Корреляционный анализ в психологии кратко

Обновлено: 06.07.2024

Корреляционный анализ активно используется в психологических исследованиях для выявления взаимосвязи между психологическими параметрами. Практическая глава курсовых, дипломных и магистерских работ психологии чаще всего содержит корреляционный анализ.

Для того, чтобы написать диплом по психологии и успешно его защитить, необходимо не только знать, что такое корреляция, но и понимать специфику использования этого статистического метода в психологических исследования.

В курсовых и дипломных по психологии чаще всего используются два корреляционных метода: коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и корреляции Пирсона. Второй из них более строгий, то есть для его использования необходимо выполнения некоторых условий к данным. Чаще используется менее строгий коэффициент корреляции Спирмена. Но суть обоих коэффициентов корреляции применительно к психологическому исследованию одинакова.

Корреляции в психологическом исследовании

Корреляция – это степень взаимосвязи между какими-то показателями. В психологическом исследовании психологические показатели коррелируют, если в некоторой группе они изменяются согласованно. Например, от испытуемого к испытуемому с ростом одного показателя растет и другой – корреляция положительная или прямая. Или от испытуемого к испытуемому с ростом одного показателя второй снижается – корреляция отрицательная или обратная.

Например, мы измерили у 10 российских мужей два психологических показателя: 1) уровень удовлетворенности браком и 2) уровень интеллекта. Для простоты не будем привязываться к конкретным методикам, и показатели возьмем условные. В таблице приведены эти данные.

Уровень удовлетворённости браком

Посмотрим внимательно, как меняются показатели УБ и интеллекта от испытуемого к испытуемому. Видно, что УБ растет и уровень интеллекта тоже растет. Причем нет ни одного исключения в этой закономерности. Это пример положительной корреляции, причем это максимально возможная положительная (прямая) корреляция, равная 1.

Содержательно полученная корреляция означает, что чем выше уровень интеллекта у российских мужей, тем выше их удовлетворенность браком.

В следующей таблице данные, полученные на мужьях другой страны, например, Монголии.

№ испытуемого

Уровень удовлетворённости браком

Посмотрим внимательно, как меняются показатели УБ и интеллекта от испытуемого к испытуемому. Видно, что УБ растет, а уровень интеллекта строго снижается. Причем нет ни одного исключения в этой закономерности.

Это пример отрицательной корреляции, причем это максимально возможная отрицательная (обратная) корреляция, равная -1.

Содержательно полученная корреляция означает, что чем выше уровень интеллекта у монгольских мужей, тем ниже их удовлетворенность браком. Или, по-другому, чем ниже уровень интеллекта монгольских мужей, тем выше их удовлетворенность браком. Описание полученного результата может звучать примерно так.

«Как видим, мы получили совершенно различные результаты на выборках российских и монгольских мужей. Корреляционный анализ показал, что чем умнее российские мужчины, тем они более счастливы в браке.

А вот у монгольских мужчин ситуация совершенно иная - чем они глупее, тем более счастливы в браке.

Мы рассмотрели два крайних случая – полных прямой и обратной корреляции применительно к эмпирическому психологическому исследованию. В реальности психологические данные в группе испытуемых расположены не так однозначно, и получаемые коэффициенты корреляции расположены в промежутке от -1 до 1.

В следующей таблице мы немного изменили показатели во втором столбце.

Уровень удовлетворённости браком

Расчет показал, что теперь коэффициент корреляции равен 0,976.

Теперь еще больше перепутаем показатели во втором столбце.

Уровень удовлетворённости браком

Расчет показывает, что теперь коэффициент корреляции равен -0,103. Близость коэффициента корреляции к 0 означает очень низкое значение и низкую корреляцию, низкую взаимосвязь. И действительно, теперь трудно уловить какую-либо согласованность между вторым и третьим столбцами.

Корреляция в дипломной (курсовой) работе по психологии

Коэффициенты корреляции при анализе взаимосвязей между психологическими показателями могут принимать численные значения от -1 до 1.

Положительный коэффициент корреляции означает положительную (прямую) зависимость между двумя психологическими показателями в группе.

Отрицательный коэффициент корреляции означает отрицательную (обратную) зависимость между двумя психологическими показателями в группе.

