О том, что это возможно, свидетельствуют результаты двух исследований: в первом национальная выборка составила 1600 американцев — молодых мужчин, а во втором — 715 юношей — жителей штата Миннесота (Bachman & O'Malley, 1977; Maruyama et al., 1981). После того как исследователи статистически исключили влияние интеллекта и статуса семьи, от корреляции самоуважения и достижений не осталось и следа.
Современные корреляционные методики могут наводить на мысль о причинно-следственных связях. Отсроченные корреляции (time-lagged correlations) выявляют последовательность событий (по ним, например, отмечают, когда изменение достижений проявляется чаще — до изменения самоуважения или после него). Исследователи могут также использовать статистические методики, исключающие влияние «мешающих» переменных. Так, авторы упомянутых выше работ не обнаружили никакой корреляции между самоуважением и достижением после того, как устранили различия в интеллекте и статусе семьи. (Для людей с примерно равным интеллектом, принадлежащих к семьям примерно одинакового статуса, корреляция между самоуважением и достижением была минимальной.) Группа исследователей из Шотландии заинтересовалась, сохранится ли связь между статусом и продолжительностью жизни, если они исключат такой фактор, как курение, которое сейчас гораздо меньше распространено среди людей с высоким социальным статусом. Эта связь сохранилась, что дало основание считать: более высокая смертность среди бедняков отчасти объясняется и другими факторами — такими, например, как более высокий уровень стресса и снижение чувства контроля.
Итак, сильной стороной корреляционного исследования является то, что его можно проводить в реальных условиях и изучать влияние таких факторов, как расовая принадлежность, пол и социальный статус, которыми невозможно манипулировать в лаборатории. Огромный недостаток корреляционного исследования — неоднозначность его результатов. Это обстоятельство крайне важно. Если мало сказать о нем людям 25 раз, чтобы они это поняли, сто ит не пожалеть времени и повторить 26-й: зная, что изменение одной переменной вызывает изменение другой, мы можем предсказывать первую, если нам известна вторая, однако корреляция ничего не говорит о том, что является причиной, а что — следствием.
Опросы общественного мнения
Как измеряются такие переменные, как статус и состояние здоровья? Один способ заключается в обследовании репрезентативных выборок людей. Примером репрезентативной выборки является случайная выборка,т. е. такая группа людей, шансы на попадание в которую у всех представителей изучаемой популяции равны. При таком подходе все подгруппы населения: блондины, любители бега трусцой и либералы — будут представлены в выборке в пропорции, отражающей их представительство во всем населении.
Поразительно, но если в исследовании участвуют 1200 случайно отобранных людей (неважно, изучаем ли мы население какого-либо города или всей страны), на 95 % можно быть уверенными в том, что ошибка определения не превысит 3 %. Представьте себе огромный кувшин, наполненный бобами, половина из которых красные, а половина — белые. Отберите, не глядя, 1200 штук и можете на 95 % быть уверенными в том, что среди отобранных вами бобов — от 47 до 53 % красных. И не имеет никакого значения, сколько бобов в кувшине — 10 тысяч или 100 миллионов. Если предположить, что красные бобы — это сторонники одного кандидата в президенты, а белые — сторонники его соперника, то можно понять, почему, начиная с 1950 г., результаты опросов Гэллапа [Опрос общественного мнения, проводимый Американским институтом общественного мнения. — Примеч. ред.] непосредственно перед президентскими выборами отличаются от результатов голосования в среднем менее чем на 2 %. Как по нескольким каплям крови можно судить о состоянии всего организма, так и по случайной выборке можно судить обо всем населении.