|
|
Условия выбора коэффициента корреляции.В § 8. Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена были рассмотрены два ключевых критерия выбора метода корреляционного анализа – нормальность распределения и объем выборки. После знакомства с возможностями диаграммы рассеивания и линейного графика нам следует выделить и третье условие – характер связи переменных. Даже в тех случаях, когда распределение значений переменных соответствует нормальному виду, и объем выборки достаточен, диаграмма рассеивания и линейный график должны окончательно убедить исследователя в выборе между линейной и ранговой корреляцией. В тех случаях, когда нелинейный полиномиальный тренд указывает, что данные изменяются несколько раз по направлению как вверх, так и вниз, исследователь без сомнения должен принимать решение о выборе метода нелинейной, ранговой корреляции Спирмена.
2) Сила связи. На протяжении всей третьей главы мы рассматривали показатель силы корреляции в его традиционном делении на три уровня – слабая (r>0≤0,29), умеренная (0,30≤0,69) и сильная связь (r>0,70≤1,00). Указанная градация имеет вполне логичное основание. Так, А.Д. Наследов пишет: «Дополнительную информацию о силе связи дает значение коэффициента корреляции в квадрате – коэффициент детерминации r2: это часть дисперсии одной переменной, которая может быть объяснена влиянием другой переменной. В отличие от коэффициента корреляции r2 линейно возрастает с увеличением силы связи. На этом основании можно ввести три градации величин корреляции по силе связи: r≤0,3 – слабая связь (менее 10% от общей доли дисперсии); r>0,3≤0,7 – умеренная связь (от 10 до 50% от общей доли дисперсии); r>0,7 – сильная связь (50% и более от общей доли дисперсии)» [3; С. 75]. Однако в реальной практике психологического исследования вариативность связей между переменными может быть крайне малой: они могут быть расположенными близко друг к другу и относиться только к одному из уровней силы связи. В таких случаях исследователь вправе принимать решение о введении собственной градации силы связи либо внутри одного из уровней (например, дифференцировать умеренную связь на два, три или четыре уровня), либо дифференцировав корреляцию от 0 до 1 на пять, семь, десять и т.д. уровней (например, r<0,1, r≤0,2, r≤0,3 и т.д.).
3) Статистическая значимость корреляции. Как и в случае с силой связи, статистическая значимость корреляции определяется исходя из традиционного деления ее на три уровня – низкий (p ≤0,05), средний (p ≤0,01), высокий (p ≤0,001). Здесь нижний порог вероятности повторения результата, полученного на выборке, на генеральную совокупность равен 95%. То есть, для признания результата исследования закономерным он должен повторяться в 95 случаях из 100. Это требование является своего рода договоренностью научного сообщества о критериях достоверности результатов научного исследования. Однако, в реальной практике исследований, проводимых, в частности, на грани между психологией и физиологией, встречаются ситуации, когда теоретически обоснованная связь переменных не подтверждается на практике. Чаще всего в таком случае психолог выбирает два пути: либо увеличивает выборку, либо отказывается от гипотезы и ищет новые варианты исследования. Практика показывает, что увеличение выборки может быть практически бесконечным, а отказ от теоретически обоснованной стратегии исследования может привести к потере ценных для науки результатов. Оставляя в стороне обсуждение квалификации исследователя, с которой положительно коррелируют обоснованность выдвигаемых гипотез и методов исследования, предложим два выхода из такой ситуации.
а) Использование понятия «тенденция». В тех исследовательских ситуациях, когда объем выборки недостаточно велик, частыми являются уровни значимости корреляций в пределах от p ≤0,2 до p ≤0,06. То есть вероятность повторения полученного результата на генеральной совокупности составляет от 80% до 94%. Если исследователь уверен, что на уровне теоретического анализа сформулированная гипотеза верна, и связь между переменными должна быть, то следует использовать понятие тенденция, как обозначение того, что при увеличении в дальнейших исследованиях объема выборки уровень статистической значимости результата будет не ниже p ≤0,05 (95%).
