О НЕКОТОРЫХ МЕТОДИЧЕСКИХ АСПЕКТАХ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА
Ключевые слова:
: индивидуальность, корреляционный анализ, нелинейные зависимости, коррекция корреляции для ограниченного диапазона, множественные сравнения.
Аннотация
В российской психологии активно изучается индивидуальность человека, представленная на многих уровнях организации (от биологических до социальных). При этом зачастую используется корреляционный дизайн, позволяющий обнаружить связи между разноуровневыми свойствами индивидуальности. В публикации рассмотрены некоторые методические аспекты проведения корреляционного анализа, обсуждаются проблемы и возможные пути их решения. В частности, затронута проблема нелинейных зависимостей (параболической, гиперболической и т. п.), которые не обнаруживаются обычными корреляционными методами, однако могут быть выявлены с помощью методов нелинейных корреляций (расчет индекса корреляции, корреляционного отношения, максимального информационного коэффициента, корреляции дистанций, максимальной корреляции, метода «частных моментов» и т. п.). Обсуждается требование обязательности визуализации выявляемой взаимосвязи переменных (диаграммы рассеяния), позволяющее обнаружить скрытую структуру в данных, например, наличие подгрупп в выборке. Особое внимание уделено известной, но практически не рассматриваемой в отечественной психологии т. н. коррекции корреляции для ограниченного диапазона и связанным с этим трудностям. Показано, что изучение многочисленных попарных корреляций между разноуровневыми свойствами индивидуальности требует поправки на множественные сравнения, которая зачастую не проводится исследователями, создавая предпосылки для ложных выводов по результатам исследований. Обособленно рассматривается вопрос о робастных статистических методах исследования, в частности, о перестановочных тестах и бутстрепе, которые сочетают в себе устойчивость к помехам и высокую мощность. В заключение приводится обсуждение проблемы полноты представления результатов исследования и мнение о современных дискуссиях об уровне значимости, величине эффекта и доверительных интервалах, воспроизводимости психологических исследований и метааналитическом подходе. Представлен вывод об отсутствии в настоящее время однозначного решения проблемы проверки нулевой гипотезы (NHST) на фоне существенной критики роли уровня значимости и предлагаемых ему на смену интервальных оценок и величины эффекта. В качестве одного из выходов в сложившейся ситуации предложено представлять наиболее полную информацию о результатах исследования, включая указание на точный уровень значимости, величин доверительных интервалов, эффекта и т. п., которые в дальнейшем могут быть использованы в метаанализе, позволяя перейти к новому уровню научного обобщения.Скачивания
Данные скачивания пока не доступны.
Литература
1. Ананьев, Б.Г. Человек как предмет познания / Б.Г. Ананьев. – СПб.: Питер,
2001. – 288 с.
2. Гржибовский, А.М. Корреляционный анализ данных с использованием программного обеспечения Statistica и SPSS / А.М. Гржибовский, С.В. Иванов, М.А. Горбатова // Наука и Здравоохранение. – 2017. – № 1. – С. 7–36.
3. Кабаков, Р.И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R / Р.И. Кабаков. – М.: ДМК Пресс, 2016. – 588 с.
4. Калугин, А.Ю. Использование нейронных сетей в психологических исследованиях / А.Ю. Калугин // Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века: сб. ст. по материалам Третьей всерос. науч.-практ. конф. (г. Пермь, 16–18 мая 2018 г.). – Пермь:
ПГНИУ, 2018а. – С. 144–148.
5. Калугин, А.Ю. История и перспективы исследования интегральной индивидуальности в рамках системного подхода / А.Ю. Калугин // Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. – 2018б. – Вып. 2. – С. 252–263. DOI: 10.17072/20787898/2018-2-252-263.
6. Калугин, А.Ю. Ценностная направленность личности как выражение смыслообразующей активности: структура, динамика и функции в структуре интегральной индивидуальности (на материале студенчества): дис. … канд. психол. наук / А.Ю. Калугин: – Пермь, 2015. – 179 с.
7. Корнеев, А.А. Критика методологии проверки нулевой гипотезы: ограничения и возможные пути выхода. Ч. I / А.А. Корнеев, Е.И. Рассказова, А.Н. Кричевец, А.Я. Койфман // Психологические исследования. – 2016. – Т. 9, № 45. – С. 1. – URL: http:// psystudy.ru/ index.php/num/2016v9n45/1231-korneev45.html (дата обращения: 02.09.2018).
