uznać za niezależne statystycznie.<br>Jeśli w obliczeniach wykorzystamy macierz korelacyjną C, to statystykę testową na zweryfikowanie hipotezy o niezależności cech &lt;gap&gt; obliczamy następująco: &lt;gap&gt;<br>Elementy macierzy kowariancyjnej lub korelacyjnej przybierają postać &lt;gap&gt;<br>&lt;gap&gt;<br>gdzie &lt;gap&gt; - wartość średnia p-tego parametru (cechy) w poszczególnej m-tej klasie.<br>Macierz &lt;gap&gt; charakteryzuje rozproszenie wewnątrzklasowe (wewnątrz czynników). Jeśli rozważane zmierzone parametry są niezależne, to statystyka 2 określona wzorem (5.17), ma rozkład &lt;gap&gt; z n stopniami swobody (5.18). Czyli, jeśli &lt;gap&gt; to można uznać, że na poziomie ufności &lt;gap&gt; istnieje współzależność i można przystąpić do dalszych obliczeń.<br>Cechą charakterystyczną metody analizy czynnikowej jest niejednoznaczność otrzymywanego rozwiązania, co niekiedy zbliża tę metodę do tzw