Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Определение взаимосвязи между признаками
|
|
Проблема изучения взаимосвязи между двумя или несколькими признаками является одной из основных при проведении исследовательской деятельности. Это объясняется тем, что в рамках развития принципа системности взаимосвязь определяет устойчивость – неустойчивость этих систем. На практике же это проявляется в решении частных задач - взаимосвязан ли уровень тревожности с вербальной агрессией, связана ли мера доверия педагогу с системой ценностей ученика, связан ли социометрический статус с самооценкой испытуемого и т.п.
И как показывает практика, зачастую, особенно, начинающие исследователи, во-первых, не могут определиться с порядком расчета коэффициента корреляции, во-вторых, не способны должным образом осуществить качественный анализ полученных количественных значений.
Чтобы не испытывать затруднения при выборе коэффициента корреляции необходимо четко определить, какие шкалы измерений были задействованы в эмпирических исследованиях.
Когда вы четко представляете, по какой шкале вы измерили признаки X Y, мы предлагаем для дальнейших расчетов воспользоваться предлагаемой схемой:
| X – дихотомическая шкала Y - дихотомическая шкала | Коэффициент ассоциации (F) |
| X – номинативная шкала, отличная от дихотомии Y - номинативная шкала, отличная от дихотомии | Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова (К) |
| X – дихотомическая шкала Y –интервальная шкала | Точечный бисериальный коэффициент корреляции(rpb) |
| X – ранговая шкала Y – ранговая шкала | Коэффициент ранговой корреляции Спирмена (rs) |
| X – ранговая шкала Y – интервальная шкала | Переводим значения шкалы интервалов в ранговую шкалу и рассчитываем коэффициент ранговой корреляции Спирмена (rs) |
| X – интервальная шкала Y – интервальная шкала | Коэффициент линейной корреляции Пирсона (rXY) |
| X- шкала нестрогого порядка Y – шкала нестрогого порядка | Мера связи Гудмена и Краскала (g). |
После того как мы выбрали в соответствии с эмпирическими данными соответствующий коэффициент корреляции, важно при качественной интерпретации учитывать следующие моменты.
1. Если коэффициент корреляции равен +1, тогда связь между исследуемыми признаками однозначна по типу прямопропорциональной зависимости (с возрастанием одного признака однозначно возрастает и другой). Соответственно это имеет отношение и к любому положительному значению, но важно помнить, что однозначность такой зависимости определяется степенью близости полученного значения к +1.
2. Если коэффициент корреляции равен –1, тогда связь между исследуемыми признаками однозначна по типу обратной зависимости (с возрастанием одного признака другой однозначно убывает). При интерпретации полученного значения со знаком минус и отличным от нуля необходимо учитывать, что однозначность обратной зависимости будет определяться степенью близости к значению –1
3. Значение равное 0 говорит об отсутствии какой-либо связи между исследуемыми признаками.
Интерпретацию численного значения коэффициента корреляции можно осуществлять на основе классификации корреляционных связей,
предложенной Коросовым А.В. Он считает, что:
1. Связь считается тесной при коэффициенте корреляции r (r)> 0.70
2. Связь считается средней при коэффициенте корреляции 0.50 < r(r) < 0, 69
3. Связь считается умеренной при коэффициенте корреляции 0, 30 < r(r)< 0, 49
4. Связь считается слабой при коэффициенте корреляции 0, 20 < r(r)< 0, 29
5. Связь считается очень слабой при коэффициенте корреляции r(r)< 0, 19
И, наконец, чтобы ответить на вопрос: «Имеем ли мы право обнаруженные взаимосвязи между исследуемыми признаками, распространить на всю генеральную совокупность отвечающей данным качественным требованиям?», мы должны определить статистическую значимость коэффициента корреляции. Для решения этого вопроса существуют разные способы и, при описании каждого из коэффициентов корреляции, мы подробно остановимся на этом.
этого необходимо сравнить полученное значение коэффициента корреляции со значением критическим (табличным (по Урбаху)), которое определяется объемом выборки (см. Таблицы №1 и №2 Приложения). Если полученное значение коэффициента корреляции выше найденного по таблице значения критического при a=0, 01, тогда принято считать что связь (прямая или обратная) между исследуемыми признаками статистически достоверна и распространяется на всю генеральную совокупность.
Теперь приведем с примерами порядок расчета некоторых коэффициентов корреляции.
|
|