A manual for repertory grid technique

Вид материала

Подобный материал:

1 ... 9 10 11 12 13 14 15 16 ... 21

5*

131

Таблица 19

Вычисление показателей согласованности корреляций между конструктами для ранговой решетки, заполненной одним испытуемым в ходе двух тестирований

Первое исследование		Второе исследование
конструкт	р	ранг	Р	ранг	Л	d^!
1	2	3	4	5	6	7
1—2	0,86	2	0,80	6	4	16
1—3	0,58	12	0,61	11	1	1
1—4	-0,74	36	-0,73	36	0	0
1—5	0,42	21	0,44	18	3	9
1—6	0,54	13,5	0,59	12	1,5	2,25
1—7	0,64	11	0,70	8,5	2,5	6,25
1—8	0,44	19,5	0,42	19,5	0	0
1—9	0,32	22	0,40	21,5	0,5	0,25
2—3	0,48	15	0,52	14	1	1
2—4	-0,64	33	-0,63	33	0	0
2—5	0,13	26	0,20	25	1	1
2—6	0,44	19,5	0,42	19,5	0	0
2—7	0,31	23	0,35	24	1	1
2—8	0,14	25	0,17	27	2	4
2—9	0,03	28	0,05	28	0	0
3—4	-0,73	35	-0,70	35	0	0
3—5	0,10	27	0,18	26	1	1
3—6	0,81	4	0,85	4	0	0
3—7	0,46	16,5	0,43	17	0,5	0,25
3—8	0,26	24	0,37	23	1	1
3—9	0,45	18	0,40	21,5	3,5	12,25
4—5	-0,46	31	-0,50	31	0	0
4—6	-0,70	34	-0,68	34	0	0
4—7	-0,52	32	-0,49	30	2	4
4—8	-0,41	30	-0,52	32	2	4
4—9	-0,40	29	-0,39	29	0	0
5—6	0,46	16,5	0,51	15,5	1	1
5—7	0,71	9	0,81	5	4	16
5—8	0,88	1	0,92	1,5	0,5	0,25
5—9	0,69	10	0,67	10	0	0
6—7	0,72	8	0,51	15,5	7,5	56,25
6—8	0,54	13,5	0,58	13	0,5	0,25
6—9	0,77	6	0,92	1,5	4,5	20,25
7—8	0,74	7	0,86	3	4	16
7—9	0,85	3	0,70	8,5	5,5	30,25
8—9 62d² п³ — п	0,78 1251 —0 оз 46620	5	0,79 Р=0,97	7	2	4 2d² = 208,50

самой высокой положительной корреляции и кончая самой высокой отрицательной корреляцией. Результаты ранжирования коэффициентов корреляции ранговой решетки приведены в табл. 7 (см. с. 72). Сходным образом надо проранжировать коэффициенты корреляции, полученные при повторном тестировании, а затем под-

132

считать коэффициент ранговой корреляции Спирмена между полученными ранжировками.

Эта же процедура применима к баллам совпадения или данным оценочной решетки. Надо проранжировать пары, начиная с тех, между которыми существует самая высокая положительная корреляция, и кончая теми, между которыми существует самая высокая отрицательная корреляция.

Существуют и другие способы определения согласованности результатов ранговых или оценочных решеток. Можно, например, рассчитать степень стабильности взаимного расположения элементов. Связь между конструктами может оставаться неизменной (мера согласованности Баннистера высока), однако элементы будут оцениваться по этим конструктам иначе. Человек продолжает считать некоторые качества желательными, а другие нежелательными, однако он может изменить свое мнение о людях, обладающих или не обладающих данными качествами. Согласованность элементов определяется следующим образом: элементы ранжируются по первому конструкту сначала при первом исследовании, затем при повторном. После этого под-считывается коэффициент корреляции между их рангами при первом и втором исследовании. В табл. 20 приведены данные о согласованности элементов и согласованности структуры связей конструктов.

Таблица 20

Согласованность ранжировок элементов по каждому конструкту и согласованность структуры связей между конструктами при заполнении двух идентичных решеток одним и тем же испытуемым — членом психотерапевтической группы (65)

		Согласованность
Конструкт	Согласованность	структуры связей
	элементов	конструкта
1	-0.52	0,96
2	-0,43	0,83
3	0,29	0,63
4	-0,31	0,79
5	-0,24	0,86
6	-0,69	0,96
7	-0,36	0,39
8	0,81	0,48
9	0,55	0,61
10	0,02	0,82
11	0,29	0,78
12	-0,71	0,91
13	-0,57	0,60
14	-0,52	0,70
15	-0,24	0,80
16	-0,07	0,91

133

Как следует из анализа таблицы, связи между конструктами данного испытуемого остаются неизменными, однако он в некоторых случаях изменил свое мнение о людях (элементах) на противоположное.

