Корреляционный анализ взаимосвязей между индивидуально-психологическими особенностями детей и показателями адаптации к школьному обучению
Буров Андрей Васильевич, магистрант ФГБОУ ВПО «Смоленский государственный университет», г.Смоленск [email protected]
Корреляционный анализ взаимосвязей между индивидуальнопсихологическими особенностями детей
и показателями адаптации к школьному обучению
Аннотация.В статье рассматривается пример анализа корреляций, чтобы выделитьпсихологическиеособенностивзаимосвязи показателей адаптации к школе с индивидуальнопсихологическими и личностными характеристиками первоклассников. Показано, что такие индивидуальнопсихологические и личностные особенности,как работоспособность, преобладание отрицательных эмоций, уровень школьной мотивации, самооценка детей,влияют на процессы адаптации ребенка к школе. Ключевые слова:корреляционная взаимосвязь,адаптация к школе,школьная мотивация, индивидуальнопсихологические особенности.
Раздел: (02) комплексное изучение человека; психология; социальные проблемы медицины и экологии человека.
Изначально термин «корреляция» обозначает взаимосвязь.Для уверенного диагноза в психологии важны не только многочисленные симптомы (свойства психики) и их выраженность, но и взаимосвязи между ними, для выделения которых широко используется анализ корреляций, количественно выражающих стохастическую связь между симптомами (свойствами психики). Объектом анализа служит корреляционная матрица. Ее элементы–коэффициенты линейной корреляции, а также их ранговые и нелинейные дериваты –коэффициенты корреляции рангов и корреляционные отношения.Важнейшими задачами анализа корреляций служат:определение значимости связей свойствами психики через отличие корреляций от нуля;выявление инвариантности или изменчивости силы связей через статистическоесходство или различие корреляций при стационарных или нестационарных условиях;
выявление синдромовкак подмножеств сильно коррелирующих между собой симптомов (свойств психики)из полного множества рассматриваемых признаков.
Школьная адаптация понимается в современной психологопедагогической литературе как сложный процесс приспособления ребенка к школе и школы кребенку. Как правило, этот процесс благополучно заканчивается в первом полугодии, но у многих учеников может приобретать неблагоприятные черты. Адаптированный ребенок не только соответствует уровням сформированности психологических свойств и умений требованиям и нормам данной среды, но и приспособлен к полноценному развитию в ней своего личностного, физического и интеллектуального потенциалов. Этим определяется значимость успешной адаптации для школьника.От адаптации к школьному обучению во многом зависятуспехи ребенка, его эмоциональное и физическое состояние.
Спирмена. Метод ранговой корреляции позволяет определить тесноту и направление корреляционной связи между двумя признаками. Если два признака связаны положительно, то испытуемые, имеющие низкие ранги по одному признаку, будут иметь низкие ранги и по другому признаку, и наоборот, испытуемые, имеющие высокие ранги по одному из признаков, будут иметь по другому признаку также высокие ранги. Для подсчета коэффициента необходимо определить разности между рангами, полученными данным испытуемым по обоим признакам. Затем вычисляется значение коэффициента rs. Чем меньше разности между рангами, тем больше будет rs, тем ближе он будет к+1. В случае отрицательной корреляции низким рангам испытуемых по одному признаку будут соответствовать высокие ранги по другому признаку, и наоборот. Чем больше несовпадение между рангами испытуемых по двум исследуемым признакам, тем ближе rsк–1. Если корреляция отсутствует, то все ранги будут перемешаны и между ними не будет никакого соответствия. В этом случае rsокажется близким к 0.
Таким образом,из выборки были исключены «особые» случаи. Обследованиедетей проводилось в феврале–марте 2014 г. Как уже отмечалась, адаптационные процессыпротекают наиболее интенсивно в первом полугодии, поэтому к моменту нашего исследования можно уже наблюдать результаты этих процессов. Ребенок уже или адаптировался к школе,или, наоборот, у него будут ярко выражены признаки дезадаптации.В качестве диагностических процедур для оценки показателей адаптированности к школе и для оценки индивидуальнопсихологических особенностей первоклассников использовались следующие.1.Методика «Домики»[2].Это проективный тест личностных отношений, социальных эмоций и ценностных ориентаций. Методической основой теста является цветоассоциативный эксперимент, известный по тесту отношений А.Эткинда. Тест разработан О.А.Ореховой и позволяет провести диагностику эмоциональной сферы ребенка в части высших эмоций социального генеза, личностных предпочтений и деятельностных ориентаций, что делает его особенно ценным с точки зрения анализа эмоционального отношения ребенка к школе.
