Глава 9. КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Роберт Готтсданкер: Основы Психологического Эксперимента

Теперь вы очень хорошознаете, что такое эксперимент. Вероятно, вы даже убедились, что эксперимент,несмотря на все проблемы контроля, предлагает наилучший путь проверки гипотезотносительно переменной, влияющей на поведение. Экспериментатор активно меняетнезависимую переменную и соотносит значения зависимой переменной с различнымиуровнями независимой переменной.

С теми знаниями, которые выприобрели, попробуйте спланировать эксперимент для каждой из следующих трехгипотез, касающихся поведения.

1. Правильные методы воспитания детей приводят к тому, что,повзрослев, люди проявляют лучшую психологическую приспособленность; дети, вотношении которых использовались плохие методы, повзрослев, оказываются и плохоприспособленными. (Гипотеза кажется очевидной.)

2. Самый старший ребенок в семье будет иметь более высокий интеллект,следующий за ним по старшинству будет следующим и по интеллекту и т. д.(Кажется весьма сомнительной.)

3. Лица, получившие высокую оценку по специальному тесту наспособности, преуспевают о работе контролера деталей машин более часто, чем лицас низкой оценкой. (Не лишена оснований.)

Если вы хотите сравнитьрезультаты различных способов воспитания детей с помощью активного эксперимента[1],вам придется убедить одну группу родителей использовать «хорошие» методывоспитания, например спокойные разъяснения (что не очень трудно), а другую группу— «плохие» методы воспитания, например, бессмысленную ругань. Конечно, обе группысемей должны быть тщательно уравнены но другим параметрам. Ну что же, желаюудачи!

И все-таки задача такогоэксперимента значительно легче, чем задача провести активный эксперимент натему о порядке рождения. С чего здесь начать? Ведь вы захотите проконтролироватьне только количество детей в семье, но и интервалы между их рождениями. Если нато пошло, почему бы не проконтролировать и пол ребенка? Эти намерения ужеприближают нас к футуристически планируемому миру, описанному с такойудручающей подробностью Джорджем Орвелом в его романе «1984 год». И при всемэтом мы еще оказываемся далеки от эффективного эксперимента.

В принципе вышеописанные эксперименты возможны.Однако, в зависимости от вашего отношения к ним, они оказываются либопрактически неосуществимыми, либо неэтичными. И тем не менее исследования этихгипотез были реально проведены. Только в них использовался не активныйэксперимент, а корреляционный подход. Это значит, что в данныхисследованиях не производилось активных действий с целью вызвать различия вповедении, а лишь отыскивалась корреляция между существующими различиями.

Для проверки первой гипотезысравнивались психологически хорошо приспособленные взрослые и плохоприспособленные взрослые с учетом информации об их детстве, полученной путемобъективных записей, а также с помощью опросов, которые были сделаны много летназад, и, наконец, воспоминании. И мы увидим ниже, что хотя гипотеза кажетсяочевидной и правильной, возникают проблемы в ее доказательстве. Здесь мыстолкнемся с теперь уже знакомым нам злом — смешением с сопутствующейпеременной.

Во втором случае была взята большая группамолодых людей, родившихся примерно в одно и то же время, которая в возрасте 19лет прошла испытания по тесту на интеллект. Затем были вычислены отдельносредине для рожденных первыми, вторыми и т. д. И вот было обнаружено,что, действительно, существует корреляция между порядкомрождения и интеллектом. Хотя это звучит неправдоподобно, но это так.

Обстоятельства этогоисследования — главное, очень большое число испытуемых — дали возможность егоавторам применить статистические методы контроля для выявления смешенияс побочными переменными. Однако, как мы увидим, контроль в корреляционныхисследованиях никогда не бывает таким же убедительным, как в активныхэкспериментах.

Гипотеза о том, что тест наспособности позволит выбрать хороших контролеров, не может быть исследована спомощью эксперимента по иной причине. В этом случае не существует независимойпеременной, о воздействии которой на поведение могла бы идти речь. Здесь переднами просто две различные оценки поведения одного и того же испытуемого.Индивидуальные различия испытуемых по данным теста на способности соотносятся сих индивидуальными различиями в способности приобретать профессиональныенавыки. И тестовые оценки, и оценки качества работы аналогичны зависимойпеременной из предыдущих глав. Однако когда нет независимой переменной, тонет оснований использовать и термин «зависимая переменная».

Эта глава будет особенно полезна тем из вас,кому в психологии более интересна работа с конкретными личностями, чемлабораторные исследования. Активные эксперименты имеют дело со сходными реакциямииспытуемых, причем не обязательно людей, тогда как предметом корреляционныхисследований, как правило, являются различия между людьми — поинтеллекту, способностям или по отдельным чертам личности. Понятие личностьполезно только потому, что люди различаются по многим параметрам. И темне менее индивидуальные различия могут быть лучше изучены с помощью активногоэкспериментирования. Мы уже отмечали, что некоторые корреляционные исследованияв принципе могли бы быть проведены, как активные эксперименты. Однако, ввидутого что это практически неосуществимо, здесь возникают новые проблемывнутренней валидности. Далее мы увидим, что корреляционное исследование так же,как и активный эксперимент, внутренне валидно взависимости от того, насколько оно близко к идеальному эксперименту.

Ваше знакомство с этой главойзначительно продвинет вас в понимании статей по корреляционным исследованиям.Прежде всего вы сможете увидеть, пытался ли исследователь проконтролироватьсмешивающиеся переменные. Вы сможете оценить, достаточно ли эффективны былииспользованные методы контроля. Вы даже окажетесь способны сами проводитьопределенные виды корреляционных исследований. Для этого вам достаточно будетпознакомиться с примером исследования, где производится предсказание по тесту,и научиться по статистическому приложению вычислять коэффициент корреляции.

Читая эту главу,приготовьтесь ответить на вопросы по следующим темам.

1. Что понимается под корреляционным исследованием?

2. Почему в корреляционном исследовании всегда присутствуетсопутствующее смешение?

3. Методы контроля сопутствующего смешения.

4. Условия, делающие возможным вычисление коэффициента корреляции.

5. Параметры, по которым корреляционные исследования отличаютсядруг от друга.

Вы только что прочитали название статьи,написанной четырьмя исследователями: Эллен Сигельман, Джеком Блоком, Джин Блоки Анной ван дер Липпе (1970). Под предпосылками здесь подразумеваютсянекоторые факторы на ранней стадии жизни, которые впоследствии сказываются наспособности к психологической адаптации. Не относитесь слишком строго к термину«оптимальная» приспособленность. Этот термин вовсе не означает, чтоисследователям удалось найти людей, которые достигли совершенства в этомотношении. Просто они обнаружили несколько человек в возрасте за 30лет, которые подошли к оптимальному уровню гораздо ближе, чем другие. В этомисследовании проводилось сравнение групп хорошо и плохо приспособленных лиц сточки зрения того, в каких семейных условиях они провели детство.

Удивительно, что исследованиетакого рода оказалось вообще возможным. Предположим, что вы нашли хорошо иплохо приспособленных взрослых. Как получить полноценные данные о способах ихвоспитания и тем более выяснить общие установки родителей, которые моглиповлиять на эту приспособленность? Исследование действительно было необычным,поскольку требовало фундаментальной подготовительной работы более чем за 30 летдо того, как были идентифицированы обе группы.

Всего висследовании был оценен 171 взрослый испытуемый с точки зрения психологическойприспособленности. Затем для них искались корреляции с факторами-предпосылками.

Получить детальную информациюо ранней стадии жизни стольких взрослых людей оказалось возможным в результатетого, что все они в свое время были испытуемыми в двух «продолженных» исследованиях,проведенных Институтом благосостояния детей при Калифорнийском университете вБеркли. Продолженным называется такое исследование, в котором периодическивозвращаются к изучению испытуемого в течение длительного периода времени.Исследовались дети, рожденные в конце 20-х годов в двух городах Беркли и Оклендв Калифорнии. Конечно, здесь требовалась помощь родителей. Хотя многие изпервоначального набора испытуемых впоследствии оказались недоступны дляобследования и некоторые вообще окончились, оставшееся число согласившихсяучаствовать в исследовании — 171 человек — было достаточно большим.

Большинство теперь ужевзрослых испытуемых опрашивались тремя разными психологами, а остальные —только двумя. После опроса психолог составлял личностную характеристикуиспытуемых. Для этого он раскладывал набор стандартных описательных карточек подевяти классам, руководствуясь тем, в какой мере свойство личности, записанноена карточке, выражено у данного индивида. Например, на карточке моглозначиться: «ищет оправдания своим ошибкам». Если психолог сталкивался с большимчислом алиби, которые то и дело приводил для себя испытуемый, он помещал этукарточку в класс 1. Если эта особенность была присуща испытуемому лишь в небольшоймере, он помещал карточку в класс 4 или 5. Если же это свойство было совсемне характерно для испытуемого, он откладывал карточку в класс 9.

