Вопрос 10

Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими (двумя и более) переменными. В психологии в качестве переменных могут выступать психи-ческие свойства, процессы, состояния и др.

«Корреляция» в прямом переводе означает «соотношение». Если изменение од-ной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреля-ции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу о при-чинно-следственной связи переменных. Различают несколько интерпретаций нали-чия корреляционной связи между двумя измерениями:

1. Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно соответствует уровню другой. Примером является закон Хика: скорость переработ-ки информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример: корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

2. Корреляция, обусловленная 3-й переменной. 2 переменные (а, с) связаны одна с другой через 3-ю (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитив-ности, если есть R (а, b) и R (b, с), то R (а, с). Примером подобной корреляции явля-ется установленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уровнем доходов. Если бы такое исследование проводилось в сегодняшней России, то резуль-таты были бы иными. Очевидно, все дело в структуре общества. Скорость опозна-ния изображения при быстром (тахистоскопическом) предъявлении и словарный запас испытуемых также положительно коррелируют. Скрытой переменной, обу-словливающей эту корреляцию, является общий интеллект.

3. Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной.

4. Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки.

11 Вопрос

Коэффициенты корреляции Здесь речь пойдёт о связи (корреляции) между двумя переменными. Расчёты подобных двумерных критериев взаимосвязи основываются на формировании парных значений, которые образовываются из рассматриваемых зависимых выборок.

Коэффициент корреляции. Этот коэффициент, всегда обозначаемый латинской буквой R, может принимать значения между -1 и +1, причём если значение находится ближе к 1, то это означает наличие сильной связи, а если ближе к 0, то слабой.

Если коэффициент корреляции отрицательный, это означает наличие противоположной связи: чем выше значение одной переменной, тем ниже значение другой. Сила связи характеризуется также и абсолютной величиной коэффициента корреляции. Для словесного описания величины коэффициента корреляции используются следуюшие градации:

Интерпретация

до 0,2

Очень слабая корреляция

до 0,5

Слабая корреляция

до 0,7

Средняя корреляция

до 0,9

Высокая корреляция

свыше 0,9

Очень высокая корреляция

МАТРИЦА КОРРЕЛЯЦИИ

(от лат. matrix - матка и correlatio - соотношение) - англ. matrix, correlations; нем. Korrelationsmatrix. Вид матрицы данных, включающий коэффициенты корреляции для всех пар анализированных переменных. М. к. представляет собой основу для факторного анализа, канонической корреляции и др. статист, техник, воспроизводящих структуру зависимости между переменными.