ПСИХОЛОГИЯ

Что такое корреляты в психологии

Психологические корреляты

Поиски психологических коррелятов ССП показали, что:

1. один и тот же ССП связан со многими психологическими процессами (функциями)

2. одни и те же психические функции оказываются связанными с разными ССП.

Так, например, амплитуда, ЛП и топография Рздц связаны с принятием решения, ожиданием, ориентировочной реакцией, значимостью стимула, степенью субъективной уверенности, процессом сравнения, рассогласованием, осознаванием и неосознаваемыми процессами, а также характеристиками эпизодической памяти. В то же время процесс внимания оказывает влияние на характеристики ранних и поздних компонентов ВП, Р300, УНВ и потенциала готовности [Шагас, 1975; Рутман, 1979; Pritchard, 1981; Rockstroh et al., 1982; Psychophysiol. Brain Research, 1990; Rohrbaugh et al., 1990; Event-Related, 1991]. Следует заметить, что многозначность связей ССП с психологическими и поведенческими переменными вопреки исходным предположениям о функциональном значении ССП оказалась узаконенной в исследовательской практике как основной многократно подтвержденный факт. Правила публикаций исследований ССП требуют детальнейшего описания ситуации эксперимента и состояния испытуемого, включая его принадлежность к какой-либо социальной группе, степень заинтересованности, атмосферное давление и температуру воздуха и т.п. [Donchin et al., 1977].

Источник

Корреляции в психологии

Корреляционный анализ активно используется в психологических исследованиях для выявления взаимосвязи между психологическими параметрами. Практическая глава курсовых, дипломных и магистерских работ психологии чаще всего содержит корреляционный анализ.

Для того, чтобы написать диплом по психологии и успешно его защитить, необходимо не только знать, что такое корреляция, но и понимать специфику использования этого статистического метода в психологических исследования.

Признаком использования корреляций в дипломной работе по психологии является наличие в названии темы следующих слов: «Изучение взаимосвязи…», «Исследование влияния…», «Выявление факторов…» .

В курсовых и дипломных по психологии чаще всего используются два корреляционных метода: коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и корреляции Пирсона. Второй из них более строгий, то есть для его использования необходимо выполнения некоторых условий к данным. Чаще используется менее строгий коэффициент корреляции Спирмена. Но суть обоих коэффициентов корреляции применительно к психологическому исследованию одинакова.

Корреляции в психологическом исследовании

Корреляция – это степень взаимосвязи между какими-то показателями. В психологическом исследовании психологические показатели коррелируют, если в некоторой группе они изменяются согласованно. Например, от испытуемого 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.

Например, мы измерили у 10 российских мужей 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.

Уровень удовлетворённости браком

Посмотрим внимательно, как меняются показатели УБ 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.

В следующей таблице данные, полученные на мужьях другой страны, например, Монголии.

Уровень удовлетворённости браком

Посмотрим внимательно, как меняются показатели УБ и интеллекта от испытуемого к испытуемому. Видно, что УБ растет, а уровень интеллекта строго снижается. Причем нет ни одного исключения в этой закономерности.

Это пример отрицательной корреляции, причем это максимально возможная отрицательная (обратная) корреляция, равная -1.

Содержательно полученная корреляция означает, что чем выше уровень интеллекта у монгольских мужей, тем ниже их удовлетворенность браком. Или, по-другому, чем ниже уровень интеллекта монгольских мужей, тем выше их удовлетворенность браком. Описание полученного результата может звучать примерно так.

«Как видим, мы получили совершенно различные результаты на выборках российских и монгольских мужей. Корреляционный анализ показал, что чем умнее российские мужчины, тем они более счастливы в браке.

А вот у монгольских мужчин ситуация совершенно иная — чем они глупее, тем более счастливы в браке.

Таким образом, у монгольских мужчин низкий интеллект выступает фактором роста удовлетворенности браком, а у российских – фактором снижения удовлетворенности браком.»

Мы рассмотрели два крайних случая – полных прямой и обратной корреляции применительно к эмпирическому психологическому исследованию. В реальности психологические данные в группе испытуемых расположены не так однозначно, и получаемые коэффициенты корреляции расположены в промежутке от -1 до 1.

