ما هو الارتباط وكيفية تفسير معنى المعامل. تطبيق الأساسيات

ما هو الارتباط؟ معنى كلمة "Corelation" في القواميس والموسوعات الشعبية، واستخدام المصطلح في الحياة اليومية.

علاقة - قاموس طبي

(في الإحصاء) مرحلة، حيث تتدفق صفة إلى أخرى، وتترابط هذه الخصائص لتكوين زوج. يمكن تمثيل هذه الخصائص على الرسومات بمستوى منخفض. إذا كانت جميع النقاط الموجودة على المخطط المبعثر تقع على خط مستقيم (لا أفقيًا ولا رأسيًا)، فيمكن تغيير معامل الارتباط إلى +1 (لزيادة التغيير يصاحبه زيادات مقابلة في الآخر) حتى -1 (كما الزيادة في تغيير واحد تكون مصحوبة بتغييرات دائمة في آخر)؛ ومعامل الارتباط يساوي 0، لتحديد أنه لا توجد أهمية بين الخاصيتين المذكورتين وأنهما تقعان على نفس الخط المستقيم. معامل الانحدار هو المؤشر المتوسط ​​لدرجة أن الزيادة في إحدى الخصائص تؤدي إلى زيادة أو تغيير في أخرى. إذا كان من الضروري تقييم مساهمات عدة عوامل في تطور مرض معين، فيمكن حساب مساهمة كل منها باستخدام الأساليب الإحصائية، على سبيل المثال، التحليل متعدد المتغيرات.

علاقة - القاموس النفسي

علاقة - القاموس الاجتماعي

وتوجد علاقة مستقرة بين الاثنين، إما القيم المتغيرة أو المتغيرة، كما يعبر عنها بالشكل الإحصائي. يمكن أن تكون الارتباطات إيجابية أو سلبية.

علاقة - الموسوعة النفسية

القدم التي تحتوي على قدمين متناوبتين أو أكثر تكون متصلة ببعضها البعض.

علاقة - القاموس الاقتصادي

حجم ومستوى المركز الإحصائي بين الاثنين أكثر تغيرًا.

الارتباط (في الإحصاءات الاقتصادية) - القاموس الاقتصادي

فهم يمثل العلاقة الواضحة بين الظواهر والعمليات والكميات التي تميزها.

الارتباط الثنائي - القاموس الاجتماعي

يشير الارتباط بين المتغيرات الثنائية والمتغيرات المتعددة إلى أن المتغير الثنائي تم إنشاؤه نتيجة لتجميع المتغيرات المتعددة على فترتين. يظهر أن هناك علاقة خطية بين هذه المتغيرات، كما لو كان المتغير الثنائي مختلفا. بالإشارة إلى المشارك المشارك ك.ب. rbis، والذي يتم حسابه باستخدام صيغة معامل الارتباط الخطي بيرسون. أو.ف. تيريشينكو

الارتباط الثنائي - الموسوعة النفسية

كورلاتسيا ج.- قاموس تلوماتشني لإفريموفا

1. الاتصال المتبادل، العلاقة بين الأشياء، مفهومة بوضوح.

الارتباط والانحدار - القاموس النفسي

(الارتباط والانحدار) عرض قبل. أن ر. سيكون بالقرب من الأسس الهجومية. الغذاء: أ) ما الذي يوجد بين X و Y المتغيرين لهذا النوع من الاتصالات، بحيث يمكننا، خلف قيم X التي نعرفها، وبمستوى معقول من الدقة، نقل قيمة Y؟ ب) ما هي قوة (أو ضيق) العلاقة بين المتغيرين X وY؟ ج) في رأيك، بناءً على هذا الارتباط بين X وY، ما هي القاعدة المثالية (أو المساوية المحددة رياضيًا) لنقل Y على طول X وما مدى جودة توصيلها؟ عندما نكون مهتمين بتقييم الضيق أو درجة الترابط (واضح تمامًا، مرحلة الترابط الخطي)، يمكننا أن نرى على يمين المصطلح K "R". تضاف إلى مصدر الطاقة المرتبط بعمليات النقل قيمة تغيير بعد قيمة تغيير آخر. معامل الارتباط معامل. +1 إلى -1. تشير القيمة الصفرية لمعامل K. Pearson إلى وجود اتصال خطي بين X وY؛ تشير القيمة الإيجابية لهذا المعامل إلى بداية اتجاه متزايد في Y في العالم، زيادة في X، بينما تشير القيمة السالبة إلى بداية اتجاه طويل الأمد: تغيير في عالم Y زيادة X. مباشر K. بين X و Y صغير في هذه الحالة، كما لو أن قيمة Y كان من الممكن نقل قيم X و vikorista بسهولة وتساوي توقعات النموذج Y = aX + b، حيث a و b طريقة مماثلة لـ اختيار ثابت. عندما تكون a > 0 تكون إيجابية تمامًا. (+1)، وبارتباط (-1). تسمى المعادلة ذات الصيغة Y = аХ + b معادلات خطية، لأنه عندما يتم عرض الرسم البياني للدالة Y في X، فإن جميع النقاط (X، Y) التي تحقق هذه المعادلة تقع على خط مستقيم. معامل K. Pearson ليس مؤشرا لمرحلة الاتصال الخطي، ولكنه أيضا اتصال غير خطي. على سبيل المثال، يمكنك الإشارة إلى الأهمية المتجددة لـ Do. (r = 0) بين متغيرين مرتبطين بعلاقة وظيفية غير خطية. ومن خلال هذا التبادل يميل معامل K.Pearson إلى التقليل من مستوى الاتصال بين المتغيرات. إنهم لا يهتمون بمن ينامون في ديسمبر. صيغ مختلفة، على الرغم من أنها متكافئة، لحساب المعامل. بيرسون، صيغة القياس الأكثر شيوعًا هي: حيث N هو عدد التقديرات المقترنة لـ X وY. عند تفسير المعامل Do. يظهر التتبع الحذر. بحكم الأمر الواقع من قبل. بين X و Y المتغيرين لا يزال غير كاف لإنشاء علاقة سببية بينهما تلقائيًا. يمكن أن يرتبط X بـ Y، الأجزاء: أ) تغيير X استدعاء التغيير Y؛ ب) تغيير Y المكالمة تغيير X؛ ج) تغييره. تحدث التغييرات بسبب تغييرات مثل X وY. على سبيل المثال، لدى طلاب المدارس الابتدائية، ترتبط معرفتهم بالمفردات بشكل إيجابي مع نموهم، في حين يرتبط الاستياء والتغيرات بالعمر. علاوة على ذلك، فإن معامل بيرسون قد ينخفض ​​نتيجة "تقليل اتساع العينة". إنشاء الدراسات الارتباطية والتجريبية التجربة. للأخير ينقل التلاعب بواحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة وغالباً ما يؤدي إلى صياغة بيانات سببية ووراثية وذلك لغرس متغيرات مستقلة في المتغير القديم. وبالتالي فإن صحة مثل هذه التأكيدات سيتم ضمانها من خلال تطوير ثلاثة عقول من هذا القبيل: أ) في المرحلة الأولية من التحقيق. دعونا نجرب. المجموعات ليست مذنبة بتقسيم نفسها بشكل منهجي وفقًا لجميع إجراءات المراقبة؛ ب) تخضع هذه المجموعات لتدفق مستمر لجميع مسؤولي الرقابة، وكذلك لتدفق التغيير المستقل؛ ج) بعد التجربة. بسبب التلاعب بالتبادل المستقل، تتقاتل المجموعات فيما بينها بشكل موثوق وراء مساواة التبادل المستقل. أبحاث الارتباط. لا ينقل التلاعب بالمتغيرات المستقلة ويختصر في أبسط صوره إلى تقليل عدد من المتغيرات وقوة الارتباطات بينها. أريد هذا النوع من التحقيق. ابقنا على إطلاع. تتيح لك مرحلة الارتباط والارتباط نقل قيم التغيير تلو الآخر، والتي يمكن تغييرها في أي وقت. فالعلاقات المتغيرة، كقاعدة عامة، لا تسمح لنا بالعمل على الروابط السببية والوراثية بين الروابط المتغيرة. ومع ذلك، في عصرنا هذا، تتوفر أساليب التحليل الإحصائي لمؤرخي ما قبل التاريخ، والتي تسمح لنا بالتحقق من مدى تناسب كوكبة مترابطة معينة مع النموذج المحدد للروابط السببية الوراثية. المعامل الخاص K. rXY.W هو مؤشر على قوة الاتصال الخطي بين X و Y المتغيرين عند إيقاف حقن W المتغير، كما يسمح لك "بتنظيف" زوج K. عن طريق حقن المزيد من واحد وقابل للتغيير. الارتباط المتعدد من المقبول أننا نريد تحقيق أقصر نقل للمتغير Y (المعيار، أو المتغير القديم) بناءً على سلسلة من المتغير الآخر. على سبيل المثال، أردنا نقل مستوى النجاح في كلية الدراسات العليا بناءً على شارات الطلاب وعدد من درجات امتحان تسجيل الخريجين (GRE). باستخدام طرق الانحدار العشوائي المضاعف، يمكننا استخلاص النموذج: b0 + b1Х1 + ... + bpXp، حيث b0، b1، ... bp - الاختيار المناسب للثابت، الذي ينقل Y على النحو الأمثل. معامل التمثيل المضاعف K .، ص، الكذب في حد ذاته عامل افعل. إضافة عزوم بيرسون بين التحويلات الأقصر والقيم الفعلية للمتغير المنقول، وكذلك قياس صحة النقل على أساس الانحدار المتعدد. أيضا طرق الارتباط والإحصاء في علم النفس م

