ЛЕКЦІЯ 12. НЕЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНІ ЕМПІРИЧНІ ДОСЛІДЖЕННЯ

1. Кореляційне дослідження.

2. Планування кореляційного дослідження.

3. Інші види неекспериментальних досліджень.

а) спостереження;

б) біографічний метод;

в) метод аналізу продуктів діяльності;

г) архівний метод у психологічному дослідженні;

д) бесіда, інтерв’ю та анкетування у психологічному дослідженні;

е) стандартизовані опитувальники та тести як методи психологічного дослідження.

Кореляційне дослідження (від англ. correlation – співвідношення, взаємозв’язок) проводиться з метою перевірки статистичної гіпотези про наявність зв’язку між двома або більше явищами. Наявність кореляційного зв’язку свідчить про залежність між досліджуваними явищами, однак не вказує на те, яке з них є причиною, а яке наслідком.

Теорія кореляційного дослідження, що базується на уявленнях щільності кореляційного зв’язку між певними досліджуваними явищами чи властивостями розроблена Карлом Пірсоном і досить детально викладається в підручниках з математичних методів у психології та математичної статистики.

Стратегія проведення кореляційного дослідження, як вважають сучасні дослідники, зокрема Володимир Дружинін, подібна до квазіексперименту. Кореляційне дослідження відрізняється від квазіекспериментального тим, що керований вплив на об’єкт дослідження в ньому відсутній. План кореляційного дослідження не є складним: дослідник висуває гіпотезу про наявність закономірного статистичного зв’язку між кількома психологічними властивостями індивіда або між певними зовнішніми рівнями виявлення цих властивостей і психічними станами людини і перевіряє її. При цьому припущення щодо каузального зв’язку не обговорюється, йдеться тільки про наявність закономірного зв’язку.

Отже, кореляційним називається дослідження, яке проводиться для підтвердження або спростування гіпотези про статистичний зв’язок між кількома (двома і більше) змінними. У психології в якості змінних можуть виступати психічні властивості, процеси, стани та інші психічні феномени.

«Кореляція» у буквальному перекладі означає «співвідношення». Якщо зміна однієї змінної супроводжується змінами іншої, то можна говорити про кореляцію цих змінних. Проте наявність кореляції двох змінних ще нічого не говорить про причинно-наслідкові залежності між ними, хоча передбачає можливість такої гіпотези. Відсутність же кореляції дозволяє спростувати гіпотезу про вірогідність причинно-наслідкового зв’язку між змінними.

Сучасні американські автори підручників з курсу експериментальної психології вважають, що кореляція не є суто дослідницьким методом. Скоріше це спосіб опрацювання чи аналізу даних, які зібрані за допомогою інших методів. Проте це не означає, що неможливо спеціально зібрати дані для кореляційного дослідження. Лабораторні дослідження, психометричні тести тощо можуть бути використані для збирання даних з метою вивчення кореляційних зв’язків між певними явищами.

Отже, кореляція – це широко розповсюджений дослідницький прийом, який підсумовує характер співвідношення між двома (інколи і більше) вимірюваних змінних.

Найбільш поширені кореляційні дослідження базуються на парних вимірюваннях. Інколи індивідуальні учасники експерименту забезпечують пари вимірювань, в інших випадках – логічні пари використовуються у дослідженні, як, наприклад, у випадках, коли предметом є взаємозв’язок або співвідношення між, скажімо, рівнями інтелекту монозиготних близнюків. Обидва близнюки проходять тестування на оцінку рівня їхнього інтелекту і пари показників, отримані від інших близнюків, порівнюються і встановлюється кореляційний зв’язок.

Якщо в експериментах важливо встановити розбіжності між показниками залежної змінної в різних умовах, то в кореляційних дослідженнях оцінюється зв’язок між змінними. Таким чином, кореляційний метод не потребує розрізнення змінних на незалежні та залежні змінні. Всі змінні, які вивчаються, вважаються рівноцінними.

