57. Корреляционный подход как метод "пассивно-наблюдающего" исследования и как способ сокращенияразмерности 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.

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.

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.