الارتباط في أبحاث علم النفس أنواع الارتباط مخططات التبعثر والارتباط الارتباطات الوهمية القوية والضعيفة

يشير معامل الارتباط (correlation coefficient)، والذي يُرمز له بالرمز r،.إلى قياس منحى وقوة علاقة بين متغيرين، إذ كلما كانت قيمة r أقرب إلى +1 أو -1،.فهي تشير إلى وجود علاقة خطية أقوى بين المتغيرين.

تعد الدراسات الارتباطية (Correlational studies) شائعة جداً في علم.النفس، وذلك يعود لاستحالة إعادة خلق بعض الأشياء أو البحث عنها في بيئة المختبر. لذا، بدلاً من إجراء تجربة، يجمع الباحثون البيانات للنظر في العلاقات المحتملة بين المتغيرات. ومن خلال تحليل هذه البيانات، يستخلصون استنتاجات وتنبؤات حول طبيعة العلاقات بين المتغيرات.

الارتباط هو قياس إحصائي للعلاقة بين متغيرين. تذكر هذه القاعدة المفيدة: كلما اقترب الإرتباط من 0، كلما كان أضعف، وكلما اقترب من +/-1 كان أقوى.

أنواع الارتباط

تتراوح قوة الإرتباط من -1 إلى +1 وتتنوع بين ارتباط ايجابي وسلبي وصفري

ارتباط إيجابي (Positive Correlation)

يشـير الإرتباط +1 إلى وجود ارتباط إيجابي تام، ما يعني أن كلا المتغيرين يأخذان المنحى ذاته.

الارتباط في أبحاث علم النفس أنواع الارتباط مخططات التبعثر والارتباط الارتباطات الوهمية القوية والضعيفة

ارتباط سلبي (Negative Correlation)

يـشير الإرتبـاط -1 إلى وجود ارتباط سلبي تام، ما يعني أنه كلما زاد متغير، انخفض الآخر.

ارتباط صفري (Zero Correlation)

يشير الارتبـاط الصفري إلى أن إحصائية الارتباط لا تشير إلى وجود علاقة بين المتغيرين. وهذا لا يعني انعدام العلاقة، بل يعني ببساطة أنه ما من علاقة خطية. ويُشار إلى الارتباط الصفري باستخدام الاختصار r = 0.

مخططات التبعثر والارتباط

تُستخدم مخططات التبعثر أو الانتشار (Scatter plots)، وتسمى أيضاً رسوم.التبعثر (scatter charts) ومخططات الانتشار (scattergrams) والأشكال البيانية.للانتشار (scatter diagrams)، لرسم المتغيرات على مخطط بياني،.وذلك لمراقبة الارتباطات أو العلاقات بينها، ويمثل المحور الأفقي أحد المتغيرات، ويمثل المحور العمودي المتغير الآخر.

تعبر كل نقطة على الخطين عن قياس مختلف. ومن هذه القياسات، يمكن حساب المنحنى البياني. وميل هذا الخط يُمثل معامل الارتباط. في حالة الارتباط الضعيف ( r قريب من الصفر)،.يصعب تمييز الخط، أما في حالة الارتباط القوي ( r قريب من 1)، يكون الخط أكثر وضوحاً.

الارتباطات القوية مقابل الارتباطات الضعيفة

يمكن أن تكون الارتباطات مربكة بعض الشيء، وكثير من الناس يساوون.الإيجابي بالقوي، والسلبي بالضعيف؛ وهذا مفهوم خاطئ، فقد تكون العلاقة بين متغيرين سلبية، ولكن هذا لا يعني أنها ضعيفة بالضرورة.

الارتباط في أبحاث علم النفس أنواع الارتباط مخططات التبعثر والارتباط الارتباطات الوهمية القوية والضعيفة

يشير الارتباط الإيجابي الضعيف إلى أن العلاقة ضعيفة بعض الشيء رغم أن كلا المتغيرين يزدادان في الاستجابة لبعضهما البعض. ومن ناحية أخرى، يشير الارتباط السلبي القوي إلى وجود علاقة قوية بين المتغيرين، ولكن يزداد أحد المتغيرين كلما انخفض الآخر.

على سبيل المثال، يعتبر الارتباط -0.97 ارتباطاً سلبياً قوياً، في.حين يشير الارتباط 0.10 إلى ارتباط إيجابي ضعيف، والارتباط +0.10 أضعف من -0.74 والارتباط -0.98 أقوى من +0.79.