В следующей таблице мы немного изменили показатели во втором столбце.

Уровень удовлетворённости браком

Расчет показал, что теперь коэффициент корреляции равен 0,976.

Теперь еще больше перепутаем показатели во втором столбце.

Уровень удовлетворённости браком

Расчет показывает, что теперь коэффициент корреляции равен -0,103. Близость коэффициента корреляции к 0 означает очень низкое значение и низкую корреляцию, низкую взаимосвязь. И действительно, теперь трудно уловить какую-либо согласованность между вторым и третьим столбцами.

Корреляция в дипломной (курсовой) работе по психологии

Коэффициенты корреляции при анализе взаимосвязей между психологическими показателями могут принимать численные значения от -1 до 1.

Положительный коэффициент корреляции означает положительную (прямую) зависимость между двумя психологическими показателями в группе.

Отрицательный коэффициент корреляции означает отрицательную (обратную) зависимость между двумя психологическими показателями в группе.

Между двумя психологическими показателями, измеренными в группе испытуемых, всегда есть какая-то зависимость (корреляция) Она отражается числом от -1 до 1. Однако интерес представляют лишь статистически значимые коэффициенты корреляции.

Статистически значимые коэффициенты корреляции выявляются путем сравнения полученного нами эмпирического коэффициента корреляции с критическим значением.

Критическое значение коэффициента корреляции берется из специальных статистических таблиц, и его значение определяется объемом выборки. Чем больше человек в выборке, тем ниже критическое значение.

Чтобы определить, является ли статистически значимым полученный нами коэффициент корреляции, необходимо сравнить его значение по модулю (без учета знака) с критическим значением. Если наш эмпирический коэффициент корреляции без учета знака больше критического, то он статистически значим; если нет, — незначим.

Если расчет коэффициента корреляции проводится с помощью статистических программ, то она сама помечает значимые корреляции, и необходимость искать критические значения и сравнивать исчезает.

В группе подростков из 30 человек с помощью тестов были измерены два показателя: уровень агрессивности и уровень тревожности.

С помощью статистической программы рассчитали коэффициент корреляции агрессивности и тревожности.

Коэффициент корреляции агрессивности и тревожности в группе подростков

* — статистически значимая корреляция (р≤0,05)

Критическое значение коэффициента корреляции Спирмена для выборки из 30 человек при уровне значимости р=0,05 (см. ниже) равен 0,36.

Сравниваем и получаем, что наш эмпирический коэффициент корреляции больше по модулю, чем критический. Следовательно, корреляция статистически значима.

Вот как правильно должно выглядеть описание полученной корреляции:

«Анализ данных, приведенных в таблице, показывает, что выявлена статистически значимая положительная корреляция между уровнем агрессивности и уровнем тревожности в группе подростков. Это означает, что чем выше проявления агрессивности у подростков, тем выше их склонность проявлять тревожные реакции в ситуациях, угрожающих безопасности или самооценке».

Обычно описания корреляции достаточно. Однако лучше дополнительно привести интерпретацию полученного результата. Примерно вот так:

«С нашей точки зрения, полученный результат показывает, что рост тревоги подростка в связи с его физической безопасностью, а также в связи с угрозой самооценке может реализоваться в форме агрессивных реакций. Такой результат еще раз подтверждает мнение многих авторов о том, что подростковая агрессия выступает непродуктивным и архаичным способом адаптации. В этой связи развитие у подростков конструктивных способов преодоления негативных эмоциональных состояний, в том числе и тревожности, будет способствовать снижению их агрессивности».

Уровень статистической значимости — это таинственное «р»

В статистических расчетах «р» – это обозначение уровня статистической значимости .

Все статистические расчеты носят приблизительный характер. Уровень этой приблизительности и определяет «р». Уровень значимости записывается в виде десятичных дробей, например, 0,023 или 0,965. Если умножить такое число на 100, то получим показатель р в процентах: 2,3% и 96,5%. Эти проценты отражают вероятность ошибочности нашего предположения о взаимосвязи между агрессивностью и тревожностью.