Всего использовалось 90карточек из набора «Калифорнийский Q-набор» (Блок, 1961). Экспериментатор предварительнотренировался в том, чтобы в результате его оценок карточки распределялись поклассам в соответствии с законом нормального распределения, с наибольшим количествомкарточек в средних классах.

До начала основногоисследования (Сигельман и др., 1970) отдельная группа психологов-клиницистов(всего 9 человек) также классифицировала описательные карточки. Но это делалосьне для характеристики какого-то определенного индивида, а для получения общейкартины оптимальной психологической приспособленности. Давайтепосмотрим сначала на характеристики, которые в среднем были оценены какнаиболее определяющие (положительно) оптимальную приспособленность. Натабл. 9.1 слева представлены 13 карточек, которые были помещены в наивысшуюкатегорию.

Каждого, кто произвел бы наинтервьюирующего впечатление человека, отвечающего всем этим пунктам,несомненно, можно было бы считать образцом психологической приспособленности.Такой человек доводит дело до конца, остается спокойным, этичным и т. д.

Таблица9.1

Описательные характеристики теста«Калифорния Q»,максимально положительно и максимально отрицательно определяющие оптимальнуюпсихологическую приспособленность¹

1. Ссылка на Е. Сигельман и др. (1970).

2. Способности или собственные достиженияздесь не рассматриваются.

3. Здесь не существенно, глубокие этоинтересы или поверхностные.

4. Здесь имеется в видувраждебность вообще, формы выражения указаны в других карточках.

Свойства, определяющие отрицательный полюсприспособленности, расположены в правой части таблицы. Трудно быть ущербнымодновременно по всем указанным здесь пунктам. Так, например, трудно представитьсебе человека, очень тревожного и в то же время со сглаженными эмоциями.

Для целей же настоящегоисследования реально полезным оказался только положительный набор черт. По немувычислялась степень приближения данного испытуемого к идеальной оптимальной приспособленности.Из общего числа — 171 человек — было выделено 2 группы: хорошо и плохоприспособленных лиц. В первую грунту было отнесено 30% всех испытуемых с наилучшимиоценками, а во вторую группу — тоже 30% от всей выборки испытуемых, получившихнаихудшие оценки по суммарному показателю оптимальной приспособленности. Всего24 мужчины и 24 женщины были оценены как имеющие высокую оптимальнуюприспособленность, 24 мужчины и 24 женщины — как имеющие низкую оптимальнуюприспособленность (Сигельман и др., 1970, с. 285). Обратите внимание: средняягруппа испытуемых далее не фигурировала в этом исследовании!

В активном экспериментепсихологическая приспособленность выступала бы как зависимая переменная. Давайтерассмотрим теперь факторы-предпосылки, которые соответствовали бы независимойпеременной.

Оценка атмосферы родительской семьи. Когда самим испытуемым было от 21 до 36месяцев от роду, некоторых, хотя не всех, родителей посещали психологи иработники социальных учреждений. Они наблюдали «обращение родителей сребенком». В результате по ряду пунктов была получена средняя балльная оценка.Среди них, например, готовность к браку или раздражительность, проявляемая какматерью, так и отцом.

Оценкаматерей. Когда испытуемымбыло от 1 до 5 лет, психолог опрашивал всех матерей от двух до четырехраз. Были подвергнуты оценке как интеллектуальные, так и эмоциональные ихсвойства.

Воспоминания об окружающей обстановке детства. Взрослые испытуемые интенсивноопрашивались психологом. При этом «их поощряли вспоминать о характереродителей, их семейной жизни и вообще обо всей атмосфере в семье» (Сигельман,1970, с. 185). После каждого опроса психолог классифицировал 93 карточки сописанием свойств окружающей обстановки: например, теплая и ориентированная начувства; воспитание с помощью угроз или физических наказаний; придание большогозначения положению в обществе, власти, материальным ценностям и т. д. Как и приизмерении психологической приспособленности, карточки с обозначениемобстоятельств, наиболее соответствовавших данному испытуемому, помещались впервые несколько классов, а наименее соответствующие — в классы 8 и 9.

Прочие данные.И наконец, была получена информация об IQ (коэффициенте интеллектуальности)испытуемого, социально-экономическом положении семьи, числе браков каждогородителя и т. д.

Мы рассмотрим только главные результаты,чтобы не потеряться в деталях. Как утверждают авторы (Сигельман, 1970, с. 287),«в целом как для мужчин, так и для женщин семьи, порождающие высокую степеньоптимальной приспособленности испытуемых, были более демократичными, болееоткрытыми, с большей сексуальной совместимостью родителей, с более свободнымобсуждением проблем и открытым выражением чувств (например, отцы у мужчин свысокой приспособленностью даже во время гнева были более откровенными), сбольшей согласованностью мировоззрения и с большей ориентацией нанематериальные и высшие культурные ценности. Эта значительная откровенность,так же (как и интеллектуальная направленность и большое удовлетворение от своейматеринской роли, особенно проявлялась у матерей. Семьи испытуемых с низ

Таблица9.2

Характеристики семей хорошо и плохоприспособленных испытуемых

кой приспособленностьюбыли противоположны по всем этим переменным; в целом их семьи носили признакиконфликта и дисгармонии, и матери были очень неудовлетворены своей ролью».

Данные табл. 9.2 показываютсвязь между последующей приспособляемостью испытуемых и жизнью их родителей. В«Оценке атмосферы родительской семьи» мы обнаруживаем, что у высокоприспособленныхиспытуемых родители также хорошо приспособлены и обладают выраженным чувством«семейности». Для плохо приспособленных испытуемых характерно неприятное сочетаниебеспокойной матери и сердитого отца. В «Оценке матерей» оказывается, что ярковыраженный «собранный» тип характерен для группы с высокой приспособляемостью,а неорганизованная мать попадает в плохо приспособленную группу.

Для группы с высокойприспособленностью воспоминания детства наполнены теплом, уверенностью иэтическими переживаниями в стиле старых фильмов Энди Харди, у группы же плохоприспособленных испытуемых воспоминания больше похожи на переживания антигероясовременных фильмов, полного жалости к самому себе, признающего толькоавторитарность и материальные ценности (обольстительная мать здесь,действительно, часто появляется как неожиданность). И наконец, из «Прочихданных» мы видим, что хорошо приспособленные испытуемые, как правило, способныи образованы.

Давайте сначала примем, что корреляциисуществующей приспособленности с переменными — предпосылками были описаныправильно. Насколько мы можем быть уверены, что если бы оказалось возможным провестиактивный эксперимент, то была бы обнаружена связь такого же типа? Если бы вэксперименте использовались хорошие методы подбора групп, то группы были быуравнены по социально-экономическому положению, интеллекту и дажепо психологической приспособленности родителей. Но вспомните, ведь нам надо былобы найти способы убедить одну группу родителей пользоваться так называемымихорошими методами воспитания, и другую группу — плохими. Только тогда мы имелибы возможность сказать, что именно практикой воспитания детей определяютсяразличия зависимой переменной, т. е. психологической приспособленности. Новследствие того, что две группы не уравнивались по всем остальным переменным, унас остается возможность для ряда других выводов.

Один вывод будетсогласовываться с первым в том пункте, что практика воспитания детей в семьяххорошо приспособленных испытуемых и в самом деле лучше. Однако, согласно ему,как практику воспитания, так и будущую приспособленность ребенка независимо определяетсовсем другая переменная, скажем, интеллект или социально-экономическоеположение родителей. Например, в той мере, в какой интеллект врожден, дети болееинтеллектуальных родителей окажутся и сами более интеллектуальными. А это, всвою очередь, позитивно повлияет на психологическую приспособленность. У болееинтеллектуальных родителей ценности будут выше и практика воспитания лучше, ноне это определит будущую приспособленность детей.

Другой возможный выводсостоит в том, что никакой действительной разницы в методах воспитания в хорошои плохо приспособленных группах не было, а различие только показалосьпсихологу. Интеллигентные люди умеют произвести приятное впечатление. Это такжесправедливо для людей с высоким социально-экономическим статусом. Они кажутся«такими милыми». В результате «гармония» в доме могла быть результатомискусного сокрытия реальной напряженности.

«Воспоминания об окружающей обстановкедетства» несут с собой новые возможности смешения. Эта часть данныхобнаруживает специфические трудности исследований, базирующихся на материалахпамяти. Первая смешивающаяся переменная — это предубежденность самого экспериментатора.Вспомните, что две группы отбирались по результатам опроса испытуемых психологами.Потом другой психолог опрашивал тех же испытуемых. Этот второй психолог такжемог оценить приспособленность данного испытуемого. И нет ничего удивительного втом, что эта оценка могла повлиять на оценку домашней обстановки. Психолог могдля хорошо приспособленных испытуемых вообразить более благоприятнуюобстановку, а для плохо приспособленных испытуемых — более неблагоприятную. Балльнаяоценка домашней обстановки — это, конечно, не оценка «вслепую», как она описанав главе 5.

