|
Виды корреляции I. По тесноте связи: 1) полная (совершенная): R = 1. Констатируется обязательная взаимозависимость между переменными. Здесь уже можно говорить о функциональной зависимости; 2) связь не выявлена: R = 0; 3) частичная: 0 < R < 1. Меньше 0,2 — очень слабая связь; (0,2-0,4) — корреляция явно есть, но невысокая; (0,4—0,6) — явно выраженная корреляция; (0,6-0,8) — высокая корреляция; больше 0,8 — очень высокая. Встречаются и другие градации оценок тесноты связи [61]. Кроме того, в психологии при оценке тесноты связи используют так называемую «частную» классификацию корреляционных связей. Эта классификация ориентирована не на абсолютную величину коэффициентов корреляции, а на уровень значимости этой величины при определенном объеме выборки. Эта классификация применяется при статистической оценке гипотез. Тогда чем больше выборка, тем меньшее значение коэффициента корреляции может быть принято для признания достоверности связей. А для малых выборок даже абсолютно большое значение R может оказаться недостоверным. II. По направленности: 1) положительная (прямая); коэффициент R со знаком «плюс» означает прямую зависимость: при увеличении значения одной переменной наблюдается увеличение другой; 2) отрицательная (обратная); коэффициент R со знаком «минус» означает обратную зависимость: увеличение значения одной переменной влечет уменьшение другой. III. По форме: 1) прямолинейная; при такой связи равномерным изменениям одной переменной соответствуют равномерные изменения другой (если говорить не только о корреляциях, но и о функциональных зависимостях, то такие формы зависимости называют пропорциональными; в психологии строго прямолинейные связи — явление не частое; 2) криволинейная. Это связь, при которой равномерное изменение одного признака сочетается с неравномерным изменением другого. Эта ситуация типична для психологии. Формулы коэффициента корреляции При сравнении порядковых данных применяется коэффициент ранговой корреляции по Ч. Спирмену (г): где d — разность рангов (порядковых мест) двух величин, N — число сравниваемых пар величин двух переменных (х и у). При сравнении метрических данных используется коэффициент корреляции произведенийпо К. Пирсону (г):
где хi — отклонение индивидуального значения х; х’ — среднее арифметическое; уi — отклонение индивидуального значение у; у' — среднее арифметическое; ? — сумма. Внедрение в научные исследования вычислительной техники позволяет быстро и точно определять любые количественные характеристики любых массивов данных. Разработаны различные программы для ЭВМ, по которым можно проводить соответствующий статистический анализ практически любых выборок. Из массы статистических приемов в психологии наибольшее распространение получили следующие: — 117 —
|