По тесту мы получилизначенияпоказателей индивидуальнопсихологических особенностей ребенка –вегетативного коэффициента (уровень работоспособности)–и значенияпоказателя суммарного отклонения от аутогенной нормы (преобладание отрицательных эмоций). 2.Анкета для определения уровня школьной мотивации по Н.Лускановой [3]. Эта анкета позволяет определить познавательный мотив, стремление наиболее успешно выполнять все предъявляемые школой требования, а именно:добросовестны и ответственны ли ученики, четко ли следуют всем указаниям учителя, сильно ли переживают, если получают неудовлетворительные оценки. 3.Методика «Лесенки», разработанная В.Г.Щур [4], для определения самооценки ребёнка.Сравнение самооценок ребенка по разным шкалам дает возможность определить сферу, в которой он чувствует себя достаточно уверенно, психологически комфортно (адекватная самооценка), и сферы, вызывающие у ребенка напряжение и проблемы (неадекватная самооценка).4.Анкета для родителей и анкета для учителей (из кн.
Значения коэффициента ранговой корреляции Спирмена между показателями в группе детей с трудностями в школьной адаптации(n=30, rкрит=0,36p≤0,05, rкрит=0,47p≤0,01)
ВегетативныйкоэффициентСуммарного отклоненияот аутогенной нормыУровеньшкольной мотивацииУровень самооценкиУровень адаптации(анкета родителей)Уровень адаптации(анкета учителей)Вегетативный коэффициент(хорошая работоспособность)1–0,37*0,77**0,130,67**0,38*Суммарноеотклонениеотаутогенной нормы(преобладание отрицательных эмоций)
1–0,91**–0,65**–0,49–0,79**Уровень школьной мотивации
1–0,43*0,71**0,56**Уровень самооценки
10,170,26Уровеньадаптации(анкетародителей)
10,73Уровень адаптации (анкета учителей)
1Примечание.
*** –p≤ 0,001, ** –p≤0,01, * –p≤0,05.
Как видно из таблицы, высокий уровень работоспособности положительно коррелирует (0,77) с высокой школьной мотивацией и отрицательно (–0,37) с показателем отрицательных эмоций.Это вполне закономерно, так как высокая мотивация повышает работоспособность, а хорошее самочувствие (проявляется в работоспособности) вызывает желание деятельности. Корреляция между работоспособностью и отрицательными эмоциями слабая, что говорит о возможности отрицательных эмоций и при высокой работоспособности, например, вследствие неудач или изза трудностей в отношениях с учителями и одноклассниками. Тем не менеетенденция существует, и можно утверждать, что адаптация ребенка к школе зависит не только от желания учиться (школьной мотивации), но и от способности трудиться и выдерживать нагрузки (работоспособность). Это подтверждают и корреляционные связи между вегетативным коэффициентом (работоспособность) и уровнями адаптации ребенка к школе, полученными по оценкам родителей (0,67) и оценкам учителей (0,38).
Имеется сильная отрицательная корреляционная связь(–0,79) между оценками уровня адаптацииребенка к школе учителями и показателем наличия у ребенка отрицательных переживаний. Это говорит о том, что чем сильнее выражены отрицательные эмоции у ребенка, тем ниже уровень его адаптации к школе. Либо негативные переживания мешают ребенку адекватно реагировать на новые требования, либо необходимость соответствовать роли ученика, причем «хорошего ученика»,вызывает у ребенка много негативных переживаний, которые взрослым необходимо нивелировать. То же самое мы видим в соотношении родительских оценок степени адаптированнности их ребенка к школе с показателем эмоциональных переживаний ребенка (–0,49). Таким образом, преобладание отрицательных эмоций обязательно сопровождает плохую адаптацию ребенка к школе и, наоборот, высокий уровень адаптации сочетается со слабой выраженностью отрицательных эмоций. Преобладание у ребенка отрицательных эмоциональных переживаний, являясь обязательным следствием трудностей в адаптации, впоследствииприобретаетхарактер причины дезадаптации: ребенок испытывает связанные со школой негативные эмоции, которые мешают ему адекватно принимать требования учебной деятельности и реагировать наних.
Уровень самооценки отрицательно (–0,65) коррелирует с уровнем отрицательных эмоций: чем ниже самооценка, тем сильнее отрицательные эмоции.Очень сильная (–0,91) отрицательная корреляция уровня школьной мотивации и выраженности отрицательных эмоций еще раз убеждает нас в том, что отсутствие интереса к знаниям и учебной деятельности в первом классе есть причина негативных переживаний детей. Необходимость заниматься не тем, что интересно,угнетает даже взрослого, не говоря уже о ребенке. Это позволяет сделать предположение, что у дезадатированных в школе детей трудности сосредоточены вокруг школьной мотивации. Неготовность ребенка «занять позицию школьника», отсутствие познавательных потребностей, потребности в более сложных видах деятельности, чем игра,–вот основныепричинынарушений адаптации ребенка в школе. Действительно, все это становится причиной неуспеха ребенка в освоении учебного материала, портятся отношения с учителем, родителями, осуждение ребенка со стороны взрослых нарушает его самооценку и ухудшаютсяотношения с одноклассниками.
