Исследовательские корреляционные методы позволяют оценить: НОУ ИНТУИТ | Лекция | Методы социальной психологии

Содержание

НОУ ИНТУИТ | Лекция | Методы социальной психологии

3.1. Этапы социально-психологического исследования

Начинать социально-психологическое исследование необходимо с составления его программы, включая и соответствующий план работы. Первый шаг на данном пути состоит в выборе темы исследования.

Желательно определить тему предстоящей работы как можно более четко. Выбор той или иной темы бывает обусловлен собственным опытом исследователя или его контактами с коллегами, а также чтением специальной литературы. Порой исследователь задумывается над какой-либо теорией, которая, как ему кажется, недостаточно объясняет определенные факты, и принимает решение внести большую ясность.

Теория — это система положений, объясняющих, каким образом и почему те или иные явления связаны между собой. Как отмечает американский психолог С. Франзой, самый главный вопрос для исследователя состоит здесь в том, насколько точно данная теория может предсказать поведение. Во-вторых, необходима «внутренняя согласованность» теории, т.е. не должно быть никаких логических несоответствий или необъясненных странностей среди теоретических идей. Третья черта хорошей теории заключается в том, что она должна быть экономичной, иначе говоря, содержать только те принципы или положения, которые необходимы для объяснения рассматриваемого феномена, но не более. Наконец, четвертым и самым важным свойством хорошей теории является ее фертильность (плодородие) — способность захватывать воображение ученых в такой степени, что идеи этой теории находят проверку и распространение при объяснении широкого разнообразия социального поведения (Franzoi, 1996).

Следующий этап работы исследователя — поиск соответствующей научной литературы и ее анализ. Это делается для того, чтобы получить информацию об исследованиях или содержании научных трудов, посвященных рассматриваемой проблематике. Анализ этих данных позволяет наметить ход предстоящего исследования. Во многих случаях первый и второй этапы исследовательской работы трудно отделить друг от друга. Так, порой психолог не может точно сформулировать тему своего исследования, пока не осуществит соответствующий литературный поиск.

Когда информация, относящаяся к изучаемой проблематике, освоена исследователем в достаточной степени, он обращается к формулированию гипотез. Под гипотезой имеется в виду вытекающее из теории предположение для предварительного объяснения каких-либо явлений. Гипотезы являются логическими следствиями определенной теории. Исследователю необходимо формулировать такие гипотезы, которые затем можно проверить эмпирически.

Следующий этап — выбор исследовательского плана. Обычно выделяют два основных типа исследований, используемых в социальной психологии, — корреляционный и экспериментальный. Они различаются по характеру организации исследования. Корреляционное исследование направлено на выявление взаимосвязи между двумя или большим количеством факторов. При этом исследователь не пытается манипулировать ни одним из этих факторов. В ситуации эксперимента исследователь собирает данные с целью проверки своих гипотез в условиях, которые им контролируются. Таким образом, он имеет возможность манипулировать некоторыми факторами этой ситуации.

Выбор между корреляционным и экспериментальным планом зависит от того, где исследователь намерен проводить сбор информации: в обстановке естественной среды (в «поле») или в лаборатории, где окружающая среда контролируется. Большая часть лабораторных исследований проводится с помощью экспериментального метода. Большая же часть полевых исследований — корреляционные. По данным американских авторов, эксперимент сейчас используется примерно в 75% социально-психологических исследований. Подавляющая часть оставшихся 25% исследований приходится на долю корреляционного метода. Заметим, что в отечественной социальной психологии, по сравнению с американской, соотношение между экспериментальными и корреляционными исследованиями выглядит на сегодняшний день, скорее всего, противоположным образом.

Завершив работу по определению плана исследования и его подготовке, можно приступать к сбору первичной информации. Есть три основных метода сбора данных. Это наблюдение, опросы и анализ различного рода документации (контент-анализ). Прямое наблюдение за различными поведенческими реакциями людей широко используется в экспериментальных исследованиях. Применение корреляционного метода обычно основано на данных опросов в форме анкет или интервью, а также документальной информации, содержащейся, например, в газетных и журнальных статьях, материалах судебных дел, переписей населения.

После того как собраны первичные данные, исследователь обращается к их обработке и анализу. В современной социальной психологии этот этап требует от исследователя знания статистических процедур и компьютерных программ. Итогом всей указанной выше работы является научный отчет.

Корреляционное исследование. — Шпора по экспериментальной психологии

Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими (двумя и более) переменными. В психологии в качестве переменных могут выступать психические свойства, процессы, состояния и др.

«Корреляция» в прямом переводе означает «соотношение». Если изменение одной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреляции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу о причинно-следственной связи переменных. Различают несколько интерпретаций наличия корреляционной связи между двумя измерениями:

1. Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно соответствует уровню другой. Примером является закон Хика: скорость переработки информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример: корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

2. Корреляция, обусловленная 3-й переменной. 2 переменные (а, с) связаны одна с другой через 3-ю (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитивности, если есть R (а, b) и R (b, с), то R (а, с). Примером подобной корреляции является установленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уровнем доходов. Если бы такое исследование проводилось в сегодняшней России, то результаты были бы иными. Очевидно, все дело в структуре общества. Скорость опознания изображения при быстром (тахистоскопическом) предъявлении и словарный запас испытуемых также положительно коррелируют. Скрытой переменной, обусловливающей эту корреляцию, является общий интеллект.

3. Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной.

4. Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки.

Корреляция это взаимосвязь между переменными. У нас есть выборка из n объектов (испытуемых) каждый из которых характеризуется m – переменными. Причем эти переменные могут быть количественные, качественные и ранговые. А шкал у нас 4 – номинальная, ранговая, отношений и интервальная. 

Корреляционный анализ это группа методов позволяющих оценить взаимосвязь между двумя и более переменными. Количественная оценка этой взаимосвязи осуществляется с помощью коэфициента корреляции, причем существуют методы для оценки взаимосвязи между любыми типами переменных (признаках). 

Тип переменной

Количественный

Ранговая

Качественный

Количественный

К.К. Пирсона

к.к. Спирмана и Кендела

Биссериальный к.к.

Ранговая

 

К.к. Спирмана и Кендела

 

Качественный

 

К.к. Точечно — биссериальный

1. Коэффициент ассоциации

2. Коэффициент взаимной сопряженности

 Значение коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмана изменяется в пределах от – 1 до + 1. 

0 означает полное отсутствие взаимосвязи. Если +1 это прямая и обратная связь – это означает.

Коэффициент корреляции обозначается r . В реальной выборке обычно точки выстраиваются примерно вдоль прямой, но не прямо, и чем ближе они к прямой – тем сильнее корреляционная связь. Коэффициент Пирсона описывает линейную корреляцию.

При положительной корреляции изменние признака X и Y однонаправленных (т.е. с увеличением значения переменной X – переменная Y тоже увеличивается).

При отрицательной корреляции изменение значения X и Y разнонаправлено.

Итак чем ближе к 1 тем сильнее корреляция, а если ближе к 0 – корреляция не достоверна. Например, значение 0,4 может означать и достоверную связь и не достоверную.

Что бы проверить вычисленный по формуле коэффициент корреляции значимым (или статистически достоверным) нужно :

  1. Сравнить полученное значение с соответствующим критическим значением которые имеются в специально – статистических таблицах.
  2. Если вычисления производились в прикладном статистическом пакете, то значимыми будут те коэффициенты корреляции для которых значение уровня значимости р< 0,05.  

В пакете старграфикс результаты корреляционного анализа для каждой пары переменных представлены в следующем виде

0,4 – коэффициент корреляции

(25) — объем выборки n

0,02 — уровень значимости p 

Характеристика пакета стратграфикс – Пакет СГ дает возможность работать с электронными таблицами данных, построенные аналогично таблицам Excel. Т.е. можно просто скопировать таблице из Excel в СГ. Имеется возможность генерировать новые признаки, а так же осуществлять логическое и арифметическое преобразование переменных . Пакет СГ обладает широким спектром статистических методов.

Основные пункты выпадающего меню Describe содержит статистические методы анализа данных по одной и нескольким переменных процедуры подбора распределений, средства табуляции и кросс табуляции.

Copare – включает методы сравнения двух и более выборок, процедуры одно и многофакторного дисперсионного анализа.

Relate — содержит различные процедуры регреcсионного анализа

Special – в данном пункте проводится дополнительные модули , анализа данных, (контроль качества, анализ временных рядов, многомерные методы анализа данных и расширенный регрессионный анализ.

В модуле многомерные методы входят процедуры реализующие метод главных компонентов, а так же методы факторного, кластерного, дискриминантного и канонического корреляционного анализа.

 

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

Корреляционное и экспериментальное исследование

Природа корреляционного исследования

Существует два вида исследования:

  • корреляция;
  • эксперимент.

Рассмотрим каждый из них.

Корреляционное исследование используется в случае, если необходимо дать оценку взаимоотношениям между двумя и более переменными. Т.е. этот метод изучения выявляет связь между данными.

Если одна переменная меняет величину, то со второй происходят следующие изменения. Во-первых, стоит отметить, что это исследование дает сведения о направлении и силе взаимосвязи между двумя данными. Это направление говорит о том, как связаны переменные: позитивно или негативно. Сила взаимосвязи может быть в виде степени точности, также может предсказать величину одной из переменных. Эти два аспекта (сила и направление) являются статистическими критериями, или коэффициентами корреляции (r), который ранжируется от +1,00 до -1,00. Например: переменная А высока, В высока, то корреляция позитивная. Если А высока, а В низка, то корреляция негативная. Если В не связана с А, то корреляция отсутствует.

Социально-психологические исследования не содержит полную корреляцию. Коэффициент редко превышает +0,60:

  • корреляции от +0,50 до +0,60 являются сильными;
  • корреляции от +0,30 до +0,50 – умерено сильные;
  • корреляции ниже от +0,30 или +0,20 – слабые.

Корреляция выше +0,60 бывает в том случае, если ряд факторов, определяющие поведение, мнение и оценки людей.

Используя математическую обработку данных, исследователь может применять разные подходы к вычислению коэффициенты корреляции.

Специфика ранговой корреляции

Рассмотрим коэффициент ранговой корреляции Спирмена (r), так как именно его часто применяют в социально-психологических исследованиях благодаря своей универсальности и простоте. Универсальность, т.е. применим ко всем данным, проста – легко вычисляется «вручную».

Пример. Для того чтобы понять роль мастера в организации, были собраны данные в виде оценочных суждений от работников разного иерархического уровня. В исследование рассматривали вопрос взаимосвязи восприятия мастера рабочими низкого иерархического уровня и высшего с самооценкой самого мастера. Для оценивания были представлены такие качества, как:

  • требовательность;
  • настойчивость;
  • уравновешенность;
  • доброта;
  • скромность;
  • дисциплинированность;
  • справедливость;
  • оптимизм и т.д.

В результате была выявлена положительная корреляция между самооценкой мастера и оценкой рабочих: r = +0,39. Положительная связь наблюдается также между самооценкой мастера и вышестоящих коллег: r = +0,33, но в данном случае носит менее устойчивую связь. Самый низкий коэффициент был выявлен между оценками мастера руководством цеха и рабочими r = +0,18.

Вывод

Рассматриваемая ситуация не всегда имеет одинаковую оценку и, поэтому может быть производной от других социальных ролей, которые связаны с принадлежностью этой личности к другой группе, являющейся значимой. Из полученных данных видно, что рабочие играют для мастера референтную роль, а цеховые руководители нет. Конечно, этот результат требует детальной проверки.

Нужна помощь преподавателя?

Опиши задание — и наши эксперты тебе помогут!

Описать задание

Исходя из выше сказанного, было выявлено несколько выводов, которые описывали восприятие и понимание личности и работы мастера в зависимости от социально-демографических и ролевых характерных черт субъектов и объектов оценки.

Плюсы такого исследования:

  • эффективен при сборе большого количества данных;
  • полученные результаты чаще всего являются питательной почвой для идей и гипотез.

Минус:

  • исследование не может до конца определить причину взаимосвязи между двумя переменными.

Определение экспериментального исследования

Данное изучение направлено на выявление связи между причиной и следствием. Здесь происходит манипуляция переменной, которая проявляется испытуемым, после наблюдается эффект манипуляции на другую переменную, с которой на самом деле не производится никаких манипуляций. Манипулируемая переменная называется независимой. Ее и проверяют экспериментально, так как она может быть причиной изменений другой, зависимой переменной.

После того, как произошло воздействие независимой переменной, исследователь определенным способом собирает сведения о реакции поведения, о вербальной реакции. Это делается для того, чтоб определить влияния переменной. Если это так, то на основе эксперимента заключается вывод, что независимая переменная является причиной изменений зависимой.

Для примера рассмотрим исследование Семеновой З.Ф. Оно было проведено на студии телевидения и выявляло роли социального статуса коммуникатора (независимая переменная) на восприятие информации реципиента (зависимая переменная).

Эксперимент проводился естественным путем. Т.е. на экскурсию в телестудию пригласили людей и под удобным предлогом предложили посмотреть новости. Люди думали, что они смотрят передачу для эфира. Во всех новостях был представлен один и тот же человек, с одним и тем же сообщением, в одно и том же гриме, но в разных амплуа:

  • конструктор завод;
  • бригадир;
  • ученый;
  • журналист.

Выборка испытуемых – 667 человек:

  • мужчин – 291;
  • женщин – 376.

В каждой группе 20-30 человек. Деятельность людей разная:

  • рабочие;
  • инженерно-технические сотрудники;
  • интеллигенция.

После просмотра новостей всем объясняли цели экскурсии и раздали анкеты для заполнения.

Изначально предполагалось, что социальный статус коммуникатора будет оказывать влияние на отношение испытуемых к сообщению, что и произошло на самом деле. Влияние произошло из-за близости социальной категории, например, рабочим была важна новость от «бригадира». Корреляция иногда была равна +0,88.

Плюс экспериментального исследования:

  • хороший контроль над переменными.

Вывод

Корреляция и эксперимент имеют определенные сильные стороны, поэтому они могут дополнять друг друга. В первую очередь их необходимо характеризовать как особенность организационного плана, который может использовать психолог для получения новых научных данных. Сбор первичной информации происходит с помощью определенных методов. Выявлены три основных:

  • опрос;
  • наблюдение;
  • анализ документов.

Перечисленные способы носят междисциплинарный характер, которые используют юристы, психологи, социологи, журналисты и т.д. Все остальные методы являются производными.

28. Виды корреляционных связей и виды корреляционных исследований.

Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи м-у несколькими (двумя и более) переменными. В психологии в качестве переменных могут выступать психические свойства, процессы, состояния и др.

«Корреляция» в прямом переводе означает «соотношение». Если изменение одной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреляции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу о причинно-следственной связи переменных.

Различают несколько интерпретаций наличия корреляционной связи между двумя измерениями:

1. Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно соответствует уровню другой. Примером является закон Хика: скорость переработки ин-фы пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример: корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

2. Корреляция, обусловленная 3-й переменной. 2 переменные (а, с) связаны одна с другой через 3-ю (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитивности, если есть R (а, b) и R (b, с), то R (а, с). Примером подобной корреляции является установленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уровнем доходов. Если бы такое исследование проводилось в сегодняшней России, то результаты были бы иными. Очевидно, все дело в структуре общества. Скорость опознания изображения при быстром (тахистоскопическом) предъявлении и словарный запас испытуемых также положительно коррелируют. Скрытой переменной, обусловливающей эту корреляцию, является общий интеллект.

3. Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной.

4. Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки. Представим себе, что выборка, которую мы будем обследовать, состоит из двух однородных групп. Например, мы хотим выяснить, связана ли принадлежность к определенному полу с уровнем экстраверсии. Считаем, что «измерение» пола трудностей не вызывает, экстраверсию же измеряем с помощью опросника Айзенка. У нас 2 группы: мужчины-математики и женщины-журналистки. Неудивительно, если мы получим линейную зависимость между полом и уровнем экстраверсии—интроверсии: большинство мужчин будут интровертами, большинство женщин — экстравертами.

Основные типы корреляционного исследования.

1. Сравнение двух групп. Этот план лишь условно можно отнести к корреляционным исс-ям. Применяется для установления сходства или различия двух естественных или рандомизированных групп по выраженности того или иного психологического свойства или состояния.

2. Одномерное исследование одной группы, в разных условиях. План этого исследования аналогичен предыдущему. Но по своей сути он близок к эксперименту, так как условия, в которых находится группа, различаются. Главные артефакты этого плана — кумуляция эффектов последовательности и тестирования. Кроме того, искажающее влияние на результаты может оказывать временной фактор (эффект естественного развития). Схема: А О1 В О2 , где А и В — разные условия. Испытуемые могут отбираться из генеральной популяции случайным образом или представлять собой естественную группу. Обработка данных сводится к оценке сходства между результатами тестирования в условиях А и В.

3. Корреляционное исследование попарно эквивалентных групп. Этот план используется при исследовании близнецов методом внутрипарных корреляций. Дизи-готные или монозиготные близнецы разбиваются на две группы: в каждой — один близнец из пары. У близнецов обеих групп измеряют интересующие исследователя психические параметры. Затем вычисляется корреляция между параметрами (О-корреляция) или близнецами (Р-корреляция). Существует множество более сложных вариантов планов психогенетических исследований близнецов.

4. Для проверки гипотезы о статистической связи нескольких переменных, характеризующих поведение, проводится многомерное корреляционное исследование. Оно реализуется по следующей программе. Отбирается группа, которая представляет собой либо генеральную совокупность, либо интересующую нас популяцию. Отбираются тесты, проверенные на надежность и внутреннюю валидность. Затем группа тестируется по определенной программе.

Основные артефакты, которые возникают в ходе применения этого плана: а- Эффект последовательности — предшествующее выполнение одного теста может повлиять на результат выполнения другого (симметричный или асимметричный перенос). б-2. Эффект научения — при выполнении серии различных тестовых испытаний у участника эксперимента может повышаться компетентность в тестировании. в- Эффекты фоновых воздействий и «естественного» развития приводят к неконтролируемой динамике состояния испытуемого в ходе исследования.

г- Взаимодействие процедуры тестирования и состава группы проявляется при исследовании неоднородной группы: интроверты хуже сдают экзамены, чем экстраверты, «тревожные» хуже справляются со скоростными тестами интеллекта. Для контроля эффектов последовательности и переноса следует пользоваться тем же приемом, что и при планировании экспериментов, а именно — контрбалансировкой.

5. Структурное корреляционное исследование. От предшествующих вариантов эта схема отличается тем, что исследователь выявляет не отсутствие или наличие значимых корреляций, а различие в уровне значимых корреляционных зависимостей между одними и теми же показателями, измеренными у представителей различных групп.

6. Лонгитюдное корреляционное исследование. Лонгитюдное исследование — вариант квазиэкспериментальных исследовательских планов. Воздействующей переменной психолог, проводящий лонгитюдное исследование, считает время. Оно является аналогом плана тестирования одной группы в разных условиях. Только условия считаются константными. Результатом любого временного исследования (в том числе и лонгитюдного) является построение временного тренда измеряемых переменных, которые могут быть аналитически описаны теми или иными функциональными зависимостями.

Лонгитюдное корреляционное исследование строится по плану временных серий с тестированием группы через заданные промежутки времени.

7. Структурное лонгитюдное исследование отличается от простого лонгитюда тем, что нас интересует не столько изменение центральной тенденции или разброса какой-либо переменной, сколько изменение связей между переменными. Такого рода исследования широко распространены в психогенетике.

Для справки

Корреляция – степень, теснота и направление связи двух переменных.

