Вычисление вариации по влиянию только сроков посева:

Остаточная вариация определяется как разность между общей вариацией и вариацией по совместному влиянию изучаемых факторов:

D_>ост = D_>о – D_>пс = 170 – 96 = 74.

Все расчеты можно оформить в виде таблицы (табл. 11).

Таблица 11. Результаты дисперсионного анализа

Результаты дисперсионного анализа показывают, что влияние изучаемых факторов, т. е. сроков посева и сорта, на урожайность пшеницы существенно, так как F-критерии фактические по каждому из факторов значительно превышают табличные, найденные для соответствующих степеней свободы, и при этом с достаточно высокой вероятностью (р = 0,99). Влияние же сочетания факторов в данном случае отсутствует, так как факторы независимы друг от друга.

Анализ влияния трех факторов на результат ведется по такому же принципу, что и для двух факторов, только в этом случае будет три дисперсии по факторам и четыре дисперсии по сочетанию факторов. С увеличением числа факторов резко увеличивается объем расчетных работ и, кроме того, становится затруднительно оформлять исходную информацию в комбинационную таблицу. Поэтому вряд ли целесообразно изучать влияние многих факторов на результат с использованием дисперсионного анализа; лучше взять меньшее их число, но выбрать наиболее существенные факторы с точки зрения экономического анализа.

Нередко исследователю приходится иметь дело с так называемыми непропорциональными дисперсионными комплексами, т. е. такими, в которых не соблюдается пропорциональность численностей вариантов.

В таких комплексах вариация суммарного действия факторов не равна сумме вариации по факторам и вариации сочетания факторов. Она отличается на величину, зависящую от степени связей между отдельными факторами, возникающих вследствие нарушения пропорциональности.

В этом случае возникают трудности при определении степени влияния каждого фактора, так как сумма частных влияний не равна суммарному влиянию.

Одним из способов приведения непропорционального комплекса к единой структуре является способ его замены пропорциональным комплексом, в котором частоты усреднены по группам. Когда такая замена произведена, задача решается по принципам пропорциональных комплексов.

Метод корреляционно-регрессионного анализа

Изучение связи между экономическими явлениями, раскрытие причинно/следственного механизма – важнейшая задача статистики. Мало определить центральную тенденцию, измерить вариацию и определить другие характеристики распределения – важно выяснить причины различий единиц совокупности, выявить и измерить влияние отдельных факторов на изучаемое явление.

Для исследования интенсивности, вида и формы причинных влияний широко применяется корреляционный и регрессионный анализ. Понятия корреляции и регрессии непосредственно связаны между собой. В то время как в корреляционном анализе оценивается сила (теснота) связи между явлениями, в регрессионном исследуется ее форма.

Термины «связь» и «зависимость» имеют различный смысл, и поэтому необходимо различать понятия «корреляционная связь» и «корреляционная зависимость». Если нам уже известно, что изменение одного явления вызвано изменениями другого, т. е. установлена причинная связь, то использование термина «корреляционная зависимость» будет обоснованным; но если это неизвестно, то необходимо употребить термин «корреляционная связь».

Экономические явления находятся в постоянной всеохватывающей объективной взаимосвязи. Наиболее общим видом связи между явлениями является стохастическая (вероятностная) связь. Она выражается в том, что с изменением одного явления меняется условный закон распределения другого явления.