Парная корреляция отвечает на такие вопросы, как, например:
- Насколько сильно связан спрос с расходами на рекламу?
- Связано ли восприятие качества товаров потребителями с их восприятием цены?
Частная же корреляция – на:
- Если брать зависимость спроса от затрат на рекламу, то существует ли влияние ценового фактора.
- А при изучении влияния качества и цены, существует ли эффект торговой марки.
Частная корреляция может быть полезна для выявления ложных связей.
Ни с одним из этих видов корреляции не возникает проблем, если данные измерены с помощью интервальной или относительной шкал. Но есть и неметрические переменные, которые нельзя измерить с помощью интервальной или относительной шкалы и они не подчиняются закону нормального распределения. В этих случаях используются коэффициенты Спирмена и ранговая корреляция Кендала, а сама корреляция называется неметрической. Различие этих коэффициентов в том, что коэффициент ранговой корреляции Кендала используется, когда большая часть наблюдений попадает в относительно немногочисленные категории, а коэффициент ранговой корреляции Спирмена наоборот, – когда существует множество категорий.
Пример использования корреляционного анализа на практике:
Маркетологи, занимающиеся изучением отношения потребителей к торговым маркам, обнаружили, что для таких товаров, которые продаются с минимальным участием продавцов, отношение покупателя к рекламе служит промежуточным звеном между распознаванием брэнда и отношением к нему. Они сделали попытку узнать, что будет с этой промежуточной переменной, если товары покупаются через компьютерную сеть. Одна из компаний в Венгрии исследовала воздействие на покупки непосредственно рекламы. Маркетологи провели опрос, в ходе которого измерялись различные показатели. После этого необходимо было вычислить частный коэффициент корреляции между отношением к брэнду и доверием к нему с одновременным исключением влияния отношения к рекламе. Данный корреляционный анализ показал, что отношение к рекламе действительно высокозначимое и влияет на покупки потребителей, т.к. частный коэффициент корреляции был значительно меньше, чем парный коэффициент между доверием к брэнду и отношением к нему.
2. Регрессионный анализ – это метод установления формы и изучения связей между метрической зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.
Регрессионный анализ используют в тех случаях, когда:
- необходимо установить, реально ли есть взаимосвязь между переменными;
- необходимо установит тесноту связи зависимых и независимых переменных;
- нужно определить форму связи;
- нужно предсказать значение зависимой переменной;
- необходимо осуществлять контроль над независимыми переменными при определении вкладов конкретной переменной.
Для проведения регрессионного анализа необходимо следующее:
-Выбор одного блока, из которого берется координатный интервал, чьи данные дают зависимую переменную регрессии.
-Выбор одного или нескольких блоков, из которых аналогично берутся факторы в качестве независимых переменных регрессии. При этом необходимо, чтобы блок, дающий зависимую переменную, и все блоки, дающие независимые переменные, имели какие-либо общие координаты (обычно пространство и время), которые служат переменными развертки и дают точки, по которым проводится регрессионная кривая или поверхность.
-Выбор типа и "степени" функций от независимых переменных, которые включаются в регрессию.
-Задание координатных интервалов переменных сравнения, внутри которых регрессионная функция не должна значимо изменяться.
-Определяется точность предсказания. Для этого находится стандартная ошибка оценки регрессии.
Регрессия проводится последовательно с увеличением числа независимых переменных и степени регрессионной функции. При этом общесистемным оптимизатором находится минимум среднеквадратичного отклонения точек данных от регрессионной кривой.
Для регрессионной кривой вычисляются характеристики неопределенности - показатели тесноты регрессии: кривые доверительного интервала и коэффициент детерминации. Последний может вычисляться сразу для всех комбинаций "зависимая переменная - независимая переменная".
Как и корреляция, регрессия рассчитывается для фиксированных координатных интервалов каждой переменной сравнения. Проверяется устойчивость регрессии к смене координатного интервала на том же уровне иерархии.
Так же как и корреляционный анализ, регрессионный имеет свои особенности и направленности.