Коэффициент корреляции – это число, выражающее меру (силу, тесноту и направление) связи между двумя переменными.

Метод корреляционного анализа – общенаучный метод исследования, позволяющий выявить меру связи между двумя изучаемыми характеристиками, явлениями или событиями.

Метод корреляционного анализа – общенаучный метод исследования, позволяющий выявить степень связи (зависимости, сопряженности) между двумя изучаемыми характеристиками, действиями или событиями. Сначала два интересующих фактора измеряют. Затем используют специальный статистический прием для определения характера связи.

Силу и направление связи можно выразить в виде коэффициента корреляции – числа, находящегося в пределах от +1,00 до -1,00. Если это число равно или близко нулю, зависимость между двумя измеряемыми величинами слабая или отсутствует. Если корреляция равна +1,00, имеет место абсолютная положительная связь, если она равна -1,00, обнаружена абсолютная отрицательная связь. Корреляции в психологии редко бывают абсолютными. Но чем ближе коэффициент к +1,00, тем сильнее связь.

Положительная корреляция показывает, что увеличение одного показателя сопровождается увеличением другого и наоборот. Существует положительная корреляция м-у успеваемостью в средней школе и успеваемостью в вузе; учащиеся, к-е лучше занимаются в школе имеют более высокую успеваемость и в вузе.

При отрицательной корреляции увеличение первой величины связано с уменьшением второй. Можно предположить, что учащиеся, которые проводят перед телевизором много часов получают более низкие отметки, чем те, кто посвящает этому занятию немного времени. Свидетельствует ли это о том, что просмотр слишком большого числа телепередач является причиной худшей успеваемости?

Корреляции и причинность. Корреляционные исследования позволяют выявить связь, однако они не указывают на ее направление, т.е. причинность. Например, может оказаться, что больше времени перед телевизором проводят учащиеся, не испытывающие интереса к изучаемым предметам. Если это так, тогда и отсутствие старания в учебе, и более низкие отметки являются следствием незаинтересованности, а не чрезмерного увлечения просмотром телепередач. Кажущаяся связь одной вещи с другой не означает, что между ними существует причинно-следственная зависимость.

Выявление причинно-следственной связи между двумя феноменами возможно с помощью единственного метода – эксперимента.

Корреляционное исследование. Психология развития [Методы исследования]

Читайте также

Исследование восприятия

Исследование восприятия Для исследования восприятия используются клинические и экспериментально-психологические методы. Основными ситуациями, в которых используется клинический метод, являются следующие: 1) определение состояния болевой и тактильной

Исследование 1[19]

Исследование 1[19] ИспытуемыеВ исследовании приняли участие 58 человек (студенты-психологи, средний возраст 18,3 года, SD = 1,1).Тесты и заданияЭкспериментальное задание. Задание состояло из трех частей. В первой части («кодирование») опыта испытуемому предлагается отвечать на 3

Исследование 2[20]

Исследование 2[20] ИспытуемыеВ эксперименте приняли участие 54 студента 1–3 курсов Московского государственного лингвистического университета, средний возраст составил 18,4 года (SD = 1,1).Тесты и заданияЭкспериментальное задание. На первом этапе осуществлялось кодирование

Исследование 3[21]

Исследование 3[21] ИспытуемыеВсего в эксперименте участвовал 131 человек – выпускники или учащиеся ИП РАН, ГАУГН, МГППУ, МПГУ, в основном – психологических факультетов. Средний возраст 19.5 лет; SD = 1,5. 88 % выборки составили девушки.Процедура эксперимента и стимульный

Исследование

Исследование ? Мешворкеры могут помочь обычным гражданам озвучить направление изменений, которые они ценят, поддерживая отчётливое осознание ресурсов, ценностей и способностей, которые они переживают в качестве своих реалий в изменяющемся мире.? Мешворкеры могут

Исследование

Исследование 1. Сознательный подход к интегральному сбору данных открывает больше, чем прочие методологические подходы. Поскольку интегральные системы координат предоставляют целостносистемные контрольные списки для сбора данных и общий язык для интеграции

Терапевтическое исследование

Терапевтическое исследование Мне позвонила мать, желавшая привести ко мне на консультацию своего двенадцатилетнего сына Кима. Выяснилось, что у Кима были разнообразные поведенческие проблемы дома и в школе. Его плохое поведение привело к тому, что его перевели из

Исследование

Исследование Материал и методыМатериалом для исследования мне послужили близкие знакомые и друзья, а также известные общественные деятели и выдающиеся личности прошлых лет. Кроме того, на первом этапе были обследованы три тысячи студентов колледжей, что позволило

Корреляционное исследование

Корреляционное исследование В главе 1 я упомянул несколько актуальных, социально значимых вопросов, для решения которых оказались бы ценными исследования в области психологии развития. Приведем в качестве примера корреляционные исследования одного из таких вопросов.

Полевое исследование

Полевое исследование Джейн Чен была студенткой Стэнфордской школы дизайна и посещала курс «Доступный дизайн». Однажды слушателям предложили задание – разработать детский инкубатор, который можно было бы продавать всего за 1 % от стандартной стоимости в 20 тысяч

5) Исследование препятствий?

5) Исследование препятствий? Какие трудности могут мне встретиться на пути? Как я буду их устранять? Как я себябуду вести, чтоб избегать трудностей, чтобы достижение цели было наиболееэкологичным и

СЕКСОЛОГИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

СЕКСОЛОГИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ В медицине используются два диагностических орудия: анамнез и обследование. При диагностике пациента с сексуальными расстройствами мы используем те же самые орудия. Однако в секс-терапии при обследовании пациента нельзя, в первую очередь,

Стадия 1: Исследование

Стадия 1: Исследование Прихожанин. По мере того как Марта беседовала с Крис о своих чувствах, мыслях и жизненном опыте, она стала лучше понимать источник и природу своего беспокойства. Марта стала осознавать, как сильно она беспокоилась о своих детях и каким сильным было

Глава 6. Методы социальной психологии — Мегаобучалка

 

Этапы социально-психологического исследования.Первое, с чего необходимо начинать социально-психологическое исследование, — это составление его программы, включая и соответствующий план работы.

Первый шаг на данном пути состоит в выборе темы исследования. Желательно определить эту тему как можно более четко. Выбор той или иной темы бывает обусловлен собственным опытом исследователя или его контактами с коллегами, включая чтение специальной литературы. Порой исследователь задумывается над какой-либо теорией, которая, как ему кажется, недостаточно объясняет определенные факты, и принимает решение внести туда бОльшую ясность.

Теория — это система положений, объясняющих, каким образом и почему те или иные явления связаны между собой. Как отмечает американский психолог Франзой, самый главный вопрос для исследователя состоит в том, насколько точно данная теория может предсказать поведение. Кроме того, необходима «внутренняя согласованность» теории, то есть не должно быть никаких логических несоответствий теоретических идей. Третья черта хорошей теории заключается в том, что она должна быть экономичной, иначе говоря, содержать только те принципы или положения, которые необходимы для объяснения рассматриваемого феномена. Наконец, четвертым и самым важным свойством хорошей теории является ее фертильность (плодородие) — способность захватывать воображение ученых в такой степени, что идеи этой теории находят проверку и распространение при объяснении широкого разнообразия социального поведения.

Далее осуществляется поиск соответствующей научной литературы и ее анализ. Это делается для того, чтобы получить информацию об исследованиях или содержании научных трудов, посвященных рассматриваемой проблематике. Анализ этих данных позволяет наметить ход предстоящего исследования. Во многих случаях первый и второй этапы последовательной работы трудно отделить друг от друга. Так, порой психолог не может точно сформулировать тему своего исследования, пока не осуществит соответствующий литературный поиск. Когда информация, относящаяся к изучаемой теме, освоена исследователем в достаточной степени, он обращается к формулированию гипотез. Под гипотезой имеется в виду вытекающее из теории предположение для предварительного объяснения явлений. Гипотезы представляют собой логическое следствие определенной теории. Исследователю необходимо формулировать такие гипотезы, которые затем можно проверить эмпирически.



Следующий этап — выбор исследовательского плана. Обычно выделяют два основных типа исследований, используемых в социальной психологии, — корреляционный и экспериментальный. Они различаются по характеру организации. Корреляционное исследование направлено на выявление взаимосвязи между двумя или большим количеством факторов. При этом исследователь не пытается манипулировать ни одним из этих факторов. В ситуации эксперимента он собирает данные с целью проверки своих гипотез в условиях, которые им контролируются. Таким образом, он имеет возможность манипулировать некоторыми факторами этой ситуации.

Выбор между корреляционным и экспериментальным планом зависит от того, где исследователь намерен проводить сбор информации: в обстановке естественной среды (в «поле») или в лаборатории, где окружающая среда контролируется. Большая часть лабораторных исследований проводится с помощью экспериментального метода. Большая же часть полевых исследований — корреляционные. По данным американских авторов, эксперимент сейчас используется примерно в 75% социально-психологических исследований. Подавляющая часть оставшихся 25% приходится на долю корреляционного метода. В отечественной социальной психологии, сравнительно с американской, соотношение между экспериментальным и корреляционными исследованиями выглядит скорее противоположным образом.

Завершив работу по определению плана исследования и его подготовке, можно приступать к сбору первичной информации. Есть три основных метода сбора данных: наблюдение, опросы и анализ различного рода документации (контент-анализ). Прямое наблюдение за различными поведенческими реакциями людей широко используется в экспериментальных исследованиях. Применение корреляционного метода обычно основано на данных опросов в форме анкет или интервью, а также документальной информации, содержащейся, например, в газетных и журнальных статьях, материалах судебных дел, переписей населения.

После того, как собраны первичные данные, исследователь обращается к их анализу. В современной социальной психологии этот этап требует знания статистических процедур и компьютерных программ. Итогом указанной выше работы является научный отчет.

Корреляционное и экспериментальное исследования.Корреляционное исследование предназначено для того, чтобы оценить взаимоотношение между двумя и более факторами, которые называются «переменными». Эти факторы не контролируются исследователем. Корреляционное исследование направлено на выявление того, есть ли связь между переменными. Когда одна переменная изменяет свою величину, что происходит с величиной другой переменной? Преимущество данного исследовательского подхода состоит в том, что он дает информацию о направлении и силе взаимосвязи между двумя переменными. Направление взаимосвязи между переменными A и B говорит исследователю, как они связаны (позитивно или негативно). Сила этой взаимосвязи может рассматриваться как степень точности, с которой вы можете предсказать величину какой-либо одной переменной, зная величину другой. Направление и сила взаимосвязи между двумя переменными характеризуется статистическим критерием, называемым коэффициент корреляции (r). Этот коэффициент может ранжироваться от +1,00 до -1,00. Так, в случае, если переменная A высока и переменная B высока, можно говорить о позитивной корреляции. Если переменная A высока, а переменная B низка, то мы имеем дело с негативной корреляцией. Наконец, если величина B никак не связана с величиной A, говорится об отсутствии корреляции.

В социально-психологических исследованиях полная корреляция не встречается. Здесь коэффициент корреляции редко превышает +0,60. Корреляции от +0,50 до +0,60 и выше рассматриваются как сильные, те, которые находятся между +0,30 и +0,50 — как умеренно сильные, ниже +0,30 или +0,20 — как довольно слабые. Главная причина, по которой корреляция в социально-психологических исследованиях редко превышает +0,60, состоит в том, что всегда имеется несколько факторов, детерминирующих поведение людей, их мнения и оценки.

Обращение исследователя к математической обработке данных предоставляет ему возможность использования различных подходов к вычислению коэффициента корреляции. В социально-психологических исследованиях широко используется коэффициент ранговой корреляции Спирмена (rs), так как он отличается универсальностью и простотой. Универсальность коэффициента ранговой корреляции состоит в том, что его можно применять к любым количественно измеренным или ранжированным данным. Простота этого метода позволяет вычислять корреляцию «вручную». Приведем пример корреляционного исследования.

Изучая особенности понимания роли мастера в производственной организации, Свенцицкий и Гительмахер получили множество оценочных суждений, данных работниками, находящимися на различных иерархических уровнях. Исследователи поставили вопрос о связи между оценками мастера «снизу» (рабочими), «сверху» (руководством цеха) и самооценкой данного мастера. Оценивались, например, такие качества личности мастера, как требовательность, настойчивость, уравновешенность, доброта, скромность, дисциплинированность, справедливость, оптимизм и др.

Обнаружена положительная корреляционная зависимость между самооценкой мастера и оценкой его рабочими (rs = +0,39). Положительная, но менее устойчивая связь была между самооценкой мастера и оценкой его вышестоящими руководителями (rs = +0,33). Ниже всего оказалась величина коэффициента корреляции между оценками мастера руководством цеха и рабочими (rs = +0,18).

Полученные коэффициенты корреляции можно интерпретировать следующим образом. Известны данные о связи между самооценкой личности и ее оценкой со стороны группы. Однако эта связь проявляется не во всех случаях. Самооценка любой личности не обязательно основывается на системе ценностей именно данной группы, в состав которой эта личность официально входит. Рассматриваемая самооценка может быть производной от других социальных ролей, связанных с принадлежностью этой личности к другой группе, являющейся референтной (то есть наиболее значимой) для нее. Поскольку самооценка мастера в несколько большей степени связана с оценками «снизу», чем с оценками «сверху», можно сделать вывод, что в данном случае рабочие участка играют для мастера более референтную роль, чем цеховые руководители. Что касается весьма низкого коэффициента корреляции между оценками мастера, данными рабочими и руководителями цеха, то это несоответствие уже отмечалось в исследованиях, проведенных сотрудниками кафедры и лаборатории социальной психологии Ленинградского университета (Свенцицкий). Еще раз подтверждается сделанный ранее вывод: рабочие и руководители цеха пользуются неодинаковыми основаниями при оценке мастера как официального руководителя. Так, по сравнению с руководителями, рабочие более дифференцированно подходят к оценке личности мастера. Они воспринимают своего мастера не только сквозь призму его деловых качеств, но главным образом в зависимости от его отношения к членам бригады.

Таким образом, был получен ряд выводов об особенностях восприятия и понимания личности и деятельности мастера в зависимости от социально-демографических и ролевых характеристик субъектов и объектов оценки.

Оценивая достоинства и недостатки корреляционного исследования, отметим следующее. Такой тип исследования особенно эффективен тогда, когда речь идет о сборе большого числа данных. Результаты корреляционного исследования часто служат питательной почвой для идей и гипотез, которые более детально могут быть изучены экспериментальным путем. Главный недостаток корреляционного исследования состоит в том, что оно не позволяет окончательно определить причину взаимосвязи между двумя переменными. При проведении эмпирического исследования, кроме знания силы и направления взаимосвязи, крайне ценной является информация о том, какая именно переменная вызвала изменения другой.

Экспериментальное исследование направлено на то, чтобы выявить взаимосвязь причины и следствия. Исследователь, проводящий эксперимент, манипулирует какой-либо переменной, предъявляемой испытуемым, и затем наблюдает этот эффект применительно к другой переменной, с которой не производится никаких манипуляций. Переменная, которой манипулируют, называется независимой переменной.Именно она подвергается экспериментальной проверке как возможная причина изменений, которые могут произойти с другой переменной. Другая переменная, которая изменяется, рассматривается как эффект манипулируемых изменений с независимой переменной и называется зависимой переменной.После того как испытуемые подверглись воздействию независимой переменной, исследователь каким-либо образом собирает информацию об их поведенческих и вербальных реакциях, чтобы определить, влияет ли эта переменная предполагаемым образом на независимую переменную. Если это именно так, исследователь может на экспериментальной основе заключить, что независимая переменная является причиной изменений зависимой переменной.

В качестве примера обратимся к исследованию Семеновой, проведенному в студии телевидения и посвященному выявлению роли социального статуса коммуникатора на восприятие информации реципиентами. Задача эксперимента состояла в том, чтобы установить характер влияния социального статуса коммуникатора (независимая переменная) на отношение к его сообщению (зависимая переменная). Данный эксперимент по своей форме носил естественный характер. На телестудию были приглашены желающие совершить экскурсию. До ее начала этим людям (без специального предупреждения, под удобным предлогом) показывалась видеозапись экспериментального выпуска «Теленовостей». Экскурсанты полагали, что смотрят передачу, транслируемую в эфир. Одно из сообщений выпуска, а именно информацию о спуске нового судна, читал диктор студии в гриме, но перед каждой новой группой экскурсантов его представляли по-разному: то в качестве ученого, то в качестве журналиста, то как генерального конструктора завода, то как бригадира отличившейся бригады. Грим во всех случаях был одинаков. Постоянным оставалось и содержание сообщения. Численность экспериментальных групп колебалась от 20 до 30 человек. Всего выборка испытуемых насчитывала 667 человек (из них мужчин — 291, женщин — 376). В состав испытуемых входили рабочие, служащие, инженерно-технические работники, интеллигенция. После просмотра выпуска «Телевизионных новостей» испытуемым объясняли истинную цель их приглашения на студию и предлагались анкеты для заполнения.

Полученные данные подтвердили предположение о том, что социальный статус коммуникатора оказывает влияние на отношение испытуемых к его сообщению. Во-первых, на признание значимости для испытуемых того или иного социального статуса коммуникатора влияет близость социальных категорий коммуникатора и аудитории. Так, для рабочих высокозначимым оказалось сообщение «бригадира», для интеллигенции — сообщение «ученого». Для рабочих, служащих и частично инженерно-технических работников более велико влияние социального статуса коммуникатора на формирование определенного (в данном случае положительного) отношения к содержанию сообщения. Среди лиц этих категорий наблюдается совпадение интереса к сообщению и его одобрения со значимостью социального статуса коммуникатора. Результаты корреляционного анализа показали, что в ряде случаев между оценками коммуникатора и запоминанием переданной им информации отмечается тесная связь (коэффициент корреляции rs порой доходит до +0,88). Эти данные позволили также вывести заключение, важное для практики, а именно: у определенной части аудитории посредством выбора коммуникатора можно вызывать соответствующее отношение к передаваемой им информации.

Главное преимущество лабораторного эксперимента состоит в том, что обе переменные могут быть хорошо проконтролированы. Если эксперимент проведен с надлежащей точностью, то любое несоответствие в реакциях испытуемых, находящихся в различных обстоятельствах, должно быть обусловлено именно различиями этих обстоятельств.

Заключая рассмотрение корреляционного и экспериментального исследований, отметим, что каждое из них имеет свои сильные стороны, в ряде случаев оба типа исследований могут выступать как взаимодополняющие. Корреляционное и экспериментальное исследования характеризуют, в первую очередь, особенности организационного плана, которым может руководствоваться социальный психолог в поисках новых научных данных. Сбор первичной информации может при этом осуществляться посредством ряда методов. Имеются три основных метода сбора первичных эмпирических данных — наблюдение, опросы и анализ документов. Все другие «методы» или методики, как бы они ни назывались, являются лишь различными производными от них. Однако, как отмечает Ядов, техника применения методов сбора первичной информации столь многообразна, что некоторые модификации приобрели статус самостоятельных методов. Например, тестирование имеет свои традиции использования в социальной психологии. По форме, тестирование — это стандартизированный опрос с целью получения определенной информации о личности, ее оценки и соответствующего отбора. Указанные методы сбора первичной информации имеют междисциплинарный характер и в различных модификациях используются в социальных исследованиях для получения эмпирических данных представителями различных наук — педагогами, психологами, социологами, экологами, экономистами, этнографами, юристами.