То есть, выше приведенный коэффициент корреляции 0,58 между агрессивностью и тревожностью получен при уровне статистической значимости 0,05 или вероятности ошибки 5%. Что это конкретно означает?

Выявленная нами корреляция означает, что в нашей выборке наблюдается такая закономерность: чем выше агрессивность, тем выше тревожность. То есть, если мы возьмем двух подростков, и у одного тревожность будет выше, чем у другого, то, зная о положительной корреляции, мы можем утверждать, что у этого подростка и агрессивность будет выше. Но так как в статистике все приблизительно, то, утверждая это, мы допускаем, что можем ошибиться, причем вероятность ошибки 5%. То есть, сделав 20 таких сравнений в этой группе подростков, мы можем 1 раз ошибиться с прогнозом об уровне агрессивности, зная тревожность.

Что отражает корреляция — взаимосвязь или влияние?

Корреляционный анализ выявляет взаимосвязь между психологическими показателями. При этом наличие корреляции, строго говоря, не дает нам оснований говорить о причинно-следственных связях между показателями.

Вернемся к примеру с агрессивностью и тревожностью. Корреляция между ними не дает оснований говорить, что тревожность является причиной, а агрессивность — следствием. Нельзя также говорить обратное, что агрессивность является причиной, а тревожность – следствием.

В то же время в реальных исследованиях на основании корреляций часто делаются выводы о причинно-следственных связях. В нашем случае можно было бы сказать, что наличие положительной статистически значимой корреляционной связи между агрессивностью и тревожностью позволяет говорить о том, что тревожность выступает одним из факторов (причин) роста агрессивности у подростков. В этом случае также можно сказать, что тревожность влияет на агрессивность.

Термин «влияние» как раз и предполагает наличие между показателями причинно-следственной связи. А термин «взаимосвязь» не предполагает.

В некоторых вузах требуют использовать только термин взаимосвязь, и это более правильно и строго. В других спокойно воспринимают термин «влияние», который ближе к жизни.

Надеюсь, эта статья поможет вам написать работу по психологии самостоятельно. Если понадобится помощь, обращайтесь (все виды работ по психологии; статистические расчеты). Заказать

Источник

Корреляции в дипломных работах по психологии

Термин «корреляция» активно используется в гуманитарных науках, медицине; часто мелькает в СМИ. Ключевую роль корреляции играют в психологии. В частности, расчет корреляций выступает важным этапом реализации эмпирического исследования при написании ВКР по психологии.

В этой статье мы простым языком объясним суть корреляционной связи, виды корреляций, способы расчета, особенности использования корреляции в психологических исследованиях, а также при написании дипломных работ по психологии.

Что такое корреляция

Корреляция – это связь. Но не любая. В чем же ее особенность? Рассмотрим на примере.

Представьте, что вы едете на автомобиле. Вы нажимаете педаль газа – машина едет быстрее. Вы сбавляете газ – авто замедляет ход. Даже не знакомый с устройством автомобиля человек скажет: «Между педалью газа и скоростью машины есть прямая связь: чем сильнее нажата педаль, тем скорость выше».

Это зависимость функциональная – скорость выступает прямой функцией педали газа. Специалист объяснит, что педаль управляет подачей топлива в цилиндры, где происходит сжигание смеси, что ведет к повышению мощности на вал и т.д. Это связь жесткая, детерминированная, не допускающая исключений (при условии, что машина исправна).

Теперь представьте, что вы директор фирмы, сотрудники которой продают товары. Вы решаете повысить продажи за счет повышения окладов работников. Вы повышаете зарплату на 10%, и продажи в среднем по фирме растут. Через время повышаете еще на 10%, и опять рост. Затем еще на 5%, и опять есть эффект. Напрашивается вывод – между продажами фирмы и окладом сотрудников есть прямая зависимость – чем выше оклады, тем выше продажи организации. Такая же это связь, как между педалью газа и скоростью авто? В чем ключевое отличие?

Правильно, между окладом и продажами заисимость не жесткая. Это значит, что у кого-то из сотрудников продажи могли даже снизиться, невзирая на рост оклада. У кого-то остаться неизменными. Но в среднем по фирме продажи выросли, и мы говорим – связь продаж и оклада сотрудников есть, и она корреляционная.

В основе функциональной связи (педаль газа – скорость) лежит физический закон. В основе корреляционной связи (продажи – оклад) находится простая согласованность изменения двух показателей. Никакого закона (в физическом понимании этого слова) за корреляцией нет. Есть лишь вероятностная (стохастическая) закономерность.

Численное выражение корреляционной зависимости

Итак, корреляционная связь отражает зависимость между явлениями. Если эти явления можно измерить, то она получает численное выражение.

Например, изучается роль чтения в жизни людей. Исследователи взяли группу из 40 человек и измерили у каждого испытуемого два показателя: 1) сколько времени он читает в неделю; 2) в какой мере он считает себя благополучным (по шкале от 1 до 10). Ученые занесли эти данные в два столбика и с помощью статистической программы рассчитали корреляцию между чтением и благополучием. Предположим, они получили следующий результат -0,76. Но что значит это число? Как его проинтерпретировать? Давайте разбираться.

Полученное число называется коэффициентом корреляции. Для его правильной интерпретации важно учитывать следующее:

  1. Знак «+» или «-» отражает направление зависимости.
  2. Величина коэффициента отражает силу зависимости.

Прямая и обратная

Знак плюс перед коэффициентом указывает на то, что связь между явлениями или показателями прямая. То есть, чем больше один показатель, тем больше и другой. Выше оклад — выше продажи. Такая корреляция называется прямой, или положительной.

Если коэффициент имеет знак минус, значит, корреляция обратная, или отрицательная. В этом случае чем выше один показатель, тем ниже другой. В примере с чтением и благополучием мы получили -0,76, и это значит, что, чем больше люди читают, тем ниже уровень их благополучия.

Сильная и слабая

Корреляционная связь в численном выражении – это число в диапазоне от -1 до +1. Обозначается буквой «r». Чем выше число (без учета знака), тем корреляционная связь сильнее.

Чем ниже численное значение коэффициента, тем взаимосвязь между явлениями и показателями меньше.

Максимально возможная сила зависимости – это 1 или -1. Как это понять и представить?

Рассмотрим пример. Взяли 10 студентов и измерили у них уровень интеллекта (IQ) и успеваемость за семестр. Расположили эти данные в виде двух столбцов.

Испытуемый

Успеваемость (баллы)

Посмотрите внимательно на данные в таблице. От 1 до 10 испытуемого растет уровень IQ. Но также растет и уровень успеваемости. Из любых двух студентов успеваемость будет выше у того, у кого выше IQ. И никаких исключений из этого правила не будет.

Перед нами пример полного, 100%-но согласованного изменения двух показателей в группе. И это пример максимально возможной положительной взаимосвязи. То есть, корреляционная зависимость между интеллектом и успеваемостью равна 1.

Рассмотрим другой пример. У этих же 10-ти студентов с помощью опроса оценили, в какой мере они ощущают себя успешными в общении с противоположным полом (по шкале от 1 до 10).

Испытуемый

Успех в общении с противоположным полом (баллы)

Смотрим внимательно на данные в таблице. От 1 до 10 испытуемого растет уровень IQ. При этом в последнем столбце последовательно снижается уровень успешности общения с противоположным полом. Из любых двух студентов успех общения с противоположным полом будет выше у того, у кого IQ ниже. И никаких исключений из этого правила не будет.

Это пример полной согласованности изменения двух показателей в группе — максимально возможная отрицательная взаимосвязь. Корреляционная связь между IQ и успешностью общения с противоположным полом равна -1.

А как понять смысл корреляции равной нулю (0)? Это значит, связи между показателями нет. Еще раз вернемся к нашим студентам и рассмотрим еще один измеренный у них показатель – длину прыжка с места.

Испытуемый

Длина прыжка с места (м)

Не наблюдается никакой согласованности между изменением IQ от человека к человеку и длинной прыжка. Это и свидетельствует об отсутствии корреляции. Коэффициент корреляции IQ и длины прыжка с места у студентов равен 0.

