상관 분석 -심리학, 생물학, 의학 등의 분야에서 연구 결과를 통계적으로 처리하는 주요 방법 중 하나 -이미 자연에 존재하는 것을 연구하는 모든 과학과 사람이 어떤 법칙을 준수하는지 이해하려고 노력합니다.
상관 관계 분석 방법을 사용하면 선형 (앞뒤) 연결 두 변수 사이.
선형 통신이란 무엇입니까? 간단히 말해서, 이것은 두 측정 변수 사이의 관계이며, "하나가 많을수록 다른 것"(직접 관계) 또는 "하나가 많을수록 다른 변수가 적습니다"(피드백)라는 단어로 표시 될 수 있습니다.
직접적인 관계의 간단한 예는 어린이의 나이와 키 사이의 관계입니다. 우리 모두는 아이들의 나이와 키 사이의 관계가 다음과 같다는 것을 잘 알고 있습니다. 나이가 들수록 키가 커집니다. 작은 아이는 키가 작고, 큰 아이는 키가 크며, 큰 아이는 매우 키가 큽니다.
명확성을 위해 인터넷에서 어린이의 연령과 키 사이의 관계를 반영하는 해당 표를 찾습니다.
테이블은 예를 들면서 만 필요하기 때문에 우리는 그것이 얼마나 신뢰할 수 있는지에 대한 질문에 머 무르지 않을 것입니다. 테이블의 데이터가 실제 데이터와 유사하다는 사실에 만족합시다.
더 명확하게하기 위해 그래프를 작성해 보겠습니다. X 척도는 어린이의 나이를 반영하고 Y 척도는 어린이의 키를 센티미터로 나타냅니다.
표와 그래프 모두 하나의 지표 (어린이 연령)가 증가하면 두 번째 지표 (어린이 키)의 값도 증가 함을 명확하게 보여줍니다. 우리 자신의 경험은 우리에게도 마찬가지입니다. 우리 모두는 아이들이 나이가 들면서 키가 커진다는 것을 압니다. 아이가 나이가 많을수록 키가 높아집니다. 그게 뭐야 직접 링크 두 변수 사이 (이 경우 나이와 키).
삶에서 직접 의사 소통의 다른 간단한 예는 무엇입니까? 책을 많이 읽을수록 더 잘 읽혀집니다. 높은 임금을받는 직업 일수록 직업을 얻고 싶은 사람들이 많아집니다. 냉장고를 많이 사용할수록 얼굴이 더 넓어집니다. 숲 속으로 들어 갈수록 장작이 많아집니다. 등등. 하나는 증가하고 다른 하나는 증가합니다.
또한 그 반대도 마찬가지입니다. 하나는 증가하고 다른 하나는 감소합니다. 아이가 더 자주 꾸짖을수록 자존감이 낮아집니다. 우리의 관심이 한 가지에 더 집중 될수록 우리는 다른 것을 덜 알아 차립니다. "우리가 여자를 덜 사랑할수록 그녀는 우리를 더 쉽게 좋아합니다." 조용히 갈수록 더 멀리 갈 수 있습니다. 그것 피드백 두 변수 사이.
피드 포워드와 피드백은 변수 간 선형 관계의 두 가지 유형입니다. 상관 관계 분석이 드러내는 것은 바로 이러한 연결입니다.
실제로, 그 대답은 아이들의 나이와 키 사이의 관계 에서처럼 항상 분명하지는 않습니다. 두 변수 사이에 선형 관계가 있는지 여부를 자신있게 말할 수없는 경우가 매우 자주 있습니다. 따라서 수학자들은 그 존재 여부를 안정적으로 결정할 수있는 방법을 찾았습니다. 상관 분석... 그리고 우리는이 방법을 연구에 사용합니다.
우리는 공식을 마음으로 기억하고 도출 할 수있을 필요가 없습니다. 이것은 수학자들의 임무입니다. 우리의 임무는 우리 연구에서 상관 관계 분석을 올바르게 적용하는 것입니다.
진단 연구의 첫 단계에서 우리는 "성실성"척도에 따라 얻은 모든 결과를 처리했으며 그 결과는 부록 3의 표 1에 나와 있습니다.
얻은 결과를 바탕으로 다음과 같이 말할 수 있습니다. 64 %의 사례에서 얻은 데이터는 피험자가 사회적으로 원하는 답변을 제공하지 않고 테스트 질문에 솔직하게 답변하기 때문에 자신있게 신뢰할 수 있습니다. 응답자의 24 %는 상황 적 성실성이 특징적이다. 즉, 다양한 삶의 상황에서 상황에 따라 성실하거나 기만적으로 행동하는 것이 특징이며, 진단에 참여한 사람의 12 %는 제안 된 질문에 공개적으로 대답하지 않는 경향이있다. 그 후 "기만"척도에서 높은 점수를받은 피험자들은 연구에서 제외되었고, 우리는 그들의 답변을 고려하지 않았습니다.
진단의 두 번째 단계에서 우리는 각 과목이 "외향성-내향성", "신경증"척도에서 점수를 얻은 점수와 주어진 점수에 해당하는 해석을 계산했습니다. 얻은 결과는 부록 3의 표 2에 나와 있습니다.
얻은 데이터를 바탕으로 응답자 그룹에서 23 %는 외향적이며 31.5 %는 잠재적 외향적이라고 말할 수 있습니다. 그러한 사람들은 처음에는 외부 세계를 지향합니다. 그들은 외부에 따라 내면 세계를 구축합니다. 외향적 인 사람과 잠재적 인 외향적 인 사람은 움직이고 수다스럽고 빠르게 관계와 애착을 형성하며 외부 요인이 그들을위한 원동력입니다. 겉으로는 보통 정해진 규칙에 따라 사는 차갑고 독단적 인 사람들의 인상을줍니다. 외향성은 캐릭터의 특정 강조, 특히 승영, 시연, 흥분, 고혈압 및 감수성과 관련이 있습니다. 이 모든 성격 특성은 함께 취합되어 일반적으로 하나의 복합체를 형성하며 한 사람에게서 함께 발견됩니다. 그러한 복잡한 특성을 가진 사람은 주변에서 일어나는 일에 대한 활동과 관심의 증가로 구별됩니다. 그는 관련 사건에 생생하게 반응하고 그대로 살아가고 있습니다.
설문 조사에 참여한 사람들의 23 %는 잠재적 인 내향적인 사람이고 9 %는 내향적인 사람입니다. 이 사람들은 처음에는 자기 만족합니다. 그들에게 가장 중요한 것은 내면의 경험의 세계이지 규칙과 법칙이있는 외부 세계가 아닙니다. 내성적 인 사람의 경우, 우리는 한 사람의 모든 관심이 자신에게 향하고 그가 자신의 이익의 중심이된다는 것을 알게됩니다. 내향성은 주로 불안, pedantry와 같은 성격 특성의 전체 성과 관련이 있습니다. 이 복잡한 특징적 특징을 가진 사람들은 주변에서 일어나는 일, 소외, 독립과의 분리로 구별됩니다.
13.5 %는 앰비 버트입니다. 양면성이있는 경향이있는 사람들은 내향적인 사람과 외향적 인 사람의 특성을 흡수했습니다. 다른 삶의 상황에서 그들은 다른 방식으로 자신을 나타내는 경향이 있습니다. 즉, 예측할 수 없습니다.
세 번째 진단 단계에서는 이미 얻은 결과를 바탕으로 각 주제가 어떤 유형에 해당하는지 살펴 보았습니다. 얻은 데이터는 표 3에 나와 있습니다.
표는이 피험자 그룹에서 응답자의 32 %가 담즙 성 성격 유형에 해당한다는 것을 보여줍니다. Choleric은 높은 정신 활동, 행동의 활력, 날카로움, 성급함, 움직임의 힘, 빠른 속도, 성급함이 특징입니다. 담즙 기질에서 활동은 빠르지 만 수명이 짧습니다. 활동적이지만 인내심이 없기 때문에 사업을 시작하기를 꺼립니다.
피험자의 36 %가 낙태 인입니다. 담즙이 많은 사람들과 마찬가지로 낙천적 인 사람들은 강한 신경계를 가지고 있습니다. 이는 좋은 작업 능력을 의미하며 다른 사람들과 의사 소통하기 위해 다른 활동으로 쉽게 이동합니다. 낙관적 인 사람은 인상의 빈번한 변화를 위해 노력하고, 발생하는 사건에 쉽고 빠르게 대응하며 비교적 쉽게 좌절을 경험합니다. 그들은 높은 정신 활동, 민첩성 및 움직임의 활기, 에너지, 효율성, 다양하고 풍부한 표정이 특징입니다.
R.M. Granovskaya는 담즙과 낙담 한 사람들이 비슷한 특징, 즉 충동으로 연합되어 있다고 믿습니다. Choleric하고 낙담 한 사람들은 움직이고 충동 적이기 때문에 대인 관계를 구축하는 속도에서 주도권을 보여주는 데 더 효과적입니다 (Granovskaya R.M., 1997). 그러나 그들은 적합하고 시작하여 자신의 제안에 대한 관심을 빨리 잃고 구현이 지연되면 세부 사항에주의를 기울이지 않습니다.
응답자의 14 %가 점액 형에 해당합니다. 점액이있는 사람들은 강하고 효율적인 신경계를 가지고 있지만 다른 일에 거의 관여하지 않고 새로운 환경에 적응합니다. 그들은 차분하고 평온한 분위기를 가지고 있습니다. 감정은 일반적으로 일정합니다. 점액 성 성격 유형은 낮은 수준의 정신 활동, 느림, 표현이 부족한 표정, 비 활동 경향 및 움직이기 시작하는 능력이 특징입니다.
우울증 유형은 피험자의 18 %를 포함합니다. 이러한 사람들은 낮은 수준의 정신 활동, 느린 움직임, 운동 능력 및 언어 제한, 빠른 피로가 특징입니다. 우울병은 주변에서 일어나는 모든 일에 대한 높은 정서적 민감성으로 구별됩니다. 타인에 대한 민감성은 그들을 보편적으로 다른 사람들과 수용 (호환)하게 만들지 만, 우울병 자신은 자신의 내면에서 문제를 경험하는 경향이 있으므로 자멸하기 쉽습니다.
담담하고 우울한 사람들은 억제되고 균형 잡혀 있으며 더 정확하고 경제적으로 작업을 수행하고 더 잘 계획합니다.
