Последнее исследование приводилось как искусственный пример того, как можно использовать тест на способности, чтобы произвести отбор контролеров. Группа испытуемых проводилась через тест на специальные способности. Затем оценивалось качество их работы. Отношение между этими двумя переменными — тестовыми оценками и оценками работы — было представлено на диаграмме разброса. Форма этой диаграммы может быть отражена в коэффициенте корреляции. Положительные значения коэффициента находятся в пределах от 0 до 1. С помощью диаграмм разброса, представляющих разные значения коэффициента корреляции, было показано, как можно отобрать претендентов согласно заданному правилу решения, например, чтобы, по крайней мере, 80% из всех выбранных оказались удовлетворительно работающими. Чем выше коэффициент корреляции, тем ниже может быть расположена так называемая секущая оценка для теста на способности, что позволяет увеличить число отобранных индивидов при данном правиле решения. Корреляция позволяет также предсказать с помощью линии предсказания, связывающей средние рабочие оценки с тестовыми оценками, какой рабочей оценки может достичь индивид. Чем выше коэффициент корреляции, тем круче эта линия и тем меньше ошибка предсказания.

Были рассмотрены общие черты и различи разных корреляционных исследований. Все эти исследования сходны в том. что переменные в них уже существуют, в отличие от активных экспериментов, где условия независимой переменной активно организуются для выявления влияния последней на зависимую переменную. Различаются же они между собой по многим параметрам. Прежде всего одна из переменных в них в разной степени приближается к независимой переменной. Например, в исследовании психологической приспособленности факторы — предпосылки вполне могут быть расценены как независимые переменные. Другая крайность представлена исследованием по отбору контролеров, где ни одна переменная не похожа на независимую. Поэтому однонаправленность предсказания определяется только практическими целями. Во-вторых, корреляционные исследования различаются тем, вычисляется ли коэффициент корреляции или нет. Представление степени связи с помощью коэффициента корреляции имеет наибольший смысл в том случае, если значения каждой переменной образуют непрерывное колоколообразное распределение. Этому условию почти всегда удовлетворяют два множества тестовых оценок. Кроме того, такие переменные, как доход или балльные оценки свойств личности, также зачастую достаточно хорошо соответствуют этим условиям. В-третьих, корреляционные исследования различаются по цели: имеет ли оно чисто познавательную цель или предполагает немедленное практическое приложение. Тот факт, что в практическом исследовании, приведенном в качестве примера в этой главе, использовался коэффициент корреляции и соотносились две оценки поведения для каждого испытуемого, вовсе не означает, что исследование такого типа не может служить целям расширения нашего познания.