Положительные корреляционные связи уровня школьной мотивации с оценками адаптированности ребенка учителями и родителями (0,71;0,56) еще раз подтверждают значимость мотивационных процессов в овладении учебной деятельностью и комфортным самочувствием ребенка в школе. А вот уровень самооценки ребенка отрицательно взаимосвязан (–0,43) с уровнем школьной мотивации. Это может означать, что низкая самооценка вызывает стремление ребенка освоить более сложные виды деятельности (повышает мотивацию), чтобы подтвердить возможность успеха и тем самым повысить самооценку. Чем выше самооценка ребенка, тем меньше у него желание достигать результатов («я и так хорошо учусь», «я все знаю») –снижение мотивации. Наоборот, сильная мотивация и невозможность достигнуть желаемого результата учебной деятельности снижаютсамооценку, низкая школьная мотивация и успешное овладение знаниями повышают самооценку. В целомшкольная мотивация и самооценка ребенка взаимообусловлены. Отсутствие значимых корреляционных связей уровня самооценкии оценок адаптированности детей учителями и родителями указывает на независимость успешности адаптации от самооценки ребенка.
Оценки адаптации детей к школе учителей и родителей в большинстве случаев совпадают (0,73), различия обусловлены тем, что родители больше оценивают работоспособность ребенка, эмоциональный фон, а учителя –успехи овладения учебным материалом.Расхождение оценок подтверждает необходимость опроса и учителей, и родителей при комплексном обследовании.Анализ корреляционных связей показывает наличие индивидуальнопсихологических и личностных особенностей ребенка, определяющих успешность его адаптации к условиям школы. Таковыми являются уровень школьной мотивации, работоспособность, уровень самооценки, преобладание (нивелирование) отрицательных эмоций. Уровень адаптации к школе и перечисленные индивидуальнопсихологические особенности взаимообусловливают друг друга.У детей с трудностями в адаптации к школьному обучению низкий уровень школьной мотивации, невысокая работоспособность, у многих истощение и переутомление, они испытывают сильные отрицательные эмоции, с которыми не справляются, также у многих преобладает неадекватная самооценка.
Можно сделать вывод о том, чтоадаптация к школе представляет собой процесс формирования школьной мотивации и адекватной самооценки, процесс преодоления негативных эмоциональных переживаний, вызванных трудностями школьной жизни, формирование образа жизни (способов осуществления учебной деятельности), позволяющего ребенку восстанавливать затраченную энергию и поддерживать оптимальный уровень работоспособности.Таким образом, применение корреляционного анализа для описания иинтерпретации данных позволяет выявить дополнительные взаимосвязи между психологическими переменными и анализировать результаты на более высоком уровне обобщения. Выявленныевзаимосвязи указывают психологу не только на то, что увеличению одной переменной соответствует увеличение (прямая взаимосвязь) или уменьшение (обратная взаимосвязь) другой переменой, но и на наличиевзаимообусловливания психологических симптомов, а также возможность влияния на одни психологические симптомы через изменение других симптомов, взаимосвязанных с ними.
Ссылки на источники1.Сидоренко В. Е. Математические методы в психологии. –М., 2007.2.Рабочая книга школьного психолога / И. В. Дубровина, М. К. Акимова, Е. М. Борисова и др. / под ред. И. В. Дубровиной. –М.: Просвещение, 1991.3.ЛускановаН.Г. Методы исследования детей с трудностями в обучении. –М., 19934.Битянова М. Р. Адаптация ребенка в школе: диагностика, коррекция, педагогическая поддержка: сб. метод. материалов для админ., педагогов и шк. психол. –М.: Образоват. центр «Педагогический поиск», 1997.5.ОвчароваР.В. Практическая психология в начальной школе. –М.: ООО АПРЕЛЬ Пресс, 2000. –208с.
AndreyBurov,Masterstudent, SmolenskState University, [email protected] analysis of interconnection between individual and psychological characteristics of children and indicators of school adaptation Abstract.The author describes the example of the correlation analysis for identifying the psychological features of interconnection between individual and psychological characteristics of children and indicators of school adaptation of firstgraders.
The author concludes that such individual psychological and personality traits as operability, predominance of negative emotions, level of school motivation, selfesteem of children affect the processes of school adaptation.Key words:correlation relationship;adaptation to school;school motivation;individual and psychologicalfeatures.References1.Sidorenko, V.E. (2007) Matematicheskie metody v psihologii, Moscow (in Russian).2.Dubrovina, I.V. (ed.), Akimova, M.K., Borisova, E.M. (1991) Rabochaja kniga shkol’nogo psihologa, Prosveshhenie, Moscow (in Russian).3.Luskanova, N.G. (1993) Metody issledovanija detej s trudnostjami v obuchenii, Moscow (in Russian).4.Bitjanova, M.R. (1997) Adaptacija rebenka v shkole: diagnostika, korrekcija, pedagogicheskaja podderzhka: Sb. metod. mat. dlja admin., pedagogov i shk. Psihol, Obrazovat. centr “Pedagogicheskij poisk”, Moscow (in Russian).5.Ovcharova, R.V. (2000) Prakticheskaja psihologija v nachal’noj shkol,OOO APREL» Press, Moscow, 208 p. (in Russian).