Наблюдение. Древнейшим научным методом, к которому обратился человек для познания окружающего мира, является наблюдение. Это преднамеренное и целенаправленное восприятие явлений окружающей среды с целью сбора данных определенного рода. В социальной психологии метод наблюдения издавна используется с целью изучения человеческого поведения, включая групповые процессы. При этом наблюдение применимо как в лабораторных условиях, так и в естественной социальной среде. В первом случае имеется в виду экспериментальное исследование, когда для группы создаются искусственные условия, и задача наблюдателя состоит в том, чтобы фиксировать реакции членов группы в этих условиях (нередко с помощью различных технических средств).

В лабораторном эксперименте, например, поведение может регистрироваться посредством категорий, которые разработал американский психолог Бэйлз при анализе процессов взаимодействия в группе. Он выделил стандартизированный набор категорий для классификации особенностей взаимодействия в группе, независимо от ее состава и функций. Данные категории являются взаимно исключающими, представляя в совокупности логически исчерпывающую систему возможного взаимодействия членов группы (рис. 15). Задача наблюдателя, вооруженного этой системой категорий, состоит в том, чтобы классифицировать каждый поведенческий акт члена группы в соответствии с одной из данных двенадцати категорий. Единицей наблюдения, по Бэйлзу, является «малейший различимый сегмент вербального или невербального поведения, который может классифицировать наблюдатель». Так, простое предложение является отдельной единицей наблюдения, сложное предложение всегда содержит более, чем одну единицу наблюдения. Поскольку невербальное поведение является непрерывным и не может быть легко разбито на отдельные единицы, то наблюдателю предписывается оценивать поведение каждого члена группы в интервале одной минуты и так далее в течение всего процесса взаимодействия в группе. Для получения детальной картины взаимодействия в группе требуется не один, а несколько наблюдателей, сферы внимания которых разделены определенным образом.

 

Рис. 15. Система категорий, используемых при наблюдении за процессами взаимодействия в группе (по Бейлзу).

 

В тех случаях, когда используется ряд категорий, в соответствии с которыми фиксируются реакции индивидов, наблюдение называется стандартизированным (или структурным). Порой такая исследовательская техника называется контролируемым наблюдением. Главное отличие этой техники от наблюдения неконтролируемого состоит в том, что в последнем случае исследователь руководствуется лишь самым общим планом. При этом главная исследовательская задача — получить впечатление о той или иной ситуации в целом. Поэтому неконтролируемое наблюдение обычно используется на начальных стадиях исследования с целью уточнения темы, выдвижения гипотез, определения возможных типов поведенческих реакций для последующей их стандартизации. Контролируемое наблюдение, наоборот, обычно используется как основной метод сбора первичной информации.

Главный недостаток метода наблюдения (особенно в лабораторных ситуациях) состоит в том, что присутствие исследователя влияет на поведение изучаемых им лиц. Это обстоятельство надо принимать в расчет при регистрации и интерпретации данных, собранных подобным образом. Чтобы минимизировать влияние наблюдателя, иногда испытуемые помещаются в специальную комнату с односторонним видением (метод Гезелла). Такая комната хорошо освещена и отделена большим зеркалом без закрашенной амальгамы от другой комнаты, погруженной в темноту, где находится наблюдатель. Испытуемые видят лишь зеркало, а наблюдатель может видеть все, что происходит в освещенной комнате. Скрытые в ней микрофоны позволяют также воспринимать слова и шумы.

Особыми преимуществами обладает наблюдение в естественной среде (полевое). При этом люди, выступающие объектами наблюдения, заняты своей повседневной деятельностью, не подозревая о проявлении к ним исследовательского внимания. Например, наблюдение за ходом митинга может иметь целью фиксацию ответов выступающих на определенные заявления, сделанные другими участниками митинга. В качестве примера использования полевого наблюдения обратимся к работе Никифорова, который изучал межличностное общение в двух киносъемочных группах. В период создания фильма наблюдатель находился на съемочной площадке, но присутствие одного-двух не занятых непосредственно в съемке лиц здесь привычно и не вызывает отклонений от естественного поведения всех участников данной ситуации. На основе предварительного неконтролируемого наблюдения в первые съемочные дни, а также ряда интервью были выделены определенные единицы наблюдения и разработана стандартизированная схема для фиксации данных. Были выявлены особенности межличностного общения в двух киносъемочных группах. Обнаружено также, какие именно конкретные действия участников киносъемки вызывают дисфункциональное межличностное напряжение в группе, к каким последствиям это приводит и каковы пути решения данной проблемы.

При полевом исследовании ценную информации можно получить, используя предложенное Кузьминым наблюдение в значимых ситуациях. Такой прием требует предварительной работы исследователя по выявлению действительно значимых для изучаемой группы ситуаций. В производственной группе, например, это может быть наблюдение за реакциями на изменение норм выработки, сверхурочные работы, приход нового руководителя и т. д.

Как уже отмечалось, одной из главных трудностей, которую необходимо преодолеть при использовании метода наблюдения, является непроизвольное влияние наблюдателя на людей, выступающих в качестве объектов исследовательского интереса. Подобное влияние отсутствует при использовании так называемого включенного (участвующего) наблюдения. При этом экспериментатор включается инкогнито в группу интересующих его лиц как равноправный член.

Первым известным случаем использования включенного наблюдения является исследование американского социолога Андерсона, собравшего в начале 20-х гг. XX в. в США большой материал о жизни бродяг. Сам исследователь некоторое время бродяжничал, то есть вел такой же образ жизни, как люди, оказавшиеся на дне общества, за которыми он наблюдал.

Своеобразным ориентиром в американских социальных исследованиях считается работа, проведенная Гоффманом в одной из психиатрических клиник. Он использовал включенное наблюдение, чтобы посещать больничные палаты и выявить картину повседневной жизни персонала клиники и ее пациентов. Поскольку большая часть литературы о пациентах психиатрических клиник написана с точки зрения медиков, Гоффман рассудил, что она имеет характерную предвзятость и выдвинул гипотезу, что обстановка клиники является важным параметром в сознании пациента. Он предположил, что в любой группе лиц, живущих в контролируемой замкнутой среде, будет развиваться своеобразная «скрытая», закулисная жизнь. Гоффман хотел исследовать эту «скрытую» жизнь и описал различные способы, которые используют пациенты, чтобы лично контролировать свой образ жизни, прибегая для этого к сделкам с персоналом клиники и его обману. Гоффман предпринял попытку показать, что традиционные взаимоотношения между врачом и пациентом не могут сохраниться в реальных условиях госпитализации.

Исследователь устроился на работу в психиатрическую клинику преподавателем лечебной физкультуры и получил возможность легко и ненавязчиво общаться с пациентами и персоналом. Среди пациентов особенно его интересовали те, которые госпитализировались неоднократно. То, что Гоффман выступает в роли исследователя, было известно лишь нескольким лицам из администрации. В течение целого года он проводил свои наблюдения. Итогом стали исследовательские данные о том, как социальные взаимоотношения в подобных учреждениях влияют на образ «Я» пациента и уход за ним.

У нас метод включенного наблюдения использовал Ольшанский, изучавший социальные ценности в рабочих бригадах. Исследователь в течение нескольких месяцев проработал на одном из московских заводов слесарем-сборщиком. Личный опыт и производственная квалификация позволили Ольшанскому войти в коллектив цеха в качестве рядового рабочего. Ему удалось быстро установить дружеские отношения с рабочими, бывать у них дома и т. д. Они не подозревали, что имели дело с исследователем. Другие члены исследовательской группы опрашивали рабочих посредством анкетирования. Полученные при этом данные дополнялись материалами включенного наблюдения.

К этому методу обращался также Алексеев на разведывательном этапе изучения проблем сельской молодежи. Ему довелось быть рабочим-арматурщиком на строительстве стеклотарного завода в одном из украинских сел. Эта работа не требовала особой профессиональной подготовки. Исследователь выступал в роли сезонника, преследующего материальный интерес и решившего поработать половину своего отпуска, чтобы во второй половине как следует отдохнуть. Задача наблюдения состояла в том, чтобы уловить общую атмосферу, настроение коллектива строителей, язык и стиль повседневного общения, отношение к труду, выраженное в поступках, а не в словесных заявлениях и т. п. Материалы включенного наблюдения позволили подтвердить и уточнить гипотезы исследования, выдвинуть ряд дополнительных. Они также использовались при разработке вопросника для интервью, куда были включены тестовые и ситуационные вопросы, учитывающие конкретную обстановку.

Наряду с очевидными преимуществами включенного наблюдения, дающего исследователю возможность посмотреть «изнутри» на изучаемую им совокупность лиц, нельзя не отметить и возникновения существенных проблем при использовании этого метода. Прежде всего здесь требуется определенное искусство со стороны наблюдателя, который должен естественным образом, не вызывая никаких подозрений, войти в круг изучаемых им людей. При этом возникает опасность непроизвольной идентификации наблюдателя с позициями исследуемой популяции. Иначе говоря, наблюдатель может в такой степени вжиться в роль члена изучаемой группы, что рискует стать скорее ее сторонником, нежели беспристрастным исследователем. Использование включенного наблюдения порождает определенные моральные проблемы. С этической точки зрения считается весьма уместным для наблюдателя по окончании исследования раскрыть свою подлинную научную роль (Алексеев).

Основное достоинство метода наблюдения состоит в том, что он позволяет получать сведения о реальном поведении людей в тот самый момент, когда данное поведение осуществляется. Ограниченность этого метода обусловлена невозможностью проводить наблюдение (тем более стандартизированное) за большими группами лиц. Кроме того, использование наблюдения требует больших затрат времени. Обычно этот метод в социально-психологическом исследовании применяется в сочетании с другими методами сбора первичной информации.

Методы опроса. Опросы относятся к числу наиболее распространенных методов сбора первичной информации в социально-психологических исследованиях. Цель опроса состоит в получении информации об объективных и (или) субъективных (мнения, настроения) фактах со слов опрашиваемых (респондентов).

Сбор первичной информации путем опросов получил сравнительно широкое распространение среди социологов, экономистов, этнографов и психологов еще в прошлом веке. Все разнообразие методов опроса можно свести к двум основным типам: 1) опрос «лицом к лицу» — интервьюирование; 2) заочный опрос — анкетирование.

Интервью представляет собой вербальное взаимодействие, в котором один человек (интервьюер) стремится получить информацию от другого человека (опрашиваемого, респондента) или группы лиц. В случае применения группового интервью несколько человек обсуждают поставленные интервьюером вопросы. Такое интервью обычно используется как способ сбора информации о мнениях, настроениях, установках группы в целом и может служить источником гипотез.

Анкета — вопросник, составленный определенным образом в соответствии с целями исследования. Используемая в заочном опросе анкета предназначена для самостоятельного заполнения и распространения по почте, через массовую печать, с помощью специальных людей — анкетеров.

Одним из первых обратился к анкете в психологическом исследовании Гальтон с целью изучения происхождения умственных качеств и условий развития ученых. На вопросы его подробной анкеты ответили 100 крупнейших английских ученых второй половины XIX века. Полученные данные были проанализированы и изложены Гальтоном в монографии «Английские люди науки, их природа и воспитание». Пионерами применения анкетного метода в психологии являлись также Бине во Франции и Холл в США, основные работы которых относятся к концу XIX — началу XX вв. Бине прибегал к анкетированию для исследования интеллекта детей, а Холл — для изучения психологических особенностей детского и юношеского возраста. В это же время анкетный опрос как метод психологических и педагогических исследований стал применяться и в России.

Устный опрос является методом, традиционным для психологических исследований, и издавна используется психологами различных научных школ и направлений. Во всяком случае, даже исследователи, старающиеся базировать свои выводы на экспериментальных данных, порой вынуждены в той или иной мере прибегать к получению дополнительной информации со слов испытуемых.

Обширная практика использования опросов в разнообразных формах показывает, что они дают исследователю информацию, которую невозможно получить иным образом. Однако опросам как методам сбора первичной информации свойственна и известная ограниченность. Их данные во многом основаны на самонаблюдении опрашиваемых. Они нередко свидетельствуют, даже при условии полной искренности со стороны опрашиваемых, не столько об их подлинных мнениях и настроениях, сколько о том, какими они их изображают. В то же время существует множество таких социально-психологических явлений, изучение которых невозможно без использования опросов. Так, получение информации о мнениях, чувствах, мотивах, отношениях, интересах чаще всего осуществляется посредством опросов в той или иной форме. При этом данные опросов могут отражать явления, относящиеся не только к настоящему времени, но также к прошедшему и будущему. Глубина, полнота и достоверность ответов зависят от способности опрашиваемого наблюдать за самим собой и адекватно излагать переживаемое.

Общепризнанная среди психологов точка зрения состоит в том, что данные самонаблюдения представляют собой важный материал для исследователя. Рубинштейн подчеркивает: «Высказывания субъекта — показания его самонаблюдения — должны быть взяты не как совокупность положений, заключающих в себе готовую истину о субъекте, а как более или менее симптоматические проявления, истинная природа которых должна быть выявлена исследователями в результате их сопоставления с соответствующими объективными данными.».

Имеющийся опыт проведения социально-психологических исследований показывает, что опросы могут играть позитивную роль при условии сопоставления полученной информации с результатами анализа данных официальной и личной документации, материалов наблюдения. Необходимо только избегать абсолютизации методов опроса, использования их там, где нужны другие методы сбора первичной информации. Область применения опросов в социально-психологических исследованиях довольно обширна. Так, на ранних стадиях исследования с целью уточнения его проблематики и выдвижения гипотез используется интервьюирование. Опрос в той или иной форме может выступать как основное средство сбора первичной информации. При этом особое значение приобретает стандартизация методики опроса. Если программа исследования предусматривает экспериментальную процедуру, опрос может использоваться с целью выявления основных критериев экспериментальной и контрольной групп, как до начала эксперимента, так и после его окончания. Опрос служит также для уточнения, расширения и контроля данных, полученных другими методами.

Выделяют два основных вида интервью, используемых в социально-психологических исследованиях. В стандартизированном интервью формулировки вопросов и их последовательность определены заранее, они одинаковы для всех опрашиваемых. Методика нестандартизированного интервью, наоборот, характеризуется гибкостью и варьируется в широких пределах. Здесь интервьюер руководствуется лишь общим планом интервью и в соответствии с конкретной ситуацией формулирует вопросы. Каждому из этих видов интервью присущи свои преимущества и недостатки. Так, использование стандартизированного интервью сводит до минимума ошибки при формулировании вопросов, и в итоге полученные данные более сравнимы друг с другом. Однако несколько «формальный» характер опроса затрудняет контакт между интервьюером и опрашиваемым. Нестандартизированное интервью, позволяя задавать дополнительные вопросы, обусловленные данной ситуацией, по форме приближается к обычной беседе и вызывает более естественные ответы. Основной недостаток такого интервью состоит в трудностях сопоставления полученных данных вследствие вариаций в формулировках вопросов.

Многими достоинствами двух указанных видов личного опроса обладает полустандартизированное или «фокусированное» интервью, в котором используется так называемый «путеводитель» интервью с перечнем как строго необходимых, так и возможных вопросов. Исходным пунктом такого интервью является включение будущих респондентов в ситуацию, основные компоненты которой до этого проанализированы исследователем. Например, группа лиц просматривает кинофильм или телепрограмму, участвует в социально-психологическом эксперименте. Предварительный исследовательский анализ позволяет составить «путеводитель интервью», вопросы которого фокусированы на впечатлениях людей, помещенных в данную ситуацию. Основные вопросы должны быть заданы каждому опрашиваемому. Необязательные вопросы (подвопросы) используются или исключаются интервьюером в зависимости от ответов опрашиваемого на основные вопросы. Эта методика дает интервьюеру возможность различных вариаций в рамках «путеводителя». Полученные таким образом данные более сопоставимы.

Выбор исследователем того или иного варианта интервью зависит от уровня изученности проблемы, целей исследования и его программы в целом. Применение стандартизированного интервью целесообразно в том случае, когда необходимо опросить большое количество людей (несколько сотен или тысяч) и затем подвергнуть полученные данные статистической обработке. Нестандартизированное интервью часто используется на ранних стадиях исследования, когда необходимо предварительное знакомство с изучаемой проблематикой.

Разнообразные по содержанию вопросы, используемые в анкетах и интервью, можно разделить на несколько типов.

1. Вопросы, выявляющие фактическую информацию о личности и социальном положении опрашиваемого. Это вопросы о возрасте, образовании, профессии, должности, доходе, заработной плате и т. п.

2. Вопросы, выявляющие факты поведения в прошлом или настоящем. Имеются в виду вопросы о тех или иных действиях как самого опрашиваемого, так и других лиц.

3. Вопросы, выявляющие мнение о фактах, отношениях, мотивы и нормы поведения. Получение достоверной информации в ответ на эти вопросы является наиболее трудным делом. Не секрет, что возможно существенное различие между ответом опрашиваемого на вопрос, что он сделал бы в такой-то ситуации, и его действит

Научно-исследовательская деятельность | СибГУ им. М.Ф. Решетнева

  • Исследование новых многофункциональных материалов – мультиферроиков для прогрессивной электронной компонентной базы в микроэлектронике: Отработана технология синтеза твердых растворов HoxMn1-xS. Проведен рентгеноструктурный анализ, найден линейный рост решеточной константы с увеличением концентрации ионов гольмия. Исследован химический состав соединений HoxMn1-xS методом рентгенофлуоресцентного анализа. Проведены измерения удельного электросопротивления и вольтамперных характеристик без поля и в магнитном поле. Обнаружен сдвиг температуры минимума электросопротивления образцов HoxMn1-xS в магнитном поле;

  • Физико-химические и технологические принципы плазменного напыления аморфных и нанокристаллических ферритов и композиций на их основе: Представлены экспериментальные исследования по применению нанокристаллических и аморфных ферритов в качестве мишеней для плазменного распыления. Рассмотрены различные варианты ослабления теплового воздействия плазменного потока на напыляемое покрытие. Установлено, что наиболее высокая эффективность управления тепловым состоянием покрытия достигается за счет отсоса разогретых газов в реакционной камере. Проведено экспериментальное исследование температурного поля напыляемых покрытий в зависимости от технологических параметров напыления: мощности дугового разряда, дистанции напыления, расхода порошка, производительности отсоса газов и др. Показано, что варьированием технологических параметров можно обеспечить такие условия напыления, при которых нагрев формируемого покрытия будет определяться пределами области температурной стабильности аморфной структуры. 2. Получены постоянные магниты на основе феррита бария с повышенными эксплуатационными характеристиками. Изучены особенности структурообразования в быстрозакаленных покрытиях высококобальтовых сплавов, полученных плазменным напылением. Установлено, что аморфное покрытие имеет характерную слоистую структуру с анизотропным распределением пор как по размеру, так и по объему материала. Исследовано спекание активированных при плазменной обработке ферритовых порошков. Исследовано влияние структурного состояния сплава на магнитные свойства напыленных покрытий. Изучено создание магнитных нанокомпозитов с 3D-структурой. Установлено, что технологический процесс изготовления массивных аморфных покрытий методом плазменного напыления сопровождается значительными структурными изменениями исходного сплава;