Если при сравнении решеток вы столкнетесь с необходимостью доказать изменение представлений испытуемого, например, в ходе лечения, то можно использовать метод подсчета согласованности Баннистера или же, в случае компьютерной обработки, программу COIN Слейтера, которая «дает возможность получить почти те же самые результаты, что и метод Баннистера» (201, 45).

Можно проанализировать распределение элементов и подсчитать корреляции между ранжировками по каждому конструкту в первом и втором исследовании. Более сложный анализ можно провести, заполнив матрицу различий между элементами. Для этого ранг или оценку элемента в первой решетке надо вычесть из ранга или оценки этого элемента во второй решетке, обработав матрицу при помощи стандартного варианта метода главных компонент. Для этой цели Слеитером была разработана программа DELTA (199). В дополнение к обычным данным, получаемым в результате применения стандартных процедур компьютерной обработки, эта программа определяет изменения элементов и конструктов и выявляет корреляции между первой и второй решетками в целом.

Слейтер разработал еще целый ряд методов компьютерной обработки для анализа отношений между несколькими (более чем двумя) решетками, а также для сопоставления двух решеток с различными элементами или различными конструктами (202).

Комментарий

В известном смысле развитие компьютерных методов анализа оказало неблагоприятное влияние на развитие метода решеток: некоторые психологи стали считать, что техника решеток является научной процедурой не потому, что действительно позволяет проникнуть во внутренний мир испытуемого, а потому, что обеспечивает нас распечатками результатов. Стремление к псевдоточности заставляет исследователей предать забвению основные правила статистики. Например, корреляция, полученная на небольшой выборке и равная 0,2, по всей видимости, возникла случайно. Однако даже в том случае, когда выборка настолько

134

многочисленна, что эта корреляция достигает знаменитого уровня значимости р<0,05, психологическая значимость связей, объясняющих всего лишь 4% дисперсии¹, остается небольшой.

Дабы не быть обвиненными в пуританстве, спешим добавить, что мы полностью поддерживаем многомерные методы анализа. Как утверждал еще Келли, «понятийная решетка... является (следовательно) способом доматематической репрезентации индивидуального психологического пространства, и она строится таким образом, что позволяет подвергнуть это пространство математическому анализу. Как видим, по своей природе она многомерна» (102, 304).

Именно поэтому каждый исследователь должен ознакомиться и хотя бы на интуитивном уровне постичь те сложные процедуры, которые так компетентно выполняет ЭВМ.

¹ Процент дисперсии, приходящейся на коэффициент корреляции, вычисляется как «коэффициент корреляции в квадрате, умноженный на 100%».— Прим. ред.

Глава 6

НАДЕЖНОСТЬ

Надежность — это мера нечувствительности теста к изменениям.

Дж. Келлв

Значение термина

Когда психологи говорят о надежности, то часто путают различные определения этого термина. Иногда они в самых общих чертах рассуждают о способности показателя «надежно» оценивать какую-либо характеристику, причем, как в тех случаях, когда эта характеристика количественно изменяется у испытуемого, так и в тех случаях, когда она остается неизменной. А иногда под термином «надежность» подразумевают способность методики к воспроизведению одного и того же результата у одного и того же испытуемого в различные моменты времени. В ряде случаев второе определение может служить обоснованной операциональной разновидностью первого, например когда предполагается, что у данного испытуемого определенная характеристика относительно стабильна и неизменна (как, скажем, рост взрослого человека). Однако это определение не универсально — ведь жизнь все время меняется. Градусник, который показывает все время одну и ту же температуру у больного,— плохое подспорье для врача. Цель, таким образом, заключается не в получении стабильных показателей — стабильность или нестабильность присуща тому, что измеряется, а не самому показателю. Как подчеркивает Мэир (140), наша цель состоит в том, чтобы предсказывать и стабильность, и изменения.

Сказанное очевидно и, казалось бы, не нуждается в доказательствах, однако психологи так поклоняются «надежности», что приходится доказывать очевидное. Стабильность часто считается «нормальным положением дел». Так, мы привыкли ждать, что взрослый испытуемый в исследовании интеллектуальности все

136

время будет набирать один и тот же балл, если не случится что-нибудь необычное, например он получит травму мозга. Самая злополучная из теорий личности — психология черт — способствовала утверждению мифа о неизменности человека. Однако именно в изменении — сущность человека. Человек, по выражению Келли,— это «форма движения», а не статический объект, движения которого задаются извне.

