Корреляция и каузальная связь

План 3 является весьма слабой разновидностью кор­реляционного плана, так как он предполагает сравне­ние лишь двух естественных единиц, различающихся не только наличием и отсутствием X, но и огромным числом иных признаков. Каждый из этих признаков может оказывать влияние на результаты тестирования и, следовательно, давать основания для гипотезы, кон­курирующей с гипотезой о том, что эффект вызван X. И нам не остается ничего другого, как еще раз при­знать невозможность интерпретации различий между двумя естественными объектами. Распространим теперь это сравнение на большее число независимых естествен­ных случаев наличия и отсутствия X и связанных с ними различий в О. Поскольку каждая естественная реализация X отличается от других по своим призна­кам, эти признаки уже в меньшей степени оправды­вают соответствующие конкурентные гипотезы. Таким образом, могут быть установлены довольно внушитель­ные корреляции — как, например, между курением и

173

раком легких. Могут ли такие данные, подобно данным эксперимента, свидетельствовать о наличии каузальной связи?

Прежде всего, отметим один положительный момент. Такие данные имеют отношение к гипотезам о каузаль­ной связи постольку, поскольку они могут их опроверг­нуть. Нулевая корреляция снижает правдоподобие ги­потезы. При высокой корреляции оно возрастает, ибо гипотеза избежала опровержения. Иначе говоря, кор­реляция не обязательно указывает на наличие причин­ной связи, но каузальный закон, поскольку он связан с различием между средними значениями, предполагает наличие корреляции. В любом эксперименте, где X при­вело к увеличению О, будет обнаружена положительная бисериальная корреляция между наличием / отсутствием X и данными итогового тестирования или приращением показателей (от предварительного обследования к по­следующему). Отсутствие такой корреляции может оп­ровергнуть много простых, общих каузальных гипотез, гипотез о главных эффектах X. В этом смысле относи­тельно недорогой корреляционный подход может слу­жить для предварительного испытания гипотез, и те, которые его выдержат, могут быть затем подвергнуты более дорогой экспериментальной проверке. Кац, Маккоби и Морз [57], обосновав этот подход, провели исследование, в котором влияние лидерства на произво­дительность труда было вначале изучено корреляцион­ным методом, а затем основная гипотеза была подверг­нута экспериментальной проверке (Morse, Reimer [82]).

Внимательное ознакомление с исследованиями в педагогике показывает, что корреляционные данные ско­рее истолковываются в пользу существования каузаль­ной связи, что правдоподобные конкурентные гипотезы нередко выпадают из поля зрения исследователя и что для установления временной последовательности кау­зальных связей важно если не управляемое воздействие X, то хотя бы развернутые во времени наблюдения. Если, например, поведение учителя и ученика скоррелировано, то в соответствии с нашими культурными стереотипами мы почти никогда не принимаем в расчет возможность влияния поведения ученика на поведение учителя. Даже когда в естественных условиях как буд­то выявляется внутренне присущая событиям времен-

174

ная последовательность, избирательность нашей памяти может отобразить эту причинно-следственную связь в обратном направлении. Допустим, например, было установлено, что администраторы лучших школ имеют лучшее образование и что в школах, где администрато­ры часто меняются, низок моральный дух персонала. Почти неизбежно мы заключим из этого, что более вы­сокий уровень образования администраторов и стабиль­ное руководство ведут к более высокому уровню школ. Но каузальная цепочка может быть прямо противопо­ложной: лучшие школы (неважно, по каким причинам лучшие) могут вызывать у хорошо образованных людей желание остаться, тогда как, оказавшись в более сла­бой школе, они пытаются искать работу в другом мес­те. Точно так же лучшие школы могут создавать под­ходящие условия для более продолжительного пребы­вания администратора на своей должности. Еще чаще, чем пресловутая обратная корреляция, нас может вво­дить в заблуждение корреляция с третьей переменной: лица, обладающие правом решать, кто будет подверг­нут X, пользуются им так, что высокие результаты до­стигаются и без всякого X. К этим случаям мы еще вернемся в последнем разделе, посвященном плану ex post facto.

Истинный эксперимент тем и отличается от условий корреляционного исследования, что процесс рандомиза­ции разрушает любую закономерную связь между ха­рактеристиками учеников (предшествующее событие) и предъявлением им X. При наличии предварительного тестирования и возможности четко определить, кто бу­дет подвергнут X, а кто нет, эксперименты, проведенные по планам 10 и 14, могут оказаться убедительными даже без рандомизации. Но для естественного осуще­ствления эксперимента, в котором не проводится пред­варительное тестирование (имитируемого планом 6), требуются совершенно особые условия, которые почти никогда не реализуются. Но и здесь в соответствии с нашей общей установкой следует внимательно при­сматриваться к ситуациям, в которых можно получать поддающиеся интерпретации данные. Это ситуации, в которых X реализуется произвольно, вне всякой зако­номерности или связи с предшествующими событиями. В идеале решения о произвольном воздействии должны

175

быть многочисленными и взаимно независимыми. Более того, они должны подкрепляться какими-либо дополни­тельными данными, пусть самыми слабыми, вроде тех, которые, скажем, удается получить посредством ретро­спективной методики предварительного тестирования. Саймон [101, с. 10—61] и Уолд [137] привели доводы в пользу того, что каузальная интерпретация простой или частичной корреляции зависит от наличия правдо­подобной каузальной гипотезы и отсутствия правдо­подобных конкурентных гипотез, объясняющих корре­ляцию на другой основе.

В одном таком корреляционном исследовании на­столько удачно использованы обстоятельства, что о нем следует упомянуть. Барч, Трамбо и Нэнгл [4] пользова­лись в качестве X наличием или отсутствием сигнала поворота от впереди идущего автомобиля, а роль за­висимой переменной играл факт включения или невклю­чения такого сигнала следующей машиной. Был проде­монстрирован значимый эффект имитации, моделиро­вания, или конформизма, что находилось в согласии с результатами многих лабораторных исследований. В отсутствие какого-либо предварительного тестирова­ния интерпретация результатов зависит от допущения, что влияние поведения первой машины на водителя второй — единственная возможная тенденция. Опубли­кованные данные выглядят довольно убедительно. Отме­тим, однако, что любая третья переменная, влияющая на частоту сигналов, подаваемых обоими водите­лями, может стать правдоподобной конкурентной гипо­тезой. Так, если погода, условия видимости, цели по­ездки, обусловленные временем дня, наличие полицей­ских машин и т. д. воздействуют на обоих водителей и если данные собираются в условиях, различных по таким третьим переменным, корреляцию можно объяс­нить и независимо от влияния сигналов, исходящих от впереди идущего автомобиля. Еще лучше поддается интерпретации как «естественный эксперимент по пла­ну 6» исследование Брима [6] о влиянии пола одного ребенка на личность другого ребенка в семье с двумя детьми. Пол определяется почти что случайно. На­сколько известно, он не коррелирует ни с семейными ни с социальными, ни с генетическими детерминантами личности. Одновременная детерминация пола одного

176

ребенка и личности другого ребенка третьей перемен­ной, как и обратная каузальная связь личности ребен­ка с полом его брата или сестры, не представляют со­бой правдоподобных объяснений, конкурирующих с ос­новной каузальной интерпретацией этих интересных данных.