Wie werden Korrelationen in der Psychologieforschung verwendet?

Eine Korrelation ist eine statistische Messung der Beziehung zwischen zwei Variablen. Mögliche Korrelationen reichen von +1 bis –1. Eine Nullkorrelation zeigt an, dass keine Beziehung zwischen den Variablen besteht.

Eine Korrelation von –1 zeigt eine perfekte negative Korrelation an, was bedeutet, dass eine Variable steigt, die andere sinkt. Eine Korrelation von +1 zeigt eine perfekte positive Korrelation an, was bedeutet, dass sich beide Variablen zusammen in die gleiche Richtung bewegen.

Korrelationen verstehen

Korrelationen können für viele Schüler verwirrend sein, was durch den folgenden Kommentar eines Lesers veranschaulicht werden kann. Nach einem Quiz, in dem die Befragten auswählen mussten, welche Korrelation die stärkste Beziehung darstellt, schrieb unser Leser:

“Ich habe gerade das Quiz mit den Forschungsmethoden beendet und denke, dass die Antworten auf zwei der Fragen falsch sein könnten. Bei der einen Frage denke ich, dass die schwächste Beziehung durch -0,74 (c) und nicht durch +0,10 (c) angezeigt wird. a) wie in den Quizantworten angegeben. Bei der anderen Frage denke ich, dass die stärkste Beziehung durch +0,79 (b) und nicht durch -0,98 (d) wie in den Quizantworten angegeben wird. Oder ich vermisse einfach ein Punkt.”

Achten Sie bei Korrelationen darauf, nicht positiv mit stark und negativ mit schwach gleichzusetzen. Eine Beziehung zwischen zwei Variablen kann negativ sein, aber das bedeutet nicht, dass die Beziehung nicht stark ist.

Eine schwache positive Korrelation würde darauf hinweisen, dass beide Variablen zwar als Reaktion aufeinander steigen, die Beziehung jedoch nicht sehr stark ist. Eine starke negative Korrelation würde andererseits eine starke Verbindung zwischen den beiden Variablen anzeigen, aber diese steigt, wenn die andere fällt.

Der Korrelationskoeffizient

Denken Sie daran, dass die Korrelationsstärke von -1,00 bis +1,00 gemessen wird. Der oft als r ausgedrückte Korrelationskoeffizient gibt ein Maß für die Richtung und Stärke einer Beziehung zwischen zwei Variablen an. Wenn der r- Wert näher an +1 oder -1 liegt, zeigt dies an, dass zwischen den beiden Variablen eine stärkere lineare Beziehung besteht.

Eine Korrelation von -0,97 ist eine starke negative Korrelation, während eine Korrelation von 0,10 eine schwache positive Korrelation wäre.

Wenn Sie über Korrelation nachdenken, denken Sie an diese praktische Regel: Je näher die Korrelation an 0 liegt, desto schwächer ist sie, und je näher sie an +/- 1 liegt, desto stärker ist sie.

Für die erste Frage ist +0,10 in der Tat eine schwächere Korrelation als -0,74, und für die nächste Frage ist -0,98 eine stärkere Korrelation als +0,79.

Korrelation ist keine Ursache

Natürlich (und das haben Sie wahrscheinlich in all Ihren Psychologieklassen millionenfach gehört) ist Korrelation nicht gleichbedeutend mit Kausalität.

Nur weil zwei Variablen eine Beziehung haben, bedeutet dies nicht, dass Änderungen in einer Variablen Änderungen in der anderen verursachen. Korrelationen sagen uns, dass es eine Beziehung zwischen Variablen gibt, aber dies bedeutet nicht unbedingt, dass eine Variable bewirkt, dass sich die andere ändert.

Nullkorrelation

Eine Nullkorrelation deutet darauf hin, dass die Korrelationsstatistik keine Beziehung zwischen den beiden Variablen anzeigt. Es ist wichtig zu beachten, dass dies nicht bedeutet, dass überhaupt keine Beziehung besteht. es bedeutet einfach, dass es keine lineare Beziehung gibt. Eine Nullkorrelation wird häufig mit der Abkürzung r = 0 angegeben.

Illusorische Korrelation

Eine illusorische Korrelation ist die Wahrnehmung einer Beziehung zwischen zwei Variablen, wenn tatsächlich nur eine geringfügige oder absolut keine Beziehung besteht. Beispielsweise wird manchmal angenommen, dass ein Ereignis die Ursache für das andere sein muss, da zwei Ereignisse an einem Punkt in der Vergangenheit zusammen aufgetreten sind. Diese illusorischen Korrelationen können sowohl in wissenschaftlichen Untersuchungen als auch in realen Situationen auftreten.

Stereotype sind ein gutes Beispiel für illusorische Korrelationen. Untersuchungen haben gezeigt, dass Menschen dazu neigen, anzunehmen, dass bestimmte Gruppen und Merkmale zusammen auftreten, und häufig die Stärke der Assoziation zwischen den beiden Variablen überschätzen.

Nehmen wir zum Beispiel an, ein Mann glaubt fälschlicherweise, dass alle Menschen aus Kleinstädten äußerst freundlich sind. Wenn der Einzelne eine sehr freundliche Person trifft, könnte seine unmittelbare Annahme sein, dass die Person aus einer kleinen Stadt stammt, obwohl Freundlichkeit nicht mit der Stadtbevölkerung zusammenhängt.

Ein Wort von Living Hope

Korrelationen spielen eine wichtige Rolle in der Psychologieforschung . Korrelationsstudien sind in der Psychologie weit verbreitet, insbesondere weil einige Dinge in einem Labor nicht nachgebildet oder erforscht werden können.

Anstatt ein Experiment durchzuführen , können Forscher Daten von Teilnehmern sammeln, um Beziehungen zu untersuchen, die zwischen verschiedenen Variablen bestehen können. Aus den von ihnen gesammelten Daten und Analysen können Forscher dann Rückschlüsse und Vorhersagen über die Art der Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen treffen.

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