  • Статистические и гибридные модели оценивания показателей состояния экологических систем в условиях неоднородных данных дистанционного зондирования: Разработаны модификации гибридных систем распознавания образов в условиях неоднородных данных дистанционного зондирования, основанных на последовательных процедурах корректировки решающих функций и методов непараметрической статистики. Исследованы асимптотические свойства гибридных систем распознавания образов, определена зависимость их показателей эффективности от параметров последовательных процедур классификации и вида непараметрических моделей корректирующих функций. На этой основе предложена методика оптимизации гибридных систем распознавания образов. Для обеспечения их эффективности предложена и исследована непараметрическая оценка плотности вероятности типа Розенблатта – Парзена с неявно заданной ядерной функцией. Предложена оригинальная методика проверки гипотез о независимости случайных величин на основе непараметрических алгоритмов распознавания образов. Проведено сравнение эффективности методов оптимизации непараметрических оценок плотностей вероятности из условия минимума их среднеквадратических отклонений и максимума функций правдоподобия. Установлены условия компетентности предлагаемых методов оптимизации. Полученные результаты исследований развивают методику обработки данных дистанционного зондирования, основанной на проверке гипотез об их однородности, агрегировании получаемых результатов с привлечением дополнительной информации и синтезе алгоритмов принятия решений по спектральным данным. Для реализации этой методики используются новые непараметрические и гибридные алгоритмы автоматической классификации, проверки статистических гипотез о распределениях случайных величин и методы распознавания образов. На основе разработанной методики проведён анализ пространственно-временной динамика усыхания темнохвойных древостоев исследованы таежные леса Прибайкалья (хребет Хамар-Дабан) по данным съемки Landsat;

  • Алгоритмическое обеспечение автоматизированного проектирования высоконадежных систем анализа, поддержки и управления огневыми испытаниями жидкостных ракетных двигателей на базе самоконфигурируемых интеллектуальных информационных технологий: Разработано и исследовано алгоритмическое обеспечение для автоматизированного проектирования высоконадежных измерительных трактов путем виртуального дублирования и резервирования датчиков обратной связи методами интеллектуальных информационных технологий. Разработано и исследовано алгоритмическое обеспечение для автоматизированного проектирования самоконфигурируемых интеллектуальных информационных технологий постэкспериментальной обработки результатов огневых испытаний жидкостных ракетных двигателей;

  • Исследование магнитных гибридных наноструктур ферромагнитный металл/полупроводник для использования в перспективных устройствах спиновой электроники: Проведены исследования магнитотранспортных свойств гибридных структур и устройств на их основе. Проведены исследования явлений спин-зависимого транспорта на постоянном и переменном токах. Исследованы процессы спиновой инжекции в полупроводник, определены время жизни и длина диффузии спинового состояния в полупроводнике. Проведены исследования в диапазоне температур 2 – 350 K и магнитных полей до 9 Т в квазиравновесных и неравновесных условиях созданных СВЧ накачкой и оптическим излучением. Проведен анализ полученных экспериментальных данных и сделано описание моделей наблюдаемых магнитозависимых транспортных эффектов;

  • Совершенствование конструкций и методов проектирования систем приводов транспортно-технологических машин: Разработана теория зацепления планетарно-волнового редуктора с промежуточными телами качения, разработана 3-D модель редуктора в программном комплексе SOLID WORKS, произведен расчет кинематической точности передачи, напряженно-деформированного состояния элементов редуктора, разработан технический проект редуктора в системе КОМПАС. Разработан опытный образец безударного устройства и удержания и развертывания технологической системы оборудования космического аппарата на которое подана заявка на изобретение. Проведены и представлены экспериментальные исследования устройства активации с использованием пережигаемой нити. Усовершенствована конструкция экспериментального стенда для испытания и совершенствования элементов приводов транспортно-технологических машин. Разработана модель электродинамического линейного привода для тарировки пьезоэлектрических датчиков ускорений, разработана и адаптирована программная среда анализа вибродинамических процессов и в частности амплитудно-частотного анализа крутильных колебаний в трансмиссиях транспортно-технологических машин;

  • Разработка протокола безопасного обмена данными в распределенной информационно-вычислительной системе на основе технологии защиты с использованием движущейся цели: Разработаны алгоритмы аутентификации пользователя по логину и паролю, авторизации пользователей с использованием принадлежности пользователя к группам и его ролям в них, делегирования прав пользователя, полученных на основе аутентификации и авторизации, связанным с пользователем программным компонентам, определения динамического адресного пространства в распределенной информационно-вычислительной сети, метод построения канала безопасного обмена с использованием динамических характеристик, а также канала, защищенного от исследования злоумышленником, метод защиты от исследования программных компонентов распределенной информационно-вычислительной системы по технологии движущейся цели. Разработаны экспериментальный образец протокола безопасного обмена данными (ПБОД), лабораторный стенд для проведения экспериментального исследования ЭО ПБОД, Программы и методики проведения экспериментальных исследований (ЭИ) ЭО ПБОД. Проведены ЭИ ЭО ПБОД с применением лабораторного стенда.

  • Решение задач моделирования и проектирования сетчатых анизогридных элементов конструкций космических аппаратов: Проведено исследование новых анизогридных сетчатых структур, применимых для создания перспективных образцов космической техники. Разработанные методики позволяют проектантам осуществлять оптимальный подбор конструктивной схемы с выбором параметров сетчатой структуры различных конструктивных элементов КА.

  • Прикладные научные исследования для разработки имитационно-натурных исследовательских комплексов мощных бортовых энергетических установок и систем аккумулирования энергии космических аппаратов: Разработаны эскизная конструкторская документация, программы и методики испытаний,изготовлены экспериментальные образцы и проведены исследовательские испытания экспериментальных образцов основных подсистем ЭИНК. Изготовлен экспериментальный образец ЭИНК и проведены исследовательские испытания ЭИНК в автономном режиме и с использованием вторичного источника питания системы электропитания космического аппарата, проведена корректировка математических и имитационных моделей, программного обеспечения, разработаны руководство по эксплуатации ЭИНК и проекты технических заданий на ОКР.

  • Разработка методов проектирования и адаптивных технологий изготовления антенных рефлекторов из полимерных композиционных материалов для наземных систем связи C, X, Ku и Ka диапазонов:  Разработаны математические модели и методики инженерного проектирования антенных рефлекторов из ПКМ, учитывающие воздействие внешних деструктивных факторов. Разработана новая технология изготовления антенных рефлекторов из ПКМ с учетом воздействия внешних деструктивных факторов. Разработана технология нанесения радио отражающих покрытий стойких к воздействиям факторов окружающей среды для наземных рефлекторов Ka- диапазона из ПКМ. Разработана эскизная конструкторская документация для изготовления из ПКМ экспериментальных образцов антенных рефлекторов C, X, Ku и Ka- частотных диапазонов и специализированных технологических оснасток для их изготовления. Изготовлены технологические оснастки для изготовления антенных рефлекторов, а также экспериментальные образцы антенных рефлекторов C, X, Ku и Ka- частотных диапазонов, проведены комплексные испытания экспериментальных образов антенных рефлекторов на воздействие факторов внешней среды. Приведен анализ эффективности полученных результатов ПНИ в сравнении с современным мировым научно-техническим уровнем, оценка эксплуатационных свойств серии экспериментальных образов антенных рефлекторов.

  • Технологии создания высокоскоростных помехозащищенных спутниковых систем связи, основанных на использовании методов пространственной селекции и увеличения спектральной эффективности сигналов: Проведена сравнительная оценка эффективности существующих принципов, методов и средств в области командно-измерительных систем (КИС) наземного комплекса управления (НКУ) показала, что наиболее перспективным путем развития является применение АЦАР. Наземная станция КИС на основе АЦАР позволяет управлять одновременно несколькими космическими аппаратами (КА), в отличие от КИС, построенных с использованием параболических антенн, где каждая параболическая антенна формирует радиолинию для управления лишь одного КА. Проведен выбор и обоснованы варианты реализации цифрового диаграммообразования в АЦАР. Рассмотрены алгоритмы диаграммообразования и подавления помех в АЦАР и сделан обоснованный выбор в пользу метода без выделенного канала. При рассмотрении алгоритмов адаптации АЦАР сделан обоснованный выбор в пользу QR-преобразования. Предложенная архитектура треугольного систолического массива на основе метода треугольных комплексных вращений оптимизирована для реализации в сверхбольших интегральных схемах, позволяя эффективно выполнять операцию QR-разложения комплексных матриц с использованием только алгоритма CORDIC. По сравнению с систолической архитектурой, основанной на методе комплексных вращений Гивенса, предложенная архитектура может обеспечить выигрыш до 35% во времени вычисления QR-разложения. Осуществлен выбор методов калибровки приемных каналов АЦАР, обеспечивающих выравнивание группового времени запаздывания сигналов и определение взаимного положения ее элементов. Сделан вывод о перспективности способов компенсации частотных характеристик в цифровом виде после дискретизации колебаний. В то же время перенос значительной части функций в цифровую область позволяет реализовывать высокоточные и гибкие алгоритмы коррекции частотных характеристик, что повышает требования к производительности вычислительного блока. Разработан эскизный проект макета АЦАР и издана документация в составе:

                    Макет адаптивной цифровой антенной решетки. Пояснительная записка. ФЕИТ.657740.001.ПЗ;

                    Макет адаптивной цифровой антенной решетки. Схема электрическая структурная. ФЕИТ.657740.001.Э1.

  • Технология создания высокоточного определения навигационных параметров объектов в условиях действия помех различного происхождения с использованием спутниковой радионавигационной системы «ГЛОНАСС»: Решена задача совмещения режимов помехоподавления и определения пространственной ориентации на основе одной и той же антенной решетки. Проведена сравнительная оценка эффективности возможных направлений исследований, которая показала, что наиболее перспективным с точки зрения соотношения достоинств и недостатков является метод навигации, основанный на использовании адаптивных антенных решеток, реализующих функции «формирователя лучей» («beamformer»). Разработан высокоточный и устойчивый к воздействию помех различного вида метод измерения пространственной ориентации объектов навигации с использованием многоканальных ГНСС-приемников. Разработан метод повышения помехоустойчивости аппаратуры потребителей навигационной информации посредством комплексирования ГНСС-приемников и инерциальных датчиков. Проведено моделирование пространственных и угловых навигационных измерений в условиях воздействия помех различного вида в навигационном приемнике с адаптивной антенной решеткой. Разработана компьютерная модель адаптивной антенной решетки ГНСС-приемника, предназначенного для пространственных и угловых навигационных измерений в условиях воздействия помех различного вида и программная документация на нее и проведены экспериментальные исследования с представлением протоколов результатов исследований. Доработаны алгоритмы пространственного подавления помех различного вида по результатам исследований, проведенных на компьютерной модели адаптивной антенной решетки ГНСС-приемника. Разработано программное обеспечения ГНСС-приемника для высокоточного определения координат и пространственного положения связанного с ним объекта навигации в условиях воздействия помех различного вида. Разработана ЭКД макета ГНСС-приемника для высокоточного определения координат и пространственного положения связанного с ним объекта навигации в условиях воздействия помех различного вида и изготовлен макет ГНСС-приемника. Разработаны программы и методики экспериментальных исследований макета ГНСС-приемника для высокоточного определения координат. Разработана ЭКД стенда для экспериментальных исследований макета ГНСС-приемника. Изготовлен стенд для экспериментальных исследований макета ГНСС-приемника для высокоточного определения координат и пространственного положения связанного с ним объекта навигации в условиях воздействия помех различного вида. Проведены экспериментальные исследования макета ГНСС-приемника для высокоточного определения координат и пространственного положения связанного с ним объекта навигации в условиях воздействия помех различного вида, и по результатам экспериментальных исследований макета ГНСС-приемника доработано ПО и после этого были проведены экспериментальные исследования макета ГНСС-приемника с доработанным ПО. Выполнено обобщение результатов ПНИ, в том числе выполнена оценка полноты решения задач, достижения поставленных целей ПНИ и эффективности полученных результатов в сравнении с современным научно-техническим уровнем. Оценка эффективности полученных результатов в сравнении с современным научно-техническим уровнем показала, что достигнутый уровень научно-технических разработок сопоставим с мировым уровнем разработок в области применения ГНСС-приемников для навигационного обеспечения народохозяйственных и военных объектов. Разработан Проект технического задания на выполнение ОКР по созданию опытного образца приемной помехоустойчивой угломерной радионавигационной аппаратуры потребителя навигационной информации от спутниковой радионавигационной системы «ГЛОНАСС». Разработано технико-экономическое обоснование разработки продукции с использованием планируемых результатов ПНИ, которая показало экономическую целесообразность разработки. В разработанных методах высокоточной навигации впервые использованы сигналы всех навигационных сигналов всех частотных диапазонов. Метод повышения помехоустойчивости аппаратуры потребителей навигационной информации посредством комплексирования ГНСС-приемников и инерциальных датчиков существенно превосходит известные методы по точности и скорости измерения углов. Решена задача совмещения режимов помехоподавления и определения пространственной ориентации на основе одной и той же антенной решетки. При этом за счет избыточности антенной решетки возможно существенное повышение точности и надежности угловых измерений по сравнению с существующей угломерной аппаратурой.

  • Разработка и экспериментальные исследования адаптивных цифровых антенных решеток для построения на их основе командно-измерительных систем наземного комплекса управления космическими аппаратами: В ходе выполнения работы был изготовлен макет адаптивной многолучевой гибридно-зеркальной антенны. На основании разработанной Программы и методик были проведены экспериментальные исследования макета адаптивной многолучевой гибридно-зеркальной антенны как в режиме автономного функционирования, так и в режиме функциональной адаптации к помехам. Экспериментальные исследования макета проводились в безэховой камере с использованием современных радиоизмерительных приборов ведущих производителей. Результаты проведенных экспериментальных исследований показали высокие достигнутые результаты. Подтвержденные в ходе экспериментальных исследований технические характеристики динамического диапазона приемного устройства макета ГЗА позволяют осуществлять подавление помеховых сигналов, мощность которых превышает мощность полезного сигнала на 40…45 дБ. Разработанные методы управления ДН позволили реализовать в макете ГЗА формирование узкого и контурного лучей с коэффициентом усиления 39,2 и 36,2 дБ соответственно. Глубина подавления широкополосной прямошумовой помехи с применением адаптивных алгоритмов составила 32,1 дБ. Разработанные методы повышения помехоустойчивости и доступности отечественных систем спутниковой связи, основанные на применении многолучевых гибридно-зеркальных антенных систем могут быть применены при разработке и изготовлении блока адаптации, осуществляющего управление диаграммой направленности антенны в режимах многолучевого приема, контурного луча, подавления помех. Разработанный проект Технического задания на проведение ОКР позволит непосредственно по завершению ПНИЭР приступить к разработке и производству адаптивной системы пространственной селекции полезного сигнала в условиях помеховой обстановки. Результаты оценки полноты решения задач показали, что задачи, поставленные в Техническом задании на выполнение ПНИЭР, выполнены полностью. Цели, достигнуты, индикаторы и показатели результативности проекта – выполнены, а по ряду показателей и перевыполнены. Оценка эффективности достигнутых характеристик макета многолучевой гибридно-зеркальной антенны в сравнении с современным научно-техническим уровнем показала высокий уровень проводимых в рамках ПНИЭР исследований. Оценка эффективности достигнутых характеристик макета многолучевой гибридно-зеркальной антенны в сравнении с современным научно-техническим уровнем показала высокий уровень проводимых в рамках ПНИЭР исследований. Ширина ДН, формируемой макетом ГЗА, составляет менее 1×1°. Кроме того, разработанные методы позволяют, кроме собственно управления ДН, и осуществлять подавление помех методами пространственной фильтрации. коэффициент подавления помех достигает 40 дБ в зависимости от типа помехи. В ходе выполнения ПНИЭР будет решена актуальная научная задача – разработка методов адаптации к помеховой обстановке МЛА на основе ГЗА. Указанные методы являются дальнейшим развитием методов пространственной фильтрации для их применения в адаптивных многолучевых ГЗА в спутниковых системах связи. Планируемые результаты ПНИЭР позволят создать отечественную систему спутниковой связи, которая по своим характеристикам пропускной способности и доступности вплотную приблизится к ведущим зарубежным системам спутниковой связи, таким как Thuraya, INMARSAT, а по степени помехоустойчивости и возможностям адаптации и превзойдет их.

  • Разработка технологии, конструкции и изготовление радиационно-стимулированного источника повышенного постоянного и импульсного напряжения на основе высокообогащенного изотопа никеля-63: Проведены экспериментальные исследования образцов с оптимизированной конструкцией радиационно-стимулированного источника повышенного постоянного и импульсного напряжения на основе полупроводниковых структур по разработанным Программам и методикам экспериментальных исследований. Проведена оценка полноты решения задачи и достижения поставленных целей, сопоставление ожидаемых показателей новой продукции после внедрения результатов ПНИ с существующими показателями изделий-аналогов. Проведены маркетинговые исследования для понимания перспектив коммерциализации радиационно-стимулированных источников повышенного напряжения на основе изотопа Ni63. Разработаны технические требования по разработке, производству и эксплуатации продукции с учетом технологических возможностей и особенностей индустриального партнера — ФГУП ФЯО «Горно-химический комбинат». Разработан проект технического задания на проведение ОТР по теме: «Разработка технологии, конструкции и изготовление радиационно-стимулированного источника повышенного постоянного и импульсного напряжения на основе высокообогащенного изотопа никеля-63». Индустриальным партнером закончена отработка радиохимической технологии очистки облученной никелевой мишени от продуктов деления и проведена очистка наработанного изотопа никеля от продуктов деления. Создан технологический регламент получения радиоизотопа никеля-63 с высокой удельной активностью. Данные результаты переданы индустриальному партнеру и будут использованы на последующих этапах работы.

6.2 Корреляционные исследования — методы исследования в психологии

Цели обучения

  1. Дайте определение корреляционному исследованию и приведите несколько примеров.
  2. Объясните, почему исследователь может предпочесть проводить корреляционное исследование, а не экспериментальное исследование или другой тип неэкспериментального исследования.
  3. Интерпретировать силу и направление различных коэффициентов корреляции.
  4. Объясните, почему корреляция не подразумевает причинной связи.

Что такое корреляционное исследование?

Корреляционное исследование — это тип неэкспериментального исследования, в котором исследователь измеряет две переменные и оценивает статистическую взаимосвязь (т.е., корреляция) между ними с минимальными усилиями или вообще без усилий по контролю посторонних переменных. Есть много причин, по которым исследователи, заинтересованные в статистических отношениях между переменными, предпочли бы провести корреляционное исследование, а не эксперимент. Во-первых, они не верят, что статистическая связь является причинной, или не интересуются причинными связями. Напомним, две цели науки — описать и предсказать, а стратегия корреляционного исследования позволяет исследователям достичь обеих этих целей.В частности, эту стратегию можно использовать для описания силы и направления взаимосвязи между двумя переменными, и если существует взаимосвязь между переменными, исследователи могут использовать оценки по одной переменной для прогнозирования оценок по другой (используя статистический метод, называемый регрессией. ).

Другая причина, по которой исследователи предпочли бы использовать корреляционное исследование, а не эксперимент, заключается в том, что интересующая статистическая взаимосвязь считается причинной, но исследователь не может манипулировать независимой переменной, потому что это невозможно, непрактично или неэтично.Например, хотя меня может заинтересовать взаимосвязь между частотой употребления людьми каннабиса и их способностями к памяти, я не могу этически управлять частотой, с которой люди употребляют каннабис. Таким образом, я должен полагаться на стратегию корреляционного исследования; Я должен просто измерить частоту, с которой люди употребляют каннабис, и измерить их способности памяти с помощью стандартизированного теста памяти, а затем определить, связана ли частота употребления каннабиса статистически с производительностью теста памяти.

Корреляция также используется для определения надежности и достоверности измерений. Например, исследователь может оценить достоверность краткого теста на экстраверсию, назначив его большой группе участников вместе с более длинным тестом на экстраверсию, эффективность которого уже доказана. Затем этот исследователь может проверить, сильно ли коррелируются ли результаты участников в кратком тесте с их оценками в более длинном. Считается, что ни один результат теста не влияет на другой, поэтому нет независимой переменной, которой можно было бы манипулировать.Фактически, термины независимая переменная, и зависимая переменная e не применимы к такого рода исследованиям.

