Рекомендации по использованию корреляционно – регрессионного анализа

Поскольку корреляция статистическая, следует соблюдать общее условие каждого статистического исследования: наличие данных с достаточно большим набором явлений. В случае отдельных явлений можно совершенно неправильно понимать комбинацию символов, поскольку в каждом отдельном явлении значения символов, помимо обычного компонента, имеют случайное отклонение (вариацию) [5].
Точного количества явлений достаточно для анализа корреляций, и, как правило, статистические зависимости зависят от цели анализа, требуемой точности и надежности параметров связи и количества факторов, с помощью которых корреляция проверяется. Обычно считается, что количество наблюдений должно быть не менее 5-6, а лучше - не менее чем в 10 раз больше факторов. Более того, если количество наблюдений в несколько десятков или сотни раз превышает число факторов, то закон больших чисел, действующий с полной силой, обеспечивает эффективную взаимную терпимость к случайным отклонениям от регулярного характера комбинации признаков [5].
Вторым условием регулярного проявления корреляции является условие, обеспечивающее достоверное выражение законов в среднем

. Помимо уже указанного большого количества единиц населения, это требует достаточной качественной однородности населения. Нарушение этого условия может исказить параметры корреляции [5].
Иногда в качестве условия для корреляционного анализа выдвигается необходимость подчинения распределения совокупности в соответствии с эффективными и факторными признаками нормальному закону распределения вероятностей. Это условие связано с использованием метода наименьших квадратов при расчете параметров корреляции: только при нормальном распределении метод наименьших квадратов дает оценку параметров, которая соответствует принципам максимального правдоподобия. На практике это предположение чаще всего выполняется приблизительно, но даже тогда метод наименьших квадратов дает хорошие результаты [5].
Тем не менее, при значительном отклонении от нормальных закономерностей распределения закономерностей невозможно оценить достоверность выборочного коэффициента корреляции, используя параметры нормального распределения вероятностей или распределения Стьюдента [5].
Корреляционно-регрессионный анализ учитывает взаимосвязи между факторами, обеспечивая тем самым более полное измерение роли каждого фактора: его непосредственное и непосредственное влияние на эффективный сигнал; косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на эффективный сигнал