Корреляционное исследование и квазиэксперимент

Что показывает корреляционное исследование

Исследователь измеряет два или несколько признаков и проверяет, изменяются ли они согласованно. Например, можно сопоставить продолжительность подготовки и результат выполнения задания. При положительной связи большим значениям одного признака чаще соответствуют большие значения другого. При отрицательной связи направление противоположно. В отличие от эксперимента, исследователь не назначает участникам определённую продолжительность подготовки.¹

Коэффициент корреляции Пирсона r характеризует линейную связь и принимает значения от −1 до +1. Знак показывает направление, а абсолютная величина — тесноту именно линейной связи. Нулевое значение не исключает нелинейной зависимости. Ранговая корреляция применяется к порядку значений. Выбор коэффициента определяется свойствами данных и исследовательским вопросом.¹

Из связи подготовки и успешности возможны разные объяснения. Подготовка может помогать выполнить задание. Но человек, которому предмет даётся легче, может охотнее им заниматься. Наконец, оба показателя могут зависеть от третьего обстоятельства, например предшествующих знаний. Это рассуждение показывает, почему вычисление коэффициента ещё не позволяет выбрать причинную модель. Различать эмпирическую зависимость и её теоретическое объяснение необходимо на протяжении всего исследования.²

Зачем нужен квазиэксперимент

Случайно распределить людей по условиям удаётся не всегда. Исследователь может изучать уже введённую программу обучения или сравнивать существующие группы. Квазиэкспериментальный план позволяет организовать такую проверку, явно учитывая ограничения контроля. Отсутствие рандомизации относится к распределению по условиям, а не обязательно к способу набора выборки.¹

План с неэквивалентными группами сопоставляет группу, получившую воздействие, с группой сравнения. Предварительное измерение позволяет оценить исходные различия. Повторное измерение показывает изменения в обеих группах. Даже похожие начальные результаты не гарантируют одинаковой мотивации, состава или истории групп. Поэтому оценивают не только итоговую разницу, но и правдоподобие объяснений, связанных с этими обстоятельствами.¹

Прерванная временная серия включает несколько измерений до воздействия и несколько после него. Это помогает отличить изменение, совпавшее с вмешательством, от уже существовавшей тенденции. Однако одновременно могли произойти другие события. Дополнительная серия в группе без вмешательства усиливает проверку, если такая группа доступна. Обе схемы описаны в учебнике В. Н. Дружинина.¹

Как оценивать вывод

Для причинного объяснения нужно показать, что предполагаемая причина предшествовала результату, что показатели связаны и что основные конкурирующие объяснения проверены. В квазиэксперименте особенно внимательно рассматривают отбор участников, выбывание из исследования, естественные изменения во времени и влияние повторного тестирования. Статистическая значимость различия не устраняет эти угрозы сама по себе.^{1, 2}

Корреляционный план полезен для описания связей и прогноза. Квазиэксперимент выбирают, когда интересует воздействие, а полноценная рандомизация недоступна. Название плана сообщает о логике исследования, но качество вывода устанавливается по конкретной процедуре.^{1, 2}