Вторая смешивающаясяпеременная — это, как ни странно, предубежденность самого испытуемого.Очень вероятно, что хорошо приспособленный человек будет иметь болееблагоприятные воспоминания о своем детстве, чем плохо приспособленный. Ведьоценка окружающего мира — в прошлом, настоящем и будущем — это один из основныхпоказателей психологической приспособленности.

Последняя возможностьнеудачной интерпретации результатов касается уже не внутренней валидности, авнешней. Это может произойти, если приспособленность плохо операционально репрезентированав зависимой переменной. Предположим, что ребенок научился у родителейпроизводить на посторонних хорошее впечатление. Тогда, подобно тому, какродители «провели» одно поколение психологов, их дети могут провести, т. е.ввести в заблуждение, новое поколение психологов.

Вообще говоря, внешнюювалидность можно усилить, если меньше полагаться на субъективную оценку ибольше обращать внимание на объективные показатели приспособленности, которыешироко представляются повседневной жизнью.

Что же касается внутреннейвалидности, то в данном исследовании основная угроза проистекала из возможностисмешения с другими переменными. И эта возможность здесь никак неконтролировалась.

Сейчас мы займемсякорреляционным исследованием, где исследователи хорошо осведомлены о другихвозможных детерминантах поведения и имели возможность организовать их контроль.

Только в редчайших случаяхпоявляется возможность предпосылки поведенческих различий у целой популяции.Такая возможность представилась Лилиан Белмонт и Фрэнсис А. Маролле (1973) вНью-Йоркском государственном институте душевного здоровья. В их руках оказалисьматериалы обследования интеллектуальных способностей 400000 молодых людей вНидерландах, содержащие также дополнительную информацию о порядке рождениякаждого испытуемого, о величине семьи, о социальном положении отца. Все этопроизошло в результате стечения обстоятельств. Упомянутые молодые люди родилисьв голодные годы (1944—1947) II мировой войны. Массовое обследование было проведено с цельювыяснить, как тяжелые условия в детстве влияют на последующее умственное ифизическое развитие. К счастью, особого вредного влияния не обнаружилось. Всемолодые люди в Нидерландах по достижении 19 лет оказались более или менеепригодными к службе в вооруженных силах, и успешно прошли проверкуинтеллектуальных (так же как и специальных) способностей.

Сэр Фрэнсис Гальтон, двоюродный братЧарлза Дарвина и тоже блестящий биолог, давно отметил существованиенепропорционально большого числа перворожденных, достигших выдающихся успехов внауке ([1874] 1970). Позже аналогичные наблюдения были сделаны в различныхобластях человеческой деятельности. Относительно недавно Альтус (1965) нашел,что у молодых ученых наблюдается систематическая связь между порядком рожденияи показателем по тесту на вербально-логические способности. Это исследование,основанное на солидных статистических данных по 1878 испытуемым, повлекло засобой ряд более детальных и обширных обследований. Однако, во-первых, другиеисследователи не получили такого же определенного результата. Во-вторых, такогорода связь была установлена только для небольшой части популяции. В-третьих,здесь существует возможность смешения с любыми другимипеременными, влияющими на величину семьи. Одной из таких переменных являетсясоциально-экономическое положение семьи: семьи, находящиеся ниже в этомотношении, как правило, больше по численности. Таким образом, по мере того каквы переходите от второго по порядку рождения ребенка к третьему, четвертому ит. д., растет относительное количество детей из бедных семей.

Уже хорошо установленазависимость показателя интеллекта от высоты социально-экономического положениясемьи. Вследствие этого необходимо провести исследование, чтобы показать, что эффектпорядка рождений не связан с величиной семьи. Далее, было бы интересновыяснить, является ли влияние численности семьи чем-то большим, нежели простоотражением социально-экономического положения. Поразительно, что эта тенденцияне проявилась в исследовании Альтуса: сыновья, рожденные первыми в семьях счетырьмя детьми, при тестировании показывали немного лучшие результаты, чем всемьях с двумя или тремя детьми.

Величину семьи и порядокрождения для каждого индивидуума очень легко было установить по актамрегистрации. Следует заметить, что использование таких данных допустимо толькопри абсолютной гарантии истинности имени каждого тестируемого лица. Дляописания социального положения отца использовались три широкие социальныекатегории: «интеллигенция» (специалисты и «белые воротнички»); рабочие(специалисты, полуобученные и чернорабочие) и работники сельского хозяйства(фермеры и сельскохозяйственные рабочие) (Белмонт и Маролле, 1973, с. 1097).

Оценки интеллекта были получены уиспытуемых в возрасте 19 лет. В данном исследовании использовался Датский вариантпрогрессивных матриц Равена (Равен, 1947). Образец одной из задач показан нарис. 9.1. Показатели интеллекта были разбиты на шесть классов или уровней;лучшие помещались в класс 1 и худшие —

вкласс 6. Таким образом, каждый испытуемый получал после тестирования оценку 1,2, 3, 4, 5 или 6.

Все полученные результатыпредставлены на трех графиках па рис. 9.2.

На вертикальных осях отложены средние оценки интеллекта по всейгруппе. Левый график (а) наглядно демонстрирует влияние численности детей исоциального положения семьи. Показатель интеллекта, по Равену, в общемуменьшается, по мере того как семья увеличивается (исключение составляют семьис 1 ребенком). Одновременно показатели тем выше, чем выше уровень социального положения.На среднем графике (б) мы видим влияние порядка рождения — регулярное понижениесреднего показателя интеллекта по мере продвижения по ряду вплоть до девятогоребенка (сюда относятся и еще большие семьи). Такимобразом, были показаны влияния на интеллект численности семьи и порядкарождения при условии, что сме-

шивающаяся переменная — социальноеположение — сохранялась постоянной, т. е. контролироваласьстатистически. И точно так же при сохранении постоянными численности семьи ипорядка рождения показано влияние на интеллект социального положения.

До тех пор, пока мы нерассмотрим несколько более сложную группу кривых на третьем графике (в), мы неизбавимся полностью от связи между числом детей в семье и порядком рождения.Это потому, что, как уже указывалось, более поздние порядки рожденияпредставлены более многодетными семьями. Однако график (в) показывает, что порядокрождения влияет даже при сохранении постоянной численности семьи: каждая линия,которая представляет одну численность детей в семье (ЧД), заметно понижается помере увеличения порядка рождения. Из этой группы кривых следует также, чтовлияние размера семьи не есть следствие большей представленности многодетныхсемей в более поздних порядках рождения. Хотя такой вывод можно сделать присравнении кривых для двух и трех детей (ЧД 2 и ЧД 3), поскольку положение точкидля третьего ребенка на линии ЧД 3 лежит на продолжении линии ЧД 2, тем не менее,для семей с большим числом детей это совсем не так: все линии для семей счислом детей 4, 5, 6, 7, 8 и 9 лежат ниже предыдущих.

Давайте ограничимся анализом связи междупорядком рождения и интеллектом. Связь же между интеллектом и социальнымположением и величиной семьи подведет нас к известной проблеме наследственных исредовых факторов, для обсуждения которой мы располагаем не очень хорошими данными(по сравнению, скажем, с исследованием близнецов). Белмонт и Маролле (1973) несделали никакой реальной попытки объяснить связь порядка рождения синтеллектом. Их задачей было только статистическое доказательство этой связи.

Нет никаких оснований ожидать у детей изодной семьи врожденной систематической разницы (в среднем) в чертах характера испособностях. Поэтому для влияния порядка рождения на интеллект возможны днаобъяснения. Одно состоит в том, что порядок рождения создает различия вжизненном опыте подрастающего ребенка. Другое — что эмбриональные условия благоприятнеедля детей, родившихся раньше, чем для более поздних. Первое предположение(окружающая обстановка после рождения) основывается на том, что родителиуделяют гораздо больше внимания своему первому ребенку и постепенно все меньшеи меньше — последующим, что последующие дети учатся говорить у других детейбольше, чем у взрослых, и/или что младшие дети обижаются или каким-то инымобразом притесняются старшими детьми. Что касается второго объяснения (пренатальныепричины), то виной здесь, по мнению авторов, «является ослаблениевоспроизводящих функций матери с увеличением числа рожденных детей» (с. 1101).

Можно выдвинуть еще однообъяснение, которое охватывает период как перед рождением, так и после него.Оно состоит в том, что каждый последующий ребенок имеет возрастающуювероятность быть нежелательным. Это может повлиять на заботу матери о себе впериод беременности, например в отношении питания или воздержания от табака илиалкоголя. Это может сказываться также на любви и внимании к ребенку после егорождения.

Основной целью исследования была проверкагипотезы о влиянии порядка рождения на интеллект. Другие переменные, которыетакже влияют на интеллект, а именно величина семьи и социально-экономическоеположение, сохранялись постоянными путем создания однородных групп. Мы ужевидели, что возможно более чем одно объяснение влияния порядка рождения на интеллектприусловии, что не было допущено смешение с другими переменными. Давайте жепосмотрим, насколько выполнено было это условие.

Что было проконтролировано. Исследователи преуспели в организации контроля двухдополнительных переменных, которые можно было бы просмотреть даже в активномэксперименте, планирующем будущий мир. Допустим, что все исследуемые парыпредполагается зарегистрировать в 1983 г. Тогда через несколько лет можно былобы провести сравнение между их точно запланированными первенцами, вторымидетьми, третьими и т. д. Однако и при этом имело бы место смешение с побочнымипеременными.

Предположим, что детиродились бы в 1985, 1987, 1989 и т. д. Если их всех провести через тестыодновременно, допустим, в 2010 году, то перворожденным будет 25 лет, вторым —23 года, третьим — 21 год и т. д. Такого смешения с возрастной переменной можнобыло бы, конечно, избежать, если бы всех испытуемых провести через тест в одноми том же возрасте, скажем в 19 лет, как в датском исследовании. Но тогда разныегруппы испытуемых оказались бы принадлежащими к несколько различным поколениям(т. е. людям, родившимся примерно в одно и то же время). Возможно, что покадети будут взрослеть, изменятся условия в школах. Образование поколения 1985года будет несколько отличаться от образования поколения 1989 г.

В исследовании Белмонт иМаролле (1973) все испытуемые тестировались в одном возрасте, так чтовозрастная переменная контролировалась. Все они принадлежали примерно к одномупоколению, поскольку родились с разницей не более трех лет. Поэтому не моглобыть никакой систематической связи между порядком рождения и разнымипоколениями: девятый ребенок в семье имел такую же вероятность оказаться 1944года рождения, как и 1947.

Чтоне было проконтролировано.Мы уже познакомились с трудностью контроля всех возможных побочных переменных висследовании на оптимальную приспособленность. Здесь также, несмотря начувствительность исследователей к возможным смешениям, все равноостались переменные, которые не были проконтролированы.

Одна возможная переменная,которая оказалась неучтенной — это возраст родителей. Можно показать (еслипридерживаться постнатального типа объяснения), что у более младших членовсемьи более старые родители, которые менее жизнерадостны и гибки в своемповедении. Если придерживаться пренатального типа объяснения, то можно оказать,что воспроизводящие функции матери ухудшаются не потому, что она до этогорожала детей, а потому, что она просто стареет.

Другой возможнойсмешивающейся переменной, также не контролировавшейся в исследовании, является брачныйстаж родителей. Общеизвестно, что с течением лет эмоциональная атмосфера домаменяется. Дети по мере отдаления от первого по порядку рождения оказываются иболее далекими от медового месяца.

И последнее замечание связанос контролем социального положения, который не был полным. Очевидно, что внутрикаждого социального слоя существуют такие же большие различия, как и междуслоями. Таким образом, социальное положение не контролировалось (а скореевсего, и не могло контролироваться) в той мере, в какой это можно было сделатьдля величины семьи, возраста родителей или брачного стажа.

Многие из вас, наверное,удивятся тому, что все испытуемые были мужчинами. Дело, конечно, не в мужскомшовинизме исследователей. Просто необходимые данные имелись только для мужчин.Поэтому мы не можем сделать вывод, что порядок рождения имеет такое же влияниена интеллект женщин. Таким образом, внешняя валидность здесь ограничена.

Давайте теперь, основываясь на описанных двух работах, рассмотримобщую проблему контроля в корреляционных исследованиях. Проблема здесь та же,что и в активных экспериментах, — систематическое смешение с побочнойпеременной. Однако в корреляционном исследовании мы не можем активноорганизовать контрольные условия, а вместо этого должны воспользоваться статистическимконтролем смешения. Мы не будем начинать с групп, одинаковых по другим переменным,а постараемся по ходу дела уравнять группы по этим переменным. Уравниваниегрупп в корреляционных исследованиях производится двумя способами.

Подбор пар испытуемых. В случае если число испытуемых невелико, чаще всего применяетсяиндивидуальный подбор пар. В исследовании психологической приспособленности этовылилось бы в подбор пар хорошо и плохо приспособленных испытуемых, которыебыли бы сходны по интеллекту родителей и социально-экономическому положению.Допустим, что нам удалось бы найти 50 таких пар. В этом случае между группамиуже не было бы различий по названным двум побочным переменным.

Данный метод связан с двумятрудностями. Во-первых, если побочная переменная и в самом деле существенна, топри подборе групп должна обнаружиться диспропорция в количестве хорошо и плохоприспособленных. Так, большинство хорошо приспособленных испытуемых могутпроисходить из семей с высоким социально-экономическим положением. И этосоздаст трудности для нахождения большого числа уравненных пар: средииспытуемых с высоким социально-экономическим положением будет слишком мало тех,у кого плохая психологическая приспособленность. Эта трудность станет особенносерьезной, если мы попытаемся уравнять индивидов не но одной, а по несколькимпобочным переменным. Число соответствующих пар очень резко сократится.Теоретически никогда нельзя быть уверенным, что проконтролированы все значимыепобочные переменные. Практически мы крайне ограничены в числе переменных,которые действительно можем проконтролировать.

Во-вторых, вторая трудность тесно связанас первой — это непредставительность выделенных для исследования испытуемых.Предположим, что для высокоприспособленного индивида характерно иметь родителейинтеллигентных, с высоким социально-экономическим положением,а также с хорошей собственной психологической приспособленностью. Однакобольшая часть таких испытуемых будет отвергнута в процессе составления пар. Вто же время это будут те самые испытуемые, чьи родители применяли хорошиеспособы воспитания. Таким образом, процедура уравнивания может нивелироватьвлияние процессов воспитания.

Итак, метод подбора пар несетв себе две опасности: мы можем осуществить недостаточный контроль и мы можемпереусердствовать с контролем. Недостаточный контроль приведет к тому, чтобудет упущена значимая побочная переменная, а избыточный контроль — к тому, что диапазон измененийдействительной независимой переменной будет ограничен.

В связи с тем, чтоисследование влияния порядка рождения на интеллект проводилось на очень большомчисле испытуемых, в нем не было необходимости составлять индивидуальноуравненные пары. Вместо этого были составлены однородные подгруппы, которыебыли уравнены по всемпеременным, кроме одной, интересующей исследователей. Так, различие между вторыми пятым ребенком могло сравниваться внутри однородных подгрупп семей, содержащихпять детей, шесть детей, семь детей и т. д. Если бы этого не делалось,сравнивались бы все дети, родившиеся вторыми, со всеми пятыми детьми, топроизошло бы смешение с величиной семьи. Ведь пятые дети есть только в большихсемьях, тогда как второй ребенок есть и в большой, и в маленькой семье.

Основанием для образования подгрупп моглибы быть также и другие переменные, имеющие шанс оказаться значимыми, ноопущенные в данном исследовании, например возраст матери и др. Это лучше всегобыло бы сделать после распределения испытуемых по группам на основаниичисленности семьи. Так, например, в семьях с пятью детьми можно было сравнитьмежду собой детей — от первого до пятого включительно —только таких, матери которых достигли к моменту их рождения 23 лет. Точно также сравнение могло быть сделано между детьми для 24-летних матерей и т. д. Иесли влияние порядка рождения на интеллект исчезло бы при сохранении постояннымвозраста матери, то мы должны были бы признать, что имели дело с эффектом непорядка рождения, а возраста матери. Более вероятно, конечно, что порядокрождения скажется на различиях между испытуемыми, даже если возраст матери, иобнаружит свой самостоятельный вклад.

Переменную брачного стажатоже можно «проконтролировать с помощью однородных подгрупп. Такие подгруппыможно было бы образовать для одно-, двух-, трехлетнего стажа и т. д. к моментурождения исследуемого ребенка.

Если для различных однородныхподгрупп обнаруживается различное влияние интересующей нас переменной, то этоможет привести нас к более глубокому пониманию механизмов действия даннойпеременной. Давайте возьмем влияние только очередности рождения как таковое внесвязи с возрастом матери или брачным стажем. На рис. 9.2(б) мы видим реальныепримеры различного влияния этой переменной. Для подгруппы «интеллигенция»наклон кривой оказывается достаточно крутым. То же самое — для подгрупп«рабочие». Однако для подгруппы «работники сельского хозяйства» графикоказывается более пологим.

Это, конечно, говорит о том,что существует взаимодействие между влиянием социального положения и влияниемпорядка рождения на показатель интеллекта. В предыдущей главе мы ужевстречались с примерами взаимодействия. И нет ничего удивительного, что онообнаруживается в корреляционных исследованиях так же, как и в активныхэкспериментах. Для вычисления основного результата действия и взаимодействий мыможем использовать тот же самый тип таблиц.

В табл. 9.3 приводятсясоответствующие данные для двух уровнем социального положения (однородныеподгруппы) и двух уровней порядка рождения (1 и 9). Элементами таблицы являютсясредние значения пока-

Таблица 9.3

Основныерезультаты действия порядка рождения и социального положения на показательинтеллекта и взаимодействие этих эффектов

зателей интеллекта для данной подгруппы. Вы должны помнить, чтонаилучшая садика интеллекта была равна 1, а наихудшая — 6. Основной результатдействия «порядка рождения», как видите, равен величине 0,59, а результатдействия социального положения — 0,67. Взаимодействие «порядок рождения исоциальное положение» равно достаточно ощутимой величине — 0,26.

Возможно, что взаимодействие стало бы ещебольше, если бы из «работников сельского хозяйства» мы исключили владельцев большихмеханизированных ферм и земельных управляющих, оставив толькосельскохозяйственных рабочих. Возможно также, что в этом случае вообще ненаблюдалось бы падения показателя интеллекта в связи с порядком рождения. Иначеговоря, возможно, что порядок рождения — фактор не универсальный, а действующийскорее в городских семьях или, несколько шире, в семьях, не занятых сельскимхозяйством. Но уже приведенные данные заставляют учитывать указанноевзаимодействие при любом объяснении влияния порядкарождения. Эту информацию о взаимодействии оказалось возможным получить потому,что контроль основывался на методе однородных подгрупп. В случае же использованииметода подбора пар такая информация оказывается недоступной.

Возможное объяснение этоговзаимодействия заключается в том, что новый член семьи более «желанен» в семьес небольшим, маломеханизированным хозяйством, чем в других семьях. На маленькойферме каждый новый ребенок представляет собой экономическую ценность. В другихже местах новый ребенок означает новые обязанности и еще большую тесноту.Поэтому для сельской семьи восьмой ребенок вполне может быть желанным, но длягородской семьи это мало вероятно. Возможно, что накапливающееся влияниежелательности или нежелательности ребенка к 19-летнему возрасту проявляется впоказателе интеллекта.

Теоретически у родителейможно выяснить, хотели они данного ребенка или нет. Допустим, что мы этосделали. Тогда мы сможем выделить в группах семей с одним и тем же количествомдетей однородные подгруппы желанных и нежеланных детей, для каждого номера вочередности рождения. Допустим далее, что между вторым и пятым ребенком всемьях с пятью детьми нет различия, если они попадают в одну и ту же подгруппужеланных или нежеланных. Тогда вполне можно заключить, что влияние порядкарождения оказалось ослаблено в связи с тем, что пятые дети были такими жежеланными, как и вторые.

Однако совсем необязательно делать такой вывод. Вспомним, что в корреляционном исследованиимы имеем дело только с корреляциями — и это тоже одна из корреляций. Возможно,что сельская жизнь менее изматывает, чем городская. Горожанин в общем болееутомлен, и поскольку с появлением ребенка связаны новые заботы и новые усилия,понятно его нежелание нового ребенка. Здоровый фермер не чувствует этихопасений. Поздний ребенок в городской семье будет страдать от недостаткаэнергии у родителей, а в сельской семье этого не произойдет. Таким образом, основуэффекта порядка рождения составят неразличия в желательности-нежелательности, а скорее величина энергии родителей,которая лишь коррелирует с желанием завести нового ребенка.

Итак,благодаря методу составления однородных подгрупп в корреляционных исследованияхоказывается возможным многосторонний контроль. Тем не менее мы никогда не можемзнать, действительно ли данный фактор-предпосылка влияет на выбранныйповеденческий показатель. Как и в случае подбора пар испытуемых, у нас нет способаузнать, учтены ли все значимые побочные переменные. Более того, когда мынаконец свели наблюдаемый эффект к той переменной, которая кажется решающей, неееще остается возможность, что реальным детерминантом поведения была какая-тодругая коррелирующая с ней переменная. Эта трудность и породила известное высказывание,что корреляцию не следует путать с причинностью.

Давайте рассмотрим искусственный пример,как можно применить корреляционное исследование в практических целях.Существует предприятие, которое сталкивается с серьезной проблемой контроля за качествомсложных механических агрегатов. Большинство контролеров, принимающих агрегаты, пропускаютдефекты. Когда их просят работать тщательнее, они теряют уверенность в себе иначинают отбраковывать агрегаты, которые при последующей проверке оказываютсявполне удовлетворительными. Эти контролеры неглупы и хорошо мотивированы, нокажется, что им не хватает какой-то специфической способности.

Решитьпроблему, просто нанимая много контролеров и оставляя только тех, которыеработают удовлетворительно, нельзя. Во-первых, это слишком невыгодно сэкономической точки зрения — ибо многие окажутся непригодными для работы.Во-вторых, отвергнутые контролеры будут лишены ценного опыта, который за этовремя они могли бы приобрести на какой-нибудь другойработе. Проблема исчезла бы, если бы 80 процентов принятых на работуконтролеров оправлялись с ней успешно.

Такаязадача поставлена перед начальником отдела кадров, который имеет опыт обращенияс тестами на способности. Он узнает, что может за плату приобрести подходящийтест. Последний состоит из чертежей, на которых детали соединены различнымобразом. В каждом наборе есть один чертеж, на котором какой-нибудь угол междудеталями или узел соединения отличается от стандартного чертежа. Задача состоитв том, чтобы найти ошибку в неверном чертеже. Оценки могут распределяться от 0до 85. Фактически лишь немногие получают оценку ниже 40 или выше 80.

Людям, согласным на любуюработу, сообщают, что они могут получить желаемую работу контролера; если жеони не справятся, то перейдут на другую работу. В целом через тест наспособности проводится 60 .кандидатов. Затем все они половину времени работаютконтролерами, а оставшуюся половину — на другой должности. После того как онипроработали в таком режиме 3 месяца, в течение четвертого месяца производитсяоценка их работы в качестве контролеров. Для этого регистрируется число блоков,которые они проверили, и процент сделанных ими ошибок. Возможны два типаошибок. Во-первых, пропуск дефекта на любой из 40 дефектных деталей агрегата.Во-вторых, обнаружение дефекта на других 40 исправных деталях. Все испытуемыезнают, что их работа будет оцениваться. Итоговая оценка каждогоиспытуемого означала число деталей, проверенных в течение последних 20 дней,минус учетверенное количество ошибок. Так, контролер, который проверил 800деталей с 5% ошибок, получает оценку 640, т. е. 800—4X800X0,05.Удовлетворительными считаются оценки выше 675.

Оценки каждого испытуемого потесту на способности и по качеству работы могут быть представленына диаграмме разброса (рис. 9.3(а)). Каждое число на диаграмме обозначаетколичество испытуемых, которые имеют данную комбинацию тестовой оценки (ось абсцисс)и оценки работы (ось ординат). Например, число «1», обведенное кружком,означает, что существует только один испытуемый, у которого тестовая оценканаходится между 75 и 79, а оценка качества работы — между 750 и 774.

В общем,все оценки охватываются овалом, который вытянут слева направо и вверх. Этозначит, что оценки положительно коррелируют. Величину корреляции можновычислить. Метод вычисления описывается в статистическом приложении в концеэтой главы. Для диаграммы разброса, приведенной на рис. 9.3(а), величинакоэффициента корреляции, характеризующего степень связи тестовых и рабочихоценок, равна 0,60, или, если быть пунктуальным, +0,60. В практических задачахмы не должны серьезно рассматривать возможность отрицательной корреляции.Если диаграмму на рис. 9.3(а) повернуть слева направо, то мы получим значениекорреляции, равное -0,60. Отрицательные корреляции, когда они обнаруживаются,чаше всего настолько невелики, что могут считаться следствием случайнойфлюктуации «истинного» нулевого значения. Когда же они достаточно велики, оничаще всего связаны с характером шкалы на одной из осей. Так, например, числоправильных ответов по одному тесту может иметь отрицательную корреляцию счислом ошибок по другому тесту.

Как это видно из диаграммы, корреляция0,60 отражает довольно хорошее соответствие между тестовыми и рабочимиоценками, хотя, конечно; это соответствие далеко не идеально. Некоторые испытуемые,имеющие высокую тестовую оценку, оказались в качестве контролеров хуже, чем те,у которых тестовая оценка была ниже. На рис. 9.3(б) показано абсолютное соответствиемежду тестовыми и рабочими оценками (реально невозможное). Еслиодин испытуемый имеет оценку по тесту на какую-то величину больше, чем другойиспытуемый, то на столько же больше у

него будет и рабочая оценка — если обеоценки, конечно, прошкалированы одинаково. Вычисление коэффициента корреляциидля данных на рис. 9.3(б) даст величину, равную +1.

Тем неменее корреляция 0,60 показывает лучшее соответствие, чем то, котороепредставлено на рис. 9.3(в). В этом последнем случае есть только некотораятенденция к совпадению высоких тестовых оценок с высокими рабочими оценками, ноне больше. Вычисление коэффициента корреляции здесь дает величину +0,30. Нодаже эта низкая корреляция оказывается выше, чем представленная на рис. 9.3(г),где коэффициент корреляции равен 0. Здесь нет совершенно никакой тенденции ксоответствию.

