8.2 Принятие решения о задаче и методе

Если данные уже получены, то принятие решения о задаче и методе обработки (на основе таблицы 8.1) будет заключаться в следующем:

1. по первому столбцу таблицы 8.1определить, какая из задач стоит в исследовании;

2. по второму столбцу таблицы 8.1определить условия решения задачи (сколько выборок обследовано или какое количество групп);

3. определить соответствующий метод по третьему столбцу таблицы 8.1. Рассмотреть критерии метода и определить, какой целесообразно использовать.

Если исследование только планируется, то для принятия решения о задаче и методе обработки необходимо:

1. определить, какая модель кажется наиболее подходящей для доказательства научных предположений;

2. ознакомиться с описанием метода, примерами и задачами;

3. рассмотреть ограничения критерия и возможность сбора необходимых данных:

• объем выборки;

• наличие нескольких выборок, различающихся по какому-либо признаку, напри­мер, по возрасту и т.п.;

4. провести исследование, обработать полученные данные по заранее выбранному алгоритму;

5. если ограничения выполнить не удалось, обратиться к предыдущим шагам, когда данные уже получены.

? ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ

Определите тип следующих задач и метод их решения:

1. Был измерен уровень усидчивости при выполнении домашнего задания у группы мальчиков и группы девочек одного возраста. Усидчивее ли девочки, чем мальчики, при выполнении домашнего задания?

2. Поведение школьников зависит от внушения и возраста: можно предположить, что высокая степень внушения оказывает влияние на младших школьников, но не влияет на старших.

3. В группе дошкольной гимназии по результатам наблюдений за детьми 5-летнего возраста были проранжированы 10 основных мотивов поведения, вызывающих споры и разногласия. Эти же 10 мотивов было предложено проранжировать группе воспитателей. Отличается ли последовательность мотивов в группе детского сада и в представлениях воспитателей?

4. В выборке из 20 испытуемых измерялся уровень устойчивости внимания в обычном состоянии и состоянии алкогольного опьянения при помощи методики «Перепутанные линии». Можно ли утверждать, что алкогольное опьянение влияет на уровень устойчивости внимания?

Раздел III

СТАТИСТИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ

Тема 9. Корреляционный анализ

Тема 10. Выявление различий в уровне исследуемого признака

Тема 11. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого

признака

Тема 12. Критерии согласия

распределений и

многофункциональные

критерии

ТЕМА 9

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

9.1 ПОНЯТИЕ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ СВЯЗИ

Психолога нередко интересует, как связаны между собой две или большее количество переменных в одной или нескольких изучаемых группах. Например, могут ли учащиеся с высоким уровнем тревожности демонстрировать стабильные академические достижения, или с чем больше связан уровень умственного развития учащихся – с их успеваемостью по математике или литературе и т.п.?

Термин «корреляция» был введен в науку выдающимся английским естествоиспытателем Френсисом Гальтоном в 1886 г.

Первоначальное значение термина «корреляция» – взаимная связь (Oxford Advanced Learner's Dictionary of Current English, 1982). Когда говорят о корреляции, используют термины «корреляционная связь» и «корреляционная зависимость».

Корреляционная связь– это согласованные изменения двух при­знаков или большего количества признаков (множественная корреляци­онная связь). Корреляционная связь отражает тот факт, что изменчи­вость одного признака находится в некотором соответствии с изменчи­востью другого. С другой стороны, корреляционная связь может говорить не о зависимости признаков между собой, а о зависимости этих признаков от другого (других). Корреляционные связи не могут рассматриваться как свидетельство причинно-следственной связи, они свидетельствуют лишь о том, что изменениям одного признака, как правило, сопутствуют определенные изменения другого, но находится ли причина изменений в одном из признаков или она оказывается за пределами исследуемой пары признаков, нам неизвестно.

Корреляционная зависимость– это изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность появления разных значений другого признака.

Зависимость подразумевает влияние, связь – любые согласованные изменения, которые могут объясняться сотнями причин.

Говорить в строгом смысле о зависимости мы можем только в тех случаях, когда сами оказываем какое–то контролируемое воздействие на испытуемых или так организуем исследование, что оказывается возможным точно определить интенсивность не зависящих от нас воздействий.

Независимые переменные – воздействия, которые можно качественно определить или даже измерить.

Зависимые переменные – признаки, которые измеряются и могут изменяться под влиянием независимых переменных.

