г. Москва и Московская область, Россия
Россия
Россия
Россия
Россия
ГРНТИ 76.03 Медико-биологические дисциплины
ГРНТИ 76.33 Гигиена и эпидемиология
ОКСО 14.04.02 Ядерные физика и технологии
ОКСО 31.06.2001 Клиническая медицина
ОКСО 31.08.08 Радиология
ОКСО 32.08.12 Эпидемиология
ББК 51 Социальная гигиена и организация здравоохранения. Гигиена. Эпидемиология
ББК 534 Общая диагностика
ТБК 5708 Гигиена и санитария. Эпидемиология. Медицинская экология
ТБК 5712 Медицинская биология. Гистология
ТБК 5734 Медицинская радиология и рентгенология
ТБК 6212 Радиоактивные элементы и изотопы. Радиохимия
Цель: Создание сводки данных по градациям величины эффекта для первого критерия причинности Хилла «сила ассоциации» по параметру величины коэффициента корреляции (в основном r Пирсона). Материал и методы: Обзорное исследование опубликованных источников: монографии, пособия, статьи, учебный материал по статистике в различных дисциплинах (в том числе on-line) и др. (121 ссылка; из них более 20 пособий по статистическим методам и статистике в психологии и 8 пособий по эпидемиологии). Результаты: Оценка силы связи по величине корреляции наиболее распространена в психосоциальных дисциплинах и в эпидемиологии практически не используется, поскольку установление факта статистически значимой ассоциации/корреляции в эпидемиологии – только исходный этап доказательности, в отличие от экспериментальных и названных дисциплин. Описан ряд известных шкал для r: шкала Чеддока (R.E. Chaddock) от 1925 г., которая ныне, по-видимому, не используется за рубежом, но широко представлена в странах бывшего СССР; шкала Коэна (J. Cohen) от 1969–1988 гг., отражающая «ослабленные» критерии причинности в психологии; шкала D.E. Hinkle с соавторами (1979–2003) и шкала Эванса (J.D. Evans) от 1996 г. Приведен также ряд иных градаций, опубликованных в единственном числе. Всего собрано 19 в той или иной степени различных шкал для коэффициента корреляции r (1925–2019). Представлены сведения о величине r для корреляций, которыми следует пренебречь. В зависимости от источника, это r <0,1; r <0,2 или r <0,3. Приведены данные о возможности перенесения градаций с коэффициента r Пирсона на коэффициент корреляции Спирмена и прочие параметры величины эффекта. Рассмотрен вопрос о различии между оценками силы связи в эпидемиологии, медицине и в психосоциальных дисциплинах. В отличие от последних, в эпидемиологии и медицине малая величина коэффициента корреляции не обязательно означает малую величину эффекта. Выводы: Для оценки величины r следует пользоваться наиболее распространенными и официально устоявшимися шкалами, за исключением сильно «ослабленной» шкалы Коэна. Настоящее исследование может быть использовано как справочное руководство по градациям силы эффекта по r для разных описательных дисциплин.
градации величины эффекта, ординальные шкалы, коэффициенты корреляции; эпидемиология; психология
1. Causality in the Sciences. Ed. by P.M. Illari, Russo F., Williamson J. - New York: Oxford University Press, 2011. - 882 p. DOI:https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199574131.001.0001.
2. Doll R. Weak associations in epidemiology: importance, detection, and interpretation // J. Epidemiol.1996. V. 6. № 4. Suppl. P. S11-S20.
3. Handbook of Epidemiology. Second Edition. Ed. by W. Ahrens, I. Pigeot. - New York, Heidelberg, Dordrecht, London: Springer, 2014. - 2498 p.
4. Кудряшов Ю.Б. Радиационная биофизика (ионизирующие излучения). Под ред. В.К. Мазурика, М.Ф. Ломанова. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 448 с.
5. Ярмоненко С.П., Вайнсон А.А. Радиобиология человека и животных. - М.: Высш. шк., 2004. - 549 с.
6. Радиационная медицина. Под общ. ред. акад. РАМН Л.А. Ильина. В четырех томах. Т. 1. Теоретические основы радиационной медицины. - М.: Изд. АТ. 2004. - 992 с.
7. Ильин Л.А., Коренков И.П., Наркевич Б.Я. Радиационная гигиена: учебник. 5-е изд., перераб. и доп. - М. : ГЭОТАР-Медиа, 2017. - 416 с.
