Исследование в психологии методы и планирование 3-е издание Москва · Санкт-Петербург · Нижний Новгород · Воронеж

торной переменной. Однако для построения точных предположений корреляция 
должна быть значительно выше нуля. Чем выше корреляция, тем ближе будут точки 
графика рассеяния к линии регрессии и тем больше будет уверенность в том, что ваши 
предположения верны. Таким образом, отмеченная ранее проблема ограничения диа­
пазона, которая снижает корреляцию, также снижает достоверность предсказаний. 

---

3 2 2 Глава 9. Корреляционные исследования 
Из рис. 9.7 также видно, как строить предположения с помощью линии регрес­
сии. Поскольку между временем, отведенным на учебу, и средним баллом суще­
ствует взаимосвязь, можно спросить, какой средний балл стоит ожидать у студен­
та, который проводит за учебой по 40 часов в неделю. Чтобы представить процесс 
наглядно, проведем пунктирную линию от оси X к линии регрессии, а затем повер­
нем влево на 90° и проведем линию до пересечения с осью Y. Значение точки на 
оси У и будет предполагаемым значением (помните, что правильность предполо­
жения зависит от силы корреляции). Таким образом, по времени учебы, равному 
40 часам, можно предсказать средний балл, равный 3,5, а по бесполезно потрачен­
ным 40 часам — средний балл чуть выше 2,1. С помощью формулы регрессии мож­
но вычислить более точные значения: 3,48 и 2,13 соответственно, и сделать более 
точные предсказания. Еще раз см. приложение С. 
Будьте уверены, что регрессионный анализ применяется в большинстве иссле­
дований, о которых вы узнаете из средств массовой информации. К примеру, вам 
может встретиться отчет об исследовании «факторов риска для инфаркта», в кото­
ром на основании значимой корреляции, скажем между курением и сердечными 
заболеваниями, сделан вывод, что у людей, злоупотребляющих курением, больше 
вероятность развития сердечно-сосудистых заболеваний, чем у некурящих. Это зна­
чит, что курение является основанием для предсказания развития болезней серд­
ца. На основании другого исследования, посвященного изучению «портрета же­
стокого супруга (супруги)», может быть сделан вывод о том, что вероятность по­
явления подобного поведения увеличивается, если виновник — безработный. Это 
следует из наличия корреляции между безработицей и склонностью к оскорби­
тельному поведению. На основании наличия корреляции с помощью регрессион­
ного анализа, зная первое, можно сделать предположение насчет второго. 
Последнее замечание по поводу регрессионного анализа касается и практиче­
ской, и этической сторон дела. Предположения могут распространяться только 
на тех людей, чьи оценки попадают в диапазон, на котором основана корреляция. 
Например, если уравнение регрессии, предсказывающее хорошую успеваемость в 
колледже, основано на исследовании, проведенном с участием белых испытуемых, 
живущих в провинции, принадлежащих к среднему классу и имеющих оценки, ва­
рьирующиеся от 1000 до 1400, то на основании этого уравнения нельзя предсказать 
успеваемость других абитуриентов, не принадлежащих к данной популяции.