Корреляционные исследования являются мощным инструментом, дающим возможность предсказывать будущие события. Однако необходимо очень внимательно подходить к интерпретации результатов таких исследований. Обнаружение корреляции между двумя переменными не позволяет сделать вывод, что одна переменная является причиной появления другой. К сожалению, недостаток понимания этого общего правила приводит к тому, что в корреляционных исследованиях люди разбираются хуже всего. В новостях нередко описываются корреляционные исследования, и некритичным читателям сообщают, что одна из взаимосвязанных переменных является причиной другой. Например, было проведено огромное количество исследований, показавших, что определенный вид облысения является признаком будущего сердечного заболевания. В одном из них (Lotufo, Chae, Ajani, Hennekens, & Manson, 1999) исследователи опросили более 22 000 врачей и обнаружили, что у людей с коронарной болезнью часто наблюдается облысение макушки головы (гораздо чаше, чем облысение передней части головы или общее выпадение волос). В большинстве отчетов в средствах массовой информации было указано на отсутствие причинно-следственной связи, но некритичные читатели вполне могли решить, что облысение — это верный признак будущего инфаркта. Я не знаю, увеличилось ли количество операций по трансплантации волос после того, как был опубликован отчет об этом исследовании, по все те, кто думают, что, потратив деньги на трасплаптант, они избавятся от риска получить инфаркт, являются жертвами ложной интерпретации корреляционного исследования.

Если в подобном образе мысли вы усматриваете проблему, то у вас уже есть чувство, которое я стараюсь в вас развить. Как вы помните из главы 1, одна из моих задач состоит в том, чтобы помочь вам стать более критичными потребителями информации. В публикуемых описаниях медицинских и психологических корреляционных исследований довольно часто встречаются ложные выводы и знание того, как правильно интерпретировать корреляционные исследования, поможет вам адекватно отнестись к таким работам.

Смотрите также

Результаты: основной эффект и взаимодействие
Факторные исследования дают два вида результатов: основной эффект и взаимодействие. Основной эффект показывает общее влияние независимых переменных, а взаимодействие отражает совместное действие п ...

Причины использования планов с малым N
Несмотря на популярность в современной психологии планов с большим N, исследования с одним или несколькими испытуемыми внесли и продолжают вносить важный вклад в развитие знаний о поведении. Как в ...

Один фактор — более двух уровней
Если в экспериментах используется одна независимая переменная, ситуация, когда изучаются только два ее значения, является скорее исключением, чем правилом. В большинстве однофакторных исследований ...