Методы измерения связи между признаками

Статистические методы различных обобщений, указывая на наличие прямой или обратной связи между признаком-фактором и признаком-следствием, не дают ответа на вопрос о мере свя­зей, ее количественном выражении. Этот недостаток восполняет­ся методами корреляционного анализа, которые позволяют выч­ленить из комплекса факторов влияние одного или многих обсто­ятельств, установить характер взаимосвязи и математически точ­но измерить ее. Все это имеет важное научное и практическое зна­чение. Последовательное внедрение методов измерения в анали­тическую практику правоохранительных органов, судов и других юридических учреждений ставит ее на прочную научную основу.
Для изучения корреляционных связей статистиками разрабо­таны разные методы, каждый из которых решает свои конкрет­ные задачи. Одни коэффициенты связи пригодны для измерения взаимосвязей качественных признаков, другие — для качествен­ных и количественных, третьи — для количественных. Абсолют­ное большинство их применимо в социально-правовых и крими­нологических изучениях, поэтому необходимо познакомиться с ними хотя бы в самом общем виде.
Для измерения связи между качественными (атрибутивными) признаками в статистике широко используются коэффициент сопряженности А. А. Чупрова, коэффициент ассоциации К. Пирсо­на, а также коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла.
Коэффициент ассоциации К. Пирсона (КП) в плане исчис­ления — относительно простой показатель сопряженности вели­чин. Он применяется к вариации двух качественных признаков, распределенных по двум группам.
Коэффициент взаимной сопряженности, разработанный оте­чественным статистиком А. А. Чупровым (КЧ) , в отличие от ко­эффициента Пирсона применяется для измерения связи между соотношением двух атрибутивных признаков по трем и более груп­ам.