Согласованные изменения независимой и зависимой переменных действительно могут рассматриваться как зависимость.

Корреляционные связи различаются по форме, направлению и степени (силе).

По формекорреляционная связь может быть линейной и криволинейной.

Линейнаясвязь– если с увеличением или уменьшением одной переменной, вторая переменная в среднем либо также растет, либо убывает (рис. 9.1, 9.2). Например, прямолинейной можно назвать связь между количеством тренировок на тренажере и количеством правильно решаемых задач в контрольной сессии.

Криволинейнойможет быть, например, связь между уровнем мотивации и эффективностью выполнения задачи. При повышении мотивации эффективность выполнения задачи сначала возрастает, затем достигается оптимальный уровень мотивации, которому соответствует максимальная эффективность выполнения задачи; дальнейшему повышению мотивации сопутствует уже снижение эффективности (рис.9.3).

Понаправлениюкорреляционная связь может быть положительной («прямой») и отрицательной («обратной»).

При положительной (прямой)корреляции более высоким значениям одного признака соответствуют более высокие значения другого, а более низким значениям одного признака – низкие значения другого (рис. 9.1).

При отрицательной (обратной)корреляции высокие значения одного признака соответствуют более низким значениям другого (рис. 9.2).

Рис.9.1.Линейная положительная связь Рис.9.2. Линейная отрицательная связь

Рис. 9.3. Криволинейная связь Рис. 9.4. Случайная связь

Степень(сила или теснота) корреляционной связи определяется по величине коэффициента корреляции, обозначающегося часто какr. Величина коэффициента корреляции находится в диапазоне от -1 до +1.

Силасвязи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции.

Если коэффициент корреляции по модулю оказывается близким к 1, то это соответствует высокому уровню связи между переменными.

Используются две системы классификации корреляционных связей по их силе: общая и частная.

Общая классификация корреляционных связей (по Ивантер Э.В., Коросову А.В., 1992):

сильная, или тесная средняя умеренная слабая очень слабая

при r > 0,70; при 0,50 < r < 0,69; при 0,30 < r < 0,49; при 0,20 < r < 0,29; при r < 0,19.

Частная классификация корреляционных связей:

1. высокая значимая корреляция – при r, соответствующем уровню статистической значимости 0,01;

2. значимая корреляция – при r, соответствующем уровню

статистической значимости  0,05;

3. тенденция достоверной связи – при r, соответствующем уровню статистической значимости 0,10;

4. незначимая корреляция при r, не достигающем уровня ста­тистической значимости.

Две эти классификации не совпадают. Первая ориентирована только на величину коэффициента корреляции, а вторая определяет, какого уровня значимости достигает данная величина коэффициента корреляции при данном объеме выборки. Чем больше объем выборки, тем меньшей величины коэффициента корреляции оказывается доста­точно, чтобы корреляция была признана достоверной. В результате при малом объеме выборки может оказаться так, что сильная корреляция окажется недостоверной. В то же время при больших объемах выборки даже слабая корреляция может оказаться достоверной.

Обычно принято ориентироваться на вторую классификацию, по­скольку она учитывает объем выборки. Вместе с тем необходимо пом­нить, что сильная, или высокая, корреляция – это корреляция с коэффи­циентом r>0,70, а не просто корреляция высокого уровня значимости.

Переменные могут быть измерены в разных шкалах, именно это определяет выбор соответствующего коэффициента корреляции. В таблице 9.1 представлены соотношения между шкалами[3].

Таблица 9.1

Тип шкалы		Мера связи
Переменная А	Переменная В
Интервальная или отношений	Интервальная или отношений	rxy– коэффициент линейной корреляции Пирсона
Порядковая, интервальная или отношений	Порядковая, интервальная или отношений	rS - коэффициент ранговой корреляции Спирмена
Порядковая	Порядковая	 - коэффициент корреляции Кендалла
Дихотомическая	Дихотомическая	 коэффициент корреляции Пирсона
Дихотомическая	Порядковая	Rrb– рангово-бисериальный коэффициент корреляции
Дихотомическая	Интервальная или отношений	Rбис– бисериальный коэффициент корреляции
Интервальная	Порядковая	Не разработан

Все эмпирические меры тесноты связи, кроме коэффициента ранговой корреляции, могут быть заменены методами сопоставления и сравнения.