Корреляционное исследование в психологии - наиболее распространенная форма эксперимента, что обусловлено рядом причин. Во-первых, исследователи все чаще выделяют в качестве предмета изучения столь сложные явления, что функциональное управление ими путем организации активных экспериментальных воздействий невозможно, затруднено или нежелательно. Во-вторых, многие процессы, в принципе доступные экспериментальному контролю, теряют свою качественную специфику, если искусственно их изолировать в строгом лабораторном эксперименте. В третьих, в ряде исследований по этическим соображениям ученый не может оказывать влияние на изучаемые переменные. В этих случаях психолог довольствуется методами наблюдения и корреляционного исследования.
Корреляционное исследование основано на теоретических представлениях о мерах корреляционных связей между переменными, разработанных К. Пирсоном. Стратегия проведения такого исследования заключается в том, что управляемое воздействие на объект отсутствует. Исследователь выдвигает гипотезу о наличии статистической связи между двумя (и более) переменными. При этом предположение о причинной зависимости не обсуждается.
План корреляционного исследования является разновидностью квазиэкспериментального плана при отсутствии воздействия независимой переменной на зависимые.
Проверяемые при использовании корреляционного метода гипотезы - это гипотезы о связях. В них утверждается, что изменения одной переменной каким-то образом связаны с изменениями другой, но не предполагается, что какая-то из этих переменных является причинно-действующей.
Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими (двумя и более) переменными.
Например, мы могли бы определить корреляцию между количеством часов, затраченных на ночной сон, и сонливостью днем. Если корреляция большая, знание того, сколько времени человек спит ночью, позволит нам предсказать степень его сонливости в дневные часы. Кроме того, дневная сонливость может быть использована для прогнозирования, предсказания продолжительности ночного сна. Предположим, психолог замечает зависимость между IQ родителей и их детей, или между красотой и социальной популярностью, или между тревогой и результатами, показываемыми на экзаменах, или между преступностью и погодой. В каждом случае два наблюдения или события коррелируют (связаны друг с другом упорядоченным образом).
Силу и направление связи можно выразить в виде коэффициента корреляции. Это некое число, находящееся в пределах от +1,00 до -1,00. Если это число равно или близко нулю, зависимость между двумя измеряемыми величинами слабая или отсутствует. К примеру, корреляция между размером обуви и интеллектом равна нулю. 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. Например, однояйцевые близнецы, как правило, имеют почти идентичные IQ. IQ же родителей и их детей имеют лишь oбщee подобие. Корреляция между IQ родителей и детей равна 0,35; у однояйцевых близнецов она 0,86.
Положительная корреляция показывает, что увеличение одной величины сопровождается увеличением другой (или уменьшению соответствует уменьшение).
Например, существует положительная корреляция между успеваемостью в средней школе и успеваемостью в колледже; учащиеся, которые лучше занимаются в школе, как правило, имеют более высокую успеваемость и в колледже (и наоборот).
При отрицательной корреляции увеличение первой величины связано с уменьшением второй.
Когда говорят о корреляции, используют термины «корреляционная связь» и «корреляционная зависимость». Корреляционная связь - это согласованные изменения двух и более признаков. корреляционная зависимость - это изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность появления разных значений другого признака. Оба термина часто используются как синонимы. Между тем, зависимость подразумевает влияние, связь - согласованные изменения. корреляционные связи не могут рассматриваться как свидетельство причинно-следственной связи, они свидетельствуют лишь о том, что изменениям одного признака, как правило, сопутствуют определенные изменения другого. Но находится ли причина изменений в одном из признаков или она оказывается за пределами исследуемой пары признаков, нам неизвестно.
Говорить в строгом смысле о зависимости мы можем только в тех случаях, когда сами оказываем какое-то контролируемое воздействие на испытуемых. Если в исследование включены независимые переменные, которые мы можем, по крайней мере, учитывать, например, возраст, то можно считать выявляемые между возрастом и психологическими признаками корреляционные связи корреляционными зависимостями. В большинстве же случаев нам трудно определить, что в рассматриваемой паре признаков является независимой, а что зависимой переменной. Учитывая, что термин «зависимость» явно или неявно подразумевает влияние, лучше пользоваться более нейтральным термином «корреляционная связь».
К примеру, мы можем заметить, что учащиеся, которые проводят перед телевизором много часов получают более низкие отметки, чем те, кто посвящает этому занятию немного времени (известный эффект «телевизионного зомби»). Свидетельствует ли это о том, что просмотр слишком большого числа телепередач является причиной худшей успеваемости? Можно сделать такое предположение, но мы не можем быть уверены, пока не поставим эксперимент.
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:
- 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.
- Корреляция, обусловленная 3-й переменной. Например, скорость опознания изображения при быстром (тахистоскопическом) предъявлении и словарный запас испытуемых положительно коррелируют. Скрытой переменной, обусловливающей эту корреляцию, является общий интеллект.
- Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной.
- 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. «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.
Корреляции и причинность. Корреляционные исследования помогают нам выявить связи и сделать прогнозы. Однако корреляция не демонстрирует причинность (причинно-следственную связь). К примеру, 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.
Рассмотрим случай, когда корреляцию можно ошибочно принять за причинность. Допустим, психолог установил, что кровь пациентов-шизофреников содержит некое химическое вещество, не обнаруживаемое у здоровых людей. Означает ли это, что данное вещество является причиной шизофрении? Может показаться, что это так, но образование этого вещества может вызывать сама шизофрения. Или же и шизофрения, и химическое вещество могут являться следствием какого-то неизвестного фактора, такого, как режим питания в психиатрических больницах.
Только лишь то, что одна вещь кажется причиной другой, не подтверждает, что это действительно так. Этот факт можно отчетливо проследить на примере некоторых явно непричинных связей. Например, существует корреляция между количеством церквей в городах и количеством баров; чем больше церквей, тем больше баров. Означает ли это, что выпивка делает человека набожным? Разумеется, в данном случае никто не додумается сделать подобное заключение о причине и следствии. Но в менее очевидных ситуациях соблазн бывает велик. (Реальная зависимость такова: как количество церквей, так и количество баров связаны с численностью населения в городах.) Лучший способ удостовериться, что причинно-следственная связь существует,— поставить контролируемый эксперимент.
Главное, что отличает корреляционный подход, - это схемы сбора данных, отличные от экспериментального подхода, и соответственно иные возможности содержательных выводов при проверке психологических гипотез (в силу невозможности реализации тех форм контроля, которые характерны для экспериментальных исследований). При корреляционном подходе степень произвольности содержательной интерпретации, обосновываемой теми или иными статистическими решениями, гораздо выше, одновременно выводы менее доказательны, поскольку в случае установления значимой связи остается множество объяснений (или теоретических гипотез) относительно ее характера и направленности.
Главное преимущество корреляционного анализа состоит в том, что мы можем сразу провести множественное сопоставление признаков.
Задачей любого корреляционного исследования, как и экспериментального, является обобщение, т.е. распространение содержательных выводов об изучаемой зависимости в более широком контексте понимания, чем ограниченный рамками заданных ситуаций, популяций, переменных и т.д. Однако при корреляционном подходе всегда сохраняется многозначность выводов с точки зрения направлений возможных обобщений. Ограничения контроля при получении эмпирических данных определяют и ограничения допустимых выводов.