Корреляционные исследования

Министерство  образования и науки Российской Федерации

ФБГОУ ВПО  «САРАТОВСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Г ЧЕРНЫШЕВСКОГО»

 

Факультет юридической психологии

 

 

КОРРЯЛЯЦИОННЫЕ  ИССЛЕДОВАНИЯ

Курсовая  работа

Студентка 2 курса

Абраменко Светлана Васильевна

 

 

 

 

 

Научный руководитель

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Саратов 2012

Содержание:

Введение

ГЛАВА 1.

1. Понятие «корреляционное исследование». 

2. Виды корреляционной связи  между двумя измерениями. 

3. Планирование корреляционного  исследования.

4. Типы корреляционного исследования по В Н Дружинину

^ Психологическое тестирование

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВВЕДЕНИЕ

Учитывая  трудности интерпретации корреляций, а также тот факт, что выводы о причинах и следствиях могут  быть сделаны только на основании  настоящих экспериментов с управляемыми НП, почему не ограничиться проведением  одних экспериментальных исследований?

 

 Ответ  касается как практической, так  и этической стороны дела. С  практической стороны очевидно, что некоторые важные исследования просто невозможно было бы провести в виде экспериментов. При исследовании таких важных вопросов, как половые особенности поведения, различия между возрастными группами или типами личности невозможно провести случайное распределение. Изучение корреляции между тяжестью клинической депрессии и выполнением заданий имеет смысл даже при условии, что субъектов нельзя распределить по условиям «легкая депрессия» и «тяжелая депрессия». Ли Кронбах в своей речи о двух дисциплинах сказал, что с помощью корреляционных исследований можно изучать то, что мы не можем или еще не научились контролировать. Кроме того, некоторые исследования имеют своей целью построение предположений о будущем поведении. Например, обнаружение корреляции между определенным свойством личности и успешностью в работе позволит специалистам по кадрам, не зная причин существования подобной взаимосвязи, предсказать, кто будет успешно выполнять конкретную работу.

 

 Во-вторых, с этической точки зрения ясно, что есть исследования, которые  невозможно провести в виде  экспериментов с управляемыми  переменными. Поль Брока открыл мозговой центр речи, заметив взаимосвязь между определенными видами нарушений речи и характером поражения мозга, обнаруженного при посмертном вскрытии. Для экспериментального подтверждения того, что причиной нарушения явилось поражение мозга, потребовалось бы случайным образом распределить людей на группу «с пораженным мозгом», имеющую нарушения структуры мозга, и более сохранную «контрольную» группу. В действительности потребовалась бы еще третья группа, которую можно обозначить как группу «с мнимым поражением мозга». Члены этой группы должны были бы подвергнуться большинству хирургических операций из перенесенных группой с поражением мозга, кроме действительного разрушения мозга. Легко представить себе трудности отбора людей для такого эксперимента. В этом заключается одна из причин, по которым в экспериментальных исследованиях, посвященных изучению взаимосвязей между мозгом и поведением, используются животные.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Начало применения математико-статистических приемов  для изучения корреляционных зависимостей относится к 70 годам девятнадцатого столетия. Многие историки – статистики историю развития корреляции ведут  от сороковых годов девятнадцатого  столетия – от того времени, когда  французский математик О. Браве предложил формулу для распределения двух случайных величин, удовлетворяющих требованиям закона нормального распределения. Однако истинным основателем корреляционной теории считается английский математик – статистик К. Пирсон, создавший в конце девятнадцатого начале двадцатого веков данную теорию. В ней корреляция выступает как форма диалектической связи, при которой действует множество различных причин, как необходимых, так и случайных, как общих для обеих корреляционных величин, так и частных, влияющих только на одну из них. Причем, не все закономерные связи – причинные. Развитие теории осуществлялось с помощью других исследований, когда основные положения теории корреляции были уже созданы.  Причем в области изучения корреляций практика резко расходилась с теорией, ставя исследователей в такие условия, которые не удовлетворяли ее требованиям. Основой формирования способов изучения корреляций и регрессий были данные, характеризующие какие-либо, количественно выраженные признаки. Поэтому исследователи на первых же шагах встретились с задачей корреляции качественных признаков, например, связь между цветом глаз у отцов и сыновей. Общий принцип, который был положен в основу конструкции показателей корреляции качественных признаков, заключался в том, что два качественных признака можно считать взаимосвязанными, если действие одного из них А при действии признака Б таково же, как и при действии признака не  Б. В развитие этого принципа, и предлагались  различные конструкции таких показателей, как, например, коэффициент средней квадратичной сопряженности Пирсона или коэффициент взаимной сопряженности Чупрова. Изучение корреляции качественных признаков породило в общем учении о корреляции так называемую теорию рангов и основанную на ней теорию ранговой корреляции. Английский математик-статистик М. Кендалл, автор монографии, посвященной проблемам ранговой корреляции, указывал, что теория рангов впервые возникла как ответвление теории случайных процессов.  На начальной стадии в рангах чаще всего видели просто удобный аппарат, благодаря которому удается обойтись без измерения абсолютной величины переменных и тем самым сэкономить время и усилия.  Позднее статистика рангов смогла завоевать признание благодаря своим собственным достоинствам. Кендалл сконструировал показатель, который применим и для изучения частной корреляции между рангами. Современную теорию ранговой корреляции невозможно представить без наиболее полно ее освещающих исследований М. Кендалла. Таким образом, уже к началу двадцатого столетия математико-статистические методы измерения корреляций и регрессий сложились в общем в достаточно стройную целостную систему, включающую в себя  методы непараметрической статистики и непараметрические ранговые методы. 

 

 

 

1.1 Понятие «корреляционное исследование».

Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов (корреляции) между переменными. При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков, для установления между ними статистических взаимосвязей.

Цель корреляционного анализа - обеспечить получение некоторой информации об одной переменной с помощью другой переменной. В случаях когда возможно достижение цели, говорят, что переменные коррелируют. В самом общем виде принятие гипотезы о наличии корреляции означает что изменение значения переменной А, произойдет одновременно с пропорциональным изменением значения Б: если обе переменные растут то корреляция положительная, если одна переменная растёт, а вторая уменьшается корреляция отрицательная.

 

 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.

Корреляционное исследование – это один из методов социальной психологии, предназначенный для оценки взаимоотношений между двумя и более факторами, которые называются «переменными» и не контролируются исследователем. Корреляционное исследование направлено на установление изменения одной переменной при изменении другой.

Данное исследование обычно проводится в обстановке естественной среды (в «поле» – полевые исследования).

Корреляционное  исследование дает информацию о направлении  и силе взаимосвязи между двумя  переменными.

Направление взаимосвязи – это характеристика взаимосвязи, говорящая о том  в какую сторону произойдет изменение  одной из переменных при изменении  другой.

Виды направления взаимосвязи:

1) позитивное  – при увеличении значения  одной переменной изменение другой  переменной также происходит  в сторону увеличения;

2) негативное  – при увеличении значения  одной из переменных значение  другой переменной уменьшается.

Если при  изменении значения одной из переменных другая переменная не изменяется говорят об отсутствии корреляции.

Сила взаимосвязи  – степень точности, с которой  возможно предсказание величины какой-либо одной переменной, зная величину другой переменной.

Статистический  критерий, характеризующий направление  и силу взаимосвязи между двумя  переменными, называют коэффициентом  корреляции. Величина коэффициента корреляции колеблется от +1,00 (при положительно корреляции) до -1,00 (при отрицательной  корреляции).

 

Значение  коэффициента корреляции равное +1,00 (полная корреляция) в социально-психологических  исследованиях не встречается. Коэффициент  корреляции редко превышает +0,60. Это  связано с тем, что всегда имеется  не один, а целый ряд факторов, детерминирующих поведение людей, их мнения и оценки.