따라서 "광고 주체"라는 직업의 대표자들이 외향성과 정서적 안정의 특성을 드러냈다는 연구의 가설은 사실적인 확인을 찾았지만 부분적으로 만 확인되었습니다.
우리의 데이터에 따르면, 연구에 참여한 피험자의 1/3 이상인 광고 대행사 (36 %)는 신경계의 외향성과 안정성이 뚜렷한 사람들을 특징으로하는 "상귀"로 분류 될 수 있습니다. 그러나 응답자의 32 %는 높은 수준의 외향성에 해당하는 "담즙 성"유형에 속하지만 불안정한 유형의 신경계에 해당합니다.
결론
1. 연구 과정에서 다음과 같은 이론적 문제가 일관되게 해결되었다. 성격 특성 및 유형 문제 분석을 수행하고, 성격 유형 이론의 기본 개념과 원리를 파악했으며, G.Yu 이론의 성격 유형을 파악했습니다. Eysenck.
2. 이론적 분석에 따르면 Eysenck의 성격 유형 이론은 요인 분석에 기반을두고 있습니다. 성격 구조의 계층 적 모델에는 유형, 성격 특성, 습관적 반응, 특정 반응이 포함됩니다. 유형은 개인의 특성이 두 극단 사이에 위치하는 연속입니다. Eysenck는 성격 유형이 별개가 아니며 대부분의 사람들이 극단적 인 범주에 속하지 않는다고 강조합니다.
3. Eysenck는 성격 구조의 기본이되는 두 가지 주요 유형 (하위 기능), 즉 내향성 외향성, 안정성-신경증만을 봅니다. Eysenck와 성격에 대한 성향 접근 방식의 다른 추종자들에 따르면, 성격 특성의 기본 구조는 개인의 관찰 된 행동 반응에 영향을 미칩니다. 따라서 Eysenck에 따르면 인간 행동의 명백한 특징은 두 가지 주요 성격 하위 특성의 조합의 결과입니다. Eysenck는이 두 가지 하위 특성의 개인차가 인체의 신경 생리 학적 특성과 밀접한 관련이 있다고 주장하며, 그는 다른 인격 학자보다 성격 특성의 유전 적 기반에 훨씬 더 중요성을 부여합니다.
Eysenck는 EPi 설문지 외에도 그의 계층 적 성격 모델의 기초가되는 주요 하위 기능을 평가하기위한 몇 가지 설문지를 추가했습니다.
4. 실증 연구에서는 G.Yu의 방법에 따라 성격 특성과 유형에 대한 진단 연구를 수행하는 것이 과제였다. Eysenck Epi. 이 연구의 가설은 "광고 주체"라는 직업의 대표자들이 외향성과 정서적 안정의 특징을 뚜렷이 드러냈다고 제시되었습니다. 이 가설은 사실적 확인을 찾았지만 부분적으로 만 확인되었습니다. 우리가 조사한 광고 에이전트의 3 분의 1 이상이 신경계의 외향성과 안정성의 특징을 나타 냈습니다. 그러나 동일한 높은 수준의 외향성을 보인 응답자의 3 분의 1은 불안정한 신경계가 특징입니다.
상관 관계 측정의 개념에 기반한 상관 관계 연구 이론은 K. Pearson에 의해 개발되었으며 수학적 통계에 관한 교과서에 자세히 설명되어 있습니다. 여기서는 상관 심리학 연구의 방법 론적 측면 만 고려합니다.
상관 관계 연구를 수행하기위한 전략은 준 실험과 유사합니다. 준 실험과의 유일한 차이점은 물체에 대한 통제 된 영향이 없다는 것입니다. 상관 관계 연구 계획은 간단합니다. 연구원은 개인의 여러 정신적 속성 사이 또는 특정 외부 수준과 정신 상태간에 통계적 관계가 있다고 가정합니다. 그러나 인과성에 대한 가정은 논의되지 않습니다.
상관 관계는 여러 (두 개 이상의) 변수 간의 통계적 관계에 대한 가설을 확인하거나 반증하기 위해 수행되는 연구입니다. 심리학에서는 정신적 속성, 과정, 상태 등이 변수로 작용할 수 있습니다.
"상관"은 문자 그대로 "비율"을 의미합니다. 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화를 수반한다면 이러한 변수의 상관 관계에 대해 이야기 할 수 있습니다. 두 변수 사이의 상관 관계가 존재한다고해서 둘 사이의 인과 관계에 대해서는 아무 말도하지 않지만 그러한 가설을 내놓을 수 있습니다. 상관 관계가 없으면 변수 간의 인과 관계 가설을 거부 할 수 있습니다. 두 차원 간의 상관 관계에 대한 몇 가지 해석이 있습니다.
1. 직접적인 상관 관계. 한 변수의 수준은 다른 변수의 수준과 직접적으로 일치합니다. 예를 들어 Hick의 법칙이 있습니다. 정보 처리 속도는 대안 수의 로그에 비례합니다. 또 다른 예 : 높은 개인 가소성과 사회적 태도를 바꾸는 경향의 상관 관계.
2. 세 번째 변수로 인한 상관 관계. 두 변수 (a, c)는 연구 중에 측정되지 않은 세 번째 (c)까지 서로 관련되어 있습니다. 전이성의 규칙에 따라 R (a, b) 및 R (b, c)가 있으면 R (a, c)입니다. 이러한 상관 관계의 예는 미국 심리학자들이 지적 수준과 소득 수준 사이의 연결에 대해 확립 한 사실입니다. 그러한 연구가 오늘날의 러시아에서 수행 되었다면 결과는 다를 것입니다. 분명히 그것은 사회 구조에 관한 것입니다. 빠른 (tachistoscopic) 프레젠테이션 중 이미지 인식 속도와 피험자의 어휘도 양의 상관 관계를 가졌습니다. 이 상관 관계를 유도하는 숨겨진 변수는 일반적인 지능입니다.
3. 변수로 인한 것이 아닌 임의 상관.
4. 샘플 이질성으로 인한 상관 관계. 조사 할 샘플이 두 개의 동종 그룹으로 구성되어 있다고 가정 해 봅시다. 예를 들어, 특정 성별에 속하는 것이 외향성의 수준과 관련이 있는지 알아보고 싶습니다. 우리는 성관계를 "측정"하는 것이 어려움을 유발하지 않는다고 믿으며 외향성은 Eysenck의 ETI-1 설문지를 사용하여 측정됩니다. 남성 수학자와 여성 저널리스트의 두 그룹이 있습니다. 성별과 외향성 수준 사이에 선형 적 관계가있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 대부분의 남성은 내향적이고 대부분의 여성은 외향적입니다.
상관 링크는 형식이 다릅니다. 한 변수의 수준이 증가하고 다른 변수의 수준이 증가하면 양의 상관 관계에 대해 이야기하고 있습니다. 개인적 불안이 높을수록 위궤양이 발생할 위험이 높아집니다. 소리의 볼륨이 증가하면 음색이 증가하는 느낌이 수반됩니다. 한 변수의 수준이 증가하면 다른 변수의 수준이 감소하면 음의 상관 관계를 처리합니다. Zayonts에 따르면 한 가족의 자녀 수는 지능 수준과 음의 상관 관계가 있습니다. 개인이 더 두려워할수록 그룹에서 지배적 인 위치를 차지할 가능성이 낮아집니다.
변수간에 연결이 없으면 상관 관계를 0이라고합니다.
심리학에서 엄밀히 선형적인 관계 (긍정적 또는 부정적)의 예는 거의 없습니다. 대부분의 연결은 비선형입니다. 비선형 의존성의 전형적인 예는 Yerkes-Dodson의 법칙입니다. 동기가 증가하면 처음에는 학습의 효과가 증가한 다음 생산성이 감소합니다 ( "재 동기 부여"의 효과). 또 다른 예는 성취 동기의 수준과 다양한 난이도의 작업 선택 사이의 관계입니다. 성공의 희망에 의해 동기를 부여받은 사람들은 중간 난이도의 작업을 선호합니다. 난이도 규모의 선거 빈도는 종 모양의 곡선으로 설명됩니다.
Pearson은 선형 상관의 수학적 이론을 개발했습니다. 그 기초와 응용은 수학적 통계에 대한 해당 교과서와 참고서에 설명되어 있습니다. Pearson의 선형 상관 계수 r은 -1에서 +1까지 다양합니다. 표준 편차의 곱으로 변수의 공분산을 정규화하여 계산됩니다.
상관 계수의 유의성은 허용 된 유의 수준 a와 표본 크기에 따라 다릅니다. 상관 계수의 계수가 클수록 선형 함수 종속성에 대한 변수의 관계가 더 가까워집니다.
상관 관계 연구 계획
상관 연구 설계는 종속 변수에 대한 독립 변수의 영향이없는 일종의 준 실험 설계입니다. 더 엄격한 의미에서 테스트 그룹은 변경되지 않은 동등한 조건에 있어야합니다. 상관 관계 연구에서 측정 된 모든 변수는 종속적입니다. 이 의존성을 결정하는 요인은 변수 중 하나이거나 숨겨진 측정되지 않은 변수 일 수 있습니다.
상관 관계 연구는 피험자 R 그룹에서 일련의 독립적 인 측정으로 나뉩니다. 단순하고 비교적 인 상관 관계 연구가 있습니다. 첫 번째 경우에는 대상 그룹이 동 질적입니다. 두 번째 경우에는 하나 이상의 특정 기준이 다른 여러 무작위 그룹이 있습니다. 일반적으로 이러한 연구의 계획은 P x O (대상 x 측정) 형식의 행렬로 설명됩니다. 이 연구의 결과는 상관 행렬입니다. 데이터 처리는 원래 행렬 또는 열의 행을 비교하여 수행 할 수 있습니다. 선을 서로 상관시킴으로써 우리는 주제를 서로 비교합니다. 상관 관계는 사람들 간의 유사성 차이 계수로 해석됩니다. 물론 P- 상관은 특히 Z- 변환을 사용하여 데이터가 하나의 척도 차원으로 축소 된 경우에만 계산할 수 있습니다.
열을 서로 연관시켜 측정 된 변수의 통계적 관계에 대한 가설을 테스트합니다. 이 경우 치수는 중요하지 않습니다.
