КОРЕЛЯЦІЙНІ ПЛАНИ

Виходячи з того що в світі психологічних явищ між їх ознаками існують якісь взаємообумовлені змістовні зв'язку, їх порушення є показником якогось впливу на дану психологічну систему, її зміна і розвиток. Ці зміни і деформації статистично фіксуються в експерименті. Тому схеми психологічних експериментів, в яких порушення безперервності регресії (кореляцій) виступає як ознака експериментального ефекту, отримав назву «кореляційні плани» [1] .

Особливістю кореляційних планів є те, що в результаті регресійного аналізу даних до впливу незалежної змінної проглядається регресія показників до якоїсь «теоретичної кривої» або «прямий» (в разі лінійної регресії). Після впливу незалежної змінної тестові показники регресують до кривої (або прямий) іншого виду. Зміна виду регресії емпіричних змінних (залежною змінною) після впливу стимулу і є ефектом експериментального впливу.

Дана схема експерименту в повній мірі відноситься до планів з особливостями реєстрації експериментального ефекту подібно кореляційним планам. До кореляційним планам можна також віднести і експерименти, побудовані відповідно до схем 3, 10 і 14.

Основна відмінність кореляційних планів полягає в виявленні кореляцій двох змінних (7?), Що підтверджують гіпотезу. Нульова кореляція знижує правдоподібність гіпотези. При високій кореляції воно зростає, бо гіпотеза в цьому випадку уникає спростування. Не завжди кореляція визначає наявність каузального закону, але каузальний закон обов'язково вказує на наявність кореляції, тобто якщо є прічініоследственная зв'язок між явищами (незалежної і залежною змінними), то математично вона виражається за допомогою наявності сильної або значущою кореляції.

Однак не всяка кореляція фіксує наявність детермінує «сили» незалежної змінної щодо залежною. Кореляційний зв'язок між змінними може бути значимою (г) або незначною. Тільки значимість коефіцієнта кореляції може сигналізувати про виникнення причинного залежності психологічних змінних.

В ході аналізу емпіричних даних, виміряних в шкалі інтервалів, значимість коефіцієнта кореляції визначається за допомогою ^ критерію Стьюдента або v-критерію М. Велша (М. Welsh).

Зокрема, ^ критерій Стьюдента визначається згідно з формулою

де t - ^ критерій Стьюдента; R - коефіцієнт кореляції; N - кількість випробовуваних (обсяг експериментальної вибірки).

В літературі по експериментальної психології кореляційні зв'язки нерідко тлумачаться на користь каузальної залежності [2] , і правдоподібні конкурентні гіпотези залишаються поза поля зору, тобто результати експерименту тлумачаться в одному, вигідному експериментатору напрямку. Зворотний вплив залишається «за бортом» інтерпретації, і в ситуації, коли, наприклад, керівник впливає на співробітника, а співробітник впливає на керівника, зазвичай дослідник в інтерпретації обирає перше. Це «звужене» уявлення психологічних фактів є причиною багатьох емпіричних непорозумінь.

Кореляційне дослідження в психології - найбільш поширена форма експерименту. Воно засноване на теоретичних уявленнях про заходи кореляційних зв'язків між змінними, розроблених К. Пірсоном. Кореляційне дослідження полягає у висуванні гіпотези про наявність і характер зв'язку між незалежною і залежною змінними. Нерідко кероване вплив незалежної змінної X на досліджуваний об'єкт (залежну змінну), підтверджене математично, відсутня, тобто оцінюється (констатується) зв'язок між двома (або більше) змінними, якими можуть бути психічні процеси, стану, якості, характерологічні риси, властивості і т.д.

Наявність статистичної зв'язку між змінними може нічого не затверджувати про справжні причинно-наслідкові зв'язки між ними, а тільки дозволяє висунути таку гіпотезу. Тут криється друга змістовна помилка інтерпретації кореляцій.

Розрізняють декілька, принаймні десять , основних характеристик інтерпретації кореляційних зв'язків між змінними:

  • 1) наявність зв'язку (R> г). Це можливо, коли емпірично отриманий коефіцієнт кореляції дорівнює або перевищує величину значущого коефіцієнта;
  • 2) сила зв'язку. Про неї говорять, що «зв'язок сильна або слабка». У психометрії прийнято вважати, що якщо коефіцієнт кореляції за абсолютною величиною перевищує число 0,5, то має місце «сильний кореляційний зв'язок» (сильна кореляція);
  • 3) напрямок зв'язку. Прямий зв'язок (+ /?) Має місце в ситуації, коли зміни незалежної змінної призводять до односпрямованим змін залежної змінної. Зворотній зв'язок ( -R ) характеризує протилежні зміни залежної змінної змін стимулу;
  • 4) опосередкований зв'язок. Вона обумовлена третьої змінної і виникає за умови високої кореляції незалежної змінної з будь-якої змінної, яка значимо пов'язана і впливає на залежну змінну (рис. 5.2);
Ілюстрація опосередкованої кореляційної зв'язку змінних

