Исследования на основе корреляционного анализа в работах по психологии

Многие работы по психологии, включающие в себя практическое исследование, требуют применения математических методов, в частности – использования корреляционного анализа.

Метод корреляций – это метод вторичной статистической обработки, посредством которого выясняется связь или прямая зависимость между двумя рядами экспериментальных данных. Он показывает, каким образом одно явление влияет на другое или связано с ним в своей динамике. Подобного рода зависимости существуют, к примеру, между величинами, находящимися в причинно-следственных связях друг с другом. Если выясняется, что два явления статистически достоверно коррелируют друг с другом и если при этом есть уверенность в том, что одно из них может выступать в качестве причины другого явления, то отсюда определенно следует вывод о наличии между ними причинно-следственной зависимости.

Имеется несколько разновидностей данного метода: линейный, ранговый, парный и множественный.

Линейный корреляционный анализ позволяет устанавливать прямые связи между переменными величинами по их абсолютным значениям. Эти связи графически выражаются прямой линией, отсюда название «линейный». Ранговая корреляция определяет зависимость не между абсолютными значениями переменных, а между порядковыми местами, или рангами, занимаемыми ими в упорядоченном по величине ряду. Парный корреляционный анализ включает изучение корреляционных зависимостей только между парами.

Рассмотрим более подробно линейный корреляционный анализ позволяет устанавливать прямые связи между переменными величинами по их абсолютным значениям.

Зачастую математическая обработка данных очень сложна и трудоемка. Тут нам на помощь могут прийти специальные компьютерные программы. Но даже и без них, со стандартным Exel-ем мы легко сможем победить любую линейную корреляцию.

Тут есть статистическая функция КОРРЕЛ, которая, согласно информации в Help-е «Возвращает коэффициент корреляции меду интервалами ячеек массив1 и массив2. Коэффициент корреляции используется для определения наличия взаимосвязи между двумя свойствами. Например, можно установить зависимость между средней температурой в помещении и использованием кондиционера.»

Синтаксис этой функции выглядит так:

КОРРЕЛ(массив1;массив2)

Массив1 — это ячейка интервала значений.

Массив2 — это второй интервал ячеек со значениями.

Аргументы должны быть числами или именами, массивами или ссылками, содержащими числа.

Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит текст, логические значения или пустые ячейки, то такие значения игнорируются; однако ячейки, которые содержат нулевые значения, учитываются.

Корреляционная матрица получается симметричная относительно диагонали, а значения на ее диагонали равны единице, так как это корреляция каждого столбца с самим собой. Поэтому заполнять формулами можно только половину матрицы – или под диагональю или над ней

Если число в матрице положительное – между параметрами существует прямая зависимость, если отрицательное – то обратная.

Если число по модулю приближается к единице – связь достаточно сильная, если к нулю – слабая.

По значениям корреляционной матрицы можно построить корреляционную плеяду.

Однако не всегда можно использовать линейную корреляцию.

К коэффициенту ранговой корреляции в психолого-педагогических исследованиях обращаются в том случае, когда признаки, между которыми устанавливается зависимость, являются качественно различными и не могут быть достаточно точно оценены при помощи так называемой интервальной измерительной шкалы. Интервальной называют такую шкалу, которая позволяет оценивать расстояния между ее значениями и судить о том, какое из них больше и насколько больше другого. Например, линейка, с помощью которой оцениваются и сравниваются длины объектов, является интервальной шкалой, так как, пользуясь ею, мы можем утверждать, что расстояние между двумя и шестью сантиметрами в два раза больше, чем расстояние между шестью и восемью сантиметрами. Если же, пользуясь некоторым измерительным инструментом, мы можем только утверждать, что одни показатели больше других, но не в состоянии сказать на сколько, то такой измерительный инструмент называется не интервальным, а порядковым.

Большинство показателей, которые получают в психолого-педагогических исследованиях, относятся к порядковым, а не к интервальным шкалам (например, оценки типа «да», «нет», «скорее нет, чем да» и другие, которые можно переводить в баллы), поэтому коэффициент линейной корреляции к ним неприменим. В этом случае обращаются к использованию коэффициента ранговой корреляции

Юлия Крючкова http://studsup.ru

См. также