💸 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!

Міри зв’язку в кореляційних дослідженнях.

Наявність кореляції двох змінних нічого не говорить про причинно-наслідкові залежності між ними, але дає можливість висунути таку гіпотезу. Відсутність же кореляції дозволяє відкинути гіпотезу про причинно-наслідковий зв’язок змінних.

Розрізняють кілька інтерпретацій наявності кореляційного зв’язку між двома вимірами:

1. Прямий кореляційний зв’язок. Рівень однієї змінної безпосередньо відповідає рівню іншої. (Прикладом є закон Хіка: швидкість переробки інформації пропорційна логарифму від числа альтернатив. Інший приклад: кореляція високої особистісної пластичності й схильності до зміни соціальних установок).

2. Залежність, можливо, є каузальною, але напрям зв’язку може бути будь-яким, при цьому без експериментального контролю неможливо віддати перевагу жодному з них (наприклад, дослідження взаємозв’язку агресивності й перегляду телевізійних передач не дають остаточної відповіді стосовно того, чи агресивність спонукає до перегляду телевізійних передач певної спрямованості, чи, навпаки, такі передачі породжують агресивну поведінку).

3. Кореляція, зумовлена третьою змінною – 2 змінні пов’язані одна з одною через 3-ю, яка не вимірювалась у ході дослідження (напр., між швидкістю ідентифікації зображень при їх тахістоскопічному демонструванні і обсягом словникового запасу. Прихована (третя) змінна – загальний інтелект; або високий рівень розвитку інтелекту може породжувати кореляцію між успішністю навчання з математики й історії і є в цьому випадку прихованою змінною).

Якщо вдасться з’ясувати цю третю величину, то її вплив можна врахувати за допомогою наступного прийому.

Нехай є три випадкові величини X, Y, Z. Нас цікавить, чи є зв’язок між X і Y, або високий коефіцієнт кореляції зобов’язаний своїм значенням тільки впливу величини Z, тобто зв’язкам між X іZ, Y і Z Щоб вирішити ці сумніви, обчислюється частковий коефіцієнт кореляції R_xy/_z

3. Випадкова кореляцію – не обумовлена жодною змінною;

Наприклад, Л. Ірон і Р. Хюсманн виявили, що інтенсивність перегляду фільмів зі сценами насильства у 875 восьмирічних дітей корелювала з агресивністю навіть після статистичного вилучення найбільш очевидних третіх факторів (чисельності сім’ї, статусу, освіти батьків тощо). Більш того, коли вони знову дослідили цих самих дітей у 19-річному віці, виявилося, що перегляд жорстоких бойовиків у помірному ступені визначає агресивність у 19 років, але агресивність у 8 років не визначає захоплення жорстокими бойовиками в 19 років. Це може означати, що не агресивна схильність зумовлює прагнення дивитися круті фільми, а швидше за все, круті фільми здатні провокувати людину на насилля, задаючи певні моделі поведінки.

4. Кореляція обумовлена нерівномірністю вибірки (В. Дружинін).

Наприклад, коли до вибірки були відібрані чоловіки – математики, а жінки – журналісти, можна встановити кореляцію між статтю і екстравертованістю.

Взагалі з кореляційним аналізом пов’язано занадто багато допущень, які важко перевірити, та інші джерела помилок.

Отже, в кореляційному дослідженні через відсутність запланованого впливу на залежну змінну використовуються ті характеристики, що вже існують, і це не дає змоги, як правило, встановити причинно-наслідкові залежності між змінними.

У той же час в окремих випадках і в кореляційних дослідженнях є можливим наблизитися до розуміння відношень між змінними умоглядно.