Introducere în Psihologie

cercetare corelațională

corelația înseamnă că există o relație între două sau mai multe variabile (cum ar fi consumul de înghețată și criminalitatea), dar această relație nu implică neapărat cauză și efect. Când două variabile sunt corelate, înseamnă pur și simplu că, pe măsură ce o variabilă se schimbă, la fel și cealaltă. Putem măsura corelația calculând o statistică cunoscută sub numele de coeficient de corelație. Un coeficient de corelație este un număr de la -1 la +1 care indică puterea și direcția relației dintre variabile. Coeficientul de corelație este de obicei reprezentat de litera r.

porțiunea numerică a coeficientului de corelație indică puterea relației. Cu cât numărul este mai aproape de 1 (fie el negativ sau pozitiv), cu atât variabilele sunt mai puternic legate și modificările mai previzibile ale unei variabile vor fi pe măsură ce cealaltă variabilă se schimbă. Cu cât numărul este mai aproape de zero, cu atât relația este mai slabă și cu atât relațiile dintre variabile devin mai puțin previzibile. De exemplu, un coeficient de corelație de 0,9 indică o relație mult mai puternică decât un coeficient de corelație de 0,3. Dacă variabilele nu sunt deloc legate între ele, coeficientul de corelație este 0. Exemplul de mai sus despre înghețată și criminalitate este un exemplu de două variabile la care ne-am putea aștepta să nu aibă nicio relație între ele.

semnul—pozitiv sau negativ—al coeficientului de corelație indică direcția relației (Figura 1). O corelație pozitivă înseamnă că variabilele se mișcă în aceeași direcție. Altfel spus, Înseamnă că pe măsură ce o variabilă crește, la fel și cealaltă, și invers, atunci când o variabilă scade, la fel și cealaltă. O corelație negativă înseamnă că variabilele se mișcă în direcții opuse. Dacă două variabile sunt corelate negativ, o scădere a unei variabile este asociată cu o creștere a celeilalte și invers.

exemplul înghețatei și al ratei criminalității este o corelație pozitivă, deoarece ambele variabile cresc atunci când temperaturile sunt mai calde. Alte exemple de corelații pozitive sunt relația dintre înălțimea și greutatea unui individ sau relația dintre vârsta unei persoane și numărul de riduri. S-ar putea aștepta să existe o corelație negativă între oboseala cuiva în timpul zilei și numărul de ore în care a dormit în noaptea precedentă: cantitatea de somn scade pe măsură ce sentimentele de oboseală cresc. Într-un exemplu din lumea reală de corelație negativă, cercetătorii studenți de la Universitatea din Minnesota au găsit o corelație negativă slabă (r = -0,29) între numărul mediu de zile pe săptămână în care studenții au dormit mai puțin de 5 ore și GPA (Lowry, Dean, & Manders, 2010). Rețineți că o corelație negativă nu este aceeași cu nicio corelație. De exemplu, probabil că nu am găsi nicio corelație între orele de somn și dimensiunea pantofilor.așa cum am menționat mai devreme, corelațiile au valoare predictivă. Imaginați-vă că sunteți în comitetul de admitere al unei universități majore. Vă confruntați cu un număr mare de cereri, dar puteți găzdui doar un mic procent din grupul de solicitanți. Cum ați putea decide cine ar trebui admis? S-ar putea să încercați să corelați GPA-ul actual al studenților cu scorurile lor la teste standardizate, cum ar fi SAT sau ACT. Observând care corelații au fost cele mai puternice pentru studenții dvs. actuali, puteți utiliza aceste informații pentru a prezice succesul relativ al acelor studenți care au solicitat admiterea în universitate.

Figura 1. Scatterplots sunt o vedere grafică a puterii și direcția de corelații. Cu cât corelația este mai puternică, cu atât punctele de date sunt mai apropiate de o linie dreaptă. În aceste exemple, vedem că există (a) o corelație pozitivă între greutate și înălțime, (b) o corelație negativă între oboseală și orele de somn și (c) nicio corelație între dimensiunea pantofului și orele de somn.

corelația nu indică cauzalitatea

cercetarea corelațională este utilă pentru că ne permite pentru a descoperi puterea și direcția relațiilor care există între două variabile. Cu toate acestea, corelația este limitată, deoarece stabilirea existenței unei relații ne spune puțin despre cauză și efect. În timp ce variabilele sunt uneori corelate pentru că una o provoacă pe cealaltă, ar putea fi și faptul că un alt factor, o variabilă confuză, provoacă de fapt mișcarea sistematică a variabilelor noastre de interes. În exemplul de înghețată/rata criminalității menționat anterior, temperatura este o variabilă confuză care ar putea explica relația dintre cele două variabile.

chiar și atunci când nu putem indica clar variabile confuze, nu ar trebui să presupunem că o corelație între două variabile implică faptul că o variabilă provoacă modificări în alta. Acest lucru poate fi frustrant atunci când o relație cauză-efect pare clară și intuitivă. Gândiți-vă la discuția noastră despre cercetarea făcută de Societatea Americană de Cancer și despre modul în care proiectele lor de cercetare au fost unele dintre primele demonstrații ale legăturii dintre fumat și cancer. Pare rezonabil să presupunem că fumatul provoacă cancer, dar dacă ne-am limita la cercetarea corelațională, ne-am depăși limitele făcând această presupunere.

Din păcate, oamenii fac în mod eronat afirmații de cauzalitate ca o funcție a corelațiilor tot timpul. Astfel de afirmații sunt deosebit de frecvente în reclame și știri. De exemplu, cercetările recente au descoperit că persoanele care mănâncă cereale în mod regulat obțin greutăți mai sănătoase decât cele care mănâncă rar cereale (Frantzen, Trevi Inktico, Echon, Garcia-Dominic, & DiMarco, 2013; Barton și colab., 2005). Ghici cum companiile de cereale raportează această constatare. Consumul de cereale determină într-adevăr o persoană să mențină o greutate sănătoasă sau există alte explicații posibile, cum ar fi, cineva cu o greutate sănătoasă este mai probabil să mănânce în mod regulat un mic dejun sănătos decât cineva care este obez sau cineva care evită mesele în încercarea de a dieta (Figura 2)? În timp ce cercetarea corelațională este de neprețuit în identificarea relațiilor dintre variabile, o limitare majoră este incapacitatea de a stabili cauzalitatea. Psihologii doresc să facă declarații despre cauză și efect, dar singura modalitate de a face acest lucru este să efectueze un experiment pentru a răspunde la o întrebare de cercetare. Următoarea secțiune descrie modul în care experimentele științifice încorporează metode care elimină sau controlează explicații alternative, care permit cercetătorilor să exploreze modul în care schimbările dintr-o variabilă provoacă modificări într-o altă variabilă.

Figura 2. Consumul de cereale determină într-adevăr pe cineva să aibă o greutate sănătoasă? (credit: Tim Skillern)

corelații iluzorii

tentația de a face declarații eronate cauză-efect bazate pe cercetări corelaționale nu este singura modalitate prin care tindem să interpretăm greșit datele. De asemenea, avem tendința de a face greșeala corelațiilor iluzorii, în special cu observațiile nesistematice. Corelațiile iluzorii sau corelațiile false apar atunci când oamenii cred că există relații între două lucruri atunci când nu există o astfel de relație. O corelație iluzorie binecunoscută este presupusul efect pe care fazele lunii îl au asupra comportamentului uman. Mulți oameni afirmă cu pasiune că comportamentul uman este afectat de Faza lunii și, în mod specific, că oamenii acționează ciudat atunci când Luna este plină (Figura 3).

Figura 3. Mulți oameni cred că o lună plină îi face pe oameni să se comporte ciudat. (credit: Cory Zanker)

nu se poate nega faptul că luna exercită o influență puternică asupra planetei noastre. Refluxul și fluxul mareelor oceanului sunt strâns legate de forțele gravitaționale ale lunii. Mulți oameni cred, prin urmare, că este logic că suntem afectați și de lună. La urma urmei, corpurile noastre sunt în mare parte formate din apă. O meta-analiză a aproape 40 de studii a demonstrat în mod constant că relația dintre Lună și comportamentul nostru nu există (Rotton & Kelly, 1985). În timp ce putem acorda mai multă atenție comportamentului ciudat în timpul fazei complete a lunii, ratele comportamentului ciudat rămân constante pe tot parcursul ciclului lunar.

de ce suntem atât de apți să credem în corelații iluzorii ca aceasta? Adesea citim sau auzim despre ele și pur și simplu Acceptăm informațiile ca fiind valabile. Sau, avem o bănuială despre cum funcționează ceva și apoi căutăm dovezi care să susțină acea bănuială, ignorând dovezile care ne-ar spune că bănuiala noastră este falsă; acest lucru este cunoscut sub numele de părtinire de confirmare. Alteori, găsim corelații iluzorii bazate pe informațiile care ne vin cel mai ușor în minte, chiar dacă aceste informații sunt sever limitate. Și în timp ce ne putem simți încrezători că putem folosi aceste relații pentru a înțelege mai bine și a prezice lumea din jurul nostru, corelațiile iluzorii pot avea dezavantaje semnificative. De exemplu, cercetările sugerează că corelațiile iluzorii—în care anumite comportamente sunt atribuite în mod inexact anumitor grupuri—sunt implicate în formarea unor atitudini prejudiciabile care pot duce în cele din urmă la un comportament discriminatoriu (Fiedler, 2004).