Корреляциялық талдаудың даму тарихы

1 Корреляциялық талдаудың даму тарихы

1.1 Корреляция ұғымы

«Корреляция» терминін алғаш рет француз палеонтологы Ж. Кувье қолданған, ол «жануарлардың бөліктері мен мүшелерінің корреляция заңын» шығарған (бұл заң дененің табылған бөліктері арқылы бүкіл жануардың көрінісін қалпына келтіруге мүмкіндік береді). Статистикада бұл терминді 1886 жылы ағылшын биологы және статист Фрэнсис Галтон енгізген [7].
Корреляция дегеніміз − бірнеше (екі немесе одан да көп) айнымалылар арасындағы статистикалық байланыс туралы гипотезаны растау немесе жоққа шығару үшін жүргізілген зерттеу. Психологияда психикалық қасиеттер, процестер, күйлер және т. б. өзгермелі болуы мүмкін.
Тікелей аудармадағы «Корреляция» «арақатынас» дегенді білдіреді. Егер бір айнымалының өзгеруі екіншісінің өзгеруімен бірге жүрсе, онда осы айнымалылардың корреляциясы туралы айтуға болады. Екі айнымалының корреляциясының болуы олардың арасындағы себеп-салдар тәуелділігі туралы ештеңе айтпайды, бірақ мұндай гипотезаны жасауға мүмкіндік береді. Корреляцияның болмауы айнымалылардың себеп-салдарлық байланысы туралы гипотезаны жоққа шығаруға мүмкіндік береді. Екі өлшем арасында корреляциялық байланыстың болуын бірнеше түсіндіру бар:
1) тікелей корреляциялық байланыс. Бір айнымалының деңгейі екіншісінің деңгейіне тікелей сәйкес келеді. Мысал ретінде ХИК Заңы: ақпаратты өңдеу жылдамдығы балама санынан Логарифмге пропорционал. Тағы бір мысал: жоғары жеке икемділік пен әлеуметтік көзқарастардың өзгеруіне бейімділіктің арақатынасы;
2) үшінші айнымалыға байланысты Корреляция. Екі айнымалы (А, C) бірбірімен зерттеу барысында өлшенбеген үшінші (B) арқылы байланысады. Өтпелі ереже бойынша, егер R (A, B) және R (B, C) болса, онда R (A, C). Мұндай корреляцияның мысалы: АҚШ психологтарының интеллектдеңгейінің табыс деңгейімен байланысы фактісі. Мұның бәрі қоғам құрылымында екені анық. Суретті жылдам көрсету кезінде тану жылдамдығы және субъектілердің сөздік қоры да оң өзара байланысты. Бұл корреляцияны анықтайтын жасырын айнымалы − бұл жалпы интеллект;
3) кездейсоқ корреляция ешқандай айнымалыға байланысты емес;
4) үлгінің гетерогенділігіне байланысты корреляция.
Біз зерттейтін үлгі екі біртекті топтан тұрады деп елестетіп көріңіз. Мысалы, біз анықтау байланысты ма тиесілігін еденге деңгейі экстраверсия. Жынысты «өлшеу» қиындық туғызбайды деп санаймыз, экстраверсияны Айзенк EТI-1 сауалнамасының көмегімен өлшейміз. Бізде екі топ бар: ерлер-математиктер және әйелдер-журналистер. Таңқаларлық емес, егер біз жыныстық қатынас пен экстраверсия-интроверсия деңгейі арасында сызықтық байланыс жасасақ: ерлердің көпшілігі интроверттер, әйелдердің көпшілігі экстроверттер болады [3, 4].