 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
этом исследователь никогда не сможет быть полностью уверен в том, что установленные им
соотношения носят причинно-следственный характер. А именно, поскольку исследователи не в
состоянии контролировать факты, влияние которых на наблюдаемое событие или его результаты вполне
возможно, то всегда сохраняется вероятность того, что в действительности имеют место совсем не те
причины, которые подразумевают исследователи. Во-вторых, так как при данном подходе изучается
только одна личность, возможность делать обобщающие выводы весьма ограничена. Только потому,
что конкретный индивидуум ведет себя определенным образом, нельзя ожидать, что все другие будут
вести себя так же. В-третьих, данные, полученные в результате изучения клинического случая, могут
оказаться ретроспективными или вторичными по своему происхождению [То есть пациент может знать
о каком-то событии своей биографии только со слов родственников. (Прим. перев.)] и поэтому
искаженными из-за давности. Наконец, даже если достоверность фактов может быть подтверждена, в
заключении об особенностях обследуемого индивидуума могут отражаться личные пристрастия или
предубеждения исследователя. Несмотря на перечисленные ограничения, изучение клинических
случаев может служить богатым источником информации об отдельных патологических феноменах. По
крайней мере, разумно рассматривать этот метод в качестве предварительной стратегии исследования,
дающей возможность выдвигать интересные гипотезы о личности человека. Впоследствии психологи
могут проверять эти гипотезы при помощи более строгих экспериментальных процедур.
Корреляционный метод
Чтобы преодолеть ограничения метода клинических случаев, исследователи личности часто
используют альтернативную стратегию, известную как корреляционный метод.
Этот метод стремится
установить взаимосвязи между событиями (переменными) и внутри них. Переменная — любая
величина, которая может быть измерена и чье количественное выражение может варьировать в
переделах того или иного континуума. Например, тревожность — переменная, потому что ее можно
измерить (с помощью шкалы самооценки тревоги) и потому что люди различаются по степени
выраженности у них тревожности. Сходным образом точность выполнения задания, требующего
определенного навыка, тоже является переменной, которую можно измерить. Корреляционное
исследование можно провести, просто измерив уровень тревожности у некоторого числа людей, а также
уровень точности действий каждого из них при выполнении группой сложного задания. Если
опубликованные результаты подтвердятся в другом исследовании, то можно будет считать, что
субъекты с более низкими показателями тревожности имеют более высокие показатели точности
выполнения задания. Поскольку на точность выполнения задания, вероятно, влияют и другие факторы
(например, прежний опыт его выполнения, мотивация, интеллект), связь между точностью действий и
тревожностью не будет безупречной, но она будет заслуживать внимания.
Переменными в корреляционном исследовании могут быть данные тестирования,
демографические характеристики (такие как возраст, порядок рождения и социально-экономический
статус), результаты измерения черт характера по методу самооценки, мотивы, ценности и установки,
физиологические реакции (такие как частота сердечных сокращений, артериальное давление и кожно-
гальваническая реакция), а также стили поведения. При использовании корреляционного метода
психологи хотят получить ответы на такие специфические вопросы, как: влияет ли высшее образование
на профессиональный успех в будущем? имеет ли отношение стресс к коронарной болезни сердца? есть
ли взаимосвязь между самооценкой и одиночеством? есть ли связь между порядковым номером
рождения и мотивацией достижения? Корреляционный метод не только позволяет ответить «да» или
«нет» на эти вопросы, но также дать количественную оценку соответствия значений одной переменной
значениям другой переменной. Для решения этой задачи психологи вычисляют статистический индекс,
называемый коэффициентом корреляции (известен также как коэффициент линейной корреляции по
Пирсону). Коэффициент корреляции (обозначается маленькой буквой r)
показывает нам две вещи: 1)
степень зависимости двух переменных и 2) направление этой зависимости (прямая или обратная
зависимость).
Численное значение коэффициента корреляции варьирует от -1 (полностью отрицательная, или
обратная зависимость) через 0 (отсутствие связи) до +1 (полностью положительная, или прямая
зависимость). Коэффициент, близкий по значению к нулю, означает, что две измеряемые переменные не
связаны сколько-нибудь заметным образом. То есть большие или малые значения переменной X не
имеют значимой связи с большими или малыми значениями переменной Y. В качестве примера
