Искусство статистики. Как находить ответы в данных | страница 26

Рис. 2.6

Два набора (вымышленных) данных, для которых коэффициент корреляции Пирсона будет примерно равен 0. Совершенно ясно, что это не говорит об отсутствии зависимости между двумя величинами. Из чудесной подборки диаграмм[56]Альберто Каиро[57]

Для данных за 1991–1995 годы, представленных на диаграмме 2.5(a), коэффициент корреляции Пирсона равен 0,59. Это подкрепляет связь между увеличением количества и ростом выживаемости. При удалении данных о Бристольской больнице коэффициент повышается до 0,67, поскольку оставшиеся точки ближе к прямой линии.

Другой критерий – ранговый коэффициент корреляции Спирмена, названный в честь английского психолога Чарльза Спирмена (создателя двухфакторной теории интеллекта[58]), – зависит не от конкретных численных значений, а от их рангов, то есть от занимаемых ими мест, если их упорядочить по величине. Это означает, что он может быть близок к 1 или –1, если точки близки к линии со стабильным подъемом или понижением, даже если эта линия не является прямой. Ранговый коэффициент Спирмена для данных на диаграмме 2.5(a) равен 0,85, что существенно выше, чем коэффициент Пирсона, поскольку точки ближе не к прямой, а к возрастающей кривой.

Для данных за 2012–2015 годы на диаграмме 2.5(b) коэффициент корреляции Пирсона равен 0,17, а ранговый коэффициент Спирмена – 0,03, что говорит об отсутствии четкой связи между количеством операций и уровнем выживаемости. Однако при таком небольшом количестве больниц коэффициент корреляции может быть очень чувствителен к отдельным точкам-данным: если мы уберем самую маленькую больницу с высоким уровнем выживаемости, то коэффициент корреляции Пирсона резко повысится до 0,42.

Коэффициенты корреляции – это просто некоторые характеристики связей, и их нельзя использовать для вывода о наличии взаимозависимости между количеством операций и показателем выживаемости, не говоря уже о том, почему такая связь может существовать[59]. Во многих приложениях ось x представляет независимую переменную, и интерес вызывает ее влияние на зависимую переменную, которая изображается по оси y. Однако, как мы увидим далее в главе 4, посвященной причинно-следственным связям, такое предположение заранее фиксирует направление влияния. Даже по диаграмме 2.5(a) мы не можем сделать вывод, что повышение показателя выживаемости в каком-либо смысле вызвано увеличением числа операций, ведь на самом деле все может быть наоборот: лучшие больницы просто привлекают больше пациентов.