σ12 = 24713 :9= 2745,89

σ22 = 85735: 7= 12247,86

σ32 = 7055:6 = 1175,83

σ42 = 1345:3=448,33

Далее я рассчитываю среднюю дисперсию из групповых дисперсий

= (2745,89•9+12247,86•7+1175,83•6+448,33•3): (9+7+6+3) =118848:25= 4753,92

Рассчитываю межгрупповую дисперсию

Таблица 5.2

σ2= 766233 : 25 = 30649,32

Далее рассчитываю общую дисперсию:

σобщ2 = 30649,32 + 4753,92 = 35403,24

Рассчитываю коэффициент детерминации:

η2 = 30649,32 : 35403,24 = 0,87

Рассчитываю эмпирическое корреляционное отношение:

η == 0,93

Можно сделать вывод, что между среднесписочной численностью и фондом заработной платы существует весьма тесная связь. Коэффициент детерминации 0,87 показывает, что на 87% вариация среднесписочной численности рабочих определятся вариацией среднемесячной заработной платы и на 13% вариацией всех остальных причин и условий.

6. Определение тесноты взаимосвязи между показателями с помощью коэффициента ранговой корреляции.

Определяю тесноту связи между показателями: фонд заработной платы, среднесписочная численность рабочих, используя коэффициент ранговой корреляции. Этот коэффициент представляет собой показатель, характеризующий статистическую связь двух признаков, измеряемых в порядковой шкале. Для признаков, измеренных в порядковых шкалах, наиболее известным является коэффициент ранговой корреляции Спирмена:

, где

dk – разность рангов k-го объекта

n – количество объектов

ik1, ik2 – ранги k- го объекта соответственно по первому и второму признакам

Индивидуальные значения признаков располагаются в порядке возрастания и устанавливаются ранги как порядковые номера величины признаков.

Таблица 6

Расчет рангового коэффициента корреляции