Результаты

Оценки каждого испытуемого по тесту на способности и по качеству работы могут быть представлены на диаграмме разброса (рис. 9.3(а)). Каждое число на диаграмме обозначает количество испытуемых, которые имеют данную комбинацию тестовой оценки (ось абсцисс) и оценки работы (ось ординат). Например, число «1», обведенное кружком, означает, что существует только один испытуемый, у которого тестовая оценка находится между 75 и 79, а оценка качества работы — между 750 и 774.

В общем, все оценки охватываются овалом, который вытянут слева направо и вверх. Это значит, что оценки положительно коррелируют. Величину корреляции можно вычислить. Метод вычисления описывается в статистическом приложении в конце этой главы. Для диаграммы разброса, приведенной на рис. 9.3(а), величина коэффициента корреляции, характеризующего степень связи тестовых и рабочих оценок, равна 0,60, или, если быть пунктуальным, +0,60. В практических задачах мы не должны серьезно рассматривать возможность отрицательной корреляции. Если диаграмму на рис. 9.3(а) повернуть слева направо, то мы получим значение корреляции, равное -0,60. Отрицательные корреляции, когда они обнаруживаются, чаше всего настолько невелики, что могут считаться следствием случайной флюктуации «истинного» нулевого значения. Когда же они достаточно велики, они чаще всего связаны с характером шкалы на одной из осей. Так, например, число правильных ответов по одному тесту может иметь отрицательную корреляцию с числом ошибок по другому тесту.

Как это видно из диаграммы, корреляция 0,60 отражает довольно хорошее соответствие между тестовыми и рабочими оценками, хотя, конечно; это соответствие далеко не идеально. Некоторые испытуемые, имеющие высокую тестовую оценку, оказались в качестве контролеров хуже, чем те, у которых тестовая оценка была ниже. На рис. 9.3(б) показано абсолютное соответствие между тестовыми и рабочими оценками (реально невозможное). Если один испытуемый имеет оценку по тесту на какую-то величину больше, чем другой испытуемый, то на столько же больше у него будет и рабочая оценка — если обе оценки, конечно, прошкалированы одинаково. Вычисление коэффициента корреляции для данных на рис. 9.3(б) даст величину, равную +1.