8. UNSCEAR 2006. Report to the General Assembly, with Scientific Annexes. Annex A. Epidemiological studies of radiation and cancer. United Nations. - New York, 2008. P. 17-322.
9. BEIR VII Report 2006. Phase 2. Health Risks from Exposure to Low Levels of Ionizing Radiation. Committee to Assess Health Risks from Exposure to Low Levels of Ionizing Radiation, - National Research Council. http://www.nap.edu/catalog/11340.html (дата обращения 23.01.2019).
10. ICRP Publication 103. The 2007 Recommendations of the International Commission on Radiological Protection. Annals of the ICRP. Ed. by J. Valentin. Amsterdam - New York: Elsevier, - 2007. - 329 p.
11. Hill B.A. The environment and disease: association or causation? // Proc. R. Soc. Med. 1965. V. 58. № 5. P. 295-300. DOI:https://doi.org/10.1177/0141076814562718.
12. Glynn J.R. A question of attribution // Lancet. 1993. V. 342. № 8870. P. 530-532.
13. National Research Council. Science and judgment in risk assessment. - Washington, DC: National Academy Press, 1994. - 672 p. DOI: https://doi.org/10.17226/2125.
14. Merrill R.M., Frankenfeld C.L., Freeborne N., Mink M. Behavioral Epidemiology. Principles and Applications. - Burlington: Jones & Bartlett Learning, LLC, 2016. - 298 p.
15. Forensic Epidemiology in the Global Context. Ed. by S. Loue. - New York: Springer, 2013. - 157 p.
16. Strom B.L. Study designs available for pharmacoepidemiology studies // In: ‘Pharmacoepidemiology’. 3rd Edition. Ed. by B.L. Strom. - Baffins Lane, Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons Ltd, 2000. P. 17-30.
17. Susser M. What is a cause and how do we know one? A grammar for pragmatic epidemiology // Am. J. Epidemiol. 1991. V. 133. № 7. P. 635-648. DOI:https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.aje.a115939.
18. Evans A.S. Causation and disease: The Henle-Koch postulates revisited // Yale J. Biol. Med. 1976. V. 49. № 2. P. 175-195.
19. Котеров А.Н. Критерии причинности в медико-биологических дисциплинах: история, сущность и радиационный аспект. Сообщение 1. Постановка проблемы, понятие о причинах и причинности, ложные ассоциации // Радиац. биология. Радиоэкология. 2019. Т. 59. № 1. С. 5-36. DOI:https://doi.org/10.1134/S0869803119010065.
20. Blackburn H., Labarthe D. Stories from the evolution of guidelines for causal inference in epidemiologic associations: 1953-1965 // Am. J. Epidemiol. 2012. V. 176. № 12. P. 1071-1077. DOI:https://doi.org/10.1093/aje/kws374.
21. Schlesselman J.J. ‘Proof’ of cause and effect in epidemiologic studies: criteria for judgment // Prev. Med. 1987. V. 16. № 2. P. 195-210. DOI: https://doi.org/10.1016/0091-7435(87)90083-1.
22. Bhopal R.S. Concepts of Epidemiology: Integrated the ideas, theories, principles and methods of epidemiology. 3rd edition. - Oxford: University Press, 2016. - 442 p.
23. The Health Consequences of Smoking: A Report of the Surgeon General Rockville, MD: Office of the Surgeon General, US Public Health Service, 2004. - 910 p. https://www.surgeongeneral.gov/library/reports/50-years-of-progress/full-report.pdf (дата обращения 23.01.2019).
24. Goodman S.N., Samet J.M. Cause and Cancer Epidemiology // In: ‘Schottenfeld and Fraumeni Cancer Epidemiology and Prevention’. 4th Edition. Ed. by M.J. Thun et al. - New York: Oxford University Press. Printed by Sheridan Books, Inc., USA, 2018. P. 97-104.
25. Власов В.В. Эпидемиология: учебное пособие. 2-е изд., испр. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2006. - 464 с.
26. Ответы. Статистика. Зачет. - Минск: БГУ, 2010. - 38 с.
27. Критерий корреляции Пирсона // Сайт «Медицинская статистика». http://medstatistic.ru/theory/pirson.html (дата обращения 23.01.2019).
28. Шпаргалка по статистике. Россия, 2013. - 170 с. // Сайт ‘StudFiles’. https://studfiles.net/preview/435908/ (дата обращения 26.01.2019).
29. Schwab J.J., Schwab M.E. Sociocultural Roots of Mental Illness. An Epidemiologic Survey. - New York: Springer US, 1978. - 338 p.
30. Корнышева Е.А., Платонов Д.Ю., Родионов А.А., Шабашов А.Е. Эпидемиология и статистика как инструменты доказательной медицины. Издание второе, исправленное и дополненное. Тверь, 2009. - 80 с.
31. Котеров А.Н., Ушенкова Л.Н., Зубенкова Э.С. и др. Сила связи. Сообщение 1. Градации относительного риска // Мед. радиология и радиац. безопасность. 2019. Т. 64. № 4. С.5-17 DOI:https://doi.org/10.12737/article_5d1adb25725023.14868717
32. Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. 2nd ed. Hillsdale. - Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. 1988. - 567 p.
33. Bushman B.J., Anderson C.A. Media violence and the American public. Scientific facts versus media misinformation // Am. Psychol. 2001. V. 56. № 6-7. P. 477-489. DOI: http://dx.doi.org/10.1037/0003-066X.56.6-7.477.
34. Ferguson C.J. Is psychology research really as good as medical research? Effect size comparisons between psychology and medicine // Review of General Psychology. 2009. V. 13. № 2. P. 130-136. DOI:https://doi.org/10.1037/a0015103.
35. Ferguson C.J. ‘Everybody knows psychology is not a real science’: Public perceptions of psychology and how we can improve our relationship with policymakers, the scientific community, and the general public // American Psychologist. 2015. V. 70. № 6. P. 527-542. DOI:https://doi.org/10.1037/a0039405.
36. Epidemiology: Principles and Practical Guidelines. Ed. by J. Van den Broeck, J.R. Brestoff. - Dordrecht: Springer, 2013. - 621 p.
37. Nesselroade K.P., Grimm L.G. Statistical Applications for the Behavioral and Social Sciences. 2nd Edition. - New York: John Wiley & Sons, 2019. - 930 p.
38. Egilman D., Kim J., Biklen M. Proving causation: the use and abuse of medical and scientific evidence inside the courtroom - an epidemiologist's critique of the judicial interpretation of the Daubert ruling // Food Drug Law J. 2003. V. 58. № 2. P. 223-250.
39. Hunter R.J., Jr., Shannon J.H., Amoroso H.J. How to manage issues relating to the use of trial experts: standards for the introduction of expert testimony through judicial ‘Gate-Keeping’ and scientific verification // Journal of Management and Strategy. 2018. V. 9. № 1. 11 p. DOI:https://doi.org/10.5430/jms.v9n1p1.
40. Guzelian P.S., Victoroff M.S., Halmes N.C. et al. Evidence-based toxicology: a comprehensive framework for causation // Hum. Exp. Toxicol. 2005. V. 24. № 4. P. 161-201. DOI:https://doi.org/10.1191/0960327105ht517oa.
41. Chaddock R.E. Principles and methods of statistics. - Boston, New York, [etc.]. 1925. - 471 p.
42. Bruce D., Reineke L.H. Correlation alinement charts in forest research. A method of solving problems in curvilinear multiple correlation // USA Department of Agriculture, Washington. Technical Bulletin № 210. February 1931. - 88 p.
43. Sturtevant A.P. Quantitative demonstration of the presence of spores of Bacillus larvae in honey contaminated by contact with American foulbrood // Journal of Agricultural Research. 1936. V. 52. № 9. P. 697-704.
44. Trask P.D. Relation of salinity to the calcium carbonate content of marine sediments. Professional paper 186-N // In: ‘United States Geological Survey Professional Paper’. Property of Michigan Libraies. Washington: USA Government Printing Office, 1936. P. 273-299. DOI: https://doi.org/10.3133/pp186N.
45. Показатели тесноты корреляционной связи // Сайт ‘StudFiles’. https://studfiles.net/preview/2404034/page:8/ (дата обращения 26.01.2019).
46. Sobolev I., Babichenko S. Application of the wavelet transform for feature extraction in the analysis of hyperspectral laser-induced fluorescence data // International Journal of Remote Sensing. 2013. V. 34. № 20. P. 7218-7235. DOI:https://doi.org/10.1080/01431161.2013.817714.
47. Buriak A., Vasylieva T., Lyeonov S. Systemically important domestic banks: an indicator-based measurement approach for the Ukrainian banking system / // Prague Economic Papers. 2015. V. 24. № 6. P. 715-728. DOI:https://doi.org/10.18267/j.pep.531.
48. Сапон Н.А., Никифорова А.Н. Влияние факторов доступности медицинской помощи на уровень смертности от инсульта // Украинский нейрохирургический журнал. 2016. № 2. С. 54-62. http://nbuv.gov.ua/UJRN/Unkhj_2016_2_9 (дата обращения: 02.02.2019).
49. Rouiga I.R., Vladimirova O.N., Belyakova G.Y. et al. Methodological aspects of the regional Innovative development evaluation with focus on investment flows // Indian J. Sci. Technol. 2016. V 9. № 37. 9 p. DOI:https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i37/102175.
50. Zhanatauov S.U. The inverse model of multiple linear regression analysis // ISJ Theoretical & Applied Science. 2018. V. 60. № 4. P. 201-212. DOI:https://doi.org/10.15863/TAS.
51. Губин А.В., Прудникова О.Г., Камышева В.В. и др. Клиническая апробация русскоязычной версии анкеты SRS-22 для взрослых пациентов со сколиозом // Хирургия позвоночника. 2017. Т. 14. № 2. С. 31-40. DOI: http://dx.doi.org/10.14531/ss2017.2.31-40.
52. Cohen J. The statistical power of abnormal-social psychological research: a review // J. Abnorm Soc Psychol. 1962. V. 65. № 3. P. 145-153. DOI:https://doi.org/10.2307/1161884.
53. Cohen J. Power Primer // Psychological Bulletin. 1992. V. 112. № 1. P. 155-159. DOI:https://doi.org/10.1037/0033-2909.112.1.155.
54. Lomax R.G., Hahs-Vaughn D.L. Statistical Concepts. A Second Course. 4th Edition. - New-York: Taylor & Francis Group, LLC, 2012. - 516 p.
55. Divaris K., Vann W.F. Jr, Baker A.D., Lee J.Y. Examining the accuracy of caregivers' assessments of young children's oral health status // J. Am. Dent. Assoc. 2012. V. 143. № 11. P. 1237-1247. DOI: https://doi.org/10.14219/jada.archive.2012.0071.
56. Neill J. Survey research & design in psychology. Lecture 4. 2018. https://upload.wikimedia.org/wikiversity/en/f/fd/SRDP_Lecture04Handout_Correlation_6slidesperpage.pdf (дата обращения 29.01.2019).
57. Явна Д.В., Куприянов И.В., Буняева М.В. Сенсорные и перцептивные процессы: учебное пособие. Под научн. ред. В.В. Бабенко. - Ростов-на-Дону: Изд-во Южного федерального университета, 2016. - 140 с.
58. Cohen B.H., Lea R.B. Essentials of Statistics for the Social and Behavioral Sciences. - Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2004. - 291 p.
59. Bakeman R., Robinson B.F. Understanding Statistics in the Behavioral Sciences. Lawrence Erlbaum Associates, 2005. - 363 p.
60. Wilcox R. Modern Statistics for the Social and Behavioral Sciences. A Practical Introduction. CRC Press. Taylor & Francis Group, 2012. - 840 p.
61. Aron A.C. Statistics for the Behavioral and Social Sciences: A Brief Course. 5th Edition. Pearson Education Limited, 2014. - 486 p.
62. Kraska-Miller M., Nonparametric Statistic for Social and Behavioral Sciences. CRC Press. Taylor & Francis Group, 2014. - 232 p.
63. Gravetter F.J., Wallnau L.B. Statistics for the Behavioral Sciences. 10th ed. - Mason, OH, United States: Cengage Learning, 2017. - 755 p.
64. Meyer G.J., Finn S.E., Eyde L.D. et al. Psychological testing and psychological assessment. A review of evidence and issues // Am. Psychol. 2001. V. 56. № 2. P. 128-165. DOI: http://dx.doi.org/10.1037/0003-066X.56.2.128.
65. Hemphill J.F. Interpreting the magnitudes of correlation coefficients // Am. Psychol. 2003. V. 58. № 1. P. 78-79. DOI: http://dx.doi.org/10.1037/0003-066X.58.1.78.
