Исследование в психологии методы и планирование 3-е издание Москва · Санкт-Петербург · Нижний Новгород · Воронеж
жүктеу/скачать 6,25 Mb. Pdf көрінісі
|
доп материал gudvin
- Бұл бет үшін навигация:
- Внимание: корреляционная статистика или корреляционные исследования
| Таблица 9.1
Взаимная корреляция в исследовании Эрона с соавторами (1972), посвященном изучению взаимосвязи между склонностью к просмотру телепередач с насилием и агрессивным поведением Контролируемая переменная Отсутствует (начальная корреляция) Переменные для третьеклассников Оценка агрессии другими школьниками Позиция, занимаемая отцом на работе IQ ребенка Агрессивность отца Агрессивность матери Применяемые наказания Надежды родителей, связываемые с ребенком Мобильность родителей Количество часов, проводимых у телевизора Переменные для тринадцатиклассников Позиция, занимаемая отцом на работе Собственные ожидания испытуемого Количество часов, проводимых за телевизором Частичная корреляция между ТВНас3иАг13* 0,31 0,25 0,31 0,28 0,30 0,31 0,31 0,30 0,31 0,30 - 0,28 0,28 0,30 * ТВНасЗ -= склонность к просмотру телепередач с насилием в 3-м классе; Аг13 = уровень агрессивности в 13-м классе. Источник: Eron et al., 1972, табл. 4. Внимание: корреляционная статистика или корреляционные исследования? Прочитав предыдущие главы, посвященные экспериментальным планам, и эту главу, рассказывающую о корреляционных исследованиях, вы можете решить, что если в описании исследования встречается пирсоново r , то в этом исследовании обязательно должен использоваться «корреляционный план». К сожалению, все не так просто. Необходимо различать, когда корреляция является лишь частью ста тистического анализа, а когда используется корреляционный план. Пирсоново r можно вычислить в любом исследовании, в котором требуется изучить взаимо связь между двумя переменными. Хотя чаще всего это делается в корреляционных Использование корреляций 3 2 9 исследованиях, при проведении экспериментов также вычисляют пирсоново r, чтобы найти корреляцию между независимой и зависимой переменными. По сути, выявление силы эффекта (глава 4) равнозначно оценке уровня взаимосвязи меж ду независимыми и зависимыми переменными. Так же как присутствие пирсонова г в результатах само по себе не означает ис пользования корреляционного плана, наличие критерия Стыодента или дисперси онного анализа не означает, что был использован экспериментальный план. В ка честве примера рассмотрим исследование, в ходе которого сравнивается степень подчинения власти у интровертов и экстравертов. Один из способов проведения такого исследования — это провести тест на интроверсию, затем тест на подчине ние и проверить корреляцию между ними. Второй способ — это провести тест на интроверсию, затем отобрать участников, получивших 25% самых высоких (т. е. интровертов) и 25% самых низких (т. е. экстравертов) оценок. Далее этих испыту емых можно поставить в ситуацию, требующую подчинения, и определенным об разом измерить степень демонстрируемого ими подчинения. Оценки подчинения, полученные двумя группами, можно сравнить, найдя коэффициент Стьюдента или проведя дисперсионный анализ. Но обратите внимание, что полученные результа ты будут говорить о причине и следствии не больше, чем значение пирсонова г для двух переменных. Таким образом, вне зависимости от способа организации данных в корреляционных исследованиях существуют проблемы интерпретации. В заключение следует отметить, что в корреляционных исследованиях возни кают абсолютно такие же проблемы интерпретации, как и в исследованиях с субъек тивными независимыми переменными, описанных в предыдущих главах. В послед них двух главах было описано три вида таких планов: Однофакторпые планы с неэквивалентными группами (как двухуровневые, так и мно гоуровневые); факторные планы с неэквивалентными группами; факторные планы Р х Е. жүктеу/скачать 6,25 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|