Обоснование задачи исследования согласованных действий

Первоначальное значение термина “корреляции” - взаимная связь (Oxford Advanced Learner's Dictionary of Current English, 1982). Когда говорят о корреляции, используют термины "корреляционная связь” и “корреляционная зависимость”.

Корреляционная связь - это согласованные изменения двух при­знаков или большего количества признаков (множественная корреляци­онная связь). Корреляционная связь отражает тот факт, что изменчи­вость одного признака находится в некотором соответствии с изменчи­востью другого (Плохинский Н.А., 1970, с. 40). “Стохастическая¹ связь имеется тогда, когда каждому из значений одной случайной вели­чины соответствует специфическое (условное) распределение вероятно­стей значений другой величины, и наоборот, каждому из значений этой другой величины соответствует специфическое (условное) распределение вероятностей значений первой случайной величины” (Суходольский

Г.В., 1972, с. 178).

Корреляционная зависимость - это изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность появления разных значений другого признака. Оба термина - корреляционная связь и корреляционная зависи­мость - часто используются как синонимы (Плохинский Н.А.,1970; Суходольский Г.В.,1972; Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М.,1975 и др.). Между тем, согласованные изменения признаков и отражающая это корреляционная связь между ними может свидетельствовать не о зави­симости этих признаков между собой, а зависимости обоих этих при­знаков от какого-то третьего признака или сочетания признаков, не рассматриваемых в исследовании.

Зависимость подразумевает влияние, связь - любые согласованные изменения, которые могут объясняться сотнями причин. Корреляционные связи не могут рассматриваться как свидетельство причинно-следственной связи, они свидетельствуют лишь о том, что изменениям одного при­знака, как правило, сопутствуют определенные изменения другого, но находится ли причина изменений в одном из признаков или она оказы­вается за пределами исследуемой пары признаков, нам неизвестно.

Говорить в строгом смысле о зависимости мы можем только в тех случаях, когда сами оказываем какое-то контролируемое воздействие на испытуемых или так организуем исследование, что оказывается возмож­ным точно определить интенсивность не зависящих от нас воздействий. Воздействия, которые мы можем качественно определить или даже из­мерить, могут рассматриваться как независимые переменные. Признаки, которые мы измеряем и которые, по нашему предположению, могут из­меняться под влиянием независимых переменных, считаются зависимы­ми переменными. Согласованные изменения независимой и зависимой переменной действительно могут рассматриваться как зависимость.

Однако, учитывая, что число градаций, или уровней, зависимой переменной обычно невелико, целесообразнее применять в такого рода исследованиях не корреляционный метод, а методы выявления тенден­ций изменения признака при изменении условий, например, критерии тенденций Н Крускала-Уоллиса и L Пейджа (см. Главы 2 и 3) или метод дисперсионного анализа (см. Главы 7 и 8).

Если в исследование включены независимые переменные, кото­рые мы можем по крайней мере учитывать, например, возраст, то мож­но считать выявляемые между возрастом и психологическими признака­ми корреляционные связи корреляционными зависимостями. В боль­шинстве же случаев нам трудно определить, что в рассматриваемой па­ре признаков является независимой, а что - зависимой переменной.

Учитывая, что термин “зависимость” явно или неявно подразуме­вает влияние, лучше пользоваться более нейтральным термином “корреляционная связь".

Корреляционные связи различаются по форме, направлению и степени (силе).

По форме корреляционная связь может быть прямолинейной или криволинейной. Прямолинейной может быть, например, связь между количеством тренировок на тренажере и количеством правильно решае­мых задач в контрольной сессии. Криволинейной может быть, напри­мер, связь между уровнем мотивации и эффективностью выполнения задачи (см. Рис. 6.1). При повышении мотивации эффективность вы­полнения задачи сначала возрастает, затем достигается оптимальный уровень мотивации, которому соответствует максимальная эффектив­ность выполнения задачи; дальнейшему повышению мотивации сопутст­вует уже снижение эффективности.

уровень мотивации тенденции

Рнс 6 1 Связь между э^^ектипностью решения задачи и силой мотивационной тен­денции (по J W Askmeon, 1974, р 200)

По направлению корреляционная связь может быть положитель­ной (“прямой”) и отрицательной (“обратной”). При положительной прямолинейной корреляции более высоким значениям одного признака соответствуют более высокие значения другого, а более низким значе­ниям одного признака - низкие значения другого (см. Рис. 6.2). При отрицательной корреляции соотношения обратные. При положительной корреляции коэффициент корреляции имеет положительный знак, например г=+0,207, при отрицательной корреля­ции - отрицательный знак, например г=—0,207.

Степень, сила или теснота корреляционной связи определяется по величине коэффициента корреляции.

Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции. Максимальное воз­можное абсолютное значение коэффициента корреляции г=1,00; мини­мальное г=0.

Используется две системы классификации корреляционных связей по их силе общая и частная Общая классификация корреляционных связей (по Ивантер Э В, Коросову А В, 1992)

Подробное описание этих мер можно найти в руководствах Ве«нецкого И.Г., Кильдишева Г.С.(1968), Плохинского Н.А.(1970), Су­ходольского J\B.(1972), Ивантер Э.В., Коросова А.В.(1992) и др.

В психологических исследованиях чаще всего применяется коэф­фициент линейной корреляции г Пирсона. Однако этот метод является параметрическим и поэтому не лишен недостатков, свойственных пара­метрическим методам (см. параграф 1.8). Параметрическими являются также методы определения корреляционного отношения и подсчета множественных коэффициентов корреляции. Кроме того, эти методы, как правило, требуют машинной обработки данных. По этим причинам они остаются за пределами нашего рассмотрения.

Все эмпирические меры тесноты связи, кроме коэффициента ранговой корреляции, могут быть заменены методами сопоставления и сравнения, изложенными в Главах 2-5.

Ведь что, в сущности, мы доказываем, когда обосновываем разли­чия в долях двух выборок, характеризующихся исследуемым эффектом? Мы показываем, что если испытуемый относится к одной из выборок, то скорее всего он будет характеризоваться какими-то определенными значениями исследуемого признака, а если он относится к другой из двух выборок, то он будет характеризоваться (с большой степенью ве­роятности) другими значениями исследуемого признака. Фактически мь| исследуем сопряженные изменения двух признаков: отнесенность к той или иной выборке и определенные значения исследуемого признака.

Что мы доказываем, с другой стороны, когда два распределения признака оказываются сходными или, наоборот, статистически досто­верно различающимися между собой? Мы доказываем, что в обеих вы­борках частоты встречаемости разных значений признака распределяют­ся согласованно или, наоборот, несогласованно.

Мы, правда, скорее определяем меру рассогласованности, чем со­гласованности, но все же часто метод у} относится к числу методов, вы­являющих степень согласованности или даже связи.

Методы выявления тенденций уже напрямую заменяют меры эм­пирической сопряженности, позволяя нам проследить возрастание зна­чений признака при изменении условий. Фактически мы отвечаем на вопрос о том, согласованно ли изменяются условия и значения иссле­дуемого признака.

Быть может, современному психологу не очень просто отказаться от метода подсчета корреляций. Это очень привычно - подсчитывать кор­реляции. Исторически сложилось так, что этот метод является одним из

основных методов статистической обработки. Главное преимущество кор­реляционного анализа состоит в том, что можно сразу провести множе­ственное сопоставление признаков. Например, нам необходимо опреде­лить, с чем связана успешность в какой-либо деятельности. Исследова­тель может предполагать, что она связана с уровнем интеллектуального развития, с некоторыми из личностных факторов 16-факторного опрос­ника Кеттелла, а может быть, с уровнем эмпатии, тревожности или фрустрационной толерантности, с возрастом самого испытуемого или воз­растом матери в момент его рождения и т.д. и т.п. В итоге он получает связи, отражающие среднегрупповые тенденции сопряженного измене­ния признаков. Но дело как раз в том, что у каждого отдельного испы­туемого успешность в данном виде деятельности может определяться разными психологическими характеристиками или разными их сочета­ниями. Метод корреляций отдает предпочтение группе, а не отдельному индивиду.

Против этого можно возразить, что и все остальные статистиче­ские методы отдают предпочтение среднегруппозым, а не индивидуаль­ным тенденциям. Однако это не совсем так. Например, метод тенден­ций L Пейджа определяет степень согласованности индивидуальных тенденций, критерий %²_Г Фридмана—степень совпадения или несовпаде­ния индивидуальных соотношений рангов, биномиальный критерий m - степень отклонения индивидуальных значений от заданных или средне­статистических и т.п.

Прежде чем переходить к корреляциям, исследователю необходимо проанализировать полученные данные с помощью критериев сравнения и сопоставления еще и по другой причине. Возможно, размах вариатив­ности признака в обследованной выборке окажется слишком узким, чтобы можно было распространять полученную корреляцию на весь возможный диапазон его значений. Например, может оказаться так, что в обследованной группе по какому-либо из факторов 16-факторного личностного опросника Кеттелла получены лишь низкие и средние зна­чения, и в то же время выявлена значимая положительная связь этого личностного фактора с успешностью профессиональной деятельности. Не учитывая истинного размаха значений в данной выборке, можно экстраполировать полученную связь и на высокие значения фактора, что может оказаться ошибкой. Во-первых, связь данного фактора с ус­пешностью деятельности может на самом деле быть криволинейной, как