الارتباط والانحدار - الموسوعة النفسية

(الارتباط والانحدار) عرض قبل. أن ر. سيكون بالقرب من الأسس الهجومية. اسأل: أ) ما نوع الروابط الموجودة بين X و Y المتغيرين، بحيث يمكننا، خلف قيم X التي نعرفها، وبمستوى معقول من الدقة، نقل قيمة Y؟ ب) ما هي قوة (أو ضيق) العلاقة بين المتغيرين X وY؟ ج) في رأيك، بناءً على هذا الارتباط بين X وY، ما هي القاعدة المثالية (أو المساوية المحددة رياضيًا) لنقل Y على طول X وما مدى جودة توصيلها؟ عندما نكون معنيين بتقييم الضيق أو درجة الترابط (واضح تمامًا، مرحلة الترابط الخطي)، يمكننا أن نرى على يمين المصطلح K "R". تضاف إلى مصدر الطاقة المرتبط بعمليات النقل قيمة تغيير بعد قيمة تغيير آخر. معامل الارتباط معامل Do. +1 إلى -1. تشير القيمة الصفرية لمعامل K. Pearson إلى وجود اتصال خطي بين X وY؛ تشير القيمة الإيجابية لهذا المعامل إلى بداية اتجاه متزايد في Y في العالم، زيادة في X، بينما تشير القيمة السالبة إلى بداية اتجاه طويل الأمد: تغيير في عالم Y زيادة X. مباشر K. بين X و Y صغير في هذه الحالة، كما لو أن قيمة Y كان من الممكن نقل قيم X و vikorista بسهولة وتساوي توقعات النموذج Y = aX + b، حيث a و b طريقة مماثلة لـ اختيار ثابت. عندما تكون a > 0 تكون إيجابية تمامًا. (+1)، وبارتباط (-1). تسمى المعادلة ذات الصيغة Y = аХ + b معادلات خطية، لأنه عندما يتم عرض الرسم البياني للدالة Y في X، فإن جميع النقاط (X، Y) التي تحقق هذه المعادلة تقع على خط مستقيم. معامل K. Pearson ليس مؤشرا لمرحلة الاتصال الخطي، ولكنه أيضا اتصال غير خطي. على سبيل المثال، يمكنك الإشارة إلى الأهمية المتجددة لـ Do. (r = 0) بين متغيرين مرتبطين بعلاقة وظيفية غير خطية. ومن خلال هذا التبادل يميل معامل K.Pearson إلى التقليل من مستوى الاتصال بين المتغيرات. إنهم لا يهتمون بمن ينامون في ديسمبر. صيغ مختلفة، على الرغم من أنها متكافئة، لحساب المعامل. بيرسون، صيغة القياس الأكثر شيوعًا هي: حيث N هو عدد التقديرات المقترنة لـ X وY. عند تفسير المعامل Do. يظهر التتبع الحذر. بحكم الأمر الواقع من قبل. بين X و Y المتغيرين لا يزال غير كاف لإنشاء علاقة سببية بينهما تلقائيًا. يمكن أن يرتبط X بـ Y، الأجزاء: أ) تغيير X استدعاء التغيير Y؛ ب) تغيير Y المكالمة تغيير X؛ ج) تغييره. تحدث التغييرات بسبب تغييرات مثل X وY. على سبيل المثال، لدى طلاب المدارس الابتدائية، ترتبط معرفتهم بالمفردات بشكل إيجابي مع نموهم، في حين يرتبط الاستياء والتغيرات بالعمر. علاوة على ذلك، فإن معامل بيرسون قد ينخفض ​​نتيجة "تقليل اتساع العينة". إنشاء الدراسات الارتباطية والتجريبية التجربة. للأخير ينقل التلاعب بواحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة وغالباً ما يؤدي إلى صياغة بيانات سببية ووراثية وذلك لغرس متغيرات مستقلة في المتغير القديم. وبالتالي فإن صحة مثل هذه التأكيدات سيتم ضمانها من خلال تطور ثلاثة عقول من هذا القبيل: أ) في المرحلة الأولية من التحقيق. دعونا نجرب. المجموعات ليست مذنبة بتقسيم نفسها بشكل منهجي وفقًا لجميع إجراءات المراقبة؛ ب) تخضع هذه المجموعات لتدفق مستمر لجميع مسؤولي الرقابة، وكذلك لتدفق التغيير المستقل؛ ج) بعد التجربة. بسبب التلاعب بالتبادل المستقل، تتقاتل المجموعات فيما بينها بشكل موثوق وراء مساواة التبادل المستقل. أبحاث الارتباط. لا ينقل التلاعب بالمتغيرات المستقلة ويختصر في أبسط صوره إلى تقليل عدد من المتغيرات وقوة الارتباطات بينها. أريد هذا النوع من التحقيق. ابقنا على إطلاع. تتيح لك مرحلة الارتباط والارتباط نقل قيم التغيير تلو الآخر، والتي يمكن تغييرها في أي وقت. فالعلاقات المتغيرة، كقاعدة عامة، لا تسمح لنا بالعمل على الروابط السببية والوراثية بين الروابط المتغيرة. ومع ذلك، في عصرنا هذا، تتوفر أساليب التحليل الإحصائي لمؤرخي ما قبل التاريخ، والتي تسمح لنا بالتحقق من مدى تناسب كوكبة مترابطة معينة مع النموذج المحدد للروابط السببية الوراثية. المعامل الخاص K. rXY.W هو مؤشر على قوة الاتصال الخطي بين X و Y المتغيرين عند إيقاف حقن W المتغير، كما يسمح لك "بتنظيف" زوج K. عن طريق حقن المزيد من واحد وقابل للتغيير. الارتباط المتعدد من المقبول أننا نريد تحقيق أقصر نقل للمتغير Y (معايير، أو متغير قديم) بناءً على سلسلة من المتغيرات الأخرى. على سبيل المثال، أردنا نقل مستوى النجاح في كلية الدراسات العليا بناءً على شارات الطلاب وعدد من درجات امتحان تسجيل الخريجين (GRE). باستخدام طرق الانحدار العشوائي المضاعف، يمكننا استخلاص النموذج: b0 + b1Х1 + ... + bpXp، حيث b0، b1، ... bp - الاختيار المناسب للثابت، الذي ينقل Y على النحو الأمثل. معامل التمثيل المضاعف K .، ص، الكذب في حد ذاته عامل افعل. إضافة عزوم بيرسون بين التحويلات الأقصر والقيم الفعلية للمتغير المنقول، وكذلك قياس صحة النقل على أساس الانحدار المتعدد. أيضا طرق الارتباط والإحصاء في علم النفس م

الارتباط الكنسي - القاموس الاجتماعي

إنجليزي الارتباط الكنسي (آل) ؛ نيومو. الارتباط، كانونيش. توضيح الارتباطات الزوجية، مما يوضح أهمية العلاقة بين مجموعتين من الشخصيات.

الارتباط الكنسي - القاموس الاجتماعي

توضيح الارتباطات الزوجية، مما يوضح أهمية العلاقة بين مجموعتين من الشخصيات. كانونيتش. التحليل، أي طريقة العثور على قواعد K.K. على أساس هذه المجموعات الخطية، هي علامة على مجموعة أخرى، بحيث يصل أعلى معامل الارتباط الزوجي بين هذه المجموعات إلى الأهمية الكبرى. يسمى هذا المعامل الأقصى بالقانون الأول. معامل الارتباط، والمجموعات الخطية المقابلة لمجموعتين من الإشارات الصوتية. الكنسي الأول. كميات. Dive Kendall M.J., Stewart A. التحليل البيومتري الثابت للسلاسل الزمنية. م، 1976؛ نماذج Vold R. Road مع المتغيرات الكامنة // الرياضيات في علم الاجتماع: النمذجة ومعالجة المعلومات M.، 1977؛ بولش ب.، هوان ك.ج. هناك مجموعة واسعة من الأساليب الإحصائية للاقتصاد. م.، 1979؛ دوبروفسكي إس. التحليل الإحصائي التطبيقي العالمي الغني 1982؛ ليبوفيتسكي إس إس. نماذج مختلفة من التحليل الكنسي كأشكال متطرفة للأشكال التربيعية والثنائية // التطبيق الشامل للأساليب الرياضية في البحث الاجتماعي. م.، 1983؛ فان دن ولنبرغ أ.ل. التكرار: بديل لتحليل الارتباط الكنسي // القياس النفسي. 1977. المجلد. 42 رقم 2. نسخة. ليبوفيتسكي ، إل.جي. باداليان.

الارتباط الخطي - القاموس الاجتماعي

إنجليزي الارتباط الخطي. نيومو. الارتباط الخطي. الارتباط، عندما تكون العلاقة بين مرحلة تغير متغير واحد ومرحلة تغير متغير آخر قيمة ثابتة.

