Философские основания коэффициента корреляции
📎При обсуждении размера эффекта через коэффициент корреляции Пирсона (
r) важно учитывать его происхождение и философские корни, лежащие в основе развития этой концепции. Современное понятие корреляции было впервые введено сэром
Фрэнсисом Гальтоном. Работа Гальтона по
регрессии к среднему заложила фундамент для понимания взаимосвязей между переменными.
📎Однако именно
Карл Пирсон формализовал коэффициент корреляции и расширил его применение в различных научных областях. К. Пирсон был сильно вдохновлен философией эмпиризма и позитивизма.
📌Эмпиризм подчёркивает, что знание рождается из нашего чувственного опыта, то есть из того, что мы видим, слышим и ощущаем.
Позитивизм, в свою очередь, утверждает, что истинное знание можно получить только через наблюдения и их математическое описание. К. Пирсон верил, что сложные биологические и социальные явления можно понять,
собирая и анализируя большие объёмы данных, а не полагаясь на отдельные наблюдения или
теоретические предположения.
📌К. Пирсон отвергал
детерменированную причинность, особенно в тех системах, где взаимодействие множества факторов затрудняет выделение чётких причин и следствий. По его мнению,
эти процессы подчиняются вероятностным закономерностям и лучше описываются статистическими формулами, а не однозначными причинно-следственными связи.
✏️Он считал, что природа сама по себе изменчива, и эту
изменчивость нужно фиксировать и изучать статистически, чтобы выявить основные закономерности. К. Пирсон отстаивал использование корреляции как инструмента для нахождения связей между переменными, не подразумевая при этом обязательно прямую причинность. Он предостерегал от
излишне сложных философских объяснений, которые, по его мнению, добавляли ненужные и спекулятивные допущения в науку.
📎Статистические концепции, такие как коэффициент корреляции, были для К. Пирсона абстрактными математическими инструментами, которые,
хотя и не наблюдаются физически, имеют решающее значение для описания тенденций и изменчивости данных. Эти инструменты позволяют исследователям обобщать
результаты на уровне популяции, предоставляя понимание сложных систем, где простые причинно-следственные связи неприменимы.
📌Этот подход соответствует инструментализму,
который утверждает, что научные теории и модели являются инструментами или орудиями для прогнозирования явлений, а не буквальными описаниями реальности. Ценность этих статистических моделей
заключается в выявлении тенденций и закономерностей, а не в идеальном охвате каждого аспекта реальности.
📌Однако К. Пирсон также подчеркивал важность тщательной интерпретации корреляций. Он понимал, что статистические методы сами по себе не дают окончательных ответов и должны пониматься в контексте собранных данных. Признавая, что у каждого метода есть недостатки, К. Пирсон указывал, что
учёный несёт ответственность за применение статистических методов надлежащим образом и в контексте. Это отражает его убеждение о том, что наука должна сосредоточиться на чистых, измеримых фактах, используя математические модели для раскрытия вероятностных отношений, лежащих в основе сложных систем.
🌸В отличие от более поздних статистиков, таких как
Дж. Коэн, Пирсон
не устанавливал фиксированных порогов для интерпретации силы коэффициентов корреляции. Вместо этого он считал, что интерпретация корреляций должна
зависеть от контекста и использоваться на усмотрение исследователя. К. Пирсон, вероятно, критиковал бы современные пороговые значения
за их чрезмерную ригидность, утверждая, что даже кажущиеся слабыми корреляции могут иметь значительную научную ценность в правильном контексте.
Таким образом, коэффициент корреляции и не должен отражать причинность, потому что Карл Пирсон считал выявление причинно-следственных связей спекуляцией и метафизикой.
#змт_факты
