| abstract
| - Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов (корреляции). Его применение возможно в случае наличия достаточного количества (для конкретного вида коэффициента корреляции) наблюдений из более чем одной переменной. При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков, для установления между ними статистических взаимосвязей. Данный метод обработки статистических данных весьма популярен в социальных науках (в частности в психологии), хотя сфера применения коэффициентов корреляции обширна: контроль качества промышленной продукции, металловедение, агрохимия и проч. Популярность метода обусловлена двумя моментами: коэффициенты корреляции относительно просты в подсчете, их применение не требует специальной математической подготовки. В сочетании с простотой интерпретации (принятие гипотезы о наличии корреляции означает что изменение переменной А, произойдет одновременно с изменением значения Б), простота применения коэффициента привела к его широкому распространению в сфере анализа статистических данных. Часто, заманчивая простота корреляционного исследования подталкивает исследователя делать ложные интуитивные выводы о наличии причинно-следственной связи межу парами признаков, в то время как коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи. Иллюстрацией этому служит хорошо известный анекдот: если выйти на улицу и измерить у 1000 случайных прохожих размер обуви и IQ, между ними будет обнаружена статистически значимая корреляция. Однако это не значит, что размер ноги влияет на интеллект, так как на наличие этой взаимосвязи скорее всего повлияли такие факторы, как пол и возраст участников исследования. Стоит отметить, что в современной количественной методологии социальных наук, фактически произошел отказ от попыток установить причинно-следственные связи между наблюдаемыми переменными эмпирическими методами. Поэтому когда исследователи в социальных науках говорят об установлении взаимосвязей между изучаемыми переменными, то с всеобщего молчаливого согласия, подразумевают либо общетеоретическое допущение, либо статистическую зависимость. К недостаткам корреляционного анализа относится априорное предположение о линейной зависимости наблюдаемых переменных.
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)