2) слабая и обратная
3) сильная и прямая
4) сильная и обратная (+)
Коэффициент корреляции принимает значения от −1 до +1. Знак минус указывает на обратное направление связи: при увеличении процента охвата населения вакцинацией заболеваемость в среднем снижается. Модуль коэффициента |r| = 0,94 близок к единице, что соответствует сильной, практически тесной связи; поэтому правильным является вариант 4.
Обратная зависимость имеет эпидемиологическое объяснение: вакцинация уменьшает долю восприимчивых лиц, ограничивает передачу инфекции и снижает риск формирования новых случаев, включая косвенную защиту невакцинированных за счёт популяционного иммунитета. Показатель заболеваемости на 10 000 населения является стандартизованной относительной величиной, позволяющей сопоставлять территории или периоды с разной численностью населения.
Классификация силы корреляции основана преимущественно на абсолютном значении коэффициента, а его знак определяет направление связи. Приведённые границы являются общепринятой учебной схемой и могут несколько различаться в разных методических источниках.
| Значение коэффициента | Сила связи | Направление | Интерпретация |
|---|---|---|---|
| r = +1 | Полная | Прямая | Увеличение одного показателя строго сопровождается увеличением другого |
| 0,70 ≤ r < 1 | Сильная | Прямая | Высокие значения одного показателя обычно соответствуют высоким значениям другого |
| −1 < r ≤ −0,70 | Сильная | Обратная | Рост одного показателя сопровождается выраженным снижением другого; значение −0,94 относится к этой группе |
| 0,30 ≤ |r| < 0,70 | Умеренная | Прямая или обратная | Связь прослеживается, но закономерность менее выражена |
| 0 < |r| < 0,30 | Слабая | Прямая или обратная | Изменения показателей связаны незначительно |
| r = 0 | Линейная связь отсутствует | — | Линейная зависимость между показателями не выявляется |
| r = −1 | Полная | Обратная | Увеличению одного показателя строго соответствует снижение другого |
Сам по себе коэффициент корреляции не доказывает причинно-следственную связь, поскольку на показатели могут влиять возрастная структура населения, доступность медицинской помощи, сезонность и полнота регистрации случаев. Для статистического вывода дополнительно оценивают объём выборки, доверительный интервал и уровень значимости. В практическом здравоохранении такую корреляцию используют для мониторинга эффективности иммунопрофилактики и выявления территорий с недостаточным охватом прививками.