Комитет общего и профессионального образования

Ленинградской области

Автономное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

ЛЕНИНГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

им. А.С. Пушкина

Факультет психологии

Дисциплина:

«Статистические методы в психологии»

Реферат

«Изучение зависимостей между переменными. Линейная корреляция»

Выполнил:

студент 1 курса 751-м гр.

Мурашева Ксения Игоревна

Проверил:

проф., д.псх.н., д.м.н.

Благинин А.А.

Санкт – Петербург

2015 Изучение зависимостей между переменными

Мерой зависимости переменных в психологических исследованиях является корреляция. Переменные, связь между которыми необходимо изучить, обычно условно обозначают как x и у. Если в двумерной системе координат по одной оси отложить значения х, а по другой у, то получим график рассеяния точек, наглядно демонстрирующий соотношение между этими переменными.

Исходя из типа шкалы и вида графика рассеяния точек, исследователь выбирает метод изучения зависимости между показателями. Существует достаточно большое количество методов корреляционных измерений.

Тем самым, метод вторичной статистической обработки, посредством которого выясняется связь или прямая зависимость между двумя рядами экспериментальных данных, носит название метод корреляций. Он показывает, каким образом одно явление влияет на другое или связано с ним в своей динамике. Подобного рода зависимости существуют, к примеру, между величинами, находящимися в причинно-следственных связях друг с другом. Если выясняется, что два явления статистически достоверно коррелируют друг с другом и если при этом есть уверенность в том, что одно из них может выступать в качестве причины другого явления, то отсюда определенно следует вывод о наличии между ними причинно-следственной зависимости.

Можно выделить четыре основных свойства корреляции: направленность, тесноту, форму и направление.

Направленность характеризует одностороннюю обусловленность изменения значений одной из случайных величин изменениям значений другой случайной величины. В обще случае возможна как односторонняя направленность: X обусловлено Y, но не наоборот, или Y обусловлено X, но не наоборот, так и двусторонняя (взаимная) направленность: X обусловливает Y, а Y обусловливает X.

Теснота (сила, высота и т.п.) корреляции – это степень обусловленности изменений X значениями Y, или наоборот, Y значениями X.

Форма корреляции определяется линейностью и нелинейностью регрессий, соответственно приняти различать линейную и нелинейную корреляцию.

Направление корреляции выражается в положительной (прямой связи) и отрицательной (обратной связи).

Имеется несколько разновидностей данного метода: линейный, ранговый, парный и множественный. Линейный корреляционный анализ позволяет устанавливать прямые связи между переменными величинами по их абсолютным значениям. Эти связи графически выражаются прямой линией, отсюда название «линейный». Ранговая корреляция определяет зависимость не между абсолютными значениями переменных, а между порядковыми местами, или рангами, занимаемыми ими в упорядоченном по величине ряду. Парный корреляционный анализ включает изучение корреляционных зависимостей только между парами переменных, а множественный, или многомерный, — между многими переменными одновременно. Распространенной в прикладной статистике формой многомерного корреляционного анализа является факторный анализ.