Еще одна сильная сторона корреляционных исследований состоит в том, что они часто имеют более высокую внешнюю валидность, чем экспериментальные исследования. Напомним, что обычно существует компромисс между внутренней и внешней достоверностью. По мере добавления к экспериментам большего контроля внутренняя валидность увеличивается, но часто за счет внешней валидности. Напротив, корреляционные исследования обычно имеют низкую внутреннюю валидность, потому что ничем не манипулируют или не контролируют, но они часто имеют высокую внешнюю валидность.Поскольку экспериментатор ничем не управляет и не контролирует, результаты с большей вероятностью будут отражать отношения, существующие в реальном мире.

Наконец, расширяя этот компромисс между внутренней и внешней валидностью, корреляционные исследования могут помочь предоставить сходные доказательства в пользу теории. Если теория подтверждается истинным экспериментом, имеющим высокую внутреннюю достоверность, а также корреляционным исследованием с высокой внешней достоверностью, тогда исследователи могут иметь больше уверенности в достоверности своей теории.В качестве конкретного примера корреляционные исследования, устанавливающие, что существует связь между просмотром жестокого телевидения и агрессивным поведением, были дополнены экспериментальными исследованиями, подтверждающими, что эта связь является причинной (Bushman & Huesmann, 2001). Эти сходные результаты являются убедительным доказательством того, что существует реальная связь (на самом деле причинно-следственная связь) между просмотром жестокого телевидения и агрессивным поведением.

Сбор данных в корреляционных исследованиях

Опять же, определяющая черта корреляционного исследования состоит в том, что ни одна из переменных не подвергается манипуляции.Не имеет значения, как и где измеряются переменные. Исследователь мог бы попросить участников прийти в лабораторию, чтобы выполнить компьютеризированную задачу на обратный диапазон цифр и компьютеризированную задачу принятия рискованных решений, а затем оценить взаимосвязь между оценками участников по этим двум задачам. Или исследователь может пойти в торговый центр, чтобы спросить людей об их отношении к окружающей среде и их покупательских привычках, а затем оценить взаимосвязь между этими двумя переменными. Оба этих исследования будут корреляционными, потому что никакие независимые переменные не изменяются.

Корреляции между количественными переменными

Корреляции между количественными переменными часто представляются с использованием диаграмм рассеяния . На рис. 6.3 показаны некоторые гипотетические данные о взаимосвязи между уровнем стресса, которому подвергаются люди, и количеством имеющихся у них физических симптомов. Каждая точка на диаграмме рассеяния представляет собой оценку одного человека по обеим переменным. Например, точка в кружке на рис. 6.3 представляет человека с 10 баллами стресса и тремя физическими симптомами.Принимая во внимание все моменты, можно увидеть, что у людей, находящихся в состоянии большего стресса, как правило, больше физических симптомов. Это хороший пример положительной взаимосвязи , в которой более высокие баллы по одной переменной, как правило, связаны с более высокими баллами по другой. Отрицательное отношение — это отношение, при котором более высокие баллы по одной переменной обычно связаны с более низкими баллами по другой. Существует отрицательная связь между стрессом и функционированием иммунной системы, например, потому что более высокий стресс связан с более низким функционированием иммунной системы.

Рис. 6.3 Диаграмма рассеяния, показывающая гипотетическую положительную связь между стрессом и количеством физических симптомов. Точка в кружке представляет человека с 10 баллами стресса и тремя физическими симптомами. Коэффициент Пирсона для этих данных равен +,51.

Сила корреляции между количественными переменными обычно измеряется с использованием статистики под названием Коэффициент корреляции Пирсона (или r Пирсона) . Как показано на рис. 6.4, r Пирсона находится в диапазоне от -1.От 00 (самая сильная отрицательная связь) до +1.00 (самая сильная возможная положительная связь). Значение 0 означает, что между двумя переменными нет связи. Когда значение r Пирсона равно 0, точки на диаграмме рассеяния образуют бесформенное «облако». По мере того, как его значение приближается к -1,00 или +1,00, точки становятся все ближе и ближе к падению на единую прямую линию. Коэффициенты корреляции около ± 0,10 считаются малыми, значения около ± 0,30 — средними, а значения около ± 0,50 — большими.Обратите внимание, что знак r Пирсона не имеет отношения к его силе. Например, значения Pearson r , равные +.30 и −.30, одинаково сильны; просто одно представляет умеренно позитивные отношения, а другой — умеренно негативные. За исключением коэффициентов надежности, большинство корреляций, которые мы находим в Психологии, имеют небольшой или средний размер. Веб-сайт http://rpsychologist.com/d3/correlation/, созданный Кристоффером Магнуссоном, обеспечивает отличную интерактивную визуализацию корреляций, которая позволяет вам регулировать силу и направление корреляции, наблюдая соответствующие изменения на диаграмме рассеяния.

Рисунок 6.4 Диапазон значений r Пирсона от -1,00 (сильнейшая возможная отрицательная связь), через 0 (нет взаимосвязи) до +1,00 (самая сильная возможная положительная взаимосвязь)

Существуют две распространенные ситуации, в которых значение r Пирсона может ввести в заблуждение. Шкала r Пирсона является хорошей мерой только для линейных соотношений, в которых точки лучше всего аппроксимируются прямой линией. Это не лучший способ измерения нелинейных соотношений, когда точки лучше аппроксимируются изогнутой линией.На рис. 6.5, например, показана гипотетическая зависимость между количеством сна, которое люди спят за ночь, и уровнем их депрессии. В этом примере линия, которая лучше всего аппроксимирует точки, представляет собой кривую — своего рода перевернутую букву «U», потому что люди, которые спят около восьми часов, как правило, наименее подавлены. Те, кто слишком мало спит, и те, кто слишком много спит, как правило, более подавлены. Несмотря на то, что на рис. 6.5 показана довольно сильная связь между депрессией и сном, показатель r Пирсона будет близок к нулю, потому что точки на диаграмме рассеяния не укладываются в одну прямую линию.Это означает, что перед использованием шкалы Пирсона r важно построить диаграмму рассеяния и подтвердить, что зависимость является приблизительно линейной. Нелинейные отношения довольно распространены в психологии, но измерение их силы выходит за рамки этой книги.

Рисунок 6.5 Гипотетическая нелинейная связь между сном и депрессией

Другая распространенная ситуация, в которой значение r Пирсона может вводить в заблуждение, — это когда одна или обе переменные имеют ограниченный диапазон в выборке по отношению к генеральной совокупности.Эта проблема обозначена как ограничение диапазона . Предположим, например, что существует сильная отрицательная корреляция между возрастом людей и их удовольствием от музыки хип-хоп, как показано на диаграмме рассеяния на рисунке 6.6. Значение r Пирсона здесь равно −,77. Однако, если бы мы собирали данные только от 18 до 24 лет — представленных заштрихованной областью на рис. 6.6, — тогда связь казалась бы довольно слабой. Фактически, значение r Пирсона для этого ограниченного диапазона возрастов равно 0.Поэтому рекомендуется спланировать исследования, чтобы избежать ограничения диапазона. Например, если возраст является одной из ваших основных переменных, вы можете запланировать сбор данных от людей самых разных возрастов. Однако, поскольку ограничение диапазона не всегда предвидится или его легко избежать, рекомендуется изучить ваши данные на предмет возможного ограничения диапазона и интерпретировать значение r Пирсона в свете этого. (Существуют также статистические методы поправки Пирсона r для ограничения диапазона, но они выходят за рамки этой книги).

Рисунок 6.6 Гипотетические данные, показывающие, как сильная общая корреляция может оказаться слабой, когда одна переменная имеет ограниченный диапазон. Общая корреляция здесь составляет -,77, но корреляция для лиц в возрасте от 18 до 24 лет (в синем коробка) равно 0.

Корреляция не подразумевает причинно-следственной связи

Вы, наверное, неоднократно слышали, что «корреляция не подразумевает причинно-следственной связи». Забавный пример этого — исследование 2012 года, которое показало положительную корреляцию ( r Пирсона = 0.79) между потреблением шоколада на душу населения в стране и количеством Нобелевских премий, присуждаемых гражданам этой страны. Однако кажется очевидным, что это не означает, что употребление шоколада заставляет людей выигрывать Нобелевские премии, и было бы бессмысленно пытаться увеличить количество получаемых Нобелевских премий, рекомендуя родителям кормить своих детей больше шоколада.

Есть две причины, по которым корреляция не подразумевает причинно-следственную связь. Первая называется проблемой направленности .Две переменные, X и Y , могут быть статистически связаны, потому что X вызывает Y или потому что Y вызывает X . Рассмотрим, например, исследование, показывающее, что наличие у людей физических упражнений статистически связано с тем, насколько они счастливы — так что люди, которые занимаются спортом, в среднем более счастливы, чем люди, которые этого не делают. Эта статистическая зависимость согласуется с идеей о том, что упражнения приносят счастье, но также согласуется с идеей о том, что счастье вызывает физические упражнения.Возможно, счастье дает людям больше энергии или заставляет их искать возможности пообщаться с другими в тренажерном зале. Вторая причина того, что корреляция не предполагает причинно-следственной связи, называется проблемой третьей переменной . Две переменные, X и Y , могут быть статистически связаны не потому, что X вызывает Y , или потому что Y вызывает X , а потому, что некоторая третья переменная Z вызывает оба X и Y .Например, тот факт, что страны, получившие больше Нобелевских премий, как правило, имеют более высокое потребление шоколада, вероятно, отражает географию в том, что европейские страны, как правило, имеют более высокие показатели потребления шоколада на душу населения и больше инвестируют в образование и технологии (опять же, на capita), чем во многих других странах мира. Точно так же статистическая взаимосвязь между упражнениями и счастьем может означать, что какая-то третья переменная, такая как физическое здоровье, вызывает оба других.Физическое здоровье может побудить людей заниматься спортом и сделать их счастливее. Корреляции, являющиеся результатом третьей переменной, часто называют ложными корреляциями .

Некоторые отличные и забавные примеры ложных корреляций можно найти на http://www.tylervigen.com (рис. 6.7 показывает один из таких примеров).

«Много конфет может привести к насилию»

Хотя исследователи в области психологии знают, что корреляция не подразумевает причинной связи, многие журналисты этого не делают.Один веб-сайт, посвященный корреляции и причинно-следственной связи, http://jonathan.mueller.faculty.noctrl.edu/100/correlation_or_causation.htm, содержит ссылки на десятки сообщений СМИ о реальных биомедицинских и психологических исследованиях. Многие заголовки предполагают, что причинно-следственная связь была продемонстрирована, когда внимательное чтение статей показывает, что это не так из-за проблем направленности и третьей переменной.

Одна из таких статей посвящена исследованию, показывающему, что дети, которые каждый день ели конфеты, в более позднем возрасте с большей вероятностью, чем другие дети, были арестованы за насильственные преступления.Но могут ли конфеты действительно «привести к насилию», как следует из заголовка? Какие альтернативные объяснения этой статистической зависимости вы можете придумать? Как можно переписать заголовок, чтобы он не вводил в заблуждение?

Как вы узнали из этой книги, исследователи могут решать проблемы направленности и третьей переменной различными способами. Наиболее эффективно провести эксперимент. Например, вместо простого измерения количества упражнений, исследователь может привести людей в лабораторию и случайным образом назначить половину из них бегать на беговой дорожке в течение 15 минут, а остальным — сидеть на кушетке в течение 15 минут.Хотя это кажется незначительным изменением в схеме исследования, это чрезвычайно важно. Итак, если у тех, кто занимается спортом, в конечном итоге более позитивное настроение, чем у тех, кто не тренировался, это не может быть связано с тем, что их настроение повлияло на то, сколько они тренировались (потому что именно исследователь определил, сколько они тренировались). Точно так же это не может быть связано с тем, что какая-то третья переменная (например, физическое здоровье) повлияла как на то, сколько они тренировались, так и на то, в каком настроении они были (потому что, опять же, исследователь определил, сколько они тренировались).Таким образом, эксперименты устраняют проблемы направленности и третьей переменной и позволяют исследователям делать твердые выводы о причинно-следственных связях.

Ключевые выводы

  • Корреляционное исследование включает измерение двух переменных и оценку взаимосвязи между ними без манипуляций с независимой переменной.
  • Корреляция не подразумевает причинно-следственной связи. Статистическая взаимосвязь между двумя переменными, X и Y , не обязательно означает, что X вызывает Y .Также возможно, что Y вызывает X , или что третья переменная, Z , вызывает как X , так и Y .
  • Хотя корреляционное исследование не может быть использовано для установления причинно-следственных связей между переменными, корреляционное исследование действительно позволяет исследователям достичь многих других важных целей (установление надежности и валидности, предоставление сходных доказательств, описание взаимосвязей и построение прогнозов)
  • Коэффициенты корреляции могут находиться в диапазоне от -1 до +1.Знак указывает направление взаимосвязи между переменными, а числовое значение указывает на силу взаимосвязи.

Упражнения

  1. Обсуждение: Для каждого из следующих пунктов решите, является ли описанное исследование экспериментальным или корреляционным, наиболее вероятно, и объясните, почему.
    1. Когнитивный психолог сравнивает способность людей вспоминать слова, которые им было приказано «читать», с их способностью вспоминать слова, которые им было приказано «вообразить».”
    2. Менеджер изучает взаимосвязь между средними оценками новых сотрудников в колледже и их отчетами об успеваемости за первый год.
    3. Инженер-автомобилестроитель устанавливает различные рычаги переключения передач в новый прототип автомобиля, каждый раз прося нескольких человек оценить, насколько комфортно работает рычаг переключения передач.
    4. Ученый-кулинар изучает взаимосвязь между температурой в холодильниках и количеством бактерий в пище.
    5. Социальный психолог говорит некоторым участникам исследования, что им нужно поспешить в следующее здание, чтобы завершить исследование.Она говорит другим, что они могут не торопиться. Затем она замечает, перестают ли они помогать ассистенту-исследователю, который притворяется, что ему больно.

2. Практика: для каждой из следующих статистических зависимостей решите, присутствует ли проблема направленности, и подумайте хотя бы об одной вероятной третьей переменной.

  1. Люди, которые едят больше омаров, как правило, живут дольше.
  2. Люди, которые больше тренируются, обычно меньше весят.
  3. Студенты колледжей, которые употребляют больше алкоголя, как правило, имеют более низкие оценки.

Корреляционное исследование | Когда и как использовать

План корреляционного исследования изучает взаимосвязи между переменными без того, чтобы исследователь контролировал или манипулировал какой-либо из них.

Корреляция отражает силу и / или направление взаимосвязи между двумя (или более) переменными. Направление корреляции может быть как положительным, так и отрицательным.

Положительная корреляция Обе переменные изменяются в одном направлении С увеличением роста увеличивается и вес
Отрицательная корреляция Переменные изменяются в противоположных направлениях По мере увеличения потребления кофе усталость уменьшается
Нулевая корреляция Нет связи между переменными Потребление кофе не связано с ростом

Корреляционное и экспериментальное исследование

Корреляционные и экспериментальные исследования используют количественные методы для изучения взаимосвязей между переменными.Но есть важные различия в том, как собираются данные, и в типах выводов, которые вы можете сделать.

Корреляционные исследования Экспериментальные исследования
Назначение Используется для проверки силы связи между переменными Используется для проверки причинно-следственных связей между переменными
Переменные Переменные наблюдаются только без каких-либо манипуляций или вмешательств со стороны исследователей Независимая переменная обрабатывается и зависимая переменная наблюдается
Контроль Используется ограниченный контроль, поэтому другие переменные могут играть роль во взаимосвязи Посторонние переменные контролируются таким образом, что они не могут повлиять на интересующие вас переменные
Срок действия Высокая внешняя достоверность: вы можете с уверенностью обобщить свои выводы на другие группы населения или другие параметры. Высокая внутренняя валидность: можно уверенно делать выводы о причинно-следственной связи

Когда использовать корреляционное исследование

Корреляционное исследование идеально подходит для быстрого сбора данных в естественных условиях.Это поможет вам обобщить ваши выводы на реальные жизненные ситуации внешне приемлемым способом.

Есть несколько ситуаций, когда корреляционное исследование является правильным выбором.

Для исследования непричинных связей

Вы хотите выяснить, существует ли связь между двумя переменными, но не ожидаете найти между ними причинно-следственную связь.

Корреляционное исследование может дать представление о сложных взаимоотношениях в реальном мире, помогая исследователям разрабатывать теории и делать прогнозы.

Пример Вы хотите знать, есть ли какая-либо корреляция между количеством детей у людей и политической партией, за которую они голосуют. Вы не думаете, что наличие большего числа детей заставляет людей голосовать по-другому — скорее всего, и то, и другое зависит от других переменных, таких как возраст, религия, идеология и социально-экономический статус. Но сильная корреляция может быть полезна для прогнозирования характера голосования.

Для изучения причинно-следственных связей между переменными

Вы считаете, что между двумя переменными существует причинно-следственная связь, но проводить экспериментальное исследование, которое манипулирует одной из переменных, непрактично, неэтично или слишком дорого.

Корреляционное исследование может предоставить первоначальные указания или дополнительную поддержку теорий о причинно-следственных связях.

Пример: вы хотите выяснить, вызывают ли выбросы парниковых газов глобальное потепление. Практически невозможно провести эксперимент, который контролировал бы глобальные выбросы во времени, но с помощью наблюдений и анализа вы можете показать сильную корреляцию, которая поддерживает теорию.

Для испытания новых средств измерений

Вы разработали новый инструмент для измерения переменной, и вам необходимо проверить его надежность или достоверность.

Корреляционное исследование может использоваться для оценки того, последовательно или точно инструмент отражает концепцию, которую он стремится измерить.

Пример: Вы разрабатываете новую шкалу для измерения одиночества маленьких детей на основе анекдотических свидетельств во время карантина. Чтобы проверить эту шкалу, вам нужно проверить, действительно ли она измеряет одиночество. Вы собираете данные об одиночестве с помощью трех различных мер, включая новую шкалу, и проверяете степень корреляции между различными измерениями.Обнаружение высокой корреляции означает, что ваша шкала действительна.

Что вычитка может сделать для вашей статьи?

Редакторы

Scribbr не только исправляют грамматические и орфографические ошибки, но и улучшают ваше письмо, убеждаясь в том, что в вашей статье нет расплывчатых формулировок, лишних слов и неудобных формулировок.

См. Пример редактирования

Как собрать корреляционные данные

Есть много разных методов, которые вы можете использовать в корреляционных исследованиях.В социальных и поведенческих науках наиболее распространенными методами сбора данных для этого типа исследований являются опросы, наблюдения и вторичные данные.

Важно тщательно выбирать и планировать методы, чтобы гарантировать надежность и достоверность результатов. Вам следует тщательно выбирать репрезентативную выборку, чтобы ваши данные отражали интересующую вас группу населения без предвзятости.

Обзоры

При проведении опросов вы можете использовать анкеты для измерения интересующих вас переменных.Вы можете проводить опросы онлайн, по почте, по телефону или лично.

Опросы

— это быстрый и гибкий способ сбора стандартизированных данных от многих участников, но важно, чтобы ваши вопросы были сформулированы непредвзято и отражали актуальную информацию.

Пример Чтобы выяснить, существует ли связь между вегетарианством и доходом, вы рассылаете анкету о диете выборке людей из разных категорий дохода. Вы статистически анализируете ответы, чтобы определить, обычно ли вегетарианцы имеют более высокий доход.