66. Elementary Statistics. Tutorials. Effect size // Site Emory University. http://www.psychology.emory.edu/clinical/bliwise/Tutorials/SCATTER/scatterplots/effect.htm (дата обращения 29.01.2019).
67. Rosenthal J.A. Qualitative descriptors of strength of association and effect size // J. Soc. Serv. Res. 1996. V. 21. № 4. P. 37-59. https://doi.org/10.1300/J079v21n04_02.
68. Berry K.J., Johnston J.E., Mielke P.W., Jr. The Measurement of Association. A Permutation Statistical Approach. - Cham: Springer Nature Switzerland AG, 2018. - 647 p.
69. De Menezes R.F., Bergmann A., Thuler L.C. Alcohol consumption and risk of cancer: a systematic literature review // Asian Pac. J. Cancer Prev. 2013. V. 14. № 9. P. 4965-4972.
70. Rosenthal R. Effect sizes in behavioral and biomedical research: estimation and interpretation // In: Validity and Social Experimentation: Donald Campbell’s legacy. Ed. by L. Bickman. Newbury Park, CA: Sage. 2000. V. 1. P. 121-139.
71. Garb H.N., Klein D.F., Grove W.M. Comparison of medical and psychological psychological tests // Am. Psychol. 2002. V. 57. № 2. P. 137-138. DOI: http://dx.doi.org/10.1037/0003-066X.57.2.137.
72. Rosnow R.L., Rosenthal R. Effect Sizes for experimenting psychologists // Canadian Journal of Experimental Psychology. 2003. V. 57. № 3. P. 221-237. DOI: http://dx.doi.org/10.1037/h0087427.
73. Rutledge T., Loh C. Effect sizes and statistical testing in the determination of clinical significance in behavioral medicine research // Ann. Behav. Med. 2004. V. 27. № 2. P. 138-145. DOI:https://doi.org/10.1207/s15324796abm2702_9.
74. Steering Committee of the Physicians Health Study Research. Group. Preliminary report: Findings from the aspirin component of the ongoing physicians’ health study // N. Engl. J. Med. 1988. V. 318. № 4. P. 261-264. DOI:https://doi.org/10.1056/NEJM198801283180431.
75. Steering Committee of the Physicians' Health Study Research Group. Final report on the aspirin component of the ongoing Physicians' Health Study // N. Engl. J. Med. 1989. V. 321. № 3. P.129-135. DOI:https://doi.org/10.1056/NEJM198907203210301.
76. Wuensch K. Cohen’s conventions for small, medium, and large effects // East Carolina University. 2009. Site University of Cambridge. MRC. Cognition and Brain Science Unite. MRC CBU Wiki. http://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/statswiki/ (дата обращения 08.01.19); DOC: http://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/statswiki/FAQ/effectSize?action=AttachFile&do=get&target=esize.doc (дата обращения 29.01.2019).
77. Murphy K.R., Myors B. Statistical Power Analysis. A Simple and General Model for Traditional and Modern Hypothesis Tests. 2nd Edition. - New York: Lawrence Erlbaum Associates, 2004. - 160 p.
78. Kline R.B. Beyond Significance Testing. Statistics Reform in the Behavioral Sciences. 6th Edition. - Baltimore: United Book Press, 2013. - 349 p.
79. UNSCEAR 2012. Report to the General Assembly, with Scientific Annexes. Annex A. Attributing health effects to ionizing radiation exposure and inferring risks. - New York. 2015. - 86 p.
80. Tallacchini M. Before and beyond the precautionary principle: epistemology of uncertainty in science and law // Toxicol. Appl. Pharmacol. 2005. V. 207. № 2. Suppl. P. 645-651. DOI:https://doi.org/10.1016/j.taap.2004.12.029.
81. Stirling A., Coburn J. From CBA to precautionary appraisal: practical responses to intractable problems // Hastings Cent. Rep. 2018. V. 48. Suppl. 1. P. S78-S87. DOI: doi:https://doi.org/10.1002/hast.823.
82. Francis T., Korns R., Voight R. et al. An evaluation of the 1954 poliomyelitis vaccine trials-Summary report // Am. J. Public Health Nations Health. 1955. V. 45. № 5. Pt. 2. P. 1-63. DOI: https://doi.org/10.1177/1740774511399110.
83. Bourne P.A., Hudson-Davis A. Psychiatric induced births in Jamaica: homicide and death effects on pregnancy // Psychol. Behav. Sci. Int. J. 2016. V. 1. № 1. 6 p. DOI:https://doi.org/10.19080/PBSIJ.2016.01.555558.
84. Mukaka M.M. Statistics corner: A guide to appropriate use of correlation coefficient in medical research // Malawi Med. J. 2012. V. 24. № 3. P. 69-71.
85. Schober P., Boer C., Schwarte L.A. Correlation coefficients: appropriate use and interpretation // Anesth. Analg. 2018. V. 126. № 5. P. 1763-1768. DOI:https://doi.org/10.1213/ANE.0000000000002864.
86. Rule of thumb for interpreting the size of a correlation coefficient. http://oak.ucc.nau.edu/rh232/courses/EPS525/Handouts/Correlation %20Coefficient %20Handout %20- %20Hinkle %20et %20al.pdf (дата обращения 30.01.2019).
87. Pearson correlation coefficient achieves value from 1 // Site International Islamic University Malaysia. https://www.coursehero.com/file/p38grr1/Pearson-correlation-coefficient-achieves-value-from-1-to-1-meaning-the (дата обращения 30.01.2019).
88. Kotrlik J.W., Williams H.A., Jabor M.K. Reporting and interpreting effect size in quantitative agricultural education research // Journal of Agricultural Education. 2011. V. 52. № 1. P. 132-142. DOI:https://doi.org/10.5032/jae.2011.01132.
89. Hinkle D.E., Wiersma W, Jurs S.G. Applied Statistics for the Behavioral Sciences. Chicago: Rand McNally College Pub. Co. 1979. - 479 p.
90. Hinkle D.E., Wiersma W, Jurs S.G. Applied Statistics for the Behavioral Sciences. 5th Edition. - Boston: Houghton Mifflin. 2003. - 756 p.
91. Correlation Coefficients. Applied Statistics - Lesson 5 // Andrews University (Michigan). 2005. https://www.andrews.edu/~calkins/math/edrm611/edrm05.htm (дата обращения 30.01.2019).
92. Moore D. The Basic Practice of Statistics. 6th Edition. Ed. by D. Moore, W.I. Notz, M.A. Fligner. Publisher: W.H. Freeman, 2012. - 989 p.
93. Rumsey D.J. Statistics For Dummies. 2nd Edition. - New York: For Dummies, 2016. - 411 p.
94. Evans J.D. Straightforward statistics for the behavioral sciences. - Pacific Grove, Calif.: Brooks/Cole Publ. Co: An International Thomson Publ. Co, 1996. - 624 p.
95. Chakkapark J., Vinitwatanakun W. The relationship between division heads' leadership styles and teacher satisfaction at Siam Commercial College of Technology // Scholar: Human Sciences. 2017. V. 9. № 1. P. 36-47.
96. Miletic M., Vukusic M., Mausa G., Galinac T. Relationship between design and defects for software in evolution // In: ‘Proceedings of the SQAMIA 2017: 6th Workshop of Software Quality, Analysis, Monitoring, Improvement, and Applications’. Ed. by Z. Budimac. - Belgrade, Serbia, 11-13.9.2017. http://ceur-ws.org/Vol-1938/paper-mil.pdf (дата обращения 30.01.2019).
97. Gerguri D. Leader-staff relationships in Kosovo customs: leadership and its impact on customs effectiveness // Styles of Communication. 2018. V. 10. № 1. P. 108-124. https://www.researchgate.net/publication/327308003 (дата обращения 30.01.2019).
98. Pearson’s correlation // Site Statstutor. Statistics support for students. UK. www.statstutor.ac.uk/resources/uploaded/pearsons.pdf (дата обращения 30.01.2019).
99. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистический данных и восстановление скрытых закономерностей. Пер. с нем. - СПб: ООО «ДиаСофтЮП», 2005. - 608 с.
100. Гржибовский А.М., Иванов С.В., Горбатова М.А. Корреляционный анализ данных с использованием программного обеспечения Statistica и SPSS // Наука и здравоохранение. 2017. № 1. С. 7-36. https://cyberleninka.ru/article/n/korrelyatsionnyy-analiz-dannyh-s-ispolzovaniem-programmnogo-obespecheniya-statistica-i-spss (дата обращения 30.01.2019).
101. Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена. Учебный материал // Сайт ФГБОУ ВПО «Ярославский государственный педагогический университет им. К.Д. Ушинского». http://yspu.org/images/1/1f/Тема_5_Коэффициенты_корреляции_Пирсона_и_Спирмена.pdf (дата обращения 30.01.2019).
102. Pearson Product-Moment Correlation // In site: ‘We make statistics easy. The ultimate IBM SPSS Statistics guides’. https://statistics.laerd.com/statistical-guides/pearson-correlation-coefficient-statistical-guide.php (дата обращения 30.01.2019).
103. Interpreting r. CSU Department of Statistics. 2014. http://www.stat.colostate.edu/inmem/gumina/st201/pdf/Regression-Correlation.pdf (дата обращения 31.01.2019).
104. Karadimitriou S.M. Correlation in R // Statstutor Community Project. University of Sheffield. https://www.sheffield.ac.uk/polopoly_fs/1.536458!/file/MASH_Correlation_R.pdf (дата обращения 31.01.2019).
105. Gerstman B.B. Correlation // StatPrimer (Version 7.0). Faculty websites inside. 2016. http://www.sjsu.edu/faculty/gerstman/StatPrimer/correlation.pdf (дата обращения 31.01.2019).
106. Харченко М.А. Корреляционный анализ. Учебное пособие для вузов. - Воронеж: Издательско-полиграфический центр ВГУ, 2008. - 31 с.
107. Hopkins W.G. A new view of statistics. A scale of magnitudes for effect statistics. 2002. http://www.sportsci.org/resource/stats/effectmag.html (дата обращения 01.02.2019).
108. Bruce N., Pope D., Stanistreet D. Quantitative Methods for Health Research. A Practical Interactive Guide to Epidemiology and Statistics. 2nd Edition. - Oxford: John Wiley & Sons, 2019. - 545 p.
109. Jackson S.L. Statistics Plain and Simple, 2nd ed. - Belmont, CA: Cengage/Wadsworth, 2009. - 377 p.
110. Dancey C.P, Reidy J. Statistics without Maths for Psychology. 4th Edition. - Harlow: Pearson Education Limited, 2007. - 619 p.
111. Akoglu H. User's guide to correlation coefficients // Turk. J. Emerg. Med. 2018. V. 18. № 3. P. 91-93. DOI:https://doi.org/10.1016/j.tjem.2018.08.001.
112. Chan Y.H. Biostatistics 104: correlational analysis // Singap. Med J. 2003. V. 44. № 12. P. 614-619.
113. Котеров А.Н. От очень малых до очень больших доз радиации: новые данные по установлению диапазонов и их экспериментально-эпидемиологические обоснования // Мед. радиология и радиац. безопасность. 2013. V. 58. № 2. С. 5-21.
114. Burnand B., Kernan W.N., Feinstein A.R. Indexes and boundaries for "quantitative significance" in statistical decisions // J. Clin. Epidemiol. 1990. V. 43. № 12. P. 1273-1284. DOI:https://doi.org/10.1016/0895-4356(90)90093-5.
115. Kline P.A. Handbook of Test Construction. - London: Routledge, 1987. - 250 p.
116. Kline P.A. A Handbook of Test Construction. Introduction to psychometric design. - London and New York: Routledge Taylor & Francis Group, 2015. - 259 p.
117. Spearman’s correlation // Site Statstutor. UK. http://www.statstutor.ac.uk/resources/uploaded/spearmans.pdf (дата обращения 01.02.2019).
118. McGhee R.L., Ehrler D.J., Buckhalt J.A., Phillips C. The Relation between five-factor personality traits and risk-taking behavior in preadolescents // Psychology. 2012. V. 3. № 8. P. 558-561. DOI:https://doi.org/10.4236/psych.2012.38083.
119. Reinard J.C. Communication Research Statistics. - SAGE Publications, 2006. - 600 p.
120. Котеров А.Н., Жаркова Г.П., Бирюков А.П. Тандем радиационной эпидемиологии и радиобиологии для практики радиационной защиты // Мед. радиол. и радиац. безопасность. 2010. Т. 55. № 4. С. 55-84.
121. Бирюков А.П., Васильев Е.В., Думанский С.М., Белых Л.Н. Информационно-аналитическое обеспечение радиационно-эпидемиологических исследований// Мед. радиология и радиац. безопасность. 2014. Т. 59. № 6. С. 34-42.
