Реферат: Видеоигры и агрессия в статистическом анализе

Если существует корреляция между двумя переменными, которая имеет тенденцию быть близкой к линейной (то есть, если одна переменная изменяется, другая тоже меняется), эту тенденцию можно продемонстрировать в декартовой системе координат, проведя прямую линию, к которой относятся данные. точки сходятся. Насколько разбросаны точки данных на этой линии, измеряется коэффициентом корреляции r (-1≤r≤+1). Если r>0, то значения обеих переменных увеличиваются одновременно; если r

Содержание скрыть

1 Приложение 1

2 Блок 6 Обсуждение 1

3 Рекомендации

Чем дальше r от 0, тем сильнее связь (см. Приложение 1). Если r=±1, связь между переменными является линейной функцией. Кроме того, значение r2 (коэффициент детерминации) указывает, какая часть дисперсии одной из переменных объясняется дисперсией другой (Daya, 2004; Norman & Streiner, 2008, стр. 136-140).

По данным Андерсона и Бушмана (2001), r между временем, потраченным на видеоигры (переменная X) и агрессивным поведением (переменная Y) в 21 экспериментальном тесте составляло 0,18 (стр. 357). Заявив об этом, авторы делают вывод: «Кратковременное воздействие жестоких видеоигр вызывает, по крайней мере, временное усиление агрессии» (Anderson & Bushman, 2001, стр. 357).

Таким образом, это означает, что Андерсон и Бушман (2001) обнаружили положительную корреляцию между X и Y, которая имеет слегка линейную тенденцию. Однако из Нормана и Штрейнера (2008) следует, что значение r 0,18 «недостаточно велико, чтобы его принять во внимание» (стр. 140), и корреляция слабая. Кроме того, коэффициент детерминации r2 = 0,0324 означает, что только 3,24% дисперсии значения Y объясняется корреляцией между переменными X и Y (Дайя, 2004, стр. 50).

По этой причине, а также потому, что «корреляция не равна причинно-следственной связи» (Norman & Streiner, 2008, стр. 139), вывод Андерсона и Бушмана (2001) о том, что «краткосрочное воздействие жестоких видеоигр вызывает, по крайней мере, временное увеличение в агрессии» (с. 357) может быть неверным.

«Корреляция между X и Y была статистически значимой» означает, что вероятность того, что эта корреляция возникла случайно, была низкой; обычно фраза «статистическая значимость» означает, что вероятность ниже 5% (Джордж и Маллери, 2016, стр. 112).

Приложение 1

На рисунке показаны некоторые примеры распределения точек данных при различных коэффициентах корреляции r (Norman & Streiner, 2008, стр. 138).

Блок 6 Обсуждение 1

Вопрос исследования по моей профессиональной специализации (общая психология), который можно решить с помощью корреляции, заключается в следующем: существует ли связь между безработицей и удовлетворенностью жизнью? Важно отметить, что определение безработного следующее: человек, который в настоящее время не имеет работы, готов к работе и ищет работу (Reiff, 2015); люди, которые не имеют работы и не ищут ее, здесь не интересны.

Эту связь между этими двумя явлениями можно измерить корреляцией, поскольку вполне вероятно, что длительная безработица является фактором, значительно снижающим уровень удовлетворенности жизнью. Вполне вероятно, что связь между двумя факторами может быть близкой к линейной, т. е. если меняется одна переменная, меняется и другая (Daya, 2004).

Переменными, которые можно измерить здесь, являются: продолжительность периода, в течение которого человек был безработным (X) и удовлетворенность этого человека жизнью (Y). Х можно измерить неделями. Y можно измерить с помощью 7-балльной шкалы Лайкерта (1 – полностью неудовлетворен; 2 – неудовлетворен; 3 – скорее неудовлетворен; 4 – не уверен; 5 – скорее удовлетворен; 6 – удовлетворен; 7 – полностью удовлетворен).

Можно ожидать, что переменные X и Y будут коррелировать. Коэффициент корреляции r, скорее всего, будет ниже 0, так как вполне вероятно, что чем дольше человек безработный (чем больше X), тем ниже его уровень удовлетворенности жизнью (тем меньше Y). Кроме того, r должно быть больше -1 (поэтому связь между X и Y не является линейной функцией) по нескольким причинам; например, существует множество других факторов, которые могут повлиять на удовлетворенность жизнью, таких как социально-экономический статус семьи человека, здоровье, семейное положение и т. д.