Натуралистическое наблюдение

Это тип полевого исследования, в ходе которого вы собираете данные о поведении или явлении в его естественной среде.

Этот метод часто включает запись, подсчет, описание и категоризацию действий и событий. Натуралистическое наблюдение может включать как качественные, так и количественные элементы, но для оценки корреляции вы собираете данные, которые можно анализировать количественно (например, частота, продолжительность, масштабы и суммы).

Натуралистическое наблюдение позволяет легко обобщать результаты для реальных условий и изучать опыт, который невозможно воспроизвести в лабораторных условиях.Но анализ данных может быть трудоемким и непредсказуемым, а предвзятость исследователя может исказить интерпретацию.

Пример Чтобы выяснить, существует ли взаимосвязь между полом и участием в учебе, вы наблюдаете за семинарами колледжа, отмечаете частоту и продолжительность участия студентов и классифицируете их по полу. Вы статистически анализируете данные, чтобы определить, будут ли мужчины чаще высказываться в классе, чем женщины.

Вторичные данные

Вместо сбора исходных данных вы также можете использовать данные, которые уже были собраны для другой цели, например, официальные записи, опросы или предыдущие исследования.

Использование вторичных данных недорого и быстро, поскольку сбор данных завершен. Однако данные могут быть ненадежными, неполными или не совсем релевантными, и вы не можете контролировать надежность или действительность процедур сбора данных.

Пример Чтобы выяснить, связано ли рабочее время с психическим здоровьем, вы используете официальную национальную статистику и научные исследования из нескольких разных стран, чтобы объединить данные о средней продолжительности рабочего времени и уровне психических заболеваний. Вы статистически анализируете данные, чтобы увидеть, улучшаются ли показатели психического здоровья в странах с меньшим количеством рабочих часов.

Как анализировать корреляционные данные

После сбора данных вы можете статистически проанализировать взаимосвязь между переменными, используя корреляционный или регрессионный анализ, или и то, и другое. Вы также можете визуализировать отношения между переменными с помощью диаграммы рассеяния.

Для ваших данных подходят различные типы коэффициентов корреляции и регрессионного анализа в зависимости от их уровней измерения и распределений.

Корреляционный анализ

Используя корреляционный анализ, вы можете суммировать взаимосвязь между переменными в виде коэффициента корреляции : единственное число, которое описывает силу и направление взаимосвязи между переменными.С помощью этого числа вы количественно оцените степень взаимосвязи между переменными.

Коэффициент корреляции произведение-момент Пирсона, также известный как коэффициент Пирсона r , обычно используется для оценки линейной связи между двумя количественными переменными.

Коэффициенты корреляции обычно находятся для двух переменных одновременно, но вы можете использовать множественный коэффициент корреляции для трех или более переменных.

Регрессионный анализ

С помощью регрессионного анализа вы можете предсказать, насколько изменение одной переменной будет связано с изменением другой переменной.Результатом является уравнение регрессии , которое описывает линию на графике ваших переменных.

Вы можете использовать это уравнение для прогнозирования значения одной переменной на основе заданного значения (значений) другой (ых) переменной (ей). Лучше всего выполнять регрессионный анализ после проверки корреляции между вашими переменными.

Корреляция и причинно-следственная связь

Важно помнить, что корреляция не подразумевает причинно-следственной связи. Тот факт, что вы обнаруживаете корреляцию между двумя вещами, не означает, что вы можете заключить, что одна из них вызывает другую по нескольким причинам.

Проблема направленности

Если две переменные взаимосвязаны, это может быть связано с тем, что одна из них является причиной, а другая — следствием. Но план корреляционного исследования не позволяет сделать вывод, что есть что. Чтобы проявить осторожность, исследователи не делают вывод о причинно-следственной связи на основании корреляционных исследований.

Пример: Вы обнаружили положительную корреляцию между уровнем витамина D и депрессией: люди с низким уровнем витамина D более склонны к депрессии. Но вы не можете быть уверены в том, вызывает ли низкий уровень витамина D депрессию или депрессия вызывает снижение потребления витамина D из-за изменения образа жизни или аппетита.Следовательно, можно только сделать вывод, что существует связь между этими двумя переменными.

Задача третьей переменной

Смешивающая переменная — это третья переменная, которая влияет на другие переменные, заставляя их казаться причинно связанными, даже если это не так. Вместо этого существуют отдельные причинно-следственные связи между вмешивающимся фактором и каждой переменной.

В корреляционных исследованиях исследователь может не контролировать посторонние переменные или контролировать их. Даже если вы статистически учитываете некоторые потенциальные искажающие факторы, все же могут существовать другие скрытые переменные, которые скрывают взаимосвязь между переменными вашего исследования.

Пример: Вы обнаруживаете сильную положительную корреляцию между рабочим временем и стрессом, связанным с работой: люди с меньшим рабочим временем сообщают о более низком уровне стресса, связанного с работой. Однако это не доказывает, что сокращение рабочего времени снижает уровень стресса.

Существует множество других переменных, которые могут влиять на обе переменные, такие как средний доход, условия труда и незащищенность работы. Вы можете статистически контролировать эти переменные, но вы не можете с уверенностью сказать, что сокращение рабочего времени снижает стресс, потому что другие переменные могут усложнить отношения.

Хотя корреляционное исследование не может продемонстрировать причинно-следственную связь само по себе, оно может помочь вам разработать причинную гипотезу, которая будет проверена в контролируемых экспериментах.

Часто задаваемые вопросы о корреляционных исследованиях

Что такое корреляция?

Корреляция отражает силу и / или направление связи между двумя или более переменными.

  • Положительная корреляция означает, что обе переменные изменяются в одном направлении.
  • Отрицательная корреляция означает, что переменные изменяются в противоположных направлениях.
  • Нулевая корреляция означает, что между переменными нет связи.

Корреляционное исследование: определение с примерами

Что такое корреляционное исследование?

Корреляционное исследование — это тип неэкспериментального метода исследования, в котором исследователь измеряет две переменные, понимает и оценивает статистические отношения между ними без влияния каких-либо посторонних переменных.

Наш разум может творить гениальные вещи. Например, он может запомнить звон фургона с пиццей. Чем громче звон, тем ближе к нам грузовик с пиццей. Кто нас этому научил? Никто! Мы полагались на свое понимание и пришли к выводу. Мы ведь не останавливаемся на достигнутом? Если в этом районе есть несколько грузовиков с пиццей, и у каждого из них свой джингл, мы запомним все это наизусть и свяжем этот звон с его грузовиком с пиццей.

Собирать аналитические данные

Это и есть корреляционное исследование, устанавливающее взаимосвязь между двумя переменными, «звон» и «расстояние до грузовика» в данном конкретном примере.Корреляционное исследование ищет переменные, которые, кажется, взаимодействуют друг с другом. Когда вы видите изменение одной переменной, вы имеете четкое представление о том, как изменится другая переменная.

Пример

Коэффициент корреляции показывает корреляцию между двумя переменными (коэффициент корреляции — это статистическая мера, которая вычисляет силу взаимосвязи между двумя переменными), значение, измеряемое между -1 и +1. Когда коэффициент корреляции близок к +1, существует положительная корреляция между двумя переменными.Если значение близко к -1, существует отрицательная корреляция между двумя переменными. Когда значение близко к нулю, то между двумя переменными нет никакой связи.

Давайте рассмотрим пример, чтобы понять корреляционное исследование.

Рассмотрим гипотетически; исследователь изучает взаимосвязь между раком и браком. В этом исследовании есть две переменные: болезнь и брак. Допустим, брак имеет отрицательную связь с раком. Это означает, что у женатых людей меньше шансов заболеть раком.

Однако это не обязательно означает, что брак напрямую помогает избежать рака. При корреляционном исследовании невозможно установить, что к чему. Ошибочно считать, что корреляционное исследование включает две количественные переменные. Однако в действительности измеряются две переменные, но ни одна из них не изменяется. Это верно независимо от того, являются ли переменные количественными или категориальными.

Виды корреляционных исследований

В основном были идентифицированы три типа корреляционных исследований:

1.Положительная корреляция: Положительная взаимосвязь между двумя переменными — это когда увеличение одной переменной приводит к увеличению другой переменной. Уменьшение одной переменной приведет к уменьшению другой переменной. Например, количество денег у человека может положительно коррелировать с количеством автомобилей, которыми он владеет.

2. Отрицательная корреляция: Отрицательная корреляция буквально противоположна положительной связи. Если есть увеличение одной переменной, вторая переменная покажет уменьшение и наоборот.

Например, образование может отрицательно коррелировать с уровнем преступности, когда увеличение одной переменной приводит к снижению другой, и наоборот. Повышение уровня образования в стране может снизить уровень преступности. Обратите внимание: это не означает, что отсутствие образования ведет к преступлениям. Это лишь означает, что у недостатка образования и преступности есть общая причина — бедность.

3. Нет корреляции: В этом третьем типе нет корреляции между двумя переменными.Изменение одной переменной не обязательно приведет к разнице в другой переменной. Например, быть миллионером и счастье не взаимосвязаны. Увеличение денег не ведет к счастью.

Характеристика корреляционного исследования

Корреляционное исследование имеет три основных характеристики. Их:

  • Не экспериментальный : Корреляционное исследование не экспериментальное. Это означает, что исследователям не нужно манипулировать переменными с помощью научной методологии, чтобы либо согласиться, либо не согласиться с гипотезой.Исследователь только измеряет и наблюдает за взаимосвязью между переменными, не изменяя их и не подвергая их внешнему условию.
  • Взгляд в прошлое : корреляционное исследование рассматривает только исторические данные и наблюдает за событиями в прошлом. Исследователи используют его для измерения и выявления исторических закономерностей между двумя переменными. Корреляционное исследование может показать положительную взаимосвязь между двумя переменными, но это может измениться в будущем.
  • Динамический : закономерности между двумя переменными из корреляционных исследований никогда не бывают постоянными и постоянно меняются.Две переменные, имеющие отрицательную корреляцию в прошлом, могут иметь положительную корреляционную связь в будущем из-за различных факторов.

Собирать исследовательские идеи

Сбор данных

Отличительной чертой корреляционного исследования является то, что исследователь не может управлять ни одной из задействованных переменных. Не имеет значения, как и где измеряются переменные. Исследователь мог наблюдать за участниками в закрытой среде или в общественных местах.

Исследователи используют два метода сбора данных для сбора информации в корреляционных исследованиях.

Натуралистическое наблюдение

Натуралистическое наблюдение — это способ сбора данных, с помощью которого люди наблюдают за поведением людей в их естественной среде, в которой они обычно существуют. Этот метод является разновидностью полевых исследований. Это может означать, что исследователь наблюдает за людьми в продуктовом магазине, в кинотеатре, на детской площадке или в подобных местах.

Исследователи, которые обычно участвуют в этом типе сбора данных, проводят наблюдения настолько ненавязчиво, насколько это возможно, чтобы участники, участвующие в исследовании, не знали, что за ними наблюдают, иначе они могут отклониться от своего естественного «я».

С этической точки зрения этот метод приемлем, если участники остаются анонимными и если исследование проводится в общественных местах, в месте, где люди обычно не ожидают полной конфиденциальности. Как упоминалось ранее, возьмем пример продуктового магазина, где можно наблюдать за людьми, которые собирают товар из прохода и складывают пакеты для покупок.Это приемлемо с этической точки зрения, и именно по этой причине большинство исследователей выбирают общественные места для записи своих наблюдений. Этот метод сбора данных может быть как качественным, так и количественным.

Архивные данные

Другой подход к корреляционным данным — использование архивных данных. Архивная информация — это данные, которые были ранее собраны путем проведения аналогичных исследований. Архивные данные обычно становятся доступными в результате первичного исследования.

В отличие от естественного наблюдения, информация, собранная с помощью архивных данных, может быть довольно простой.Например, подсчитать количество людей по имени Ричард в различных штатах Америки на основе данных социального страхования довольно просто.

дизайнов корреляционных исследований: типы, примеры и методы

Человеческий разум — это мощный инструмент, который позволяет вам отсеивать, казалось бы, не связанные между собой переменные и устанавливать связь по конкретному предмету. Именно этот навык играет важную роль, когда мы говорим о корреляционных исследованиях.

Корреляционные исследования — это то, чем мы занимаемся каждый день; подумайте о том, как установить связь между звонком в дверь в определенное время и приходом молочника.Таким образом, целесообразно понимать различные типы доступных корреляционных исследований и, что более важно, понимать, как их проводить.

Что такое корреляционное исследование?

Корреляционное исследование — это метод исследования, который включает наблюдение двух переменных с целью установления статистически соответствующей взаимосвязи между ними. Целью корреляционного исследования является выявление переменных, которые имеют какую-то взаимосвязь, в той степени, в которой изменение в одном вызывает изменение в другом.

Этот тип исследования носит описательный характер, в отличие от экспериментального исследования, которое полностью полагается на научную методологию и гипотезы. Например, корреляционное исследование может выявить статистическую взаимосвязь между высокооплачиваемыми работниками и переездом; то есть, чем больше люди зарабатывают, тем больше у них шансов переехать или нет.

Какие виды корреляционных исследований?

По сути, существует 3 типа корреляционных исследований: положительное корреляционное исследование, отрицательное корреляционное исследование и отсутствие корреляционного исследования.Каждый из этих типов отличается особыми характеристиками.

  • Положительное корреляционное исследование

Положительное корреляционное исследование — это метод исследования, включающий 2 переменных, которые статистически соответствуют, где увеличение или уменьшение одной переменной вызывает аналогичное изменение в другой. Примером может служить увеличение оплаты труда работников, в результате чего цены на товары и услуги растут, и наоборот.

  • Отрицательное корреляционное исследование

Отрицательное корреляционное исследование — это метод исследования, включающий две статистически противоположные переменные, где увеличение одной из переменных создает альтернативный эффект или уменьшение другой переменной.Пример отрицательной корреляции — если рост товаров и услуг вызывает снижение спроса, и наоборот.

  • Исследование с нулевой корреляцией

Исследование с нулевой корреляцией — это тип корреляционного исследования, в котором участвуют 2 переменные, которые не обязательно статистически связаны. В этом случае изменение одной из переменных может не вызвать соответствующее или альтернативное изменение другой переменной.

Исследования с нулевой корреляцией предназначены для переменных с неопределенными статистическими отношениями.Например, богатство и терпение могут быть переменными при нулевом корреляционном исследовании, поскольку они статистически независимы.

Спорадические паттерны изменений, которые происходят в переменных с нулевой корреляцией, обычно случаются, а не являются результатом соответствующей или альтернативной взаимной включенности.

Корреляционные исследования также можно классифицировать на основе методов сбора данных. Исходя из этого, существует 3 типа корреляционных исследований: исследование с использованием натуралистических наблюдений, исследование в виде опроса и архивное исследование.

Каковы методы сбора данных в корреляционных исследованиях?

Методы сбора данных в корреляционных исследованиях — это исследовательские методологии, принятые лицами, выполняющими корреляционные исследования, для определения линейной статистической взаимосвязи между двумя переменными. Эти методы сбора данных используются для сбора информации в корреляционных исследованиях.

Три метода сбора данных в корреляционных исследованиях: метод натуралистического наблюдения, метод архивных данных и метод опроса.Все это будет ясно объяснено в следующих параграфах.

Натуралистическое наблюдение — это методология корреляционного исследования, которая включает наблюдение за поведением людей в естественной среде, в которой они существуют, в течение определенного периода времени. Это метод полевого исследования, при котором исследователь уделяет пристальное внимание естественным моделям поведения исследуемых субъектов.

Этот метод чрезвычайно требователен, поскольку исследователь должен проявлять особую осторожность, чтобы гарантировать, что испытуемые не подозревают, что за ними наблюдают, иначе они отклонятся от своих естественных моделей поведения.Лучше всего, чтобы все наблюдаемые объекты оставались анонимными, чтобы избежать нарушения конфиденциальности.

Основные преимущества натуралистического метода наблюдения заключаются в том, что он позволяет исследователю полностью наблюдать за объектами (переменными) в их естественном состоянии. Однако это очень дорогостоящий и трудоемкий процесс, к тому же субъекты могут узнать об этом действии в любое время и могут действовать наоборот.

Архивные данные — это тип метода корреляционного исследования, который включает использование уже собранной информации о переменных в корреляционном исследовании.Поскольку этот метод предполагает использование данных, которые уже собраны и проанализированы, обычно он прямо к делу.

Для этого метода корреляционного исследования в исследовании используются более ранние исследования, проведенные другими исследователями, или исторические записи анализируемых переменных. Этот метод помогает исследователю отслеживать уже определенные статистические модели переменных или субъектов.

Этот метод дешевле, экономит время и предоставляет исследователю больше доступных данных для работы.Однако у него есть проблема точности данных, поскольку важная информация может отсутствовать в предыдущих исследованиях, поскольку исследователь не может контролировать процесс сбора данных.

Анкетный метод — наиболее распространенный метод корреляционного исследования; особенно в таких областях, как психология. Он включает случайную выборку переменных или субъектов исследования, в котором участники заполняют анкету по интересующим вопросам.

Этот метод очень гибкий, поскольку исследователи могут собирать большие объемы данных за очень короткое время.Тем не менее, он подвержен предвзятости в ответах на опрос, а также может зависеть от предвзятых вопросов опроса или недопредставленности респондентов или участников опроса.

Они будут должным образом объяснены в разделе «Методы сбора данных в корреляционных исследованиях».

Примеры корреляционного исследования

Примеры корреляционного исследования многочисленны и выделяют несколько случаев, когда корреляционное исследование может быть проведено для определения статистической поведенческой тенденции в отношении рассматриваемых переменных.Вот 3 конкретных случая корреляционного исследования.

  • Вы хотите знать, менее склонны к терпению богатые люди. Исходя из вашего опыта, вы считаете, что богатые люди нетерпеливы. Однако вы хотите установить статистический образец, подтверждающий или опровергающий вашу веру. В этом случае вы можете провести корреляционное исследование, чтобы определить тенденцию, связывающую обе переменные.
  • Вы хотите знать, есть ли корреляция между тем, сколько люди зарабатывают, и количеством детей, которые у них есть.Вы не верите, что люди с большей покупательной способностью заводят больше детей, чем люди с меньшей покупательной способностью.

Вы думаете, что от того, сколько люди зарабатывают, вряд ли зависит, сколько у них детей. Тем не менее, проведение корреляционного исследования обеих переменных может выявить любые корреляционные отношения, существующие между ними.

  • Вы считаете, что домашнее насилие вызывает кровоизлияние в мозг. Вы не можете проводить эксперимент, так как было бы неэтично сознательно подвергать людей домашнему насилию.

Однако вы можете провести корреляционное исследование, чтобы выяснить, страдают ли жертвы домашнего насилия от кровоизлияния в мозг чаще, чем те, кто не пострадал.

Каковы характеристики корреляционного исследования?
  • Корреляционное исследование не является экспериментальным

Корреляционное исследование не является экспериментальным, поскольку оно не предполагает манипулирования переменными с использованием научной методологии для того, чтобы согласиться или не согласиться с гипотезой.В корреляционных исследованиях исследователь просто наблюдает и измеряет естественные отношения между двумя переменными; не подвергая ни одну из переменных внешнему условию.

  • Корреляционное исследование смотрит назад

Корреляционное исследование не принимает во внимание будущее, поскольку оно только наблюдает и измеряет недавнюю историческую взаимосвязь, которая существует между двумя переменными. В этом смысле статистическая модель, полученная в результате корреляционного исследования, является ретроспективной и может перестать существовать в любой момент в будущем.

Корреляционное исследование наблюдает и измеряет исторические закономерности между двумя переменными, такими как взаимосвязь между получателями высоких доходов и уплатой налогов. Корреляционное исследование может выявить положительную взаимосвязь между вышеупомянутыми переменными, но это может измениться в любой момент в будущем.

  • Корреляционное исследование динамично

Статистические закономерности между двумя переменными, полученные в результате корреляционного исследования, постоянно меняются.Корреляция между двумя переменными меняется ежедневно, и поэтому ее нельзя использовать в качестве фиксированных данных для дальнейших исследований.

Например, две переменные могут иметь отрицательную корреляционную связь в течение определенного периода времени, возможно, 5 лет. По истечении этого времени корреляционные отношения между ними могут стать положительными; как это наблюдается в отношениях между облигациями и акциями.

  • Данные, полученные в результате корреляционного исследования, не являются постоянными и не могут использоваться в качестве стандартной переменной для дальнейших исследований.

Что такое коэффициент корреляции?

Коэффициент корреляции — важное значение в корреляционных исследованиях, которое указывает, является ли взаимосвязь между двумя переменными положительной, отрицательной или несуществующей. Обычно он обозначается знаком [r] и является частью диапазона возможных коэффициентов корреляции от -1,0 до +1,0.

Сила корреляции между количественными переменными обычно измеряется с помощью статистики, называемой коэффициентом корреляции Пирсона (или r Пирсона).Положительная корреляция обозначается значением 1,0, идеальная отрицательная корреляция обозначается значением -1,0, а нулевая корреляция обозначается значением 0,0.

Важно отметить, что коэффициент корреляции отражает только линейную связь между двумя переменными; он не фиксирует нелинейные отношения и не может разделять зависимые и независимые переменные. Коэффициент корреляции помогает определить степень статистической взаимосвязи между переменными.

Каковы преимущества корреляционного исследования?
  • В случаях, когда проведение экспериментального исследования неэтично, можно использовать корреляционное исследование для определения взаимосвязи между двумя переменными. Например, при изучении людей проведение эксперимента может рассматриваться как небезопасное или неэтичное; следовательно, лучшим вариантом будет выбор корреляционного исследования.
  • Посредством корреляционного исследования вы можете легко определить статистическую взаимосвязь между двумя переменными.
  • Проведение корреляционных исследований требует меньше времени и меньше затрат, чем экспериментальное исследование. Это становится сильным преимуществом при работе с минимальным количеством исследователей и финансирования или когда количество переменных в исследовании остается очень низким.
  • Корреляционное исследование позволяет исследователю проводить неглубокий сбор данных с использованием различных методов, таких как краткое обследование. Короткий опрос не требует, чтобы исследователь лично проводил его, поэтому исследователь может работать с несколькими людьми.

Каковы недостатки корреляционного исследования?
  • Корреляционное исследование носит ограниченный характер, поскольку его можно использовать только для определения статистической взаимосвязи между двумя переменными. Его нельзя использовать для установления связи между более чем двумя переменными.
  • Он не учитывает причинно-следственные связи между двумя переменными, так как не выделяет, какая из двух переменных отвечает за наблюдаемую статистическую модель.Например, обнаружение положительной корреляции образования с вегетарианством не объясняет, ведет ли образование к вегетарианству или вегетарианство ведет к большему образованию.
  • Причины любого из них можно предположить, но до тех пор, пока не будут проведены дополнительные исследования, причинно-следственная связь не может быть определена. Кроме того, обе причины могут быть вызваны третьей неизвестной переменной. Например, проживание в штате Детройт может привести как к образованию, так и к вегетарианству.
  • Корреляционное исследование зависит от прошлых статистических моделей для определения взаимосвязи между переменными.Таким образом, нельзя полностью полагаться на его данные для дальнейших исследований.
  • В корреляционных исследованиях исследователь не контролирует переменные. В отличие от экспериментального исследования, корреляционное исследование позволяет исследователю только наблюдать за переменными для связи статистических паттернов без введения катализатора.
  • Информация, полученная в результате корреляционного исследования, ограничена. Корреляционное исследование показывает только взаимосвязь между переменными и не приравнивается к причинно-следственной связи.

В чем разница между корреляционными и экспериментальными исследованиями?

Основное различие между корреляционным исследованием и экспериментальным исследованием заключается в методологии. В корреляционном исследовании исследователь ищет статистический паттерн, связывающий 2 встречающиеся в природе переменные, в то время как в экспериментальном исследовании исследователь вводит катализатор и отслеживает его влияние на переменные.

В корреляционном исследовании исследователь пассивно наблюдает за явлениями и измеряет любые отношения, возникающие между ними.Однако в экспериментальных исследованиях исследователь активно наблюдает за явлениями, вызвавшими изменение поведения переменных.

В экспериментальных исследованиях исследователь вводит катализатор и отслеживает его влияние на переменные, то есть причину и следствие. В корреляционных исследованиях исследователя не интересуют причинно-следственные связи в их применении; скорее, он или она выявляет повторяющиеся статистические закономерности, связывающие переменные в исследовании.

исследования обслуживают неограниченное количество переменных.С другой стороны, корреляционное исследование обслуживает только 2 переменные.

  • Экспериментальное исследование носит причинный характер, а корреляционное исследование — реляционное.
  • Корреляционное исследование является предварительным и почти всегда предшествует экспериментальному исследованию.
  • В отличие от корреляционного исследования, экспериментальное исследование позволяет исследователю контролировать переменные.

Как использовать онлайн-формы для корреляционного исследования

Одним из самых популярных методов проведения корреляционного исследования является проведение опроса, который можно упростить с помощью онлайн-формы.Опросы для корреляционных исследований включают создание различных вопросов, которые вращаются вокруг наблюдаемых переменных и позволяют респондентам дать ответы на эти вопросы.

Использование онлайн-формы для корреляционного исследования поможет исследователю собрать больше данных за минимальное время. Кроме того, исследователь сможет охватить большее количество респондентов, чем это возможно при использовании печатных форм корреляционного исследования.

Кроме того, исследователь сможет быстро обработать и проанализировать все ответы, чтобы объективно установить статистический паттерн, связывающий переменные в исследовании.Использование онлайн-формы для корреляционного исследования также помогает исследователю минимизировать затраты, понесенные в течение периода исследования.

Чтобы использовать онлайн-форму для корреляционного исследования, вам необходимо зарегистрироваться на платформе сбора данных, такой как Formplus. Formplus позволяет создавать собственные формы для корреляционных исследовательских опросов с помощью конструктора Formplus.

Вы можете настроить форму корреляционного исследования, добавив фоновые изображения, новые цветовые темы или логотип вашей компании, чтобы она выглядела еще более профессионально.Кроме того, Formplus также имеет шаблон формы опроса, который вы можете редактировать для корреляционного исследования.

Вы можете создавать различные типы вопросов для опросов, включая открытые вопросы, рейтинговые вопросы, закрытые вопросы и вопросы с несколькими ответами в своем опросе в конструкторе Formplus. После создания корреляционного исследования вы можете поделиться персонализированной ссылкой с респондентами по электронной почте или в социальных сетях.

Formplus также позволяет собирать автономные ответы в вашей форме.

Начать работу с Formplus

Заключение

Корреляционное исследование позволяет исследователям установить статистический паттерн между двумя, казалось бы, взаимосвязанными переменными; как таковая, это отправная точка любого исследования. Это позволяет связать 2 переменные, наблюдая за их поведением в наиболее естественном состоянии.

В отличие от экспериментального исследования, корреляционное исследование не подчеркивает причинный фактор, влияющий на 2 переменные, и это делает данные, полученные в результате корреляционного исследования, подверженными постоянному изменению. Однако это быстрее, проще, дешевле и удобнее, чем экспериментальные исследования.

При выборе наилучшего типа исследования важно всегда помнить о цели вашего исследования. Если вам просто нужно наблюдать, как переменные реагируют на изменения, то экспериментальные исследования — лучший вариант для подписки.

Лучше всего проводить корреляционное исследование, используя онлайн-форму для корреляционного исследования, поскольку это делает процесс сбора данных более удобным. Formplus — отличная онлайн-платформа для сбора данных, которую вы можете использовать для создания пользовательских форм опросов для корреляционного исследования.

Начать работу с Formplus

Как корреляционные исследования используются в психологии

Корреляция относится к соотношению между двумя переменными .Корреляции могут быть сильными или слабыми, положительными или отрицательными. Иногда корреляции нет.

Веривелл / Брианна Гилмартин

Что означает корреляция

Есть три возможных результата исследования корреляции: положительная корреляция, отрицательная корреляция или отсутствие корреляции. Исследователи могут представить результаты, используя числовое значение, называемое коэффициентом корреляции.

  • Положительные корреляции : обе переменные увеличиваются или уменьшаются одновременно.Коэффициент корреляции, близкий к +1,00, указывает на сильную положительную корреляцию.
  • Отрицательные корреляции : По мере увеличения количества одной переменной другая уменьшается (и наоборот). Коэффициент корреляции, близкий к -1,00, указывает на сильную отрицательную корреляцию.
  • Нет корреляции : Нет связи между двумя переменными. Коэффициент корреляции 0 указывает на отсутствие корреляции.

Что такое коэффициент корреляции?

Коэффициент корреляции является мерой силы корреляции.Он может находиться в диапазоне от –1,00 (отрицательное значение) до +1,00 (положительное значение). Коэффициент корреляции 0 указывает на отсутствие корреляции.

Как работают корреляционные исследования

Корреляционные исследования — это тип исследования, который часто используется в психологии, а также в других областях, таких как медицина.Корреляционные исследования — это предварительный способ сбора информации по теме. Этот метод также полезен, если исследователи не могут провести эксперимент.

Исследователи используют корреляции, чтобы увидеть, существует ли связь между двумя или более переменными, но сами переменные не находятся под контролем исследователей.

Хотя корреляционное исследование может продемонстрировать взаимосвязь между переменными, оно не может доказать, что изменение одной переменной изменит другую. Другими словами, корреляционные исследования не могут доказать причинно-следственные связи.

Типы корреляционных исследований

Существует три типа корреляционного исследования: натуралистическое наблюдение, метод опроса и архивное исследование. У каждого вида есть свое предназначение, а также свои плюсы и минусы.

Натуралистическое наблюдение

Натуралистический метод наблюдения включает в себя наблюдение и запись интересующих переменных в естественной обстановке без вмешательства или манипуляции.

Преимущества
  • Может вдохновить на дальнейшие исследования

  • Вариант, если лабораторный эксперимент недоступен

  • Просмотр переменных в естественной настройке

Недостатки
  • Может занять много времени и дорого

  • Невозможно контролировать посторонние переменные

  • Отсутствие научного контроля переменных

  • Субъекты могли бы вести себя иначе, если бы знали, что за ними наблюдают

Этот метод хорошо подходит для исследований, в которых исследователи хотят увидеть, как переменные ведут себя в их естественной среде или состоянии.Затем из наблюдений можно почерпнуть вдохновение, чтобы использовать его в будущих исследованиях.

В некоторых случаях это может быть единственный метод, доступный исследователям; например, если лабораторные эксперименты будут исключены из-за доступа, ресурсов или этических норм. Было бы предпочтительнее вообще не проводить исследования, но этот метод может быть дорогостоящим и обычно требует много времени.

Натуралистическое наблюдение ставит перед исследователями несколько проблем. Во-первых, он не позволяет им каким-либо образом контролировать или влиять на переменные, а также не может изменять какие-либо возможные внешние переменные.

Однако это не означает, что исследователи получат надежные данные, наблюдая за переменными, или что информация, которую они собирают, не будет иметь предвзятости.

Например, испытуемые могут действовать иначе, если знают, что за ними наблюдают. Исследователи могут не знать, что поведение, которое они наблюдают, не обязательно является естественным состоянием субъекта (то есть, как они действовали бы, если бы не знали, что за ними наблюдают).

Исследователи также должны знать о своих предубеждениях, которые могут повлиять на наблюдение и интерпретацию поведения объекта.

Метод обзора

Опросы и анкеты — одни из наиболее распространенных методов психологических исследований. Метод опроса предполагает заполнение случайной выборкой участников опроса, теста или анкеты, связанных с интересующими переменными. Случайная выборка имеет жизненно важное значение для обобщения результатов опроса.

Недостатки
  • На результаты могут повлиять некачественные вопросы

  • Нерепрезентативная выборка может повлиять на результаты

  • Участники могут повлиять на результат

Если исследователям необходимо собрать большой объем данных за короткий период времени, опрос, вероятно, будет самым быстрым, простым и дешевым вариантом.

Это также гибкий метод, поскольку он позволяет исследователям создавать инструменты для сбора данных, которые помогут гарантировать получение необходимой информации (ответы на опрос) из всех источников, которые они хотят использовать (случайная выборка участников, принимающих участие в опросе).

Данные опросов могут быть рентабельными и доступными, но у них есть свои недостатки. Во-первых, данные не всегда надежны, особенно если вопросы анкеты плохо написаны или общий дизайн или доставка неэффективны.На данные также влияют определенные ошибки, такие как непредставленные или недопредставленные выборки.

Использование опросов предполагает предоставление участниками полезных данных. Исследователи должны знать о конкретных факторах, связанных с людьми, участвующими в опросе, которые повлияют на его результаты.

Например, некоторым людям может быть сложно понять вопросы. Человек может ответить определенным образом, чтобы попытаться угодить исследователям или попытаться контролировать то, как исследователи их воспринимают (например, пытаясь заставить себя «выглядеть лучше»).

Иногда респонденты могут даже не осознавать, что их ответы неверны или вводят в заблуждение из-за ошибочных воспоминаний.

Архивные исследования

Многие области психологических исследований извлекают пользу из анализа исследований, которые давным-давно проводились другими исследователями, а также изучения исторических записей и тематических исследований.

Например, в эксперименте, известном как «Раздражающее сердце», исследователи использовали оцифрованные записи, содержащие информацию о ветеранах Гражданской войны в США, чтобы узнать больше о посттравматическом стрессовом расстройстве (ПТСР).

Использование записей, баз данных и библиотек, которые общедоступны или доступны через их учреждение, может помочь исследователям, у которых может не быть много денег, для поддержки своих исследовательских усилий.

Бесплатные и недорогие ресурсы доступны исследователям на всех уровнях в академических учреждениях, музеях и хранилищах данных по всему миру.

Еще одно потенциальное преимущество состоит в том, что эти источники часто предоставляют огромное количество данных, которые были собраны в течение очень длительного периода времени, что может дать исследователям возможность просматривать тенденции, взаимосвязи и результаты, связанные с их исследованиями.

Хотя невозможность изменить переменные может быть недостатком некоторых методов, это может быть преимуществом архивных исследований. Тем не менее, использование исторических записей или информации, которая была собрана много лет назад, также представляет проблемы. Во-первых, важная информация может отсутствовать или быть неполной, а некоторые аспекты более ранних исследований могут оказаться бесполезными для исследователей в современном контексте.

Основная проблема архивных исследований — надежность. При обзоре старых исследований может быть мало информации о том, кто проводил исследование, как оно было спланировано, кто в нем участвовал, а также как данные были собраны и интерпретированы.

Исследователи также могут столкнуться с этическими затруднениями — например, должны ли современные исследователи использовать данные исследований, которые были проведены неэтично или с сомнительной этикой?

Ограничения корреляционных исследований

Вы, наверное, слышали фразу «корреляция не равно причинности». Это означает, что, хотя корреляционное исследование может предположить, что существует связь между двумя переменными, оно не может доказать, что одна переменная изменит другую.

Например, исследователи могут провести корреляционное исследование, которое предполагает, что существует связь между академической успеваемостью и самооценкой человека. Однако исследование не может показать, что успехи в учебе меняют самооценку человека.

Чтобы определить, почему существует взаимосвязь, исследователям необходимо рассмотреть и поэкспериментировать с другими переменными, такими как социальные отношения субъекта, когнитивные способности, личность и социально-экономический статус.

Корреляционные и экспериментальные исследования | Продолжительность развития

Результаты обучения

  • Объясните корреляционное исследование
  • Опишите ценность экспериментальных исследований

Корреляционные исследования

Когда ученые пассивно наблюдают и измеряют явления, это называется корреляционным исследованием .Здесь исследователи не вмешиваются и не меняют поведение, как в экспериментах. Цель корреляционного исследования — выявить закономерности взаимоотношений, но не причинно-следственные связи. Важно отметить, что с помощью корреляционного исследования вы можете одновременно исследовать только две переменные, не больше и не меньше.

Итак, что, если вы хотите проверить, связаны ли траты денег на других со счастьем, но у вас нет 20 долларов, которые можно было бы дать каждому участнику, чтобы они потратили их на ваш эксперимент? Вы можете использовать корреляционный план — это именно то, что сделала профессор Элизабет Данн (2008) из Университета Британской Колумбии, когда проводила исследование расходов и счастья.Она спрашивала людей, какую часть своего дохода они тратят на других или жертвуют на благотворительность, а позже спросила, насколько они счастливы. Как вы думаете, связаны ли эти две переменные? Да они были! Чем больше денег люди сообщали о тратах на других, тем они были счастливее.

Понимание корреляции

Чтобы узнать, насколько хорошо коррелируют две переменные, вы можете построить взаимосвязь между двумя оценками на так называемой диаграмме рассеяния . На диаграмме рассеяния каждая точка представляет точку данных.(В данном случае это отдельные люди, но это может быть какая-то другая единица.) Важно отметить, что каждая точка предоставляет нам две части информации — в данном случае информацию о том, насколько хорошо человек оценил прошедший месяц (ось x) и насколько счастлив человек чувствовал себя в прошлом месяце (ось Y). Какая переменная нанесена на какую ось не имеет значения.

Рисунок 1 . Диаграмма разброса связи между счастьем и рейтингами за последний месяц, положительная корреляция (r = 0,81). Каждая точка представляет человека.

Связь между двумя переменными можно обобщить статистически, используя коэффициент корреляции (сокращенно r). Коэффициент корреляции предоставляет информацию о направлении и силе связи между двумя переменными. В приведенном выше примере направление ассоциации положительное. Это означает, что люди, которые воспринимали прошедший месяц как хороший, сообщали, что чувствовали себя более счастливыми, тогда как люди, считавшие месяц плохим, сообщали, что чувствовали себя менее счастливыми.

При положительной корреляции две переменные идут вверх или вниз вместе. На диаграмме рассеяния точки образуют узор, который простирается от нижнего левого угла до верхнего правого (точно так же, как на рисунке 1). Значение r для положительной корреляции обозначается положительным числом (хотя положительный знак обычно опускается). Здесь значение r равно 0,81.

Отрицательная корреляция — это корреляция, в которой две переменные движутся в противоположных направлениях. То есть, когда одна переменная растет, другая уменьшается.На рисунке 2 показана связь между средним ростом мужчин в стране (ось Y) и распространенностью патогенов (или распространенностью болезни; ось X) в этой стране. На этой диаграмме рассеяния каждая точка представляет страну. Обратите внимание на то, как точки простираются от верхнего левого угла до нижнего правого. Что это означает в реальном мире? Это означает, что в тех частях света, где больше болезней, люди ниже ростом. Значение r для отрицательной корреляции обозначается отрицательным числом, то есть перед ним стоит знак минус (-).Здесь –.83.

Рисунок 2 . Диаграмма рассеяния, показывающая связь между средним ростом самцов и распространенностью патогенов, отрицательная корреляция (r = –,83). Каждая точка представляет страну (Chiao, 2009).