Пара змінних розглядається як така, що має кореляційний зв’язок, якщо зміни у величинах однієї змінної асоціюються зі змінами у величинах іншої. Для ілюстрації щільності такого зв’язку використовують специфічний графічний прийом, який має назву точкова діаграма, на якій дані, отримані для однієї змінної, відкладаються відносно відповідних даних для другої змінної. На рис. 1 показаний такий тип зв’язку між змінними А та Б.

Рис. 1. Види кореляцій (додатна)

Цей конкретний тип зв’язку ілюструє так званий прямий кореляційний зв’язок: рівень однієї змінної безпосередньо відповідає рівню іншої. Прикладом може бути закон Хікка, згідно з яким тривалість часу, необхідного для опрацювання інформації, є пропорційною логарифму кількості альтернатив. Іншим прикладом прямого кореляційного зв’язку є кореляція між високою особистісною пластичністю і схильністю до соціальних контактів.

Як видно з рис. 1, високі показники з однієї змінної, скажімо, кількості альтернатив корелюють зі швидкістю опрацювання інформації: чим більше альтернатив, тим більше витрачається часу.

Такий самий тип кореляційного зв’язку можна проілюструвати за допомогою точкової діаграми між показниками часу, витраченого на повторення матеріалу (який можна оцінити кількістю візитів на сайт, на якому розміщений матеріал), і високими балами по змінній «оцінка», отриманими на екзаменах. Якщо збільшення величини однієї змінної має тенденцію супроводжуватися збільшенням величини іншої змінної, ми говоримо про додатний кореляційний зв’язок. Якщо ж збільшення числових величин певної змінної супроводжується зменшенням іншої, кореляційний зв’язок вважається від’ємним.

На рис. 2 високі величини такої змінної, як економність, корелюють з низькими показниками іншої – рівнем готовності позичати гроші іншим людям. Якщо збільшення величини однієї змінної супроводжується послідовним зменшенням іншої, йдеться про високий рівень негативного зв’язку.

Рис. 2. Види кореляцій (від’ємна)

На рис. 3. можна бачити відсутність систематичного співвідношення між двома змінними. Такий тип зв’язку вірогідний за результатами дослідження, скажімо, соціальної захищеності дитини і показниками рівня її інтелекту. Між цими змінними не існує кореляційного зв’язку.

Рис. 3. Види кореляцій (нульова)

Більш зручним засобом для описання щільності кореляційного зв’язку між двома змінними є використання коефіцієнта кореляції. Існує декілька спеціальних статистичних прийомів для встановлення коефіцієнта кореляції. Найбільш поширений прийом дає коефіцієнт кореляції, який варіюється між величинами –1.0 і +1.0. Математичний знак вказує на напрям кореляційного зв’язку – негативний чи позитивний, від’ємний чи додатний, у той час як величина — на щільність кореляційного зв’язку.

Якщо коефіцієнт кореляції дорівнює 0, це свідчить про повну відсутність кореляції між змінними. Якщо він наближається до 1, кореляція є бездоганно високою.

Чим вищим є кореляційний зв’язок між двома змінними, тим вища точність прогнозування коливань однієї змінної залежно від особливостей коливань інших змінних (причому немає значення, який саме тип кореляційного зв’язку вивчається – додатний чи від’ємний).

Так званий коефіцієнт детермінації дає досліднику інформацію про пропорцію величини відхилень у даних, які використовуються для встановлення кореляції між двома змінними. Його можна отримати шляхом піднесення до квадрата коефіцієнта кореляції, помноження його на 100 і представлення у відсотковому вигляді. Наприклад, якщо коефіцієнт кореляції становить 0,9, то 81 % розбіжностей може бути приписано кореляційному зв’язку. Якщо кореляційний зв’язок становить 0,5, це означає, що тільки 25 % розбіжностей може бути віднесено за рахунок кореляції між змінними. У цьому випадку передбачення закономірного кореляційного зв’язку між змінними, що вивчаються, буде менш точним.

