Корреляционная связь может быть сильной (рис. 3.3.3) и слабой (рис. 3.3.4). В первом случае облако точек имеет четкую конфигурацию, четкую закономерность. Если признаки имеют метрический уровень измерения, то можно сказать, что с ростом значений одного признака растет в среднем и значение другого. Здесь наблюдаем линейную связь. Эта закономерность может быть описана посредством прямой линии, которая называется линией регрессии. Разумеется, корреляционная связь может быть и нелинейной, т. е. описываться не прямыми.

Для нас важно, что корреляционные связи могут быть описаны с помощью функциональных. Другими словами, социологу правомерно ставить вопрос, насколько корреляционная связь отличается от заданной им (в виде гипотезы) функциональной. С аналогичной ситуацией мы уже сталкивались. Практически все коэффициенты качественной вариации основаны на оценке степени отклонения от равномерного распределения (от прямой линии).

Социолог сталкивается с необходимостью задавать или выбирать функциональные зависимости при работе с любым из пяти типов информации. При работе с динамическими рядами главная задача ¾ построить, подобрать функцию, описывающую этот ряд. Многие математические методы предполагают задание характера зависимости изучаемых признаков. Правда, из этого не следует, что мы всегда найдем функцию, подходящую для описания эмпирической закономерности.

Существует мера связи в предположении, что корреляционная связь носит линейный характер и признаки имеют метрический уровень измерения. Такая мера называется коэффициентом линейной связи Пирсона.

Целесообразно также использование такой пары понятий, как глобальные ¾ локальные меры связи. Эта пара понятий необходима для условного обозначения следующей ситуации. Вернемся к таблице сопряженности для нашего случая. Как было отмечено, определить связь между будущей профессией студента и удовлетворенностью учебой можно, сравнивая их условные распределения. В этом случае речь идет как бы о связи этих двух признаков в целом. Меры, отражающие эту целостность, можно определить условно как меры «глобального» характера для таблицы сопряженности. К такого рода мерам относятся коэффициенты, основанные на величине «хи-квадрат» и Гудмена-Краскала.