Специфика контроля в корреляционных исследованиях

Знакомство с планами сбора данных при использовании корреляционного подхода важно как с точки зрения учета тех ограничений, которые обычно накладывает план сбора данных на последующие возможности их интерпретации, так и с точки зрения корректного использования способов статистической их обработки.

Планы корреляционных исследований нужно рассматривать именно как формы контроля при получении эмпирических данных, т.е. это аналог форм экспериментального контроля в экспери-ментальных исследованиях.

Адекватность плана корреляционного исследования включает оценку возможности охвата всего диапазона измеряемой переменной или его уточнения с целью корректной формулировки гипотезы о связях. Но поскольку исследователь часто не знает этого диапазона, он вынужден прибегать к увеличению числа измерений, обычно к увеличению выборки испытуемых, чтобы быть уверенным в том, что переменная в полученных данных представлена в ее полном охвате, т.е. осуществлен контроль этого возможного источника искажений изучаемой зависимости.

Кроме плана измерения основных переменных и контроля диапазона их проявлений план корреляционного исследования включает и такой существенный момент, как формы контроля побочных переменных, задающих как несистематические, так и систематические смешения.

Можно говорить о трех основных формах контроля смешений с побочными переменными. Во-первых, их стабилизация или подбор уровней значений основных переменных таким образом, чтобы побочная переменная выступила в виде учитываемых уровней, задающих по существу факторный план ее взаимосвязей с первой из двух измеряемых основных переменных. Так, в приводимом Готтсданкером исследовании влияния порядка рождаемости на уровень интеллекта детей такие переменные, как величина семьи, ее социальное положение, сохранялись постоянными в выборке результатов. Готтсданкер говорит, что эти переменные контролировались статистически. Этот контроль заключался в выявлении эффектов, определяемых этими побочными переменными. Так, было показано, что если выделить группы с разным числом детей в семьях, то обнаружится такая корреляционная связь, как снижение показателя интеллекта при увеличении численности семьи. Социальное же положение (крестьяне, рабочие, интеллигенция) будет влиять на высоту показателей интеллекта при любом значении переменной “порядок рождаемости”, выступающей в этом исследовании в качестве исходного критерия подбора групп. Составление однородных подгрупп – это форма контроля в виде стабилизации всех побочных переменных, чтобы на каждом уровне основной переменной они были представлены равномерно.

Во-вторых, это контроль смешений путем подбора пар. Он применяется там, где исходное число испытуемых невелико. Приводимое Готтсданкером исследование оптимальной психологи-ческой приспособляемости включало определение двух групп людей; в них вошли:

1) 30 % наиболее приспособленных;

2) 30 % наименее приспособленных.

Средняя группа показателей не фигурировала. Эта переменная по своей сути аналогична зависимой переменной, поскольку определяется другими факторами, например методами воспита-ния, социально-экономическим положением семьи и т.д. Соответствующие переменные, которые могли повлиять на психологическую приспособленность испытуемых, при подборе пар анализиро-вались бы так, что могли быть подобраны семьи с разными методами воспитания, но они были бы сходными по уровню интеллекта родителей, их социально-экономическому положению и т.д. Подбор пар семей с разными методами воспитания, но идентичными значениями побочных переменных, служил бы здесь улучшению контроля сопутствующих смешений.

Однако Д. Кэмпбелл и др. склонны к критической оценке подбора пар как способа контроля смешений в корреляционном исследовании. Это связано, во-первых, с тем, что такая стратегия снижает выборки испытуемых до тех размеров, при которых возникает угроза охвата диапазона значений основных переменных. Так, в рассмотренном примере могло оказаться, что в семьях с высоким социально-экономическим положением практически нет плохо приспособленных людей. Во-вторых, теоретически никогда нельзя быть уверенными, что все различия в парах проконтролированы, а значимая побочная переменная не упущена. В любом из приведенных примеров, какой бы конкретный план ни применялся, можно констатировать использование средств статистического контроля, но не в смысле замены экспериментального контроля провер-кой статистических гипотез, а в смысле замены управляющих воздействий, или манипулирования переменными, попыткой их более или менее полного охвата как уже существующих вариат.

Ошибочное мнение, отождествляющее проверку статистических гипотез и статистический контроль. Платой же за эту ошибку является неадекватность выводов: смешение проверки содержательных и статистических гипотез, подмена плана сбора данных планом обработки данных, получение которых никак исследователем не контролировалось, и т.п. То, что в эмпирическом корреляционном исследовании контролируется порядок измерения переменных, т.е. план сбора данных зависит от исследователя, стоит особенно подчеркнуть также и в связи с тем, что в непсихологической литературе (статистической, экономической и т.д.) термин “статистический контроль” может применяться и по отношению к переменным, способ получения которых неизвестен или не представлен. Например, статистические данные о дорожно-транспортных происшествиях или о повторных правонарушениях лиц определенных групп (допустим, подростков) могут привлекаться для обсуждения тех или иных психологических гипотез. Но если эти данные берутся уже готовыми, т.е. собранными в том или ином ведомстве,
то психолог не может отвечать за контроль тех или иных смешений с побочными переменными (так, в этих данных могут быть не приведены сведения о погодных условиях при тех или иных дорожно-транспортных происшествиях). Соответственно уровень допустимых выводов из такого типа данных, как накопленных статистически, еще менее доказателен, чем из корреляционного анализа тех выборочных значений переменных, получение которых контролировалось исследователем при учете им допустимых источников, их ненадежности или угроз валидности.

В корреляционном исследовании статистический контроль означает:

– во-первых, охват в предполагаемой выборке измерений всех уровней случайных вариаций побочных переменных и,

– во-вторых, рассмотрение эмпирически полученного коэффициента корреляции между измеренными переменными в качестве меры для оценки статистической нуль-гипотезы
(об отсутствии связи между двумя или более рядами выборочных показателей).

Все возможные формы контроля за выводом как с точки зрения экспликации возможных побочных переменных, так и с точки зрения проблем соответствия (т.е. внешней валидности исследования), осуществимы при этом до проведения исследования или в ходе осмысления условий проведенных измерений. Даже если потом полученные матрицы интеркорреляций переменных подвергаются, например, факторному анализу (с целью снижения размерности данных или по другим причинам) или другим способам обработки, это не меняет плана контроля смешений.