Корреляционный анализ. 
Статистический анализ

Корреляционный анализ предназначен для выявления наличия, а также определения направления и силы линейной связи между несколькими переменными, имеющими интервальный или порядковый тип шкалы. Необходимо отметить, что дихотомические переменные также могут принимать участие в корреляционном анализе. С точки зрения SPSS они рассматриваются как порядковые переменные.

В табл. 4.3 представлены основные характеристики переменных, участвующих в анализе.

Таблица 4.3. Основные характеристики переменных, участвующих в корреляционном анализе.

Наличие, направление и силу линейной связи отражают коэффициенты корреляции. Они варьируются от -1 до +1.

¦ -1 соответствует абсолютно разнонаправленной зависимости (с возрастанием одной переменной другая убывает);

¦ +1 отражает полное соответствие между переменными (то есть они, по сути, являются одним и тем же);

¦ 0 показывает полное отсутствие всякой связи.

Для удобства интерпретации корреляций применяются семантические интервалы, причем при анализе данных в маркетинговых исследованиях обычно используются следующие градации (табл. 4.4).

Таблица 4.4. Градации коэффициентов корреляции.

Существует два основных типа коэффициентов корреляции, рассчитываемых в зависимости от вида шкалы переменных, участвующих в анализе.

• 1. Для переменных с интервальной шкалой применяется коэффициент корреляции Пирсона. Он позволяет охарактеризовать линейную связь между двумя переменными по указанным параметрам (табл. 4.4): наличию (есть/нет), направлению (убывает/возрастает) и силе (очень слабая/слабая/умеренная/сильная).
• 2. Если хотя бы одна из пары исследуемых переменных имеет порядковую или дихотомическую шкалу, используются ранговые коэффициенты корреляции Спирмана или Кендала. Чаще всего эти коэффициенты применяются в маркетинговых исследованиях в тех случаях, когда необходимо установить степень соответствия двух ранжированных списков. Например, если имеются схемы выбора какого-либо продукта различными целевыми группами респондентов (в виде ранжированных по важности параметров) и необходимо установить, насколько точно они соответствуют друг другу (или различаются).

Ниже мы рассмотрим перечисленные типы коэффициентов корреляции более подробно на практических примерах из маркетинговых исследований.