أصبحت المفاهيم العلمية ذات شعبية متزايدة. يتم استخدام كلمة "ارتباط" على نطاق واسع من قبل الصحفيين والسياسيين، ولكن في بعض الأحيان لا يتم استخدامها بشكل صحيح. أطلق على مصطلح "الارتباط" أي اتصال.

لقد لاحظ الناس منذ فترة طويلة أن جميع الظواهر التي تظهر على كوكبنا تتدفق معًا مثل عالم غنائي. وسرعان ما يمكن الكشف عن الروابط بينهما بسهولة، لكنها تختفي بخلاف ذلك. عند الحديث عن الاعتماد المتبادل، غالبا ما تستخدم كلمة "الارتباط". في أغلب الأحيان يستخدمه الاقتصاديون والمحللون.

دعونا معرفة ما يعنيه هذا حقا.

الارتباط: المعنى

ربما كان عالم الحفريات جورج كوفي أول من تحدث عن الارتباط في العالم العلمي. في مطلع القرن الثامن عشر والتاسع عشر، قام بتطوير عدد من النتائج في تشريح المبيض. ونتيجة لهذه النتائج، صاغ كوفي قانون العلاقة المتبادلة بين الأجزاء، حيث تؤدي التغيرات في أحد أعضاء المخلوق إلى تغيرات في الأعضاء الأخرى. ومن خلال هذه المعرفة، تعلم كوفي إعادة إنشاء صورة المخلوقات القديمة خلف الأجزاء المحيطة التي تم الحفاظ عليها.

أما بالنسبة للإحصاءات، فقد تم تعزيز هذا الفهم العلمي للارتباطات في وقت لاحق - على سبيل المثال، في القرن التاسع عشر، وذلك بفضل عالم الأحياء الإنجليزي فرانسيس جالتون.

علاقة- وهذا ليس مجرد ارتباط (علاقة)، ​​بل تبادلية أو اعتماد متبادل (علاقة مشتركة).

تم اشتقاق صيغة تحديد معامل الارتباط من قبل عالم جالتون وعالم الرياضيات وعالم الأحياء ك. بيرسون.

معامل الارتباط

الارتباط هو الاسم الذي يطلق على الروابط الإحصائية بين الكميات المستقلة عن بعضها البعض. يتم نقله عندما تتغير قيم أحد المعلمات، وتتغير قيم أخرى. وبما أن التغييرات تعتمد على خصائص إحصائية أخرى، فإن الاتصالات من هذا النوع مهمة للأغراض الإحصائية. ولا يوجد ذكر للارتباط في هذه الحالة.

وللتعبير عن مستوى التبادلية يتم استخدام معامل الارتباط. يتراوح نطاق قيمة المعامل من -1 إلى +1.

• وبما أن الارتباط مطلق وإيجابي (+1)، فعندما تصبح ورقة قيمة أكثر تكلفة، تصبح ورقة أخرى في نفس العالم أكثر تكلفة.
• عند الحديث عن الارتباط السلبي المطلق، نأخذ في الاعتبار أنه كلما زاد الحذر من ورقة قيمة واحدة، انخفض الحذر من الورقة المرتبطة سلبيًا.
• وبما أن معامل الارتباط صفر، فلا يوجد ترابط بين رائحة الأوراق الثمينة: ​​رائحة الخريف.

كلما زادت أهمية المعامل، كلما زاد الاعتماد المتبادل. إذا كانت قيمة المعامل أكبر من 0.5، تكون التفاعلات واضحة للعيان.

ولا بد من التوضيح أن الارتباط المطلق للأوراق القيمة أقل من الضوء المثالي. في الحياة الحقيقية، الأسهم ببساطة ليست هي نفسها.

ارتباط بارنا

يستخدم هذا المصطلح بشكل متبادل بين قيمتين بسيطتين. من الواضح أن ما تنفقه على الإعلانات في الولايات المتحدة يساهم بشكل كبير في الناتج المحلي الإجمالي لهذا البلد. ويصبح معامل الارتباط بين هذه القيم خلف الحقائب الاحترازية، والتي تم اختبارها على مدى 20 عاماً، 0.9699.

المزيد من "المؤخرة" - الروابط بين الترويج للموقع في المتجر عبر الإنترنت والالتزام ببيعه.

والآن، بالطبع، من غير المرجح أن تلاحظ وجود الثبات الذي يحدث بين درجة حرارة الهواء وبيع البيرة والصقيع.

الارتباط هو الترابط بين كميتين. معامل الارتباط هو مؤشر موضوعي يشير إلى مستوى الترابط بين الأسعار. يمكن أن يكون معامل الارتباط موجبًا أو سالبًا. وعلى الرغم من وجود أوراق قيمة، إلا أن الروائح نادرًا ما تتآكل تمامًا.

06.06.2018 15 091 0 ايجور

علم النفس والزواج

كل شيء في العالم متبادل. يحاول جلد الإنسان، على مستوى متساوٍ من الحدس، معرفة العلاقات بين الأشياء، حتى يتمكن من التفاعل معها والتعامل معها. ويسمى المفهوم الذي يفصل بين هذه العلاقات الارتباط. ماذا يعني الفوز بكلمات بسيطة؟

زميست:

مفاهيم الارتباط

الارتباط (من "الارتباط" اللاتيني - العلاقة والترابط)– مصطلح رياضي يعني مقياس الدلالة الإحصائية بين قيم المتغيرات (المتغيرات).

بعقب:لنأخذ نوعين من الترابط:

1. أولاً- اليد في يد الإنسان. فبهذه الطريقة تنهار اليد، كما ينهار القلم. إذا ظلت اليد هادئة فإن القلم لا يكتب. إذا مارس الناس المزيد من الضغط عليها، فإن العلامة الموجودة على الورقة ستكون أكثر كثافة. هذا النوع من التوصيل البيني يزيل الصلابة والارتباط. هذه العلاقة وظيفية.
2. نظرة أخرى- أهمية دراسة الناس وقراءة الأدب. من غير المعروف من هو الناس الذين يقرأون أكثر: مع الضوء أو بدونه. وهذا الارتباط عشوائي بحت، ولهذا السبب يتعامل العلم الإحصائي مع الظواهر الجماعية بشكل شامل. إذا سمح لنا التحليل الإحصائي بإجراء ارتباط بين مستوى الوعي وقراءة الأدبيات، فسأكون قادرًا على تقديم أي تنبؤات، ونقل الوضع الحالي إلى العالم. في هذه الحالة، وبثقة كبيرة، يمكن التأكيد على أن الأشخاص ذوي المعرفة الأكبر يقرؤون الكتب أكثر، وأولئك الأكثر استنارة. ومع ذلك، فإن بعض الاتصالات بين هذه المعلمات لا تعمل، يمكننا أن نعتذر. ومن الممكن بعد ذلك تقييم صحة مثل هذا التخفيض، والذي سيكون واضحا أنه صغير ويسمى بمستوى الدلالة الإحصائية (ع).

أمثلة على الترابط بين الظواهر الطبيعية:فانوس الغذاء في الطبيعة هو جسم الإنسان الذي يتكون من أجهزة أعضاء مترابطة مع بعضها البعض وتعمل كوحدة واحدة.

اليوم نتعامل مع الارتباط في الحياة اليومية: بين الطقس والمزاج الجيد، والصياغة الصحيحة للأهداف وإنجازاتها، والموقف الإيجابي والحظ السعيد، والسعادة والرفاهية المالية. نحن نبحث عن اتصال لا يتصاعد في التطورات الرياضية، بل في الأساطير والحدس والمخاوف والتكهنات الفارغة. من الصعب جدًا ترجمة هذه الأشياء رياضيًا، ووضعها بالأرقام، ووضعها في منظورها الصحيح. الأمر مختلف عندما نقوم بتحليل العناصر التي يمكن فحصها، معطاة في شكل أرقام. وفي هذه الحالة يمكننا تحديد الارتباط باستخدام معامل الارتباط (r) الذي يعكس قوة الارتباط ودرجته وكثافته واتجاهه بين المتغيرات المتغيرة.

علاقة قوية بين قيم الانخفاض– دليل على وجود ارتباط إحصائي بين هذه الجهات، ولكن لا يمكن نقل الارتباطات إلى نفس الجهات، أو في حالات أخرى. في كثير من الأحيان، الباحثون الذين وجدوا ارتباطًا كبيرًا بين متغيرين في التطورات، بالاعتماد على بساطة تحليل الارتباط، يبدد الافتراضات الأكثر بديهية حول أصل العلاقات السببية الوراثية، وبين العلامات ننسى تلك التي معامل الارتباط ذات طبيعة عالمية.

بعقب:عدد الأشخاص المصابين بسبب الظروف الجليدية وعدد حوادث السيارات. ترتبط هذه القيم مع بعضها البعض، على الرغم من أن الرائحة الكريهة لا ترتبط ببعضها البعض على الإطلاق، ولا توجد سوى اتصالات بسبب السبب الكامن وراء هذه الحلقات - الجليد. وعلى الرغم من أن التحليل لم يكشف عن وجود علاقة ارتباطية بين الكائنات، إلا أنه لا يوجد حتى الآن دليل على وجود علاقات بينها، والتي قد تكون معقدة غير خطية، وهو ما لا تكشفه الأنماط الارتباطية الأخرى الهنكيف.

