ЛЕКЦИЯ № 14. Стандартизация тестов


...

2. Корреляция качественных признаков

Корреляция качественных признаков – метод анализа связи переменных, измеряемых в порядковых шкалах и шкалах наименований (см. шкалы измерительные). Наиболее часто такой корреляционный анализ проводят с помощью коэффициентов ранговой корреляции, используемых в случаях, когда обе переменные измеряются в шкалах порядка или легко могут быть преобразованы в ранги. При измерении сравниваемых переменных в шкалах наименований широко применяются коэффициенты сопряженности, в которых в качестве промежуточной расчетной величины используется критерий согласия Пирсона (см. критерий X2). Наиболее часто в таких расчетах пользуются коэффициентом сопряженности Пирсона:


ris4.png

Значение P всегда положительно и измеряется от нуля до единицы. Особенностью коэффициента сопряженности Пирсона является то, что максимальное его значение всегда меньше +1 и в значительной степени зависит от количества наблюдений (размера таблицы). В случае квадратной таблицы (k × k):


ris5.png

Так, в таблице размером (5 × 5) Pmax = 0,894; в таблице (10 × 10) Рmax = 0,949. Поэтому окончательной формой выражения связи между переменными с помощью коэффициента Пирсона является его отношение к величине Рmax для данного случая (Р / Рmax).

При расчете сопряженности находит применение также коэффициент Чупрова:


ris6.png

где t – число столбцов таблицы;

k – число строк таблицы.

В психологической диагностике описанные коэффициенты используются относительно редко.