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.
Введение. Анализ статистических связей между исследуемыми признаками, скорее всего, главный вид аналитических задач, встречающихся практически в любом психологическом исследовании. Но, как показывает наш многолетний опыт, в том числе моих коллег, в психологических исследованиях, если нет переизбытка родственных по содержанию переменных, между изучаемыми показателями доминируют, прежде всего, далекие от линейных взаимосвязей.
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 типологии статистических зависимостей были подобраны психологические данные для 120 испытуемых по 9 популярным методикам, результаты диагностики по которым представляют 114 количественных показателей.
Результаты исследования. Настоящая статья посвящена анализу соотношения линейных и простейших нелинейных связей, их особенностям и типологии, их интерпретации на пересечении разных интервалов мер связи, полученных как в рамках изучения только линейных моделей, так и в рамках изучения простейших нелинейных связей, когда линейные зависимости становятся составляющей частью всего множества зависимостей, представляющих исследовательский интерес. Например, для 6441 пары психологических показателей наблюдается только 17 сильных линейных связей, причем либо для шкал теста MMPI, либо для шкал теста Лири. К тому же среди «значимых», но при этом очень слабых и слабых зависимостей в модели для кварт было найдено 29 сильных простейших нелинейных зависимостей (ошибка 2 типа). А среди зависимостей, которые не попали в зону значимости в модели для кварт, было найдено 37 сильных простейших нелинейных зависимостей (ошибка 1 типа).
Обсуждение и заключения. В основном, если ограничиваться простейшими нелинейными зависимостями, психологу наиболее интересными должны быть зависимости с максимумом или минимумом, которые соответствуют сущности психического как предмета исследования.