💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Схема 27

Модель перекрестной группировки двух дихотомичес­ких признаков ПиР для расчета коэффициента ассоциации Юла (Q)

Между П и Р обнаружена весьма высокая связь.

Однако эта связь может быть лишь видимостью. Введем контрольную переменную — уровень образова­ния телезрителей (обозначим О) — и получим две двухмерные таблицы: для лиц с высоким (0+) и низ­ким (О~) уровнем образования (табл. 11, а). Подсчита­ем коэффициент Юла для таблиц 11, аи 11, б:

Таблица 11

Взаимосвязь интересов телезрителей к познаватель­ным (П) и развлекательным (Р) программам

Таблица 11, а

Взаимосвязь интересов телезрителей к познаватель­ным (П) и развлекательным (Р) программам раздельно для имеющих высокое образование (О+) и низкое образование (О~)

Таблица 11, б

Взаимосвязь между уровнем образования (О) и интере­сом к познавательным программам (П), между уровнем образования и интересом к развлекательным программам (Р)

Связи между признаками П и Р в производных таб­лицах, выравненных по образованию, не обнаружено. Между тем в исходной табл. 11 связь высокая. Остает­ся предположить, что П и Р зависят от уровня образова­ния, но независимы относительно друг друга. Проверим это предположение, сгруппировав данные так, чтобы выявить связи между контрольным фактором (О — об­разование) и каждым из первоначальных (П и Р) (табл. 11, б). Видно, что связь между образованием и интересом к программам познавательных передач такая же, как между образованием и интересом к развлека­тельным программам, высока.

Здесь действует следующее правило: если введение контрольной переменной уменьшает связь между двумя ис­ходными переменными, но связь между контрольной пере­менной и каждой из исходных достаточно высока, то конт­рольная переменная выступает либо в качестве интерпре­тирующей, либо в качестве объясняющей. Различие же меж­ду интерпретацией и объяснением состоит в следующем. Интерпретация — способ истолкования факторов, рассматри­ваемых как посредствующие переменные какого-то процесса, причины которого неясны. Объяснение суть истолкование ряда факторов, рассматриваемых в качестве причинных.

Чтобы иллюстрировать метод обнаружения интерпре­тирующей и объясняющей связи, рассмотрим другой пример, используя ту же логику рассуждения и те же цифровые дан­ные.

Пример 2. Обозначим Пр профессию телезрителей (Пр и Пр2 — это две группы профессий). И+ наличие, И~ отсут­ствие интереса к определенным программам. Для таблицы 11» используя те же данные, что в табл. 10, связь равняется 0, 82 по коэффициенту ассоциации Юла (Qnp.K= 0, 82).

Введем контрольную переменную О — образование. Перестроив таблицы, как в предыдущем случае, найдем, что в производных связь потерялась: при фиксированном уров­не образования не обнаруживается связи между профессией и интересом к передачам определенного типа. Иначе говоря, люди с высшим образованием — инженеры, врачи, учителя — примерно одинаково интересуются передачами данного класса. Рабочие, продавцы магазинов, служащие учреждений, не имеющие высшего образования, также обнаруживают большую схожесть в отношении к телепрограммам этого класса.

Как и в предыдущем случае, введение контрольной пе­ременной снизило (или в нашем условном примере свело к нулю) связь между исходными факторами. Однако заключе­ние во втором случае будет отличаться от вывода, который следует из первого примера.

В первом примере образование предшествует интересу телезрителей к развлекательным или образовательным программам и потому объясняет связи так: между интере­сом к развлекательным и образовательным программам существует связь сопутствия, ибо, не будучи прямо связанны­ми между собой, обе эти разновидности интересов связаны с третьим фактором — образованием, которое и является при­чинной переменной. Логика объяснений связей между П и Р через О:

Во втором примере контрольная переменная (образова­ние) не предшествует, но действует одновременно с одной из основных переменных (профессия). В этом случае она опос­редует связь между основными факторами и уточняет, интер­претирует ее: дело не столько в профессии, сколько в образо­вании. Логика объяснений связей между П и И через О:

Пр--- О --- И

Пример 3. Возможна ситуация, когда связь между дву­мя исходными переменными после введения контрольной не исчезает и не уменьшается, но она исчезает между одной из исходных переменных и контрольной. Рассмотрим этот вариант на условном примере с телезрителями.

А — интерес телезрителей к программам " Что, где, ког­да? "; В — их интерес к программам " В мире животных". Контрольная переменная (О) — образование.

Имеем серию из трех типов таблиц: исходная, промежуточная и итоговая. Первичная связь такова.

Таблица 12