б) Понижение границы уровня значимости. Различия между людьми по показателям, отражающим их психологические особенности, всегда достаточно велики. Это находит отражение в идее о том, что нет ни одного человека, похожего на другого, например, в уровне развития ситуативной тревожности. Своеобразие индивидуального опыта переживания жизненных ситуаций дифференцирует людей по уровню тревожности так, что ни один человек не имеет идентичного другому человеку жизненного опыта. Тем не менее, изучая ситуативную тревожность (шкала Спилбергера-Ханина), мы вынуждены ограничивать вариативность распределения испытуемых по уровню тревожности от 20 до 80 баллов. А для получения научно значимого, достоверного результата мы должны поднимать нижнюю границу вероятности его распространения на генеральную совокупность как минимум до 95% (p ≤0,05). Если для психологических особенностей людей данное положение является более чем адекватным, то в ситуациях психофизиологических исследований нижний порог достоверности результата может быть снижен. Это обосновывается тем, что различия между людьми по психофизиологическим особенностям (зрительно-моторные реакции, сила нервной системы, подвижность нервных процессов, темперамент и т.д.) значительно менее яркие. Поэтому человек больше похож на другого человека психофизиологически, чем психологически. Именно поэтому нижний порог статистической достоверности результата психофизиологического исследования может быть расположен ниже 95%.
ЛИТЕРАТУРА ДЛЯ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ
1. 2. Математическая энциклопедия [Текст] / гл. ред. И. М. Виноградов; в 5 тт. – М.: Советская энциклопедия, 1977-1985. 3. Наследов, А. Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных [Текст] / А. Д. Наследов. – СПб.: Речь, 2004. – 392 с. 4. Наследов, А. Д. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных [Текст] / А. Д. Наследов. – СПб.: Питер, 2011. – 400 с. 5. Невдах, М. М. Использование метода корреляционных плеяд для изучения информационных характеристик учебных текстов [Текст] / М. М. Невдах // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – СПб.: Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, 2008. - № 46. - С. 102-110. 6. Терентьев, П. В. Дальнейшее развитие метода корреляционных плеяд [Текст] / П. В. Терентьев // в кн. Применение математических методов в биологии. – ЛГУ, Ленинград, 1960. – С. 27-36. 7. Терентьев, П. В. Метод корреляционных плеяд [Текст] / П. В. Терентьев // Вестник ЛГУ. – 1959. – № 9. – С. 137-141. 8. Прикладная статистика [Текст]. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. – 2-е изд., испр. / Т. 1. Айвазян, С. А. Теория вероятностей и прикладная статистика [Текст] / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. – М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 656 с. 9. Прикладная статистика [Текст]. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. – 2-е изд., испр. / Т. 2. Айвазян, С. А. Основы эконометрики [Текст] / С. А. Айвазян. – М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 432 с. 10.Уокенбах, Дж. Диаграммы в Excel [Текст] / Джон Уокенбах. – М: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 448 с. 11.Шадриков, В. Д. Проблемы системогенеза профессиональной деятельности [Текст]. Репр. воспр. текста издания 1982 г. / В. Д. Шадриков. – М.: Логос, 2007. – 192 с. § 10. Анализ психологической структуры
Порядок изложения материала в данном параграфе, ввиду его бо`льшей теоретической нагруженности, несколько отличается от предлагавшегося ранее. Определения основных понятий и пояснения к ним будут даваться в основном тексте, тогда как вначале сохранятся цель, задачи, исследовательские задачи и требования к выборке.
· анализ особенностей применения и процедуры расчета обобщенных показателей психологической структуры; · представление пошаговой процедуры применения структурного анализа.
Исследовательские задачи: · анализ психологической структуры личности студентов педагогического профиля обучения (опросник 16PF Raymond B. Cattell; опросник NEO PI Robert R. McCrae, Paul T. Costa, Jr. и др.); · сравнительный анализ психологической структуры интеллектуальных способностей специалистов сферы торговли и военной сферы (тест структуры интеллекта Rudolf Amthauer); · изучение связи особенностей содержания психологической структуры готовности к обучению с успешностью учебной деятельности младших школьников; · изучение особенностей психологической структуры терминальных ценностей на разных этапах развития брачных отношений (опросник терминальных ценностей И.Г. Сенина).