Если мы предполагаем, что решетки — это попытка проникнуть в систему конструктов испытуемого, то в каких случаях следует ожидать стабильности, а в каких — изменений? Если бы нам надо было время от времени исследовать ваши представления о правилах арифметики, то можно было бы ожидать высокой степени стабильности результатов. Периодически мы получали бы информацию о том, что вы неизменно считаете нечетные числа неделимыми на четные и постоянно придерживаетесь того мнения, что в результате умножения дроби на дробь получается дробь меньшая, чем каждый из сомножителей. С другой стороны, если бы мы задались целью время от времени выявлять ваше отношение к кинофильмам, мы, возможно, узнали бы, что вы стали считать, например, музыкальные комедии более «обворожительными», а работы какого-нибудь режиссера «менее точными с документальной точки зрения». Но, что более важно, отношение между конструктами «обворожительный» и «документально точный» может тоже измениться. Изучая представления детей, мы, возможно, выяснили бы, что они меняются быстрее, чем представления взрослых (ведь дети в большей степени склонны к риску и экспериментированию). Если вы считаете, что исследуется стабильность ваших взглядов, то ваши ответы окажутся более стабильными, чем в том случае, когда вы думаете, что проверяется ваша способность к развитию, обучению и изменению. Если бы исследовались ваши суперординатные конструкты (скажем, в представлениях о шахматной игре), то, возможно, обнаружилось бы, что вы придерживаетесь теории «сильного центра». Что же касается субординатных конструктов, то выяснилось бы, что в них происходят изменения в зависимости от того, предпочитаете ли вы в данный момент королевский или ферзевый гамбиты, и так далее.

Представление о статичности психики противоречиво само по себе. Мы анализируем решетку не для того, чтобы выявить повторяющиеся результаты, а для того, чтобы, обнаружив изменение, понять, что оно означает.

137

Короче говоря, лучше всего считать надежность просто одним из аспектов валидности.

Кроме проблем, связанных с психологической значимостью того или иного конкретного представления о надежности, существуют и специфические проблемы, связанные с отдельными видами решеток (поскольку не существует репертуарной решетки вообще, а существуют лишь конкретные формы решеток). Учитывая многообразие форм, содержания и способов анализа существующих в настоящее время решеток, а также возможность появления новых типов решеток в будущем, бессмысленно говорить о надежности репертуарных решеток в целом. Это даже бессмысленнее, чем вопрос о надежности, скажем, опросников в целом. Прежде чем говорить о надежности опросников, мы должны понять, какие опросники и из какой области имеются в виду, какие испытуемые с ними работают, при каких обстоятельствах и каким образом анализируются полученные результаты.

С нашей точки зрения, наилучший способ проиллюстрировать проблему надежности решеток — это рассмотреть конкретные примеры разброса значений коэффициентов надежности в различных исследованиях, где использовались решетки.

Надежность различных показателей

Решетка — это способ представления данных, доступный различным видам анализа. Мы коротко рассмотрим только восемь показателей, предложенных в то или иное время разными исследователями, и сравним их тест-ритестовую надежность.

Неравномерность распределения

Это показатель того, что Келли называл «однобокостью» конструкта. Если попросить испытуемого разделить 20 его знакомых на радикалов и консерваторов, то первое, что можно сделать с этими данными,— определить относительное количество элементов, отнесенных к тому или иному полюсу конструкта: возможно, что мир испытуемого населен преимущественно радикалами, или преимущественно консерваторами, или и теми и другими примерно в равной степени. Баннистер (11) опубликовал результаты исследования, в котором испытуемым предлагалось распределить 19 знакомых по полюсам 22 конструктов. Сразу после

138

этого им предлагалось разместить 19 других своих знакомых по полюсам этих же самых конструктов. Фиксировалось соотношение числа элементов, отнесенных к каждому полюсу конструкта в первой и второй сериях эксперимента. Коэффициент надежности оказался равным 0,70. При воспроизведении этого эксперимента (13) с использованием в качестве элементов фотографий коэффициент надежности для показателя неравномерности распределения оказался равным 0,76 (N = 30).