Рекомендовано к публикации:Кузьминой К.Е., кандидатом психологических наук;Горевым П.М., кандидатом педагогических наук, главным редактором журнала «Концепт»
Корреляции в психологическом исследовании — презентация онлайн
Похожие презентации:
Темперамент. Типы темперамента
Воображение и его виды
Вербальные и невербальные средства общения
Конфликты и способы их разрешения
Культурно-историческая концепция Л.С. Выготского
Кейсы (ситуации взаимодействия ребёнка и взрослого)
Гуманистическая психология
Анализ воздействия социальных сетей на формирование зависимого поведения у молодежи
Деловая коммуникация. Формы деловой коммуникации. (Лекция 2)
Технологии нейрокоррекции нарушений письменной речи младших школьников с тяжелыми нарушениями речи
1. Корреляции в психологическом исследовании
• Корреляция – это степень взаимосвязи междукакими-то показателями. В психологическом
исследовании психологические показатели
коррелируют, если в некоторой группе они
изменяются согласованно.
Например, отиспытуемого к испытуемому с ростом одного
показателя растет и другой – корреляция
положительная или прямая. Или от
испытуемого к испытуемому с ростом одного
показателя второй снижается – корреляция
отрицательная или обратная.
2. ПОНЯТИЕ КОРРЕЛЯЦИИ
Термин «корреляция» впервые применил французскийпалеонтолог Ж. Кювье, который вывел «закон
корреляции частей и органов животных» (этот закон
позволяет восстанавливать по найденным частям
тела облик всего животного). В статистику
указанный термин ввел в 1886 году английский
биолог и статистик Френсис Гальтон (не просто связь
– relation, а «как бы связь» – co-relation). Однако
точную формулу для подсчёта коэффициента
корреляции разработал его ученик – математик и
биолог — Карл Пирсон (1857 – 1936).
3. ВИДЫ КОРРЕЛЯЦИЙ
• Виды корреляционной связи между измереннымипеременными могут быть различны: так корреляция
бывает линейной и нелинейной, положительной и
отрицательной.
• Она линейна, если с увеличением или уменьшением
одной переменной, вторая переменная также растёт,
либо убывает. Она нелинейна, если при увеличении
одной величины характер изменения второй не линеен,
а описывается другими законами (полиномиальная,
гиперболическая).
4. Пример:
• Например, мы измерили у 10 российскихмужей два психологических показателя: 1)
уровень удовлетворенности браком и 2)
уровень интеллекта. Для простоты не будем
привязываться к конкретным методикам, и
показатели возьмем условные. В таблице
приведены эти данные.
6. Результат:
• Посмотрим внимательно, как меняются показателиУБ и интеллекта от испытуемого к испытуемому.
Видно, что УБ растет и уровень интеллекта тоже
растет. Причем нет ни одного исключения в этой
закономерности. Это пример положительной
корреляции, причем это максимально возможная
положительная (прямая) корреляция, равная 1.
• Содержательно полученная корреляция означает,
что чем выше уровень интеллекта у российских
мужей, тем выше их удовлетворенность браком.
English Русский Правила
Корреляционные исследования | Аномальная психология
Цели обучения
- Объяснить корреляционные исследования, включая то, что коэффициент корреляции говорит нам о взаимосвязи между переменными
Корреляционное исследование
Одним из основных методов, используемых для изучения аномального поведения, является корреляционный метод. Корреляция означает, что существует связь между двумя или более переменными (например, между переменными негативного мышления и депрессивными симптомами), но эта связь не обязательно подразумевает причину и следствие. 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. А 9Коэффициент корреляции 0011 — это число от отрицательного до положительного, которое указывает на силу и направление связи между переменными.
Связь между двумя переменными можно обобщить статистически, используя коэффициент корреляции (сокращенно r ).
Числовая часть коэффициента корреляции указывает на силу связи. Чем ближе число к единице (отрицательное или положительное), тем сильнее связаны между собой переменные и тем более предсказуемыми будут изменения одной переменной при изменении другой переменной. Чем ближе число к нулю, тем слабее взаимосвязь и тем менее предсказуемыми становятся взаимосвязи между переменными. Например, коэффициент корреляции 0,9указывает на гораздо более сильную связь, чем коэффициент корреляции 0,3. Если переменные никак не связаны друг с другом, коэффициент корреляции равен нулю. Приведенный выше пример о негативном мышлении и депрессивных симптомах является примером двух переменных, которые, как мы могли бы ожидать, будут связаны друг с другом. Когда более высокие значения одной переменной (негативное мышление) связаны с более высокими значениями другой переменной (депрессивные симптомы), возникает положительная корреляция между переменными.
Знак — положительный или отрицательный — коэффициента корреляции указывает на направление связи. Положительные корреляции несут положительные знаки; отрицательные корреляции несут отрицательные знаки. Положительная корреляция означает, что переменные движутся в одном направлении. Иными словами, это означает, что при увеличении одной переменной увеличивается и другая, и наоборот, при уменьшении одной переменной уменьшается и другая. Отрицательная корреляция означает, что переменные движутся в противоположных направлениях. Если две переменные имеют отрицательную корреляцию, то уменьшение одной переменной связано с увеличением другой и наоборот.
Другими примерами положительной корреляции являются отношения между депрессией и нарушением нормального режима сна. Тогда можно было бы ожидать, что оценки по показателю депрессии будут положительно коррелировать с показателями по показателю нарушений сна.
Можно ожидать, что между депрессией и самооценкой существует отрицательная корреляция.
Чем более депрессивны люди, тем ниже их баллы по шкале самооценки Розенберга (RSES), мера самооценки, широко используемая в социальных исследованиях. Имейте в виду, что отрицательная корреляция — это не то же самое, что отсутствие корреляции. Например, мы, вероятно, не найдем связи между депрессией и чьим-то ростом.
В корреляционных исследованиях ученые пассивно наблюдают и измеряют явления. Здесь мы не вмешиваемся и не меняем поведение, как в экспериментах. В корреляционном исследовании мы выявляем закономерности отношений, но обычно не можем сделать вывод, что к чему приводит. Важно отметить, что с помощью корреляционного исследования вы можете одновременно исследовать только две переменные, не больше и не меньше.
Как упоминалось ранее, корреляции имеют прогностическую ценность. Итак, что, если вы хотите проверить, связаны ли расходы на других со счастьем, но у вас нет 20 долларов, чтобы дать каждому участнику? Вы можете использовать корреляционный план, что и сделал профессор Данн.
Она спрашивала людей, какую часть своего дохода они тратят на других или жертвуют на благотворительность, а позже спрашивала их, насколько они счастливы. Как вы думаете, связаны ли эти две переменные? Да они были! Чем больше денег люди тратили на других, тем счастливее они были.
Дополнительные сведения о корреляции
Чтобы выяснить, насколько хорошо совпадают две переменные, мы можем построить зависимость между двумя оценками на так называемой диаграмме рассеяния (рис. 1). На диаграмме рассеяния каждая точка представляет точку данных. (В данном случае это отдельные люди, но это может быть и другая единица измерения.) Важно отметить, что каждая точка дает 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 ( и -ось). Какая переменная откладывается на какой оси, не имеет значения.
Рисунок 1 . Диаграмма рассеяния связи между счастьем и оценками за последний месяц, положительная корреляция ( r = 0,81).
Каждая точка представляет человека.
В приведенном выше примере направление связи положительное. Это означает, что люди, которые восприняли прошедший месяц как хороший, сообщили, что чувствовали себя более счастливыми, тогда как люди, которые восприняли этот месяц как плохой, сообщили, что чувствовали себя менее счастливыми.
На диаграмме рассеяния точки образуют узор, простирающийся от левого нижнего угла к правому верхнему (точно так же, как на рис. 1). Значение r для положительной корреляции обозначается положительным числом (хотя знак плюс обычно опускается). Здесь значение r равно 0,81.
На рисунке 2 показана отрицательная корреляция, связь между средним ростом мужчин в стране (ось y ) и распространенностью возбудителя или распространенностью болезни в этой стране ( x -ось). На этой диаграмме рассеяния каждая точка представляет страну. Обратите внимание, как точки простираются от левого верхнего угла к правому нижнему.
Что это означает в реальном мире? Это означает, что люди ниже ростом в тех частях мира, где больше болезней. Значение r для отрицательной корреляции обозначается отрицательным числом, то есть перед ним стоит знак минус (-). Здесь это -0,83.
Рисунок 2 . Диаграмма рассеяния, показывающая связь между средним ростом мужчины и распространенностью возбудителя, отрицательная корреляция ( r = –0,83). Каждая точка представляет страну (Chiao, 2009).
Сила корреляции зависит от того, насколько хорошо совпадают две переменные. Напомним, что в корреляционном исследовании профессора Данна расходы на других положительно коррелировали со счастьем: чем больше денег люди тратили на других, тем счастливее 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 ассоциация имеет много исключений, она считается слабой корреляцией. Если ассоциация имеет мало или вообще не имеет исключений, она считается сильной корреляцией. Сильная корреляция — это такая корреляция, при которой две переменные всегда или почти всегда идут вместе. В примере со счастьем и тем, насколько хорошим был месяц, ассоциация сильна. Чем сильнее корреляция, тем плотнее точки на диаграмме рассеяния будут располагаться вдоль наклонной линии. [1]
Попробуйте
Проблемы с корреляцией
Если между щедростью и счастьем существует положительная корреляция, должны ли мы заключить, что щедрость вызывает счастье? Точно так же, если рост и распространенность возбудителя имеют отрицательную корреляцию, должны ли мы заключить, что болезнь вызывает низкорослость? Только по корреляции мы не можем быть уверены. Например, в первом случае может быть так, что счастье вызывает щедрость, или щедрость вызывает счастье. Или третья переменная может вызвать счастье обоих и щедрость, создающая иллюзию прямой связи между ними.
Например, богатство может быть третьей переменной, которая вызывает как большее счастье, так и большую щедрость. Вот почему корреляция не означает причинно-следственную связь — фраза, которую часто повторяют психологи. [2]
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 взаимосвязи мало что говорит нам о причина и следствие . Хотя переменные иногда коррелируют, потому что одна действительно вызывает другую, также может быть, что какой-то другой фактор, смешанная переменная , на самом деле вызывает систематическое движение интересующих нас переменных. В упомянутом ранее примере с депрессией и негативным мышлением стресс представляет собой смешанную переменную, которая может объяснить взаимосвязь между двумя переменными.
Даже когда мы не можем указать на четкие смешанные переменные, мы не должны предполагать, что корреляция между двумя переменными подразумевает, что одна переменная вызывает изменения в другой. Это может раздражать, когда причинно-следственная связь кажется ясной и интуитивно понятной. Вспомните наш пример о связи между депрессией и нарушением нормального режима сна. Кажется разумным предположить, что нарушение сна может вызывать более высокие баллы по показателю депрессии, точно так же, как высокая степень депрессии может приводить к более нарушенным моделям сна, но если бы мы были ограничены корреляционное исследование , мы перешагнули бы границы, сделав такое предположение. И депрессия, и нарушение сна могут быть вызваны основным физиологическим расстройством или любой другой третьей переменной, которую вы не измерили.
К сожалению, люди все время ошибочно утверждают, что причинно-следственная связь является функцией корреляций. Хотя корреляционное исследование имеет неоценимое значение для выявления взаимосвязей между переменными, основным ограничением является невозможность установить причинно-следственную связь.
Корреляционный метод не предполагает манипулирования интересующими переменными. В предыдущем примере экспериментатор не манипулировал депрессивными симптомами или характером сна людей. Психологи хотят делать заявления о причине и следствии, но единственный способ сделать это — провести эксперимент, чтобы ответить на исследовательский вопрос. В следующем разделе описывается, как исследователи используют экспериментальные методы, в которых экспериментатор манипулирует одной или несколькими интересующими переменными и наблюдает их влияние на другие переменные или результаты в контролируемых условиях.
смотреть IT
В этом видео мы обсуждаем один из лучших методов психологии для прогнозирования поведения: корреляцию. Но означает ли это, что поведение обязательно произойдет? Давай выясним!
Вы можете просмотреть стенограмму «#5 Корреляция против причинно-следственной связи — Psy 101» здесь (откроется в новом окне).
Попробуйте
Подумай об этом
Подумайте, почему корреляционные исследования часто используются при изучении аномального поведения.
Если корреляционные модели не демонстрируют причинно-следственной связи, почему исследователи делают причинно-следственные заявления относительно своих результатов? Бывают ли случаи, когда корреляционные результаты могут продемонстрировать причинно-следственную связь?
Глоссарий
причинно-следственная связь: изменения одной переменной вызывают изменения другой переменной; может быть определена только с помощью плана экспериментального исследования
предвзятость подтверждения: склонность игнорировать свидетельства, опровергающие идеи или убеждения
смешанная переменная: непредвиденный внешний фактор, влияющий на обе представляющие интерес переменные,\; часто создается ложное впечатление, что изменения одной переменной вызывают изменения другой переменной, тогда как на самом деле внешний фактор вызывает изменения обеих переменных
корреляция: связь 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 связи между переменными и обычно обозначаемое как r
отрицательное корреляция: две переменные изменяются в разных направлениях, причем одна становится больше, а другая становится меньше; отрицательная корреляция — это не то же самое, что отсутствие корреляции
положительная корреляция: две переменные изменяются в одном направлении, обе становятся больше или меньше
- Сколлон, Северная Каролина (2020).
