В случае абсолютной корреляции (см. рис. 9.3(б)) предсказание будет безошибочным. Каждая тестовая оценка дает однозначное предсказание рабочей оценки. В случае же низкой корреляции — 0,30 (см. рис. 9.3(в)) — лица с тестовой оценкой от 70 до 74 могут иметь как высокую рабочую оценку — 750 — 774, так и низкую — 550 — 574 (при предсказываемой рабочей оценке порядка 675). По сравнению с более высокой корреляцией в случае (а) здесь ошибка предсказания больше. Для случая нулевой корреляции (г) предсказываемая рабочая оценка всегда равна 660, независимо от тестовой оценки. Овал, имевший место на рис. 9.3(а), здесь превращается в круг, что означает очень большую ошибку предсказания.

Вы уже наверное заметили, что чем выше корреляция, тем больше наклон линии предсказаний. Положение линии меняется от горизонтального при нулевой корреляции до наклона с угловым коэффициентом, равным 1 (45°) при абсолютной корреляции. Нулевая корреляция означает нулевой наклон, корреляция, равная единице, означает наклон с угловым коэффициентом 1, если тестовые и рабочие оценки прошкалированы в равных единицах. Таким образом, чем выше корреляция, тем больше достоверность рабочих оценок, представленных линией предсказания. И снова эмпирически полученная диаграмма разброса с ее случайными колебаниями не может использоваться для предсказания рабочих оценок или для определения величины ожидаемой ошибки предсказания. Для этого на основании идеализированной диаграммы разброса следует составить таблицу для определенного значения коэффициента корреляции. На самом деле, такое предсказание можно сделать и но простой формуле (9.3), как это показано в статистическом приложении к данной главе.

Что обеспечивает предсказывающее исследование?

Используя найденный коэффициент корреляции, можно делать довольно точные предсказания. Из корреляции между тестовой оценкой и рабочей оценкой можно вывести секущую оценку, которая должна обеспечить заданный процент удовлетворительно работающих лиц. Мы можем также установить для каждой тестовой оценки будущих претендентов наиболее вероятную рабочую оценку, а также величину ошибки предсказания.