Коефіцієнт кореляції є дескриптивною (описовою) змінною щільності або сили зв’язку між двома змінними, але він не свідчить про те, що зв’язок є статистично значущим. Встановити значущість його можна за допомогою статистичних тестів. Слід пам’ятати, що на рівень значущості кореляційного зв’язку, окрім величини коефіцієнта кореляції, впливає декілька факторів. Встановлення кореляційного зв’язку є корисним методом, якщо неможливо або небажано застосовувати експериментальний метод для вивчення закономірних зв’язків між явищами. Він може дати важливу інформацію відносно зв’язків між змінними, проте кореляційні дослідження на відміну від експериментального, не дозволяють встановити каузальний зв’язок. У підручниках зарубіжних авторів з експериментальної психології це сформульовано дуже лаконічно, щоб студенти запам’ятали: «correlation is not causation».

Те, що дві змінні мають кореляційний зв’язок, ще не означає, що зміну величини однієї змінної можна вважати причиною зміни іншої. Справа в тому, що кореляція може бути спричинена іншими, не відомими на певному етапі дослідження факторами. Скажімо, паління та рак легенів мають кореляційний зв’язок, і він, цілком можливо, є каузальним. Проте це не дає підстав для висновку, що паління викликає захворювання на рак. Так само на підставі наявності цього кореляційного зв’язку неможливо стверджувати, що рак легенів не виникне, якщо людина не палить. Справа в тому, що і паління, і рак легенів можуть бути викликані якимось третім фактором, скажімо, особистісними властивостями людини, які можуть перебувати у кореляційному зв’язку з хворобою.

Кореляційні дослідження дуже популярні при дослідженні зв’язків особистості з її соціальною поведінкою. Встановлена кореляція між такими ознаками особистості, як авторитарність, догматичність, ригідність, і виявленням забобонів щодо інших етнічних груп. Дослідженнями було встановлено, що інші фактори, наприклад соціальні класові норми, призводять як до авторитарності, так і до етнічних забобонів.

Крім лінійних кореляційних зв’язків, як від’ємних так і додатних, дослідники виокремлюють нелінійні, множинні або часткові кореляційні зв’язки. На рис. 4 показаний тип зв’язку. Він був встановлений у дослідженні, в якому вивчалося формування прихильного ставлення до імен, які називають прізвиськами: якщо люди не знайомі з ними, вони ставляться до них більш прихильно, якщо знайомі – менш прихильно.

Отже, кореляційні зв’язки відрізняються за своїм виглядом, але в психології існує мало прикладів ідеально лінійних додатних чи від’ємних зв’язків.

Класичним прикладом нелінійного зв’язку є закон Йєркса-Додсона: зростання мотивації спочатку підвищує рівень ефективності навчання, а потім настає зниження продуктивності – ефект перемотивації.

Другим прикладом такого типу зв’язку є зв’язок між рівнями мотивації досягнень і вибором завдань різної складності. Особи, які мотивовані на досягнення успіху, віддають перевагу завданням середнього рівня складності.

Рис. 4. Види кореляцій (нелінійна)

Математичну теорію кореляції розробив Пірсон. Коефіцієнт лінійної кореляції Пірсона обчислюється шляхом нормування коваріації чи сумісної варіації змінних на добуток середньо квадратичних відхилень. Значущість коефіцієнта кореляції залежить від величини вибірки: – чим більший модуль коефіцієнта кореляції, тим щільнішим є зв’язок змінних.

Планування кореляційного дослідження.

План кореляційного дослідження є різновидом квазіекспериментального плану за відсутності впливу незалежної змінної на залежну. У кореляційному дослідженні всі вимірювані змінні є залежними, а фактором, який визначає цю залежність, може бути одна з змінних або прихована, не вимірювана змінна. Кореляційне дослідження розбивається на серію залежних одне від одного вимірювань в групі досліджуваних.

