Для исследования влияния показателя «Пол сотрудника» на показатель «Лояльность к политике нововведений организации», который выражен категориально (высокая и низкая),наиболее подходящим методом будет расчет коэффициента ассоциации или коэффициента взаимной сопряженности Чупрова.

Давайте подробнее рассмотрим каждый из предложенных вариантов:

• Коэффициент ассоциации - это общий термин, который может относиться к различным статистическим мерам, показывающим степень связи между двумя переменными. В данном случае, поскольку обе переменные являются категориальными, можно использовать различные коэффициенты ассоциации, такие как коэффициент Крамера или коэффициент Фи.
• Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова - это специфический коэффициент, который также используется для оценки связи между двумя категориальными переменными. Он подходит для анализа таблиц сопряженности и может дать информацию о степени ассоциации между полом и лояльностью.
• Линейный коэффициент корреляции Пирсона - это метод, предназначенный для количественных переменных. Он измеряет линейную зависимость между двумя количественными переменными, что не подходит для нашего случая, так как оба показателя являются категориальными.
• Индекс корреляции - это более общий термин, который может относиться к различным индексам, но в контексте категориальных данных он не является предпочтительным выбором.

Итак, для данного исследования мы можем использовать:

• Коэффициент ассоциации, например, коэффициент Крамера.
• Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова.

Таким образом, наилучшим выбором для анализа влияния пола на лояльность будет использование коэффициента взаимной сопряженности Чупрова или другого подходящего коэффициента ассоциации.