Мы рассмотрели крайние случаи. В реальных измерениях коэффициенты редко бывают равны точно 1 или 0. При этом принята следующая шкала:

  • если коэффициент больше 0,70 – связь между показателями сильная;
  • от 0,30 до 0,70 – связь умеренная,
  • меньше 0,30 – связь слабая.

Если оценить по этой шкале полученную нами выше корреляцию между чтением и благополучием, то окажется, что эта зависимость сильная и отрицательная -0,76. То есть, наблюдается сильная отрицательная связь между начитанностью и благополучием. Что еще раз подтверждает библейскую мудрость о соотношении мудрости и печали.

Приведенная градация дает очень приблизительные оценки и в таком виде редко используются в исследованиях.

Чаще используются градации коэффициентов по уровням значимости. В этом случае реально полученный коэффициент может быть значимым или не значимым. Определить это можно, сравнив его значение с критическим значением коэффициента корреляции, взятым из специальной таблицы. Причем эти критические значения зависят от численности выборки (чем больше объем, тем ниже критическое значение).

Корреляционный анализ в психологии

Корреляционный метод выступает одним из основных в психологических исследованиях. И это не случайно, ведь психология стремится быть точной наукой. Получается ли?

В чем особенность законов в точных науках. Например, закон тяготения в физике действует без исключений: чем больше масса тела, тем сильнее оно притягивает другие тела. Этот физический закон отражает связь массы тела и силы притяжения.

В психологии иная ситуация. Например, психологи публикуют данные о связи теплых отношений в детстве с родителями и уровня креативности во взрослом возрасте. Означает ли это, что любой из испытуемых с очень теплыми отношениями с родителями в детстве будет иметь очень высокие творческие способности? Ответ однозначный – нет. Здесь нет закона, подобного физическому. Нет механизма влияния детского опыта на креативность взрослых. Это наши фантазии! Есть согласованность данных (отношения – креативность), но за ними нет закона. А есть лишь корреляционная связь. Психологи часто называют выявляемые взаимосвязи психологическими закономерностями, подчеркивая их вероятностный характер — не жесткость.

Пример исследования на студентах из предыдущего раздела хорошо иллюстрирует использование корреляций в психологии:

  1. Анализ взаимосвязи между психологическими показателями. В нашем примере IQ и успешность общения с противоположным полом – это психологические параметры. Выявление корреляции между ними расширяет представления о психической организации человека, о взаимосвязях между различными сторонами его личности – в данном случае между интеллектом и сферой общения.
  2. Анализ взаимосвязей IQ с успеваемостью и прыжками – пример связи психологического параметра с непсихологическими. Полученные результаты раскрывают особенности влияния интеллекта на учебную и спортивную деятельность.

Вот как могли выглядеть краткие выводы по результатам придуманного исследования на студентах:

  1. Выявлена значимая положительная зависимость интеллекта студентов и их успеваемости.
  2. Существует отрицательная значимая взаимосвязь IQ с успешностью общения с противоположным полом.
  3. Не выявлено связи IQ студентов с умением прыгать с места.

Таким образом, уровень интеллекта студентов выступает позитивным фактором их академической успеваемости, в то же время негативно сказываясь на отношениях с противоположным полом и не оказывая значимого влияния на спортивные успехи, в частности, способность к прыгать с места.

Как видим, интеллект помогает студентам учиться, но мешает строить отношения с противоположным полом. При этом не влияет на их спортивные успехи.

Неоднозначное влияние интеллекта на личность и деятельность студентов отражает сложность этого феномена в структуре личностных особенностей и важность продолжения исследований в этом направлении. В частности, представляется важным провести анализ взаимосвязей интеллекта с психологическими особенностями и деятельностью студентов с учетом их пола.

Коэффициенты Пирсона и Спирмена

Рассмотрим два метода расчета.

