впервые широко применявший тесты, четко осознавал, что созданный им инструмент для измерения индивидуальных особенностей может описывать лишь функционирующую в момент тестирования систему, в частности, интеллект ребенка, и совсем не обязательно подразумевает прогноз {Clarke & Clarke, 1976; 1996), На недостаточную прогностичность тестовых оценок указывают и многие современные исследователи (см. 2.7). Однако проблема заключается не столько в спорах о силе или слабости тестовых измеренийt сколько в разработке современных методов и диагностических моделей, позволяющих обеспечить нужную прогностичность.
2.9* Статистическая оценка измеряемых
явлений
Поскольку область приложения статистических методов к анализу поведения и структуры индивидуальности превратилась в обширный экспериментальный полигон, оснащенный новейшими компьютерными технологиями, наша задача в этом небольшом разделе — отметить лишь некоторые необходимые понятия.
Нормальное распределение и коэффициент корреляции
Интересно, что появление новых измерительных процедур всегда оказывалось тесно связанным с развитием новых идей. Например, понятия "нормальное распределение", "коэффициент корреляции" и "факторный анализ1' утвердились в дифференциальной психологии благодаря исследованиям интеллекта. Фрэнсис Гальтон был первым, кто обнаружил, что различия в интеллекте могут быть измерены количественно через установление степени выраженности этих характеристик у разных людей. Он предположил, что эти различия нормально распределены в популяции, то есть небольшие группы людей обладают высоким или низким уровнем интеллекта, а большая часть выборки занимает положение в середине (Galton, 1869), Кривая нормального распределения стала одним из основных постулатов дифференциальной психологии. Другим важнейшим открытием, вышедшим далеко за рамки дифференциальной психологии, стал коэффициент корреляции, предложенный в 1901 году Карлом Спирменом (К.Spearmen) для измерения со-отно-шения (англ, co-relation) между двумя интеллектуальными показателями. Смысл его выражался в том, что две тесно связанные между собой переменные соотносятся с коэффициентом L00, два совершенно не связанных признака имеют г (relation) = 0,00; наконец, степень связности двух частично зависимых характеристик будет ранжирована от 0.01 до 0.99. В дополнение к этому, соотношение может быть как позитивным, так и негативным. Отрицательный коэффициент корреляции означает разнонаправленность в изменении связанных параметров — при увеличении значения одного значение другого уменьшается (см. Spearmen, 1927), Однако как только К.Спирмен поспешил поделиться своим открытием в области измерения степени связности признаков между собой со всем научным миром, оказалось, что один из учеников ФТальтона, Карл Пирсон (K.Pearson) несколькими годами раньше уже сделал похожее сообщение.
Зависимая и независимая переменные
Смысл статистических измерений в психологии заключается в попытке делать предсказания в отношении того, как *'поведет" себя та или иная измеряемая переменная. Прогноз в психологии связан с анализом вероятности проявления определенного типа поведения или обнаружения определенного соотношения свойств. Для того, чтобы делать прогноз, психологу нужно установить, какой стимул и каким образом влияет на субъекта, вызывая его реакцию. Результат поиска формулируется в терминах переменных. Под переменной понимается процесс, условие или событие, которое изменяется (переменяется) или варьирует. Независимой переменной называют характеристики стимула, которые систематически изменяются экспериментатором с целью вызвать нужный эффект в поведении субъекта. Зависимой переменной в этом случае называется
тот показатель, выраженность которого зависит от изменений независимой переменной. В экспериментальных условиях независимая переменная играет роль предиктора, а зависимая — выступает в роли предсказываемой (ожидаемой) реакции.
Факторный анализ
К.Спирмен, наблюдая зависимость между разными проявлениями интеллектуальной активности людей, был озадачен вопросом о том, существует ли общий фактор, лежащий в основе разнообразных проявлений человеческого ума, характеризующий некую генеральную способность. Для проверки своей гипотезы он предложил математический аппарат, позволяющий на основе анализа матрицы коэффициентов корреляции вычислять общие закономерности, или факторы. В настоящее время также выделяют три типа факторов:
* общие факторы, объединяющие в себе все измерения данного свойства, например, общий фактор интеллекта или общий фактор активности;
* групповые факторы, включающие в себя не все, но значительное число измерений данного свойства;
* специфические или уникальные факторы, относящиеся лишь к одному типу измерений.
Факторный анализ не есть обозначение одного особого метода, но совокупность различных способов статистического анализа, отражающих специфику исходной психологической теории и интерпретационной потребности исследователя. Кроме этого, результаты факторизации зависят от природы и количества переменных, подвергающихся анализу. От этих параметров, как и от изучаемой теоретической реальности, зависит решение о выборе формы факторного анализа и тех переменных, которые должны быть включены в исходную матрицу. Еще Г.Оллпорт и П.Вер-нон (Allport & Vernon, 1933) сформулировали положение о "сфере фактора", подчеркивающее ограниченное влияние конкретного фактора на данную область психических проявлений.
Общие принципы. .,
Проверка адекватности тестовых измерений: внутренняя
и внешняя валидносгь оценок
Статистический анализ результатов применения тестов осуществляется двумя способами. Первый тип анализа построен на изучении заданий самого теста и на выявлении их взаимосвязей. Например, латентно-структурный анализ П.Лазарсфельда (1974) позволяет вычислить меру отнесенности данного вопроса к шкале, в которую он включен, что дает возможность определить степень ее консис-тентности (то есть внутренней сбалансированности). Такой анализ является необходимой частью работы при создании новых тестовых методов и, в этом случае, известен как интернальная или внутренняя тестовая валидность.
Второй тип анализа направлен на изучение корреляций тестовых оценок или баллов с различными внешними критериями, такими как школьные оценки или критерии успешности профессиональной деятельности, данные клинической диагностики или экспериментальные показатели. В психодиагностике процедуру корреляции тестовых параметров с другими критериями называют внешней ва-лидностью и используют в качестве проверки содержательной интерпретации разрабатываемой диагностической процедуры.
Надежность тестовой процедуры измеряется также путем ре-теста, то есть повторного тестирования, позволяющего измерять временную устойчивость тестовых показателей у каждого испытуемого. В таких случаях обычно вычисляют коэффициент ранговой корреляции (по Спирме-ну) между показателями теста у одной и той же группы людей. Довольно часто для повышения надежности результатов тестирования необходимо выровнять группы обследуемых по признакам возраста и пола.
На этом заканчивается раздел о психодиагностике и методах анализа результатов тестирования, но тема статистической оценки измеряемых явлений не завершается. Мы еще не раз будем к ней обращаться в конкретных разделах и по конкретному поводу.
Ключевые термины главы: детерминация человеческих различий, инструментальная характеристика индивидуальности, интеракционизм, интраиндивидуальные различия > коэффициент корреляции, принципы дифференциально-психологического анализа, психогенетический анализ, психодиагностика, статистическая оценка различий, тестовая валидность, тестология, тип переменной, факторный анализ, формальная динамика поведения, формальный подход, эндо- и экзофакторы.