Корреляционные исследования

Корреляционные исследования (КИ) проводятся для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между переменными (двумя и более).

Пример 1: Исследование связи между воспитанием и уровнем подростковой преступности. Отбирается случайным образом несколько семей. С помощью вопросника ("Как часто вы шлепаете своего ребенка?" и т.п.) определяется место родителей на шкале стиля воспитания - измерение "снисходительность - строгость". По записям в детской комнате милиции определяется количество правонарушений, совершенных каждым ребенком.

Пример 2. Оцениваются различия между девочками и мальчиками по степени выраженности математических способностей. Хотя в данном случае первая переменная (пол) принимает всего два значения, данное исследование следует считать корреляционным т.к. ни одним из параметров мы не манипулируем, а осуществляем только измерение переменных, принимая их такими, какие они есть на момент исследования.

Данные, полученные в КИ, обычно представляют в виде диаграммы рассеивания. На осях откладываются переменные, каждая точка на координатной плоскости соответствует одному измерению (в нашем случае - показатель преступности и показатель стиля воспитания, полученные при оценке одной семьи). Расположение точек указывает на:

- силу связи. Чем больше область расположения точек приближается к прямой линии, тем сильнее связь; если область точек описывается окружностью - связь между переменными отсутствует.

- направленность связи. Оценивается по углу, образуемому линией, к которой приближается распределение точек и горизонтальной осью; если с возрастанием значения одной переменной значения другой возрастают - связь положительная, убывают - отрицательная.

- характер связи. Кроме линейной связи возможно получение также более сложной криволинейной зависимости. Например, связь между силой мотива и успешностью деятельности описывается инвертированной (перевернутой) U - образной линией, интерпретируемой как наличие оптимума мотивации (диапазон средних значений) для достижения наиболее высоких показателей продуктивности.

Анализ диаграммы рассеивания дает приблизительную оценку результатов корреляционного исследования. Более точные выводы возможны только при использовании статистических критериев. Статистической мерой корреляционной связи являются коэффициенты корреляции.

Коэффициент корреляции изменяется в пределах от 1 до -1. 1 - означает полную положительную, - 1 - полную отрицательную корреляцию (на диаграмме прямая линия). 0 - интерпретируется как отсутствие связи. Значения в пределах от 0.2 - 0.4 как правило интерпретируются как слабая корреляция, 0.4-0.6 - средняя, 0.6-0.8 - сильная, и 0.8-0.9 - очень сильная. Однако для принятия решения о подтверждении / неподтверждении данными исследования гипотезы следует соотносить полученные значения коэффициента корреляции с т.н. критическими значениями, определяемыми для трех уровней достоверности.

Уровень достоверности - понятие, отражающее степень вероятности принятия ошибочного решения. Интересующие нас переменные могут быть в реальности не связаны между собой, однако мы можем допустить ошибку, приняв как нашедшее в исследовании подтверждение положение о наличие связи. В психологии принято ориентироваться на 3 уровня достоверности: 0.1%, 1% и 5%. Утверждение коэффициент корреляции значим на уровне значимости 5% (или р<0.05) означает, что вероятность ошибки при констатации наличия связи между переменными составляет менее 5 процентов (минимально допустимый уровень достоверности).

Ограничения корреляционного исследования:

- нельзя делать выводы о причинно-следственных отношениях (проблема направленности связи). В примере 1 нельзя только на основании данных исследования делать выводы о влиянии стиля воспитания в семье на подростковую преступность.

- возможно существование третьей переменной, не учитываемой в исследовании, которая определяет наличие связи между переменными (проблема третьей переменой). Связь между заболеванием раком и курением может быть обусловлена такой переменной как повышенная нервозность, которая определяет и склонность к курению, и предрасположенность к злокачественным изменениям.

Разновидности КИ

Многомерное	Структурное	Лонгитюдное
Исследование связей между рядом переменных (например, компонентов структуры интеллекта)	Исследование различий (сходства) связей между рядом переменных у разных групп испытуемых (например, различия в структурных связях компонентов интеллекта у юношей и девушек)	Исследование возрастной динамики (возрастных различий) в связях между рядом переменных (например, различия структурных связях компонентов интеллекта у студентов на разных этапах обучения в вузе)
1 - - - - - 2   3 4	1 - - - - - 2   3 4 Юноши   1 - - - - - 2   3 4 Девушки	1 - - - - - 2     3 4 1 курс   1 2   3 4 5 курс
1,2,3,4 – переменные, Сплошная линия – положительная связь, прерывистая – отрицательная. Толщина линии – сила корреляционной связи (уровень значимости).