1978 Г.).

реляционных исследований. Чаще всего они проводятся в психологии индивидуальности (Б. Г. Ананьев и его школа), психологии труда и обучения (В. Д. Шадриков), психофизиологии индивидуальных различий (Б. М. Теплов, В. Д. Небылицын, В. М. Ру-салов и др.), психосемантике (В. Ф. Петренко, А. Г. Шмелев и др.).

6. Лонгитюдное корреляционное исследование. Лонгитюдное исследование — вариант квазиэкспериментальных исследовательских планов. Воздействующей переменной психолог, проводящий лонгитюдное исследование, считает время. Оно является аналогом плана тестирования одной группы в разных условиях. Только условия считаются константными. Результатом любого временного исследования (в том числе и лонгитюдного) является построение временного тренда измеряемых переменных, которые могут быть аналитически описаны теми или иными функциональными зависимостями.

Лонгитюдное корреляционное исследование строится по плану временных серий с тестированием группы через заданные промежутки времени. Помимо эффек-

148

5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ И НЕЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПЛАНЫ

Признак X

	1	0
Признак Y	1 а	b	a + b
	0 с	d	c + d
	а + с	d + d	n

Рис. 5.19

тов обучения, последовательности и т. д. в лонгитюдном исследовании следует учитывать эффект выбывания: не всех испытуемых, первоначально принимавших участие в эксперименте, удается обследовать через какое-то определенное время. Возможно взаимодействие эффектов выбывания и тестирования (отказ от участия в последующем обследовании) и т. д.

Структурное лонгитюдное исследование отличается от простого лонгитюда тем, что нас интересует не столько изменение центральной тенденции или разброса какой-либо переменной, сколько изменение связей между переменными. Такого рода исследования широко распространены в психогенетике.

Обработка и интерпретация данных корреляционного исследования. Данные структурного корреляционного исследования представляют собой одну или несколько матриц «испытуемые» х «тесты». Первичная обработка заключается в подсчете коэффициентов статистической связи между двумя и более переменными. Выбор меры связи определяется шкалой, с помощью которой произведены измерения.

1. Если измерения произведены по дихотомической шкале, то для подсчета тес ноты связи признаков применяется коэффициент φ. Дихотомическую шкалу часто путают со шкалой наименований (даже в пособиях по статистике; см., например, Дж. Гласc и Дж. Стенли. Статистические методы в педагогике и психологии, 1976) Дихотомическая шкала — вырожденный вариант шкалы интервалов; для нее при менимы все статистические методы шкалы интервалов. Данные для вычисления ко эффициента φ. представлены в таблице сопряженности (рис. 5.19).

2. Данные представлены в порядковой шкале. Мерой связи, которая соответству ет шкале порядка, является коэффициент Кэнделла. Он основан на подсчете несов падений в порядке следования ранжировок X и Y. Есть ряд испытуемых: сначала мы выстраиваем этот ряд в порядке убывания массы тела, а затем — в порядке убыва ния роста. Для каждой пары подсчитывается число совпадений и инверсий: совпа дение, если их порядок по X и Y одинаков; инверсия, если порядок различен. Разни ца числа «совпадений» и числа «инверсий», деленная на п (п - 1)/2, дает коэффи циент t. Алгоритм подсчета приведен в пособиях по статистике [см. Дж. Гласс и Дж. Стенли, 1976] и в любом статпакете для персональных компьютеров.

5.4. ПЛАНИРОВАНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ...

149

Часто для обработки данных, полученных с помощью шкалы порядка, используют коэффициент ранговой корреляции Спирмена, который является модификацией коэффициента Пирсона для натурального ряда чисел (рангов). Никакого отношения к порядковой шкале он не имеет. Но его рекомендуют применять в том случае, если одно измерение произведено по шкале порядков, а другое — по шкале интервалов.

3. Данные получены по шкале интервалов, или отношений. В этом случае применяется стандартный коэффициент корреляции Пирсона или коэффициент ранговой корреляции Спирмена. В том случае, если одна переменная является дихотомической, а другая — интервальной, используется так называемый бисериальный коэффициент корреляции.

Наконец, если исследователь полагает, что связи между переменными нелинейны, он вычисляет корреляционное отношение, характеризующее величину нелинейной статистической зависимости двух переменных.

Корреляционное исследование завершается выводом о статистической значимости установленных (или неустановленных) зависимостей между переменными. Однако исследователи не ограничиваются такой констатацией. Одна из главных задач, которые возникают перед психологами, — выяснить, не обусловлены ли связи между отдельными параметрами (психологическими свойствами) скрытыми факторами? Для этой цели применяется аппарат редукции числа переменных: методы многомерного анализа данных, которые изучаются психологами в курсе «Математические методы в психологии».