Если есть основа- ния считать, что обе переменные изменяются синхронно, то это может означать

Если есть основа- ния считать, что обе переменные изменяются синхронно, то это может означать. что между ними есть связи, они влияют друг на друга. Например, мы можем обна- ружить, что число дефектов растет с ростом объема сверхурочной работы. Однако всегда следует иметь в виду, что даже если и имеется некоторая степень синхрон- ности изменения переменных, то это не означает безусловного наличия между этими переменными причинно-следственной связи. Может оказаться, что есть третья переменная, которая вызывает такой эффект. В качестве примера можно привести факт: однажды было установлено наличие очевидной корреля- ции между изменениями индекса Доу Джонса и колебаниями уровня воды в Ве- ликих Озерах США в период с 1925 по 1965 год. Степень корреляционной связи между рассматриваемыми переменными может изменяться от весьма положительной до весьма отрицательной. Между этими дву- мя крайними значениями лежат более умеренные положительные и отрицательные значения, а также случаи отсутствия корреляционной связи. На рис. 8.6 показано несколько примеров различных графиков для различных степеней корреляции. Для построения графика выполняют следующие действия: 1). Выбирают для анализа две переменные. Одна независимая, а другая за- висимая. 2). Для каждого значения независимой переменной измеряется соответствую- щее значение зависимой переменной. Эти два значения образуют пару дан- ных, которые наносятся точкой на график. Обычно следует взять не менее 30 точек. Но для построения осмысленного графика число точек должно быть не менее 100. 3). Нарисуйте теперь сам график. Значение независимой переменной, характе- ризующей ожидаемую причину, откладывается по оси х, а значение зависи- мой переменной, характеризующей проблему, откладывается по оси у. 4). Нанесите полученные пары данных точками на график и проанализируйте полученный результат. Если корреляция на схеме не проявляется, то можно попробовать построить график в логарифмическом масштабе. Тогда график может выявить связи, которые не проявились в исходном масштабе. печатные машины