الارتباط لا يعني السببية

لا يعني وجود علاقة بين متغيرين أن التغييرات في متغير واحد تسبب تغييرات في الآخر. يخبرنا الارتباط بوجود علاقة بين المتغيرات، لكن هذا لا يجزم أن أحد المتغيرين يتسبب في تغير الآخر.

أحد الأمثلة التي يتم الاستشهاد بها كثيراً في هذا الصدد هو.العلاقة بين استهلاك الآيس كريم ومعدلات القتل، إذ وجدت الدراسات وجود علاقة.بين زيادة مبيعات الآيس كريم والارتفاع الكبير في جرائم القتل. لكن في نفس الوقت، تناول الآيس كريم لا يدفعك.لارتكاب جريمة قتل، بل في الواقع هناك متغير ثالث هنا وهو الحرارة، ويرتفع كلا المتغيرين خلال فصل الصيف.

الارتباطات الوهمية

الارتباط الوهمي (illusory correlation) هو تصور وجود.علاقة بين متغيرين عند وجود علاقة مصغرة فقط، أو حتى عند عدم وجود علاقة على الإطلاق. لكن لا يمكن القفز مباشرة إلى استنتاج أن الارتباط.الوهمي يعني علاقة سببية، فيمكن أيضاً أن يعني وجود علاقة بين متغيرين في حالة عدم وجود أحدهما.

على سبيل المثال، يفترض الناس أحياناً أن تزامن وقوع حدثين.في فترة واحدة في الماضي يعني حتمية أن يكون أحدهما هو سبب الآخر. يمكن أن تحدث هذه الارتباطات الوهمية في الاستكشافات العلمية وفي مواقف العالم الحقيقي أيضاً.

الارتباط في أبحاث علم النفس أنواع الارتباط مخططات التبعثر والارتباط الارتباطات الوهمية القوية والضعيفة

الصور النمطية هي مثال جيد على الارتباطات الوهمية أيضاً،.إذ أظهرت الأبحاث أن الناس يميلون إلى افتراض أن مجموعات وسمات معينة تتزامن معاً.مبالغين في تقدير قوة الارتباط بين المتغيرين.

على سبيل المثال، لنفترض أن شخصاً ما لديه اعتقاد خاطئ بأن جميع سكان القرى الصغيرة طيبون للغاية. وعندما يقابل شخصاً لطيفاً جداً، يفترض مباشرة أنه من قرية صغيرة، والحقيقة أن اللطف ليس محصوراً بسكان القرى فقط.

خلاصة

تستخدم أبحاث علم النفس الارتباطات بشكل كبير؛ لكن.من المهم فهم أن الارتباط ليس هو نفسه العلاقة السببية، فذلك افتراض.شائع بين من هم ليسوا على دراية بالإحصاءات ويفترضون وجود علاقة سبب ونتيجة قد لا تكون موجودة.

أسئلة شائعة

1- كيف نحسب معامل الارتباط؟

يمكنك حساب معامل الارتباط بعدة طرق مختلفة تعطي جميعها نفس النتيجة. الصيغة العامة هي (r_XY=COV_XY/(S_X S_Y، وهي.التباين بين متغيرين مقسوماً على حاصل ضرب انحرافاتهما المعيارية.

2- كيف يمكن حساب معامل الارتباط في برنامج إكسيل؟

في الخلية التي تريد أن يظهر معامل الارتباط فيها،.أدخل CORREL(A2:A7,B2:B7=، حيث A2:A7 وB2:B7 هي قوائم المتغيرات المراد مقارنتها، ثم اضغط على زر إدخال.

3- كيف نحسب معامل الارتباط الخطي؟

يتطلب العثور على معامل الارتباط الخطي عملية حسابية.طويلة ومعقدة، لذلك يستخدم معظم الأشخاص الآلة الحاسبة أو برامج مثل إكسيل أو برنامج إحصائي خاص.

4- كيف نفسر نتيجة معامل الارتباط؟

تتراوح الارتباطات من -1.00 إلى +1.00. يُظهر معامل الارتباط (معبَّراً عنه بـ r ) منحى وقوة العلاقة بين متغيرين. وكلما كانت قيمة r أقرب إلى +1 أو -1، كانت العلاقة الخطية بين المتغيرين أقوى.