Корреляционное исследование

Содержание

 

Введение..........................………………… ……………………………………3

 

Виды корреляционной связи между двумя измерениями…………………...4

 

Планирование корреляционного исследования………………………….…..6

 

Типы корреляционного  исследования……………………...............................9

 

Заключение……………………………………………………………………..

 

Список литературы……………………...........................................................12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Введение

 Теория корреляционного  исследования разработана английским  математиком К. Пирсоном. Стратегия  проведения такого исследования  заключается в том, что управляемое  воз действие на объект отсутствует.  План корреляционного исследования  несложен. Исследователь выдвигает  гипотезу о наличии статистической  связи между несколькими психическими  свойствами индивида. При этом  предположение о причинной зависимости  не обсуждается.

  Корреляционным называется  исследование, проводимое для подтверждения  или опровержения гипотезы о  статистической связи между несколькими  (двумя или более) переменными.  В психологии в качестве переменных  могут выступать психические  свойства, процессы, состояния и  т.п.

Теория корреляционного  исследования, основанная на представлениях о мерах корреляционной связи, разработана  К. Пирсоном и подробно излагается в  учебниках по математической статистике. Здесь рассматриваются лишь методические аспекты корреляционного психологического исследования.

Стратегия проведения корреляционного  исследования сходна с квазиэкспериментом. Отличие от квазиэксперимента лишь в том, что управляемое воздействие на объект отсутствует. План корреляционного исследования несложен. Исследователь выдвигает гипотезу о наличии статистической связи между несколькими психическими свойствами индивида или между определенными внешними уровнями и психическими состояниями. При этом предположения о причинной зависимости не обсуждаются.

Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения  или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими (двумя  и более) переменными. В психологии в качестве переменных могут выступать  психические свойства, процессы, состояния  и др.

«Корреляция» в прямом переводе означает «соотношение». Если изменение одной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреляции этих переменных. Наличие  корреляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность  выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу о причинно-следственной связи  переменных.

2. Виды корреляционной  связи между двумя измерениями.

Корреляционные связи. «Корреляция» в прямом переводе означает соотношение. Если изменение одной переменной сопровождается изменением другой, то говорят о корреляции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных не является свидетельством наличия  причинно-следственных зависимостей между  ними, но дает возможность выкинуть такую гипотезу. Отсутствие корреляции позволяет опровергнуть гипотезу о  причинно-следственной связи переменных.

 Различают  несколько типов корреляционных  связей:

 • прямая корреляционная  связь (уровень одной переменной  непосредственно соответствует  уровню другой переменной);

 • корреляция, обусловленная  третьей переменной (уровень одной  переменной соответствует уровню  другой переменной в силу того, что обе эти переменные обусловлены  третьей, общей переменной);

 • случайная корреляция (не обусловлена никакой переменной);

 • корреляция, обусловленная  неоднородностью выборки (если  выборка состоит двух неоднородных  групп, то может быть получена  корреляционная связь, не существующая  в генеральной совокупности).

 2.Корреляционные связи бывают следующих видов:

 Положительная корреляция (повышение уровня одной переменной  сопровождается повышением уровня  другой переменной);

 Отрицательная корреляция (рост уровня одной переменной  сопровождается снижением уровня  другой);

 Нулевая корреляция (свидетельствует  об отсутствии связи переменных);

 Нелинейная связь (в определенных пределах повышение уровня одной переменной сопровождается повышением уровня другой, а при других параметрах — наоборот. Большинство психологических переменных имеют именно нелинейную связь.

Различают несколько интерпретаций  наличия корреляционной связи между  двумя измерениями.

1. Прямая корреляционная  связь. Уровень одной переменной  непосредственно соответствует  уровню другой. Примером является  закон Хика: скорость переработки информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример: корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

2. Корреляция, обусловленная  3-й переменной. 2 переменные (а, с)  связаны одна с другой через  3-ю (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитивности, если есть R (а, b) и R (b, с), то R (а, с). Примером подобной корреляции является установленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уровнем доходов. Если бы такое исследование проводилось в сегодняшней России, то результаты были бы иными. Очевидно, все дело в структуре общества. Скорость опознания изображения при быстром (тахистоскопическом) предъявлении и словарный запас испытуемых также положительно коррелируют. Скрытой переменной, обусловливающей эту корреляцию, является общий интеллект.

3. Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной.

4. Корреляция, обусловленная  неоднородностью выборки. Представим  себе, что выборка, которую мы  будем обследовать, состоит из  двух однородных групп. Например, мы хотим выяснить, связана ли  принадлежность к определенному  полу с уровнем экстраверсии. Считаем, что «измерение» пола  трудностей не вызывает, экстра­версию  же измеряем с помощью опросника  Айзенка ETI-1. У нас 2 группы: мужчины-математики и женщины-журналистки. Неудивительно, если мы получим линейную зависимость между полом и уровнем экстраверсии—интроверсии: большинство мужчин будут интровертами, большинство женщин — экстравертами.

Корреляционные связи  различаются по своему виду. Если повышение  уровня одной переменной сопровождается повышением уровня другой, то речь идет о положительной корреляции. Чем  выше личностная тревожность, тем больше риск заболеть язвой желудка. Возрастание  громкости звука сопровождается ощущением повышения его тона. Если рост уровня одной переменной сопровождается снижением уровня другой, то мы имеем дело с отрицательной  корреляцией. По данным Зайонца, число детей в семье отрицательно коррелирует с уровнем их интеллекта. Чем боязливей особь, тем меньше у нее шансов занять доминирующее положение в группе.

Нулевой называется корреляция при отсутствии связи переменных.

