Глава 12 Корреляционный подход и экспериментальное исследование
12.1. Корреляционный подход и экспериментальное исследование
12.1.1. Корреляционные гипотезы как гипотезы о связях между переменными
Психологи часто имеют дело с зависимостями, управлять которыми невозможно, даже если, по словам одного из авторов [32], употребить на это всю власть правительства. Иными словами, при возможности использовать методический инструментарий, задающий способы измерения переменных в психологическом исследовании, и эмпирические индикаторы оценки базисных процессов, лежащих в основе изучаемых явлений или свойств, психолог не может или не должен по тем или иным соображениям оказывать на них влияние. Тогда он довольствуется методами наблюдения и корреляционного исследования. Корреляционный метод, как и экспериментальный, возможен на основе перехода к измерению переменных. Проверяемые при использовании этого метода гипотезы - это гипотезы о связях. В них утверждается, что изменения одной переменной каким-то образом связаны с изменениями другой, но не предполагается, что какая-то из этих переменных является причинно-действующей. Если эти предположения о каузальных зависимостях постулируются, то имеется в виду их содержательное обоснование за рамками сбора данных, т.е. невозможность их обоснования самим фактом установления ковариации или корреляции между переменными.
Сложилось два понимания термина "корреляционный подход". Первое определяет его как эмпирический метод проверки психологических гипотез, позволяющий устанавливать связи между переменными, уровни которых не изменяются, а только измеряются исследователем.
269
Второе охватывает приемы статистического анализа данных на основе использования коэффициентов ковариации и корреляции. В данном учебнике рассматривается корреляционный подход именно как исследовательский метод, а экскурсы в статистические проблемы ограничиваются введением в необходимо используемые понятия (ковариации, корреляции) и сложившиеся нормативы соотнесения проверки содержательных и статистических гипотез при обосновании выводов в корреляционных исследованиях.
Итак, исследования, в которых проверяются гипотезы о связях, а сами психологические переменные либо являются проявлениями разных сторон одних и тех же базисных процессов, либо сопутствуют друг другу, а вопрос об их детерминации остается открытым, называются корреляционными. В них устанавливается связь (ковариация) между выборочными значениями двух и более переменных либо значениями одной и той же переменной, измеренной в разные промежутки времени или в разных группах. Такими исследованиями являются не только те, в которых статистические решения относятся к подсчитанным коэффициентам ковариации или корреляции. В корреляционном по типу сбора данных исследовании возможно использование мер различий (сравнение подсчитанных средних по выборкам и т.д.). Главное, что отличает корреляционный подход, - это схемы сбора данных, отличные от экспериментального подхода, и соответственно иные возможности содержательных выводов при проверке психологических гипотез (в силу невозможности реализации тех форм контроля, которые характерны для экспериментальных исследований).
Усиливающийся интерес к корреляционному подходу обусловлен рядом причин. По мере роста теоретического знания исследователи все чаще выделяют в качестве предмета изучения столь сложные явления, что функциональное управление ими путем организации активных экспериментальных воздействий невозможно, затруднено или нежелательно. При проверке гипотез в практических целях также часто невозможно использовать формы экспериментального контроля в силу специфики изучаемых базисных процессов, например при измерении личностных свойств, сложившихся типов мышления людей и т.д. Многие процессы, в принципе доступные экспериментальному контролю, теряют свою качественную специфику, если искусственно изолировать их для проведения строгого лабораторного эксперимента. Проверка детерминистски сформулированных гипотез о причинном характере влияния одной переменной на другую, например в психо-генетических исследованиях с использованием групп близнецов, реализуема иногда только средствами корреляционного подхода. При проверке вероятностных - по типу утверждаемых закономерностей - гипотез статистический контроль психологических переменных (в качестве
270
основной формы сбора данных, отличающей корреляционный подход) оказывается часто единственным способом получения эмпирических доводов в пользу их истинности. Таковыми выступают, в частности, обычные для социально-психологических исследований гипотезы о связях между степенью проявления тех или иных психологических характеристик людей и особенностями рассматриваемых популяций.
