Корреляция: Определение Связей между Переменными

Корреляция в Исследованиях

Введение

Не во всех ситуациях можно использовать экспериментальный метод для исследования причинно-следственных связей. Когда исследователь не может контролировать попадание испытуемых в различные условия, он может прибегнуть к методу корреляций.

Корреляции

Корреляции позволяют определить, связаны ли две переменные между собой. Коэффициент корреляции (r) выражает эту связь численно от -1 до +1:

Значение 0 указывает на отсутствие связи.
Значение +1 или -1 указывает на полную положительную или отрицательную связь соответственно.
Положительная корреляция означает, что обе переменные увеличиваются или уменьшаются вместе.
Отрицательная корреляция означает, что одна переменная увеличивается при уменьшении другой.

Пример Корреляции

В исследовании связи между повреждением мозга и трудностями распознавания лиц коэффициент корреляции был равен +0,90 (см. рис. 1.6а). Это означает, что с увеличением объема повреждения мозга количество ошибок распознавания лиц также увеличивается.

Различия между Положительными и Отрицательными Корреляциями

Знак корреляции указывает, как связаны две переменные. Например, если корреляция между количеством прогулов и оценками составляет -0,40, то чем больше пропусков, тем ниже оценки.

Сила Корреляции

Сила корреляции возрастает по мере увеличения абсолютного значения r от 0 до 1. Следующие примеры иллюстрируют положительные корреляции:

Корреляция между баллами в колледже на первом и втором году обучения составляет около +0,75.
Корреляция между показателями интеллекта в возрасте 7 и 18 лет составляет около +0,70.
Корреляция между ростом родителя и ростом ребенка во взрослом возрасте составляет около +0,50.
Корреляция между баллами теста по способности обучаться, полученными в школе и колледже, равна около +0,40.

Тестирование и Корреляция

Тесты используются для измерения различных способностей и качеств личности. Корреляция между результатами теста и изменениями другой переменной (например, оценками по предмету) может помочь выявить прогнозирующую ценность теста.

Причинно-следственные связи

Важно понимать отличие между экспериментальными и корреляционными исследованиями. В экспериментальных исследованиях переменные манипулируются для определения причинно-следственных связей. Однако корреляционные исследования не могут установить причинно-следственные связи. В примере с аистами и рождаемостью корреляция может быть вызвана третьим фактором, таким как экономические условия.

Вывод

Корреляции являются ценным инструментом в исследованиях, позволяя определить связи между переменными даже в тех случаях, когда невозможен контроль за условиями. Однако следует помнить, что корреляции не могут устанавливать причинно-следственные связи, и необходимо учитывать сторонние факторы, которые могут влиять на взаимосвязь.

Ключевые Особенности Корреляции

Определение

Корреляция определяет связь между двумя переменными.
Коэффициент корреляции (r) выражает эту связь численно от -1 до +1.

Знак Корреляции

Положительная корреляция: обе переменные увеличиваются или уменьшаются вместе.
Отрицательная корреляция: одна переменная увеличивается при уменьшении другой.

Сила Корреляции

Сила корреляции возрастает по мере увеличения абсолютного значения r от 0 до 1.
Корреляция выше +0,60 считается достаточно высокой.
Корреляция в диапазоне от +0,20 до +0,60 имеет практическую ценность.

Тестирование и Корреляция

Тесты используются для измерения различных способностей и качеств личности.
Корреляция между результатами теста и изменениями другой переменной может помочь в прогнозировании.

Корреляция и Причинно-следственные Связи

Корреляции не могут устанавливать причинно-следственные связи.
Изменение одной переменной может вызывать изменение другой, но для подтверждения причинно-следственной связи необходимы эксперименты.