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.