Назначение претендентов на должность. Возвращаясь к рис. 9.3(а), мы поймемтеперь, как начальник отдела кадров может воспользоваться результатамиисследования для отбора претендентов на работу в качестве контролеров.Горизонтальная линия отделяет удовлетворительную работу отнеудовлетворительной. Напомним, что удовлетворительной считается оценка от 675и выше. Если посчитать число лиц над этой линией, то их окажется 24 из 60, т.е. 40%. Вертикальная линия проведена чуть левее тестовой оценки 70, черезточку, которая называется секущей оценкой. Справа от нее оказывается 14человек. Из них только 12 показали удовлетворительную работу. Это дает 86% (от14), что несколько лучше требуемых 80%. Если же секущую оценку сдвинуть влеводо 65, то справа окажется 24 человека, из которых 17 будут удовлетворительноработающими. Таким образом, процент удовлетворительных работников снизится до71, что значительно меньше требуемых 80%. Итак, начальник отдела кадров можетсделать вывод, что на работу контролера должны назначаться толькопретенденты, получившие тестовую оценку 70 и выше. При этом предполагается, чтосвязь между тестовой оценкой и качеством работы, выявленная на данныхиспытуемых, сохранится и для будущих претендентов.

В случаеабсолютной корреляции, показанной на рис. 9.3(б), вопрос о процентеудовлетворительно работающих лиц просто не возникает.Здесь нельзя сделать ошибки. Все 24 лица с тестовой оценкой 65 и выше будутработать качественно. И в будущем начальник отдела кадров с нулевым рискомможет принимать на работу всякого, кто получит оценку 65 и выше.

Однаков случае (в), где корреляция равна только 0,30, видно, что даже есливертикальная разделяющая линия будет сдвинута к оценке 75, начальник отделакадров не достигнет цели: из 8 лиц, у которых тестовая оценка равна 75 и более,подходят только 6, что составляет 75%, а не 80%. Значит, в будущем на работумогут быть приняты только те претенденты, у которых тестовая оценка (секущая)составит 80 и выше.

Теперьвы понимаете, что происходит при изменении величины корреляции. Чем вышекорреляция, тем больше людей может быть отобрано при данном правиле решения. Внашем случае правило решения означало, что 80% из выбранных должны оказатьсяудовлетворительно работающими. На практике для целей отбора не пользуютсяперемещением линий на полученной диаграмме разброса, поскольку в ней безусловносодержится множество случайных отклонений. Вместо этого используют таблицыпредсказаний. Они основаны на идеализированных диаграммах разброса,представляющих различные корреляции между тестовой и рабочей оценками (Тайлор иРассел, 1939).

Предсказание качества индивидуальнойработы. Давайте теперьпосмотрим на всю ситуацию рабочей оценки, которую он вероятнее всего получит.(Между прочим, он может также узнать, насколько такое предсказание можетоказаться ошибочным.)

Наклонная линия, проведеннаяна рис. 9.3(а), соединяет средине рабочие оценки для различных тестовых оценок.Например, для лиц, находящихся по тесту между значениями 55 и 59, средняярабочая оценка падает на интервал от 625 до 649. Для тестовых оценок 70 — 74средняя рабочая оценка приходится на интервал 675 — 679. Линия, соединяющаясредние рабочие оценки для этих тестовых оценок, точно так же как и для всехостальных тестовых оценок, может быть использована в качестве линиипредсказания. Любой очередной претендент, будучи проведен через тест на способности,может посмотреть на диаграмму разброса с такой наклонной линией и по нейпредсказать, как он будет справляться с работой контролера. Кроме того, онзаметит, что такое предсказание чревато некоторой ошибкой. Например, лица,получившие тестовую оценку в интервале 70 — 74, могут иметь и высокую рабочуюоценку — от 725 до 749, и низкую — от 600 до 624, тогда как предсказываемаяоценка находится в пределах 675 — 699.

Вслучае абсолютной корреляции (см. рис. 9.3(б)) предсказание будет безошибочным.Каждая тестовая оценка дает однозначное предсказание рабочей оценки. В случаеже низкой корреляции — 0,30 (см. рис. 9.3(в)) — лица с тестовой оценкой от 70до 74 могут иметь как высокую рабочую оценку — 750 — 774, так и низкую — 550 — 574(при предсказываемой рабочей оценке порядка 675). По сравнению с более высокойкорреляцией в случае (а) здесь ошибка предсказания больше. Для случая нулевойкорреляции (г) предсказываемая рабочая оценка всегда равна 660, независимо оттестовой оценки. Овал, имевший место на рис. 9.3(а), здесь превращается в круг,что означает очень большую ошибку предсказания.

Вы уже наверноезаметили, что чем выше корреляция, тем больше наклон линии предсказаний.Положение линии меняется от горизонтального при нулевой корреляции до наклона сугловым коэффициентом, равным 1 (45°) при абсолютной корреляции. Нулеваякорреляция означает нулевой наклон, корреляция, равная единице, означает наклонс угловым коэффициентом 1, если тестовые и рабочие оценки прошкалированы вравных единицах. Таким образом, чем выше корреляция, тем больше достоверностьрабочих оценок, представленных линией предсказания. И снова эмпирическиполученная диаграмма разброса с ее случайными колебаниями не можетиспользоваться для предсказания рабочих оценок или для определения величиныожидаемой ошибки предсказания. Для этого на основании идеализированнойдиаграммы разброса следует составить таблицу для определенного значениякоэффициента корреляции. На самом деле, такое предсказаниеможно сделать и но простой формуле (9.3), как это показано в статистическомприложении к данной главе.

Используянайденный коэффициент корреляции, можно делать довольно точные предсказания. Изкорреляции между тестовой оценкой и рабочей оценкой можно вывести секущуюоценку, которая должна обеспечить заданный процент удовлетворительно работающихлиц. Мы можем также установить для каждой тестовой оценки будущих претендентовнаиболее вероятную рабочую оценку, а также величину ошибки предсказания.

Вданном примере один вид поведения использовался для предсказания другого видаповедения. Возможно, что в основе корреляции лежало то, что измерявшиесяспособности, как и предполагалось, были существенны для данного вида работы.Однако возможно и многое другое. Например, может быть, все дело было вовнимательности или в количестве усилий, которое данный человек готов былзатратить. В практических ситуациях нас не интересуют объяснения: нужны толькорезультаты. При высокой корреляции предсказание будет хорошим, при низкойкорреляции — плохим.

Термины надежность и валидностьприменительно к тестам несколько отличаются от аналогичных терминов,которые уже использовались в этой книге. Тест называется надежным, еслимы можем рассчитывать, что одно и то же лицо каждый раз, при повторныхиспытаниях, получит примерно ту же самую оценку (относительно других). Какизвестно, существует много причин непоследовательности поведения, включаяфакторы времени, которые мы не можем контролировать.

Однако влияние этого непостоянства можноуменьшить, используя достаточно продолжительный тест, конечно, соответствующегоуровня трудности.

Одиниз способов выявления надежности теста заключается в том, чтобы дать один и тотже тест (или очень близкие варианты, если это необходимо) дважды той же самойгруппе испытуемых. Если коэффициент корреляции между результатами двухприменений теста высокий (например, 0,90), то тест считается надежным. Однаковсе еще остается вопрос о надежности самого исследования. Это означает,что через тест нужно провести большое число испытуемых. Иными словами,надежность теста должна основываться на достаточной надежности самого исследования.

Тестназывается валидным всегда по отношению к некоторой другой оценке,например оценке качества работы, — если он высоко коррелирует с этой оценкой(например, 0,60). И снова, чтобы узнать, является ли данное заключениевалидным, т. е. следует ли оно из надежного исследования, нужно использоватьдостаточное число испытуемых.

Мырассмотрели три различных типа корреляционных исследований. Они, конечно, неисчерпывают всех возможных типов. Однако, рассматривая параметры, по которымони различаются, можно будет охватить достаточно широкий круг корреляционныхисследований. Но давайте сначала вспомним, что отличает все вообщекорреляционные исследования, или, точнее, чего во всех них нет. В нихотсутствуют планируемые изменения независимой переменной.

Исследователи,изучавшие опыт воспитания детей, не убеждали одних родителей использоватьхорошие методы воспитания, а других — плохие. Эти различия в методах уже существовали.Порядок рождения ребенка тоже не зависел от экспериментатора. Он тоже ужесуществовал. Точно так же индивидуальные различия по тестуна способности не задавались экспериментатором. Таким образом, корреляционноеисследование —  это такое исследование,в котором одни поведенческие различия соотносятся с другими, уже существующими.Давайте теперь обратимся к параметрам, но которым различаются корреляционныеисследования.

Какуже говорилось, в принципе можно было бы спланировать такой эксперимент, вкотором экспериментатор решал бы сам, какие родители будут применять хорошиеметоды воспитания детей, а какие — плохие. Но вследствие практическойнеосуществимости такого эксперимента было предпринято корреляционноеисследование. Еще большую проблему представляет порядок рождения. Какимактивным вмешательством можно добиться, чтобы данный ребенок родился, например,четвертым? И все же порядок рождения — это нечто, похожее па независимуюпеременную. Ведь это — переменная, предшествующая во времени, следовательно,она может стать причиной различий в поведении. Такого совсем нельзя сказать отесте на способности, который использовался для предсказания качества работыконтролера. Одна и та же причина (какой бы она ни была) обеспечивала данномулицу и высокую оценку по тесту, и возможность стать хорошим контролером. Вразличиях тестовых оценок нет ничего от независимой переменной. Фактически мымогли бы точно так же из работы испытуемого в качестве контролера вывести,насколько успешно он будет справляться с тестом на способности. И если этого неделаем, то только потому, что это не имеет практического смысла.

Все триисследования были названы корреляционными, но только в случае отбораконтролеров вычислялся коэффициент корреляции. Этот показатель наиболее значимв том случае, если каждая из двух сопоставляемых переменных имеет непрерывноеколоколообразное распределение. Это справедливо для оценок почти любого теста.Оценки распределяются от низшей к высшей непрерывно и имеют максимум в областисреднего значения. Поэтому в исследовании контролеров коэффициент корреляции хорошоподходит для описания корреляции между двумя переменными.

Его можнобыло бы использовать также и в исследовании приспосбленности. Каждый испытуемыйимеет оценку приспособленности на почти непрерывной шкале. Почти наверняка этиоценки можно было бы аппроксимировать колоколообразным распределением.Факторы-предпосылки распределялись примерно таким же образом, хотя, в общем,были ступенчатыми, а не постепенно меняющимися. Доход семьи прямо мог быиспользоваться как континуальный показатель, хотя распределение оказалось быотрезанным со стороны высоких доходов. Однако вместо коэффициента корреляцииздесь было использована сравнение групп с высокими и низкими показателями, посколькуне совсем ясно, что значит средняя величина приспособленности.

Кривыена рис. 9.2 — это почти все, что можно сделать для описания корреляций междувеличиной семьи и порядком рождения — показателями интеллекта. Последний,конечно, имеет континуальное колоколообразное распределение. Однако этого никакнельзя сказать в отношении других названных переменных. Коэффициент корреляцииздесь не имел бы большого смысла.

Исследованияприспособленности и порядка рождения проводились для того, чтобы понять, чемопределяются различия в поведении. Это не значит, что результаты исследованияприспособленности не могут быть использованы в практических целях. Труднеепредставить сиюминутное практическое использование результатов исследованияпорядка рождения. (Автор этой книги уже имеет несчастье оказаться самым младшимребенкомв семье!) И конечно же, исследование по отбору контролеров преследует явнуюпрактическую цель. Так что давайте не будем «смешивать» тип исследования и егоцель. Если в исследовании вычисляется коэффициент корреляции или соотносятсядве оценки поведения, это еще не значит, что оно имеет практический характер.Такое делается во многих чисто теоретических исследованиях. Коэффициентыкорреляции находятся между тестовыми оценками детей и родителей, между оценкамиидентичных близнецов и т. д. Все это — теоретические исследования, в которыхпытаются разделить влияние наследственности и среды. Предпринимаются такжетеоретические исследования, в которых члены одной и той же группы испытуемыхпроводятся через разные тесты — точно так же, как это делалось при исследованииконтролеров. Иногда даже используется 40 или 50 различных тестов, и междукаждой парой тестов вычисляются коэффициенты корреляции. Для выявления жезначительно меньшего числа базисных переменных, адекватно описывающих различиямежду индивидами, применяется техника, называемая факторным анализом.

В тех случаях, когдадля проверки некоторых гипотез относительно поведения нельзя использоватьактивный эксперимент, проводят корреляционные исследования. В двух рассмотренныхнами примерах — исследованиях предпосылок оптимальной приспособленности ивлияния порядка рождения на интеллект — активный эксперимент был невозможен. Висследовании же по отбору контролеров просто трудно себе представить, какиеактивные изменения можно было бы внести.

В результате сравнения хорошо иплохо приспособленных испытуемых по ряду параметров было обнаружено, чтоглавный фактор для хорошо приспособленных — это хорошие методы воспитания вдетстве. Однако здесь присутствовали также другие переменные, смешивающиеся сметодами воспитания. Двумя из них были социоэкономический статус и интеллектродителей. Нельзя сказать, влияли ли они в действительности, так каксоответствующий контроль не был организован. Другим источником возможного смешения были субъективные оценки. Поскольку оценкипроизводились не «вслепую», оставалась возможность для предубежденности экспериментатора.Поскольку материал для оценок получился из бесед с испытуемыми, существовалатакже опасность предубеждения испытуемого ‑ хорошо приспособленныеиспытуемые могли быть склонны к более благоприятным воспоминаниям.

В исследовании,проведенном почти на 400000 молодых людях, было обнаружено, что показательинтеллекта снижается вместе с порядком рождения. Этот эффект сохранился дажепри нивелировании возможного влияния социального положения и размера семьи. Вобщем, контроль в этом исследовании был достаточно хорошим. Однако было отмечено,что социальные слои состоят из довольно разнообразных групп, которые могутразличаться по значимым побочным переменным. Корреляция между показателем интеллектаи порядком рождения может быть объяснена разными причинами, их можно разделитьна пренатальные и постнатальные. В этом исследовании не были проконтролированыдве переменные: первая – возраст родителей, особенно возраст матери, которыйможет оказаться очень важным, вторая – брачный стаж родителей к моментурождения испытуемого.

Методы контроля вкорреляционных исследованиях могут быть двух видов. Первый — индивидуальный подборпар испытуемых. Если сравниваются две группы, то каждому индивиду первой группыподбирается индивид второй группы, который имеет тот же уровень определенных побочныхпеременных. Данный метод связан с двумя трудностями. Первая: чем большепеременных, по которым уравниваются испытуемые, тем меньше испытуемыхоказывается в распоряжении исследователя. Отсюда понятно, что много побочных переменныхпроконтролировать невозможно. Вторая: оставшиеся испытуемые — не совсем типичныдля сравниваемых групп, и полученные отношения оказываются непредставительными.Таким образом, имеется опасность как слишком слабого, так и слишком строгого контроля.

Другим методом является выделениеоднородных подгрупп, как это делалось в исследовании порядка рождения.Например, была выделена подгруппа испытуемых с семьей из пяти человек, и уже внутриэтой подгруппы выяснялось влияние порядка рождения. Число различных подгруппсовпадает с числом уровней побочной переменной. Таким образом, оказываетсявозможным обнаружить, как и в случае с двумя независимыми переменными вактивном эксперименте, существует ли значимое взаимодействие между рассматриваемымипеременными. В корреляционных исследованиях это может также помочь пониманиюотношений между переменными. Например, небольшое понижение линии тестовых оценокинтеллекта для работников сельского хозяйства может бить следствием большего желаниязавести еще одного ребенка. Если бы имелись данные о таком желании, может удалосьбы показать, что оно лежит в основе влияния порядка рождения. Это следовало бы,во-первых, из понижения линии тестовых оценок интеллекта в зависимости отпорядка рождения для однородных подгрупп как городских, так и сельских жителей,не желающих следующего ребенка, и, во-вторых, из отсутствиятакого понижения для подгрупп, желающих ребенка.

Однако посколькудоказательство оставалось бы корреляционным, нельзя было настаивать на том, чтожелание иметь еще одного ребенка ‑ основа рассматриваемого эффекта.Например, желание могло просто коррелировать с физической энергией родителей, иэта последняя могла быть истинной причиной основного эффекта. Таковыкорреляционные исследования. Здесь могут быть проверены интересные гипотезы,предложено много разных идей. И все-таки контроль здесь никогда не будет такимже хорошим, как в активном эксперименте.

Последнее исследованиеприводилось как искусственный пример того, как можно использовать тест на способности,чтобы произвести отбор контролеров. Группа испытуемых проводилась через тест наспециальные способности. Затем оценивалось качество их работы. Отношение между этимидвумя переменными — тестовыми оценками и оценками работы — было представлено надиаграмме разброса. Форма этой диаграммы может быть отражена в коэффициентекорреляции. Положительные значения коэффициента находятся в пределах от 0 до 1.С помощью диаграмм разброса,представляющих разные значения коэффициента корреляции, было показано, как можноотобрать претендентов согласно заданному правилу решения, например, чтобы, покрайней мере, 80% из всех выбранных оказались удовлетворительно работающими.Чем выше коэффициент корреляции, тем ниже может быть расположена так называемаясекущая оценка для теста на способности, что позволяет увеличить числоотобранных индивидов при данном правиле решения. Корреляция позволяет также предсказатьс помощью линии предсказания, связывающей средние рабочие оценки с тестовымиоценками, какой рабочей оценки может достичь индивид. Чем выше коэффициент корреляции,тем круче эта линия и тем меньше ошибка предсказания.

Были рассмотрены общие черты иразличи разных корреляционных исследований. Все эти исследования сходны в том.что переменные в них уже существуют, в отличие от активных экспериментов, гдеусловия независимой переменной активно организуются для выявления влиянияпоследней на зависимую переменную. Различаются же они между собой по многимпараметрам. Прежде всего одна из переменных в них в разной степени приближаетсяк независимой переменной. Например, в исследовании психологическойприспособленности факторы — предпосылки вполне могут быть расценены как независимыепеременные. Другая крайность представлена исследованием по отбору контролеров,где ни одна переменная не похожа на независимую. Поэтому однонаправленность предсказанияопределяется только практическими целями. Во-вторых, корреляционные исследованияразличаются тем, вычисляется ли коэффициент корреляции или нет. Представлениестепени связи с помощью коэффициента корреляции имеет наибольший смысл в томслучае, если значения каждой переменной образуют непрерывное колоколообазноераспределение. Этому условию почти всегда удовлетворяют два множества тестовыхоценок. Кроме того, такие переменные, как доход илибалльные оценки свойств личности, также зачастую достаточно хорошосоответствуют этим условиям. В-третьих, корреляционные исследования различаютсяпо цели: имеет ли оно чисто познавательную цель или предполагает немедленноепрактическое приложение. Тот факт, что в практическом исследовании, приведенномв качестве примера в этой главе, использовался коэффициент корреляции исоотносились две оценки поведения для каждого испытуемого, вовсе не означает,что исследование такого типа не может служить целям расширения нашего познания.

1.Почему исследование, в котором сравниваются хорошо и плохо приспособленныегруппы, называется корреляционным?

2. Почемусопутствующее смешение всегда присутствует в корреляционном исследовании итолько иногда — в активном эксперименте?

3. Какможно использовать идеальный эксперимент в качестве эталона внутренней валидностив корреляционном исследовании?

4. Скакими трудностями связан контроль смешения путем индивидуального подбора пар?Приведете пример.

5. Дайтепример того, как использование однородных подгрупп может обеспечить сведения овзаимодействии.

6. Какиесмешивающиеся переменные были упущены исследователями при определении влияния порядкарождения?

7. Почемудаже самое лучшее корреляционное исследование ограничено в выделениипеременных, влияющих на поведение?

8. Почемувысокий коэффициент корреляции позволяет отобрать пропорционально большее числоиндивидов, работающих качественно?

9. Покаким параметрам различаются корреляционные исследования?

Самая простая формула для вычислениякоэффициента корреляции между двумя выборками оценок задается с помощью стандартныхоценок. Эта формула дает также наиболее ясное представление о значениикоэффициента корреляции. Вот почему в этом приложении вводится понятие стандартнойоценки. Кроме того, стандартные оценки, полученные в различных тестах, можносравнить между собой. Так, если вы скажете кому-либо, что по истории выполучили тестовую оценку 38, а по английскому языку — 221, он мало что поймет. Однакоэтот «кто-то», если он читал данное приложение, получит точную информацию изсообщения, что ваша стандартная оценка по истории ранка +2,1, а по английскомуязыку —1,3.

Выуже знаете, что (первичная) тестовая оценка какого-либо испытуемого в группе обозначаетсячерез X. Тестовая же оценкаданного конкретного испытуемого обозначается с помощью индекса. Так, например,тестовая оценка испытуемого 3 записывается как Х₃. Вы также знакомыс отклонением оценки от среднего х=Х—М_х. Отклонение оценки испытуемого 3 записываетсякак x_з=Х_з—М_х. Если отклонение оценки испытуемого разделитьна стандартное отклонение σ_х распределения оценок, то онопреобразуется в стандартную оценку (или z-оценку).

Допустим,что испытуемый 3 имеет (первичную) тестовую оценку 60. Средняя оценка длягруппы равна 49 и стандартное отклонение оценок равно 12, т. е. Х₃=60,М_х=49, σ_х=12. Прежде всего x_з=60—49=+11. Давайте теперь вычислим z_x,т. е. найдем стандартную оценкудля испытуемого 3:

z_x=x/σ_х.                               (9.1)

Следовательно,

Поскольку стандартные оценкиредко имеют величину больше +2 и меньше —2, то вы узнаете, что оценка именноэтого испытуемого лежит примерно посередине между средней и наивысшей оценкойв группе.

Рабочие оценки, такие,например, как оценки качества работы контролеров, которые необходимоскоррелировать с тестовыми оценками, обычно обозначаются символом Υ вместо X. Тогдаотклонение оценки обозначается через у, а стандартная рабочая оценка — z_Y. Итак, мыговорим о нахождении корреляции между Xи Υ тогда, когда каждый испытуемый в группе имеет оценку Xиоценку Υ.Коэффициент корреляции обозначаетсясимволом r_XY.

Для вычисления коэффициентаоды снова воспользуемся ранее приводившимися данными. Возьмем данные дляусловия А как тестовые оценки 17 испытуемых, а данные для условия Б как рабочиеоценки для тех же испытуемых. Однако чтобы подчеркнуть относительный характерстандартных оценок, умножим каждое значение для условия Б на 10. К счастью, мыуже сделали много вычислений, необходимых для (получения r_XY· Для тестовых оценок «мы просто используем полученныеранее — среднее и стандартные отклонения. Для условия Б полученные — среднее истандартные отклонения нужно просто умножить на 10.

Вы видите, что тестоваяоценка (X) первого испытуемого S₁ была223, а его рабочая оценка —1810. Сдвинувшись по этой строке от обоих концов ксередине, мы обнаружим, что xравно +38 (т.е. 223—185) и у равно +190 (т. е. 1810—1620). Далее, видим, что z_Xравно 2,054 (т. е. +38, деленное на 18,5), az_yравно +1,195 (т. е. 190, деленное на 159). И наконец, в сред-

Тестовыеоценки помещены в приводимой ниже таблице во втором столбце слева, а рабочиеоценки — во втором столбце справа. Они обозначены как Xи У соответственно

Σz_xz_y = +7,336;

 r_xy= +0,432.

нем столбце мы находимпроизведение z_xна z_y, которое равно +2,455.

Такие же вычисления,сделанные для остальных 16 испытуемых, заполняют всю остальную таблицу. Ниже этихданных приведены величины средних и стандартных отклонений. Еще ниже в центредается сумма по столбцу z_xz_y, равная +7,336. Это число, деленное на числоиспытуемых — 17, и дает величину коэффициента корреляции, равную +0,432.

В случае, если вам не хочетсязапоминать все эти термины, вы можете обратиться к следующей формуле длярасчета коэффициента корреляции:

                      (9.2)

или для наших данных

На рис. 9.4 показанадиаграмма разброса, каждая точка которой представляет одного испытуемого. Значенияшкал даны в единицах стандартных оценок г.

Рис. 9.4.Корреляционноеполе. Масштабыосейравныипредставленывединицахстандартныхоценок

Притаких осях наклон линии предсказывания прямо показывает величину r_XY. В нашемслучае r_XYравно +0,432. Это значениенаклона линии: на каждое смешение на единицу вправо точки линии поднимаютсявверх на 0,432 единицы. Так, если данный испытуемый имеем значение z_X, равное +1,то предсказываемое значение z_Xдлянего равно +0,432. Таким образом, предсказываемая величина значительно ближе ксреднему распределения, чем та величина, на основе которой делалосьпредсказание. Поэтому говорят, что предсказания стремятся (регрессируют) ксреднему, и линия предсказания называется линией регрессии Xна Y. Более точно, это предсказание z_Yпо z_X.

Вы можете заметить, что линияпредсказания проходит через пересечение точек z_X = 0 и z_Y = 0. Обе эти точки представляют средние значениясоответствующих распределений. Это справедливо, независимо от значениявеличины r_XY. Если испытуемыйоказывается в точке среднего по X, то наилучшим.предсказанием всегда будет среднее по Y. Далее видно, что если оценка будет выше среднего по X(положительноезначение z_X), то предсказываемаяоценка будет также выше среднего по Y(положительное значение z_Y). Точно так же для Xниже среднегозначения предсказываемая оценка Yбудет ниже среднего значения по Y.

И наконец, чем выше величина r_XY. тем меньше регрессия предсказания. В случае полнойкорреляции линия предсказания будет иметь наклон +1. Так, если, например, z_Xравно+1,5, то предсказываемое z_Yтоже будетравно +1,5, а если z_Xравно —0,8, то z_Yтожебудет равно —0,8. При полной корреляции регрессия к среднему отсутствует. Сдругой стороны, если корреляция равна 0, то линия будет иметь нулевой наклон,т. е. она будет представлять собой горизонтальную линию. Она будет проходить науровне z_Y=0, т. е. среднего значенияпо Y. Поэтому, какая бы ни была величина z_X, наилучшее предсказание всегда будет z_Y = 0. Следовательно, при нулевой корреляции всепредсказываемые значения регрессируют к среднему.

Все это может быть представлено посредством следующейформулы:

               (9.3)

Эта формула показывает, чтостандартную оценку для выборки Yможно получить, умножив стандартную оценку для выборкиXнакоэффициент корреляции между Xи Y. Например, дляиспытуемого, имеющего стандартную оценку z_X, равную+0,50 с коэффициентом корреляции 0,70, получим

Задача: Вычислите r_XY для данных в задаче, приведенной в статистическомприложении к главе 6. Используйте условие В для Xи условие Г дляY.

Ответ: r_XY=0,576.