· объем выборки исследования: - при изучении одной выборки n≥30; - при сравнении двух и более выборок n1≥30, n2≥30, n3≥30 и т.д.; - при сравнении выборки должны быть приблизительно равны по объему; · распределение: не обязательно должно соответствовать нормальному виду.
Но и в этом случае ни матрица корреляций, ни коррелограмма не исключают возможности совершения исследователем одной из наиболее распространенных ошибок при интерпретации результатов корреляционного анализа. Так как коррелировать чисто математически могут любые показатели с любыми (например, рост и интеллект, вес и творческая активность), исследователь без предварительного теоретического анализа может объединять в причинно-следственные модели объяснения переменные, связей между которыми изначально быть не должно. Структурный анализ является одним из вариантов снятия указанной проблемы. Проведя теоретический анализ проблемы исследования, мы гипотетически выделяем психологическую структуру. В ней определенное количество переменных взаимно коррелирует друг с другом так, что причиной их взаимной корреляции является некий фактор, объединяющий их в целое. В этом случае метод корреляционного анализа позволяет получить важные результаты о содержании структуры, динамике ее развития, позволяет сравнивать структуры одних психологических феноменов с другими. История развития системного подхода в психологии, развитие системно-структурного анализа психологических феноменов представляет отдельную и большую главу как российской, так и зарубежной психологии. Ввиду ограниченного объема пособия мы не можем подробно остановиться на теоретических предпосылках и эмпирических разработках идей системности в психологии, а обратимся к вопросам, принципиально важным для статистического анализа результатов психологических исследований. С этой целью нами будут использованы разработки и результаты исследований ведущих ученых Ярославской психологической школы, прежде всего, В.Д. Шадрикова, А.В. Карпова, Ю.П. Поваренкова, Н.В. Нижегородцевой и др. [2; 3; 11; 13; 16].
Структура как объект психологического исследования
Примеры: 1) Психологическая структура личности, состоящая из 16-ти черт, диагностируемых с помощью личностного опросника 16PF R.B. Cattell; 2) Психологическая структура личности, состоящая из 5-ти факторов, диагностируемых с помощью личностного опросника NEO PI R.R. McCrae и P.T. Costa; 3) Психологическая структура интеллекта, состоящая из 9-ти способностей, диагностируемых с помощью Теста структуры интеллекта R. Amthauer.
Пояснение: 1) В приведенных примерах под объективно существующим целостным подразумеваются личность и интеллект. В свою очередь и личность, и интеллект могут рассматриваться как части целого более высокого порядка – психики. 2) Каждое целостное состоит из элементов (черты личности, факторы личности, интеллектуальные способности), которые будучи взаимосвязаны друг с другом, образуют целостность. 3) Исследования позволили выделить такое количество черт личности, факторов личности, интеллектуальных способностей, которые максимально полно описывают и объясняют феномены личности и интеллекта4. 4) Определяемое авторами количество черт, факторов личности и интеллектуальных способностей является результатом использования, прежде всего, факторного анализа, а не результатом умозрительных заключений. 5) Таким образом, структурный анализ предполагает изучение взаимосвязи элементов структуры с выделением объективных показателей ее функционирования, возможностью изучения динамики развития структуры, а также ее сравнения с другими структурами.
Система как объект психологического исследования
Примеры: 1) Психологическая система деятельности (ПСД) в теории системогенеза деятельности В.Д. Шадрикова, представляющая собой «психологическую структуру деятельности, организованную в плане выполнения функций конкретной деятельности» [16. С. 30]. ПСД включает шесть функциональных блоков (мотивы, цели, программа, информационная основа деятельности, принятие решения, подсистема профессионально важных качеств), которые являются основными элементами реальной деятельности.
4 2) Психологическая система саморегуляции в исследованиях индивидуального стиля саморегуляции произвольной активности человека В.И. Моросановой [8]. Система саморегуляции представляет собой «типичные для данного человека особенности регуляторных процессов, реализующие основные звенья системы саморегуляции (планирование, программирование, моделирование, оценивание результатов), а также регуляторно-личностные свойства, или инструментальные свойства личности, такие как самостоятельность, надежность, гибкость и т.д. [8. С. 118].
Пояснение: 1) Системный характер психологической структуры (деятельности, саморегуляции) определяется тем, что структура направлена на реализацию определенной функции. Функцией структуры в отношении деятельности является получение результата – продукта деятельности. Функцией структуры в отношении саморегуляции является выстраивание индивидуальных особенностей самоорганизации и управления внешней и внутренней целенаправленной активностью. 2) Таким образом, системный анализ предполагает изучение особенностей психологической структуры в контексте реализации ей определенной функции, например, психологического обеспечения учебной и профессиональной деятельности, обеспечения адаптации человека к новым условиям и т.д.
Показатели функционирования психологической структуры
Конкретное изучение структуры основано на корреляционном анализе, который позволяет построить корреляционную матрицу и коррелограмму. Матрица и коррелограмма дают возможность проанализировать структуру по пяти основным показателям – когерентности, дифференцированности, организованности, гомогенности/гетерогенности и функциональной роли элементов структуры. Основой для описания указанных показателей структуры являются теоретические и эмпирические исследования, проводимые А.В. Карповым и представленные в [1-5]. Для более подробного и глубокого знакомства с опытом применения данных показателей предлагаем обращаться к рекомендованной литературе.
1. Когерентность (интегрированность) структуры
Подсчет: 1) Мерой когерентности структуры является индекс когерентности структуры (ИКС), который определяется как функция числа положительных значимых связей в структуре и меры их значимости. 2) Для подсчета ИКС в корреляционной матрице необходимо выделить все положительные статистически значимые коэффициенты корреляции. Значимость корреляции традиционно дифференцируется на три группы по уровню: p ≤0,05, p ≤0,01, p ≤0,001. Каждому уровню присваивается балл, пропорциональный повышению значимости: - связи на уровне значимости p ≤0,05 присваивается 1 балл; - связи на уровне значимости p ≤0,01 присваивается 2 балла; - связи на уровне значимости p ≤0,001 присваивается 3 балла. 3) Суммирование баллов для уровней значимости положительных корреляций всех элементов со всеми дает показатель веса структуры. Вес структуры – это значение индекса, или показателя ее когерентности.
Пояснение: 1) Получив значение ИКС, мы можем говорить, что чем выше вес, тем больше когерентность структуры, и наоборот. Это особенно важно при сравнении нескольких структур друг с другом по ИКС. 2) Предложенная дифференциация уровней значимости на 3 группы и присвоенные каждому уровню баллы (веса) являются условными, так как выделение числа групп уровней значимостей и присвоенных им баллов зависят от задач конкретного исследования и степени вариативности значений распределения показателей выборки5. 3) Значение ИКС – это, буквально говоря, отражение степени включенности изучаемых элементов в структуру. Чем больше значение ИКС, тем от большего числа элементов зависит функционирование психологической структуры. Тем не менее, важно помнить, что структура не является простым набором элементов и не сводится к их сумме. 4) Необходимо с осторожностью относится к значению ИКС, так как оценка его по критерию хорошо (высокий ИКС)/плохо (низкий ИКС) не приемлема. Встречаются такие структуры, в которых ИКС максимальный из возможного. Это, в свою очередь, еще не является показателем максимальной степени развитости, сформированности структуры. В каждом конкретном случае интерпретация ИКС должна производиться с учетом значения индекса дифференцированности структуры.
2. Дифференцированность структуры (дивергентность)
Подсчет: 1) Мерой дифференцированности структуры является индекс дифференцированности структуры (ИДС), который определяется как функция числа и значимости отрицательных связей в структуре. 2) Для подсчета ИДС в корреляционной матрице необходимо выделить все отрицательные статистически значимые коэффициенты корреляции. Баллы, присваиваемые каждому статистически значимому коэффициенту корреляции, идентичны расчету ИКС. 3) Суммирование баллов для уровней значимости отрицательных корреляций всех элементов со всеми дает показатель, являющийся значением ИДС.
