Выбор группы респондентов

“Не ждет ли нас теперь другая эра?”

И. Бродский

Группа респондентов при производстве корреляционного анализа, как и при любом другом психологическом исследовании, должна подбираться с особой тщательностью и, по возможности, представлять из себя случайно сформированную выборку. Респонденты должны быть в состоянии предоставить необходимую информацию о каждой из изучаемых переменных. Минимальная численность группы, рекомендуемая исследователями, 30 человек. При работе с меньшей группой возникают большие ошибки в определении коэффициентов корреляции. Бесконечное увеличение числа респондентов влечет за собой для исследователя опасность “утонуть” в собранной информации.

Выбор экспериментальной методики

Для получения данных можно использовать любую из многочисленных методик. Важно лишь то, чтобы результаты были представлены в численном виде. Иногда привлекается информация, собранная в виде аудио-видео записей. Но наиболее распространенные методики все же – тесты, вопросники и т.д. Само собой, что используемая методика должна быть надежной и многократно проверенной. Если результаты получены с малой степенью достоверности, то дальнейшая работа даст неверные результаты. Для более успешного прогнозирования необходимо к тому же знать, какая переменная прогнозирует, а какая прогнозируется.

Представление данных

Как правило, при производстве корреляционного анализа данные, полученные в результате исследования, удобно оформлять в виде таблицы такого вида:

параметры исследования

Здесь – буквами обозначены испытуемые, а 01 и 02 – измеряемые параметры, которые должны быть выражены в численном виде. То есть для каждого участника измеряется и фиксируется каждая из величин, подлежащих изучению. Далее полученные ряды проверяются на наличие связи, и, при её обнаружении, с помощью коэффициента корреляции определяется сила этой связи. Обратим, однако, внимание на то, что сказать что-либо определенное о характере причинно-следственных связей при подобном представлении результатов невозможно. Ранее мы определяли три возможных случая для причинных отношений между параметрами:

– первая переменная, изменяясь, является причиной для изменения второй переменной;

– вторая влияет на первую;

– причиной изменения и первой и второй переменной является некая третья, возможно неизвестная и не измеренная.

При производстве корреляционного исследования может измеряться различное число параметров, но все же основной принцип будет сходным с описанным выше.

Обычно в корреляционных исследованиях все переменные измеряются в течение непродолжительного периода времени – зачастую сразу одна за другой. Так, если предмет интереса исследователя – изучение связи между уровнем развития речи и памятью, то тест на развитие речи и тест на память могли быть проведены непосредственно друг за другом, но в одной и той же группе испытуемых.

Для создания основы прогностических исследований иногда необходимо разносить измерения во времени – сначала измерять прогнозирующий фактор, а потом – прогнозируемый. (Напомним, что прогнозируемый фактор измеряется для группы, и на основании этого измерения делается прогноз для какого-то отдельного индивида, если известен только его результат при измерении прогнозирующих переменных.) Так, например, при прогнозировании результатов итогового теста по математике для студентов на основании их результатов вступительных тестов промежуток между измерениями составил целый учебный год.

Анализ результатов

Вся процедура анализа результатов сводится к работе с полученным коэффициентом корреляции. Некоторые приемы работы с ним рассмотрены выше, а некоторые специфические свойства и границы применимости мы сейчас обсудим.

О чем нам говорит коэффициент корреляции

Очень важно уметь по приведенному в литературе значению коэффициента корреляции уметь делать надлежащие выводы, так как он является чрезвычайно распространенной в литературе характеристикой и весьма информативен. К сожалению, не всегда возможно сопроводить значение коэффициент корреляции точечной диаграммой, которая всё же является наиболее полным описанием результатов исследования. Смысл, который несет в себе коэффициент корреляции полностью определяется его значением. Например коэффициент корреляции = 0,35, показывает только наличие слабой связи. Такая связь не является достаточной для производства на ее основе прогностических исследований. Если же целью является демонстрация отсутствия связи, то такой результат представляется весьма ценным. Примерно такой коэффициент корреляции получается при анализе связи между стажем учителя и уровнем успеваемости в классе. Наиболее часто встречаются результаты, где значение коэффициента корреляции лежит в пределах от 0,40 до 0,60. Такие результаты уже можно использовать для различных дальнейших исследований, но с некими ограничениями.