Частная корреляционная связь

Если обратить внимание на парную корреляцию op*rekl и не брать при этом в расчет корреляцию op*torgpred, то можно сделать следующий вывод: чтобы увеличить объем продаж, необходимо чаще показывать рекламные ролики. Но как же при этом учесть корреляцию op*torgpred? В какой степени изменение объема продаж связано с количеством показов рекламы и в какой степени – с количеством торговых представителей?

1. Рассчитайте частную корреляцию op*rekl*torgpred, т.е. корреляцию между op и rekl при контроле над (сохранении постоянной) torgpred. Меню: анализ|коррелировка|частично: переменные: op, rekl; управление для: torgpred. Просмотрите в результатах расчетов содержание пункта partial corr. Обратите внимание на значения, находящиеся на пересечении строки op и столбца rekl. Верхнее значение – это частный коэффициент корреляции, а нижнее значение (p = …) – соответствующий ему уровень значимости. Сравните эти значения с результатами, полученными ранее: парная корреляция op*rekl является сильной, она статистически значима на уровне 0, 01, в то время как частная корреляция op*rekl при контроле над torgpred статистически значимой не является. Следовательно, повышение частоты показов рекламы, если оно происходит без увеличения количества торговых представителей, не оказывает значимого влияния на объемы продаж. Метод парной корреляции не предоставлял нам такой информации.

2. Рассчитайте также частную корреляцию op*torgpred*rekl, т.е. корреляцию op*torgpred при контроле над rekl. Обратите внимание, что этот коэффициент корреляции близок к нулю и его уровень значимости совершенно далек от критических значений, следовательно, никакой связи op*torgpred не выявлено. Сопоставьте эти значения с результатами, полученными ранее: если в результате анализа парной корреляции op*torgpred мы сделали выводы о сильной связи между объемом продаж и количеством торговых представителей, то теперь мы видим, что при неизменной частоте показов рекламы эта связь отсутствует. Просмотрите результаты, полученные ранее: парная корреляция rekl*torgpred является очень сильной. Это может быть связано с тем, что территории с большим количеством торговых представителей компания поддерживает также и большим количеством показов рекламы. Возможно, что и покупателей на таких территориях больше. Найти единственную причину изменения объема продаж от территории к территории мы в данном случае не можем и это правильно, так как на объем продаж влияет одновременно несколько факторов. Однако метод частной корреляции позволил нам извлечь эту информацию из исходных данных и математически корректно ее представить.