По результатам обучающего тренинга, который я прошёл, было проведено исследование, чтобы выявить коэффициент ассоциации между различными показателями. В ходе этого исследования мы изучали взаимосвязь между двумя или более переменными и определяли, насколько сильная была эта связь. Для начала, мы собрали данные по разным показателям и провели анализ данных. Далее, мы применили статистический метод, известный как коэффициент ассоциации, чтобы определить, насколько тесна связь между этими показателями. Коэффициент ассоциации ー это числовая мера, которая показывает, насколько две переменные связаны между собой. В нашем исследовании мы использовали коэффициент корреляции Пирсона, который применяется для измерения линейной связи между переменными. Он может принимать значения от -1 до 1. Значение -1 означает полную отрицательную связь, значение 1 означает положительную связь, а значение 0 говорит о том, что между переменными нет линейной связи. После проведения анализа и вычисления коэффициента ассоциации, мы обнаружили, что между нашими показателями существует слабая положительная связь. Это означает, что увеличение одной переменной сопровождается увеличением другой, но эта связь не является слишком сильной. Однако, стоит отметить, что коэффициент ассоциации не дает нам полного представления о причинно-следственных связях между показателями. Он может указывать только на существование связи, но не доказывает, что одна переменная действительно влияет на другую.
Итак, факты, полученные в результате этого тренинга и его исследования, свидетельствуют о том, что между нашими показателями существует слабая положительная связь. Это может быть полезной информацией для понимания взаимосвязи между этими переменными и использования их в качестве индикаторов при разработке и оценке различных программ и стратегий.