Выбор коэффициента корреляции в зависимости от типа шкал и плана обработки данных

Корреляция и статистические решения

В эмпирическом корреляционном исследовании контролируется порядок измерения переменных, т.е. план сбора данных зависит от исследователя.

Установление корреляционных зависимостей

Планы с двумя и более группами испытуемых

 

Три основные формы контроля смешений с побочными переменными:

1. Стабилизация ПП или подбор уровней значений основных переменных таким образом, чтобы побочная переменная выступила в виде учитываемых уровней, задающих по существу факторный план ее взаимосвязей хотя бы с одной из двух измеряемых основных переменных (Подбор однородных групп)

 

Составление однородных групп – это форма контроля различий в уровнях основной вариаты и стабилизации побочных переменных таким образом, чтобы на каждом уровне основной переменной их уровни также были представлены равномерно

 

2. Подбор пар. Эта стратегия подбора сравниваемых групп применяется в случаях, если исходное число испытуемых невелико.

 

3. Использование методики подбора контрастных групп приводит к тому, что заданное основной вариатой различие усиливается указанными сопутствующими переменными.

 

· Использование средств статистического контроля, но не в значении замены экспериментального контроля проверкой статистических гипотез, а в значении замены управляющих воздействий – манипулирования переменными: попытками их более или менее полного охвата как уже существующих вариат.

 

 

 

Основная цель использования мер связи в экспериментальном исследовании – проверка статистической нуль-гипотезы о том, что переменные Х и Y не связаны, т.е. имеют нулевой коэффициент корреляции в совокупности.

 

При корреляционном подходе равноправными с точки зрения логики последующего содержательного вывода являются статистические решения о равенстве коэффициента корреляции какому-то числу, одинаковой корреляции переменной Х с другими переменными (Y и Z), значимости множественной корреляции.

Традиционный подсчет коэффициента корреляции предполагает указание уровня значимости при определенном количестве наблюдений, т.е. числа измерений.

Установление факта незначимости корреляции между переменными служит основанием для принятия решения отвергнуть гипотезу о связи между переменными.

Интерпретация установленной связи полностью подчинена не следующему из самого эмпирического материала обоснованию ее направленности или опосредования ее тем или иным базисным процессом.

 

 

Дж. Гласc и Дж. Стэнли приводят сводную таблицу для демонстрации возможных сочетаний типов шкал для измеряемых переменных, между которыми подсчитывается коэффициент корреляции.

Выбор меры связи определяется двумя моментами:

1) обоснованием типа шкал для каждой из переменных;

2) обоснованием соответствия способа определения коэффициента тем или иным допущениям теоретического плана.

Подсчет коэффициентов корреляции при обработке данных в экспериментальных, квазиэкспериментальных и собственно корреляционных исследованиях включен в разные планы обработки данных.

В зависимости от конкретизации способов обработки данных количественная оценка взаимосвязи может характеризовать полученные эффекты как достаточно четко установленные или, напротив, недостаточно явные, не удовлетворяющие по величине той их роли, которая предполагалась в гипотезе исследования.