|
ровать факты жизненного пути на способствующие развитию того или иного качества личности и сдерживающие его. И все же существенные недостатки применения коэффициента корреляции Пирсона, большие трудности, связанные с совер- 1 См.: Шварц Г. Выборочный метод. Руководство по применению ста- тистических методов.- М.: Наука, 1976.- 213 с. шенствованием данного математического метода 1 , заставили нас использовать коэффициент корреляции лишь в некоторых случаях, хотя его вычисление учтено в программах для ЭВМ. Особо следует сказать об использовании коэффициентов сопря- женности при поиске устойчивых статистических связей между фактами биографий и уровнем развития тех или иных качеств лич- ности, выраженных в шкале рейтинг. Хотя коэффициенты сопряжен- ности /Чупрова, Пирсона, Крамера и т.д./ применяются при коли- чественной, математической обработке качественных признаков, выраженных в шкале наименований, они не могут быть эффективно применены для прогноза, по крайней мере в данном случае. Дело в том, что коэффициенты сопряженности в принципе не могут выя- вить статистическую связь между двумя параметрами, они выража- ют только меру совместного отклонения двух признаков от их статистически независимого отклонения 2 И применительно к рассматриваемому случаю абсолютно одинако- вые по величине коэффициенты сопряженности могут быть получены при равномерно ассиметричных распределениях в сторону высокого и низкого уровней развития исследуемых качеств личности /при этом абсолютно не учитывается такое ценное свойство шкалы рей- тинг, как наличие больших и меньших, худших и лучших оценок/. А это говорит о том, что благоприятные и неблагоприятные расп- ределения получают одно и то же количественное выражение. Естественно, что при этом получаются противоречивые, мало при- годные для прогноза показатели. Да и стоит ли заменять таблицы распределения спорными, про- тиворечивыми показателями, с трудном поддающимися качественной интерпретации? Ведь еще А.А.Чупров пришел к выводу, что связь между признаками можно с успехом исследовать с помощью таблиц распределения 3. Так что предлагаемый метод исследования не яв- 1 См.: Меерсон А.М. О некоторых возможностях оптимизации резуль- татов многомерного корреляционного анализа в психологических — 94 —
|