 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
вызвано всего лишь несколькими выпадающими из ряда случаями? С такими проблемами статистика
справляется при помощи тестов на значимость различия. Если психолог говорит, что различие между
экспериментальной и контрольной группами является «статистически значимым», то это означает, что
полученные данные прошли статистический тест и наблюдаемое различие заслуживает доверия.
Другими словами, статистический тест показывает, что наблюдаемое различие действительно возникло
под влиянием независимой переменной, а не по случайному стечению обстоятельств или из-за
нескольких резких отклонений.
Метод корреляций
Не со всеми проблемами можно справиться экспериментальным методом. Существует
множество ситуаций, когда исследователь не может контролировать, какие испытуемые попадают в те
или иные условия. Например, если надо проверить гипотезу, что люди с анорексией более
чувствительны к изменениям вкуса, чем люди с нормальным весом, то не можем же мы собрать группу
испытуемых с нормальным весом и потребовать, чтобы у половины из них появилась анорексия! На
самом деле нам придется отобрать людей, уже страдающих анорексией, и тех, у кого вес в норме, и
проверить, различаются ли они также по вкусовой чувствительности. Вообще говоря, можно
использовать метод корреляций, чтобы определить связана ли некоторая переменная, которую мы не
можем контролировать, с другой интересующей нас переменной, или, иначе говоря, коррелируют ли
они между собой.
В вышеприведенном примере у переменной веса есть только два значения — нормальный и
анорексичный. Чаще случается, что каждая из переменных может принимать много значений, и тогда
надо определить, насколько величины одной и другой переменной коррелируют между собой.
Определить это может статистический параметр, называемый коэффициентом корреляции и
обозначаемый буквой r. Коэффициент корреляции позволяет оценить, насколько связаны две
переменные, и выражается числом от -1 до +1. Ноль означает отсутствие связи; полная связь
выражается единицей (+1, если отношение положительное, и -1, если оно отрицательное). По мере
увеличения r от 0 до 1 сила связи возрастает.
Рис. 1.6. Графики рассеивания, иллюстрирующие корреляцию. Эти гипотетические данные
принадлежат 10 пациентам, каждый из которых имеет некоторое повреждение участков мозга,
ответственных, насколько известно, за узнавание лиц. На рис. 1.6а пациенты располагаются вдоль
горизонтали соответственно объему повреждения мозга, причем самая левая точка показывает
пациента с наименьшим повреждением (10%), а самая правая точка показывает пациента с
наибольшим повреждением (55%). Каждая точка на графике отражает показатель для отдельного
пациента в тесте на узнавание лиц. Корреляция положительная и равна 0,90. На рис. 1.6б изображены
те же самые данные, но теперь они показывают долю правильных ответов, а не ошибок. Здесь
корреляция отрицательная, равная -0,90. На рис. 1.6в успехи пациентов в тесте на распознавание
