АНАЛИЗ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
совокупность методов математической статистики, предназначенных для выявления корреляций между количественными показателями, характеризующими психологические явления, а также для статистического изучения самих этих корреляций. См. корреляция, статистика математическая.
Источник: Психологичеcкий словарь. М. Владос. 2007
корреляционный анализ
статистический метод оценки формы, знака и тесноты связи исследуемых признаков или факторов, их вероятностные зависимости с помощью поиска и интерпретации различных коэффициентов корреляции. К.а. широко применяется в психологических исследованиях.
Источник: Конюхов Н.И. Прикладные аспекты современной психологии: термины, концепции,методы. 1992
корреляционный анализ
комплекс методов статистического исследования взаимозависимости между переменными, связанными корреляционными отношениями (стат.).
бисериальная (biserial correlation) – метод корреляционного анализа отношения переменных, одна из которых измерена в дихотомической шкале наименований, а другая – в интервальной шкале отношений или порядковой шкале (то есть является континуальной) (стат.).
Источник: Конюхов Н.И. Прикладные аспекты современной психологии: термины, концепции,методы. 1992
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
комплекс методов статистического исследования взаимосвязи между переменными, связанными корреляционными отношениями, установление математическим способом связей между разными количественными величинами, полученными в исследовании. Две случайные величины называются корреляционно связанными, если содержание одной из них изменяется в зависимости от содержания другой. Плотность связей между полученными величинами характеризуется коэффициентом корреляции. Среди других широко используемых в психологии разновидностей К. а. – расчет ранговых, частных, частичных, множественных и других коэффициентов корреляции.
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
методы статистической оценки знака-формы-микромодели с учетом тотальной связи, изучаемых феноменов, признаков, факторов; в таком модусе-подходе сама форма корреляции рассматривается в качестве линейности или не линейности, например, как изменяется A в зависимости от изменения B, а B в зависимости от изменения A; значительное применение в псих. иссл. находит коэффициент-коррелят связи F, кот. можно рассчитать-вычленить в случаях связан, с элементарной классификацией; F — это коэффициент корреляции для феноменов-случаев дихотомических данных, к примеру, когда субъекту приписывается с при отсутствии у него B, или же индивиду дорисовывается черта I при отсутствии у него черты T; с помощью К.а. можно производить расчет-вычисление индивидуальных, единичных, множественных, статусных, случайных, вероятностных и др. коэффициентов самой корреляции.
Источник: Современный словарь по психологии. Мн. Современное Слово 1998. — 768 с.
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
от лат. correlatio – соотношение) – статистический метод оценки формы, знака и тесноты связи исследуемых признаков или факторов. При определении формы связи рассматривается ее линейность или нелинейность (т. е. как в среднем изменяется y в зависимости от изменения x, а x – от у). Широкое применение в исследованиях находит также коэффициент связи, который рассчитывается в случае простейшей классификации. Напр., при наличии некоторого свойства у испытуемого ему приписывается 1, при отсутствии – 0, ? представляет собой, по существу, коэффициент корреляции для случая дихотомических данных. Среди др. широко используемых в психологии разновидностей К. а. – расчет ранговых, частных, частичных, множественных и др. коэффициентов корреляции. К. а. может достаточно широко применяться в конфликтологии. Это один из математических методов, относительно простой в освоении и достаточно результативный при изучении конфликтов.
Источник: Анцупов А.Я., Шипилов А.И. Словарь конфликтолога. 2009
Корреляционный анализ
комплекс методов статистического исследования взаимозависимости между переменными, связанными корреляционными отношениями. Корреляционными считаются такие отношения между переменными, при которых имеется преимущественно нелинейная зависимость, то есть значению любой произвольно взятой переменной одного ряда может соответствовать некоторое количество значений переменной другого ряда, отклоняющихся в ту или иную сторону от среднего.
Существующие процедуры К. а. позволяют определить степень значимости связи, установить меру и направление влияния одного из признаков (X) на результирующий признак (У) при фиксированном значении отдельных переменных (частная корреляция), выявить степень и направленность связи результирующего признака (У) с совокупностью переменных Х1, ...Хк (множественная корреляция). К. а. подлежат как количественные признаки (шкалы интервалов и отношений), так и качественные признаки (шкалы наименований и порядка). Может быть установлена корреляция и для признаков, один из которых является количественным, а другие -качественными.
Существующие процедуры К. а. позволяют определить степень значимости связи, установить меру и направление влияния одного из признаков (X) на результирующий признак (У) при фиксированном значении отдельных переменных (частная корреляция), выявить степень и направленность связи результирующего признака (У) с совокупностью переменных Х1, ...Хк (множественная корреляция). К. а. подлежат как количественные признаки (шкалы интервалов и отношений), так и качественные признаки (шкалы наименований и порядка). Может быть установлена корреляция и для признаков, один из которых является количественным, а другие -качественными.
Источник: Основные понятия психодиагностики и экспериментальной психологии. Cловарь 2006
АНАЛИЗ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ
метод статистический оценки формы, знака и тесноты связи исследуемых признаков или факторов. Позволяет за очень короткое время получить множество данных для значительного числа испытуемых. Применим в ряде особых случаев, когда экспериментальный подход затруднителен или даже невозможен - например, по этическим соображениям. Наконец, позволяет получать информацию, основанную на более разнообразных выборках и более близкую к существующей в обществе реальности - в отличие от лабораторных экспериментов. При определении формы связи рассматривается ее линейность или нелинейность. В психологических исследованиях широко применяется также коэффициент связи, который рассчитывается в случае простейшей классификации.
Но анализ корреляционный не позволяет решить одну проблему, связанную с возможной интерпретацией зависимости, существующей между переменными. Например, при наличии зависимости корреляционной между двумя переменными может быть трудно решить, какая из них - причина, а какая - следствие; к тому же может оказаться,, что на самом деле причинной связи между ними вообще нет (так, они могут причинно зависеть от некой третьей переменной, не учтенной в исследованиях). Интерпретация связи между переменными очень часто зависит от смысла, вкладываемого в используемые термины. Недостатки анализа корреляционного связаны с тем, что он позволяет лишь констатировать наличие некоей связи между параметрами или переменными, но не может доказать причинно-следственный тип этой связи. Самый эффективный способ выявления такой зависимости - вмешательство с целью установить, как наличие или отсутствие одного из факторов влияет на другой фактор, что составляет суть метода экспериментального. Среди других широко используемых в психологии разновидностей анализа корреляционного - расчет ранговых, частных, частичных, множественных и других коэффициентов корреляции.
Но анализ корреляционный не позволяет решить одну проблему, связанную с возможной интерпретацией зависимости, существующей между переменными. Например, при наличии зависимости корреляционной между двумя переменными может быть трудно решить, какая из них - причина, а какая - следствие; к тому же может оказаться,, что на самом деле причинной связи между ними вообще нет (так, они могут причинно зависеть от некой третьей переменной, не учтенной в исследованиях). Интерпретация связи между переменными очень часто зависит от смысла, вкладываемого в используемые термины. Недостатки анализа корреляционного связаны с тем, что он позволяет лишь констатировать наличие некоей связи между параметрами или переменными, но не может доказать причинно-следственный тип этой связи. Самый эффективный способ выявления такой зависимости - вмешательство с целью установить, как наличие или отсутствие одного из факторов влияет на другой фактор, что составляет суть метода экспериментального. Среди других широко используемых в психологии разновидностей анализа корреляционного - расчет ранговых, частных, частичных, множественных и других коэффициентов корреляции.
Источник: Головин С.Ю. Словарь практического психолога. 1998
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
КАРЭЛЯЦЫЙНЫ АНАЛІЗ / CORRELATION ANALYSIS– метод статистического анализа данных, направленный на расчет корреляции– количественной меры связи между переменными. В настоящее время К. а. является одним из базовых и наиболее часто используемых методов и применяется как для первичного изучения структуры данных (data mining), так и для проверки гипотез. Результатом К. а. является коэффициент корреляции, позволяющий оценить направление и силу связи и принимающий значения в диапазоне от -1 до 1. Положительное значение коэффициента указывает на прямую связь (большему значению одной переменной соответствует большее значение другой переменной), отрицательное– на обратную (большему значению одной переменной соответствует меньшее значение другой переменной). Сила связи отражена в абсолютном значении коэффициента корреляции– от 1 по модулю, означающему полную связь, до 0 (зная значение одной из переменных для определенного кейса, можно достоверно определить значения другой переменной для этого кейса), означающего полное отсутствие связи (знание значения одной переменной для определенного кейса ничего не добавляет к точности предсказания значения другой переменной для этого кейса). Существуют различные способы К. а. Для нормально распределенных количественных переменных вычисляется параметрический коэффициент корреляции Пирсона (в этом случае корреляция вычисляется как стандартизированная ковариация), для остальных случаев (для всех шкал, кроме номинальных, к которым встроенное в корреляцию соотношение значений «больше– меньше» неприменимо)– непараметрические коэффициенты корреляции: ранговый коэффициент корреляции Спирмена (корреляция вычисляется с использованием процедуры ранжирования) и коэффициент корреляции Кендалла (корреляция вычисляется как соотношение вероятностей). В отличие от регрессионного анализа, К. а. не предполагает и не позволяет устанавливать причинно-следственные связи и не делает возможным построение предсказательных моделей. Это различие отражено в известной формулировке «корреляция не есть каузация». Установление сильной статистически значимой связи между двумя переменными может означать, что первая переменная влияет на другую, или что вторая переменная влияет на первую, или что обе эти переменные влияют друг на друга, или что обе они находятся под влиянием каких-либо неучтенных в данном исследовании переменных, причем если рассматривается корреляция между двумя психологическими феноменами, то наиболее вероятно, что верны все эти предположения. М. С. Фабрикант