Пояснение: 1) Получив значение ИДС, мы можем говорить, что чем выше ИДС, тем более дифференцированной является структура, и наоборот. 2) Как и в случае с использованием ИКС, трехуровневая градация значимости отрицательных корреляций не является абсолютным требованием и зависит от задач конкретного исследования и особенностей вариативности значений распределения показателей выборки. 3) Интерпретация ИДС чаще всего производится с учетом ИКС, так как оба показателя отражают, по сути, одну тенденцию функционирования структуры. Так, увеличение числа включенных в функционирование структуры элементов (то есть положительно коррелирующих друг с другом) приводит к снижению числа таких элементов, которые отрицательно коррелируют с другими элементами. В данном примере при увеличении ИКС снижается ИДС. 4) Конкретная интерпретация связи ИКС и ИДС зависит от того, какую модель анализа выбрал исследователь – анализ развития структуры, сравнение структур и т.д.
3. Организованность структуры
5 Подсчет: 1) Мерой организованности структуры является индекс организованности структуры (ИОС), который определяется как функция общего количества положительных и отрицательных связей, а также их значимости. 2) Для подсчета ИОС в корреляционной матрице необходимо выделить все положительные и отрицательные статистически значимые коэффициенты корреляции. Баллы, присваиваемые каждому статистически значимому коэффициенту корреляции, идентичны расчету ИКС и ИДС. 3) Суммирование баллов для уровней значимости положительных и отрицательных корреляций всех элементов со всеми дает показатель, являющийся значением ИОС. 4) Также можно рассчитывать ИОС не суммированием положительных и отрицательных связей, а путем подсчета разницы между ними.
Пояснение: 1) Чем более высоким является показатель ИОС, тем более организованной, сформированной является изучаемая психологическая структура. 2) Чаще всего ИОС используется при наличии в исследовании какого-либо объективного показателя (например, успешности деятельности). В случае его наличия ИОС соотносится с уровнем успешности деятельности (например, низким, средним, высоким) и формулируется вывод о том, при каком характере строения структуры достигается максимальная успешность деятельности. 3) Наиболее трудной является интерпретация «чистого» ИОС, когда структура изучается безотносительно какого-либо объективного показателя. В этом случае интерпретация ИОС возможна в сравнении с ИОС другой группы испытуемых. Например, это уместно при сравнении структуры личности студентов первого и четвертого курсов, учащихся пятого и девятого классов, работников сферы образования и сферы торговли и т.д.
4. Гомогенность / гетерогенность структур
Гомогенность: от греч. homos – равный, одинаковый, взаимный, общий и греч. genos – род, происхождение; однородность по своему составу или происхождению. Под гомогенностью структур следует понимать их качественную однородность, то есть равное влияние элементов структуры на ее функционирование. Гетерогенность: от греч. heteros – другой и греч. genos – род, происхождение; разнородность по своему составу или происхождению. Под гетерогенностью структур следует понимать их качественную неоднородность, то есть отсутствие равного влияния элементов структуры на ее функционирование.
Подсчет: 1) Методика анализа однородности структур была предложена и апробирована А.В. Карповым [2; 3 и др.] и носит название метода экспресс χ2 (хи-квадрат). 2) Так как показатель гомогенности/гетерогенности применим только для сравнения двух и более психологических структур, его мерой является коэффициент корреляции между сравниваемыми структурами и уровень его статистической значимости. 3) В корреляционной матрице необходимо рассчитать вес каждого элемента, статистически значимо положительно коррелирующего с другими элементами. Баллы, присваиваемые значимой корреляции, сохраняются стандартными: p ≤0,05 – 1 балл, p ≤0,01 – 2 балла, p ≤0,001 – 3 балла. 4) Далее составляются ряды показателей весовых нагрузок элементов структур, которые коррелируются друг с другом: - если коэффициент корреляции между рядами показателей статистически значимо положительный, то сравниваемые структуры признаются гомогенными, то есть качественно не различающимися по роли элементов (их весу) в сравниваемых структурах; - если коэффициент корреляции между рядами показателей статистически незначимый, и/или статистически значимо отрицательный, то сравниваемые структуры признаются гетерогенными, то есть качественно различающимися по роли элементов (их весу) в сравниваемых структурах. Пояснение: 1) Важно понимать, что данный показатель применим только для сравнения двух и более психологических структур. Ими могут быть структуры одной группы испытуемых, изучаемой в разное время, структуры разных групп испытуемых и пр. 2) Буквально показатель гомогенности/гетерогенности структур означает степень равнозначности роли каждого элемента в сравниваемых структурах. 3) Показатель гомогенности/гетерогенности структур хорошо дополняет рассмотренные выше индексы когерентности, дифференцированности и организованности. В тех случаях, когда различия между структурами по индексам не являются существенными, сравнение их по однородности позволяет сформулировать гипотезу о наличии их качественного своеобразия. В случае качественной разнородности – гетерогенности структур исследователю желательно перейти к изучению функциональной роли элементов структуры.
5. Функциональная роль элементов в структуре
Результатом функционального анализа роли элементов в структуре является определение качественной специфики психологической структуры в целом и отдельных ее элементов, в частности. Рассмотрим данные процедуры анализа подробнее.
Понятия.
Базовые элементы структуры – элементы, имеющие наибольшее количество статистически значимых положительных корреляций с другими элементами структуры и, следовательно, бо`льший вес, превышающий средний вес элементов структуры 6. Наличие базовых элементов в структуре не противоречит ее пониманию как целого, состоящего из частей. Иерархичность структуры подразумевает наличие в ней таких элементов, от которых зависят ключевые тенденции функционирования структуры. Ведущие элементы структуры – элементы структуры, уровень развития которых оказывает прямое и непосредственное влияние на тот или иной объективный показатель (например, на успешность учебной деятельности). Термин влияние используется в данном случае в контексте вероятностной, а не функциональной связи (подробнее см. § 8). Количество элементов в структуре – количество элементов, коррелирующих с другими элементами структуры на уровне p ≤0,05. Так как в структуре как целом, состоящем из частей, веса элементов являются разными, статус элемента как части целого приобретается при его статистически значимой корреляции как минимум с одним элементом структуры. Количество корреляций на высоком уровне значимости – число корреляций между элементами структуры, статистически значимых на уровне p ≤0,01. Данный показатель очень чувствителен к изменениям в структуре, происходящим даже на уровне статистической тенденции. Изменение числа корреляций, значимых на уровне p ≤0,01, отражает изменение степени насыщенности системы базовыми элементами. Средний вес элемента в структуре – среднее арифметическое значение весов элементов структуры. Как и предыдущий, этот показатель хорошо отражает даже незначительные изменения, происходящие в структуре. Не являясь основным, он отражает изменение насыщенности структуры связями между элементами.
6 [11. С. 126-127; 12, С. 223]. Подсчет:
Базовые элементы структуры. 1) Показателем элемента структуры как базового является его вес. 2) Для подсчета веса элемента в корреляционной матрице необходимо выделить все статистически значимые положительные корреляции, и подсчитать для каждого элемента сумму значимостей исходя из их градации на три уровня так, как это предлагалось выше для ИКС, ИДС и ИОС. 3) Далее следует подсчитать средний арифметический вес элементов структуры. 4) Базовыми являются элементы, имеющие весовую нагрузку выше среднего веса элементов структуры. Ведущие элементы структуры. 1) Показателем элемента структуры как ведущего является его статистически значимая положительная корреляция с объективным показателем, включенным в исследование. 2) В тех ситуациях, когда все элементы структуры статистически значимо положительно коррелируют с объективным показателем, ведущими определяются те элементы, которые коррелируют с ним на максимально высоком уровне статистической значимости7. Количество элементов в структуре. Показателем количества элементов структуры является сумма переменных, положительно коррелирующих с другими переменными на уровне статистической значимости p ≤0,05. Количество корреляций на высоком уровне значимости. Показателем количества корреляций на высоком уровне значимости является сумма положительных корреляций на уровне статистической значимости p ≤0,01. Средний вес элемента в структуре. Показателем среднего веса элемента в структуре является значение среднего арифметического веса всех статистически значимо положительно коррелирующих элементов в структуре.
