| Существование даже очень большого коэффициента корреляции не гарантирует причинной связи |
| СУЩЕСТВОВАНИЕ НИЗКОГО КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ МЕЖДУ НЕКОТОРЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ НЕ ГАРАНТИРУЕТ ОТСУТСТВИЕ ПРИЧИННЫХ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ ЭТИМИ ПЕРЕМЕННЫМИ |
Если высокая корреляция не гарантирует наличия причинных связей, да и связей вообще, то и низкая корреляция не позволит нам отвергнуть гипотезу о наличие такой связи.
Существует по крайней мере две проблемы с низкой корреляцией:
1. Смешение. Низкий коэффициент корреляции может быть вызван действием некоторых неучтенных факторов.
2. Ограниченный интервал данных (truncated range). Чтобы вычислить имеющую смысл корреляцию, надо иметь достаточно большую разницу между значениями интересующей нас переменной; должно быть достаточное разнообразие в распределении чисел. Если этого нет, корреляция будет очень низкой.
3. Коэффициент корреляции - показатель линейной связи. Если связь между переменными нелинейная, то коэффициент корреляции будет низким.
| Еще одна проблема - неизвестное направление причинности |
ПРИЧИННЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
Это контролируемые эксперименты.
Рассмотрите философские проблемы причинности на занятиях по философии, так как они влияют на психологические эксперименты больше, чем мы думаем. Некоторые исследователи даже предлагают отказаться от этого термина (причина), как от ненужного. Почему это происходит? Потому что в экспериментальной психологии неизвестно, что нам удалось определить - причину или что другое.
Причина может быть довольно сложным множеством составляющих, каждая из которых может вызывать наблюдаемый эффект. Например, время. Предположим, мы изучаем зависимость времени, в течение которого подопытные изучают некое сообщение, и изменение отношения к сообщению. Предположим, что мы меняем время и обнаруживаем, что с увеличением времени отношение к сообщению меняется. Можем ли мы сказать, что время вызвало изменение в отношении? С одной стороны, это кажется разумным. Но может быть, что это какой-то психологический процесс вызывает изменения отношения. Например, если мы кинули велик на улице на зиму, а он заржавел, то мы не скажем, что это время вызвало ржавчину.
Поэтому иногда говорят, что эксперименты - это только контролируемые корреляции, так как изменяемая переменная состоит на самом деле из нескольких смешанных частей.
Однако эксперименты позволяют нам определить направление отношений. В этом их преимущество по сравнению с корреляционными исследованиями. Эксперименты также показывают, что причина по крайней мере включена в независимую переменную, а не является каким-либо третьим фактором. Поэтому эксперименты могут быть внутренне валидны.