 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
(например, количество угрожающих событий, переживаемых человеком в определенный период
времени) и баллы депрессии (например, баллы в опросниках по депрессии). Как правило, исследователи
обнаруживают, что эти переменные увеличиваются или уменьшаются вместе (Stader & Hokanson, 1998;
Paykel & Cooper, 1992). To есть чем больше количество баллов стресса в жизни определенного человека,
тем выше его или ее сумма баллов по депрессии. Корреляции такого рода имеют позитивную
направленность и их называют позитивной корреляцией.
Корреляция может иметь и негативную, а не позитивную направленность. При негативной
корреляции, когда значение одной переменной возрастает, значение другой уменьшается.
Исследователи обнаружили, например, негативную корреляцию между депрессией и уровнем
активности. Чем больше депрессия человека, тем меньше его занятость.
Существует еще и третья взаимосвязь в корреляционном исследовании. Две переменные могут
быть не взаимосвязаны, то есть между ними не существует последовательной взаимосвязи. Когда число
одной переменной возрастает, показатели другой переменной иногда возрастают, иногда уменьшаются.
Исследования обнаружили, например, что депрессия и интеллект не зависят друг от друга.
Кроме знания направленности корреляции исследователям нужно знать ее величину или силу. То
есть насколько близко эти две переменные соотносятся между собой. Действительно ли одна
переменная всегда зависит от другой или их взаимосвязь менее определенна? Когда обнаруживается
тесная взаимосвязь двух переменных у многих испытуемых, то говорят, что корреляция — высокая или
устойчивая.
Направленность и величина корреляции часто имеет численное значение и выражается в
статистическом понятии —
коэффициенте корреляции (r). Коэффициент корреляции может
варьироваться от +1.00, показывающего полную позитивную корреляцию между двумя переменными, и
до -1.00 — этот коэффициент указывает на полную негативную корреляцию. Знак коэффициента (+ или
-) обозначает направленность корреляции; число представляет ее величину. Чем ближе коэффициент к
0, тем слабее корреляция и меньше ее величина. Так корреляции +0.75 и -0.75 имеют одинаковые
величины, а корреляция +.25 слабее и той и другой корреляции.
Коэффициент корреляции (r) —
статистический термин, указывающий направленность и
величину корреляции, колеблющийся от -1.00 до +1.00.
Поведение людей меняется, и многие человеческие реакции можно оценивать лишь
приблизительно. Поэтому в психологических исследованиях корреляции не достигают величины
полной позитивной или полной негативной корреляции. В одном исследовании стресса и депрессии,
проводившемся с 68 взрослыми, корреляция между двумя переменными составила +0.53 (Miller et al.,
1976). Несмотря на то, что эту корреляцию едва ли можно назвать абсолютной, ее величина в
психологическом исследовании считается большой.
Статистический анализ корреляционных данных
Ученые должны решить, действительно ли корреляция, обнаруженная ими в данной группе
испытуемых, точно отражает подлинную корреляцию в общем населении. Может ли наблюдаемая
корреляция возникать только случайно? Ученые могут протестировать свои выводы при помощи
статистического анализа данных, применив принципы вероятности. В сущности, они задаются
вопросом, насколько вероятно, что данные отдельного исследования были получены случайно. Если
статистический анализ указывает на очень малую вероятность того, что обнаруженная корреляция была
получена случайно, то исследователи называют корреляцию статистически значимой и делают вывод,
что их данные отражают подлинную корреляцию, встречающуюся повсеместно.
Преимущества и недостатки корреляционного метода
У корреляционного метода есть некоторые преимущества по сравнению с изучением отдельных
случаев болезни. Поскольку исследователи получают свои переменные, основываясь на
многочисленных примерах, и применяют статистический анализ, то они лучше могут обобщить данные
о людях, которых изучали. Исследователи также могут повторить корреляционные исследования на
новых испытуемых, чтобы проверить результаты своих изысканий.
Несмотря на то, что корреляционные исследования позволяют исследователям описать
взаимосвязь между двумя переменными, они не объясняют эту взаимосвязь. Когда мы взглянем на
позитивную корреляцию, обнаруживающуюся при исследовании разных жизненных стрессов, у нас
