相关研究-correlational-research

相关研究
有许多类型的相关性研究。

所有类型的相关性研究之间的共同点是，他们探索变量之间的关系。

其中描述性研究只是说明了事情的原委，对不同事物之间的联系相关性研究的会谈。

据了解，相关研究并没有告诉我们，变量A引起的变量B，而是他们有某种关系是很重要的。

例如，如果我告诉你，有（一个家庭成员之间的暴力），家庭暴力和保龄球，你会看着我奇怪之间的相关性。

但存在的变量（变量1-家庭暴力，和可变2-保龄球）之间的关系。

随着越来越多的人碗，在美国，更多家庭暴力的发生。

这是否意味着，保龄球导致国内violence-就像你有糟糕的比赛，并把它拿出来对心爱的人。

或家庭暴力引起bowling-如同作战与兄弟姐妹和觉得有必要把它拿出来一些引脚。

正如你已经guessed-一个不引起对方发生，但他们所关乎每一个时代的人的碗，我可以预言，家庭暴力就上去了，而每一次家庭暴力出现故障，我应该能够找到一个车道在当地的保龄球馆。

有链接两者一起的隐藏变量。

在这种情况下，它是冬季时间。

在冬季，越来越多的人碗里，越来越多的人留在家中（这增加了家庭暴力的机会）。

相关方向
在我们考察了不同类型的相关性研究方法，了解相关性可以在两个方向; 正和负。

•正的相关性：当两个变量去以相同的方向。

例如，家庭暴力和保龄球。

当保龄球上升，所以做家庭暴力。

当家庭暴力减少，所以不打保龄球。

•负相关：这里的两个变量去不同的方向。

例如，大蒜和约会的消费（现在我做这一块了）。

你吃的蒜少，你越日期。

更蒜你吃，日期越少。

一个变量将在一个方向可用于预测往相反方向的另一变量。

相关性系数
科学家测量相关的强度通过使用一些称为相关性系数。

现在，你不必知道他们是怎么拿到号码，但你应该知道，当你看到它是什么意思。

数范围从-1到+1。

如果两个变量（如学习和档次）具有高于零的相关性（如+.76），那么你有一个正相关性越你学习，更好的成绩，你有。

该数字低于零（如-.42），那么你有一个负相关关系，当一个变量去了另一个
向下（如大蒜和约会）。

如果两个变量的零的相关性，然后它们与彼此没有关系。

越接近数字去+1或-1，强的相关性。

强度无关的数量是否是正的负的。

中-.88的相关性比一个是+.56更强。

越接近数字变到零（无论正或负），较弱的相关性。

相关性研究的类型
有许多不同的方式来显示两个变量之间的相关性。

让我们来讨论一些比较流行的方法; 该调查法和自然观察。

调查方法
也许研究的最常见的解决方法是调查研究。

您收到一封信，在邮件中要求你花一分钟，并回答了几个问题，或者打个电话乞讨十分钟的时间来谈论你的感受??????每一次，你正在经历研究调查方法。

所有的调查都有一个共同点，他们问的问题。

现在大约有研究调查好和坏的东西。

该睦邻不管你怎么做，互联网，邮件，电话，在人- 他们是相当便宜的。

如果您在使用手机或互联网，你可以覆盖人人口众多的轻松。

调查的不好的方面是，1，响应速度非常低（每100个邮件，你送出去，你会幸运地得到一回）。

第二，人们可以躺在调查，以便随时可以质疑你的数据的有效性。

让我们打破的调查方法，相关研究的工具。

假装我们的假设是更多的蒜人吃的少，他们的日期。

首先，我们必须拿出一些调查问题（假装他们询问有关大蒜一个在过去6个月已经吃过量的多少，他们约会在过去的第六个月）。

我们希望，当人们回答的调查中，我们会看到，谁也表示，他们已经吃了很多大蒜的人也回答说，他们已名花有主以下（负相关）。

但是，谁是我们去给调查？与所有类型的研究（除了一些案例研究），我们必须选择一个样的人来参加调查（样本只是一组受试者）。

我们必须首先确定一个群体的人，我们要得到的样品。

群包括人谁可能被选择为样本的部分。

如果我们正在研究厌食症妇女和她们约会的习惯，我们会选择从厌食症的女性人口的样品（问一个胖乎乎的家伙像我这样没有意义的一个厌食症的研究，所以我不会在人群中的一部分）。

在大蒜和
约会的情况下，我会限制我的人口单身男女18-25岁从威彻斯特区域之间（如果我不限制我的人口，那么我将不得不开始从所有接触的人世界各地的）。

现在，我怎么挑人是我的样本的一部分。

难道我把我的所有单哥们在威彻斯特地区，并给他们的调查？这不会是这样做的一个非常公平的方式。

为了使调查有效，我必须随机选择从总体的样本。

随机选择意味着每个人在我的人口已被选定为调查对象的平等机会。

如果我能做到这一点，那么我的样品有很大的可能性实际上代表了较大的人群我学习。

我如何随机抽取我与人口，我可以随意挑选的名字了电话簿（但在某种程度上这是不公平的单身人士在威彻斯特谁没有手机）-换句话说，寻找一个真正的随机样本是不容易的。

自然观察
另一种相关性的研究方法被称为自然观察（尽管你也可以把它作为一个描述性的研究工具也一样）。

自然观察是，当研究人员试图观察他们在其自然栖息科目，而不在所有与他们的互动。

假装我有一个假说; 大
麻会增加饥饿感（零食）。

如果我想用自然观察我会找一堆锅的用户，看着他们。

我身边总是跟着他们参加聚会，看他们抽烟，然后看看他们吃。

我绝不会跟他们-互动，但只是看。

如果我看到每一个火锅的抽烟时间，他们吃的，我可以宣称吸烟和饮食有关系，但我绝不会知道，如果吸烟引起的进食（可以是一百万其他的事情之一）。

再次，在大多数这些类型的研究显示相关性。

一切科学的巅峰之作，如果是证明因果关系。