أول من أدخل مفهوم الارتباط في العلوم هو الفرنسي. عالم الحفريات جورج كوفي. وفي القرن الثامن عشر تم إدخال قانون ارتباط الأجزاء 17 وأعضاء الكائنات الحية، فأصبح من الممكن لأي شخص أن يحدد من الأجزاء المعروفة من الجسم (البقايا) ظهور جميع الجواهر الخالدة للمخلوقات. في الإحصاء، تم إنشاء مصطلح الارتباط لأول مرة في عام 1886 من خلال تعاليم اللغة الإنجليزية فرانسيس جالتون. لم يتمكن آل فين من استخلاص الصيغة الدقيقة لموسع معامل الارتباط، ولكن دون إكمال تلميذه. عالم الرياضيات والأحياء الأكثر شهرة كارل بيرسون.

أنواع الارتباط

للأهمية- مهم للغاية وهام وغير مهم.

سلبي(تتغير قيمة أحد التغييرات إلى زيادة في مستوى آخر: كلما زاد عدد الرهاب الذي يعاني منه الشخص، قل احتمال تعرضه لسلوك سيئ) والإيجابية (مع زيادة نفس قيمة التوجهات) أن تكون أكثر غيرة من الآخرين: كلما كنت أكثر عصبية، كلما زادت احتمالية إصابتك بالمرض). وبما أنه لا يوجد أي ارتباط بين المتغيرات، فإن هذا الارتباط يسمى صفر.

لينيا(إذا زادت قيمة واحدة وتغيرت، فإن الأخرى تزيد وتتغير أيضًا) وغير خطية (إذا تغيرت قيمة واحدة، لا يمكن وصف طبيعة التغيير بتسلسل خطي آخر، ثم الركود هناك قوانين رياضية أخرى - متعددة الحدود، الزائدية القوانين).

خلف القوة.

المعاملات

من المهم تحديد نطاق تطبيق التغييرات التي يتم رصدها على أنواع مختلفة من معاملات الارتباط:

1. يتم حساب معامل ارتباط بيرسون، أو معامل الارتباط الخطي الزوجي، أو معامل الارتباط اللحظي للتغييرات ذات النطاق الزمني والمقياس.
2. معامل ارتباط رتبة كيندال – إذا كانت إحدى القيم على مقياس ترتيبي أو موزعة بشكل طبيعي.
3. يتكون معامل الارتباط بين النقطة والضوضاء (معامل ارتباط علامة Fechner) من كميتين وهو ثنائي التفرع.
4. إن معامل الارتباط متعدد المجالات (معامل الارتباط متعدد الرتب (التوافق)) يشبه ثنائيتين متغيرتين.

ويستخدم معامل بيرسون لمؤشرات الارتباط البارامترية، وللمؤشرات غير البارامترية.

تتراوح قيم معامل الارتباط بين الحدود من -1 إلى +1. للحصول على ارتباط إيجابي تمامًا r = +1، للحصول على ارتباط سلبي تمامًا – r = -1.

صيغة تا روزراهونوك

قم بتطبيقه

من الضروري تقييم العلاقات المتبادلة بين متغيرين: مستوى التطور الفكري (بناءً على بيانات الاختبار) ومقدار التعلم شهريًا (بناءً على إدخالات دفتر اليومية الأولية) لأطفال المدارس.

يتم عرض بيانات الإخراج في الجدول:

لإعطاء تفسير صحيح للمؤشر المستخرج، من الضروري تحليل إشارة معامل الارتباط (+ أو -) وقيمتها المطلقة (خلف الوحدة).

وهو يتوافق مع جدول تصنيف معامل الارتباط على أساس قوة الارتباط الإيجابي، rxy = -0.827 – وهذا ارتباط سلبي قوي. وبالتالي فإن مقدار تأخر أطفال المدارس قد يكون له تأثير قوي للغاية على مستوى التطور الفكري. يمكننا القول أن الطلاب ذوي مستوى الذكاء المرتفع هم أكثر عرضة للالتقاء في الفصل من الطلاب ذوي معدل الذكاء المنخفض.

يمكن استخدام معامل الارتباط لتأكيد أو ذكر الافتراض حول حدوث كميتين أو لإثبات قوتهما وأهميتهما، ومن قبل الطلاب لإجراء دراسات تجريبية وإحصائية لمختلف العناصر. من الضروري أن نتذكر أن هذا المؤشر ليس أداة مثالية، وسيكون تغيير قوة الوضع الخطي مكلفًا للغاية وسيصبح فيما بعد قيمة لا تصدق، مما قد يؤدي إلى الوفاة.

يقتصر تحليل الارتباط في المجالات التالية:

• علم الاقتصاد؛
• الفيزياء الفلكية.
• العلوم الاجتماعية (علم الاجتماع وعلم النفس والتربية)؛
• الكيمياء الزراعية.
• علم المعادن؛
• الصناعة (السيطرة على النشاط) ؛
• علم الأحياء المائية.
• القياسات الحيوية، الخ.

أسباب شعبية طريقة تحليل الارتباط:

1. إن بساطة تطوير معاملات الارتباط أمر رائع، ولا يتطلب أي خلفية رياضية خاصة.
2. يتيح لك استكشاف العلاقات بين الكميات المتغيرة الكتلية، والتي هي موضوع تحليل العلوم الإحصائية. فيما يتعلق بهذه الطريقة، هناك توسع واسع في البحث الإحصائي.

أتمنى أن تكون الآن قادرا على تمييز العلاقة الوظيفية عن العلاقة الارتباطية وتعلم أنك إذا سمعت في التلفاز أو قرأت عن الارتباط في الصحافة فإن تحته احترام الإيجابي وهذا يعني الاعتماد المتبادل بين صندوقين.

ويسمى الارتباط بين كميتين بالعلاقة الإحصائية، حيث يؤدي التغير في كمية واحدة إلى تغير منهجي في الأخرى. ونتيجة للارتباط، يوجد معامل ارتباط خطي (ويسمى أيضًا معامل ارتباط بيرسون)، والذي يتم حسابه باستخدام الصيغة:

• r xy – معامل الارتباط لقيم x و y;
• d x - إضافة القيمة الفعلية إلى الصف x من القيمة الوسطى للصف؛
• d y - إضافة القيمة الحالية إلى الصف y من القيمة الوسطى للصف.

يقع نطاق القيم المحتملة لمعامل الارتباط بين +1 و -1. حيثما أمكن، الخيارات التالية:

• +1 - الإيداع المباشر بين القيم؛
• |r س ص| > 0.7 – يتم التعبير بوضوح عن العمق بين القيم؛
• 0.4 < |r xy| >0.7 – متوسط ​​العمق بين القيم؛
• |r س ص|< 0.4 – слабо выраженная зависимость между величинами;
• -1 - القيمة المرتجعة بين القيم.

من المهم أن نلاحظ أنه كلما كانت قيمة الاختيار أكبر، لذلك مع قيمة أصغر لوحدة معامل الارتباط، يمكننا التحدث عن الارتباط بين x وy. ومن المؤسف أن الصيغة تحتوي على عجينة، بحيث يمكن لمائة أداة مالية أن تلعب دوراً سيئاً مع المستثمر. بالنسبة لقارئ الأرقام، يمكن أن تكون القيم علامات مختلفة ومختلفة، لذلك يمكن أن تكون الإشارة إيجابية وسلبية. تحتوي اللافتة على مربع يضمن إيجابية اللافتة. في الوقت الحالي، نحن في هذه المرحلة بوحشية، وبعد ذلك سنعود إلى حيث يمكننا الخروج.

يكمن المعنى العملي لحساب الارتباط بين الأدوات المالية في استخراج البيانات الأساسية المهمة، والاعتماد الضروري لقرارات التداول. وينعكس رد فعل السوق على صدور الأخبار الاقتصادية الهامة في حقيقة أن أسعار الأصول الرئيسية (الذهب، النافثا، العقود الآجلة للمؤشرات الصناعية) تنهار على الفور، في نفس الوقت الذي ينهار فيه الدخل. ونتيجة لذلك، تتغير أسعار الصرف وأسعار الأسهم. من خلال العلاقات المتبادلة بين الأدوات الأخرى، وإنشاء روابط سببية بين تغيرات الأسعار، يمكنك مراجعة خطط التداول والاستثمار الخاصة بك بسرعة. وبالإضافة إلى ذلك، تم دمج تحليل الارتباط في الجزء الخاضع للرقابة.

من الممكن اكتشاف الارتباط بين كميتين بصريًا كرسم بياني في إحداثيات سعة الساعة. على سبيل المثال، مع وجود ارتباط سلبي نحصل على الصورة التالية:

معرفة الارتباط بين الأصول يقلل من مخاطر المحفظة

هيا مثلا هناك 2 أصول. من أجل البساطة، من المفترض أن أسعارها تقع وفقا لقانون الجيب. بعد ذلك، مع ارتباط +1، يتم إزالة التراكب من الخارج وسيكون توسيع المصالح في كلا الأصلين معادلاً لموضع ثانوي في أحدهما. ومع ذلك، فإن الارتباط -1 يعني التعويض المتبادل عن المكاسب والخسائر في الأصول. ومن المفهوم أننا قررنا عدم الالتفاف حول نفس المستوى، بل مواصلة الاتجاه حتى ينمو بمرور الوقت. بالإضافة إلى ذلك، مع بعض الأصول، يسمح لك النمو في البعض الآخر بتقليل المخاطر الإجمالية للمحفظة:

تسمح لك هذه العملية، التي تسمى إعادة موازنة المحفظة، بتقليص الدخل عن طريق تغيير جزء الأصول في المحفظة بالتناوب. أسهل طريقة لتحقيق ذلك هي التعبيرات الواضحة عن الارتباط السلبي. لنفترض أن المحفظة تحتوي على الأصول A وB مع ارتباط عكسي وعلاقة 1:1، بمبلغ إجمالي قدره مليون روبل. سنقوم بتسليم الأصل أ بعد أن خفض السعر بنسبة 20٪ وقيمته من الكوز 500 ألف. أصبح الروبل 400 ألف. روبل الأصل ب مثلا ارتفع بنسبة 20% وارتفعت قيمته إلى 600 ألف. روبل لم تتغير القيمة الإجمالية للمحفظة، وكما كان من قبل، لا تزال مليون روبل. الآن تم نقل 50٪ من الأصل (300 ألف) إلى A ومخاطره الآن 700 ألف والأصل 300 ألف.

في بداية الأسبوع، تبدأ عملية مطولة: تعود الأصول إلى سعرها الأولي. الآن تبلغ قيمة الأصل أ 700 ألف. التكلفة 840 ألف والأصل 300 ألف. - 240 الف. وبلغت القيمة الإجمالية للمحفظة بهذه الطريقة مليون و 80 ألف. فرك. ثم وتبلغ ربحية حسابات إعادة التوازن 8% من الحسابات الجارية. وبدون إعادة التوازن، ستصبح ربحية المحفظة 0٪. المواقف الحقيقية معقدة للغاية، لأن تتراوح الارتباطات بين معظم الأدوات بين +0.5 و -0.5. بمجرد أن ننظر إلى الرسم البياني للمخاطر والمكاسب للارتباطات المختلفة بين أداتين لقيم الارتباط المختلفة، يمكننا أن نرى الصورة التالية:

ومن الواضح أنه كلما انخفضت قيمة معامل ارتباط الأدوات، كلما زاد العائد المحتمل للمحفظة ذات نفس المخاطر الهامة، وانخفضت المخاطر بنفس العائد الكبير.

الارتباط في الفوركس

وقد تم توسيع الإستراتيجية، بناءً على ارتباط أزواج العملات، بحيث أنه في أوقات الزيادة الحادة في معامل الارتباط من قيمة التدفق، يتم دعم الفوائد بالقيمة المحدثة. على سبيل المثال، إذا كانت رهانات اليورو مقابل الدولار الأميركي والجنيه الاسترليني مقابل الدولار الأميركي قد انهارت في اتجاه واحد خلال الساعات الثلاث الماضية، فمع تباعدهما القوي، سيحدث التقارب، حيث أن التباعد لا ينجم عن التباعد طويل الأجل (على سبيل المثال، تغيير في معدل الاستثمار).

بالإضافة إلى ذلك، يتم تحليل الارتباط بين أزواج العملات لإجراء تقييم شامل للسوق. على سبيل المثال، قبل أزمة الرهن العقاري في الفترة 2008-2009، عندما كان الدولار الأسترالي والنيوزيلندي، وكذلك الجنيه البريطاني، عند سعر فائدة رئيسي منخفض، انطلقت استراتيجية تداول تسمى تجارة المناقلة. يعتقد فون أنه خلال الظروف المواتية لأسواق الأسهم، نمت أزواج هذه العملات مقابل الين بشكل خاص بشكل نشط، والتي ترتفع تقليديًا حتى بمعدل منخفض، بينما انخفضت أيضًا بشكل نشط خلال الظروف غير المواتية.

وبالنظر إلى أنه لا يمكن تطبيق نفس الارتباط على جميع الفواصل الزمنية للساعة وحركات العملة المحتملة متعددة الاتجاهات، باستثناء التعبيرات الواضحة عن تحركات العملة في اتجاه واحد، كقاعدة عامة، يمكننا التحدث عن وجود "محرك" أساسي مخفي. . وهذا يجعل التخطيط أسهل. زوكريما، ليس هناك أي معنى للنكات، وفي منتصف النهار، تدرب، حيث أن جميع الرهانات التي ترتبط بشكل واضح، تذهب في اتجاه واحد.

يمكنك عرض جدول الارتباط لأزواج العملات والأدوات الأخرى في الوقت الفعلي على myfxbook.com/forex-market/correlation. يوضح هذا الجدول أن رهانات اليورو مقابل الدولار الأميركي والدولار الأسترالي مقابل الدولار الكندي لا ترتبط عملياً مع بعضها البعض. وفي حالة الاكتشاف الفوري لهذه الأزواج، فلا داعي للخوف من إضافة عبوات، أو انقطاع تدفق زوج من العبوات على الآخر.

يوضح هذا الرسم البياني كيف أن الدولارين الأسترالي والنيوزيلندي، اللذين يرتبطان بعملتي "شراء العملات" الين والفرنك السويسري، كانا ينموان بنشاط خلال فترة الفارق الأكبر في أسعار الفائدة الرئيسية. وقد عكس هذا الاتجاه نفسه بعد أن بدأت فترة من ارتفاع أسعار الفائدة مع تراجع أزمة الرهن العقاري.

لا يوجد ميراث بدون سبب

الارتباط بين أسعار الأصول يشبه الاتجاهات: كلما زاد الفاصل الزمني لتطورها، زاد تغيرها. هناك أيضًا تلك التي تتعارض بوضوح مع الارتباط بين العديد من الطرق الأخرى. يمكن تطويره لمثل هذه الأزواج من الأصول التي لا يتم تداولها في البورصة (nafta-gas، nafta-gold)، مما يسمح لك بتكملة ترسانة المحلل بمعلومات قيمة، مما يسمح لك بقراءة السوق بين الرسوم البيانية.

وأي ارتباط بين كميتين أو أكثر سيؤدي دائما إلى علاقة سببية. إحدى الكميات هي الكمية الأولية التي تقع في واحدة (أو أخرى). الارتباط في سوق الأوراق المالية ليس هو المسؤول. على سبيل المثال، واجه زوج Naftogaz وقتًا عصيبًا مع السعر الأولي للنافتا. وفي الرسم البياني أدناه يمكن ملاحظة أن اتساع الفارق بين النافتا والغاز بسبب التغيرات الحادة في معدل تدفق الغاز تغير مع المنعطفات الحادة لمعدل التدفق:

وفي الوقت نفسه، في زوج آخر من الأصول، الذهب النفتا، الذهب في البداية. مع توسع كبير (ارتفاع حاد أو انخفاض حاد في النفتا مع الذهب الأكثر استقرارا)، فإن النفتا نفسها تجدد التوازن المكسور:

ومن خلال اتباع هذا السلوك للأصول "المحلية"، يصبح من الممكن تحسين التوازن. قبل التحدث، غالبا ما يكون الارتباط هو السبب وراء ربط عملات معينة بالأصول الأجنبية. يطلق عليهم ذلك: "العملات العذراء". على سبيل المثال، يعتمد الدولار الكندي والروبل بشكل كبير على النفط. وفي كلتا الحالتين، يكون الارتباط مباشرا: فكلما كانت اتفاقية النافتا أكثر تكلفة، كلما ارتفع سعر صرف هذه العملات مقارنة بالدولار الأمريكي.

ما هو الفرق بين الروبل وارتباط الرسوم البيانية على الطاولة، والتي يمكن استخدامها في استراتيجية التداول. دعونا نلقي نظرة على قطعة خبز الروك لعام 2014. يتم تداول نافتا عند حوالي 110 دولارات للبرميل، وبعد ذلك يرتفع قليلاً كل ساعة. ولكن في هذه الساعة، ينخفض ​​الروبل بسرعة من 33 للدولار الأميركي إلى 36. عند هذه النقطة، يتحول الارتباط تقريباً إلى انعكاس، ولكن سرعان ما ينعكس الروبل ويتحول الروبل إلى سعر 33 للدولار، في أعقاب النافتا. . وكانت المؤخرة الأكثر إشراقًا، خاصة في نهاية عام 2014، عندما حدث ضعف حاد في الروبل بسبب النفط، والذي يتناقص تدريجياً أكثر. وهذه المرة تم تدمير الروبل بسبب الانخفاض المفاجئ في قيمة الروبل. مع مرور الوقت، يمكن أن يظهر الارتباط تغيرات قوية وينتقل من المباشر إلى العكسي. وكان هذا واضحا بشكل خاص في العلاقة بين مؤشر داو جونز الصناعي ومؤشرات RTS.

على سبيل المثال، في نهاية عام 2007، عندما بدأت العلامات الأولى لأزمة الرهن العقاري في الولايات المتحدة في الظهور، اشتعل مؤشر DJ، وكان مؤشر RTS، بسبب النمو النشط لأسعار النافتا، لا يزال يرتفع إلى مستوى تاريخي أقصى. لكن حدث انهيار حاد في جميع مؤشرات الأسهم حول العالم وفي أسعار النفط. وأدى ذلك إلى حقيقة أن مؤشر RTS، بعد معدل الانخفاض، تضاعف تقريبًا معدل DJ. وفي مجال النفط، وبمعدل انخفاض في مؤشر RTS، كان هناك تدفق كبير لرأس المال من الأسواق النامية.

