Учебное пособие Слепко Ю. Н., Ледовская Т. В

Шаг 1 
Наведите курсор мыши на график и дважды щелкните по нему левой кнопкой мыши. 
Шаг 2 
В открытом меню Редактор диаграмм (рис. 41) выберите на панели инструментов 
команду Добавить линию интерполяции. 
 
Шаг 3 
В открытом меню Свойства (рис. 42) выберите тип Линии интерполяции Сплайн, 
нажмите Применить и Закрыть. Закройте окно Редактор диаграмм. 
Рис. 41. Меню Редактор диаграмм 
Рис. 42. Меню Свойства 
ОПИСАНИЕ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ 
 
3) В открытом окне Вывод линейный график для переменных доброта (ось Y) и беспечность (ось X) 
дополнился полиномиальной линией тренда (рис. 43). 

---

103 
Рис. 43. Линейный график с полиномиальной линией тренда 
Если на диаграмме рассеивания (рис. 38) и простом линейном графике (рис. 40) мы могли только 
предполагать характер связи переменных доброта и беспечность, то линия тренда отчетливо 
указывает на нелинейный положительный характер связи. 
Преимущества. 
1) Характер связи: линейный график с дополнением его линией тренда позволяет дать однозначный 
ответ на характер связи между переменными. 
2) Тип коэффициента корреляции: так как мы получаем визуальное представление о характере связи, 
то можем принимать решение о выборе типа коэффициента корреляции (r-Пирсона или r-Спирмена). 
В нашем примере связь не является линейной, поэтому наиболее правильным будет использование 
коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Следует отметить, что даже в случае 
нормальности распределения значений переменных и достаточного объема выборки на основании 
линии тренда мы принимаем решение о выборе именно коэффициента ранговой, а не линейной 
корреляции. 
Недостатки. 
1) Экономичность: построение линейного графика и дополнение его линией тренда адекватно на 
этапе предварительного анализа данных и выбора метода анализа. В случае же представления 
результатов корреляционного анализа сопровождение каждой корреляции линейным графиком 
займет достаточно много места и времени. Поэтому линейный график не желательно представлять в 
презентационных материалах. 
2) Уровень значимости корреляции: линейный график, как и диаграмма рассеивания, отражает 
только силу связи между переменными. Уровень значимости связи можно выяснить, используя 
только числовое обозначение корреляции. 
Вывод. 
1) Линейный график позволяет исследователю повысить надежность и достоверность результатов 
корреляционного анализа. Он должен использоваться на этапе подготовки данных к анализу, тогда 
как в самом процессе анализа целесообразно использовать числовое обозначение корреляции. 
2) Важно понимать, что использование рассмотренных способов представления результатов 
корреляции двух переменных не взаимоисключает друг друга. Часто исследователи, экономя время, 
избегают необходимости проверки распределения значений не только на нормальность, но и на 
характер связи. Учитывая, что в психологии связи переменных часто носят нелинейный характер, 
повысить надежность результата можно, только используя диаграмму рассеивания и линейный 
график с линией тренда. 
3) В тех случаях, когда линейный график и тренд указывают на сильную нелинейность связи, 
исследователю нужно отказаться от использования корреляционного анализа и перейти к 
использованию других методов (регрессионный, кластерный, факторный анализ и др.).