이러한 연구를 구조적이라고합니다. 결국 측정 된 변수의 상관 행렬을 얻어서 변수 간의 관계 구조를 보여주기 때문입니다.
연구 실습에서 매개 변수의 시간적 상관 관계를 식별하거나 시간 경과에 따른 매개 변수 상관 관계 구조의 변화를 감지하는 작업이 종종 발생합니다. 경도는 그러한 연구의 한 예입니다.
종단 연구 설계는 일정한 간격으로 하나 이상의 변수에 대한 일련의 개별 측정입니다. 종단 연구는 준 실험과 상관 연구 사이의 중간 옵션입니다. 연구원은 시간을 의존 수준 (예 : 성격 특성)을 결정하는 독립 변수로 해석하기 때문입니다.
상관 관계 연구의 전체 계획은 평행 육면체 P x O x P이며, 그 모서리는 "대상", "작업", "시간 단계"로 지정됩니다.
연구 결과는 다양한 방식으로 분석 할 수 있습니다. P- 및 O- 상관을 계산하는 것 외에도 2 차원 상관 (두 변수와 세 번째 변수의 관계)을 계산하여 서로 다른 기간에 얻은 P x O 행렬을 비교할 수 있습니다. 행렬 P x T 및 T x O에도 동일하게 적용됩니다.
그러나 더 자주 연구자들은 시간이 지남에 따라 변수의 변화에 \u200b\u200b대한 가설을 테스트하고 개별 차원에 대한 P x T 행렬을 분석하여 다른 유형의 처리로 제한합니다.
상관 관계 연구의 주요 유형을 고려해 봅시다.
1. 두 그룹의 비교. 이 계획은 상관 관계 연구에만 조건부로 귀속 될 수 있습니다. 특정 심리적 속성 또는 상태의 심각성 측면에서 두 자연 또는 무작위 그룹 간의 유사성 또는 차이를 설정하는 데 사용됩니다. 외향성 측면에서 남성과 여성이 다른지 알아보고 싶다고 가정 해 보겠습니다. 이렇게하려면 외향성 내향성에 중요한 다른 매개 변수 (외향성 내향성 수준에 영향을 미치는 매개 변수에 의해)로 동등 화 된 두 개의 대표 샘플을 생성하고 EPQ 테스트를 사용하여 측정해야합니다. 두 그룹의 평균 결과는 스튜던트 t- 검정을 사용하여 비교됩니다. 필요한 경우 외향성 지표의 분산은 F에 따라 비교됩니다.
두 그룹의 가장 간단한 비교에는 상관 관계 연구의 여러 인공물에 대한 소스가 포함되어 있습니다. 첫째, 그룹의 무작위 화 문제가 있습니다. 선택한 기준에 따라 명확하게 구분되어야합니다. 둘째, 실제 측정은 동시에 발생하지 않고 다른 시간에 발생합니다.
셋째, 그룹 내 테스트를 동시에 수행하는 것이 좋습니다. 개별 피험자가 서로 다른 시간에 테스트되는 경우 결과는 변수 값에 대한 시간 요소의 영향에 영향을받을 수 있습니다.
많은 노력없이 (외과 적 개입없이) 성별을 바꾸는 것은 불가능하지만, 한 스터디 그룹에서 다른 그룹으로, 그리고 클래스에서 클래스로 이동할 수 있습니다.
연구자가 학업 성과 측면에서 두 스터디 그룹을 비교하려고하는 경우, 연구 중에 두 그룹을 "혼합"하지 않도록주의해야합니다.
두 그룹에서 비 동시 측정의 효과 (이 요소의 중요성에 대한 가정의 경우)는 두 개의 컨트롤 그룹을 도입하여 "제거"할 수 있지만 다른 시간에 테스트해야합니다. 초기 그룹을 반으로 나누고 가능한 경우 다음 계획에 따라 테스트하는 것이 더 편리합니다.
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시퀀스의 효과를 확인하기위한 결과의 처리는 2 x 2의 방법으로 수행됩니다. 자연 (비 무작위) 그룹의 비교는 동일한 계획에 따라 수행됩니다.
2. 다른 조건에서 한 그룹에 대한 일차원 적 연구. 이 연구의 디자인은 이전 연구와 유사합니다. 그러나 본질적으로 그룹이 위치한 조건이 다르기 때문에 실험에 가깝습니다. 상관 관계 연구의 경우, 우리는 독립 변수의 수준을 제어하지 않고 새로운 조건 하에서 개인의 행동 변화 만 기술합니다. 예를 들어 유치원에서 1 학년으로 전환하는 동안 아동의 불안 수준의 변화가 있습니다. 그룹은 동일하지만 조건이 다릅니다.
이 계획의 주요 아티팩트는 시퀀싱 및 테스트 효과의 누적입니다. 또한 시간 요소 (자연 발달의 효과)는 결과를 왜곡 할 수 있습니다.
이 계획의 계획은 매우 간단 해 보입니다. A O1 B O2, 여기서 A와 B는 서로 다른 조건입니다. 피험자는 일반 집단에서 무작위로 선택되거나 자연 집단을 나타낼 수 있습니다.
데이터 처리는 조건 A와 B의 테스트 결과 간의 유사성을 평가하는 것으로 축소됩니다. 일관성의 효과를 제어하기 위해 균형을 맞추고 두 그룹에 대한 상관 관계 계획으로 이동할 수 있습니다.
이 경우 A와 B를 영향으로 간주하고 계획을 준 실험으로 간주 할 수 있습니다.
3. 쌍별 등가 그룹의 상관 관계 연구. 이 디자인은 쌍 내 상관 방법을 사용하여 쌍둥이를 연구 할 때 사용됩니다. Dizygotic 또는 monozygotic 쌍둥이는 두 그룹으로 나뉩니다. 각 그룹에는 한 쌍의 쌍둥이가 있습니다. 연구자가 관심을 갖는 정신 매개 변수는 두 그룹의 쌍둥이에서 측정됩니다. 그런 다음 매개 변수 (O- 상관) 또는 쌍둥이 (P- 상관) 사이의 상관 관계가 계산됩니다. 쌍둥이 정신 유전학 연구 계획에는 훨씬 더 정교한 버전이 있습니다.
4. 행동을 특징 짓는 여러 변수의 통계적 관계에 대한 가설을 테스트하기 위해 다변량 상관 연구가 수행됩니다. 다음 프로그램에 따라 구현됩니다. 일반 인구 또는 우리가 관심을 가지는 그룹이 선택됩니다. 신뢰성과 내부 유효성이 검증 된 테스트가 선택됩니다. 그런 다음 특정 프로그램에 따라 그룹을 테스트합니다.
R А (О1) В (О2) С (О3) D (О4) .... N (Оn),
어디서 А, В, С ... N-테스트, Оi-테스트 작업.
연구 데이터는 매트릭스 형태로 제공됩니다 : mxn, 여기서 m-피험자 수, n-테스트. 원시 데이터 행렬이 처리되고 선형 상관 계수가 계산됩니다. m x n 형식의 행렬이 나옵니다. 여기서 n은 테스트 수입니다. 행렬의 셀에서-상관 계수, 대각선-단위 (테스트와 자체의 상관 관계). 행렬은이 대각선에 대해 대칭입니다. 상관 관계는 다음과 같이 통계적 차이에 대해 평가됩니다. 먼저 r이 Z- 점수로 변환 된 다음 스튜던트 t- 검정이 r을 비교하는 데 사용됩니다. 상관 관계의 중요성은 표 값과 비교하여 평가됩니다. rexp를 비교할 때. 그리고 rtheor. 주어진 정확도 값 (a \u003d 0.05 또는 a \u003d 0.001)에 대해 상관 관계가 임의의 것과 유의하게 다르다는 가설을 받아들입니다. 경우에 따라 다중 상관, 부분 상관, 상관 비율 또는 차원 축소를 계산하여 매개 변수 수를 줄여야합니다.
측정 된 매개 변수의 수를 줄이기 위해 다양한 잠재 분석 방법이 사용됩니다. 많은 출판물이 심리 연구에 적용하는 데 전념하고 있습니다. 다 변수 심리 테스트 중에 나타나는 인공물에 대한 주된 이유는 실시간 물리적 시간입니다. 상관 관계 연구의 데이터를 분석 할 때 측정의 비 동시성에서 추상화합니다. 또한 후속 측정 결과는 이전 측정 결과와 무관 한 것으로 간주됩니다. 즉, 이월 효과가 없습니다.
이 계획을 적용하는 동안 발생하는 주요 아티팩트를 나열 해 보겠습니다.
1. 일관성의 영향-한 테스트의 이전 실행이 다른 테스트의 실행 결과에 영향을 미칠 수 있습니다 (대칭 또는 비대칭 캐리 오버).
2. 학습 효과-일련의 다른 테스트를 수행함으로써 테스트 피험자는 테스트에 더 능숙해질 수 있습니다.
3. 배경 영향 및 "자연적"발달의 영향은 연구 중에 피험자의 상태에 대한 통제되지 않은 역학을 초래합니다.
4. 테스트 절차와 그룹 구성의 상호 작용은 이기종 그룹의 연구에서 나타납니다. 내향적인 사람은 외향적 인 사람보다 시험을 더 잘 통과하고 "불안한"사람은 지능의 속도 테스트에 더 잘 대처합니다. 시퀀싱 및 전이의 효과를 제어하려면 실험을 계획 할 때와 동일한 기술, 즉 카운터 밸런싱을 사용하십시오. 영향 대신 테스트 순서가 변경됩니다.
표 5.14
세 가지 검정의 경우 상쇄 상관 관계 연구의 전체 설계는 다음과 같습니다.
첫 번째 그룹 : А В С
두 번째 그룹 : C A B
세 번째 그룹 : B C A
여기서 A, B, C는 다양한 테스트입니다. 그러나 러시아 상관 관계 연구에서 테스트와 이전의 효과가 통제 된 경우는 단 한 건도 모릅니다.
한 가지 예를 들어 보겠습니다. 우리는 작업 유형이 작업 완료 성공에 어떤 영향을 미치는지 알아 내야했습니다. 우리는 피험자들이 테스트를받은 순서에 무관심하지 않다고 가정했습니다. 창의성 (Torrance 테스트에서)과 일반 지능 (Eysenck 테스트에서)을위한 작업이 선택되었습니다. 과제는 무작위 순서로 피험자에게 주어졌습니다. 창의력 과제가 먼저 수행되면 지능 과제 해결의 속도와 정확성이 감소한다는 것이 밝혀졌습니다. 반대 효과는 관찰되지 않았습니다. 이 현상에 대한 설명을하지 않고 (이것은 어려운 문제입니다) 여기서 우리는 비대칭 전송의 고전적인 효과에 직면하고 있음을 알 수 있습니다.