Исследовательские конструкции. В Р. Бисвас-Динер и Э. Динер (редакторы), серия учебников Noba: Психология. Шампейн, Иллинойс: Издательство DEF. Получено с http://noba.to/acxb2thy ↵ - Scollon, CN (2020). Исследовательские конструкции. В Р. Бисвас-Динер и Э. Динер (редакторы), серия учебников Noba: Психология. Шампейн, Иллинойс: Издательство DEF. Получено с http://noba.to/acxb2thy ↵
Исследовательские конструкции. В Р. Бисвас-Динер и Э. Динер (редакторы), серия учебников Noba: Психология. Шампейн, Иллинойс: Издательство DEF. Получено с http://noba.to/acxb2thy ↵Корреляционные исследования – общая психология
Перейти к содержанию
Психологические исследования
Цели обучения
- Объясните, что коэффициент корреляции говорит нам о связи между переменными
- Объясните, почему корреляция не означает причинно-следственную связь
Знаете ли вы, что по мере роста продаж мороженого растет и общий уровень преступности? Возможно ли, что удовольствие от вашего любимого вкуса мороженого может привести к преступному веселью? Или, совершив преступление, вы думаете, что решите угоститься шишкой? Нет никаких сомнений в том, что между мороженым и преступлением существует связь (например, Harper, 2013), но было бы довольно глупо полагать, что одно на самом деле вызвало другое.
Гораздо более вероятно, что и продажи мороженого, и уровень преступности связаны с температурой на улице. Когда температура теплая, многие люди выходят из своих домов, взаимодействуют друг с другом, раздражаются друг на друга, а иногда и совершают преступления. Кроме того, когда на улице тепло, мы с большей вероятностью будем искать прохладное лакомство, например, мороженое. Как определить, действительно ли существует связь между двумя вещами? И когда есть связь, как мы можем определить, объясняется ли она совпадением или причинно-следственной связью?
Корреляционные исследования
означает, что существует связь между двумя или более переменными (такими как потребление мороженого и преступность), но эта связь не обязательно подразумевает причину и следствие. 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.
— это число от -1 до +1, которое указывает на силу и направление взаимосвязи между переменными. Коэффициент корреляции обычно обозначается буквой 9.0176 р .
Числовая часть коэффициента корреляции указывает на силу связи. Чем ближе число к 1 (отрицательное или положительное), тем сильнее связаны переменные и тем более предсказуемыми будут изменения одной переменной при изменении другой переменной. Чем ближе число к нулю, тем слабее взаимосвязь и тем менее предсказуемыми становятся взаимосвязи между переменными. Например, коэффициент корреляции 0,9 указывает на гораздо более сильную связь, чем коэффициент корреляции 0,3. Если переменные никак не связаны друг с другом, коэффициент корреляции равен 0. Приведенный выше пример о мороженом и преступности является примером двух переменных, которые, как мы могли бы ожидать, не будут связаны друг с другом.
Знак — положительный или отрицательный — коэффициента корреляции указывает на направление связи (рис. 1).
означает, что переменные перемещаются в одном направлении. Иными словами, это означает, что при увеличении одной переменной увеличивается и другая, и наоборот, при уменьшении одной переменной уменьшается и другая. означает, что переменные движутся в противоположных направлениях. Если две переменные имеют отрицательную корреляцию, то уменьшение одной переменной связано с увеличением другой и наоборот.
Пример мороженого и уровня преступности представляет собой положительную корреляцию, поскольку обе переменные увеличиваются при повышении температуры. Другими примерами положительной корреляции являются отношения между ростом и весом человека или отношения между возрастом человека и количеством морщин. Можно было бы ожидать, что существует отрицательная корреляция между чьей-либо усталостью в течение дня и количеством часов, которые они спали предыдущей ночью: количество сна уменьшается по мере того, как чувство усталости увеличивается. В реальном примере отрицательной корреляции студенты-исследователи из Миннесотского университета обнаружили слабую отрицательную корреляцию (9).
0176 r = -0,29) между средним количеством дней в неделю, когда учащиеся спали менее 5 часов, и их средним баллом (Lowry, Dean, & Manders, 2010). Имейте в виду, что отрицательная корреляция — это не то же самое, что отсутствие корреляции. Например, мы, вероятно, не обнаружим корреляции между количеством часов сна и размером обуви.
Как упоминалось ранее, корреляции имеют прогностическую ценность. Представьте, что вы входите в приемную комиссию крупного вуза. Вы сталкиваетесь с огромным количеством заявок, но можете разместить лишь небольшой процент от пула соискателей. Как вы можете решить, кого следует принять? Вы можете попытаться сопоставить средний балл колледжа ваших нынешних студентов с их баллами по стандартным тестам, таким как SAT или ACT. Наблюдая, какие корреляции были самыми сильными для ваших нынешних студентов, вы могли бы использовать эту информацию, чтобы предсказать относительный успех тех студентов, которые подали заявку на поступление в университет.