Пояснение:
Базовые элементы структуры. Частыми в исследованиях психологических структур являются ситуации, когда количество элементов, обладающих большим весом, достаточно велико. При этом вариативность веса элементов в структуре незначительная. Перед исследователем встает проблема определения базовых элементов при малой вариативности весов. Ее решение возможно в форме двух наиболее распространенных способов. Во-первых. Если исследователь теоретически определил те элементы, которые на уровне гипотезы должны быть базовыми, то выбрать их по результатам анализа корреляционных матриц не сложно. Необходимо лишь соотнести гипотезу исследования с его результатами и принять решение о степени их соответствия. Если гипотеза и результаты эмпирического исследования качественно расходятся, то можно перейти ко второму способу. Во-вторых. Ранжируя веса элементов структуры в порядке убывания (например, 10, 9, 8, 8, 5, 4, 3, 2, 1), необходимо отделить базовые элементы от основных на том уровне, где расстояние между весами наибольшее. В нашем примере, базовыми являются элементы с весами 10, 9 и 8. Второй способ, безусловно, является менее надежным, так как анализ сводится к чисто математической процедуре. Поэтому желательно использовать все возможности теоретического анализа для корректировки гипотезы исследования, либо для более глубокого изучения роли элементов в структуре. Ведущие элементы структуры. Особенность наличия в структуре базовых и ведущих элементов такова, что не всегда и не все базовые элементы будут выполнять функцию ведущих. При этом в структуре могут присутствовать и такие ведущие элементы, которые не будут входить в число базовых. Объяснение такой связи между элементами зависит от каждой конкретной исследовательской ситуации. Количество элементов в структуре. Если жестко руководствоваться правилом включения в состав структуры элементов, имеющих, как минимум, одну статистически значимую корреляцию, то возможна ситуация, при которой ими будут
7 являться, например, элементы, имеющие вес и 1 и 15 баллов. Если вопрос выделения базовых элементов решается путем подсчета их максимального веса, то учитывать ли вес в 1 балл – это больше теоретическая, чем эмпирическая задача. Принятие решения о включении/исключении элемента с весом в 1 балл должно основываться на следующем: во-первых, можно на этапе теоретического анализа проблемы неправильно выделить число элементов структуры. Соответственно, имея результаты корреляционного анализа, исследователь должен перепроверить теоретические основания включения элементов в структуру; во-вторых, учитывая особенности вариативности значений распределения показателей, можно скорректировать традиционный нижний порог вероятности (p ≤0,05) и либо понизить его до p ≤0,20, либо повысить до p ≤0,10. В любом случае ответственность за включение или исключение элемента из структуры должна основываться на грамотном теоретическом анализе   Живите по правилу: МАЛО ЛИ ЧТО НА СВЕТЕ СУЩЕСТВУЕТ? Я неслучайно подчеркиваю, что место в голове ограничено, а информации вокруг много, и что ваше право...  ЧТО ПРОИСХОДИТ, КОГДА МЫ ССОРИМСЯ Не понимая различий, существующих между мужчинами и женщинами, очень легко довести дело до ссоры...  Что делать, если нет взаимности? А теперь спустимся с небес на землю. Приземлились? Продолжаем разговор...  Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|
Карпов, А. В. Психология рефлексивных механизмов деятельности [Текст] / А. В. Карпов. – М.: Издательство «Институт психологии РАН», 2004. – 424 с.
Цель темы: раскрыть содержание основных понятий и процедуры использования структурного анализа при проведении психологического исследования.
Задачитемы: · анализ основных понятий структурного анализа;
Требования к выборке:
В предыдущем параграфе мы показали, что построение коррелограммы позволяет сократить размерность результатов корреляционного анализа, конкретнее, размерность корреляционной матрицы. Тем не менее, это не единственное и далеко не главное преимущество коррелограммы. Ее построение позволяет исследователю формулировать гипотезы о таких связях между переменными, которые труднее обнаружить при анализе корреляционной матрицы.
Понятие: В.Д. Шадриков определяет понятие структура следующим образом: «объективно существующее целостное, представленное элементами и их взаимосвязями друг с другом и с целым. Важно подчеркнуть, - продолжает автор, - что в структурах число и особенности подструктур зависят от свойств объекта, взятого как целостность, и не зависят от познающего их. Он может только правильно или ошибочно, полно или неполно познать их» [16. С. 28].
Данное утверждение учитывает дальнейшие исследования личности, приведшие Кеттелла к выделению 5 факторов третьего порядка, а также объединение Р. Амтхауэром интеллектуальных способностей в 4 фактора интеллекта.
Понятия.