Здесь следует отметить, что нас в первую очередь должен интересовать вопрос о том, при каких условиях будет меняться степень неравномерности распределения элементов, а не вопрос о «надежности» показателя как таковой. Например, по данным одного из неопубликованных исследований Баннистера, можно утверждать, что испытуемые с высоким баллом тревожности по шкале Тейлор склонны относить большинство элементов к одному полюсу (р<0,05).

Интенсивность

Это глобальный показатель, фиксирующий связь между конструктами в решетке. Высокий балл интенсивности (см. с. 105) свидетельствует о том, что конструкты имплицируют друг друга и используются испытуемым взаимосвязанно. Интенсивность высоко коррелирует с другими глобальными показателями, такими, как, например, количество дисперсии, объясняемое первым фактором. Коэффициент надежности для балла интенсивности обычно низок. Так, например, в исследовании Баннистера (13) корреляция тест — ритест оказалась равной 0,35. Точно такая же корреляция была получена Хонессом (92) при проведении ранговой решетки на детях с интервалом в 4 недели. Он использовал и биполярную импликативную решетку. В этом случае корреляция тест — ритест для балла интенсивности оказалась равной 0,62. Следует отметить, что балл интенсивности часто увеличивается в случае заполнения испытуемым второй решетки вскоре после заполнения первой, что объясняется влиянием эффекта последействия (25).

Результаты некоторых из описываемых ниже исследований свидетельствуют о том, что показатель интенсивности повышается или снижается при четко определенных условиях и значимо различается в группах испытуемых с различной психопатологией. Так что в данном случае мы имеем дело с мерой, валидность

139

которой можно считать доказанной (она отражает как характеристики испытуемых, так и ситуаций). Однако надежность показателя интенсивности невелика. Это позволяет предположить, что сам по себе этот показатель не обладает нежелательной «дисперсией ошибки», но высоко чувствителен к быстрым изменениям структуры связей системы конструктов (о чем, кстати сказать, при его использовании следует всегда помнить). Отсутствие «надежности» показателя интенсивности, возможно, еще приведет к важным теоретическим следствиям.

Паттерн связей между конструктами

Анализ данных решетки позволяет построить матрицу взаимосвязей между конструктами. Способы представления этих связей различны — это и баллы совпадения, и коэффициенты ранговой корреляции Спирмена, и другие индексы. Ясно, что сходство паттернов взаимосвязей между конструктами можно выявлять несколькими способами. Наиболее прост так называемый индекс сходства. Он подсчитывается следующим образом. Сначала баллы взаимосвязи каждой матрицы ранжируются, начиная от самого высокого и кончая самым низким. Затем подсчитывается коэффициент корреляции Спирмена между двумя ранжировками (см. с. 131). Эта мера широко применяется в исследованиях с повторным заполнением решеток, причем как с повторяющимися наборами элементов, так и с различающимися элементами (при условии, что в разных сериях используются одни и те же конструкты). Коэффициенты надежности, полученные в исследованиях такого типа, колеблются в диапазоне от 0,60 до 0,80. Лансдаун (116) обнаружил, что корреляция тест — ритест уменьшается в том случае, если повторное исследование проводится не сразу после первого, а с интервалом в 8 дней. В его эксперименте приняли участие 59 детей в возрасте от 9 до 11 лет. Корреляция между согласованностью паттерна конструктов и длительностью интервала оказалась равной —0,35 (р<0,01). Уотсон, Ганн и Гриствуд (218) использовали ранговые решетки при исследовании заключенных. Заключенные (32 человека) заполняли вторую решетку через 7—10 дней после первой. При сравнении пар решеток показатель общего сходства (воспроизведение всех расстояний между элементами по Слеитеру) оказался равным 0,74. Причем индивидуальный разброс колебался в диапазоне от 0,30 до 1,00.

140

Основным вопросом, следовательно, является вопрос о том, при каких условиях паттерны взаимосвязей между конструктами более, а при каких — менее стабильны. Равный интерес представляет вопрос о том, какие именно конструкты или подсистемы конструктов обеспечивают низкую или высокую стабильность всей системы в целом.

Специфические связи между конструктами

В любом исследовании, направлено ли оно на изучение индивидуальной системы конструктов для клинической практики или является частью более общего эксперимента, наиболее интересным может оказаться вопрос о связи между специфическими конструктами внутри целостной матрицы. Например, вопрос о связи конструктов, характеризующих отношение к себе («такой, как я сам», «такой, каким бы я хотел быть» и т. п.), с другими значимыми конструктами. Примечательной чертой решеток является разброс показателей надежности (согласованности связей в матрице при повторном тестировании) для одной и той же пары конструктов конкретного испытуемого. Это касается и тех решеток, в которых используются одинаковые наборы элементов, и тех, в которых используемые элементы различны (см. табл. 21).

Как показано в исследовании, приводимом в Приложении I, два «проблемных» конструкта испытуемого могут иметь различную судьбу. Связи одного конструкта с другими остаются относительно стабильными

Таблица 21

Корреляция конструкта такой, как я с другими конструктами в четырех ранговых решетках, заполненных заключенным-поджигателем в течение месяца. В качестве элементов в тестовых сериях № 1 и № 4 были использованы знакомые испытуемого, а в тестовых сериях № 2 и № 3 — фотографии незнакомых ему людей (71)

Корреляции с конструктом Люди Фотографии Фотографии Люди

такой как я

Такой, каким я хотел бы
быть	+0,88	+0,92	+0,93	+0,84
Властолюбивый	—	+0,78	+0,89	+0,87
Честный	+0,88	—	+0,94	+ 1,0
Тяга к огню	+0,87	+0,88	+0,93	+0,89
Удовольствие от сексуаль-
ного возбуждения	+0,05	-0,77	-0,39	-0,39
Может совершить под-
жог	-0,59	-0,75	—	-0,90

141

(0,63), а паттерн связей второго конструкта претерпевает значительные изменения. Показатель согласованности второго конструкта оказался равным 0,31 (см. табл. 27). На основании результатов нескольких исследований можно утверждать, что определенные типы конструктов гораздо более согласованны и стабильны, чем другие. Так, повторный анализ данных, полученных Баннистером (13), свидетельствует о том, что средний коэффициент надежности конструкта хороший-плохой (оценивалась воспроизводимость структуры связей данного конструкта со всеми остальными конструктами решетки) равен 0,80, а средний коэффициент надежности конструкта обычный — необычный равен 0,50.

Стабильность выявленных конструктов

Огромный интерес представляет вопрос о репрезентативности и стабильности вызываемых у самого испытуемого конструктов: действительно ли они более репрезентативны и стабильны или же существует множество конструктов, из которых испытуемый (в более или менее случайном порядке) черпает конструкты во время того или иного обследования? Этот вопрос исследовался еще Хантом в 1951 году (97). Он выявлял триадиче-ским методом конструкты с помощью ролевого списка, содержащего 41 ролевой персонаж, и обнаружил, что 70% конструктов, вызванных при первом тестировании, воспроизводятся при втором.

Фиелд и Ландфилд (61) повторили эксперимент Ханта в более разработанной форме и показали, что процедуры выявления конструктов, будучи проведенными на одном и том же наборе элементов с интервалом в две недели, дают результаты, коррелирующие между собой на уровне 0,80.

Стабильность элементов

Сходный вопрос может быть задан относительно элементов, которые испытуемые подставляют в ролевой список. Так, Педерсен (161) обнаружил, что, когда его испытуемые дважды заполняли ролевой список в репертуарной решетке с интервалом в одну неделю, они воспроизводили 77% элементов.

Фиелд и Ландфилд (61) повторили этот эксперимент и обнаружили, что испытуемые в среднем воспроизводят 72% элементов ролевого списка.

142

Показатели инсайта

Очевидно, что решетку можно использовать и для измерения инсайта. Под словом «инсайт» здесь подразумевается способность испытуемых предсказывать или констатировать связь между конструктами в решетке. Баннистер (13) определил стабильность этого показателя, проведя повторное исследование сразу же вслед за первым, и обнаружил корреляцию, равную 0,53. На этом основании, конечно, нельзя утверждать, что надежность меры инсайта равна 0,53. При рассмотрении этой проблемы возникает целый ряд вопросов относительно того, как поведет себя показатель надежности, если мы подвергнем проверке на инсайт различные составляющие системы конструктов испытуемого.

Показатели нормативности связей между конструктами

Решетки можно использовать для составления справочника по существующим связям между конструктами внутри популяций. Можно усреднить данные многих решеток для определенной группы конструктов и рассматривать полученную матрицу взаимосвязей как некую нормативную карту. Здесь, конечно, встанет вопрос о ее надежности. Баннистер (13) построил такую таблицу норм (в качестве элементов использовались фотографии незнакомых людей) для восьми конструктов (матрица баллов совпадения для первого исследования представлена в табл. 22). Затем он построил еще одну таблицу норм, где в качестве элементов выступали знакомые испытуемых (для тех же самых конструктов). Корреляция между двумя нормативными таблицами оказалась равной 0,98. Такой высокий показатель