Рисунок 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 количеством часов сна и (в) отсутствие корреляции между размером обуви и количеством часов сна.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 взаимосвязи мало что говорит нам о . Хотя переменные иногда коррелируют, потому что одна действительно вызывает другую, также может быть, что какой-то другой фактор, , на самом деле вызывает систематическое движение интересующих нас переменных. В упомянутом ранее примере мороженого/уровня преступности температура является смешанной переменной, которая может объяснять взаимосвязь между двумя переменными.
Даже когда мы не можем указать на четкие смешанные переменные, мы не должны предполагать, что корреляция между двумя переменными подразумевает, что одна переменная вызывает изменения в другой. Это может разочаровать, когда кажется, что все ясно и интуитивно понятно. Вспомните наше обсуждение исследований, проведенных Американским онкологическим обществом, и то, как их исследовательские проекты были одними из первых демонстраций связи между курением и раком. Кажется разумным предположить, что курение вызывает рак, но если мы ограничимся корреляционное исследование , мы перешагнули бы границы, сделав такое предположение.
К сожалению, люди все время ошибочно утверждают, что причинно-следственная связь является функцией корреляций. Такие утверждения особенно распространены в рекламе и новостях. Например, недавнее исследование показало, что люди, которые регулярно едят хлопья, достигают более здорового веса, чем те, кто редко ест хлопья (Frantzen, Treviño, Echon, Garcia-Dominic, & DiMarco, 2013; Barton et al.
, 2005). Угадайте, как производители хлопьев сообщают об этом открытии. Действительно ли употребление хлопьев помогает человеку поддерживать здоровый вес, или есть другие возможные объяснения, например, тот, у кого здоровый вес, с большей вероятностью будет регулярно есть здоровый завтрак, чем тот, кто страдает ожирением, или тот, кто избегает приема пищи в попытке соблюдать диету (рис. 2)? Хотя корреляционное исследование имеет неоценимое значение для выявления взаимосвязей между переменными, основным ограничением является невозможность установить причинно-следственную связь. Психологи хотят делать заявления 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.
Попробуйте
Смотреть
Посмотрите этот клип из Freakonomics, чтобы увидеть пример того, как корреляция , а не указывает на причинно-следственную связь.
Вы можете просмотреть стенограмму «Корреляция против причинности: фильм о фрикономике» здесь (откроется в новом окне).
Рисунок 2 . Действительно ли употребление хлопьев способствует здоровому весу? (кредит: Тим Скиллерн)Иллюзорные корреляции
Искушение сделать ошибочные утверждения о причинно-следственных связях, основанные на корреляционных исследованиях, — не единственный способ, которым мы склонны неправильно интерпретировать данные. Мы также склонны совершать ошибку иллюзорных корреляций, особенно при бессистемных наблюдениях. , или ложные корреляции, возникают, когда люди верят, что отношения существуют между двумя вещами, хотя таких отношений не существует. Одной из хорошо известных иллюзорных корреляций является предполагаемое влияние фаз луны на поведение человека. Многие люди страстно утверждают, что на поведение людей влияет фаза луны и, в частности, что люди ведут себя странно, когда луна полная (рис.
3).
Нельзя отрицать, что Луна оказывает сильное влияние на нашу планету. Приливы и отливы океана тесно связаны с гравитационными силами Луны. Поэтому многие люди считают, что Луна тоже влияет на нас. Ведь наш организм в значительной степени состоит из воды. Однако метаанализ почти 40 исследований неизменно демонстрировал, что связи между Луной и нашим поведением не существует (Rotton & Kelly, 1985). Хотя мы можем уделять больше внимания странному поведению во время полной лунной фазы, 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 предчувствие о том, как что-то работает, а затем мы ищем доказательства, подтверждающие это предчувствие, игнорируя доказательства, говорящие о том, что наше предчувствие ложно; это известно как .
В других случаях мы находим иллюзорные корреляции, основанные на информации, которая легче всего приходит на ум, даже если эта информация сильно ограничена. И хотя мы можем быть уверены, что можем использовать эти отношения, чтобы лучше понимать и предсказывать мир вокруг нас, иллюзорные корреляции могут иметь существенные недостатки. Например, исследования показывают, что иллюзорные корреляции, в которых определенное поведение ошибочно приписывается определенным группам, участвуют в формировании предвзятых взглядов, которые в конечном итоге могут привести к дискриминационному поведению (Fiedler, 2004).
Подумай об этом
У всех нас есть склонность время от времени проводить иллюзорные корреляции. Попробуйте подумать об иллюзорной корреляции, которой придерживаетесь вы, член семьи или близкий друг. Как, на ваш взгляд, возникли эти иллюзорные соотношения и что можно сделать в будущем для борьбы с ними?
Лицензии и атрибуты (Щелкните, чтобы развернуть)Контент под лицензией CC, совместно используемый ранее
- Анализ результатов.
