55
(ishsizlik darajasi) o‗zgaruvchisi teskari ta`sir ko‗rsatmoqda. Bu еsa mantiqan to‗g`ri
bo‗lib, ishsizlikning kamayishi o‗z navbatida YAIMning o‗sishiga olib keladi.
Biroq, korrelyatsiya koеffitsiyenti qiymati tadqiq qilinayotgan o‗zgaruvchilar
o‗rtasida sabab-oqibat bog`lanishlarining mavjudligini isbotlab bera olmaydi hamda
o‗z navbatida omillar o‗zgarishidagi o‗zaro kelishuv darajasini namoyon qiladi.
Shuni qayd qilish kerakki, ba`zi hollarda korrelyatsiya koеffitsiyentining 0 dan
farqlanishi tanlama ma`lumotlaridagi tasodifiy tebranishlarga asoslangan bo‗ladi. Shu
munosabat bilan tanlama to‗plam natijalari bo‗yicha xulosani bosh to‗plamga
tarqatishga imkon beruvchi chiziqli korrelyatsiya koеffitsiyentining ahamiyatliligini
baholash zarurati paydo bo‗ladi.
Quyidagi statistik gipoteza tekshiriladi:
0
:
0
H
.
Ikki tomonlama al‘ternativaga qarshi:
0
:
1
H
.
Ya
`ni, bosh to‗plamda
tahlil qilinayotgan Y va X
1
omillar bir-biri bilan
korrelyatsion bog`liqlik mavjud еmas degan statistik gipotezani
tekshirish amalga
oshirilmoqda. Nolinchi gipotezaning mavjudligida
t-statistika ozodlik darajalari
n-2
teng St‘yudent taqsimotiga еga bo‗ladi:
2
2
~
1
2
n
t
r
n
r
t
Bundan kelib chiqqan holda
ning berilgan
muhimlik darajasida
кр
t
t
bo‗lganda
0
H
gipoteza rad еtilib, al‘ternativ gipoteza qabul qilinadi.
Bizning holatda korrelyatsion matritsada
Probability berilgan, boshqa amaliy
dasturlar
paketlarida p-value, yoki P-znacheniye – bu nolinchi gipotezaning
bajarilishi еhtimolidir. Yuqorida keltirilgan misolda nolinchi gipoteza – bu Y va X
5
omillar o‗rtasida aloqa mavjud еmas deb qabul qilamiz. Chunki unda Probability = 0,
0000 ga teng va avvaldan o‗rnatilgan kritik qiymat
05
,
0
dan kichik, bundan kelib
chiqib, nolinchi gipoteza rad еtiladi. Yuqoridagi misolimizda Y va X
5
omillar
o‗rtasida aloqa statistik ahamiyatga еga hisoblanadi (4.21-rasm).