Мал.5.2. Ілюстрація опосередкованої кореляційної зв'язку змінних

  • 5) випадкова кореляційний зв'язок. Вона не зумовлена впливом ніякої змінної;
  • 6) кореляційний зв'язок, обумовлена неоднорідністю вибірки ;
  • 7) стабільна кореляція. Це сталість, стійкість, точність характеристик прояви зв'язку;
  • 8) вибірковість статистичного зв'язку. Его прояв кореляції тільки за певних умов, в певних ситуаціях, обставинах, конкретної або типовий обстановці, середовищі та ін .;
  • 9) тривалість кореляційної залежності. Це термін дії зв'язку. У дослідженнях можна спостерігати короткочасні кореляції або постійні статистичні залежності між показниками досліджуваних об'єктів;
  • 10) перспективність кореляційної залежності. Це прогноз розвитку характеристик і напрямки зв'язку змінних.

Приклад. У процесі аналізу даних в кореляційних дослідженнях використовують матричну (рис. 5.3-5.4), табличну (табл. 5.4) і графічну (рис. 5.5) форми демонстрації результатів дослідження.

Трикутна кореляційна матриця

Мал. 53. Трикутна кореляційна матриця

Матрична трикутна форма пред'явлення результатів має ряд переваг. По-перше, в ній візуально простежується зв'язок кожної змінної з іншими змінними по спадаючій. По-друге, можна наочно виявляти фактор, розраховувати його вага і визначати центральну, факторообразующую змінну і т.д. Негативною стороною є те, що, хоч я знаю повна кореляційний картина змінних через «усіченого» виду матриці. У цьому випадку застосовується чотирикутна матриця (рис. 5.4).

Чотирикутна кореляційна матриця

Мал. 5.4. Чотирикутна кореляційна матриця

Таблична форма подання психологічної інформації відрізняється можливістю побудови кореляційних зв'язків між важливими дослідника змінними. Наприклад, якщо експериментатор зацікавлений у вивченні зв'язків однорідних змінних А і Д, показниками експериментального впливу, з іншими однорідними змінними - Б, В і Г, показниками психічного стану випробовуваних, - то дані табл. 5.4 дають можливість виявити цю залежність.

Таблиця 5.4

Таблиця кореляції емпіричних показників

показник

Б

В

Г

А

0,8

0,2

0,1

д

0,1

0,7

0,5

Припустимо, що А - показник трудової старанності випробовуваних, а Д - показник стабільності кадрового потенціалу на досліджуваному підприємстві. Показники Б, В і Г відповідно - задоволеність умовами праці, бажання якісно виконувати професійну діяльність і прагнення до підвищення своєї кваліфікації.

Розрахунковий коефіцієнт значущою кореляції склав, скажімо, г = 0,5 <0,05). Звідси показник «старанності» має сильну значимий зв'язок з показником «задоволеність умовами праці», а показник «стабільність кадрового потенціалу» - з показниками «бажання якісно виконувати професійну діяльність» і «прагнення до підвищення своєї кваліфікації». Відомо, що квадрат коефіцієнта кореляції ( R 2 - коефіцієнт детермінації) показує частку змін першої ознаки щодо другого значимо пов'язаного з ним. Отже, інтерпретація кореляційного малюнка, представленого в табл. 5.4, може мати таку редакцію.

  • 1. «Трудова старанність персоналу досліджуваного підприємства на 64% ( R 2 • 100) визначається задоволеністю працівників умовами праці».
  • 2. «Стабільність кадрового потенціапа підприємства на 74% залежить від наявності бажання працівників якісно виконувати професійну діяльність і прагнення до підвищення своєї кваліфікації». Домогтися зниження плинності кадрів можливо при наданні можливості працівникам підвищити професійну кваліфікацію, а також приймати на роботу людей, зацікавлених в якісному виконанні своїх професійних обов'язків.

Наведене на рис. 5.5 графічне відображення кореляційних зв'язків між експериментальними змінними в багатовимірному вимірювальному просторі дає можливість дослідникам наочно простежити за структурними особливостями виявлених кореляційних плеяд.

Граф кореляційної зв'язку змінних

Мал.5.5. Граф кореляційної зв'язку змінних

На закінчення слід зазначити, що достовірна інтерпретація кореляції в експерименті як причинно-наслідкового зв'язку між незалежною і залежною змінними визначається наявністю правдоподібності основною каузальної гіпотези у дослідника і відсутністю правдоподібних конкурентних гіпотез, що пояснюють цю кореляційний залежність на іншій основі.

  • [1] Див .: Кемпбелл Д. Указ. соч. С. 160-178.
  • [2] Каузальні залежності - це причинно-наслідкові зв'язки між змінними, наприклад: Л є причина В.
 
Переглянути оригінал
< Попер   ЗМІСТ   ОРИГІНАЛ   Наст >