Контрольная работа по «Статистике»

Для измерения связи между качественными (атрибутивными) признаками в статистике широко используются коэффициент сопряженности А.А.Чупрова, коэффициент ассоциации К.Пирсона, а также коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла. 
1. Коэффициент ассоциации К.Пирсона (КП) в плане исчисления — относительно простой показатель сопряженности величин. Он применяется к вариации двух качественных признаков, распределенных по двум группам. Его расчет производится на основе таблицы четырех полей.

 
Таблица расчета коэффициента ассоциации К.Пирсона

Этими полями являются клетки а, Ь, с, d. Расчет осуществляется на основе сопряжения по строкам а и Ь, с и d, а также по графам а к с, bud. Формула расчета: ad~bc

      Ассоциируемые показатели могут быть как абсолютными, так и относительными.

2. Коэффициент взаимной сопряженности, разработанный отечественным статистиком А.А.Чупровым (КЧ), в отличие от коэффициента Пирсона применяется для измерения связи между соотношением двух атрибутивных признаков по трем и более группам. Он рассчитывается по формуле: 
кч = где КЧ — коэффициент взаимной сопряженности А.А.Чупрова; <р — показатель взаимного сопряжения (фи квадрат), от, и тг — число групп по каждому признаку;1—постоянный коэффициент. 
Поскольку число групп всегда известно, то для расчета КЧ необходимо найти ф (фи квадрат). Его расчет сложный. Он, как и коэффициент Пирсона, исчисляется путем нахождения различных соотношений, что легче всего сделать на конкретном примере.

Коэффициент А.А.Чупрова в отличие от коэффициента ассоциации варьирует от 0 до 1. Если исходить из формулы, то его значение не может быть отрицательным. Но суть интерпретации та же. Связь считается существенной при величине КЧ = 0,3. Чем ближе его значение к единице, тем сильнее связь. КЧ = 0,16 — свидетельство наличия относительно заметной связи между видами преступлений и их раскрываемостью. 
           3. Особая роль в выявлении связей не только между качественными, но и количественными признаками принадлежит параллельным статистическим рядам. Параллельные ряды как метод выявления взаимосвязей используются давно. В работе «Население, преступность и пауперизм» К.Маркс, сопоставляя в параллельных рядах численность населения, родившихся, умерших, осужденных и пауперов, установил важную закономерность: преступность растет быстрее, чем численность населения. Со времени этого открытия прошло более ста лет, а выявленные закономерности действуют. По данным Четвертого обзора ООН о тенденциях преступности (1986-1990 гг.) преступность в мире прирастала на 5% год, а население — около 1—1,5%. 
        Наличие параллельных рядов признака-фактора (х) и признака-следствия (у) позволяет выявить и изобразить корреляционные зависимости графически в прямоугольной системе координат. 
         Если отложить значения х на оси абсцисс, а значение у — на оси ординат и нанести точки соотношений х и у, то мы получим корреляционное поле, где по расположению точек можно судить о характере и степени связи. 
        Если точки беспорядочно разбросаны по всему полю (а), то какой-либо связи между признаками нет. Если они сосредоточены на оси, направленной снизу вверх и слева направо (б), то имеется прямая зависимость, а если точки распределены сверху вниз и слева направо (в), то зависимость будет обратной. Если точки при прямой или обратной зависимости не расплываются в облаке, а сосредоточены на одной линии (г), то в этом случае мы имеем сильную прямую или обратную связь.

Список использованной литературы

1. Лунев В.В. Юридическая статистика: Учебник. – М.: Юристъ, 2003. – 400 с.
2. Статистический словарь / Под ред. М.А. Королева. – М.: Юристъ, 1989. – 809 с.
3. Иванов О.В. Теория статистической группировки. – М.: Юристъ, 1992. – 193 с
4. Правовая статистика / Под ред. З.Г. Яковлевой.– М.: Наука, 1986. – 186 с.