5. 구조적 상관 관계 연구. 이 체계는 연구자가 유의 한 상관 관계의 부재 또는 존재가 아니라 다른 그룹의 대표자에서 측정 된 동일한 지표 간의 유의 한 상관 수준의 차이를 드러낸다는 점에서 이전 변형과 다릅니다.
이 경우를 예를 들어 설명하겠습니다. 부모의 성별과 자녀의 성별이 성격 특성의 유사성 또는 차이에 영향을 미치는지에 대한 가설을 테스트해야한다고 가정 해 보겠습니다 (예 : Eysenck의 신경증 수준). 이를 위해 우리는 실제 그룹 인 가족에 대한 연구를 수행해야합니다. 그런 다음 부모와 자녀의 불안 수준의 상관 계수가 계산됩니다. 4 가지 주요 상관 계수를 얻습니다. 1) 모녀; 2) 어머니 아들; 3) 부녀; 4) 아버지-아들, 그리고 두 가지 추가 : 5) 아들-딸; 6) 어머니-아버지. 결합 성 연구가 아니라 첫 번째 상관 관계 그룹의 유사성-차이를 비교하는 데에만 관심이 있다면 4 셀 테이블 2 x 2를 구성합니다 (표 5.14).
상관 관계는 Z- 변환되고 Student 's t-test를 사용하여 비교됩니다.
다음은 구조적 상관 관계 연구의 가장 간단한 예입니다. 연구 실습에는 구조적 상관 관계 연구의 더 복잡한 버전이 있습니다. 대부분의 경우 그들은 개성의 심리학 (B.G. Ananiev와 그의 학교), 일과 교육의 심리학 (V.D. Shadrikov), 개인차의 심리 생리학 (B.M. Teplov, V.D. Nebylitsyn, V.M. Rus-salov 등), 정신 의학 (V.F. Petrenko, A.G. Shmelev 등).
6. 종 방향 상관 관계 연구. 종단 연구는 유사 실험 연구 계획의 변형입니다. 종단 심리학자는 시간을 영향을 미치는 변수로 간주합니다. 다른 조건에서 한 그룹에 대한 테스트 계획과 유사합니다. 조건 만 상수로 간주됩니다. 모든 시간 연구 (종 방향 연구 포함)의 결과는 측정 된 변수의 시간 추세 구성이며, 이는 다양한 기능적 종속성에 의해 분석적으로 설명 될 수 있습니다.
종적 상관 연구는 지정된 시간 간격으로 그룹 테스트를 통해 시계열 계획에 따라 작성됩니다. 학습 효과, 일관성 등을 제외하고 종단 적 연구에서는 탈락 효과를 고려해야합니다. 실험에 처음 참여한 모든 피험자가 일정 시간 후에 조사 될 수있는 것은 아닙니다. 드롭 아웃과 테스트 효과 사이의 가능한 상호 작용 (사후 조사 참여 거부) 등
구조적 종단 연구는 변수 간의 관계 변화와 같이 중심 경향의 변화 나 변수의 확산에 그다지 관심이 없다는 점에서 단순 경도와 다릅니다. 이런 종류의 연구는 정신 유전학에 널리 퍼져 있습니다.
상관 관계 연구 데이터의 처리 및 해석. 구조적 상관 연구의 데이터는 하나 이상의 행렬 "대상"x "검정"입니다. 1 차 처리는 둘 이상의 변수 간의 통계적 관계 계수를 계산하는 것으로 구성됩니다. 연결 측정의 선택은 측정이 이루어진 척도에 의해 결정됩니다.
1. 측정이 이분법 적 척도로 수행되는 경우 계수 j를 사용하여 부호 관계의 근접성을 계산합니다. 이분법 척도는 종종 명명 척도와 혼동됩니다. (통계 교과서에서도, 예를 들어 J. Glass 및 J. Stanley. Statistical Methods in Pedagogy and Psychology, 1976 참조) 이분 척도는 간격 척도의 퇴화 버전입니다. 간격 척도의 모든 통계 방법이 적용됩니다. 계수를 계산하기위한 데이터 (φ는 분할 표에 나와 있습니다 (그림 5.19)).
2. 데이터는 순서대로 표시됩니다. 차수의 척도에 해당하는 관계의 측도는 Candell 계수입니다. 그것은 순위 X와 Y의 순서로 불일치를 계산하는 것을 기반으로합니다. 많은 주제가 있습니다. 먼저 우리는 체중이 감소하는 순서로이 시리즈를 만든 다음 키가 감소하는 순서로 만듭니다. 각 쌍에 대해 일치 및 반전의 수가 계산됩니다. X와 Y의 순서가 같으면 일치합니다. 순서가 다른 경우 반전. "일치"수와 "반전"수를 n (n – 1) / 2로 나눈 차이는 계수 t를 제공합니다. 계산 알고리즘은 통계 매뉴얼에 나와 있습니다. J. Glass 및 J. Stanley, 1976] 및 개인용 컴퓨터에 대한 통계 패키지.
Spearman의 순위 상관 계수는 순서 척도를 사용하여 얻은 데이터를 처리하는 데 자주 사용되며, 이는 자연수 계열 (순위)에 대한 Pearson 계수를 수정 한 것입니다. 서수 스케일과는 아무 관련이 없습니다. 그러나 하나의 측정이 주문 단위로 수행되고 다른 하나는 간격 단위로 수행되는 경우 사용하는 것이 좋습니다.
3. 데이터는 간격 또는 비율의 척도로 획득됩니다. 이 경우 표준 Pearson 상관 계수 또는 Spearman의 순위 상관 계수가 적용됩니다. 한 변수가 이분법이고 다른 변수가 간격 인 경우 소위 biserial 상관 계수가 사용됩니다.
마지막으로, 연구원이 변수 간의 관계가 비선형이라고 생각하면 두 변수의 비선형 통계적 의존성의 크기를 특징 짓는 상관 비율을 계산합니다.
상관 관계 연구는 변수간에 확립 된 (또는 식별되지 않은) 관계의 통계적 유의성에 대한 결론으로 \u200b\u200b끝납니다. 그러나 연구원들은 그러한 진술에 국한되지 않습니다. 심리학자들이 직면 한 주요 임무 중 하나는 개별 매개 변수 (심리적 속성) 간의 연결이 숨겨진 요인 때문인지 알아내는 것입니다. 이를 위해 '심리학의 수학 방법'과정에서 심리학자들이 연구하는 다차원 데이터 분석 방법 인 변수 수를 줄이는 장치가 사용됩니다.
이문화 심리학 및 심리 유전학의 상관 관계 연구 계획
이 장에서 말한 모든 것은 일반적인 심리 연구와 관련이 있습니다. 심리학 방법론 문헌에서는 거의 다루지 않는 연구 계획 분야가 4 개 이상 있습니다.
첫 번째 영역은 다차원 실험입니다. 다변량 연구, 특히 실험에 대한 계획은 n- 종속 변수의 경우에 대한 기존 계획의 일반화입니다. 일반적인 실험에서 하나의 독립 변수가 하나의 종속 변수에 미치는 영향을 조사합니다. 1, 2, ..., m 개의 독립 변수가 하나의 종속 변수에 미치는 영향을 연구하기 위해 다단계 요인 실험이 수행됩니다. 다차원 실험에서는 mxn 체계를 가정합니다. 여기서 m은 독립 변수의 수, n은 종속 변수의 수입니다. 2 개의 독립 변수와 2 개의 종속 변수에 대한 설계를 적용하더라도 각 독립-종속 변수 쌍 간의 관계를 식별해야합니다. 평균 결과 2 x 2의 4 개의 테이블을 작성합니다 (평균을 비교하는 경우). 또한 각 독립 변수 수준의 영향과 두 종속 변수 간의 상관 관계에 대한 상호 작용의 영향을 식별해야합니다.
다차원 적 심리 실험을위한 더 복잡한 계획은 매우 힘들고 실험의 자동화 된 계획 및 구현은 물론 결과 처리를위한 특수 컴퓨터 프로그램이 필요합니다. 최소한 다차원 실험 계획은 연구자들에게 창의성을위한 충분한 공간을 제공합니다.
연구 계획의 두 번째 영역은 차별 심리학 실험 또는 개별 심리 실험입니다. 이 실험의 목적은 균질 한 상황에서 행동의 개인차를 식별하는 것입니다. 일반적인 다차원 연구에서도 주된 가설은 무조건적 명제 "If A, then B"가 아니라 조건 적 명제 "If A, then B-subject to C1, B-subject to C2 ... etc."입니다. 추가 변수 (개인의 심리적 차이)는 조건으로 작용합니다.
차등 심리 실험에서 이러한 추가 변수가 주요 변수가됩니다. 우리는 행동의 결정 요인으로서 성격을 조사합니다. 이 연구의 주요 통계 지표는 중심 경향의 척도가 아니라 종속 변수 값의 변동 지표입니다. 독립 변수 (주제에 대한 작업, 실험적 영향)는 추가 변수로 바뀝니다. 예를 들어, 테스트를 개발할 때 그룹은 성별과 연령에 따라 선택되지만 다른 지표에 의해 동등 화되는 것과 같이 계층화와 무작위 화를 결합하는 방법을 사용하여 독립 변수를 다양 화하는 것은 적절한 절차로 바뀝니다.
차별 심리학 연구 계획은 실험 심리학의 또 다른 중요하고 미개발 영역입니다.
세 번째 영역은 이문화 연구입니다. 다른 사회 문화적 조건에서 자란 개인의 행동을 비교하기 위해 모든 교차 문화 연구가 수행됩니다. 일반적인 심리적 연구에서 인공물의 원천으로 작용하는 자연적 발달 및 배경 (역사)의 요인은 문화 간 연구에서 독립 변수와 유사합니다.
핵심에서 교차 문화 연구는 사후 실험 (참조 된 실험)의 변형입니다. 따라서 사후의 모든 요구 사항과 얻은 결과의 해석에 대한 제한은 교차 문화 연구에도 동일하게 적용되며 다른 문화의 대표자들의 정신 발달 패턴에 대한 비교 연구에 대한 관심이 매우 크므로 교차 문화 연구 계획은 가장 집중적으로 발전하는 것 중 하나입니다. 실험 심리학 분야.
넷째, 특별한 방향-정신 유전학 연구 계획. 마지막 2 개 영역을 자세히 살펴 보겠습니다.
이문화 연구
사실 이문화 연구는 그룹 비교 계획의 특별한 경우입니다. 또한 비교 그룹의 수는 변동될 수 있습니다 (최소-2 개 그룹).
전통적으로 이문화 연구에 사용되는 두 가지 주요 계획이 있습니다.
첫 번째 계획 : 2 개 이상의 자연 집단 또는 무작위로 선택된 2 개 집단의 비교.
두 번째 계획 : 경도가있는 2 개 이상의 그룹에 대한 비교 계획의 조합으로,이 그룹의 행동 특징의 차이를 비교할뿐만 아니라 시간 또는 시간 및 추가 외부 요인의 영향으로 이러한 특징을 변경하는 과정을 연구합니다.
이문화 심리학의 주요 특징은 방법의 세부 사항을 결정하는 주제입니다.
이문화 심리학은 W. Wundt [Wundt V., 1998]와 XX 세기 초 프랑스 사회 학자의 작품에서 유래했습니다. G. Lebona [Lebon G., 1998], A. Foulier [Foulier A., \u200b\u200b1998], G. Tarde [Tarde G., 1998].
그러나이 과학자들은 경험적 연구를 수행하지 않았습니다. Wilhelm Wundt는 이문화 심리학 (및 경험 심리학)의 방법론자가되었습니다. 1900-1920 년. 그는 웅장한 10 권의 "Psychology of Nations"를 출간했습니다. 그는 "민족 정신"의 주요 표현을 언어 활동으로 간주했습니다 (언어 시스템과 달리 언어학 자의 연구 주제). 이 작품은 "생리 심리학의 기초"와 함께 W. Wundt의 심리학에 대한 주요 공헌이되었습니다. "민족 심리학의 문제"는 W. Wundt의 연구 프로그램을 요약 한 기사 모음이며 여러 권의 "인민 심리학"에 대한 소개 역할을합니다.
Wundt는 "민족 정신"의 과학 분야에서 "인류의 역사적 심리학"과 "심리적 민족학"이라는 두 가지 학문 분야를 선정했습니다. 첫 번째는 설명적인 분야이고 두 번째는 설명적인 분야입니다.
"인민 심리학"의 법칙은 발전 법칙의 본질이며 그 기초는 "언어, 신화, 관습 등 개인 의식의 양을 능가하는"3 가지 영역이다. 프랑스 심리학자 및 오스트리아 정신 분석가와는 달리 W. Wundt는 대중 행동과 "성격과 대중"문제에 관심이 적었고 "민족 정신"(Volksgeist)의 내용에 더 관심이 많았습니다. ... 그는 개인보다“민족 정신”의 유전 적 우선 순위를 강조합니다.“인간 사회의 역사에서 첫 번째 고리는 개인이 아니라 정확히 그들의 공동체입니다. 부족, 친척, 점진적인 개별화를 통해 독립적 인 개인이 선택되며, 합리적 계몽주의의 가설과는 반대로 개인이 부분적으로는 반성을 통해 사회에 통합되는 합리적 계몽주의의 가설에 반합니다. " 모방의 역할에 대한 해석에도 프랑스 사회 심리학자들과의 잠재적 논쟁이 존재한다. V. Wundt는 개인에 의한 두 언어의 동화 사례를 사용하여 모방이 주된 것이 아니라 사회적 상호 작용에 수반되는 요소 일뿐임을 보여 주며 그는 "개인 발명 이론"을 유사한 비판에 적용합니다. 이러한 이론 대신에 그는 "일반적인 창의성", "동화", "동화"의 과정을 넣었지만 그 본질을 완전히 밝히지는 않았다.
W. Wundt에 따르면 "사람들의 심리학"의 주요 방법은 문화 요소의 비교 해석 인 이해였습니다.
현대 타 문화 심리학에서는 경험적 방법이 지배적입니다.
이문화 연구의 주제는 비교 된 각 민족 문화 공동체에 특정한 사회 문화적 요인에 의한 결정의 관점에서 사람들의 정신의 특성입니다.
이것은 타 문화 연구의 올바른 계획을 위해, 먼저 적어도 정신의 어떤 특징이 문화적 요인에 의해 잠재적으로 영향을받을 수 있는지 결정하고 이러한 특징에 해당하는 행동의 많은 매개 변수를 식별해야 함을 의미합니다. 둘째, "문화"와 "문화적 요인"의 개념에 대한 이론적 정의가 아닌 운영 적 정의를 제공 할뿐만 아니라 다른 문화 공동체에 속한 사람들의 정신적 특성과 행동의 차이에 영향을 미칠 수있는 이러한 많은 요소를 설명 할 필요가 있습니다.
셋째, 다른 문화에 속한 사람들의 행동 특성을 측정하기위한 적절한 조사 방법과 적절한 방법론을 선택해야합니다.
넷째, 연구 대상을 결정해야합니다. 연구를 위해 다른 문화의 주제를 명확하게 나타내는 인구를 선택하는 것이 필요합니다. 또한, 비교 작물에 속한다는 점에서 대표적인 집단의 선택 또는 선택이 중요합니다.
이러한 문제를 더 자세히 고려해 봅시다.
이문화 심리학은 정신 유전학이 끝나는 곳에서 시작됩니다. 심리적 연구의 결과는 어떤 심리적 특성에 의해 사람의 개인차를 결정하는 데 유전형과 환경의 상대적인 기여도를 결정하는 것입니다.
문화적 요인도 환경 결정의 일부입니다. 따라서 언뜻보기에 교차 문화 연구의 가설은 유전보다는 환경에 더 의존하거나 환경에 크게 의존하는 정신의 속성과 관련되어야합니다.
그러나 어느 정도 환경 적 영향을받지 않는 개별적인 심리적 매개 변수는 없습니다. 따라서 심리적 특성의 문화적 결정에 대한 가설은 심리 생리 학적 매개 변수에서 개인의 가치 지향에 이르기까지 전체 스펙트럼을 포괄합니다.
개인의 심리적 차이에 잠재적으로 영향을 미칠 수있는 문화 요소 중에는 보편적이고 구체적인 것이 있습니다 [Lebedeva NM, 1998].
문화의 심리적 특성을 특징 짓는 많은 분류가 있습니다.
가장 인기있는 분류는 H. S. Triandis로 "문화적 신드롬"이라는 개념을 공식화했습니다. 이는 한 문화 집단을 다른 문화 집단과 구별하는 특정 가치, 태도, 신념, 규범 및 행동의 집합입니다.
그는 문화의 주요 차원을“단순성-복잡성”,“개성주의-집단주의”,“개방성-친밀 성”으로 간주합니다. 많은 연구자들 [특히 J. Hofstede, 1984]은 1) 전력 거리-주어진 사회의 관점에서 볼 때 권력이 고르지 않게 분배되는 정도, 2) 불확실성 회피, 3) 남성 성-여성 성 등의 매개 변수를 식별합니다.
물론 이러한 매개 변수는 매우 원시적입니다. "심리 한"민족 심리학자조차도 특정 문화를 설명하는 데 충분하고 심지어 필요하다고 생각하지 않습니다.
"문화"라는 용어는 매우 모호합니다. K. Popper를 따라 사람이 만든 '변형 된 현실'의 시스템 인 '제 3 세계'문화를 생각해 볼 수 있습니다.
대부분의 경우 문화적 차이는 민족적 차이로 축소되며, 이문화 연구는 민족 심리학 적 연구를 의미합니다. 때때로 문화 (더 정확하게는 다른 문화에 속하는 사람들의 그룹)는 다른 기준에 따라 구별됩니다. 1) 거주지-우리는 "도시"와 "농촌"문화에 대해 이야기하고 있습니다. 2) 종교적 소속-정교회, 무슬림, 개신교 및 기타 문화를 의미합니다. 3) 유럽 문명 등에 대한 지식
이문화 연구에서 형성된 가설은 문화적 요인과 정신적 특성 사이의 인과 관계를 표현합니다. 문화적 요인은 서로 다른 문화에 속한 개인의 정신적 속성 차이의 원인으로 간주됩니다.
개인의 정신적 특성이이 민족이 속한 민족 문화의 본질에 미치는 역 영향에 대한 합리적인 가정이 있습니다.
특히, 그러한 가설은 변덕 적, 지적 및 기타 여러 정신적 특성과 관련하여 제시 될 수 있으며, 그 유전 적 결정은 매우 중요합니다. 또한 생물 물리학 적 요인도 개인의 심리적 차이에 기여합니다. 그러나 고전적인 교차 문화 연구는 "문화가 원인이고 정신적 특성이 효과"라는 패러다임의 틀 안에서 수행됩니다.
타 문화 연구는 실험적이지 않은 계획에 기반을두고 있으며 실험자는 문화적 요인을 통제 할 수 없습니다. 따라서 "문화-정신적 특징"의 인과 관계를 고려할 방법 론적 근거가 없습니다. 상관 의존성에 대해 말하는 것이 더 정확할 것입니다.
이문화 연구는 방법 론적 초점과 내용의 주제에 따라 여러 유형으로 나뉩니다.
F. Van de Weiver와 K. Leun (1997)은 1) 확증 적 (이론을 확인하거나 반박하는 것을 목표로 함)-탐색 적 (탐사 적) 연구, 2) 맥락 적 변수 (인구 학적 또는 심리적).
일반화 연구는 한 문화 공동체의 연구에서 얻은 결과를 다른 문화 공동체로 이전하거나 일반화 할 가능성이있을 때 수행됩니다. 이러한 연구는 일부 이론을 기반으로하며 상황 변수의 영향을 고려하지 않으므로 엄격한 의미에서 교차 문화로 분류 할 수 없습니다. 호모 사피엔스 종의 모든 구성원에 대한 보편적 가설을 확인하고 외부 타당성을 명확히하기 위해 수행됩니다.
이론 기반 연구에는 문화 간 맥락의 요소가 포함됩니다. 그들은 문화적 변수와 정신적 변수 간의 특정 관계에 대한 가설을 테스트합니다. 엄격한 의미에서 "교차 문화 연구"라는 용어 만 그렇게 간주 될 수 있습니다. 그러나 더 자주 심리적 차이에 대한 연구가 있습니다. 일반적으로 표준 측정 절차가 적용되고 서로 다른 문화에 속하는 2 개 이상의 그룹의 측정 된 정신적 특성의 평균 또는 표준 범위에 유의 한 차이가 있는지 여부가 결정됩니다. 연구를 계획 할 때 문화적 요인은 고려되지 않고 얻은 차이를 해석하는 데만 사용됩니다.
마지막 유형의 연구 인 "외부 타당성에 대한 특별 연구"(더 정확하다고 말하면 환경)는 문화적 요인의 영향으로 정신 재산의 발현 차이를 식별하는 데 목적이 있습니다. 여러 요인이 1 (덜 자주 2 또는 3) 정신적 특성에 미치는 영향을 조사합니다. 회귀 분석 기술은 데이터 처리에 사용됩니다. 일반적으로 연구자들은 어떤 문화적 변수가 정신적 특성에 어느 정도 영향을 미치는지에 대해 사전 고려하지 않습니다.
이문화 연구 계획의 주요 문제는 연구 된 정신적 특성에 대한 설명에서 유효한 행동 매개 변수를 기록하기위한 방법론의 설계 또는 선택입니다. 모든 심리적 측정 기법은 문화의 산물이며 대부분 서양식이며이 문화의 맥락에서만 적절한 의미를 가질 수 있습니다. 연구자의 첫 번째 과제는 방법의 높은 (의미있는) 타당성을 달성하는 것입니다. 그렇지 않으면 대상이 단순히 연구 과정에 "포함"되지 않습니다.
많은 저자들이 건설적 (개념적) 타당성의 성취라고 생각하는 것은 연구 된 문화 집단에 속한 사람들의 연구 된 정신 현상에 대한 일반화 된 생각이 연구자의 이론적 생각과 일치한다는 증거에 지나지 않습니다.
그리고 "교차 문화적 삼각형"(버뮤다와 혼동하지 말 것)에서 행동 특성의 보편성, 측정 된 속성 및 높은 타당성을 달성하는 것이 필요합니다 (그림 5.20).
많은 연구자들이“문화적, 행동 적 유사체”를 찾는 절차를 주된 것으로 생각하지만 나는 그들의 입장을 공유하고 싶지 않습니다. 결국 이론 물리학자는 특정 부족이나 사회 집단에서 채택한 개념과는 달리 신체가 땅에 떨어지는 원인에 대해 스스로 판단 할 권리가 있습니다. 이것은 자연 과학으로서의 심리학에도 적용됩니다. 누군가 "지능"의 개념을 사회적 지능으로 해석하거나 그것을 교육 문제 해결의 성공으로 축소하고 이론적으로 정신 활동의 일반적인 능력으로 간주하지 않는다면 이것이 그의 문제입니다. 또 다른 질문은이 연구의 저자가 특정 문화에 속해 있다는 이론적 이해에 어느 정도 영향을 미칩니 까? 그의 견해는 보편적입니까?
“문화적 일 방성”을 피하기 위해 수렴과 발산이라는 두 가지 접근 방식이 제안되었습니다. 수렴 접근 방식은 대상이되는 모든 문화 그룹의 대표자가 연구를 수행하는 것입니다.
각 연구원은 자신의 테스트를 개발하여 각 그룹에 제공합니다.
따라서 연구 계획은 다음 다이어그램에 표시 될 수 있습니다 (2 개 그룹).
그룹 I O1 (I) O2 (II)
그룹 II O3 (I) O4 (II)
분명히 O1과 O3 그리고 O2와 O4를 비교 한 결과는 그룹 간 차이를 나타낼 것입니다. 또한 DO13과 DO24의 비교는 O (I) 및 O (II) 기술의 차별화 된 강도를 나타내는 지표가 될 것입니다.
O1 및 O2, O3 및 O4의 결과 차이는 측정 방법이 다른 그룹의 행동 발현에 미치는 영향을 나타내는 지표가 될 것입니다. DO12와 DO34의 비교는 바이어스의 영향, 즉 측정 기술과 그룹 구성의 상호 작용의 영향에 대한 정보를 제공합니다.
다양한 접근 방식은 하나의 방법론을 작성할 때 다른 문화에 속하는 연구자들 사이에서 우세한 현상의 본질에 대한 아이디어를 고려하는 것입니다. 이 접근 방식은 작업의 다양성이 신뢰성과 타당성에 영향을 미치지 않는 방법론을 개발할 때만 가능합니다 (예 : 가치 지향에 대한 설문지를 컴파일 할 때).
그렇지 않으면이 접근 방식은 수렴 된 접근 방식과 다르지 않습니다.
그러나 대부분의 서양 학자에게 이상적인 것은 보편적이거나 문화가없는 방법을 만드는 것입니다.
테스트 그룹과 같은 문화적 배경에 속하는 연구원이 개발 한 기술은 다른 문화에 속한 사람들의 그룹에 적용될 때 다른 결과를 생성 할 가능성이 높습니다.
특히 동북 아프리카 유목민의 삶과 관습에 대한 연구를 바탕으로 개발 된 사회 지능 테스트는 중부 우랄 노동자와 엔지니어의 삶을 바탕으로 한 러시아 심리학자가 개발 한 테스트보다이 부족의 대표자들이 더 성공적으로 해결 될 것이다.
일관성의 영향은 수렴 설계로 수행 된 연구 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 그룹 수를 두 배로 늘리고 특정 순서로 각 그룹을 테스트하는 것이 좋습니다.
2 개 문화 공동체를 대상으로 한 융합 된 이문화 연구를위한 개선 된 계획은 다음과 같습니다.
문화 그룹 1 O1 (I) O2 (II)
그룹 2 O3 (I) O4 (II)
문화 II 그룹 3 O5 (I) O6 (II)
그룹 4 O7 (I) O8 (II)
하지만이 계획만으로는 충분하지 않습니다. 연구원의 영향력을 통제 할 필요가 있습니다. 대부분의 교차 문화 연구에서 테스트는 두 개의 테스트를 거친 문화 공동체 중 하나 또는 세 번째-가장 자주 서유럽 또는 북미 지역에 속한 심리학자가 수행합니다. 의사 소통 문제는 편견의 주요 원인이 될 수 있습니다. 연구자가 소유 한 언어에 대한 피험자의 지식뿐만 아니라 연구 대상 국가 그룹의 언어에 대한 연구자의 지식도 문제가 아닙니다. 행동 고정 관념, 태도, 의사 소통 방법 등의 차이 너무 커서 전체 테스트 절차를 위반하고 결과가 완전히 왜곡 될 수 있습니다. 따라서 테스트를 거친 두 문화 그룹의 대표자가 교차 문화 연구를 수행하는 것이 좋습니다. 물론 실험자의 성격을 고려한 균형 조정을 사용하면 테스트 그룹의 수가 급격히 증가합니다. 이 경우 전체 플랜을 포기하고 "라틴 스퀘어"플랜을 사용해야합니다.
언어 시험 점수는 문화적 요인의 영향을 가장 많이받습니다. 각 연구 그룹에서 연구 된 심리적 구성의 적절성, 자료를 제시하는 방법 및 질문 또는 진술의 내용을 평가해야합니다.
D. Campbell과 O. Werner는 이중 번역 기법을 제안했습니다. 테스트는 원래 언어에서 문화 그룹의 언어로 번역 된 다음 다른 번역가가 해당 텍스트를 원래 언어로 독립적으로 번역합니다. 불일치는 진술 문구의 결함을 수정하는 데 사용됩니다. 동일한 저자가 제안한 두 번째 기술은 "decentration", 즉 번역하기 어렵거나 기술 저자가 속한 문화에 특정한 개념 및 표현 기술의 원문에서 제외하는 것입니다.
그러나 지금까지 문화적 보편성의 기준을 만족시키는 몇 가지 기술 만이 개발되었습니다.
미국의 민족 심리학자들은 모든 방법을“문화 별”과“보편적”으로 나눕니다.
"문화의 영향이없는"테스트 중에는 J. Raven의 "진보적 매트릭스", R.B. Cattell의 "Cultural-free test"(CFT), G. Yu. Eysenck EP1의 설문지가 있습니다. 그리고 EPQ, McCrae 및 Costa의 Big Five 테스트 및 기타.
대부분의 민족 심리학자들은 문화적 영향이없는 방법을 만들려는 시도가 "영구 운동 기계"를 찾는 것과 비슷하다고 믿습니다.
표. 5.15
방법론 "문화 및 가치 차이"의 형태
주제에 대한 지침. 이러한 자질이 당신의 사람들 (다른 사람들에게)의 특징이라고 생각하십니까? 품질은 4 점 척도로 평가됩니다 : 1-이 품질이 없음, 2-품질이 제대로 표현되지 않음, 3-품질이 적당히 표현됨, 4-품질이 완전하게 표현됨.
전문화 된 방법 론적 속성 중에는 1975 년 Charles Osgood과 그의 공동 연구자들이 만든 Atlas of Affective meanings가 있습니다. Atlas에는 주관적 문화에 대한 620 개 이상의 객관적인 지표가 포함되어 있습니다. 그것은 청년과 청소년의 정신적 구조에 대한 이문화 연구의 일반화의 결과입니다. 그러나이 아틀라스조차도 C. E. Osgood의 "의미 적 차이"방법 이론 인 "보편적 인"심리적 개념을 기반으로 만들어졌습니다.
타 문화 연구를위한 측정 방법론을 개발하는 과정은 3 단계로 나눌 수 있습니다. 1) "초 문화적"(보편적) 변수 그룹 선택 및 문화적으로 보편적 인 방법론의 생성; 2) 문화적으로 특정한 변수를 강조하고 방법론을 보완합니다. 3) 문화 간 검증을 통한 방법론의 수정. 이 문화 간 검증 및 수정은 E.S. Bogardus의 사회적 거리 측정 방법으로 수행되었습니다.
러시아에서는 이문화 연구를 위해 특별히 개발 된 방법이 거의 없습니다. Ch. E. Osgood (VF Petrenko)에 의한 "의미 적 차이"방법의 수정, J. Kelly (G. U. Soldatova)의 성격 구성 테스트 수정이 자주 사용됩니다.
원본 중에는 G.U. Soldatova 및 S.V. Ryzhova가 개발 한 방법론 "개인 정체성 유형"과 "문화 및 가치 차이"(G.U. Soldatova, I.M. Kuznetsov 및 S. V. Ryzhov). 후자를 예로 고려하십시오. 이 기술의 목적은 집단 가치 지향을 측정하는 것입니다 : 집단, 권력, 서로, 사회적 변화.
가치 지향은 문화 "개인주의-집단주의"의 심리적 보편적 차원 내에서 공식화됩니다.
"집단 지향-자기 지향"척도는 집단 내 지원 (상호 지원-불일치), 집단에 대한 종속 (종속-독립) 및 전통 (전통에 대한 충성-전통의 파괴)과 같은 매개 변수를 기반으로 고려됩니다. 변화에 대한 지향은 매개 변수에 따라 "변화에 대한 개방성-변화에 대한 저항"의 범위에서 고려됩니다 : 개방성-폐쇄 된 문화 (개방성-고립), 관점 지향성 (미래에 대한 열망-과거에 대한 열망), 위험도 (위험에 대한 성향-주의). 관용-편협함 (평화 성-공격성), 정서 성 (친절 성-냉정 함) 및 성취 동기 (순응성-경쟁)에 따른 "상호 작용에 초점-상호 작용 거부"범위에서 서로에 대한 오리엔테이션. 권력 지향-매개 변수에 따른“강한 사회적 통제-취약한 사회적 통제”범위 : 사회의 금지 및 규제 기준에 대한 순종 (훈육-자기 의지, 준법-무정부 상태) 및 권위의 중요성 (권력 존중-권력 불신) (표 5.15. ).
"원시"데이터를 기반으로 측정 된 품질의 발현 정도와 다른 그룹의 품질 표현 정도의 일치 계수가 계산됩니다.
인구 선택, 그룹 형성 및 선택과 같은 교차 문화 연구의 중요한 순간으로 이동하겠습니다.
연구원은 먼저 경험적 연구의 가설 및 설계와 일치하는 모집단을 선택해야합니다.
몇 가지 옵션이 가능합니다. 첫째, 연구원은 실제 작업을 기반으로 인구를 선택합니다. 종종 연구는 개인뿐만 아니라 주정부, 과학 및 공공 기금이 자금을 지원하는 프로그램의 틀 내에서 수행됩니다. 때로는 특히 인종 간 갈등을 예측하기 위해 연구가 수행됩니다.
연구원은 고객의 요구 사항을 충족하는 모집단과 협력합니다.
두 번째 옵션 : 연구원은 과학적 전제 조건만을 기반으로 모집단을 선택합니다. 이문화 인구는 심리학 이론에 기반한 과학적 가설에 따라 선택됩니다. 일반적으로 연구자들은 문화를 특징 짓는 속성의 연속성에 대한 입장을 기반으로 인구를 선택합니다. "개방성 폐쇄성", "개성주의-집단주의"등이 될 수 있습니다. 두 집단을 선택하면 문화가 행동에 미치는 영향에 대한 질적 가설을 테스트 할 수 있습니다. 연속체의 가장자리와 중앙에 각각 위치한 3 개의 모집단을 통해 양적 가설을 테스트 할 수 있습니다. 덜 일반적으로 모집단은 편의 또는 무작위 화를 위해 무작위로 선택됩니다. 36 개 문화를 대표하는 가치 지향 구조에 대한 S. Schwartz의 연구 사례가 자주 인용됩니다. 이를 위해 S. Schwartz는 다른 인종 그룹에 속한 연구자들을 초대하고 그와 함께 실험에 참여할 의사가 있습니다.
이러한 방식으로 얻은 과학적 결과는 충분히 타당하지 않고 이론적으로 해석하기 어렵 기 때문에 현대의 방법 론적 실행에서는 "수행 된"자연 집단에 대한 연구를 권장하지 않습니다.
모집단을 선택한 후 이문화 연구자는 표본을 작성하고 피험자를 그룹에 할당해야합니다.
가장 간단한 경우 샘플은 서로 다른 문화에 속하는 두 그룹의 피험자로 구성됩니다.
모집단에서 그룹으로 대상을 선택하는 것은 무작위 화 또는 층계 무작위 화에 의해 결정됩니다.
그러나 문제는 피험자들이 연구에 참여하도록하는 방법입니다. 연구원은 제한된 방법을 가지고 있습니다. 그는 예를 들어 학교 심리 상담 활동과 같은 실제 작업에 참여할 수 있으며 부모가 데려 오거나 스스로 도움을 구하는 아이들을 검사 할 수 있습니다.
이 경우 심리학자는 조사 대상 그룹의 이주 문제에 직면 할 수 있습니다. 러시아와 아르메니아 아이들 사이의 의사 소통의 특성을 비교해야한다고 가정 해보자. 그가 러시아어를 사용하는 학교에서 의사 소통 조건에 적응하는 데 어려움을 겪고있는 아이들에게 조언한다면 아르메니아 아이들은 적응에 큰 문제를 겪을 것이라고 가정 할 수 있지만 부모는 항상 러시아 심리학자에게로 향하지 않을 것입니다.
연구원은 자원 봉사자를 모집 할 수 있습니다 (유료 또는 매니아). 그러나 자원 봉사자 그룹은 전체 인구의 특성과 특성이 다른 것으로 알려져 있습니다. 또한 많은 자원 봉사자들이 정치, 이념 및 기타 외부 동기에 대한 연구에 포함될 수 있습니다.
또한 심리학자는 사람들이 연구에 참여하도록 설득 할 수 있지만 동시에 연구자가 설득하는 문화의 대표자와 접촉 할 가능성이 더 높은 사람들을 명심해야합니다. 따라서“모집 자”샘플은 인구를 대표하지 않습니다. 아마도 결과는 두 문화 그룹의 정신적 특성의 유사성에 편향 될 것입니다. 이는 연구자가 연구 된 문화 그룹에 속하지 않더라도 발생합니다 (이 경우 효과는 다소 약화됩니다). 원칙적으로 외국어를 아는 고학력과 소득을 가진 사람들은 개방적이고 관대하며 협력하는 경향이 있으며 연구 심리학자와 접촉합니다.
마지막으로 연구자는 당국이 관심을 갖고 있다면 대상을 강제로 선택할 수있다. 그러한 연구는 사람들의 행동이 엄격하게 통제되는 군대, 교도소, 폐쇄 된 교육 기관에서 수행됩니다.
그러나이 경우 연구자는 결과의 왜곡, 방해 행위, 피험자의 협조에 대한 의지가 없을 수있다.
우리는 주로 서로 다른 피험자 그룹의 결과를 비교하기위한 ^-검정을 고려했습니다 (정규 분포와 정규화 된 척도로 표시된 데이터 가정). 심리학 연구에서 상당히 일반적인 또 다른 작업은 둘 이상의 데이터 세트 간의 관계를 식별하는 것입니다. 이러한 관계를 식별하는 가장 간단한 형태 중 하나는 상관 관계입니다.
상관 관계 분석을 통해 가능 변화의 일관성 정도를 정량화하는 엄청난 양 (변형) 두 개 이상의 기호. 변화의 일관성 정도는 상관 계수의 절대 값 인 관계의 견고 함을 특징으로합니다.
본질적으로 두 결과간에 상관 관계가 있다는 것은 한 결과가 변경되면 다른 결과도 변경된다는 것을 의미합니다. 따라서 결과간에 관계가 있습니다. 특정 수량의 값이 변경 될 수 있으면 해당 수량이 호출됩니다. 변하기 쉬운. 두 변수 간의 상관 관계는 양수 또는 음수 일 수 있습니다. 양의 상관 관계 변수 간의 이러한 관계는 두 변수의 값이 비례 적으로 증가하거나 감소 할 때 호출됩니다. 하나는 감소 (증가)하면 다른 하나는 감소 (증가)됩니다. 양의 상관 관계의 간단한 예는 사람의 키와 몸무게 사이의 관계입니다. 키가 증가하면 몸무게도 증가하고, 일반적으로 키가 큰 사람은 작은 사람보다 몸무게가 더 큽니다. 언제 부정 상관 관계는 반비례 적입니다. 한 변수의 증가는 다른 변수의 감소를 수반합니다 (예 : 기온과 옷을 입는 양-바깥 쪽이 따뜻할수록 우리가 입는 옷이 적음).
다른 사항에 유의하는 것이 중요합니다. 상관 관계가 인과 관계가 있음을 의미하지는 않습니다. 상관 관계가 있다는 것은 두 변수 사이에 관계가 있음을 나타내지 만 변수 중 하나가 원인이고 다른 하나가 결과라는 것은 아닙니다. 인과 관계의 존재는 다른 방법으로 설정됩니다.
이와 관련하여 연구 된 현상 간의 인과 관계에 대한 의미있는 결론은 해당 징후 간의 관계의 통계적 유의성 (즉, 상관 계수 기반)에 의해서만 다소 위험합니다. 물론, 징후들 사이의 정적 관계는 필수적이지만 그들 사이의 인과 관계를위한 충분한 조건은 아닙니다. 현상이 과 현상에 대한 이유가 있습니다 에서, 세 가지 조건이 동시에 충족되면 참입니다.
- 현상 과 과 에서 통계적으로 관련됨;
- 과 일찍 일어난다 에서;
- 외모에 대한 대안 적 해석이 없습니다 에서 게다가 과 (즉, 일반적인 원인이 없습니다. 에서 관절 변동성 과 과 에서).
따라서 상관 관계 분석법을 사용하면 통계적 연결- 인과 관계의 세 가지 징후 중 하나입니다.
하지만 위의 예로 돌아가서 기온과 의복을 살펴 보겠습니다. 이 변수 사이의 연결은 옷을 벗으면 온도공기가 올라갈 것입니다. 우리는이 경우 관계가 일방적이고 사람들이 입는 옷의 양이 바뀌는 이유가 기온의 변화라는 것을 보여주기 위해 다른 방법을 사용해야합니다. 다른 경우에는 두 변수 간의 관계가 세 번째 변수로 인한 것일 수 있으며 상관 관계는 두 변수와이 세 번째 변수 사이에 공통점이 있음을 반영합니다. 이러한 상황을 설명하기 위해 다음 예가 자주 인용됩니다. 만약 우리가 학생들의 발 크기를 측정하고 수학 지식을 평가하려는 이상한 욕구가 있다면, 우리는 수학에서 발 길이와 성적 사이에 양의 상관 관계를 찾을 것입니다.
이것은 수학 능력이 발 크기에 달려 있다는 것을 의미합니까, 아니면 수학을 잘하는 사람들은 다리가 더 빨리 성장한다는 것을 의미합니까? 물론 아닙니다.이 상관 관계는 세 번째 변수, 즉 연령 (아이가 나이가 많을수록 다리가 클수록 수학을 더 잘 이해합니다)의 영향으로 설명됩니다. 따라서 상관 관계를 해석 할 때주의가 필요합니다.
양의 상관 관계 또는 음의 상관 관계가 확인되면 얼마나 가까운 지 확인해야합니다. 이것은 문자 r로 표시되는 상관 계수로 표시되며 r의 값은 -1에서 +1까지의 범위에서 다양합니다. 한 특성이 다른 특성에 정비례하는 경우 상관 계수는 1과 같습니다 (즉, 특성이 자체와 상관 (연결) 됨). 위에서 언급했듯이 음의 상관 계수는 특징의 다른 방향 변화를 나타냅니다. 하나가 다른 하나를 증가시키는 방향으로 변경하면 감소하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
"실제"데이터에 대해 통계 분석을 수행 할 때 일반적으로 계수가 0 (상관 없음)과 1 (완벽한 상관) 사이의 계수로 발견되며 r 값이 ± 1에 가까울수록 관계가 더 가까워집니다. ... 가치 아르 자형 소수로 표현됩니다 (예 : -0.23; +0.5 등). 낮은 값에서 아르 자형 (값은 일반적으로 0.2를 초과하지 않으면 낮은 것으로 간주됩니다. 피
상관 계수의 0 값은 징후 사이에 관계가 없음을 나타내지 만 정신 현상의 영역에서 모든 현상이 모든 현상과 상호 연결되어 있기 때문에 매우 드뭅니다 (대부분의 경우 간접적으로 추세 수준에서만 나타날 수 있음). 이것은 증거가 필요하지 않습니다. 그리고 전체적인 문제는이 관계가 얼마나 가깝고, 어떻게 그리고 어떤 요소에 의해 중재되는지, 그것이 무엇에 의존하는지, 그것이 드러내는 방법과 교수, 양육, 전문적으로 중요한 기술, 자질 및 숙달의 형성의 실제 활동에서 어떻게 고려되는지입니다.
상관 계수의 수치를 고려할 때 값이 아르 자형 상관 관계의 강도를 직접적으로 나타내는 지표입니다. 예를 들어 이상적인 양의 상관 관계 r (+1)에 대해 다음과 같이 생각할 수 있습니다. r \u003d 0.7은 70 % 완전 상관에 해당합니다 (또는 아르 자형 \u003d 0.4는 40 % 완벽한 음의 상관 관계에 해당합니다.) 사실, 상관 계수는 꽤 속이는 숫자입니다. 주어진 r 값이 이상적인 상관 관계의 몇 퍼센트인지 알아 보려면 제곱하고 그 결과에 100을 곱해야합니다. r \u003d 0.7이면이 상관 관계는 이상의 49 %입니다 (0.7 0.7 100 \u003d 49). 마찬가지로 음의 상관 관계 / * \u003d -0.4는 이상적인 음의 상관 관계의 16 %입니다. 따라서 상관 관계의 "이상성 정도"는 가치로 판단 할 때 생각하는 것보다 훨씬 적을 수 있습니다. 아르 자형 163, p. 2711.
통계 학자들은 일반적으로 이상도의 개념을 사용하지 않지만 상관 계수가 아르 자형 다른 변수의 변화에서 예측할 수있는 한 변수의 변화 비율을 나타냅니다. 상관 관계를 측정하는 방법에는 여러 가지가 있으며 특정 방법의 선택은 고려중인 데이터 유형에 따라 다릅니다.
정규 법칙에 따라 분포 된 두 변수 간의 상관 관계를 측정하는 Pearson 상관 계수 계산 알고리즘을 고려합니다 (예 : 지능 발달 수준과 사람의 적응 능력 사이의 관계 또는 수학에서의 학업 성과와 산술 문제를 해결하는 데 걸리는 시간 등의 관계를 식별하기 위해). .). 이 방법의 장점은 상관의 크기가 기능이 표시되는 단위의 영향을받지 않는다는 것입니다. 이 방법의 단점 중 하나는 특히 대규모 데이터 세트의 경우 수학적 계산의 복잡성입니다. 그러나 이러한 단점은 응용 프로그램 (예 : 가장 간단한 것이 Excel)을 사용하여 완전히 제거 할 수 있습니다.
이 추정치의 비모수 적 등가는 다음과 같습니다. spearman의 상관 계수(예를 들어, 두 종족에서 같은 주자의 결승선에 도착한 순서를 비교하거나 수학에서의 학업 성과와 산술 문제를 해결하는 데 걸리는 시간 사이의 관계를 식별하기 위해 등). 이 방법의 장점은 작은 샘플에 대해 계산기를 사용하여 매우 복잡하지 않은 수학적 계산을 수행 할 수 있다는 것입니다. 이 방법의 단점은 큰 데이터 세트를 처리하는 복잡성과 일련의 값에 순위를 매길 필요가 있다는 점입니다.
Excel의 계산 알고리즘.시트 열기 1 통합 명세서. 메뉴에서 선택 도구\u003e 데이터 분석,"데이터 분석"대화 상자가 나타납니다 (그림 7.18).
그림: 7.18.
우리가 고른다 상관 관계\u003e 확인."Correlation"대화 상자가 나타납니다 (그림 7.19).
그림: 7.19.
우리는 설정 입력 간격(화살표로 표시됨). 그림의 표. 7.19 이것은 속성 이름의 스케일을 포함한 전체 데이터 배열이됩니다 : 속성 이름의 첫 번째 셀에서 SZ(OL 부호-C 열) 맨 오른쪽 열의 마지막 숫자 값으로 P29(점수-P 열) 대각선으로.
다음과 같은 형식의 새 워크 시트에 상관 행렬이 나타납니다 (그림 7.20).
이 상관 행렬을 인쇄하고 연필 (펠트 펜)으로 무장하고 분석을 진행해야합니다.
상호 상관 행렬의 각 행은 피벗 데이터 테이블을 컴파일 할 때 선택한 기능 순서로 한 기능과 다른 모든 기능의 상관 계수를 표시합니다. 행렬은 일반적으로 한 기능 그룹과 동일한 기능 공간 (전체 세트)의 다른 기능 그룹의 상관 계수를 포함합니다. 행렬의 행과 열은 피처의 이름으로 표시되고 셀은 한 피처와 다른 피처의 상관 계수를 보여줍니다. 초기 데이터 표의 주제와 일련 번호는 어떤 식 으로든 상호 상관 행렬에 표시되지 않습니다. 상관 계수는 표지판 사이의 연결 강도에 대한 정보 만 전달하며 주제에 대한 정보는 제공하지 않습니다.
계산 된 상관 계수를 효과적으로 사용하려면 사용 가능한 수치 정보를 시각적 형식으로 표시해야합니다. 우선 신뢰 수준 (통계적 유의성)에 대한 임계 값을 초과하는 상관 계수를 강조해야합니다. 아르 자형 Pearson 상관 계수의 임계 값은 부록 6에 나와 있습니다.
이러한 유의 수준을 초과하는 상관 계수를 골라내는 것이 좋습니다. 신뢰도 0.05, 별표 1 개, 신뢰도 0.01-2, 신뢰도 0.001-3으로 계수를 강조 할 수 있습니다. 색상 코딩도 편리합니다.
행렬이 크면 중요한 계수를 강조 표시해도 충분한 선명도가 생성되지 않습니다. 그런 다음 행렬의 맨 아래에 행을 몇 개 더 추가하고 해당 셀에이 열의 중요 계수 수를 쓸 수 있습니다. 아르 자형 이 예에서는 샘플이 중요하지 않고 기능 수가 제한되어 있기 때문에 데이터의 표 형식 표현이 그다지 인상적이지 않고 대표적으로 보이지 않는다는 점에 즉시 유의해야합니다. 그러나 예를 들어 사용 가능한 데이터의 표 형식 표현은 다음과 같이 형식화 할 수 있습니다 (표 7.3).
실제 심리적 연구와 그 결과에 대한 설명에서 상관 관계 분석 데이터의 표시 가시성이 몇 배나 증가합니다.
그림: 7.20.
표 7.3
심리학 학생의 개인 특성과 주요인지 정신 과정의 발달 수준 간의 상관 관계 분석 결과 (피 = 25)
어떤 경우에는 식별 된 관계의 명확성을 위해 상관 관계 플레 아드가 사용됩니다. 상관 관계 분석 데이터의 두 표현 모두 매우 합리적입니다. 이 경우의 형식은 내용에 거의 의존하지 않지만 연구 내용의 평가 및 표시는 주로 결과 발표 형식에 따라 다릅니다. 예를 들어, 이것은 높은 수준과 낮은 수준의 훈육을 가진 학생들의 공감 잠재력 구성 요소 간의 관계 표현 형태가 상관 관계 은하처럼 보이는 방식입니다 (그림 7.21).
그림: 7.21.
노트.-직접 의사 소통; .........- 피드백; Sp- 수용에 대한 욕구;
그래서 -거절에 대한 두려움; Rc- 합리적인 공감 채널;
그녀- 감정 채널; 에 - 직관적 인 채널; 우리- 공감을 촉진하거나 방해하는 태도; Pr- 관통 능력;
그것 -식별; Oi- 일반적인 수준의 공감; Et- 공감 경향;
Tr- 가입 경향; 성 -거절에 대한 민감성.
그림에 표시된 상관 관계 분석을 기반으로 어떤 결론을 도출 할 수 있는지 살펴 보겠습니다. 7.21 및 표. 7.3.
행동 조절 수준 (PR)과 개인 적응 잠재력 (LAP)의 두 가지 특징과 관련해서 만 우리는 이들이 신뢰할 수있는 중요한 수준에서 일부인지 정신 과정의 기능과 관련이 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. (아르 자형
