Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Корреляционные связи
Связь между переменными на рис. 2.3 является линейной; это значит, что точки лучше всего ложатся на прямую линию. Однако не все корреляционные связи являются линейными. Некоторые исследователи, например, предполагают, что связь между окончательным уровнем образования и удовлетворенностью работой, по сообщениям испытуемых, является нелинейной связью. Это означает, что более высокая удовлетворенность работой связана как с высокими, так и с низкими уровнями образования. Более низкая удовлетворенность работой связана со средними уровнями образования. Этот паттерн представлен графически на рис. 2.4.
Рис. 2.4. Графическое изображение нелинейной корреляционной связи
Если исследователь использует стандартные процедуры для расчета коэффициента корреляции между переменными, которые на самом деле связаны нелинейной 1ависимостью, то у него вполне может получиться, что между этими переменными вообще не существует связи. В таком случае он сделает неправильный вывод, что связь между удовлетворенностью работой и уровнем образования отсутствует. Чтобы включить такую возможность, исследователи перед тем, как сделать вывод об отсутствии связи между переменными, проводят стандартную процедуру тестирования на наличие нелинейной связи. Возможность существования нелинейной связи между переменными не является единственным фактором, затрудняющим выявление истинного характера корреляционной зависимости. Присутствие сильной опосредующей переменной также может вешать обнаружению связи между двумя переменными и приводить к неправильным выводам, если оно останется незамеченным. Опосредующая переменная — это переменная, оказывающая предсказуемое влияние на характер связи между двумя другими переменными. Например, Хэкман и Олдхэм (Hackman & Oldham, 1976) выдвинули гипотезу о том, что характер связи между: а) обогащением содержания работы и 5) улучшением выполнения работы и/или удовлетворенностью работой зависит от в) индивидуальных потребностей в личном росте и достижениях. При низком уровне этих потребностей между переменными а и б нет связи или есть очень слабая связь; при высоком уровне потребностей между а и б может существовать сильная положительная корреляция. В ситуациях, где действуют значимые опосредующие переменные, сила связи между независимой и зависимой переменными определяется уровнем опосредующей переменной. Если гипотеза Хэкмана и Олдхэма верна, то исследователь, который не учел различия в уровнях индивидуальных потребностей в личном росте, вероятнее всего, не обнаружит корреляции между своими измерениями показателей обогащения содержания работы и выполнения работы/удовлетворенности. Учет нелинейной связи и опосредующих переменных является шагом вперед по сравнению с рассмотрением простых корреляционных зависимостей и позволяет изучать более сложные формы человеческого поведения. Date: 2015-09-19; view: 341; Нарушение авторских прав |