Сила корреляции зависит от того, насколько хорошо согласованы две переменные. Вспомните, что в корреляционном исследовании профессора Данна расходы на других положительно коррелировали со счастьем; Чем больше денег люди сообщили о том, что они потратили на других, тем более счастливыми они были.В этот момент вы можете подумать про себя: я знаю очень щедрого человека, который раздал много денег другим людям, но он несчастен! Или, может быть, вы знаете очень скупого человека, который счастлив настолько, насколько это возможно. Да, могут быть исключения. Если у ассоциации много исключений, это считается слабой корреляцией. Если у ассоциации мало исключений или нет никаких исключений, это считается сильной корреляцией. Сильная корреляция — это такая корреляция, при которой две переменные всегда или почти всегда идут вместе. В примере счастья и того, насколько хорош был месяц, ассоциация сильна.Чем сильнее корреляция, тем точнее точки на диаграмме рассеяния будут расположены вдоль наклонной линии.

Значение r сильной корреляции будет иметь высокое абсолютное значение (абсолютная корреляция имеет абсолютное значение целого числа один или 1,00). Другими словами, вы не обращаете внимания на то, стоит ли перед значением r отрицательный знак, и просто учитываете размер самого числового значения. Если абсолютное значение велико, это сильная корреляция. Слабая корреляция — это такая корреляция, при которой две переменные соответствуют некоторое время, но не большую часть времени.На рисунке 3 показана взаимосвязь между оценкой счастья и средним баллом успеваемости (GPA). Люди, которые больше ценили счастье, как правило, получали несколько более низкие оценки, но из этого было много исключений. Значение r для слабой корреляции будет иметь низкое абсолютное значение. Если две переменные связаны настолько слабо, что не связаны друг с другом, мы говорим, что они некоррелированы, и значение r будет равно нулю или очень близко к нулю. В предыдущем примере сильная ли корреляция между ростом и распространенностью патогенов? По сравнению с рис. 3 точки на рис. 2 более плотные и менее рассредоточенные.Абсолютное значение –.83 велико (ближе к единице, чем к нулю). Следовательно, это сильная отрицательная корреляция.

Рисунок 3 . Диаграмма рассеяния, показывающая связь между оценкой счастья и средним баллом успеваемости, слабая отрицательная корреляция (r = –32). Каждая точка представляет человека.

Проблемы с корреляцией

Если щедрость и счастье положительно коррелируют, следует ли заключить, что щедрость приносит счастье? Точно так же, если рост и распространенность патогенов отрицательно коррелируют, следует ли заключить, что болезнь вызывает рост? Только на основании корреляции мы не можем быть уверены.Например, в первом случае может случиться так, что счастье вызывает щедрость, или что щедрость вызывает счастье. Или третья переменная может вызывать как счастье, так и щедрость, создавая иллюзию прямой связи между ними. Например, богатство может быть третьей переменной, вызывающей как большее счастье, так и большую щедрость. Вот почему корреляция не означает причинно-следственную связь — часто повторяемая фраза среди психологов.

смотреть это

В этом видео психолог из Пенсильванского университета и автор бестселлеров Анджела Дакворт описывает корреляционное исследование, которое помогло ей понять стойкость.

Вы можете просмотреть стенограмму «Крепость: Сила страсти и настойчивости | Анджела Ли Дакворт »здесь (откроется в новом окне).

ссылка на обучение

Щелкните эту интерактивную презентацию, чтобы ознакомиться с актуальными исследованиями.

Экспериментальные исследования

, Эксперименты предназначены для проверки гипотез (или конкретных утверждений о взаимосвязи между переменными ) в контролируемых условиях с целью объяснить, как определенные факторы или события приводят к результатам.Переменная — это все, что меняет значение. Концепции операционализируются, или трансформируются в переменные в исследовании, что означает, что исследователь должен точно указать, что будет измеряться в исследовании. Например, если мы заинтересованы в изучении удовлетворенности браком, мы должны указать, что на самом деле означает удовлетворенность браком или что мы собираемся использовать в качестве индикатора удовлетворенности браком. Что можно измерить, что указывало бы на некоторый уровень удовлетворенности браком? Будет ли это количество времени, которое пары проводят вместе каждый день? Или зрительный контакт во время разговора о деньгах? Или, может быть, оценка испытуемого по шкале удовлетворенности браком? Каждый из них поддается измерению, но они не могут быть одинаково достоверными или точными показателями удовлетворенности браком.Что вы думаете? Это те соображения, которые должны учитывать исследователи при разработке дизайна.

Экспериментальный метод — единственный метод исследования, который может измерять причинно-следственные связи между переменными. Чтобы установить причину и следствие, должны быть выполнены три условия. При соблюдении этих условий полезны экспериментальные образцы:

  • Независимые и зависимые переменные должны быть связаны. Другими словами, когда один изменяется, другой изменяется в ответ.Независимая переменная — это что-то измененное или введенное исследователем; иногда воспринимается как лечение или вмешательство. Зависимая переменная — результат или фактор, на который повлияло введение независимой переменной; зависимая переменная зависит от независимой переменной. Например, если мы смотрим на влияние физических упражнений на уровень стресса, независимой переменной будет упражнение; зависимой переменной будет стресс.
  • Причина должна предшествовать следствию. Эксперименты измеряют субъектов по зависимой переменной, прежде чем подвергнуть их воздействию независимой переменной (установление базового уровня). Таким образом, мы измеряли уровень стресса испытуемых перед тем, как приступить к упражнениям, а затем еще раз после упражнения, чтобы увидеть, не произошло ли изменения в уровнях стресса. (Наблюдательные и обзорные исследования не всегда позволяют нам определить время этих событий, что затрудняет понимание причинно-следственной связи с помощью этих методов.)
  • Причина должна быть устранена. Исследователь должен убедиться, что никакие внешние, возможно, неизвестные переменные на самом деле не вызывают наблюдаемого нами эффекта. Это стало возможным благодаря экспериментальному дизайну. В ходе эксперимента мы должны были убедиться, что диета наших испытуемых оставалась неизменной на протяжении всей программы упражнений. В противном случае диета может действительно вызвать изменение уровня стресса, а не упражнения.

Базовый план эксперимента включает начало с выборки (или подмножества популяции) и случайное распределение субъектов в одну из двух групп: экспериментальная группа или контрольная группа .В идеале, чтобы предотвратить предвзятость, участники должны были бы не знать своего состояния (не знать, к какой группе они принадлежат), а исследователи также были бы слепы в отношении состояния каждого участника (называемого « двойной слепой »). Экспериментальная группа — это группа, которая будет подвергаться воздействию независимой переменной или условия, которое исследователь вводит в качестве потенциальной причины события. Контрольная группа будет использоваться для сравнения и будет иметь такой же опыт, что и экспериментальная группа, но не будет подвергаться воздействию независимой переменной.Это помогает устранить эффект плацебо, заключающийся в том, что группа может ожидать изменений, которые произойдут просто от участия. После воздействия на экспериментальную группу независимой переменной, две группы снова измеряются, чтобы увидеть, произошло ли изменение. Если это так, мы можем предположить, что независимая переменная вызвала изменение в зависимой переменной . Базовая экспериментальная модель выглядит так:

Таблица 1. Переменные и экспериментальная и контрольная группы
Выборка случайным образом попадает в одну из следующих групп: Мера DV Ввести IV Мера DV
Экспериментальная группа Х Х Х
Контрольная группа Х Х

Основным преимуществом экспериментального плана является то, что он помогает установить причинно-следственные связи.Недостатком такой конструкции является сложность переноса большей части того, что нас беспокоит о человеческом поведении, в лабораторные условия.

Ссылка на обучение

Вы когда-нибудь задумывались, почему люди принимают решения, которые кажутся противоречащими их долгосрочным интересам? В выступлении Эльдара Шафира на TED Talk «Жизнь в условиях дефицита» Шафир описывает серию экспериментов, которые проливают свет на то, как дефицит (реальный или предполагаемый) влияет на наши решения.

Глоссарий

контрольная группа:
группа сравнения, которая эквивалентна экспериментальной группе, но не имеет независимой переменной
корреляция:
взаимосвязь между двумя или более переменными; когда две переменные коррелированы, одна переменная изменяется так же, как и другая
коэффициент корреляции:
число от -1 до +1, указывающее силу и направление взаимосвязи между переменными, обычно обозначаемое r
корреляционных исследований:
план исследования с целью выявления закономерностей взаимоотношений, но не причинно-следственных связей
зависимая переменная:
результат или переменная, на которую предположительно влияет независимая переменная
двойной слепой:
план исследования, в котором ни участники, ни исследователи не знают, отнесен ли человек к экспериментальной или контрольной группе
опытная группа:
группа участников эксперимента, получившая независимую переменную
экспериментов:
разработан для проверки гипотез в контролируемой обстановке с целью объяснить, как определенные факторы или события приводят к результатам; единственный метод исследования, который измеряет причинно-следственные связи между переменными
гипотез:
конкретные утверждения или предположения о взаимосвязи между переменными
независимая переменная:
то, чем манипулирует исследователь или вводит в экспериментальную группу; лечение или вмешательство
отрицательная корреляция:
две переменные изменяются в разных направлениях: одна становится больше, а другая — меньше; отрицательная корреляция — это не то же самое, что отсутствие корреляции
введены в эксплуатацию:
концепции преобразованы в переменные, которые можно измерить в исследованиях
положительная корреляция:
две переменные изменяются в одном направлении, становясь либо больше, либо меньше
диаграмма рассеяния:
график или математическая диаграмма, состоящая из точек данных, которые представляют две переменные
переменных:
факторов, значение которых меняется

Внесите свой вклад!

У вас была идея улучшить этот контент? Нам очень понравится ваш вклад.

Улучшить эту страницуПодробнее

корреляционных исследований | Введение в психологию

Знаете ли вы, что с увеличением продаж мороженого растет и общий уровень преступности? Возможно ли, что наслаждение любимым вкусом мороженого может спровоцировать преступление? Или, как вы думаете, после совершения преступления вы решите угостить себя шишкой? Нет никаких сомнений в том, что между мороженым и преступностью существует связь (например, Harper, 2013), но было бы довольно глупо полагать, что одно на самом деле привело к другому.

Гораздо более вероятно, что и продажи мороженого, и уровень преступности связаны с температурой на улице. В жаркую погоду много людей выходит из домов, взаимодействует друг с другом, раздражается друг на друга, а иногда и совершает преступления. Кроме того, когда на улице тепло, мы с большей вероятностью будем искать прохладного угощения, например мороженого. Как определить, действительно ли существует связь между двумя вещами? А когда есть отношения, как мы можем определить, связаны ли они совпадением или причинно-следственной связью?

Корреляционные исследования

Корреляция означает, что существует взаимосвязь между двумя или более переменными (такими как потребление мороженого и преступность), но эта взаимосвязь не обязательно подразумевает причинно-следственную связь.Когда две переменные коррелированы, это просто означает, что при изменении одной переменной изменяется и другая. Мы можем измерить корреляцию, вычислив статистику, известную как коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции — это число от -1 до +1, которое указывает силу и направление взаимосвязи между переменными. Коэффициент корреляции обычно обозначается буквой r .

Числовая часть коэффициента корреляции указывает на силу взаимосвязи.Чем ближе число к 1 (отрицательное или положительное), тем сильнее взаимосвязаны переменные и тем более предсказуемыми будут изменения одной переменной по мере изменения другой переменной. Чем ближе число к нулю, тем слабее взаимосвязь и тем менее предсказуемой становится взаимосвязь между переменными. Например, коэффициент корреляции 0,9 указывает на гораздо более сильную взаимосвязь, чем коэффициент корреляции 0,3. Если переменные вообще не связаны друг с другом, коэффициент корреляции равен 0.Приведенный выше пример о мороженом и преступности — это пример двух переменных, которые, как мы могли бы ожидать, не связаны друг с другом.

Знак — положительный или отрицательный — коэффициента корреляции указывает направление взаимосвязи (рис. 1). Положительная корреляция означает, что переменные движутся в одном направлении. Другими словами, это означает, что по мере увеличения одной переменной увеличивается и другая, и наоборот, когда одна переменная уменьшается, увеличивается и другая. Отрицательная корреляция означает, что переменные движутся в противоположных направлениях.Если две переменные имеют отрицательную корреляцию, уменьшение одной переменной связано с увеличением другой и наоборот.

Пример мороженого и уровня преступности — положительная корреляция, потому что обе переменные увеличиваются при повышении температуры. Другими примерами положительной корреляции являются взаимосвязь между ростом и весом человека или взаимосвязь между возрастом человека и количеством морщин. Можно ожидать, что существует отрицательная корреляция между усталостью человека в течение дня и количеством часов, в течение которых он спал предыдущей ночью: количество сна уменьшается по мере нарастания чувства усталости.На реальном примере отрицательной корреляции студенты-исследователи из Университета Миннесоты обнаружили слабую отрицательную корреляцию ( r = -0,29) между средним количеством дней в неделю, в течение которых студенты спали менее 5 часов, и их средним баллом. (Лоури, Дин и Мандерс, 2010 г.). Имейте в виду, что отрицательная корреляция — это не то же самое, что отсутствие корреляции. Например, мы, вероятно, не найдем корреляции между продолжительностью сна и размером обуви.

Как упоминалось ранее, корреляции имеют прогностическое значение.Представьте, что вы входите в приемную комиссию крупного университета. Вы сталкиваетесь с огромным количеством заявок, но вы можете удовлетворить лишь небольшой процент от общего числа соискателей. Как вы можете решить, кого следует принять? Вы можете попытаться сопоставить текущий средний балл успеваемости учащихся в колледже с их результатами по стандартным тестам, таким как SAT или ACT. Наблюдая за тем, какие корреляции были наиболее сильными для ваших нынешних студентов, вы могли бы использовать эту информацию для прогнозирования относительного успеха тех студентов, которые подали заявление о приеме в университет.

Рис. 1. Диаграммы рассеяния представляют собой графическое представление силы и направления корреляций. Чем сильнее корреляция, тем ближе точки данных к прямой линии. В этих примерах мы видим, что существует (а) положительная корреляция между весом и ростом, (б) отрицательная корреляция между усталостью и продолжительностью сна и (в) отсутствие корреляции между размером обуви и продолжительностью сна.

Ссылка на обучение

Управляйте этой интерактивной диаграммой рассеяния, чтобы попрактиковаться в понимании положительной и отрицательной корреляции.

Корреляция не указывает причинно-следственную связь

Корреляционное исследование полезно, потому что оно позволяет нам обнаружить силу и направление взаимосвязей, существующих между двумя переменными. Однако корреляция ограничена, потому что установление существования связи мало что говорит нам о причинно-следственных связях . Хотя переменные иногда коррелируют, потому что одно действительно вызывает другое, также может быть, что какой-то другой фактор, сбивающая с толку переменная , на самом деле вызывает систематическое движение в наших интересующих переменных.В примере с мороженым и уровнем преступности, упомянутом ранее, температура является смешивающей переменной, которая может объяснить взаимосвязь между двумя переменными.

Даже когда мы не можем указать на устранение смешивающих переменных, мы не должны предполагать, что корреляция между двумя переменными подразумевает, что одна переменная вызывает изменения в другой. Это может расстраивать, когда причинно-следственная связь кажется ясной и интуитивно понятной. Вспомните наше обсуждение исследований, проведенных Американским онкологическим обществом, и то, что их исследовательские проекты были одними из первых демонстраций связи между курением и раком.Кажется разумным предположить, что курение вызывает рак, но если бы мы ограничились корреляционным исследованием , мы бы вышли за рамки, сделав это предположение.

К сожалению, люди все время ошибочно заявляют о причинности как о функции корреляций. Такие утверждения особенно часто встречаются в рекламе и новостях. Например, недавнее исследование показало, что люди, которые регулярно едят злаки, достигают более здорового веса, чем те, кто редко ест злаки (Frantzen, Treviño, Echon, Garcia-Dominic, & DiMarco, 2013; Barton et al., 2005). Угадайте, как зерновые компании сообщают об этом открытии. Действительно ли употребление хлопьев способствует поддержанию здорового веса у человека, или есть другие возможные объяснения, например, человек со здоровым весом с большей вероятностью будет регулярно есть здоровый завтрак, чем тот, кто страдает ожирением, или кто-то, кто пытается избежать приема пищи. на диету (рисунок 2)? Хотя корреляционные исследования неоценимы для выявления взаимосвязей между переменными, основным ограничением является невозможность установить причинно-следственную связь.Психологи хотят делать утверждения о причине и следствии, но единственный способ сделать это — провести эксперимент, чтобы ответить на исследовательский вопрос. В следующем разделе описывается, как научные эксперименты включают методы, которые исключают или контролируют альтернативные объяснения, что позволяет исследователям исследовать, как изменения в одной переменной вызывают изменения в другой переменной.

Ссылка на обучение

Посмотрите этот отрывок из Freakonomics, чтобы увидеть, как корреляция не , а указывает на причинную связь.

Рис. 2. Действительно ли употребление хлопьев способствует поддержанию здорового веса? (Кредит: Тим Скиллерн)

Иллюзорные корреляции

Соблазн сделать ошибочные причинно-следственные утверждения на основе корреляционных исследований — не единственный способ неверной интерпретации данных. Мы также склонны ошибаться в иллюзорных корреляциях, особенно с бессистемными наблюдениями. Иллюзорные корреляции , или ложные корреляции, возникают, когда люди верят, что отношения существуют между двумя вещами, когда таких отношений не существует.Одна хорошо известная иллюзорная корреляция — это предполагаемое влияние лунных фаз на человеческое поведение. Многие люди страстно утверждают, что на человеческое поведение влияет фаза луны, и, в частности, что люди ведут себя странно, когда луна полная (рис. 3).

Многие люди считают, что полная луна заставляет людей вести себя странно. (Кредит: Кори Занкер)

Нельзя отрицать, что Луна оказывает сильное влияние на нашу планету. Приливы и отливы в океане тесно связаны с гравитационными силами Луны.Поэтому многие люди считают логичным, что Луна также влияет на нас. В конце концов, наши тела в значительной степени состоят из воды. Однако метаанализ почти 40 исследований последовательно продемонстрировал, что взаимосвязи между луной и нашим поведением не существует (Роттон и Келли, 1985). Хотя мы можем уделять больше внимания странному поведению во время полной фазы луны, частота странного поведения остается постоянной на протяжении всего лунного цикла.

Почему мы так склонны верить в подобные иллюзорные корреляции? Часто мы читаем или слышим о них и просто принимаем информацию как достоверную.Или у нас есть догадка о том, как что-то работает, а затем мы ищем доказательства, подтверждающие эту догадку, игнорируя доказательства, которые говорят нам, что наша догадка ложна; это известно как смещение подтверждения . В других случаях мы находим иллюзорные корреляции, основанные на информации, которая легче всего приходит в голову, даже если эта информация сильно ограничена. И хотя мы можем быть уверены, что можем использовать эти отношения для лучшего понимания и предсказания мира вокруг нас, иллюзорные корреляции могут иметь значительные недостатки.Например, исследования показывают, что иллюзорные корреляции — при которых определенное поведение неверно приписывается определенным группам — участвуют в формировании предвзятого отношения, которое в конечном итоге может привести к дискриминационному поведению (Fiedler, 2004).

Подумай над

1. Все мы время от времени склонны делать иллюзорные корреляции. Попытайтесь представить себе иллюзорную корреляцию, которой придерживаетесь вы, член семьи или близкий друг. Как вы думаете, как возникла эта иллюзорная корреляция и что можно сделать в будущем для борьбы с ними?

.

About the Author

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Related Posts