Статья: Несимметричность нелинейных связей как типичный случай при анализе психологических данных (2025)

Читать онлайн

Введение. Психологические исследования достаточно часто (диссертационные практически всегда) сопровождаются статистическим анализом связей изучаемых количественных переменных. При этом психологические переменные по своей природе, если учитывать только сильные связи, но не учитывать сильные связи между родственными переменными, в основном связаны нелинейными зависимостями, даже если оставаться в рамках простейших моделей.

Материалы и методы. Для изучения статистических связей в работе использовался авторский метод, позволяющий изучать наряду с линейными связями простейшие нелинейные зависимости: с максимумом и с минимумом, далекие от линейных монотонные и почти монотонные. Это позволяет не только расширить спектр выявляемых связей и избавиться от многочисленных ошибок традиционной интерпретации коэффициента корреляции, но и лучше понять сложный психологический предмет конкретного исследования. Для демонстрации статистических зависимостей были подобраны психологические данные для 120 испытуемых по 9 популярным методикам, результаты диагностики по которым представляют 114 количественных показателей.

Результаты исследования. В статье количественно проанализированы и качественно проинтерпретированы зависимости для трех пар переменных: 1) «Паранойяльность» и «Агрессивный тип» (опросники MMPI и Р. Кеттелла) с коэффициентами силы связи SV = 1.256 для MMPI-5(LIR-3) и SV’ = 0.089 для LIR-3(MMPI-5) при корреляции 0.143; 2) «Эгоистичный тип» и «Альтруистичный тип» » (опросник Т. Лири) с коэффициентами силы связи SV = 0.737 для LIR-2(LIR-8) и SV’ = 0.086 для LIR-8(LIR-2) при корреляции -0.0198; 3) «Зависимый тип» и «Замкнутость – общительность» (опросники Т. Лири и Р. Кеттелла) с коэффициентами силы связи SV = 1.1099 для LIR-6(16F-1) и SV’ = 0.295 для 16F-1(LIR-6) при корреляции 0.253. Для пар переменных «Паранойяльность» и «Агрессивный тип», «Зависимый тип» и «Замкнутость – общительность» рассмотрены также модели линейной регрессии, которые строятся на основе линейных корреляций. И если в первой зависимости корреляция не является «значимой», то во второй она «значимая», что показывает коэффициент слабой корреляции Пирсона, равный 0.25. На основании широко используемого в психологическом сообществе правила интерпретации абсолютной величины коэффициента корреляции для выборки объемом 120 испытуемых он указывает на «значимость» связи при уровне p = 0.01, которая неизбежно требует линейной интерпретации. Для наглядности обсуждаемая в статье информация иллюстрируется графическими представлениями рассматриваемых зависимостей.

Обсуждение и заключения. В статье рассматриваются примеры несимметричных (односторонних) сильных (SV > 0.7) простейших нелинейных зависимостей, когда при рассмотрении двух взаимообратных зависимостей одна Y(X) является сильной, а другая X(Y) слабой. Это наиболее типичный вариант, особенно когда переменные связаны слабой или очень слабой корреляционной связью, которая по своей природе является симметричной.

Ключевые фразы: линейная и нелинейная статистическая зависимость, коэффициент корреляции, ЗНАЧИМАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ, КОЭФФИЦИЕНТ СИЛЫ СВЯЗИ, СРАВНИТЕЛЬНАЯ ВЕСОМОСТЬ, линейная регрессия, ИНТЕРПРЕТАЦИЯ
Автор (ы): Басимов Михаил Михайлович (Basimov M. M.)
Журнал: ВЕСТНИК МИНИНСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Психология
УДК
159.9.072. Психологические исследования, опыты, эксперименты, тесты, измерения
Для цитирования:
БАСИМОВ М. М. НЕСИММЕТРИЧНОСТЬ НЕЛИНЕЙНЫХ СВЯЗЕЙ КАК ТИПИЧНЫЙ СЛУЧАЙ ПРИ АНАЛИЗЕ ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ // ВЕСТНИК МИНИНСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. 2025. ТОМ 13, №4
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.