8. Корнилов, С.А. Мета-аналитические исследования в психологии / С.А. Корнилов, Т.В. Корнилова // Психологический журнал. – 2010. – Т. 31, № 6. – С. 5–17.
9. Корнилова, Т.В. Основные тренды в развитии методов психологических исследований / Т.В. Корнилова // Экспериментальная психология в России: традиции и перспективы / под ред. В.А. Барабанщикова. – М.: Издво «Институт психологии РАН», 2010. –
С. 42–46.
10. Мелас, В.Б. Численное сравнение перестановочных и классических методов проверки статистических гипотез / В.Б. Мелас, Д.И. Сальников, А.О. Гудулина // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 1. Математика. Механика. Астрономия. –
2016. – Т. 3(61), Вып. 3. – С. 415–423. DOI:
10.21638/11701/spbu01.2016.309.
11. Мерлин, В.С. Очерк теории интегрального исследования индивидуальности / В.С. Мерлин. – М.: Педагогика, 1986. – 256 с.
12. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. – СПб.: Речь, 2008. – 392 с.
13. Русалов, В.М. Темперамент в структуре индивидуальности человека: Дифференциально-психофизиологические и психологические исследования / В.М. Русалов. – М.: Институт психологии РАН, 2012. – 528 с.
14. Сивуха, С.В. О реформе статистического вывода в психологии / С.В. Сивуха, А.А. Козяк // Психология. Журнал Высшей школы экономики. – 2009. – Т. 6, № 4. – С. 66–86.
15. Ферстер, Э. Методы корреляционного и регрессионного анализа / Э. Ферстер, Б. Ренц. – М.: Финансы и статистика,
1983. – 304 с.
16. Шитиков, В.К. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R / В.К. Шитиков, Г.С. Розенберг. – Тольятти: Кассандра, 2013. – 314 с.
17. Breiman, L. Estimating optimal transformations for multiple regression and correlation / L. Breiman, J.H. Friedman // Journal of the American statistical Association. – 1985. – Vol. 80(391). – P. 580–598.
18. Bretz, F. Multiple comparisons using R / F. Bretz, T. Hothorn, P. Westfall. – Boca Raton: Chapman & Hall/CRC Press, 2010. – 205 p.
19. Cohen, J. The earth is round (p < .05) / J. Cohen // American Psychologist. – 1994. – Vol. 49(12). – P. 997–1003. DOI: 10.1037/0003066X.49.12.997.
20. Cumming, G. The new statistics: why and how / G. Cumming // Psychological
Science. – 2014. – Vol. 25(1). – P. 7–29.
21. Cumming, G. Understanding the new statistics: effect sizes, confidence intervals, and meta-analysis / G. Cumming. – New York: Routledge, 2012. – 519 p.
22. Deebani, W. Ensemble Correlation Coefficient / W. Deebani, N.N. Kachouie // ISAIM. – 2018. – URL: http://isaim2018. cs.virginia.edu/papers/ISAIM2018_Deebani_ Kachouie.pdf (дата обращения: 25.09.2018)
23. Hunter, J.E. Methods of meta-analysis: Correcting error and bias in research findings. 2nd ed / J.E. Hunter, F.L. Schmidt. – Thousand Oaks: Sage Publications, 2004. – 582 p.
24. Kline, R.B. Beyond significance testing: statistics reform in the behavioral sciences / R.B. Kline. – Washington: American Psychological Association, 2013. – 350 p.
25. McAdams, D.P. A new Big Five: Fundamental principles for an integrative science of personality / D.P. McAdams, J.L. Pals // American Psychologist. – 2006. – Vol. 61(3). – P. 204–217.
26. McCrae, R.R. The five-factor theory of personality / R.R. McCrae, Jr.P.T. Costa // Handbook of personality: Theory and research. 3rd ed. / Eds.: O.P. John, R.W. Robins, L.A. Pervin. – Guilford Press: New York, NY, USA, 2008. – P. 159–181.
27. Open Science Collaboration. Estimating the reproducibility of psychological science // Science. – 2015. – Vol. 349(6251). – P. 943. DOI: 10.1126/science.aac4716.
28. Publication Manual of the American Psychological Association. 6th ed. – Washington, DC: American Psychological Association,
2010. – 272 p.