Между двумя психологическими показателями, измеренными в группе испытуемых, всегда есть какая-то зависимость (корреляция) Она отражается числом от -1 до 1. Однако интерес представляют лишь статистически значимые коэффициенты корреляции.

Статистически значимые коэффициенты корреляции выявляются путем сравнения полученного нами эмпирического коэффициента корреляции с критическим значением.

Критическое значение коэффициента корреляции берется из специальных статистических таблиц, и его значение определяется объемом выборки. Чем больше человек в выборке, тем ниже критическое значение.

Чтобы определить, является ли статистически значимым полученный нами коэффициент корреляции, необходимо сравнить его значение по модулю (без учета знака) с критическим значением. Если наш эмпирический коэффициент корреляции без учета знака больше критического, то он статистически значим; если нет, - незначим.

Если расчет коэффициента корреляции проводится с помощью статистических программ, то она сама помечает значимые корреляции, и необходимость искать критические значения и сравнивать исчезает.

В группе подростков из 30 человек с помощью тестов были измерены два показателя: уровень агрессивности и уровень тревожности.

С помощью статистической программы рассчитали коэффициент корреляции агрессивности и тревожности.

Коэффициент корреляции агрессивности и тревожности в группе подростков

* - статистически значимая корреляция (р≤0,05)

Критическое значение коэффициента корреляции Спирмена для выборки из 30 человек при уровне значимости р=0,05 (см. ниже) равен 0,36.

Сравниваем и получаем, что наш эмпирический коэффициент корреляции больше по модулю, чем критический. Следовательно, корреляция статистически значима.

Вот как правильно должно выглядеть описание полученной корреляции:

Обычно описания корреляции достаточно. Однако лучше дополнительно привести интерпретацию полученного результата. Примерно вот так:

То есть, выше приведенный коэффициент корреляции 0,58 между агрессивностью и тревожностью получен при уровне статистической значимости 0,05 или вероятности ошибки 5%. Что это конкретно означает?

Выявленная нами корреляция означает, что в нашей выборке наблюдается такая закономерность: чем выше агрессивность, тем выше тревожность. То есть, если мы возьмем двух подростков, и у одного тревожность будет выше, чем у другого, то, зная о положительной корреляции, мы можем утверждать, что у этого подростка и агрессивность будет выше. Но так как в статистике все приблизительно, то, утверждая это, мы допускаем, что можем ошибиться, причем вероятность ошибки 5%. То есть, сделав 20 таких сравнений в этой группе подростков, мы можем 1 раз ошибиться с прогнозом об уровне агрессивности, зная тревожность.

Что отражает корреляция - взаимосвязь или влияние?

Корреляционный анализ выявляет взаимосвязь между психологическими показателями. При этом наличие корреляции, строго говоря, не дает нам оснований говорить о причинно-следственных связях между показателями.

Вернемся к примеру с агрессивностью и тревожностью. Корреляция между ними не дает оснований говорить, что тревожность является причиной, а агрессивность - следствием. Нельзя также говорить обратное, что агрессивность является причиной, а тревожность – следствием.

В то же время в реальных исследованиях на основании корреляций часто делаются выводы о причинно-следственных связях. В нашем случае можно было бы сказать, что наличие положительной статистически значимой корреляционной связи между агрессивностью и тревожностью позволяет говорить о том, что тревожность выступает одним из факторов (причин) роста агрессивности у подростков. В этом случае также можно сказать, что тревожность влияет на агрессивность.

Надеюсь, эта статья поможет вам написать работу по психологии самостоятельно. Если понадобится помощь, обращайтесь (все виды работ по психологии; статистические расчеты). Заказать

При наличии двух рядов значений, подвергающихся ранжированию, рационально рассчитывать ранговую корреляцию Спирмена.

p, blockquote 1,0,0,0,0 -->

Такие ряды могут представляться:

парой признаков, определяемых в одной и той же группе исследуемых объектов;
парой индивидуальных соподчиненных признаков, определяемых у 2 исследуемых объектов по одинаковому набору признаков;
парой групповых соподчиненных признаков;
индивидуальной и групповой соподчиненностью признаков.

Метод предполагает проведение ранжирования показателей в отдельности для каждого из признаков.

p, blockquote 3,0,0,0,0 -->

Наименьшее значение имеет наименьший ранг.

p, blockquote 4,0,0,0,0 -->

Этот метод относится к непараметрическому статистическому методу, предназначенному для установления существования связи изучаемых явлений:

определение фактической степени параллелизма между двумя рядами количественных данных;
оценка тесноты выявленной связи, выражаемой количественно.

Корреляционный анализ

Статистический метод, предназначенный для выявления существования зависимости между 2 и более случайными величинами (переменными), а также ее силы, получил название корреляционного анализа.

p, blockquote 6,0,0,0,0 -->

Получил свое название от correlatio (лат.) – соотношение.

p, blockquote 7,0,0,0,0 -->

При его использовании возможны варианты развития событий:

наличие корреляции (положительная либо отрицательная);
отсутствие корреляции (нулевая).

В случае установления зависимости между переменными речь идет об их коррелировании. Иными словами, можно сказать, что при изменении значения Х, обязательно будет наблюдаться пропорциональное изменение значения У.

В качестве инструментов используются различные меры связи (коэффициенты).

p, blockquote 9,0,0,0,0 -->

На их выбор оказывает влияние:

способ измерения случайных чисел;
характер связи между случайными числами.

Существование корреляционной связи может отображаться графически (графики) и с помощью коэффициента (числовое отображение).

Корреляционная связь характеризуется такими признаками:

сила связи (при коэффициенте корреляции от ±0,7 до ±1 – сильная; от ±0,3 до ±0,699 – средняя; от 0 до ±0,299 – слабая);
направление связи (прямая или обратная).

Цели корреляционного анализа

Корреляционный анализ не позволяет установить причинную зависимость между исследуемыми переменными.

p, blockquote 12,0,0,0,0 -->

Он проводится с целью:

установления зависимости между переменными;
получения определенной информации о переменной на основе другой переменной;
определения тесноты (связи) этой зависимости;
определение направления установленной связи.

Методы корреляционного анализа

Данный анализ может выполняться с использованием:

метода квадратов или Пирсона;
рангового метода или Спирмена.

Метод Пирсона применим для расчетов требующих точного определения силы, существующей между переменными. Изучаемые с его помощью признаки должны выражаться только количественно.

p, blockquote 15,0,0,0,0 -->

Для применения метода Спирмена или ранговой корреляции нет жестких требований в выражении признаков – оно может быть, как количественным, так и атрибутивным. Благодаря этому методу получается информация не о точном установлении силы связи, а имеющая ориентировочный характер.

p, blockquote 16,0,0,0,0 -->

В рядах переменных могут содержаться открытые варианты. Например, когда стаж работы выражается такими значениями, как до 1 года, более 5 лет и т.д.

p, blockquote 17,0,0,0,0 -->

Коэффициент корреляции

Статистическая величина характеризующая характер изменения двух переменных получила название коэффициента корреляции либо парного коэффициента корреляции. В количественном выражении он колеблется в пределах от -1 до +1.

p, blockquote 18,0,0,0,0 -->

Наиболее распространены коэффициенты:

Пирсона – применим для переменных принадлежащих к интервально шкале;
Спирмена – для переменных порядковой шкалы.

Ограничения использования коэффициента корреляции

Получение недостоверных данных при расчете коэффициента корреляции возможно в тех случаях, когда:

в распоряжении имеется достаточное количество значений переменной (25-100 пар наблюдений);
между изучаемыми переменными установлено, например, квадратичное соотношение, а не линейное;
в каждом случае данные содержат больше одного наблюдения;
наличие аномальных значений (выбросов) переменных;
исследуемые данные состоят из четко выделяемых подгрупп наблюдений;
наличие корреляционной связи не позволяет установить какая из переменных может рассматриваться в качестве причины, а какая – в качестве следствия.

Проверка значимости корреляции

Для оценки статистических величин используется понятие их значимости или же достоверности, характеризующей вероятность случайного возникновения величины либо крайних ее значений.

p, blockquote 21,0,0,0,0 -->

Наиболее распространенным методом определения значимости корреляции является определение критерия Стьюдента.