Таблица 22

Усредненные баллы совпадения 9 конструктов для 30 здоровых испытуемых (в качестве элементов использовались фотографии)

	Подлый	Хора ШИЙ + 9	Необычный -2	Узколобый -7	Искренний + 8	Эгоистичный -7,	Ненадежный -5	Добрый
Привлекательный	-10	+ 8
Подлый		-9	+ 3	+ 8	-8	+ 10	+ 4	-8
Хороший Необычный			-4	-6 + 2	+ 10 -3	-8 + 3	-6 + 2	+ 8 -3
Узколобый					-7	+ 7	+ 4	-7
Искренний Эгоистичный						-9	-7 + 5	+ 9 -9
Ненадежный								-7

143

надежности позволяет предположить, что, несмотря на наличие значительных индивидуальных вариаций паттерна связей между конструктами, можно получить надежные нормативы для относительно ограниченных по размеру выборок.

Мы рассмотрели только некоторые из тех показателей, которые можно получить на основе анализа репертуарной решетки, и вкратце обсудили вопрос об их надежности. Коэффициенты надежности в рассмотренных нами экспериментах колеблются в диапазоне от 0,30 до 0,98. Из этого следует, что любое заявление относительно надежности должно касаться определенной, конкретной решетки. Но, как мы покажем дальше, даже такое конкретное заявление нуждается в оговорках еще и относительно того, в каком смысле употребляется термин «надежность» и на какой класс ситуаций может быть распространено это заявление. Для обоснования высказанного только что положения мы рассмотрим не только различные показатели, которые можно получить на основе данных решетки, но также различия, связанные с конкретными модификациями решеток, популяциями, которые можно ими обследовать, и условиями, при которых их можно применять, то есть все те факторы, которые обеспечивают значительный разброс показателей надежности.

Вариативность, связанная с популяцией

У различных испытуемых при повторном проведении решеток наблюдается большой разброс показателей стабильности. Особенно он велик для групп испытуемых с различными формами психопатологии (см., например, 12). Этот факт служит прекрасной иллюстрацией того положения, что надежность можно использовать как основу для различия популяций, а не как средство оценки «методики в целом». Так, в большой серии сравнительных исследований психически здоровых испытуемых, шизофреников с нарушениями мышления и больных другими психическими заболеваниями решетки использовались в качестве метода оценки стабильности связей между конструктами (два измерения, одно непосредственно сразу после другого). (Хотя в данном исследовании показатель стабильности связей между конструктами использовался для характеристики испытуемых, его можно было бы использовать и в качестве коэффициента надежности конкретной решетки.) В этом эксперименте было показано, что балл

144

согласованности в целом для популяции шизофреников с нарушениями мышления равен 0,2, в то время как для испытуемых двух других популяций он колеблется в диапазоне от 0,6 до 0,8.

Вариативность элементов

Если различные подсистемы конструктов человека обладают разной степенью стабильности, то можно ожидать, что как при индивидуальном, так и при групповом исследовании коэффициенты корреляции тест-ритест для различных элементов (репрезентирующих различные подсистемы) будут также отличаться друг от друга. Это очень хорошо показано экспериментально на примере воспроизводимости паттерна отношений между конструктами. Так, Баннистер и Мэир (21) провели эксперимент, в котором испытуемые ранжировали фотографии по заданным конструктам. При интервале между двумя исследованиями в 6 недель коэффициент корреляции оказался равным 0,86. При замене фотографий он оказался равным 0,73. Испытуемые также ранжировали имена реальных людей по соответствующим конструктам. Интервал между двумя ранжированиями составил 6 недель. Коэффициент надежности оказался равным 0,92. В том случае, когда при повторном исследовании использовались новые элементы, коэффициент надежности оказался равным 0,91. Митсос (150) обнаружил, что при использовании в качестве элементов «друзей», а не лиц, указанных в ролевом списке, корреляции тест-ритест значительно снижаются (возможно, потому, что «друзья» — это менее репрезентативная выборка).

Даже увеличение количества показателей надежности для различных типов элементов — не выход из положения, поскольку при интерпретации результатов необходимо учитывать и формальную структуру процедуры заполнения решетки. Так, в исследовании, проведенном Баннистером и Мэиром (21), испытуемые ранжировали десять фотографий по шести конструктам. В этом случае средний коэффициент надежности оказался равным 0,86 (интервал в шесть недель). При ранжировании же пятнадцати людей средний коэффициент надежности составил 0,56. Однако это не означает, что чем больше число элементов в ранговой решетке, тем меньше ее надежность: как было показано, при использовании в качестве элементов имен реальных людей коэффициент надежности для 15 элементов очень высок (0,92).

145

Влияние различных тактик экспериментальной валидизации

В исследовании Баннистера (17) испытуемым предлагали в ходе 20 экспериментальных серий ранжировать фотографии в соответствии с их собственными конструктами. В каждом случае паттерн взаимосвязей между конструктами сопоставлялся с паттерном взаимосвязей, полученным в следующей экспериментальной серии. Первая группа испытуемых получала обратную связь в форме валидизации (то есть подтверждения)— испытуемым сообщали, что их суждения были во всех сериях весьма точными. В этой группе общий средний коэффициент надежности (по всем 19 сравнениям для всех 10 испытуемых) оказался равным 0,74. Испытуемым другой группы сообщалось, что их суждения оказались неточными, и показатель надежности для этой группы был ниже — 0,56. Было бы неверным утверждать, что различия коэффициентов надежности свидетельствуют о различиях в надежности «методики в целом». Они лишь иллюстрируют тот факт, что надежность (или «согласованность» — ведь мы имеем в виду психологическую характеристику испытуемых, а не характеристику методики) есть функция индивидуальных психологических процессов. Эта функция, в частности, изменяется в зависимости от убежденности испытуемых в неудачности или, наоборот, успешности выполнения ими предложенного задания.

Заключение

Конечно, можно было продолжать перечисление различных коэффициентов надежности для разнообразных показателей до бесконечности. К примеру, в исследовании Сперлинджера (207) при проведении тест-ритеста с интервалом в 7 месяцев было получено огромное количество коэффициентов стабильности. Показатель степени сходства между восприятием собственного «Я» и восприятием других одиннадцати лиц продемонстрировал высокую надежность — 0,95. Процент дисперсии, объясняемой первым фактором, не показал значимых корреляций между двумя исследованиями. Полученные в двух сериях наборы вызванных конструктов совпали в 58% случаев (оценки проводились на основании модифицированной системы классификации конструктов Ландфилда (114)). При этом наблюдался большой индивидуальный разброс всех коэффициентов надежности.

146

Возможное число различных коэффициентов надежности значительно увеличится в том случае, если мы учтем многообразие различных экспериментальных условий, некоторые из которых были кратко рассмотрены в данной главе. Мы постарались показать, что на основании анализа данных решетки можно не только построить большое количество разнообразных показателей, но и то, что они могут воспроизводиться в самых разных экспериментальных условиях — при использовании решеток с различающимися наборами элементов и конструктов, при проведении экспериментов с различными испытуемыми и с различными популяциями испытуемых, при применении различных способов регистрации данных и тактик экспериментальной валидизации (или инвалидизации).

В связи с этим кажется разумным сказать следующее: за термином «надежность» скрывается целая проблемная область, связанная с исследованием способов, с помощью которых люди сохраняют неизменными или изменяют свои системы конструктов. Ценность решетки должна, следовательно, определяться не ее «высокой» или «низкой» надежностью, а возможностью с ее помощью исследовать и уточнять эти проблемы.

Глава 7 ВАЛИДНОСТЬ

Валидность — это способность теста поставлять уже известные нам сведения.

Дж. Келли

Значение термина

Нам представляется разумным говорить о валидно-сти решетки только в том смысле, в котором мы говорим о валидности, скажем, критерия х-^кваДР^ат' Мы вполне согласны с утверждением, что критерий Х-квадрат, как и любой другой статистический критерий,— это способ представления данных, позволяющий оценить, имеют ли эти данные какую-либо структуру или значение. То же самое можно сказать и о решетках. Решетка не тест: у нее нет специфического содержания, и мы можем говорить о ее валидности, только подразумевая ее способность (или, напротив, неспособность) выявлять структуру конкретных экспериментальных данных.

Это означает, что валидность решеток не та, что, скажем, у опросников. Если мы разрабатываем опросник из 30 пунктов, направленный на измерение степени «подчиненности» испытуемого, то нам необходимо точно определить значение, приписываемое термину «подчиненность», и ответить на вопрос о том, с чем она будет коррелировать и что она будет предсказывать. Решетки не измеряют характеристику или черту — они выявляют связи между конструктами. Можно оспаривать утверждение о том, что измерение «подчиненности» или любой другой характеристики приносит пользу теории психологии, однако весьма трудно доказать, что конструкты человека не связаны между собой или то, что эта связь не представляет интереса для психолога. Сам процесс приписывания значения явлениям уже свидетельствует о том, что наши конструкты связаны между собой. Словарь — это просто выраженный в лингвистических символах каталог взаимоотношений конструктов для данной популяции.

