его можно воспроизвести как в контролируемых условиях, так и путем наблюдения в 
реальных условиях.
    Исслед. К. демонстрируют, однако, что нек-рые из механизмов приводят к 
сильной К., к-рая затем становится частью Я чел. С т. зр. последствий, ее было 
бы правильнее называть социализацией; фактически развитие конкретного чел. 
часто выглядит как конформное поведение. С др. стороны, ист. опыт показывает, 
что внешняя К., к-рая может поддерживаться на протяжении длительного времени, 
впоследствии исчезает, когда устраняется давление.
    Сторонники идеи конструирования соц. реальности утверждают, что все 
аттитюды и действия вырабатываются людьми на основе взаимных соглашений. 
Разделение личных и соц. аспектов есть не что иное, как конвенции, которые, в 
свою очередь, отражают соц. договоренности о том, что надлежит считать тем и др.

    См. также Потребность в аффилиации, Вмешательство случайных свидетелей, 
Культурный детерминизм, Девиантность, Поветрия и мода, Групповая сплоченность, 
Поиск «козла отпущения»
    К. У. Бек
    
   Корреляционные методы (correlation methods)
    
    К. м., получившие свое назв. благодаря тому, что основываются на 
«со-отношении» («co-relation») переменных, представляют собой статистические 
методы, начало к-рым было положено в работах Карла Пирсона примерно в конце XIX 
в. Они тесно связаны с понятием регрессии, еще раньше сформулированным сэром 
Фрэнсисом Гальтоном, к-рый первым начал статистически изучать связь между 
ростом отцов и сыновей. Именно Гальтон нанял Пирсона в качестве статистика для 
обработки рез-тов исслед., к-рые он и его отец, находясь под влиянием идей 
своих родственников — Дарвинов, проводили с целью определения вклада 
наследственности в развитие челов. качеств. Благодаря этому сотрудничеству 
между Гальтоном и Пирсоном и более ранним открытиям первого в области 
регрессионного анализа символ «r» (первая буква слова regression) исторически 
закрепился в качестве маркера К. м.
   Корреляция как произведение моментов
    Пирсон определял коэффициент корреляции как «среднее произведение Z-оценок».
 С этих пор r известен всем как коэффициент произведения моментов:
    r = (aZxZy) / N.
    Его обоснованное вычисление предполагает, что: а) две коррелируемые 
переменные непрерывны и нормально распределены; б) линии наилучшего 
соответствия для совместного двумерного распределения яв-ся прямыми; в) 
одинаковая вариабельность сохраняется по всей широте совместного распределения 
переменных. Простая формула для вычисления коэффициента корреляции произведения 
моментов Пирсона по «сырым» (нестандартизованным) данным выглядит следующим 
образом:
    .
   Бисериальная корреляция
    Разновидностью коэффициента корреляции произведения моментов яв-ся 
бисериальный коэффициент корреляции, тж разраб. Пирсоном. В тех случаях, когда 
только одна из переменных непрерывна и имеет приемлемо нормальное распределение,
 а др. искусственно дихотомизирована (предполагается, что она тоже непрерывна и 
нормально распределена, но представлена в бинарной форме, напр.: «справился/не 
справился»), связь между этими двумя переменными тж можно выразить при помощи r.
 В этом случае коэффициент корреляции обозначается через rbis. Как и 
коэффициент произведения моментов r, он изменяется в диапазоне от +1,00 (прямая 
функциональная связь) через 0,00 (отсутствие связи) до -1,00 (обратная 
функциональная связь). Метод бисериальной корреляции оказался весьма полезным в 
процедурах анализа заданий, т. к. он измеряет связь между рез-тами выполнения 
каждого задания теста, выраженными в бинарной форме («справился/не справился»), 
и общей оценкой по данному тесту.
   Точечно-бисериальная корреляция
    Последующая модификация коэффициента корреляции произведения моментов 
получила отражение в точечно бисериальном r. Эта стат. показывает связь между 
двумя переменными, одна из к-рых предположительно непрерывна и нормально 
распределена, а др. яв-ся дискретной в точном смысле слова. 
Точечно-бисериальный коэффициент корреляции обозначается через rpbis Поскольку 
в rpbis дихотомия отражает подлинную природу дискретной переменной, а не яв-ся 
искусственной, как в случае rbis, его знак определяется произвольно. Поэтому 
для всех практ. целей rpbis рассматривается в диапазоне от 0,00 до +1,00.
    Существует и такой случай, когда две переменные считаются непрерывными и 
нормально распределенными, но обе искусственно дихотомизированы, как в случае 
бисериальной корреляции. Для оценки связи между такими переменными применяется 
тетрахорический коэффициент корреляции rtet, к-рый был тж выведен Пирсоном. Осн.
 (точные) формулы и процедуры для вычисления rtet достаточно сложны. Поэтому 
при практ. применении этого метода используются приближения rtet, получаемые на 
основе сокращенных процедур и таблиц.
   Ранговая корреляция
    Непараметрический аналог параметрических методов корреляции существует в 
форме коэффициента ранговой корреляции, обозначаемого греческой буквой ?(ро). 
Он применяется для определения степени связи между двумя переменными, значения 
к-рых представлены рангами, а не «сырыми» или стандартизованными оценками. 
Логическое обоснование вывода коэффициента ? не требует соблюдения строго