В психологии практически  нет примеров строго линейных связей (положительных или отрицательных). Большинство связей — нелинейные. Классический пример нелинейной зависимости — закон Йеркса—Додсона: возрастание мотивации первоначально повышает эффективность научения, а затем наступает снижение продуктивности (эффект «перемотивации»). Другим примером является связь между уровнем мотивации достижений и выбором задач различной трудности. Лица, мотивированные надеждой на успех, предпочитают задания среднего диапазона трудности — частота выборов на шкале трудности описывается колоколообразной кривой.

Математическую теорию линейных корреляций разработал Пирсон. Ее основания  и приложения излагаются в соответствующих  учебниках и справочниках по математической статистике. Напомним, что коэффициент  линейной корреляции Пирсона г варьируется от -1 до +1. Он вычисляется путем нормирования ковариации переменных на произведение их среднеквадратических отклонений.

Значимость коэффициента корреляции зависит от принятого  уровня значимости а и от величины выборки. Чем больше модуль коэффициента корреляции, тем ближе связь переменных к линейной функциональной зависимости.

 

3. Планирование  корреляционного исследования.

     Планирование  корреляционного исследования

План корреляционного  исследования является разновидностью квазиэкспериментального плана при отсутствии воздействия независимой переменной на зависимые. В более строгом смысле: тестируемые группы должны быть в эквивалентных неизменных условиях. При корреляционном исследовании все измеряемые переменные — зависимые. Фактором, определяющим эту зависимость, может быть одна из переменных или скрытая, неизмеряемая переменная.

 

      Корреляционное  исследование разбивается на серию независимых друг от друга измерений в группе испытуемых Р. Различают простое и сравнительное корреляционные исследования. В первом случае группа испытуемых однородна. Во втором случае мы имеем несколько рандомизированных групп, различающихся по одному или нескольким определенным критериям. В общем виде план такого исследования описывается матрицей вида: Р х О (испытуемые х измерения). Результатом этого исследования является матрица корреляций.

 

    Обработку данных  можно вести, сравнивая строки  исходной матрицы или столбцы.  Коррелируя между собой строки, мы сопоставляем друг с другом  испытуемых; корреляции же интерпретируются  как коэффициенты сходства—различия людей между собой. Разумеется, Р-корреляции можно вычислять лишь в том случае, если данные приведены к одной шкальной размерности, в частности с помощью Z-преобразования:

 

Коррелируя между собой  столбцы, мы проверяем гипотезу о  статистической связи измеряемых переменных. В этом случае их размерность не имеет никакого значения.

 

Такое исследование называется структурным, так как в итоге  мы получаем матрицу корреляции измеренных переменных, которая выявляет структуру  связей между ними.

 

В исследовательской практике часто возникает задача выявить  временные корреляции параметров или  же обнаружить изменение структуры  корреляций параметров во времени. Примером таких исследований являются лонгитюды.

 

План лонгитюдного исследования представляет собой серию отдельных замеров одной или нескольких переменных через определенные промежутки времени. Лонгитюдное исследование — это промежуточный вариант между квазиэкспериментом и корреляционным исследованием, так как время интерпретируется исследователем как независимая переменная, определяющая уровень зависимых (например, личностных черт).

 

Полный план корреляционного  исследования представляет собой параллелепипед Р х О х Р, грани которого обозначаются как «испытуемые», «операции», «временные этапы».

 

Результаты исследования можно анализировать по-разному. Помимо вычисления Р- и О-корреляций возникает возможность сравнения  матриц Р х О, полученных в разные периоды времени, путем подсчета двухмерной корреляции — связи двух переменных с третьей. То же самое касается и матриц Р х Т и Т х О.

 

Но чаще исследователи  ограничиваются обработкой другого  типа, проверяя гипотезы об изменении  переменных во времени, анализируя матрицы  Р х Т по отдельным измерениям.

 

Рассмотрим основные типы корреляционного исследования.

 

1. Сравнение двух групп.  Этот план лишь условно можно  отнести к корреляционным исследованиям.  Он применяется для установления  сходства или различия двух  естественных или рандомизированных  групп по выраженности того  или иного психологического свойства  или состояния. Допустим, у вас  есть желание выяснить, отличаются  ли мужчины и женщины по уровню экстраверсии. Для этого вы должны создать две репрезентативные выборки, уравненные по прочим значимым для экстраверсии—интроверсии параметрам (по параметрам, влияющим на уровень экстраверсии—интроверсии), и провести измерение с помощью теста EPQ. Средние результаты у 2 групп сравниваются с помощью t-критерия Стьюдента. При необходимости сравниваются дисперсии показателя экстраверсии по критерию F.

 

Простейшее сопоставление 2 групп содержит в себе источники  ряда артефактов, характерных для  корреляционного исследования. Во-первых, возникает проблема рандомизации групп  — они должны четко разделяться  по выбранному критерию. Во-вторых, реальные измерения происходят не одновременно, а разновременно:

 

R'             О1            —

 

R"           —             О2

 

В-третьих, хорошо, если тестирование внутри группы проводят одновременно. Если же отдельных испытуемых тестируют  в разное время, то на результате может  сказаться влияние временного фактора  на величину переменной.

 

Пол без особых усилий (в  том числе без хирургического воздействия) поменять сегодня нельзя, но можно перейти из одной учебной  группы в другую, а также из класса в класс.

 

Если исследователь задался  целью сравнить две учебные группы по уровню успеваемости, он должен позаботиться о том, чтобы не произошло их «перемешивания»  в ходе исследования.

 

Эффект неодновременности  измерении в двух группах (в случае предположения о значимости этого фактора) можно было бы «убрать» введением двух контрольных групп, но ведь тестировать их тоже придется в другое время. Удобнее разделить первоначальные группы пополам и тестирование (по возможности) провести по следу­ющему плану: