57. Корреляционный подход как метод "пассивно-наблюдающего" исследования и как способ сокращения размерности данных.

В случае, когда нельзя управлять переменными (из-за невозможности или этики) Корреляционный метод - измерение переменных. Гипотезы, проверяемые этим методом - гипотезы о связях: изменения одной переменной связаны с изменением другой, но не причинно. Если обосновывается причинное влияние, то это делается за рамками сбора данных.

2 понимания корр подх:

1. эмпирический метод проверки психологических гипотез, который позволяет

устанавливать связи между переменными, уровни которых не изменяются, а только измеряются исследователем - пассивно-наблюдающее исследование.

2. Статистический анализ на основе использования коэфф коррел.

Как метод пассивно-наблюдающего исследования

Главное отличие корр подх - особые схемы сбора данных => шиле возможности

содержательных выводов при проверке гипотез.

Возможности корр иодх:

1. когда изучаются такие сложные явления, что функциональное управление ими невозможно или нежелательно в силу специфики базисных процессов того. чго они могут потерять свое действие в эте

2. когда проверка каузальных гипотез возможна только с использованием этого подхода (например: близнецы - генетика)

3. при проверке вероятностных гипотез статистический контроль, характерный для корр иссл часто единственный способ их эмпир обоснования.

Пассивно-наблюдающее исследование (термин Д. Кэмпбелла) - способ организации сбора эмпирических данных и видов переменных. Преследует цели выявления статистических взаимосвязей между перемени. Дает позитивные ответы только на конкретные вопросы. Всегда многозначность выводов с точки зрения возможных обобщений. Адекватность корр плана - оценка возможности охвата всего диапазона измеряемой переменно» пли его уточнения с целью корректной формулировки гипотезы о связях.

Исследование Расштона (?) с преподавателями. Исследование носит характер «пассивно-наблюдающего» в связи со способом организации сбора эмпирических данных и видов переменных. Выявление статистической взаимосвязи между переменными и прогноз на основе использования множественные корреляции – вот достигнутые им цели.

Корреляционное исслед – «пассивно-наблюдающее» исслед, т.к предполагается, что исследователь не может контролировать, точнее непосредственно влиять на переменные т.к они существуют непосредственно как данные. Он их может только изучать (напр. исследование утверждения «Разбитые семьи служат причиной правонарушение») здесь возможная НП – разбитые семьи.

В таких исследованиях возникает вопрос о необходимости или достаточности влияния одной переменной на другую и наоборот.

Важно, чтобы был конкретный вопрос, тогда корреляционное исследование поможет его решить. Если его нет, то возникают сложные корреляции.

Но часто исследователи задают общие вопросы, и получая какую-либо корреляцию, начинают утверждать о каузальной зависимости.

Задача корреляционного исслед – обобщение, т.е распространение содержательных выводов ою изучаемой зависимости в более широком контексте, чем ограниченный рамками данной ситуации. При корреляционном исслед сохраняется многообразие выводов с точки зрения их обобщения. Ограничение с точки зрения контроля получения эмпирических данных определяют логически допустимые выводы.

+ см № 59

В корреляционном исследовании – индуктивное рассуждение, т.е от эмпирических данных к теоретическим обобщениям.

В эксперименте – гипотетико-дедуктивное рассуждение, т.е из теории выводится то, что может быть проверено эмпирически.

Сущ специальные схемы контроля за выводом в корреляц исслед. Этот способ рассуждения основан на сравнении эмпирически выявляемых корреляций с теоретически предполагаемыми в формальных моделях связей между совокупностью переменных. Напр, «путевой анализ» - это построение схем, изображающих отношения между переменными в виде путевой диаграммы ; А, В, С – переменные, «» - причинно –следственная связи. Сущ числовая оценка путевых коэффициентов, кот предполагает ряд допущений:

1. система переменных явл полной, т.е есть связи между всеми переменными

2. явл рекурсивной, т.е нет связей от одной переменной к другим и обратно

Экзогенная переменная – от кот уходит стрелка

Эндогенная – к кот идет стрелка

3. везде должна учитываться «возмущающая» переменная, т.е латентная

Путевой коэффициент показывает корреляции между непосредственно связанными переменными.

Исходная точка путевого анализа – теоретически обоснованная каузальная модель.

59. Корреляционное исследование как предваряющее эксперимент и ковариация как условие вывода о действии НП

Один из приемов соотнесения эмпирич и логического анализов данных закреплен в системе условий причинного вывода при экспериментальной проверке каузальной гипотезы. В ней установление отсутствия ковариациикак связи между НП и ЗП позволяет отвергнуть утверждение о причинного характере экспериментального воздействия. Эмпирически установленный факт отсутствия ковариации между переменными ?

Проведение корреляционного исследования как предварительного этапа проверки гипотезы позволяет принимать решение о необходимости собственно экспериментального исследования. Если есть ковариация, то эксперимент с причинно-следственной связью.