Его значение сравнивается с табличным, количество степенней свободы принимается как 2. При получении расчетного значения критерия больше табличного, свидетельствует о значимости коэффициента корреляции.

p, blockquote 22,1,0,0,0 -->

При проведении экономических расчетов достаточным считается доверительный уровень 0,05 (95%) либо 0,01 (99%).

p, blockquote 23,0,0,0,0 -->

Ранги Спирмена

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена позволяет статистически установить наличие связи между явлениями. Его расчет предполагает установление для каждого признака порядкового номера – ранга. Ранг может быть возрастающим либо убывающим.

p, blockquote 24,0,0,0,0 -->

Количество признаков, подвергаемых ранжированию, может быть любым. Это достаточно трудоемкий процесс, ограничивающий их количество. Затруднения начинаются при достижении 20 признаков.

p, blockquote 25,0,0,0,0 -->

Для расчета коэффициента Спирмена пользуются формулой:

p, blockquote 26,0,0,0,0 -->

p, blockquote 27,0,0,0,0 -->

p, blockquote 28,0,0,0,0 -->

p, blockquote 29,0,0,0,0 -->

n – отображает количество ранжируемых признаков;

p, blockquote 30,0,0,0,0 -->

d – не что иное как разность между рангами по двум переменным;

p, blockquote 31,0,0,0,0 -->

а ∑(d2) – сумма квадратов разностей рангов.

p, blockquote 32,0,0,0,0 -->

Применение корреляционного анализа в психологии

Статистическое сопровождение психологических исследований позволяет сделать их более объективными и высоко репрезентативными. Статистическая обработка данных полученных в ходе психологических экспериментов способствует извлечению максимума полезной информации.

p, blockquote 33,0,0,1,0 -->

Наиболее широкое применение в обработке их результатов получил корреляционный анализ.

p, blockquote 34,0,0,0,0 -->

Уместным является проведение корреляционного анализа результатов, полученных при проведении исследований:

Краткая инструкция к проведению корреляционного анализа по критерию Спирмена

Проведение корреляционного анализа с использованием метода Спирмена выполняется по следующему алгоритму:

парные сопоставимые признаки располагаются в 2 ряда, один из которых обозначается с помощью Х, а другой У;
значения ряда Х располагаются в порядке возрастания либо убывания;
последовательность расположения значений ряда У определяется их соответствием значений ряда Х;
для каждого значения в ряду Х определить ранг — присвоить порядковый номер от минимального значения к максимальному;
для каждого из значений в ряду У также определить ранг (от минимального к максимальному);
вычислить разницу (D) между рангами Х и У, прибегнув к формуле D=Х-У;
полученные значения разницы возводятся в квадрат;
выполнить суммирование квадратов разниц рангов;
выполнить расчеты по формуле:

p, blockquote 37,0,0,0,0 -->

p, blockquote 38,0,0,0,0 -->

Пример корреляции Спирмена

Необходимо установить наличие корреляционной связи между рабочим стажем и показателем травматизма при наличии следующих данных:

p, blockquote 39,0,0,0,0 -->

Рабочий стаж в годах	Травматизм на 100 работающих
до 1 года	24
1-2	16
3-4	12
5-6	12
7 и более	6

Наиболее подходящим методом анализа является ранговый метод, т.к. один из признаков представлен в виде открытых вариантов: рабочий стаж до 1 года и рабочий стаж 7 и более лет.

p, blockquote 40,0,0,0,0 -->

Решение задачи начинается с ранжирования данных, которые сводятся в рабочую таблицу и могут быть выполнены вручную, т.к. их объем не велик:

p, blockquote 41,0,0,0,0 -->

Рабочий стаж	Число травм	Порядковые номера	(ранги)	Разность рангов	Квадрат разности рангов
d(х-у)
до 1 года	24	1	5	-4	16
1-2	16	2	4	-2	4
3-4	12	3	2,5	+0,5	0,25
5-6	12	4	2,5	+1,5	2,5
7 и более	6	5	1	+4	16
Σ d2 = 38,5

Появление дробных рангов в колонке связано с тем, что в случае появления вариант одинаковых по величине находится среднее арифметическое значение ранга. В данном примере показатель травматизма 12 встречается дважды и ему присваиваются ранги 2 и 3, находим среднее арифметическое этих рангов (2+3)/2= 2,5 и помещаем это значение в рабочую таблицу для 2 показателей.
Выполнив подстановку полученных значений в рабочую формулу и произведя несложные расчёты получаем коэффициент Спирмена равный -0,92

p, blockquote 42,0,0,0,0 -->

p, blockquote 43,0,0,0,0 -->

Отрицательное значение коэффициента свидетельствует о наличии обратной связи между признаками и позволяет утверждать, что небольшой стаж работы сопровождается большим числом травм. Причем, сила связи этих показателей достаточно большая.
Следующим этапом расчётов является определение достоверности полученного коэффициента:
• рассчитывается его ошибка и критерий Стьюдента

Наука становится наукой только тогда, когда в ней есть место математике. Опираясь на такое высказывание, многие считают, что психология — это дисциплина эфемерная, в которой нет места точным расчетам. На самом деле, в психологических исследованиях применяются математические и статистические методы. Например, корреляция — это в психологии инструмент, позволяющий не просто отследить в ходе эксперимента какое-либо явление, но и подтвердить его взаимосвязь с внутренними и внешними факторами, влияние на объект наблюдения.

Корреляция — это, простыми словами, числовое подтверждение или опровержение гипотезы психологического эксперимента.

Корреляция в психологическом исследовании

Корреляционный метод в психологии дает исследователям возможность получить максимум полезной информации из экспериментальных данных, выявить взаимосвязи между ними и степень влияния факторов друг на друга.

Корреляция в психологических исследованиях может выявить зависимость между показателями:

прямую (положительную);
обратную (отрицательную).

Корреляция между показателями выражается цифрами в диапазоне от 1 до -1. Коэффициенты корреляции, имеющие статистическую ценность, выводятся путем сравнения полученного в ходе эксперимента показателя с критическим значением. Его определяют по объему выборки. Чем она больше, тем меньше показатель критического значения.

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ — это в психологии метод выявления взаимосвязи двух или более величин. Ими могут быть показатели переменных, изучаемые свойства объектов. Статистический анализ в психологии проводится с целью расчета коэффициента корреляции.

Полученный в результате расчетов знак коэффициента указывает на направление корреляционной связи, а его цифровое значение — на ее силу. В зависимости от того, какие шкалы измерения переменных применяются в ходе исследования (интервальная или отношений), проводится расчет корреляционного момента или ковариации, линейного коэффициента (Пирсона).

Чтобы оценить силу и направление связей между показателями, измерение которых проводилось по порядку, применяются ранговые корреляционные коэффициенты Кендалла, Спирмена, Фехнера, Конкордации.

Корреляционный анализ в исследованиях психологов дает достоверные данные в случае, если экспериментаторы не просто просчитывают корреляцию, но и проверяют ее значимость, основываясь на гипотезе исследования. Обязательным условием получения достоверных данных анализа также является проведение интервальной оценки результатов. При соблюдении этих условий с помощью корреляционного анализа удается выявить особенности взаимосвязи между изучаемыми свойствами объекта, предсказать значения переменных.

Корреляционная связь

В психологических исследованиях обычно изучается несколько показателей, связанных с основным изучаемым признаком. Корреляционные связи демонстрируют, сколько дополнительных параметров имеют отношение к изучаемому признаку. Например, при изучении реакций тела на стрессовые ситуации выявляются корреляционные связи между интенсивностью стрессора, уровнем артериального давления, частотой дыхания и сердцебиения.

Уровень статистической значимости

В экспериментальной психологии под уровнем значимости имеется в виду вероятность различий, которые исследователь счел важными при том, что они являются случайными.

Если экспериментатор указывает 5% уровень значимости, то имеется в виду вероятность их недостоверности 0,05. При указанной достоверности различия на уровне 1% подразумевается, что вероятность недостоверности составляет 0,01.

То есть, под уровнем значимости подразумевается вероятность отказа от верной нулевой гипотезы.

Такую ошибку, допущенную при выявлении коэффициентов корреляции, называют “ошибкой 1 рода”. Ее обозначают числом α. Чем оно меньше, тем выше вероятность получения правильного результата.

В психологических исследованиях рассматривают несколько уровней статистической значимости:

низший — 5% (0,05);
достаточный — 1% (0,01);
высший — 0,1% (0,001).

Исследователь не может отказаться от нулевой гипотезы до тех пор, пока статистическая значимость не достигнет уровня 5%.

Коэффициент корреляции

Коэффициентом корреляции называют показатель, отражающий изменения двух или нескольких параметров. Корреляционный подход при психологических исследованиях помогает сохранить многозначность выводов об исследуемом параметре, не нарушая логических нормативов.

Взаимосвязь между исследуемыми объектами может быть положительной или отрицательной. В случае, если исследуется случайная независимая величина, корреляция может отсутствовать.

Что отражает корреляция — взаимосвязь или влияние

В корреляционном исследовании определяется взаимосвязь психологических параметров. Если в результате исследования выявлена корреляция, то у автора исследования есть возможность говорить о наличии причинно-следственной связи между исследуемыми явлениями.

Например, когда речь идет о тревожности и агрессивности, психолог не может утверждать, что тревожность вызывает агрессию, как не может настаивать на обратном. Если корреляционный анализ показывает значимую статистическую связь между двумя эмоциональными состояниями, то психолог может утверждать, что тревожность является причиной агрессивности (проявляется взаимосвязь), чем выше уровень тревожности, тем выше уровень агрессии и наоборот (проявляется влияние).

Однако, опираясь на результаты корреляционного анализа, исследователи не делают окончательное заключение о наличии связи и влияния. Полученные данные указывают, что между исследуемые переменные связаны между собой больше, чем при случайном выборе.

Этапы проведения корреляционного анализа

Корреляционные исследования проводятся с целью выявить тесноту связи между изучаемыми признаками и определить, в какой форме она проявляется.

Корреляционный анализ проходит в несколько этапов:

осуществляется первичный анализ предмета исследования;
проводится сбор информации, ее первичная обработка;
строится уравнение регрессии;
определяются параметры уравнения;
проводится оценка модели корреляции.

На этапе первичного анализа исследователь решает вопрос о целесообразности выявления тесноты связи. Перед тем, как приступить к анализу, необходимо определить, какой параметр нужно выбрать для получения максимально полной и достоверной информации.

На втором этапе к анализируемой информации выставляются требования:

однородность совокупности;
прослеживание четкой корреляционной связи при большой совокупности (не менее 300).

Третий этап посвящен выбору математической формулы и просчету по ней взаимосвязи исследуемых параметров.

Корреляционное исследование

Корреляционные исследования проводятся, чтобы оценить взаимосвязь между параметрами (переменными), которые исследователь не контролирует. Анализ всегда осуществляется в естественной среде.

Наиболее результативными корреляционные исследования являются те, в которых собирается большое число данных. Например, при изучении, как и насколько понимают распоряжения начальника его подчиненные. В таком исследовании изучаются личностные качества начальника:

уравновешенность;
настойчивость;
требовательность;
оптимизм;
дисциплинированность;
скромность;
доброта;
справедливость.

Во время исследования рассматривается зависимость восприятия начальника, понимания его распоряжений от демографических характеристик подчиненных (возраста, пола, семейного положения), а также их статуса в коллективе.

Данные, полученные в результате корреляционного исследования, становятся субстратом для формирования гипотезы, которая позже более детально изучается при эмпирическом исследовании.

Корреляционный анализ позволяет выявить взаимосвязь между независимыми переменными, на которые психолог никак не влияет. Результаты анализа часто берутся в основу гипотезы дальнейших эмпирических исследований.

Российское общество, в своем большинстве, до сих пор считает, что психология является псевдонаукой. На самом деле это не так, ведь психология – доказательная наука. Чтобы выдвинуть теорию, ученому-психологу мало наблюдений.

Все выводы в психологии основываются на сборе статистических данных и их анализе, например на корреляции. Поэтому ты смело можешь доверять квалифицированным специалистам.

Понятие корреляции в психологии

Корреляция — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин. Корреляционный анализ — один из ведущих методов статистики результатов исследований в области психологии. Корреляция позволяет обнаружить линейные связи между двумя переменными.

Приведу для тебя примеры. Чем больше родители проявляют к ребенку авторитарности, тем агрессивнее он со сверстниками — прямая связь. Чем лояльнее родители относятся к своему ребенку, тем он меньше агрессивен со сверстниками – обратная связь.

Прямая связь и обратная связь — это две разновидности линейной связи между переменными. Именно такие связи выявляет корреляция.

Когда в выборке исследования сотни или тысячи людей, то не возможно так просто рассмотреть корреляционную связь. Так вот формулы корреляционного анализа, придуманные математиками очень помогают ученым-психологам.

Невозможно навскидку определить, существует ли линейная связь между двумя переменными или нет. Вот здесь и приходит на помощь корреляционный анализ. Так что будь уверенна в том, что любое положение или теория в психологии — доказанная наукой действительность.

Корреляционный анализ позволяет исследователю-психологу определить направление зависимости (то есть наличие или отсутствие взаимосвязи между объектами исследования), а также силу этой зависимости (то есть насколько прочна связь испытуемых).

Проведение процедуры корреляционного анализа

Как ты уже поняла, корреляционный анализ позволяет проверить выдвинутую ученым гипотезу и собрать доказательную базу путем использования математических и статистических приемов. Это позволяет установить причину и следствие конкретных психологических событий явлений.

Самыми признанными методиками корреляционного анализа, используемыми в психологической науке, являются: коэффициент Пирсона, коэффициент Кендалла и критерий Спирмена. Каждый из методов обладает собственной оригинальностью и условиями применения.

Почему корреляция не синоним причинности?

Последовательность действий при реализации корреляционного анализа следующая:

Сбор необходимых материалов посредством проведения наблюдения, эксперимента, анкетирования, тестов;
Перевод информации в числовой вид с учетом необходимых обозначений. Для этого используется ранжирование. Ранжирование — это приписывание объектам чисел в зависимости от степени выраженности измеряемого свойства;
Построение специальной таблицы для анализа данных и расчета показателей;
Сопоставление полученных результатов с утвержденными стандартами (нормой);
Формулировка выводов исследования.

Ограничения корреляционного анализа

Ты должна понимать, что как и любого метода, у корреляции есть свои недостатки, а именно он является достаточно ограниченным.

Применение возможно только в случае наличия достаточного количества испытуемых или экспериментальных ситуаций. А именно расчеты корреляции составляет от двадцати пяти и более выборок исследования.

То есть невозможно установить взаимосвязь, если выборка исследования слишком мала, что не подходит для некоторых дипломных и курсовых работ по психологии. Зато корреляционный анализ эффективно применяется в диссертационных работах.

Второе ограничение вытекает из гипотезы корреляционного анализа, в которую заложена линейная зависимость переменных.

Во многих случаях, когда достоверно известно, что зависимость существует корреляционный анализ может не дать результатов просто ввиду того, что зависимость не линейна, а выражена, например в виде параболы.

Например, если исследование заключается в выявлении связи между агрессией и детско-родительскими отношениями, то здесь просматривается линейная связь: авторитарность и деспотичность родителей взаимосвязана с проявлениями агрессивности у их детей.

Но если исследователь ставит перед собой задачу узнать взаимосвязь между возрастом ребенка и проявлениями у него агрессивности — линейная связь не будет просматриваться. Ведь на каждом возрастном этапе уровень агрессивности будет меняться.

Сам по себе факт корреляционной зависимости не дает основания утверждать, какая из переменных предшествует или является причиной изменений, или что переменные вообще имеют причинно-следственную связь между собой, например ввиду действия третьего фактора.

Так называемая ложная корреляция. Например, доказано, что на снижение самооценки влияет такой фактор, как ситуации неуспеха. И в этом есть линейная связь, но одновременно на это может повлиять и близкое окружение.

Поэтому при корреляционном анализе стоит уделить особое внимание выборке исследования.

Испытуемые должны находиться в максимально похожих условиях: практически одинаковый возраст, одна и та же сфера профессиональной деятельности, похожие условия проживания и так далее.

Понятие о ложной корреляции

Как ты уже поняла, из выше всего сказанного, часто, заманчивая простота корреляционного анализа подталкивает ученого делать ложные интуитивные выводы о наличии причинно-следственной связи между парами признаков, в то время как коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи.

Например, если измерить у тысячи испытуемых уровни самооценки и внимания, между ними может быть обнаружена статистически значимая корреляция. Однако это не значит, что внимание оказывает влияние на самооценку.

Поэтому, важно выстраивать логическую цепочку между изучаемыми явлениями. Обрати на это внимание.

Читайте также: