Психология развития: методы исследования
Шрифт:
Результаты корреляционного исследования, как правило, оцениваются с помощью коэффициентов корреляции, о чем более подробно будет рассказано в главе 7. Пока же отметим, что коэффициент корреляции — это индекс связи между двумя переменными; его значение находится в диапазоне от -1 (абсолютно отрицательная связь) до 0 (отсутствие связи) и от 0 до +1 (абсолютно положительная связь). В исследовании Маклеода и др. величина коэффициента коррекции зависела от возраста и пола испытуемых, а также от использовавшихся методов оценки уровня агрессии; однако большинство показателей приходилось на интервале от 0,2 до 0,3, что говорит о наличии умеренно положительной связи между просмотром телепрограмм с эпизодами насилия и агрессивным поведением.
Хотя коэффициент корреляции обычно связан с корреляционными планами, важно разграничивать статистический
Корреляция и причинность
Нет необходимости доказывать, что корреляция не тождественна причинности. То есть из того, что две переменные коррелируют, мы не можем сделать вывод о характере причинно-следственных связей между ними, если таковые вообще имеются. Поэтому результаты исследования Маклеода и др. согласуются с гипотезой о том, что просмотр телепрограмм с эпизодами насилия вызывает агрессию, однако не могут доказать истинность этой гипотезы.
Указанное базовое ограничение корреляционного исследования обусловлено отсутствием экспериментального контроля. Как уже неоднократно подчеркивалось, именно контроль — контроль характера независимой переменной, контроль включения испытуемых в разные экспериментальные группы, контроль потенциально значимых переменных — гарантирует внутреннюю валидность выводов о возможных причинно-следственных связях. Поскольку в корреляционном исследовании эти формы контроля отсутствуют, максимум, что оно может продемонстрировать, это совместное изменение двух или более показателей. Но оно не объяснит, почему происходит данное изменение.
Рассмотрим исследование Маклеода и др. Выявленную в нем корреляционную связь можно объяснить тремя способами. Первый; просмотр телепрограмм с эпизодами насилия является причиной повышения агрессии. Если бы исследователи экспериментально изменили параметры просмотров, то могли бы довольно уверенно сделать такой вывод. Но поскольку экспериментальные манипуляции не производились, существуют альтернативные объяснения: возможно, более агрессивные дети выбирают более агрессивные телепрограммы. В этом случае уже склонность к агрессии является причиной просмотра программ с эпизодами насилия, а не наоборот. Наконец, есть и третье объяснение: возможно, и просмотр агрессивных телепередач, и агрессивное поведение определяются неким третьим причинным фактором, а не влияют друг на друга. К примеру, определенные стили воспитания способствуют и агрессивности, и предпочтению агрессивных телепрограмм; поэтому два показателя изменяются параллельно, однако ни один не является причиной другого.
Это доказательство можно изложить и в общем виде. Всегда, когда между переменной Л и переменной В существует корреляционная связь, следует рассматривать три альтернативных варианта: А является причиной В, В является причиной Л или некий третий фактор С является причиной А и В.
Непригодность для выявления причинно-следственных связей существенно ограничивает возможности корреляционных планов. Зачем тогда их использовать? Главное основание состоит в том, что в некоторых случаях такое исследование — это лучшее, что можно сделать. Многими переменными нельзя манипулировать из этических или практических соображений — методами воспитания, к примеру, или использованием психоактивных веществ в пренатальный период. При таких обстоятельствах единственным выходом является корреляционное исследование. В других случаях экспериментальное воздействие возможно, но затруднительно, особенно, если цель — сочетание экспериментального контроля и естественной обстановки. Эту мысль иллюстрирует пример с насилием на телеэкране и агрессией. Экспериментально изменять параметры просмотра, а затем измерять параметры агрессии возможно, и во многих исследованиях это проделано, однако все эти исследования заслуживают критики из-за искусственности условий и низкого уровня внешней валидности. В исследованиях же, подобных описанному выше, в центре внимания находятся непосредственно две изучаемые переменные: естественный просмотр телепрограмм и естественная агрессия. Еще одним достоинством корреляционного подхода является то, что он позволяет учесть более широкий диапазон изменений. В экспериментальном исследовании просмотра телепрограмм и агрессии мы были бы вынуждены ограничиться созданием двух-трех типов экспериментальных условий. Корреляционное же исследование охватывает весь диапазон естественного опыта, от 2-3 часов в неделю на одном конце континуума до 40-50 часов в неделю на другом.
Способы повышения обоснованности выводов о причинно-следственных связях.
По результатам корреляционного исследования нельзя с уверенностью говорить о характере причинно-следственных связей. Однако есть методы повышения обоснованности выводов о любых причинных воздействиях. В этом разделе мы рассмотрим некоторые из подобных методов.
Первая стратегия основана на простом здравом смысле, однако стоит того, чтобы о ней упомянуть. В некоторых случаях одно из направлений причинного воздействия исключается самим характером переменных. Предположим, мы обнаружили положительную корреляционную связь между ростом ребенка и уровнем
агрессии. Вполне допустимо, что рост ребенка каким-то образом влияет на уровень агрессии (хотя нам все еще необходимо было бы уточнить, как именно). Однако вряд ли уровень агрессии оказывает какое-либо причинное воздействие на рост ребенка. В таких случаях нужно принимать во внимание всего две гипотезы: А является причиной В или С является причиной A и В. Возможность влияния В на A не учитывается.
Подход с точки зрения логики используется в вопросах, касающихся направления причинно-следственных связей между А и В. Второй метод особенно эффективен для исключения третьего фактора С. При этом пользуются аналитической процедурой, которая называется методом парциальной корреляции. Частичная корреляция — это процедура, направленная на статистическое устранение действия одной переменной на корреляционную связь между двумя другими-переменными. По существу, метод частичной корреляции заключается в сохранении неизменной потенциально значимой третьей переменной в процессе анализа связи между двумя другими переменными. Это равноценно изучению отношений между А и В в выборке, где все имеют одинаковые показатели по параметру С. Вопрос, разумеется, состоит в том, остается ли значимой связь между А и В при отсутствии влияния С.
Предположим, мы обнаружили положительную корреляционную связь между просмотром телепрограмм с эпизодами насилия и уровнем агрессии, однако подозреваем, что эту связь в действительности обусловливает некий третий фактор, к примеру методы воспитания. Допустив, что мы можем получить приемлемую оценку способов воспитания, мы могли бы использовать метод частичной корреляции для устранения влияния воспитания на корреляционную связь «просмотр телепрограмм — агрессия». Обнаружив, что корреляция остается на том же или примерно на том же уровне, какой она была изначально, мы могли бы заключить, что способ воспитания не является значимым фактором, привносящим смешение. И наоборот, резкое снижение корреляции свидетельствовало бы о наличии существенной доли воспитания в связи между просмотром агрессивных телепрограмм и агрессивным поведением.
Хотя процедуры и различаются, цель использования метода парциальной корреляции та же, что и цель метода уравнивания, описанного ранее в этой главе. В обоих случаях исследователь стремится устранить факторы, вносящие смешение, приводя их к одному уровню для всех сравниваемых групп. При уравнивании приведение к одному уровню осуществляется до проведения процедуры исследования путем включения испытуемых в разные группы; при парциальной корреляции оно осуществляется после процедуры исследования путем статистического исключения факторов, приводящих к смешению. И уравнивание, и частичная корреляция имеют общее ограничение: с их помощью нельзя устранить все возможные факторы, приводящие к смешению. Иными словами, существует масса переменных С, и ни одному исследователю не измерить и не проконтролировать их все.