Корреляционный метод вкл определение порядка получения данных, но только как плана измерения переменных. При корреляцподходе степень произвольности содержательной интерпретации, обосновываемой на основе тех или иных статистических решений, гораздо выше и одновременно выводы менее доказательны, поскольку в случае установления значимой связи остается множество объяснений (если теоретические гипотезы) относительно ее характера.

Результаты корреляц исследования легче переинтерпретировать с точки зрения конкурирующих объяснений в том смысле, что они не явл однозначно связанными с одним способом репрезентации связи между переменными, как это имеет месть в эксперименте.

Наличие значимой связи между переменными в возможных рассуждениях о результатах корреляционного исследования может означать следующее:

1. наблюдаемая зависимость между переменными может быть причинно-следственной, но направление связи может быть любым : А В, ВА

2. А и В не связаны причинно-следственной зависимостью, но входят в комплекс взаимодействия переменных так, что другая каузальная зависимость между какими-то переменными комплекса порождает корреляцию А и В

• связь между А и В может быть опосредованной или несколькими промежуточными переменными А БВ

• А и В следствие одной причины АБГВ

Такое соотношение А и В – ложная корреляция – принципиально отличается от схемы А В. ложная корреляция дает пример наличия в кот нет никаких причинно-следственных связей.

Корреляционное исследование изучает связи переменных, но не рассматривает вопрос о зависимостях друг от друга и т. п.

Корреляционное исследование позволяет проверить до проведения Эта связь переменных. Если до проведения Эта найдено, что переменные не ковариируют, то можно и без Эта отвергнуть их каузальную зависимость. Если ковариация есть, то можно делать вывод о необходимости проведения Эта для установления каузальной связи, которую не может определить корреляционное исследование.

Если есть корреляция, то могут быть следующие варианты:

1. наблюдаемая зависимость между переменными, возможно, является причинно следственной, но направление связи может быть любым. Без Эта нельзя выяснить направление связи.

2. Переменные не связаны причинно-следственной связью, по входят в комплекс взаимодействия переменных так. что другие каузальные зависимости между какими-то переменными комплекса порождаю!' корреляцию. Возможно 2 случая:

А) связь между переменными может быть опосредована одной пли несколькими промежуточными переменными: А —> Б —> В — Г. Здесь нет принципиальной разницы со случаем А — Б.

Б) А и В могут являться следствиями одной причины, действующей либо прямо, либо через промежуточные переменные: А <— Б —> Г —>В. Это ложная корреляция - пример наличия наблюдаемой связи переменных, между которыми нет никаких причинно-следственных отношении.

Корреляционное исследование дает результаты, которые можно интерпретировать в рамках разных психологических теорий.

Коэффициент коварнацни - это среднее произведений отклонений каждой переменной:

Ковариация характеризует связь двух переменных, дает количественную характеристику диаграммы рассеивания:

По облаку рассеивания можно судить о связи переменных. Чем связь больше, тем более

вытянуто облако.

Ковариация переменной самой с собой - это ее дисперсия.

Ковариация переменных - одно из условий причинного вывода.

Корреляция - отношение полученной ковариации к максимально возможной (или корреляция

есть ковариация стандартизованных переменных):

Цель использования мер связи в Этальпом исследовании - проверка статистической нуль-гипотезы о том, что переменные не связаны, т. с. имеют нулевой коэффициент корреляции в совокупности. Важно не само значение коэфф. корреляции. а его значимость. От количественной оценки значимости выявленной ковариации зависит содержательный вывод об обоснованности Эталыюй или контргнпотезы (или необходимости поиска других конкурирующих гипотез). Если НО в соответствии с полученными эмпирическими данными не может быть отвергнута, то отвергается Этальная гипотеза, т.е. признается, что изменения переменных не связаны друг с другом. Т.е. коэфф. коррел выполняет ту же роль. что и меры различия (критерии Стьюдента и др.).

При отсутствии ковариацин не выполняется условие причинного вывода. Обычно доказательство нулевой корреляции, а не просто незначимой, требуется для того. чтобы обосновать конкурирующую гипотезу о зависимости измеряемого показателя от какого-то другого (третьего) фактора.

Коэффициент детерминации - коэффициент корреляции в квадрате (ввел Гилфорд в 1936 г.). Это величина изменчивости одной неременной посредством объяснения ее второй переменной. Но есть данные, что не всегда следует возводить в квадрат коэффициент корреляции, чтобы измерить изменчивость или утверждать о величине воздействия. Пример:

генетическая корреляция (корреляция между показателями переменной, измеренной на однояйцевых близнецах, выросших врозь). В данном плане общность только по одной переменной, служащей критерием подбора групп (две группы испытуемые образованы расщеплением пар близнецов), является достаточным основанием для заключения о причинном действии этого общего фактора, если установлена корреляция фенотипических признаков в исходных парах.

Нормативы интрерпритации меры воздействия и детерминации одной переменной значениями др зависят от критериев причинности и планов исследований, допускающих или нет разведение гипотез о связи, детерминации, прогнозе, воздействии, от конкретного исследования.

Есть модели, которые позволяют судить о наличии каузальной связи на основе корреляции - путевой анализ