Обоснование задачи исследования согласованных действий
Прежде чем переходить к корреляциям, исследователю необходимо проанализировать полученные данные с помощью критериев сравнения и сопоставления еще и по другой причине. Возможно, размах вариативности признака в обследованной выборке окажется слишком узким, чтобы можно было распространять полученную корреляцию на весь возможный диапазон его значений. Например, может оказаться так, что в обследованной группе по какому-либо из факторов 16-факторного личностного опросника Кеттелла получены лишь низкие и средние значения, и в то же время выявлена значимая положительная связь этого личностного фактора с успешностью профессиональной деятельности. Не учитывая истинного размаха значений в данной выборке, можно экстраполировать полученную связь и на высокие значения фактора, что может оказаться ошибкой. Во->первых, связь данного фактора с успешностью деятельности может на самом деле быть криволинейной, как в рассмотренном выше случае связи уровня мотивации с эффективностью выполнения задания (см. Рис. 6.1). Во-вторых, не исключено, что самым важным результатом исследования является как раз факт низких и средних значений данного личностного фактора в обследованной выборке, а исследователь не обратил на него внимания, привычно отдав предпочтение корреляционной матрице, а не таблице первичных данных.
Математическая обработка должна начинаться с использования "самых простых приемов с совершенно понятной для исследователя сутью производимых преобразований" (Дворяшина М.Д., Пехлецкий И.Д., 1976, с. 45). Учитывая большие возможности методов первичной обработки данных, изложенных в Главах 2-5, не исключено, что этими приемами математическая обработка может и заканчиваться. Эти методы дают и основание для достоверных выводов, и материал для выдвижения новых гипотез, и стимул к новым размышлениям.
И все же, если исследователь хочет применить метод корреляций, в настоящем пособии предлагается использовать коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Основанием для выбора этого коэффициента служат:
а) его универсальность;
б) простота;
в) широкие возможности в решении задач сравнения индивидуальных или групповых иерархий признаков.
Универсальность коэффициента ранговой корреляции проявляется в том, что он применим к любым количественно измеренным или ранжированным данным. Простота метода позволяет подсчитывать корреляцию "вручную". Уникальность метода ранговой корреляции состоит в том, что он позволяет сопоставлять не индивидуальные показатели, а индивидуальные иерархии, или профили, что недоступно ни одному из других статистических методов, включая метод линейной корреляции (Плохинский НА., 1970, с. 167).
Коэффициент ранговой корреляции рекомендуется применять в тех случаях, когда нам необходимо проверить, согласованно ли изменяются разные признаки у одного и того же испытуемого и насколько совпадают индивидуальные ранговые показатели у двух отдельных испытуемых или у испытуемого и группы.
Дата добавления: 2016-04-06; просмотров: 574;