2) достоверность различий между признаками
3) статистическую значимость различий между признаками
4) силу и направление связи между признаками (верно)
Объяснение:
Коэффициент корреляции – это статистический показатель, который позволяет оценить силу и направление связи между двумя или более переменными. Он измеряется в диапазоне от -1 до 1.
Значение коэффициента корреляции:
- +1 – положительная линейная связь (то есть, при увеличении одной переменной другая тоже увеличивается);
- -1 – отрицательная линейная связь (то есть, при увеличении одной переменной другая уменьшается);
- 0 – отсутствие линейной связи между переменными.
Чем больше по модулю значение коэффициента корреляции, тем сильнее связь между переменными.
Примеры использования коэффициента корреляции:
1. В медицине: коэффициент корреляции может использоваться для оценки связи между различными факторами заболеваемости (например, возрастом, полом, наличием вредных привычек и т.д.)
2. В экономике: коэффициент корреляции может помочь выявить зависимости между экономическими переменными (например, между доходом и уровнем жизни, или между ценой на нефть и курсом доллара).
3. В психологии: коэффициент корреляции может использоваться для изучения связей между различными личностными характеристиками (например, между интеллектом и творческим потенциалом).
4. В социологии: коэффициент корреляции может помочь выявить зависимости между социальными переменными (например, между уровнем образования и доходом).
Вывод: Коэффициент корреляции – это очень полезный статистический показатель, который помогает оценить силу и направление связи между переменными в различных областях науки и жизни.