По силе корреляции в социально-психологических  исследованиях различают:

1) сильную  корреляцию переменных (от +0,50 до +0,60);

2) умеренно  сильную корреляцию (от +0,30 и +0,50);

3) слабую корреляцию (от +0,30 или +0,20).

При математической обработке данных используются различные  подходы к вычислению коэффициента корреляции. В социальной психологии чаще всего пользуются коэффициентом  ранговой корреляции Спирмена (r), как отличающийся своей универсальностью (его можно применять к любым количественно измеренным или ранжированным данным) и простотой (позволяет вычислять корреляцию «вручную»).

 

Использование корреляционного исследования особенно эффективно в тех случаях, когда речь идет о сборе большого числа данных. Примером корреляционного исследования может служить изучение особенностей понимания роли начальника бригады в производственной организации, преподавателя в классе, отдельного студента в группе и т. д. При этом могут оцениваться такие качества личности мастера, как требовательность, настойчивость, уравновешенность, доброта, скромность, дисциплинированность, справедливость, оптимизм и др. Особенности восприятия и понимания личности и деятельности рассматриваются в зависимости от социально-демографических и ролевых характеристик субъектов и объектов оценки.

Достоинства корреляционного метода состоят в том, что результаты корреляционного исследования часто служат питательной почвой для идей и гипотез, которые более детально могут быть изучены экспериментальным путем. Однако, при проведении эмпирического исследования, очень важным является понимание того какая именно переменная вызвала изменения другой.

Основным недостатком корреляционного исследования является то, что оно не позволяет окончательно определить причину взаимосвязи между двумя переменными.

Ограничения

1. Применение  возможно в случае наличия  достаточного количества случаев  для изучения: для конкретного  вида коэффициента корреляции  составляет от 25 до 100 пар наблюдений.

2. Второе ограничение  вытекает из гипотезы корреляционного  анализа (см. выше), в которую заложена линейная зависимость переменных. Во многих случаях, когда достоверно известно, что зависимость существует корреляционный анализ может не дать результатов просто ввиду того, что зависимость не линейна (выражена, например в виде параболы).

3. Сам по  себе факт корреляционной зависимости  не даёт основания утверждать, какая из переменных предшествует  или является причиной изменений,  или что переменные вообще  причинно связаны между собой,  например ввиду действия третьего  фактора. (см. Ложная корреляция, ниже).

 Область применения 

Данный метод  обработки статистических данных весьма популярен в социальных науках (в  частности в психологии), хотя сфера  применения коэффициентов корреляции обширна: контроль качества промышленной продукции, металловедение, агрохимия  и проч.

Популярность  метода обусловлена двумя моментами: коэффициенты корреляции относительно просты в подсчете, их применение не требует специальной математической подготовки. В сочетании с простотой  интерпретации, простота применения коэффициента привела к его широкому распространению  в сфере анализа статистических данных.

 Ложная корреляция 

Часто, заманчивая простота корреляционного исследования подталкивает исследователя делать ложные интуитивные выводы о наличии  причинно-следственной связи между  парами признаков, в то время как  коэффициенты корреляции устанавливают  лишь статистические взаимосвязи.

Иллюстрацией  этому служит хорошо известный анекдот: если выйти на улицу и измерить у 1000 случайных прохожих размер обуви  и IQ, между ними будет обнаружена статистически значимая корреляция. Однако это не значит, что размер ноги влияет на интеллект, так как  на наличие этой взаимосвязи скорее всего повлияли такие факторы, как пол и возраст участников исследования.

В современной  количественной методологии социальных наук, фактически произошел отказ  от попыток установить причинно-следственные связи между наблюдаемыми переменными  эмпирическими методами. Поэтому  когда исследователи в социальных науках говорят об установлении взаимосвязей между изучаемыми переменными, подразумевают  либо общетеоретическое допущение, либо статистическую зависимость.

 

1.2 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.