Экскурс 12.1
Приведем пример логики использования средств корреляционного подхода из психологических исследований в высшей школе. В работе Б. Раштона с соавт. оценивались 29 личностных характеристик университетских профессоров [93]. Проверялись гипотезы о связях выраженности личностных характеристик с предпочтениями, отдаваемыми преподавателями научной или педагогической работе. Сопоставляли два ряда оценок: 1) выставленные коллегами и 2) выставленные студентами.
Понятно, что в приведенном экскурсе не шла речь об управляемых переменных, а совокупность оценок относилась к одному и тому же человеку - "испытуемому". Эти оценки представлены как варианты - переменные, относительно которых подчеркивается их спонтанный характер. Детерминацию этих оценок можно рассматривать в связи со способом их получения, включавшем использование "методик суждения" (или экспертные оценки).
Преподаватели, которым выставлялись оценки коллегами и студентами, были распределены на две группы по внешним критериям: 1) профессора - эффективные исследователи и 2) профессора - эффективные преподаватели. Такое разделение выглядит как квазиэкспериментальный способ сравнения, где в роли контролируемой исследователем переменной выступает разница групп по признаку "научные исследователи - педагоги". Однако говорить о функциональном контроле этой переменной, что сделало бы ее аналогом независимой переменной, неверно, так как каждый из преподавателей проявил себя в обоих видах деятельности. Успехи их на том или ином поприще не связывались каузально, т.е. причинно-следственными отношениями, с их личностными качествами. Задача была несколько иной - выявить вклад этих разных оценок в возможность предсказания попадания каждого из преподавателей в первую или вторую группу. Иными словами, предполагалось, что сеть связи между успешностью преподавательской или научной деятельности, с одной стороны, и выраженностью тех или иных личностных качеств - с другой.
271
Полученные эмпирические закономерности сводились к следующему. Испытуемые в группе "эффективные исследователи" получили наибольшие оценки по амбициозности, выносливости, стремлению к ясности, склонности к доминированию, стремлению к лидерству, агрессивности, независимости и жесткости. Они также не склонны оказывать поддержку другим. "Эффективные преподаватели" получили более высокие оценки по другим качествам: они более либеральны, общительны, склонны к лидерству, но без стремления доминировать. Такие преподаватели характеризовались также экстравертированностью, невозмутимостью и участливостью (любят оказывать поддержку другим).
Оценки, проставленные преподавателями-коллегами и студентами, коррелировали между собой положительно (коэффициент корреляции равен 0,56). Когда эти два ряда оценок были объединены, то уровень предсказания - в какую группу следует отнести оцениваемого преподавателя - еще больше повысился. Множественные измерения экспертных оценок позволяют, по мнению авторов работы, предсказывать реальное поведение лучше, чем просто установление корреляций между переменными. Следовательно, множественные корреляции в этом исследовании лучше отражали психологическую реальность, чем связь любых двух переменных.
Содержательные выводы об эмпирически установленных связях могут быть сформулированы на основании данных этого исследования по-разному. Равновероятными являются в данном примере объяснения, по-разному трактующие направленность установленных связей. Можно предполагать, что "причинно-действующими" являются личностные особенности преподавателей, выступающие в качестве предпосылок, "облегчающих" те виды деятельности, для которых они более адекватны. Тогда попадание в одну из двух групп нужно было бы рассматривать в качестве аналога зависимой переменной. Возможны нюансы в трактовке базисных процессов, стоящих за полученной корреляционной связью. Так, вероятно, личностные черты, более характерные для "эффективных исследователей", не столько способствуют их научной деятельности, сколько препятствуют ведению успешной преподавательской работы. Отсюда тенденция этих преподавателей направлять свою энергию в исследовательское русло. Можно обсуждать иные "причинные" объяснения - деятельностного характера, трактующие зависимость личностных свойств субъекта деятельности от уровня ее организации. Таким образом допустимо мнение, что измеренные личностные характеристики сформировались в тех видах деятельности, которым больше уделяли внимание эти профессора.
Слово "причинные" взято в кавычки, так как вопрос о направленности изучаемой зависимости в так построенном исследовании нерешаем.
272
Проведенное исследование имело статус "пассивно наблюдающего" именно в связи со способом организации сбора эмпирических данных и видов контроля переменных. Выявление статистической взаимосвязи между переменными и психологический прогноз на основе использования множественных корреляций - вот достигнутые в нем цели.
Корреляция и причина. Психологам часто хочется получать ответы на такие вопросы, эмпирические данные для которых могут быть собраны только в корреляционном исследовании. Проверка соответствующих гипотез, если они понимаются именно как гипотезы о взаимосвязях переменных, а не о причинной зависимости, может вести к обоснованным выводам. Эта обоснованность выводов может быть, однако, нарушена, если одна из переменных начинает рассматриваться как с необходимостью обусловливающая другую. Приведем экскурс-пример для демонстрации возможных нарушений логики вывода, когда осуществляется подмена корреляционного по сути формулировки и источникам возникновения связи утверждения детерминистски сформулированным суждением о якобы каузальной по своему характеру зависимости. Он представлен в книге, посвященной обсуждению опасностей возникновения артефактных выводов при пренебрежении логикой в интерпретации психологических закономерностей [72].
Экскурс 12.2
Предлагается проанализировать утверждение, которому может соответствовать выявление корреляционной связи: "Разбитые семьи служат причиной подростковых правонарушений". Проверка согласия этого утверждения с эмпирическими данными может строиться только на основе корреляционного, или пассивно-наблюдающего, исследования, поскольку психолог не может способствовать распаду семей, но может поставить задачу такого управления переменной "разбитые семьи", как статистический контроль или подбор групп правонарушителей из распавшихся и нераспавшихся семей. Допустим, достигнута также договоренность о том, как измерить переменную "правонарушения". Следует ли считать установление положительной корреляции между этими двумя переменными (назовем их А и Б) достаточным основанием для вывода о том, что первая переменная является причиной второй? Можно сформулировать следующие вопросы:
1. Является ли А достаточным условием для наступления Б?
2. Является ли Б достаточным условием для А?
3. Является ли А необходимым условием для Б?
4. Является ли Б необходимым условием для А?
273
Необходимость и достаточность условий позволяют логически определиться в ограничениях рассматриваемых утверждений. Так, из самого по себе факта правонарушения логически не вытекает обязательность того, что подросток был из распавшейся семьи. Развод родителей также не обусловливает логически необходимость совершения ребенком из такой семьи правонарушения. Понятие причинности здесь рассматривается в первую очередь в отношении логики классификации объектов по переменным. При этом небесполезно помнить и о том, что из самих по себе утверждений о необходимости и достаточности тех или иных условий причинность следования того или иного события (свойства и т.д.) еще не обеспечивается.
В данном примере следует ожидать, что определенные исследования показали следующее. "Разбитые семьи" определенных типов наряду с другими конкретными вмешивающимися факторами являются достаточным условием для порождения правонарушений. Однако утверждение о возможности правонарушений отнюдь не является утверждением их необходимого следования (из-за наличия указанных условий). Сделанное на основании достаточности условия причинное заключение оставляло бы без ответов многие другие вопросы и не было бы единственно возможным решением вопроса: "Что является причиной правонарушений?".
Этот пример предостерегает психологов от упрощенного взгляда на то, какие утверждения могут выступать в качестве психологических гипотез. Переменные могут быть связаны между собой вследствие того, что они обе являются следствием какой-то третьей "причинно-действующей" переменной. Однако переменные могут демонстрировать и ложную корреляцию, если их неслучайные совместные изменения оказываются лишь сопутствующими, но содержательно не связанными между собой, т.е. могут просто входить в комплекс другой системы связей. Таким образом, позитивные ответы из корреляционного исследования могут быть получены только в ответ на конкретные вопросы, а не на общие утверждения типа "Что является причиной преступности?".
Однако психологам хочется получать эмпирические данные для освещения таких общих вопросов. И тогда они осознанно или неосознанно могут снизить уровень проявленной в оценке доводов логической компетентности, не рассматривая доказательства в пользу иных интерпретаций необходимости-достаточности обсуждаемых условий. Они могут подменить в структуре доказательств предположения о причинно-следственных связях термином "функциональные отношения", делая "наивный" вывод типа: -"если установлено, что между переменными есть определенные функциональные связи, то можно утверждать
274
и каузальную зависимость". Наконец, само основание (evidence) связи может не быть определенным, т.е. опосредованным определенными переменными. В подобных случаях любая попытка навязать каузальную интерпретацию будет полагать причины там, где их на самом деле нет.
275
:: :: :: :: :: :: :: :: :: :: :: :: 12.1.2. Предположения о направленности связи на основе теории
Рассмотрим более подробно роль установления направленности связи между переменными на примере проблемы коморбидности. Сначала остановимся на теоретическом понимании этого конструкта, связующего проблематику психиатрических и психологических работ. Затем продемонстрируем, как интерпретация направленности переменных влияет на содержательные представления о психологических факторах, связанных с симптоматикой "поведенческих расстройств" у подростков так называемых групп риска (риска совершения противоправных действий).
Концепция коморбидности сложилась в 1970-е годы в психиатрии в противовес традиционному подходу к классификации психических расстройств. В традиционных подходах предполагалось, что пациент не может страдать одновременно двумя или более расстройствами, т.е. ему может быть поставлен только один диагноз. Новый подход, напротив, исходит из обоснования положения о возможности существования "любых клинических сущностей, которые могут выявляться или выявлялись в анамнезе пациента" [17, с. 2]. Например, для симптоматики, которую клиницисты диагностируют как тревога и депрессия, разница между подходами схематически может быть представлена следующим образом (схема 12.1).
А - переменная СДВГ; Б - расстройства поведения; В - неправильные тактики воспитания.
276
Согласно схеме 12.2, два расстройства частично независимы. Неадекватные родительские тактики воспитания могут быть следствием других факторов, которые связываются с нарушением семейной экологии (эффект бедности, родительской депрессии, образовательного уровня родителей и т.д.). Соответственно есть дети, которые и без СДВГ проявляют расстройства поведения.
Для психологических исследований аналог патогенетической коморбидности найти трудно не только потому, что всегда можно указать опосредствующие переменные. Дело в том, что однозначная направленность связи - менее приемлемая модель, чем учет асимметрии во взаимосвязи переменных.
Так, для экскурса 12.3 асимметрия заключается в следующем. По данным американского исследователя П. Фрика, гораздо больше встречается детей с установленным СДВГ, которые, однако, не имеют расстройств поведения, чем детей с расстройствами поведения, которые не имеют СДВГ. Кроме того, ряд других коррелятов сопутствуют поведенческим расстройствам у детей с СДВГ, иные сопутствующие симптомы наблюдаются у детей с коморбидностью обоих синдромов. В схеме 12.3 стрелка, таким образом, должна была бы быть направлена скорее от А к Б, чем наоборот. Однако неполнота знаний о взаимодействии этих переменных делает более адекватной фиксацию направленной связи (без стрелки).
Продолжим обсуждение проблемы коморбидности, используя схему 12.3. Первый случай соответствует рассматриваемой клиницистами патогенетической, второй случай - диагностической коморбидности. Речь идет о том, что переменная Б причинно обусловлена как минимум двумя другими, является их равновероятным следствием.
Для модели связи переменных, заданной случаем диагностической коморбидности, в психологических исследованиях можно найти достаточно аналогов.
Психогенетические исследования задолго до возникновения концепции коморбидности использовали модели, которые призваны количественно учесть факторы наследственности и среды в фенотипическом проявлении того или иного признака (например, уровня интеллекта, одновременно зависящего как от генетических предпосылок, так и условий развития: полученного образования, образовательного уровня родителей и т.д.)- Корреляционный подход - традиционное средство, конкретизированное в разных схемах, или методах, психогенетических исследований.
На схеме 12.3 представлен также третий случай - прогностической коморбидности. В исходном понимании конструкта она означает
277
Именно ковариация характеризует связь двух переменных X и Y.
Ковариация дает количественную характеристику диаграммы рассеивания, на которой переменные обозначены осями, а отдельные наблюдения, т.е. полученные эмпирические данные, - точками в прямоугольной системе координат. Множество точек образует "облако", по форме которого судят о связи переменных X и Y.
Если связь положительна, то более высоким значениям одной переменной (X) чаще соответствуют и более высокие значения другой переменной (Y). Этот случай представлен на рис. 12.1. Чем больше по величине коэффициент корреляции, тем более вытянутым выглядит на диаграмме рассеивания это "облако" данных.
Заметим, что ковариация переменной с самой собой - это дисперсия.
При обсуждении трех основных условий причинного вывода применительно к экспериментальным данным речь идет также о ковариации независимой и зависимой переменных. Однако здесь подразумевается неслучайность характера связи между изменениями этих переменных, а не необходимость подсчета коэффициентов ковариации или корреляции. Для количественной оценки экспериментально полученных эффектов обычно используются меры различий, а не меры связей. В корреляционном по способу сбора данных исследовании предпочтение отдается коэффициенту корреляции как более удобному способу количественной оценки величины связи.
Корреляция есть отношение полученной ковариации к максимально возможной:
Психологам часто приходится сталкиваться с проблемой выявления связей между переменными, измеренными в различных единицах. Так, баллы, полученные в интеллектуальном тесте, обычно предполагающие использование шкалы интервалов, сравниваются с "сырыми" баллами какого-нибудь личностного опросника, по отношению к которым чаще следует предполагать лишь выполнение условий шкалы порядка. Оба названных показателя могут сравниваться, например,
284
со временем решения мыслительной задачи или числом попыток, осуществленных испытуемыми до нахождения ими окончательного решения. Баллы и секунды можно привести к единой шкале, присвоив, например, им ранги и преобразовав тем самым исходные данные в сопоставимые шкалы порядка. Однако в таком случае обычно речь идет о потере информации, поскольку шкала более высокого уровня "низводится" к шкале более низкого уровня, но не наоборот. Возможны исключения: так, по отношению к результатам процедуры прямого вынесения субъектом балльных оценок предлагаются разные способы обработки данных, рассматривающие получаемые психологические переменные то как шкалы порядка, то как шкалы интервалов.
Вариантами решения этой проблемы являются, во-первых, стандартизация переменных и, во-вторых, использование коэффициентов корреляции, заведомо включающих предположения исследователя о типе используемых шкал, Дж. Гласе и Дж. Стэнли [15] приводят таблицу, демонстрирующую эту ориентацию выбора коэффициента корреляции на тип используемых в исследовании переменных. Остановимся коротко на том, что такое стандартизированные данные, или z-преобразования переменной.
Если переменная представлена множеством n-случаев (это могут быть испытуемые, задачи и т.д.) со средним Х и стандартным отклонением о, выступающим в качестве меры разброса, то эти же данные можно преобразовать в другое множество со средним 0 и стандартным отклонением, равным 1. Новые значения при этом будут непосредственно выражаться в отклонениях исходных значений от среднего, измеренных в единицах стандартного отклонения. Новые, т.е. преобразованные, значения переменной называются значениями z: