294
psixologlari tomonidan aniqlangan intellekt va daromod darajalari o‘rtasidagi bog`liqlik misol
bo‘la oladi. Agar shunday tadqiqot hozirgi zamon Rossiyasida o‘tkazilganda
natijalar
boshqacharoq ko‘rinish kasb etardi. Bundan ko‘rinadiki hamma gap jamiyatning tuzilishida.
Sinaluvchilarning lug`at boyligi va ko‘rsatilayotgan rasmlar tezligi ham korrelyatsiyalanmoqda.
Bu korrelyatsiyani asoslayotgan yashirin o‘zgaruvchi umumiy intellekt hisoblanadi.
3.
Hech narsa bilan asoslanmagan tasodifiy korrelyatsiya.
4.
Tanlanmaning turliligi bilan asoslangan korrelyatsiya. Tasavvur qiling, biz tatqiq
qilishimiz kerak bo‘lgan tanlanma ikki o‘xshash guruhlardan iborat. Masalan, biz jinsning
ekstrovertlikka bog`liqlik darajasini o‘rganmoqchimiz. Ma`lumki, jinsni ―o‘lchash‖ qiyinchilik
tug`dirmaydi, ekstrovertlikni esa Ayzenkning ETI-1 testi yordamida tekshiramiz.
Bizda ikki
guruh bor: matematik-erkaklar va jurnalist-ayollar. Agar biz ekstrovertlik darajasi va jins
o‘rtasida bog`liqlikni: ko‘pchilik erkaklar – introvert, ayollar esa – ekstrovert; aniqlasak, bu
ajablanarli hol bo‘lmaydi.
Korrelyatsion aloqalarni o‘ziga xosligiga qarab turlarga ajratadilar. Agar bir o‘zgaruvchi
darajasining oshishi ikkinchisining ham o‘sishi bilan birgalikda
kuzatilsa unda bu ijobiy
korrelyatsiya. SHaxsiy bezovtalik qanchalik yuqori bo‘lsa, oshqozon yarasi kasalligi bilan
kasallanib qolish ehtimoli ham shunchalik yuqori. Tovushning balandlashishi uni toninig ham
oshishiga olib keladi. Agar bitta o‘zgaruvchining o‘sishi ikkinchisining kamayishiga sabab
bo‘lsa u holda bu salbiy korrelyatsiya. Zayonts ma`lumotlariga qaraganda oilada bola sonining
ortishi ularning intellekt darajasining pasayishiga olib kelar ekan. Mavjudot qanchalik qo‘rqoq
bo‘lsa, guruhda liderlikni egallashi ehtimoli ham shunchalik past bo‘ladi.
Agar o‘zgaruvchilar o‘rtasida hech qanday aloqa bo‘lmasa unda bu nulevoy korrelyatsiya
bo‘ladi.Psixologiyada bir tekis (ijobiy yoki salbiy) aloqalarga misollar yo‘q. Ko‘pchilik aloqalar
– notekis. Notekis bog`liqlikning klassik misoli bu - Yerks-Dodson qonuni: yosh motivatsiyalari
o‘rgatish
effektini oshiradi, keyin samaradorlikning tushishi kuzatiladi (―peremotivatsiya‖
effekti). Boshqa misol sifatida ma`lum narsaga erishish motivi hamda qiyinchiliklarni tanlash
o‘rtasidagi aloqani keltirish mumkin. Omadga motivatsiyalangan shaxslar o‘rtacha
qiyinchilikdagi vazifalarni afzal ko‘radilar – qiyinchiliklar shkalasi bo‘yicha tanlovlar chastotasi
qo‘ng`iroqcha sifat diagrammada beriladi.
Tekis korrelyatsiyalarning matematik nazariyasini Pirson yaratgan. Nazariyaning asosini
o‘zining matematik statistika fani darsliklarida bergan. Eslatib o‘tamiz, Pirsonning tekis
korrelyatsiya koeffitsienti r -1 dan +1 gacha oraliqda joylashadi. U quyidagi yo‘l bilan hisoblab
topiladi:
r=∑(X-X,) (Y-Y,)/∑(X-X,)² ∑(Y-Y,)²
Korrelyatsiya koeffitsientining ahamiyati qabul qilingan ahamiyati va tanlanmaning kattaligiga
bog`liq. Korrelyatsiya koeffitsienti qanchalik katta bo‘lsa o‘zgaruvchilar orasidagi munosabat
to‘g`ri korrelyatsiyaga shunchalik yaqin bo‘ladi.
Korrelyatsion tatqiqotlarni rejalashtirish.
Korrelyatsion tatqiqot rejasi kvazieksperimental rejalarning mustaqil o‘zgaruvchining
nomustaqil o‘zgaruvchilarga ta`siri bo‘lmagan vaqtdagi bir turi hisoblanadi.
Boshqacha
aytganda: tadqiq qilinayotgan guruhlarga o‘zaro ekvivalent sharoitlarda bo‘lishlari zarur.
Korrelyatsion tadqiqot vaqtida barcha o‘lchanayotgan o‘zgaruvchilar – nomustaqil
o‘zgaruvchilar hisoblanadi. Bu bog`liqlikni aniqlovchi faktor o‘zgaruvchilarning biri yoki
o‘lchanmagan, yashirin o‘zgaruvchi bo‘ladi.
Korrelyatsion tadqiqot R sinaluvchilar guruhida bir-biridan mustaqil tarzda olib boriladigan bir
necha seriyalarga bo‘linadi. Korrelyatsion tadqiqotning oddiy va qiyosiy turlari mavjud. Birinchi
holatda sinaluvchilar guruhi bir xil. Ikkinchi holatda bir necha randolizatsiyalangan, ma`lum
xususiyatlariga ko‘ra bir-birigan farqlanadigan guruhlar bilan ishlaymiz. Umumiy holda
yuqoridagidek tadqiqotlar quyidagi matritsa bilan belgilanadi: RxO (sinaluvchilar x o‘lchashlar).
Uning natijasi korrelyatsiyalar matritsasi hisoblanadi. Natijalar qayta ishlanmasini faol
matritsa
295
qatorlari yoki ustunlarini solishtirib olib borish mumkin. Qatorlarni o‘zaro korrelyatsiyalab biz
sinaluvchilarni o‘zaro solishtiramiz; korrelyatsiya esa o‘xshashlik koeffitsienti – insonlarning
o‘zaro farqlari deb taxlil qilinadi. Tabiiyki R – korrelyatsiyalarni ma`lumotlar Z yordamida bitta
shkalaga keltirilgan bo‘lsada aniqlash mumkin.
Z=X,-X/σ
Ustunlarni o‘zaro korrelyatsiyalab biz, o‘lchanayotgan o‘zgaruvchilar orasidagi statistik aloqa
mavjudligi haqidagi gipotezamizni tekshiramiz. Bu holatda ular o‘lchami hech qanday ahamiyat
kasb etmaydi.
Bunday tatqiqot strukturali deb nomlanadi, chunki oxirgi natijada biz o‘lchangan
o‘zgaruvchilar matritsasi korrelyatsiyasiga ega bo‘lamiz, bu esa o‘z o‘rnida ular orasidagi aloqa
strukturasini aniqlab beradi.
Longityut tadqiqot rejasi o‘zida ma`lum vaqt oralig`ida o‘lchangan bir yoki bir necha
o‘zgaruvchilarning alohida seriyalarini mujassamlashtiradi. Longityut tadqiqot – korrelyatsion va
kvazieksperimental tadqiqot orasidagi oraliq variant bo‘lib,
vaqt tadqiqotchi tomonidan
nomustaqil o‘zgaruvchilarning bog`ligini belgilovchi mustaqil ko‘rsatkich sifatida taxlil qilinadi
(masalan shaxsiy xususiyatlar).
Korrelyatsion tadqiqotning to‘liq rejasi chegaralari ―sinaluvchilar‖, ―operatsiya‖, ―vaqtincha
bosqich‖ deb belgilanuvchi Rx Ox R paralipipidlarini o‘z ichiga oladi.
Tadqiqot natijalarini turlicha analiz qilish mumkin. R va O – korrelyatsiyalarni aniqlash bilan
bir qatorda ikki xil korrelyatsiyani – ikki o‘zgaruvchining uchinchisi bilan aloqasini hisoblash
yo‘li bilan turli vaqt oralig`ida olingan R x O matritsalarini qiyoslash imkoni ham paydo bo‘ladi.
Huddi shu holat R x T va T x O matritsalariga ham tegishli.
Lekin ko‘pincha tadqiqotchilar boshqa turdagi hisob-kitobdan foydalanadilar, ular R x T
matritsasini analiz qilib, o‘zgaruvchilarni vaqtda o‘zgarish gipotezasini tekshiradilar.
Korrelyatsion tadqiqotning asosiy turlarini ko‘rib chiqamiz.
Do'stlaringiz bilan baham: