Описательная статистика

возможность прогнозирования поведения и реакций людей.

Главная цель применения корреляционного исследования – облегчить исследователю понимание сути и причин тех или иных явлений через анализ взаимосвязи параметров, которые их характеризуют. Например, в психологии развития, где экспериментальные методы зачастую неприменимы, многие исследования целиком базировались на анализе взаимосвязей. Так, анализ зависимости развитости речи ребенка от богатства речи родителей углубил знания о механизмах развития детской речи. А для более полного понимания механизмов, реализующих процесс чтения, полезным оказалось исследование зависимости техники чтения от уровня развития различных видов памяти. При анализе зависимостей между параметрами исследователь базируется на результатах, представленных в численном виде, вычисляя коэффициент корреляции для переменных, которыми те характеризуются. Из дальнейшего вычисления следует исключать те массивы переменных, связь между которыми выражается > 0.20 .Если обнаруженная связь достаточно сильная, то можно предпринять попытку выяснить что-либо о причинно-следственных связях.

Остановимся на этом подробнее. Сам по себе корреляционный анализ не дает достаточно информации для достоверного определения причины и следствия в ряду взаимосвязанных явлений. Но большинство исследователей, которые занимаются корреляционным анализом, все же пытаются делать некоторые предположения, используя для этого базу полученных данных на основе которой строят свои предположения о причинно-следственной зависимости.

В качестве примера ошибочного исследования является поиск зависимости между ожиданием ошибочных ответов от ученика и действительным количеством неправильных ответов. Имеющаяся зависимость может навести на мысль, что эти оба показателя связаны между собой.

Если первая задача корреляционного исследования – это объяснять, то вторая задача – это изучать, чтобы прогнозировать.

Второй задачей, которая решается применением корреляционного анализа, является возможность прогнозирования развития событий или характера протекания тех или иных процессов, лежащих в сфере интересов исследователя. При установлении наличия связи между переменными, характеризующими параметры исследования, становится возможным предсказание величины одной переменной по известной величине другой. Например, установлено наличие сильной позитивной связи между результатами итогового школьного теста и результатами итоговых тестов при окончании первого семестра в колледже. Таким образом, можно для ученика хорошо выдержавшего итоговые школьные экзамены предсказать и хорошие результаты первой сессии в университете. Переменную, величина которой известна, то есть на базе которой делается прогноз, будем называть прогнозирующей, а переменную, величина которой прогнозируется – прогнозируемой. Для сказанного выше количество баллов школьного экзамена – прогнозирующая переменная, а результат показаний в первом семестре – прогнозируемая.

Методику составления прогноза при помощи точечной диаграммы можно продемонстрировать на примере. Допустим, что экспериментатор получил проведя работу с двенадцатью классами следующую информацию: