148 5. Экспериментальные и неэкспериментальные планы

Признак X

Признак Y

I	0
1 а	b
0 с	d
а + с	d + d

a + b c + d n

Рис. 5.19

/

тов обучения, последовательности и т. д. в лонгитюдном исследовании следует учи­тывать эффект выбывания: не всех испытуемых, первоначально принимавших учас­тие в эксперименте, удается обследовать через какое-то определенное время. Воз­можно взаимодействие эффектов выбывания и тестирования (отказ от участия в последующем обследовании) и т. д.

Структурное лонгитюдное исследование отличается от простого лонгитюда тем, что нас интересует не столько изменение центральной тенденции или разброса ка­кой-либо переменной, сколько изменение связей между переменными. Такого рода исследования широко распространены в психогенетике.

Обработка и интерпретация данных корреляционного исследования. Дан­ные структурного корреляционного исследования представляют собой одну или не­сколько матриц «испытуемые» х «тесты». Первичная обработка заключается в под­счете коэффициентов статистической связи между двумя и более переменными. Выбор меры связи определяется шкалой, с помощью которой произведены изме­рения.

1. Если измерения произведены по дихотомической шкале, то для подсчета тес­ноты связи признаков применяется коэффициент (р. Дихотомическую шкалу часто путают со шкалой наименований (даже в пособиях по статистике; см., например, Дж. Гласе и Дж. Стенли. Статистические методы в педагогике и психологии, 1976) Дихотомическая шкала — вырожденный вариант шкалы интервалов; для нее при­менимы все статистические методы шкалы интервалов. Данные для вычисления ко­эффициента (р представлены в таблице сопряженности (рис. 5.19).

bc-ad

2. Данные представлены в порядковой шкале. Мерой связи, которая соответству­ет шкале порядка, является коэффициент Кэнделла. Он основан на подсчете несов­падений в порядке следования ранжировок^и Y. Есть ряд испытуемых: сначала мы выстраиваем этот ряд в порядке убывания массы тела, а затем — в порядке убыва­ния роста. Для каждой пары подсчитывается число совпадений и инверсий: совпа­дение, если их порядок по X и Y одинаков; инверсия, если порядок различен. Разни­ца числа «совпадений» и числа «инверсий», деленная на п (п - 1)/2, дает коэффи­циент t. Алгоритм подсчета приведен в пособиях по статистике [см. Дж. Гласе и Дж. Стенли, 1976] и в любом статпакете для персональных компьютеров.

5.4. ПЛАНИРОВАНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ... 14У

Часто для обработки данных, полученных с помощью шкалы порядка, использу­ют коэффициент ранговой корреляции Спирмена, который является модификацией коэффициента Пирсона для натурального ряда чисел (рангов). Никакого отноше­ния к порядковой шкале он не имеет. Но его рекомендуют применять в том случае, если одно измерение произведено по шкале порядков, а другое — по шкале интер­валов.

3. Данные получены по шкале интервалов, или отношений. В этом случае приме­няется стандартный коэффициент корреляции Пирсона или коэффициент ранговой корреляции Спирмена. В том случае, если одна переменная является дихотомиче­ской, а другая — интервальной, используется так называемый бисериальный коэф­фициент корреляции.

Наконец, если исследователь полагает, что связи между переменными нелиней­ны, он вычисляет корреляционное отношение, характеризующее величину нелиней­ной статистической зависимости двух переменных.

Корреляционное исследование завершается выводом о статистической значимо­сти установленных (или неустановленных) зависимостей между переменными. Од­нако исследователи не ограничиваются такой констатацией. Одна из главных задач, которые возникают перед психологами, — выяснить, не обусловлены ли связи меж­ду отдельными параметрами (психологическими свойствами) скрытыми факторами? Для этой цели применяется аппарат редукции числа переменных: методы многомер­ного анализа данных, которые изучаются психологами в курсе «Математические методы в психологии».