لم تكن الأزمة طويلة الأمد، وفي بداية عام 2009 تغير النمو الاقتصادي. وقد لوحظ الارتباط الكبير بين DJ وRTS حتى نهاية عام 2012، والذي تميز باستنفاذ إمكانيات النموذج السوري لتنمية الاقتصاد الروسي. ومع بداية هذا المصير، لم يعد طريق النافتا يضمن النمو الاقتصادي. وفي المستقبل، لم يعد الانكماش الاقتصادي في روسيا مدعوما بالنفط، وهو أرخص، حيث فقد الاقتصاد الأمريكي حافزا إضافيا للنمو. أصبحت العلاقة بيني نقطة تحول.

وبطبيعة الحال، فإن وضوح العلاقة بين الأصول يعني أيضًا أنه يمكن للمرء أن يكون لديه استراتيجية تداول واستثمار. دعونا نلقي نظرة على الارتباط بين أسهم IBM على مدار الـ 12 شهرًا الماضية (div. Impactopia.com/correlation). أيضًا، في المركز الرابع خلف قيمة الارتباط يوجد Banco Santander (قريبة من 0.43). Shvidshe لكل شيء، إنه مجرد عيب أو عيب نظامي في طريقة الارتباط.

المعكرونة الرياضية

وكما تعلمون فإن صيغة تطوير معامل الارتباط حساسة جداً لعلامات تغير قيمة الكميات عن قيمها المتوسطة. وبما أن هذه العلامات تكون مرئية في أغلب الأحيان، فقد وجد أن معامل الارتباط له قيمة عالية. Ale chi bude tse znachennya mati sens؟ الجواب ليس واضحا على الإطلاق. انظر إلى المؤخرة العملية. لنفترض على الرسوم البيانية أن هناك قيمتين في وقت واحد:

ثم ستظهر قيم جديدة لهذه الكميات بشكل منهجي على جانب واحد من قيمها المتوسطة. وهذا يسبب علاقة إيجابية عالية. لسوء الحظ، ليس هناك ما نستفيده من هذه المعلومات، لأنه وبصرف النظر عن وضوح الفجوة، لا يوجد شيء خاص بين الرسوم البيانية. من المهم أن نلاحظ أنه نظرًا لتوسيع الارتباط، يُسمح باستخدام سلسلة ثابتة من القيم بشكل شامل. الصفوف التي لا يوجد فيها مستودع عصري. وهذا يعني أن تطور الارتباطات في عالم الأصول المالية سيؤدي حتماً إلى إعادة تقييم أهمية العوامل، والتي قد تكون في الواقع ذات طبيعة مرحلية. افهم بشكل صحيح: من المهم عدم المبالغة في هذه العوامل وإدخال تعديلات خاصة عليها، ولكن إظهار جوهر الظاهرة وعدم المزاح حول الكأس المقدسة حيث لا يوجد شيء.

ومع ذلك، فإنه ليس سيئا للغاية. تتمثل إحدى طرق تجاوز تدفق الاتجاهات في فصل الارتباط ليس بين الأسعار نفسها، بل بين الزيادات. بعد ذلك، سيظهر تخمين GEP على شكل ويكي إحصائي، وهو ما لا يؤثر عمليا على النتيجة. لم تعد هناك حاجة للانتظار حتى يتسلق هذا النهج الجبل. وستتوفر قريبا بيانات جديدة لربط الأصول. ويمكن تحليلها باستخدام Microsoft Excel. بالنسبة لهذا الاقتباس، يتم كتابة نطاقين من الوسطيات في العرض، ثم في أحد الوسطيات الأخرى يتم كتابة وظيفة النهج: =CORREL (الصفيف 1؛ الصفيف 2). يمكن رؤية الكتلة الصخرية، على سبيل المثال، على النحو التالي: A1: A100. لتحرير الارتباط لزيادة الأسعار، يعتمد هذا البرنامج على بعضها البعض، وحتى بناءً على أسعار الإغلاق، من الضروري تحرير الزيادات على الفور.

ملخص

يعد الارتباط بين أسعار الأصول أداة مهمة لكل من تحليل البيانات وإدارة المخاطر في استثمارات المحفظة. ومع ذلك، مثل جميع الأساليب الإحصائية، فإنها لا تزيل أوجه القصور الخطيرة:

• ولا يمكن ضمان وجود ارتباط واضح بين البيانات في الماضي في المستقبل؛
• النموذج الرياضي الذي استخدمه ويكوريستوف له عواقب كبيرة خلال هذا الاتجاه.

إن استخدام أسلوب الارتباط سيحقق أقصى قدر من الربح بالإضافة إلى طرق التحليل الأخرى وإدارة رأس المال. في التعليقات، يرجى مناقشة كيفية كسب المال على ارتباط أصول محددة. لقد أحضرت مؤخرتي إلى الإحصائيات، وأتحقق من إحصائياتك للمفاوضات.

الربح للجميع!

تاريخ النشر: 09/03/2017 13:01

يُستخدم مصطلح "الارتباط" بشكل نشط في العلوم الإنسانية والطب؛ وميض في كثير من الأحيان على الثعابين. يلعب الارتباط دورًا رئيسيًا في علم النفس. وفقًا لزوكريم، يعد تحليل الارتباط مرحلة مهمة في تنفيذ البحث التجريبي عند كتابة ورقة بحثية في علم النفس.

المواد ذات الارتباط في حدود العلم. من المهم بالنسبة لغير الفاخيفتسيف أن يفهموا الصيغ. في هذه اللحظة بالذات، يعد فهم معنى الارتباط أمرًا ضروريًا للمسوق، وعالم الاجتماع، والطبيب، وعالم النفس - وكل من يجري أبحاثًا على الأشخاص.

يشرح هذا المقال بطريقة مبسطة جوهر الارتباط الارتباطي، وأنواع الارتباط، وطرق توزيعه، وخصائص الارتباط الارتباطي في البحث النفسي، وكذلك كتابة الأطروحات في علم النفس.

زميست

ما هو الارتباط؟

الارتباط ليس اتصالا. لا تهتم. ما هو خاص؟ دعونا نلقي نظرة على بعقب.

اكتشف أنك تقود سيارة. تضغط على دواسة الوقود - السيارة تتحرك للأمام. إذا قمت بتغيير البنزين، فإن السيارة سوف تتحرك بسلاسة. يقول الأشخاص الذين ليسوا على دراية بهيكل السيارة: “هناك علاقة مباشرة بين دواسة الوقود وسيولة السيارة: كلما تم الضغط على الدواسة بقوة، زادت سيولة السيارة”.

هذا أمر وظيفي - تعمل السيولة كوظيفة مباشرة لدواسة الوقود. يرجى التوضيح أن الدواسة يتم ضغطها عن طريق إمداد السلندرات بالوقود مما يسبب احتراق الخليط مما يؤدي إلى زيادة التوتر على العمود. هذا الارتباط قوي وحتمي ولا يسمح بإلقاء اللوم (للعقل أن الآلة في حالة عمل جيدة).

افهم الآن أنك مدير شركة تبيع البضائع. تأمل في زيادة المبيعات مقابل زيادة رواتب العاملين في مجال الرعاية الصحية. يمكنك زيادة راتبك بنسبة 10%، وتزداد مبيعات الشركة المتوسطة. بعد ساعة، اصعد بنسبة 10٪ أخرى وقم بالزيادة مرة أخرى. ثم 5% أخرى ويعود التأثير مرة أخرى. هناك ضرورة للعكس – بين مبيعات الشركة ورواتب القوى العاملة، هناك علاقة طردية – أيهما أعلى، كلما ارتفع الراتب، ثم ارتفع بيع المنظمة. نفس العلاقة بين دواسة البنزين وسرعة السيارة؟ ما هي الأهمية الرئيسية؟

هذا صحيح، الفجوة بين الراتب والمبيعات ليست كبيرة. وهذا يعني أنه بالنسبة لبعض العمال، كان من الممكن أن تنخفض المبيعات، بغض النظر عن الزيادة في الراتب. ومن سيفقد من لا يمكن تعويضه؟ ولكن في المتوسط ​​في جميع أنحاء الشركة، نمت المبيعات، ونحن نتحدث عن العلاقة بين المبيعات ورواتب الموظفين، والارتباط.

أساس الاتصال الوظيفي (دواسة البنزين – السرعة) هو القانون الفيزيائي. يعتمد ارتباط الارتباط (البيع - الراتب) على الراحة البسيطة المتمثلة في تغيير مؤشرين. لا يوجد قانون طبيعي (لا توجد كلمة مادية) وراء الارتباط. هذا هو نمط أقل من عالمي (العشوائي).

التعبير العددي للارتباط

كما أن الارتباط الارتباطي يكشف المحتوى الموجود بين الصناديق. وبما أن هذه الأشياء يمكن قياسها، فقد تم حذف التعبير الرقمي.

على سبيل المثال، يلعب دور القراءة دورًا في حياة الناس. أخذ الباحثون مجموعة من 40 فردًا وقاموا بقياس مؤشرين من كل شخص تم اختباره: 1) عدد الساعات التي يقرأها يوميًا؛ 2) بأي طريقة يعتبر نفسه مزدهرًا (على مقياس من 1 إلى 10). في السنوات الأخيرة، تم جمع هذه البيانات من اثنين من المتخصصين، وباستخدام برامج إحصائية إضافية، قاموا بتحليل العلاقة بين القراءة والرفاهية. لنفترض أن الروائح الكريهة فازت بنتيجة هجومية قدرها -0.76. ماذا يعني هذا الرقم؟ كيف يجب أن نفسرها؟ دعونا نتفق.

ويسمى الرقم الناتج معامل الارتباط. ومن المهم أن نقرأ لهذا التفسير الصحيح ما يلي:

1. تشير العلامة "+" أو "-" إلى الموقع.
2. حجم المعامل يؤثر على قوة الودائع.

هناك عند البوابة

تشير علامة الزائد الموجودة أمام المعامل إلى أن الاتصال بين المربعات والمؤشرات مباشر. لذا، كلما زاد عدد رجل الاستعراض، زاد الآخر. أعلى راتب هو الأعلى للمبيعات. ويسمى هذا الارتباط مباشر أو إيجابي.

إذا كان للمعامل علامة ناقص، فهذا يعني أن الارتباط إيجابي أو سلبي. وأيًا كان النوع الذي يحتوي على شاشة واحدة، فإن النوع السفلي لديه شاشة أخرى. وفي حالة القراءة والرفاهية، كانت النتيجة -0.76، مما يعني أنه كلما زاد عدد الأشخاص الذين يقرؤون، انخفض مستوى الرفاهية لديهم.

القوي هو الضعيف

رابط الارتباط في التعبير الرقمي هو رقم يقع في النطاق من -1 إلى +1. يشار إليه بالحرف "ر". كلما زاد الرقم (بدون ترتيب الإشارة)، كلما كان ارتباط الارتباط أقوى.

وكلما انخفضت القيمة العددية للمعامل، قل الترابط بين المكونات والمؤشرات.

الحد الأقصى لقوة التخزين الممكنة هو 1 أو -1. كيف يمكن فهم ذلك وكشفه؟

دعونا نلقي نظرة على بعقب. أخذوا 10 طلاب وقاموا بقياس ذكائهم ومعدلات نجاحهم في الفصل الدراسي. وتم تبادل التحية أمام شخصيتين قويتين.

من المهم إلقاء نظرة على البيانات الموجودة في الجدول. ومن 1 إلى 10 اختبارات يرتفع مستوى الذكاء. كما أن معدل النجاح آخذ في الازدياد. وفي كلتا الحالتين، النجاح سيكون مع الشخص الذي لديه معدل ذكاء أعلى. لن تكون هناك أخطاء مشتركة مع هذه القاعدة.

أمامنا تغيير جديد ومخصص بنسبة 100% لاثنين من أعضاء المجموعة. وهذا مثال على التفاعل الإيجابي الأكثر احتمالا. وبالتالي فإن العلاقة بين الذكاء والنجاح تساوي 1.

دعونا نلقي نظرة على بعقب مختلف. قام هؤلاء الطلاب العشرة بتقييم درجة الرائحة الكريهة التي شعروا أنها كانت ناجحة لدى الأشخاص الذين يعانون من أمراض مزمنة (على مقياس من 1 إلى 10).

من المهم رؤية البيانات في الجدول. ومن 1 إلى 10 اختبارات يرتفع مستوى الذكاء. وفي هذه الحالة، فإن معدل نجاح الاندماج مع الحالة المطولة يتناقص باستمرار. بالنسبة لأي طالبين، فإن الطالب الذي يتمتع بمعدل ذكاء أقل سيكون أكثر نجاحًا. لن تكون هناك أخطاء مشتركة مع هذه القاعدة.

وهذا يعني أن التغير في مؤشري المجموعة يعني أقصى تفاعل سلبي ممكن. العلاقة بين معدل الذكاء ونجاح الدراسة بحالة طويلة الأمد تساوي -1.

كيف يمكننا أن نفهم الارتباطات الحسية التي تساوي الصفر (0)؟ وهذا يعني أنه لا يوجد أي اتصال بين المؤشرات. مرة أخرى، دعونا ننتقل إلى طلابنا ونلقي نظرة على عرض شائع آخر بينهم - قصة شعر نهاية اليوم.

لا تخف من نفس الراحة بين تغيير معدل الذكاء من شخص لآخر والحصول على قصة شعر طويلة. ومن المهم أن نلاحظ وجود الارتباط. معامل ارتباط معدل الذكاء والقطع النهائي من المكان بين الطلاب هو 0.

لقد رأينا انفجارات شديدة. في العالم الحقيقي، نادرًا ما تصل المعاملات إلى 1 أو 0 بالضبط. عند أخذ المقياس:

• إذا كان المعامل أكثر من 0.70 – تكون العلاقة بين المؤشرات قوية؛
• من 0.30 إلى 0.70 - الاتصال ميت،
• أقل من 0.30 - الصوت ضعيف.

وإذا قيمنا على هذا المقياس الارتباط الأعلى بين القراءة والرفاهية، نجد أن هذا الارتباط قوي وسالب -0.76. ثم احذر من الروابط السلبية القوية بين كونك جيد القراءة والنجاح. مرة أخرى يؤكد حكمة الكتاب المقدس عن الحكمة الروحية والارتباك.

ويعطي التدرج المعطى تقديرات تقريبية، ونادرا ما تبدو متسقة مع التحقيقات.

في أغلب الأحيان، هناك تدرجات للمعاملات بناءً على مستويات الأهمية. وهنا، في الواقع، قد يكون المعامل السلبي كبيرا وكبيرا. ويمكن حساب القيمة من خلال مقارنة هذه القيمة مع القيم الحرجة لمعامل الارتباط المأخوذة من جدول خاص. علاوة على ذلك، تعتمد هذه القيم الحرجة على عدد العينات (كلما زادت القيمة، انخفضت القيمة الحرجة).

تحليل الارتباط في علم النفس

تعد طريقة الارتباط واحدة من الطرق الرئيسية في البحث النفسي. وهذا غير صحيح، فحتى علم النفس ليس علماً دقيقاً. هل يجب أن أخرج؟

لماذا قوانين العلوم الدقيقة خاصة؟ على سبيل المثال، قانون الجاذبية في الفيزياء صحيح: كلما زاد وزن الجسم، زادت قوة جذب الأجسام الأخرى. يعكس هذا القانون الفيزيائي العلاقة بين كتلة الجسم والجاذبية.

علم النفس لديه وضع مختلف. على سبيل المثال، ينشر علماء النفس بيانات حول ارتباط الحاويات الدافئة في مرحلة الطفولة مع الوالدين ومستوى الإبداع لدى البالغين. ماذا يعني أن الجلد في السنوات القليلة الماضية، مع أمهات وآباء دافئين جدًا، يتمتع بإبداع عالٍ جدًا؟ الجواب واضح - لا. لا يوجد قانون مماثل للقانون المادي هنا. لا توجد آلية لغرس رغبة الأطفال في الإبداع لدى البالغين. هذه هي خيالاتنا! راحة البيانات (المصطلح هو الإبداع)، لكن لا يوجد قانون وراءها. وهذا مجرد اتصال مترابط. غالبًا ما يسمي علماء النفس العلاقات، التي تكشفها الأنماط النفسية التي تدعم طابعها العالمي، وليس القسوة.

مثال لدراسة على طلاب من القسم الأول يوضح جيدًا الارتباط القوي في علم النفس:

1. تحليل العلاقة بين المؤشرات النفسية. يتمتع تطبيق الذكاء الخاص بنا بنفس النجاح في دمجه مع مقالة مطولة – وهي معايير نفسية. يوسع الارتباط المكشوف بينهما النتائج حول التنظيم العقلي للشخص، حول التفاعلات بين الأطراف والخصائص المختلفة - بين الذكاء ومجال النوم.
2. تحليل العلاقة بين معدل الذكاء والنجاح والخطوط - مثال على العلاقة بين المعلمة النفسية والمعلمة غير النفسية. تكشف النتائج خصوصيات ضخ الذكاء في الأنشطة الأولية والرياضية.

ويمكن اعتبار المحور بمثابة تلخيص قصير لنتائج الأبحاث التي أجريت على الطلاب:

1. وتبين أن هناك تأثيراً إيجابياً على ذكاء الطلاب ونجاحهم.
2. توجد علاقة سلبية ذات دلالة إحصائية بين معدل الذكاء والنجاح الأكاديمي.
3. ولم يكن هناك أي ارتباط بين معدل ذكاء الطلاب والوقت الذي يستغرقه المكان.

وبالتالي فإن احترام ذكاء الطلاب يعد عاملاً إيجابيًا في نجاحهم الأكاديمي، لكنه في نفس الوقت ينعكس سلبًا على الأداء الأكاديمي وليس له تأثير كبير على النجاح الرياضي والأداء الأكاديمي والمستيا.

في واقع الأمر، الذكاء يساعد الطلاب على البدء، ويمنعهم من الحصول على مئات السنين من العمل. وهو ما لا يؤثر على نجاحاتهم الرياضية.

إن غموض الذكاء في خصائص ونشاط الطلاب يعكس مدى تعقيد هذه الظاهرة في بنية الخصائص الخاصة وأهمية مواصلة التحقيق في هذه الظاهرة بشكل مباشر. زوكرم، من المهم تحليل العلاقة بين الذكاء والخصائص النفسية ونشاط الطلاب مع حالتهم.

معاملات بيرسون وسبيرمان

دعونا نلقي نظرة على طريقتين من rozrakhunku.

p align="justify"> معامل بيرسون هو طريقة خاصة لتحليل العلاقة المتبادلة بين المؤشرات بين التعبير عن القيم العددية في مجموعة واحدة. من السهل جدًا إرجاع الأمور إلى مستوى الهجوم:

1. يتم أخذ قيم معلمتين من مجموعة العينة (على سبيل المثال، العدوان والكمال).
2. تم العثور على متوسط ​​قيمة معلمة الجلد للمجموعة.
3. هناك اختلاف في معالم الجلد الذي تم اختباره ومتوسط ​​القيمة.
4. ويجب تقديم هذه الاختلافات إلى نموذج خاص لتفصيل معامل بيرسون.

يتم حساب معامل ارتباط رتبة سبيرمان على النحو التالي:

1. يتم أخذ قيم المؤشرين في المجموعة أدناه.
2. رتب مسؤول الجلد في المجموعة معروفة، لذا فإن المكان موجود في قائمة النمو.
3. تم العثور على الاختلافات في الرتب، تربيعها وجمعها.
4. يتم عرض المزيد من الاختلافات في الرتب في نموذج خاص لحساب معامل سبيرمان.

وفي حالة بيرسون، يكون حجم البيض متوسط ​​القيمة. كما أن نتائج البيانات (الاختلاف في القيمة عن المتوسط)، على سبيل المثال، من خلال تصحيح المعالجة أو الأدلة غير الدقيقة يمكن أن تفسد النتيجة تماما.

في نسخة سبيرمان، لا تلعب القيم المطلقة للبيانات دورًا، لذلك يتم التأكد من عدم وجود توسع متبادل فيما يتعلق بواحد إلى واحد (الرتب). يرجى حذف البيانات وإلا فإن الأخطاء الأخرى لن تؤثر على النتيجة النهائية.

على الرغم من أن نتائج الاختبار صحيحة، إلا أن الاختلافات بين معاملي بيرسون وسبيرمان غير معنوية، ويوضح معامل بيرسون بشكل أكثر دقة أهمية العلاقة بين البيانات.

كيفية تطوير معامل الارتباط

يمكن حساب معاملات بيرسون وسبيرمان يدويًا. قد يكون ذلك ضروريًا عند استخدام الأساليب الإحصائية.

ومع ذلك، في معظم حالات المهام التطبيقية المتزايدة، كما هو الحال في علم النفس، من الممكن تنفيذ التطورات بمساعدة برامج خاصة.

Rozrahunok للحصول على المساعدة في جداول البيانات الإلكترونية Microsoft Excel

دعونا ننتقل مرة أخرى إلى الطلاب وننظر إلى البيانات المتعلقة بمستوى فكرهم والقضاء الأخير على المكان. أدخل هذه البيانات (عمودين) في جدول Excel.

بعد تحريك المؤشر إلى المربع الفارغ، انقر فوق خيار "إدراج وظيفة" وحدد "CORREL" من قسم "الإحصائيات".

ينقل تنسيق هذه الوظيفة صفيفتين من البيانات: Corel (صفيف 1؛ صفيف "). يبدو أن هناك لاعبًا يتمتع بمعدل ذكاء وكثير من التجريد.

تحتوي جداول Excel على صيغة نمو تعتمد على معامل بيرسون.

Rozrahunok للحصول على مساعدة إضافية في برنامج STATISTICA

نقوم بإدخال بيانات الذكاء والصف الأخير في حقل بيانات الإخراج. بعد ذلك، حدد الخيار "المعايير اللامعلمية"، "سبيرمان". معلمات التطوير مرئية والنتيجة الناتجة مرئية.

على ما يبدو، أدى التوسع إلى نتيجة 0.024، والتي تختلف عن نتيجة بيرسون - 0.038، المحسوبة باستخدام Excel. الإجراءات غير ذات أهمية.

ضحية تحليل الارتباط لدى طلاب الدراسات العليا في علم النفس (مثال)

تخضع معظم موضوعات مؤهلات الدراسات العليا في علم النفس (الدبلومات والدورات الدراسية والماجستير) للبحث الارتباطي (وإلا يتعلق ذلك بتحديد أهمية المؤشرات النفسية في هذه المجموعات).

نادرًا ما يُسمع مصطلح "الارتباط" في أسماء الموضوعات - وعادةً ما يوجد في مثل هذه الصيغ:

• "العلاقة بين احترام الذات الذاتي وتحقيق الذات لدى النساء في سن النضج"؛
• "تأثير حيوية المديرين على نجاح تعاملاتهم مع العملاء في حالات الصراع"؛
• "العوامل الخاصة لمقاومة الإجهاد لدى مرضى MNS."

كما أن كلمات "الترابط" و"التدفق" و"المسؤولون" هي علامات أكيدة على أنه من خلال تحليل البيانات، يمكن أن يؤدي البحث التجريبي إلى تحليل الارتباط.

دعونا نلقي نظرة سريعة على مراحل عملي خلال كتابة رسالتي في علم النفس حول موضوع: “العلاقة بين القلق الخاص والعدوانية عند الأطفال”.

1. لتطوير البيانات اللازمة والتي تعتمد على نتائج الاختبارات أدناه. يتم إدخالها في الجدول ووضعها في الإضافات. تم إعداد هذا الجدول على النحو التالي:

• صف من الجلد لوضع الجزية على من حاول؛
• وينبغي الحرص على العناية بالبشرة لوضع المؤشرات على نفس المقياس لجميع الاختبارات.

2. من الضروري تحديد أي من نوعي المعاملات - الشخص أو سبيرمان - هو المنتصر. من المحتمل أن يعطي بيرسون نتيجة أكثر دقة، ولكنه أكثر حساسية لفقدان البيانات. يمكن مقارنة معاملات سبيرمان بأي بيانات (بخلاف المقياس الاسمي)، ولهذا السبب يتم استخدامها غالبًا في درجات علم النفس.

3. إدخال جدول البيانات في برنامج إحصائي.

4. قيمة التأمين.

5. في المرحلة التالية، من المهم النظر في مدى أهمية العلاقة. وقد أبرز البرنامج الإحصائي النتائج باللون الأحمر، مما يعني أن الارتباط ذو دلالة إحصائية عند مستوى دلالة 0.05 (يشار إلى الأعلى).

ومع ذلك، من المفيد معرفة كيفية تحديد الأهمية يدويًا. لذلك، أنت بحاجة إلى جدول لقيم سبيرمان الحرجة.

جدول سبيرمان لقيم المعاملات الحرجة

لدينا مستوى أهمية قدره 0.05 وحجم العينة لدينا هو 10 أفراد. وبناء على هذه البيانات، تم العثور على قيمة سبيرمان الحرجة: Rcr = 0.63.

القاعدة هي كما يلي: إذا كانت أهمية سبيرمان التجريبية أكبر من واحدة حرجة، فهي ذات دلالة إحصائية. في حالتنا: المنحدر (0.66)> Rcr (0.63)، ومع ذلك، فإن التفاعل بين العدوانية والقلق للمجموعة الفرعية له دلالة إحصائية.

5. بالنسبة لنص الأطروحة، تحتاج إلى إدراج البيانات في جدول بصيغة Word، بدلاً من جدول في البرامج الإحصائية. أسفل الجدول نصف النتائج وكيفية تفسيرها.

الجدول 1

معاملات العدوان والقلق لدى مجموعة من الأطفال

* - ذات دلالة إحصائية (ص≤ 0,05)

ويبين تحليل البيانات من الجدول 1 أن هناك علاقة إيجابية ذات دلالة إحصائية بين العدوان والقلق لدى المرؤوسين. وهذا يعني أنه كلما زاد القلق الخاص لدى الأشخاص الذين يتكلمون تحت اللسان، كلما زاد مستوى عدوانيتهم. تشير هذه النتيجة إلى أن العدوان لدى المراهقين هو إحدى طرق تخفيف القلق. مع العلم بعدم الأمان والقلق فيما يتعلق بالتهديدات التي يتعرض لها احترام الذات، والتي تكون حساسة بشكل خاص لدى المراهقين، غالبًا ما ينخرط المراهقون في سلوك عدواني، وبالتالي يقللون من القلق بطريقة غير منتجة.

6. كيف يمكننا التحدث عن التدفق عند تفسير الاتصالات؟ هل يمكننا القول أن القلق يؤدي إلى العدوانية؟ واضح تمامًا، لا. لقد أظهرنا أن الارتباط بين الظواهر ذو طبيعة فريدة ويقوض سهولة تغيير علامة المجموعة. وفي الوقت نفسه، لا يمكننا أن نقول إن هذه هي فائدة الشر، لأن أحد المظاهر هو سبب آخر يتدفق إلى الآخر. وبالتالي فإن وجود علاقة ارتباط بين العوامل النفسية لا يوفر أساساً للحديث عن وجود علاقة سببية بينهما. ومع ذلك، تظهر الممارسة أن مصطلح "التدفق" غالبا ما يستخدم عند تحليل نتائج تحليل الارتباط.