В предыдущем модуле вы узнали,
как правильно обрабатывать корреляционные,
сравнительные и экспериментальные исследования.
Пришло время рассказать о том,
как представлять их результаты публике.
Делается это с помощью таблиц, графиков и текстов.
Общий принцип здесь таков – показываете таблицу или график,
а затем описываете текстом, что видите.
Основное требование – сделать результаты максимально понятными для читателя.
Начнем с корреляционного исследования.
Как вы, наверное, помните,
для этого типа исследований главным показателем является коэффициент корреляции.
Он сообщает направление и силу взаимосвязи между двумя переменными.
Однако, обычно в исследованиях встречается больше двух переменных, например,
три – самочувствие котиков,
количество еды и калорийность пищи.
Чтобы отразить все возможные взаимосвязи используют специальную таблицу
– корреляционную матрицу.
Корреляционная матрица всегда квадратная,
а название столбиков повторяют названия строчек.
Сами названия – это переменные,
между которыми мы ищем связь.
А в каждой ячейке этой матрицы находится коэффициент корреляции между двумя переменными.
Обратите внимание на диагональ, заполненную единичками.
Она называется главной диагональю и матрица симметрична относительно нее.
А единички – потому что корреляция переменной самой с собой равна единице.
Размер корреляционной матрицы зависит от количества переменных,
и, чем их больше, тем труднее матрица для восприятия.
Поэтому не стоит помещать ее в статью в сыром виде.
Нам потребуется только ее часть.
Для нашего примера про взаимосвязь между питанием
и самочувствием нам нужен вот этот кусок.
В единственный столбец у нас войдет «котиковое самочувствие»,
а по строчкам – количество еды и ее калорийность.
Старайтесь сделать таким образом,
чтобы большая по размеру группа переменных находилась по строчкам.
Пример – на слайде.
Делайте так как справа, а не так как слева.
Когда столбцов слишком много, например, больше трех,
то тогда лучше всего порезать таблицу на несколько маленьких.
Например, у нас есть целая группа переменных,
указывающих на самочувствие: веселость,
игривость и общая удовлетворенность.
Тогда лучше сделать три таблицы под каждую из них.
Одна будет про веселость, другая про игривость,
а третья – про общую удовлетворенность.
Что дальше?
Дальше надо отметить, какие из коэффициентов являются значимыми, то есть,
у каких из них p-значение меньше 0.05.
Делается это с помощью звездочек.
Коэффициенты, чье p-значение меньше 0.05 получают одну звездочку.
Значение на уровне 0.01 – две.
Нужно поставить эти звездочки и написать комментарий снизу таблицы.
Теперь даже не очень осведомленный
в теме человек поймет какие взаимосвязи являются значимыми, а какие нет.
Кстати, помните, что значимость и сила связи – абсолютно разные вещи.
Если вы получили коэффициент,
который по модулю ниже 0.3-х,
то какая бы значимость у него не была,
связь все равно очень слабая.
Зато коэффициент больше 0.7-ми говорит о весьма сильной связи.
Для иллюстрации взаимосвязи двух переменных стоит использовать точечную диаграмму.
Выглядит она так.
Чем больше она напоминает прямую линию – тем сильнее связь.
Если направление этой линии вправо-вверх,
то связь является положительной.
Если вправо-вниз, то связь – отрицательная.
Вообще, многие исследователи рекомендуют построить такую диаграмму прежде,
чем вычислить коэффициент корреляции.
Все дело в том, что коэффициент корреляции отражает только линейную связь.
То есть, чем больше «а», тем больше «б».
Или чем больше «а»,
тем меньше «б», для любого «а» и «б».
Однако, не все связи являются линейными.
Например, если котиков кормить,
до определенного момента их самочувствие может улучшаться.
Однако, после этого момента они будут чувствовать себя все хуже и хуже, ибо переедание.
Коэффициент корреляции, в этом случае, будет равен нулю,
при том что реальная связь будет существовать.
Построить точную диаграммы в Excel настолько легко,
что под это не нужно делать отдельное видео.
Делается три шага.
Первый – выделяете столбики с переменными.
Второй – переходите во вкладку «Вставка».
Третий – нажимаете «Вставить точечную или пузырьковую диаграмму».
Эта кнопка – последняя в разделе диаграммы и обозначена соответствующей иконкой.
Поговорили о диаграммах, переходим к тексту.
Здесь нужно прямо описывать то, что вы видите,
по схеме: коэффициент корреляции такой-то,
это значит то-то и то-то.
Например, мы получили значимый коэффициент корреляции между количеством
потребляемой еды и самочувствием котиков равный 0.7.
Это означает, что котики которые много едят,
как правило, лучше себя чувствуют.
Таким образом мы записываем каждый значимый коэффициент корреляции.
Собственно, так и выглядит представление результатов корреляционного исследования,
то есть необходимо вырезать кусочек из корреляционной матрицы,
отметить на нем значимые коэффициенты корреляции и описать каждый из них текстом.
В некоторых случаях, прежде чем вычислить коэффициент корреляции,
имеет смысл построить точечную диаграмму.
Возможно, связь все таки есть.
Но, линейный коэффициент корреляции ее не обнаружит.
Что делать в таких случаях – это тема для продвинутого курса.
Но знать о том что такие ситуации встречаются – полезно.
Итак, мы закончили с корреляционным исследованием.
В следующем видео мы поговорим о том,
как представлять результаты сравнительного исследования.
Савельев ВладимирАналитик компании СКБ Контур
