Использование корреляционного анализа в работе школьного психолога

Доклад

Эксперимент делает психологию точной, естественной наукой. Только
грамотно поставленный эксперимент может превратить теоретические
предположения в научные выводы, помочь найти истинные, объективные
причины психических и социальных явлений. Роль основного инструмента для
получения выводов в эксперименте принадлежит методам статистической
обработки данных. Эти методы различны по сложности и сферам применения,
к ним относится как простейший подсчет среднего арифметического, так и
факторный, кластерный, регрессионный анализ. Результатом же применения
статистических методов в эксперименте является такой вывод о выборке или
нескольких выборках, который с известной долей вероятности можно
распространить на генеральную совокупность.

К примеру, известен факт, что первые впечатления о человеке являются
более значимыми и в большей степени формируют мнение о нем, чем
последующие. Это заключение является следствием эксперимента
американских психологов, в котором участвовало 2 группы студентов.
Первой из них называли качества человека в последовательности от
положительных к отрицательным, второй наоборот – от отрицательных к
положительным. В результате, первая группа охарактеризовала человека с
позитивной стороны, но обладающего некоторыми недостатками, вторая
группа охарактеризовала человека с негативной стороны. Разница мнений
между группами позволила сделать соответствующий вывод. Всего в
эксперименте участвовало 200 человек, но его результат можно
распространить фактически на всех людей.

В работе школьного психолога статистические методы так же могут иметь
очень большое значение.

К примеру, для прогнозирования поведения учеников. Насколько
взаимосвязаны количество часов учебной нагрузки и учебная активность
класса? Возрастет ли агрессия у детей, если увеличить или уменьшить
количество уроков физкультуры? Ответы на эти вопросы позволят
предсказывать поведение класса и эффективнее организовать учебный
процесс. А ответами будут числа, полученные в результате обработки
данных экспериментов. Для разрешения приведенных выше вопросов
целесообразно использовать корреляционный анализ.

Остановимся подробнее на корреляционном анализе данных.

Корреляционное исследование – это процесс получения новых знаний или
подтверждения существующих, основанный на методах корреляционного
анализа. Такое исследование не всегда предполагает построение сложного
плана, выделение зависимой и независимой переменных. В отличие от
эксперимента, исследование не предполагает контроля переменных вообще, а
лишь их измерение и сопоставление. Под переменными здесь и далее
подразумеваются качества и характеристики человека.

Корреляционное исследование применяется в тех случаях, когда необходимо
выявить, как связаны между собой 2 переменные в данной выборке.
Например, наблюдаются ли в больших классах меньшие успехи в
успеваемости? Будут ли дети, научившиеся читать раньше, лучше успевать
по гуманитарным дисциплинам? При этом не предполагается наличие
причинно-следственных связей между изучаемыми переменными, а лишь
говорится об их взаимосвязи, совместном изменении.

Мерой этой взаимосвязи является коэффициент корреляции. Существует два
основных условия для его использования. Перечислим их кратко:

hAe

.*////eeeeeessOC1/41/4°¤?

gdIIo

gd?VU

gd?

gd?B6

gd;mTH

gd8C?

hAe

&спределение.

Предполагаемая взаимосвязь явлений должна быть подчинена линейной
зависимости.

Примером корреляционного исследования может быть выявление зависимости
двух переменных: вербальных способностей и оценок по литературе.

Выборка исследования будет состоять из учеников 7-8 классов, всего 10
человек. Выделяемые переменные: уровень вербальных способностей и оценки
по литературе. Заранее предполагается, что обе переменные имеют
нормальное распределение и зависимость, если она существует, является
линейной.

В результате исследования получено два ряда чисел, характеризующих
вербальные способности каждого ученика и его оценку за семестр по
литературе.

Данные подвергаются обработке с помощью формулы коэффициента линейной
корреляции Пирсона. Результат обработки: коэффициент 0,69.

О чем говорит полученный коэффициент? Существуют так называемые таблицы
критических значений, в которых указаны пограничные значения
коэффициента корреляции в зависимости от размера выборки и уровня
ошибки, который обычно выбирается равным 5%. Для нашей выборки в 10
человек такое значение равно 0,63. Полученный коэффициент 0,69 больше
этого значения, а значит, статистически значим. Вывод: переменные
взаимосвязаны значимо и положительно.

Разберем подробнее интерпретацию коэффициента корреляции.

Коэффициент изменяется от -1 до +1. Значения близкие к -1 говорят о том,
что при увеличении значения одной переменной, значения второй
уменьшаются. Близкие к +1 – при увеличении значений одной переменной,
значения второй увеличиваются. В нашем случае коэффициент положительный.
При уровне ошибки в 5%, найденное в таблице критических значений число
равно 0,63. Полученный нами коэффициент больше этого значения, а значит
достоверен.

Это говорит о том, что высокие оценки по литературе действительно
взаимосвязаны с высоко развитыми вербальными способностями. Но нам не
известно, какое из этих явлений является причиной другого. Возможно,
увлеченность литературой и чтением повлияли на развитие вербальных
способностей, а возможно хорошо развитые вербальные способности
позволяют ученику успешно одолевать курс литературы. Но мы можем быть
уверены, что для деятельности связанной с речью, устной или письменной,
лучше подойдут ученики, имеющие высокие баллы по литературе.

Возведя полученный коэффициент в квадрат, получим коэффициент
детерминации равный 0,48. Он является показателем того, что 48%
измерений признаков можно объяснить их взаимовлиянием.

Как видим, корреляционный анализ может стать очень полезным в работе
школьного психолога. Полезным, в первую очередь, для выяснения
сопряженности явлений и их прогнозирования. По сути дела, изучая всего
1-2 класса, и обладая мощными средствами статистической обработки
данных, психолог может эффективно корректировать учебный процесс,
предсказывать поведение класса, решать как общие задачи и проблемы, так
и частные.

Нашли опечатку? Выделите и нажмите CTRL+Enter