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 ковариации как связи между НП и ЗП позволяет отвергнуть утверждение о причинного характере экспериментального воздействия.

Проведение корреляционного исследования как предварительного этапа проверки Y 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 корреляц подходе 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 Аß Б ® Г ® В

Такое соотношение А и В – ложная корреляция – принципиально отличается от схемы А ® В.

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 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