1,00 величина х
2
становится неточной или неадекватной мерой достоверности из-за низких значений
теоретической ожидаемой частотности в некоторых клетках
59
, и на том месте, где должно стоять
значение статистической достоверности, мы ставили звездочку Q.
Коэффициенты корреляции принимают значения от + 1,00 (полная положительная корреляция) до —
1,00 (полная отрицательная корреляция). Коэффициент 0,00 (или близкий к нему) указывает на полную
независимость показателей, на отсутствие связи между ними. При проверке теоремы подобный
коэффициент будет значить, что гипотеза не прошла проверки, и, чтобы ее все-таки можно было
принять, необходимы дополнительные проверки по новым выборкам. Только если при проведении
этих проверок будут систематически получаться положительные коэффициенты приемлемого уровня
достоверности, гипотезу можно считать все-таки подтвержденной. Получение отрицательного
коэффициента означает, конечно, явное опровержение теоремы (естественно, если уровень
достоверности
w
Подобная практика указания показателей статистической значимости корреляций прямо противоположна
принятой в настоящее время (см. мои математико-статистические комментарии к таблицам Мердока), хотя, на
мой взгляд, она и обладает определенными достоинствами, например, большей наглядностью. Действительно,
понять, что показатель 1000 свидетельствует о более высокой статистической значимости, чем показатель 10, лег-
че, чем утверждения о том, что падение значения а с 0,1 до 0,001 свидетельствует о стократном росте значимости
корреляции. —А К.
59
Это утверждение Мердока не представляется правильным. Корреляция вполне может быть
статистически достоверной и при Q = -1 /+1. Зачастую при этом вполне можно пользоваться и подсчетом
величины х
2
, так как и в таких случаях значение теоритической ожидаемой частотности может превышать
требуемую величину (5; отметим, кстати, что в настоящее время считается, что этот порог может быть даже
снижен до 3 при числе случаев в несколько десятков [Тюрин, Макаров, 1998: 326]) для всех клеток таблицы. Так
что решение Мердока полностью отказаться от вычисления статистической значимосги корреляций для всех
корреляций со значением Q = -1/+1 представляется совершенно ошибочным. — А К.
155
данного коэффициента достаточно высок)
60
. Положительные коэффициенты подтверждают гипотезу,
однако это подтверждение можно считать лишь предварительным, если соответствующие этим коэф-
фициентам индексы достоверности систематически оказываются низкими. В целом теорему можно
считать доказанной только в том случае, когда ее статистическая проверка дает положительный коэф-
фициент корреляции; при этом степень надежности доказательства можно оценить при помощи
коэффициентов статистической достоверности и того, насколько последовательно знак коэффициентов
корреляции оказывается в предсказанном направлении.
Когда производился сбор данных для настоящего исследования, мы не имели намерения предпринять
анализ детерминант номенклатур родства, а собирались использовать данные по терминам родства для
изучения некоторых аспектов социальной структуры, регулирующих сексуальное поведение. Поэтому
мы собирали данные только по терминам родства, казавшимся релевантными для решения вышеопи-
санной задачи. Поэтому материал собирался относительно родственных отношений между мужчинами
и женщинами, но не об отношениях родственников-мужчин (или родственниц-женщин) между собой.
Сходным образом данные по терминам родства собирались только в случаях, когда речь шла о
терминах, используемых мужчинами для
60
Это утверждение Мердока также представляется совершенно некорректным. Корреляция между величинами А
и В называется положительной, если рост значения величины А сопровождается (как минимум в тенденции)
ростом значения величины В. Если же рост значения величины А сопровождается снижением величины В, то
такая корреляция называется отрицательной. Поэтому получение положительного коэффициента корреляции
нередко означает как раз явное опровержение вашей гипотезы, а получение отрицательного коэффициента—ее
подтверждение. Допустим, если вы проверяете гипотезу о том, что чем выше средний доход на душу населения в
данной стране, тем ниже в ней рождаемость, то получение в результате статанализа кросс-национальных данных
положительного коэффициента корреляции будет означать ее опровержение, а получение статистически
значимого отрицательного коэффициента — ее подтверждение. Так что знак корреляции сам по себе здесь ни о
чем не говорит. Значение имеет лишь то, имеете ли вы дело с корреляцией в предсказанном проверяемой
гипотезой направлении или с коореляцией в направлении, противоположном предсказанному. Необходимо
отметить, что, по сути дела, когда Мердок говорит о положительных корреляциях, он имеет в виду корреляции в
предсказанном его гипотезами направлении, а под отрицательными корреляциями он имеет в виду корреляции в
направлении, противоположном предсказанному. Собственно говоря, Мердок так и организовал свои таблицы,
чтобы положительные значения коэффициентов корреляции соответствовали корреляциям в предсказанном его
гипотезами направлении. Это обстоятельство нужно обязательно иметь в виду при чтении книги Мердока. —А К.
156
обозначения своих родственниц-женщин; сбор информации о терминах, используемых мужчинами для
обозначения своих родственников-мужчин (либо о терминах, используемых женщинами для обозна-
чения своих родственниц-женщин), не производился. Таким образом, для статистической проверки
теорем мы имели в распоряжении данные только о первой категории терминов родства. И хотя
полученные результаты, по всей видимости, достаточно убедительны, для получения окончательных