Корреляционные исследования в психологии

• Понятие о корреляции 

• виды корреляций 

• особенности корреляционных исследований в психологии 

• меры связи в корреляционных исследованиях 

• планирование корреляционных исследований 

• методы контроля в корреляционных исследованиях психики 

• обработка и интерпретация данных в корреляционном исследовании. 

 

Под корреляцией ( от лат. correlatio — “соотношение”) понимают реально установленный факт взаимосвязи определенного состояния одной сменной с определенными значениями другой, когда изменение одной из них сопровождается изменением второй. Иначе говоря, корреляция отображает факт ковариациї сменных. Множество точек (результатов измерения х и у) образовывает “тучку”, по форме которой и судят о связи х и у. Чем большим есть такая связь, тем более извлеченной будет “тучка”. 

 

Виды корреляций различают, во-первых, за особенностями сбора данных. 

 

При этом выделяют: 

 

• аутохонни корреляции, которые представляют собой корреляцию результатов измерения одной и той же сменной на одних и тех самых объектах — росли в разное время, которое дает возможность установить паттерн реакций и, итак, открывает путь к исследованию структуры личности 

• синхронные корреляции, которые устанавливают корреляции между разными сменными, что были вымерены одновременно (на одном и потому же этапе исследования) 

• перекрестно-отсроченную корреляцию между двумя сменными, которые измерятся в разный промежуток времени, например, одна — на первом этапе исследования, вторая — на конечном этапе. 

 

Во-вторых, корреляции различают за типом связи, при этом выделяют:

 

• линейную корреляцию, в которой выделяют положительную, когда повышение уровня одной сменной сопровождается повышением другой, и негативную, когда рост уровня одной сменной сопровождается уменьшением уровня другой 

• нулевую, когда связь между сменными отсутствующий 

• нелинейную корреляцию, когда повышение уровня одной сменной сопровождается ростом другой к определенным значениям, а потом сопровождается ее уменьшением. 

 

Чем высшее значение коэффициента корреляции, тем низшая регрессия предусмотрения. В случае полной корреляции регрессия к средней отсутствующая, тогда, например, если значение zх = 1,5, то и значение zу = 1,5 и так для каждой пары значений сменных х и у. Если корреляция между сменными отсутствующая, то линия предусмотрения будет горизонтальной, и все предвиденные значение в этом случае регрессируют к среднему. Рассмотренная z- шкала является примером линейного преобразования значений сменной, по которой хранится соотношения между первичными и z-показателями, итак, хранятся все свойства первичного распределения.

 

Вышеупомянутые соображения касаются тех случаев, когда форма распределения сменных х и у подобная. Если необходимо сравнить дани, которые представлены распределениями разной формы, используют нелинейные преобразования. А. Анастази отмечает о необходимости для такого рода вычислений перевести сначала “сырые” значение в процентили, а потом в нормализованные стандартные показатели. 

 

Поиск и анализ указанных статистических мер связи используется, во-первых, как прием статистического анализа данных, когда, например, оценивается надежность экспериментальных результатов, валиднисть тестовых методик, или когда отсутствие корреляции позволяет отвергнуть гипотезу о причинно-следственной связи между сменными. Невозможность отклонения 0- гипотезы в последнем случае обусловленная отсутствием ковариациї независимой и зависимой сменных, которая является существенным условием каузального вывода. Итак, коэффициент корреляции, как мера связи, может выполнять ту же роль, которая и меры отличий (например, t-стьюдента, дисперсионный анализ и т.п.). Во-вторых, оценка статистической меры связи является необходимой составляющей корреляционного исследования как средства эмпирической проверки психологических гипотез о естественных связях между сменными, уровне которых активно не меняются, а лишь измеряются исследователем. Итак, корреляционным исследованием, как правило, называют пассивно наблюдаемое исследование, которое имеет целью выявления статистической взаимосвязи между сменными и психологический прогноз на основе определенных интеркореляций. 

 

Такого рода исследования широко используются в случае осложнения предмета, когда организация активных экспериментальных действий невозможная, затрудненная или нежелательная, поскольку процессы, которые исследуются, могут утратить качественную специфику, если их искусственно изолировать. Например, довольно тяжело, а из этических соображений и невозможно, исследовать каузальные связи между разводом родителей и развитием определенных личностных характеристик детей или, скажем, между порядком рождаемости и интеллектом. Здесь возможно установить только статистические связи. Кроме того, корреляционное исследование, в отличие от эксперимента, дает возможность в большинстве случаев быстро провести исследование, сэкономить деньги и время. Следует заметить, что в случае установления значащей связи между сменными остается возможной большое количество объяснений (или теоретических гипотез) относительно характера и природы такой связи. В частности, зависимость, возможно, есть каузальной, но направление связи может быть любым, при этом без экспериментального контроля невозможно отдать предпочтение ни одному из них.

 

Так, например, исследование взаимосвязи агрессивности и просмотра телевизионных передач не дают окончательного ответа относительно того, или агрессивность побуждает к просмотру телевизионных передач определенной направленности, или, наоборот, такие передачи порождают агрессивное поведение. 

 

Может оказаться, что сменные не будут связанные каузальной связью, но входят в комплекс взаимодействия, что другие каузальные зависимости порождают корреляцию между ними. Например, высокий уровень развития интеллекта может порождать корреляцию между успешностью учения по математике и истории и есть в этом случае скрытой сменной. В связи с этим целесообразно осуществить проверку альтернативных объяснений относительно влияния “третьего скрытого фактора” путем статистического изъятия “подозреваемых” факторов влияния. 

 

Например, Л. Ирон и Р. Х'юсманн оказали, что интенсивность просмотра фильмов со сценами насилия в 875 восьмилетних детей коррелировала с агрессивностью даже после статистического изъятия наиболее очевидных третьих факторов (численности семьи, статуса, образования родителей и т.п.). Больше того, когда они снова исследовали этих самых детей в 19 о летнем возрасте, оказалось, что просмотр жестоких боевиков в воздержанной степени определяет агрессивность в 19 лет, но агрессивность в 8 лет не определяет увлечения жестокими боевиками в 19 лет. Это может означать, что не агрессивная склонность предопределяет стремление смотреть “крутые” фильмы, а скорее всего, “крутые” фильмы способны провоцировать человека на насилие, задавая определенные модели поведения. 

 

Иногда корреляция может быть обусловлена неоднородностью выборки. Например, когда к выборке были отобраны мужчины — математики, а женщины — журналисты, можно установить корреляцию между статью и екстравертованистю. Может также случиться, что корреляция между сменными обусловленная случаем и не имеет за собой опосредствованного влияния скрытых сменных или других причин. Итак, в корреляционном исследовании из-за отсутствия запланированного влияния на зависимую сменную используются те характеристики, которые уже существуют, и это не дает возможности, как правило, установить причиннонаслидкови зависимости между сменными. В то же время в отдельных случаях и в корреляционных исследованиях есть возможным приблизиться к пониманию отношений между сменными как причинно-следственных подобно поэтому, как гипотетико-дедуктивний метод соображений есть характерным для собственное экспериментальных исследований и состоит в выводе с системы теоретических положений таких наслидкивгипотез, которые могут быть проверены эмпирически с использованием процедур экспериментального контроля.

 

Речь идет о возможности сравнения эмпирически выявленных корреляций с теми, что теоретически припускаются в формальных каузальных моделях связей между сменными, как, например, в психогенетици. 

 

Планы корреляционных исследований часто рассматривают как формы контроля при получении эмпирических данных, то есть как аналог форм экспериментального контроля. Такие планы содержат: 

 

• план измерения основных сменных 

• формы контроля диапазона их проявлений 

• формы контроля побочных сменных, которые обусловливают смешивание сменных. 

 

Контроль побочных сменных в корреляционном исследовании осуществляется через составление однородных групп, которые выравнены по всем параметрам, кроме одного, что интересует исследователя. Например, в известном исследовании влияния порядка рождаемости на интеллект отличия, скажем, между 2 и 5 ребенком сравнивались в пределах однородных групп — семей, которые имели 5, 6, 7 и больше детей. Это позволило избежать смешивание исследуемых сменных из побочной сменной — социально-экономическим положением семьи, поскольку семьи с низким социально-экономическим статусом имеют, как правило, больше детей и худшие условия жизни, которые в целом могут отрицательно обозначиться на уровне развитию детей. И действительно, в этом исследовании было показаниный, что если исследуются группы из разным количеством детей в семьях, оказывается корреляционная связь между снижением показателей интеллекту и увеличениям численности семьи. 

 

Итак, составление однородных групп представляет собой форму контроля в виде стабилизации всех уровней побочной сменной таким образом, чтобы на каждом уровне независимой сменной они были представлены равномерно. При этом количество однородных подгрупп равняется количеству уровней побочных сменных. Например, в указанном исследовании была виокремлена подгруппа с семьей с пяти детей и уже в середине этой группы изучалось влияние порядка рождения на интеллект. 

 

Контроль побочных сменных с небольшим количеством исследуемых может также осуществляться путем подбора пар исследуемых, которые выравнены за побочной сменной, когда каждому индивиду одной группы подбирается индивид второй группы из такими же побочными характеристиками. При этом возникает угроза нерепрезентативности выборки, поскольку чем больше побочных сменных, тем меньше можно подобрать исследуемых с их равными значениями.

 

В целом контроль в корреляционных исследованиях есть статистическим, что означает, во-первых, более или менее полный охват в выборке всех уровней случайных вариаций побочных сменных, во-вторых, рассмотрение эмпирически полученного коэффициента корреляции между сменными как мера оценки 0- гипотезы ( об отсутствии связи между двумя или больше показателями выборки). 

 

Вместе с тем в отличие от квазиэкспериментальних схем “где и на ком проводить исследование”, в которых устанавливается на слидковий связь между сменными на основе контроля post factum, в корреляционных исследованиях такой контроль, как правило, отсутствующий.