29. Reshef, D.N. Detecting novel associations in large data sets / D.N. Reshef, Y.A. Reshef, H.K. Finucane et al. // Science. – 2011. –
Vol. 334(6062). – P. 1518–1524. DOI:
10.1126/science.1205438
30. Revelle, W. An introduction to psychometric theory with applications in R / W. Revelle. – URL: http://www.personality-project. org/r/book/chapter4.pdf (дата обращения:
26.07.2018)
31. Szekely, G.J. Measuring and testing dependence by correlation of distances / G.J. Szekely, M.L. Rizzo, N.K. Bakirov // The annals of statistics. – 2007. – Vol. 35(6). – P. 2769–2794.
32. Tellez, A. Effect size, confidence intervals and statistical power in psychological research / A. Tellez, C.H. Garcia, V. CorralVerdugo // Psychology in Russia: State of the Art. – 2015. – Vol. 8(3). – P. 27–46.
33. Tran, D.M. Robustness of two formulas to correct Pearson correlation for restriction of range: Dissertation / D.M. Tran. – Atlanta: Georgia State University, 2011. – URL: http://scholarworks.gsu.edu/eps_diss/84 (дата обращения: 15.06.2018)
34. Viole, F. Deriving nonlinear correlation coefficients from partial moments / F. Viole, D.N. Nawrocki // SSRN Electronic Journal (September 18, 2012). DOI: 10.2139/ssrn.2148522.
2001. – 288 с.
2. Гржибовский, А.М. Корреляционный анализ данных с использованием программного обеспечения Statistica и SPSS / А.М. Гржибовский, С.В. Иванов, М.А. Горбатова // Наука и Здравоохранение. – 2017. – № 1. – С. 7–36.
3. Кабаков, Р.И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R / Р.И. Кабаков. – М.: ДМК Пресс, 2016. – 588 с.
4. Калугин, А.Ю. Использование нейронных сетей в психологических исследованиях / А.Ю. Калугин // Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века: сб. ст. по материалам Третьей всерос. науч.-практ. конф. (г. Пермь, 16–18 мая 2018 г.). – Пермь:
ПГНИУ, 2018а. – С. 144–148.
5. Калугин, А.Ю. История и перспективы исследования интегральной индивидуальности в рамках системного подхода / А.Ю. Калугин // Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. – 2018б. – Вып. 2. – С. 252–263. DOI: 10.17072/20787898/2018-2-252-263.
6. Калугин, А.Ю. Ценностная направленность личности как выражение смыслообразующей активности: структура, динамика и функции в структуре интегральной индивидуальности (на материале студенчества): дис. … канд. психол. наук / А.Ю. Калугин: – Пермь, 2015. – 179 с.
7. Корнеев, А.А. Критика методологии проверки нулевой гипотезы: ограничения и возможные пути выхода. Ч. I / А.А. Корнеев, Е.И. Рассказова, А.Н. Кричевец, А.Я. Койфман // Психологические исследования. – 2016. – Т. 9, № 45. – С. 1. – URL: http:// psystudy.ru/ index.php/num/2016v9n45/1231-korneev45.html (дата обращения: 02.09.2018).
8. Корнилов, С.А. Мета-аналитические исследования в психологии / С.А. Корнилов, Т.В. Корнилова // Психологический журнал. – 2010. – Т. 31, № 6. – С. 5–17.
9. Корнилова, Т.В. Основные тренды в развитии методов психологических исследований / Т.В. Корнилова // Экспериментальная психология в России: традиции и перспективы / под ред. В.А. Барабанщикова. – М.: Издво «Институт психологии РАН», 2010. –
С. 42–46.
10. Мелас, В.Б. Численное сравнение перестановочных и классических методов проверки статистических гипотез / В.Б. Мелас, Д.И. Сальников, А.О. Гудулина // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 1. Математика. Механика. Астрономия. –
2016. – Т. 3(61), Вып. 3. – С. 415–423. DOI:
10.21638/11701/spbu01.2016.309.
11. Мерлин, В.С. Очерк теории интегрального исследования индивидуальности / В.С. Мерлин. – М.: Педагогика, 1986. – 256 с.
12. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. – СПб.: Речь, 2008. – 392 с.
13. Русалов, В.М. Темперамент в структуре индивидуальности человека: Дифференциально-психофизиологические и психологические исследования / В.М. Русалов. – М.: Институт психологии РАН, 2012. – 528 с.
14. Сивуха, С.В. О реформе статистического вывода в психологии / С.В. Сивуха, А.А. Козяк // Психология. Журнал Высшей школы экономики. – 2009. – Т. 6, № 4. – С. 66–86.
15. Ферстер, Э. Методы корреляционного и регрессионного анализа / Э. Ферстер, Б. Ренц. – М.: Финансы и статистика,
1983. – 304 с.
16. Шитиков, В.К. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R / В.К. Шитиков, Г.С. Розенберг. – Тольятти: Кассандра, 2013. – 314 с.
17. Breiman, L. Estimating optimal transformations for multiple regression and correlation / L. Breiman, J.H. Friedman // Journal of the American statistical Association. – 1985. – Vol. 80(391). – P. 580–598.
18. Bretz, F. Multiple comparisons using R / F. Bretz, T. Hothorn, P. Westfall. – Boca Raton: Chapman & Hall/CRC Press, 2010. – 205 p.
19. Cohen, J. The earth is round (p < .05) / J. Cohen // American Psychologist. – 1994. – Vol. 49(12). – P. 997–1003. DOI: 10.1037/0003066X.49.12.997.
20. Cumming, G. The new statistics: why and how / G. Cumming // Psychological
Science. – 2014. – Vol. 25(1). – P. 7–29.
21. Cumming, G. Understanding the new statistics: effect sizes, confidence intervals, and meta-analysis / G. Cumming. – New York: Routledge, 2012. – 519 p.
22. Deebani, W. Ensemble Correlation Coefficient / W. Deebani, N.N. Kachouie // ISAIM. – 2018. – URL: http://isaim2018. cs.virginia.edu/papers/ISAIM2018_Deebani_ Kachouie.pdf (дата обращения: 25.09.2018)
23. Hunter, J.E. Methods of meta-analysis: Correcting error and bias in research findings. 2nd ed / J.E. Hunter, F.L. Schmidt. – Thousand Oaks: Sage Publications, 2004. – 582 p.
24. Kline, R.B. Beyond significance testing: statistics reform in the behavioral sciences / R.B. Kline. – Washington: American Psychological Association, 2013. – 350 p.
25. McAdams, D.P. A new Big Five: Fundamental principles for an integrative science of personality / D.P. McAdams, J.L. Pals // American Psychologist. – 2006. – Vol. 61(3). – P. 204–217.
26. McCrae, R.R. The five-factor theory of personality / R.R. McCrae, Jr.P.T. Costa // Handbook of personality: Theory and research. 3rd ed. / Eds.: O.P. John, R.W. Robins, L.A. Pervin. – Guilford Press: New York, NY, USA, 2008. – P. 159–181.
27. Open Science Collaboration. Estimating the reproducibility of psychological science // Science. – 2015. – Vol. 349(6251). – P. 943. DOI: 10.1126/science.aac4716.
28. Publication Manual of the American Psychological Association. 6th ed. – Washington, DC: American Psychological Association,
2010. – 272 p.
29. Reshef, D.N. Detecting novel associations in large data sets / D.N. Reshef, Y.A. Reshef, H.K. Finucane et al. // Science. – 2011. –
Vol. 334(6062). – P. 1518–1524. DOI:
10.1126/science.1205438
30. Revelle, W. An introduction to psychometric theory with applications in R / W. Revelle. – URL: http://www.personality-project. org/r/book/chapter4.pdf (дата обращения:
26.07.2018)
31. Szekely, G.J. Measuring and testing dependence by correlation of distances / G.J. Szekely, M.L. Rizzo, N.K. Bakirov // The annals of statistics. – 2007. – Vol. 35(6). – P. 2769–2794.
32. Tellez, A. Effect size, confidence intervals and statistical power in psychological research / A. Tellez, C.H. Garcia, V. CorralVerdugo // Psychology in Russia: State of the Art. – 2015. – Vol. 8(3). – P. 27–46.
33. Tran, D.M. Robustness of two formulas to correct Pearson correlation for restriction of range: Dissertation / D.M. Tran. – Atlanta: Georgia State University, 2011. – URL: http://scholarworks.gsu.edu/eps_diss/84 (дата обращения: 15.06.2018)
34. Viole, F. Deriving nonlinear correlation coefficients from partial moments / F. Viole, D.N. Nawrocki // SSRN Electronic Journal (September 18, 2012). DOI: 10.2139/ssrn.2148522.
References
Опубликован
2019-07-15
Как цитировать
Калугин, А. (2019). О НЕКОТОРЫХ МЕТОДИЧЕСКИХ АСПЕКТАХ ИССЛЕДОВАНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА. Психология. Психофизиология, 12(2), 29-40. https://doi.org/10.14529/jpps190203
Выпуск
Раздел
Психодиагностика
Copyright (c) 2019 Психология. Психофизиология
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
