Основы регрессионного моделирования для психологов. Вадим Дорофеев

вывод: статистический анализ не позволяет нам однозначно соотносить между собой агрессивность и чувство одиночества как зависимую и независимую переменные, а в гипотезе исследования отказаться от понятий «влияет» или «определяет».

      Кроме этого, обращаем особое внимание на требования, которые предъявляются к характеру эмпирического распределения независимой и зависимой переменных в регрессионном анализе.

      Первое. Характер распределения независимых переменных в регрессионном моделировании неактуален, и поэтому нет смысла его определять.

      Второе. Регрессионный анализ очень требователен к характеру распределения зависимой переменной. В регрессионном моделировании распределение вероятностей зависимой переменной должно подчиняться требованиям нормального закона распределения (распределения Гаусса)9.

      Так как цель учебного пособия заключается не только в ознакомлении со статистико-математическими технологиями проведения регрессионного анализа, но и в повышении понимания методологических основ проведения такого анализа в психологии, вопросу о господстве нормального закона распределения в проявлении психологических переменных уделим несколько больше внимания.

      Дело в том, что во всех информационных источниках по применению статистики в психологии принято считать, что если эмпирические переменные распределены «не совсем нормально», то это результат ошибок измерения, выборки и т. п., а не реального положения вещей. А. Д. Наследов по этому поводу отмечает: «Закон нормального распределения имеет целый ряд очень важных следствий, к которым мы не раз еще будем обращаться. Сейчас же отметим, что если при изучении некоторого свойства мы произвели его измерение на выборке испытуемых и получили отличающееся от нормального распределение, то это значит, что либо выборка нерепрезентативна генеральной совокупности, либо измерения произведены не в шкале равных интервалов»10

      1

      См. например: Корнилова Т. В., Смирнов С. Д. Методологические основы психологии: учеб. пособие. М.; СПб., Питер, 2006. С. 92–113.

      2

      См. например: Митина О. В. Методы исследования каузальных связей. URL: http://psyjournals.ru/exp_collection/issue/33028_full.shtml.

      3

      В прил. 1 представлена краткая схема расчетов и анализа коэффициента линейной корреляции Пирсона rxy.

      4

      Стрижов В. В. Методы индуктивного порождения регрессионных моделей. М.: ВЦ РАН, 2008.

      5

      Математическая статистика / В. М. Иванова [и др.]. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Высшая школа, 1981.

      6

      Наследов А. Д. Математические методы в психологическом исследовании.

9

В силу того, что мы в учебном пособии ниже будем обращаться к нормальному закону распределения, его краткая характеристика, параметры и способы проверки представлены в прил. 2.

10

Наследов А. Д. Математические методы в психологическом исследовании. С. 49.