Иногда попытки определить третью переменную являются делом сугубо умозрительным, а в других случаях могут быть причины подозревать влияние конкретной третьей переменно!!. В последнем случае, если вообще существует возможность измерить третью переменную, ее влияние можно оцепить с помощью процедуры, названной взаимной корреляцией. Данная процедура призвана осуществлять статистический контроль за третьей переменной. В действительности она представляет собой попытку post .factum (после свершившегося факта) создать по крайней мере полуэквивалентные группы. Предположим, к примеру, что вам известно, что между скоростью чтения и его осознанностью существует высокая корреляция, допустим +0,55 (пример из Sprinthall, 2000). Кроме того, вы подозреваете, что причиной этой корреляции является третья переменная, а именно IQ. Чтобы провести процедуру взаимной корреляции, вам потребуется найти корреляцию между a) IQ и скоростью чтения и б) IQ и осознанностью чтения. Допустим, что корреляция равна +0,70 и +0,72 соответственно. Значения достаточно высоки, чтобы заподозрить, что IQ является третьей переменной. Для вычисления взаимной корреляции необходимо использовать все три полученных значения корреляции (точную процедуру см. у Sprinthall, 2000). В результате будет получена взаимная корреляция, показывающая взаимосвязь между скоростью и осознанностью чтения, при которой значение IQ «контролируется». В данном случае взаимная корреляция равна +0,10. Таким образом, если IQ статистически контролируется («разделяется на части»), корреляция между скоростью и осознанностью практически исчезает, а это означает, что IQ действительно является важной третьей переменной, заметно влияющей на получение начальной корреляции между скоростью и осознанностью, равной +0,55.

В исследовании Эрона и др. (Eron et al., 1972), чтобы понять, существуют ли важные третьи переменные, приводящие к относительно высокой корреляции (+0,31) между склонностью 3-классников к насилию и агрессивностью 13-класс-ников, было вычислено несколько взаимных корреляций. В табл. 9.1 показаны результаты, полученные для 12 различных потенциальных третьих переменных (в таблице они названы «контролируемыми переменными»). Как вы видите, значения взаимной корреляции варьируются от +0,25 до +0,31. Это говорит о том, что ни один из 12 факторов не сделал значимого вклада в начальную корреляцию +0,31. Таким образом, даже при учете других факторов корреляция между ранней склонностью к просмотру телепередач с насилием и позднейшей агрессивностью остается близкой +0,31. Анализ подкрепил выводы о «наличии влияния просмотра телевизионных передач с насилием в ранние формирующие годы на позднейшую агрессию» (Егоп et al., 1972, p. 263).

Таблица 9.1

Взаимная корреляция в исследовании Эрона с соавторами (1972), посвященном изучению взаимосвязи между склонностью к просмотру телепередач с насилием и агрессивным поведением Внимание: корреляционная статистика или корреляционные исследования?

Внимание: корреляционная статистика или корреляционные исследования?

Прочитав предыдущие главы, посвященные экспериментальным планам, и эту главу, рассказывающую о корреляционных исследованиях, вы можете решить, что если в описании исследования встречается пирсоново r, то в этом исследовании обязательно должен использоваться «корреляционный план». К сожалению, все не так просто. Необходимо различать, когда корреляция является лишь частью статистического анализа, а когда используется корреляционный план. Пирсоново г можно вычислить в любом исследовании, в котором требуется изучить взаимосвязь между двумя переменными. Хотя чаще всего это делается в корреляционных исследованиях, при проведении экспериментов также вычисляют пирсоново r, чтобы найти корреляцию между независимой и зависимой переменными. По сути, выявление силы эффекта (глава 4) равнозначно оценке уровня взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными.

Страницы: 1 2 3

Смотрите также

Многомерный анализ
Двумерный анализ направлен на исследование взаимосвязей .между любыми двумя переменными. С помощью многомерного анализа изучаются взаимосвязи более чем двух переменных (часто количество переменных ...

Организация рационального питания
Изучение радиационных воздействий на организм человека показывает, насколько опасно влияние радиации. Причем, как показали последние исследования, действия малых доз радиации на человека в большой ...

Оценка наблюдений
Исследователь, проводящий наблюдения, должен быть готов к возникновению некоторых проблем, в том числе проблемы недостаточного контроля, к появлению внесенного наблюдателем искажения, к проблеме р ...