Коэффициент Пирсона – это особый метод расчета взаимосвязи показателей между выраженностью численных значений в одной группе. Очень упрощенно он сводится к следующему:

  1. Берутся значения двух параметров в группе испытуемых (например, агрессии и перфекционизма).
  2. Находятся средние значения каждого параметра в группе.
  3. Находятся разности параметров каждого испытуемого и среднего значения.
  4. Эти разности подставляются в специальную форму для расчета коэффициента Пирсона.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена рассчитывается похожим образом:

  1. Берутся значения двух индикаторов в группе испытуемых.
  2. Находятся ранги каждого фактора в группе, то есть место в списке по возрастанию.
  3. Находятся разности рангов, возводятся в квадрат и суммируются.
  4. Далее разности рангов подставляются в специальную форму для вычисления коэффициента Спирмена.

В случае Пирсона расчет шел с использованием среднего значения. Следовательно, случайные выбросы данных (существенное отличие от среднего), например, из-за ошибки обработки или недостоверных ответов могут существенно исказить результат.

В случае Спирмена абсолютные значения данных не играют роли, так как учитывается только их взаимное расположение по отношению друг к другу (ранги). То есть, выбросы данных или другие неточности не окажут серьезного влияния на конечный результат.

Если результаты тестирования корректны, то различия коэффициентов Пирсона и Спирмена незначительны, при этом коэффициент Пирсона показывает более точное значение взаимосвязи данных.

Как рассчитать коэффициент корреляции

Коэффициенты Пирсона и Спирмена можно рассчитать вручную. Это может понадобиться при углубленном изучении статистических методов.

Однако в большинстве случаев при решении прикладных задач, в том числе и в психологии, можно проводить расчеты с помощью специальных программ.

Расчет с помощью электронных таблиц Microsoft Excel

Вернемся опять к примеру со студентами и рассмотрим данные об уровне их интеллекта и длине прыжка с места. Занесем эти данные (два столбца) в таблицу Excel.

Переместив курсор в пустую ячейку, нажмем опцию «Вставить функцию» и выберем «КОРРЕЛ» из раздела «Статистические».

Формат этой функции предполагает выделение двух массивов данных: КОРРЕЛ (массив 1; массив»). Выделяем соответственно столбик с IQ и длиной прыжков.

Далее нажимаем галочку (то есть, рассчитать) и получаем значение , в нашем случае 0,038. Как видим, коэффициент не равен нулю, хотя и очень близок к нему.

В таблицах Excel реализована формула расчета только коэффициента Пирсона.

Расчет с помощью программы STATISTICA

Заносим данные по интеллекту и длине прыжка в поле исходных данных. Далее выбираем опцию «Непараметрические критерии», «Спирмена». Выделяем параметры для расчета и получаем следующий результат.

Как видно, расчет дал результат 0,024, что отличается от результата по Пирсону – 0,038, полученной выше с помощью Excel. Однако различия незначительны.

Использование корреляционного анализа в дипломных работах по психологии (пример)

Большинство тем выпускных квалификационных работ по психологии (дипломов, курсовых, магистерских) предполагают проведение корреляционного исследования (остальные связаны с выявлением различий психологических показателей в разных группах).

Сам термин «корреляция» в названиях тем звучит редко – он скрывается за следующими формулировками:

  • «Взаимосвязь субъективного ощущения одиночества и самоактуализации у женщин зрелого возраста»;
  • «Особенности влияния жизнестойкости менеджеров на успешность их взаимодействия с клиентами в конфликтных ситуациях»;
  • «Личностные факторы стрессоустойчивости сотрудников МЧС».

Таким образом, слова «взаимосвязь», «влияние» и «факторы» — верные признаки того, что методом анализа данных в эмпирическом исследовании должен быть корреляционный анализ.

Рассмотрим кратко этапы его проведения при написании дипломной работы по психологии на тему: «Взаимосвязь личностной тревожности и агрессивности у подростков».

1. Для расчета необходимы сырые данные, в качестве которых обычно выступают результаты тестирования испытуемых. Они заносятся в сводную таблицу и помещаются в приложение. Эта таблица устроена следующим образом:

  • каждая строка содержит данные на одного испытуемого;
  • каждый столбец содержит показатели по одной шкале для всех испытуемых.

Источник

Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Закрыть