Розрізняють просте та порівняльне кореляційні дослідження. У першому випадку група досліджуваних є однорідною, у другому ми маємо декілька рандомізованих груп, які відрізняються одним чи кількома певними критеріями. У загальному вигляді план такого кореляційного дослідження можна описати за допомогою матриці Р Х О. Результатами такого дослідження є матриця кореляцій. Опрацювання даних можна проводити, порівнюючи рядки вихідної матриці або стовпці. Корелюючи рядки, ми співставляємо досліджуваних один з одним. Кореляція інтерпретується як коефіцієнт подібності чи розбіжності людей.

Цілком зрозуміло, що R кореляції можна вичислити лише у випадку, якщо дані приведено до однієї шкальної розмірності за допомогою так званих z-перетворень.

де Z – міра Пірсона

Корелюючи між собою стовпці, ми перевіряємо гіпотезу про статистичний зв’язок вимірюваних змінних. У цьому випадку їх розмірність не має ніякого значення. Таке дослідження називають структурним, оскільки в результаті його ми отримуємо матрицю кореляцій змінних, яка виявляє структуру зв’язків між ними.

У дослідницькій практиці досить часто виникає потреба виявити часові кореляційні параметри або ж виокремити зміни структури кореляції параметрів з часом. Прикладом таких досліджень є так звані лонгітюдні дослідження. План такого дослідження – це серія окремих вимірювань однієї чи декількох змінних через певні проміжки часу. Лонгітюдне дослідження є проміжним варіантом між квазіекспериментом і кореляційним дослідженням. Оскільки час інтерпретується дослідником як незалежна змінна, яка визначає рівень значущості залежних змін, повний план кореляційного дослідження представляє собою паралелепіпед R X O X R X O, грані якого позначаються як досліджувані операції і часові етапи.

Результати дослідження можна аналізувати по-різному. Крім обчислювань R І О кореляцій з’являється можливість порівняти матриці R х O, отримані у різні періоди часу шляхом підрахунку двомірної кореляції.

Основні типи планів кореляційних досліджень упорядковано В. Дружиніним у такий спосіб.

Порівняння двох груп – передбачає встановлення зв’язку вимірювання тієї чи іншої якості, стану тощо представників двох груп. Скажімо, відмінність реакції на критичну ситуацію чоловіків та жінок або рівень успішності студентів.

Другий поширений тип кореляційного дослідження – це одновимірне дослідження однієї групи в різних умовах. Можна, наприклад, порівняти рівень тривожності першокурсника в період адаптації до навчання в університеті на початку або в середині першого семестру та в середині другого і встановити кореляційний зв’язок між ними. Залежно від зміни рівня тривожності можна виявити рівні адаптованості чи дезадаптованості студентів.

У Дніпропетровському національному університеті проводилось кореляційне дослідження кроскультурного характеру за участі однієї із груп студентів, які навчались протягом року в американському університеті, групи студентів, які продовжували навчання в Україні. У студентів вимірювався до початку навчання та через рік після повернення кореляційний зв’язок між показниками таких психологічних ознак: колективізм, індивідуалізм, дистанція влади, толерантність до невизначеності, маскулінність і фемінінність. За цими ознаками, запропонованими Хофстедом, встановлюються розбіжності між представниками різних культур. Було встановлено, що кореляційні зв’язки на початку та наприкінці навчання змінилися під впливом іншої культури.

Поширеним є також багатовимірне кореляційне дослідження, за методологією якого порівнюються результати психологічного дослідження виміру тієї чи іншої якості, стану тощо представників кількох, скажімо, трьох чи більше груп. Наприклад, порівнюється реакція на ситуацію невдачі дітей різного віку.

Популярним є також структурне кореляційне дослідження, коли досліджується відмінність у рівні значимих кореляційних залежностей між показниками представників різних груп. Наприклад, виявлення спільних особистісних рис у батька, матері, дітей різної статі.

Лонгітюдне кореляційне дослідження за схемою часових серій проводиться, якщо дослідника цікавлять особливості динаміки кореляційного зв’язку між явищами протягом певного часу. Прикладом може бути вивчення залежної змінної – шкільної тривожності від рівня успішності виконання навчальних завдань.