148

Вся структура логики (как формальной, так и неформальной) основывается на представлении о том, что один конструкт имплицирует другой (если р, то q). Следовательно, бессмысленно подвергать сомнению основное положение о взаимосвязи конструктов, так как отрицание этого требует доказательств, то есть привлечения взаимосвязанных аргументов, что возможно только в том случае, если такие связи существуют. Не имеет смысла и оспаривать положение о том, что решетки выявляют отношения между конструктами, однако можно спорить о том, каким образом они выявляют эти отношения и что именно можно предсказать, основываясь на знании этих отношений.

Если мы проведем решетку любого типа, скажем такую, в которой 10 элементов ранжируются по нескольким конструктам, и подсчитаем коэффициенты ранговой корреляции между этими конструктами, то увидим, что число значимых корреляций превышает случайно возможное. Очевидно, что решетка выявляет структуру связей между конструктами, и, следовательно, можно утверждать, что она обладает внутренней валидностью. Для любой решетки можно оценить значимость сделанных испытуемым оценок (см. 52), поскольку все статистические методы (кластер-анализ, биномиальное разложение, определение значимого уровня для корреляций и т. п.), применимые для обработки групповых данных, применимы и для обработки данных, полученных при заполнении одной-единственной решетки. В качестве «популяции» здесь можно использовать совокупность реакций конкретного испытуемого и исследовать эту совокупность любыми методами групповой статистики, традиционно используемыми для анализа групповых данных. Итак, мы утверждаем, что решетка — это, в сущности, способ представления данных, и, хотя имеет смысл определять валидность конкретной решетки, разработанной для получения специфической информации, нет смысла спорить о валидности метода решеток как такового.

Необходимо рассмотреть еще один аспект валидности, тоже связанный с многообразием решеток и невозможностью рассуждать о методе решеток в целом, в отличие, скажем, от метода тестов. Мы хотим здесь снова напомнить одно важное положение, уже приводимое нами при обсуждении проблемы надежности. Если выяснилось, что данная решетка не имеет предсказательной силы и не дает никакой информации, то следует попытаться выявить ее недостатки, а не делать выводы о валидности или невалидности метода в

149

целом. За примерами далеко ходить не надо. Если мы дадим испытуемому такие элементы, с которыми он совершенно незнаком, то при анализе решетки мы почти наверняка обнаружим, что в ней практически отсутствуют данные о связи между конструктами. Однако и в этом случае можно в известном смысле говорить о валидности: решетка сообщает нам, что у испытуемого нет конструктов, посредством которых он может оценить данные элементы. Выражаясь языком теории конструктов, можно сказать, что элементы находятся вне диапазона пригодности системы конструктов испытуемого и вполне естественно, что решетка заполняется случайным образом.

Если мы предложим испытуемому вербальные «ярлыки», с которыми он плохо знаком, он, возможно, припишет им произвольные значения. В этом случае выявленная структура связей натолкнет нас на ложные выводы. Испытуемый может начать сортировать элементы случайным образом, как бы сообщая нам, что он растерялся, столкнувшись с таким странным набором вербальных наименований. В любом случае мы не получим полезной информации и сможем, по-видимому, лишь констатировать факт, что испытуемый действительно незнаком с предложенным ему набором вербальных наименований.

Если мы проводим процедуру иерархизации, стараясь выявить суперординатные конструкты, но плохо формулируем свои вопросы и игнорируем комментарии испытуемого, то может оказаться, что он «спускается вниз» по иерархической «лестнице» конструктов и мы выявляем не суперординатные, а субординатные конструкты, что также приведет нас к ложным выводам.

Существует столько же отрицательных примеров разработки решеток, сколько вообще существует способов их разработки. Каждая решетка — это, по существу, эксперимент, поэтому при ее разработке мы сталкиваемся с теми же проблемами, что и при планировании эксперимента. Так, если мы решим провести решетку на одном испытуемом или на группе испытуемых, то нам придется дать ответ на множество вопросов: какие именно конструкты мы будем задавать или выявлять, будем ли использовать заданные и выявленные конструкты, какую процедуру предложим испытуемому (ранжирование, оценку, дихотомическое разбиение), какая процедура в целом будет использована (оценочная решетка, импликативная решетка, иерар-хизация и т. п.), какие аспекты структуры или содержания системы конструктов мы собираемся исследо-

150

вать (неравномерность распределения элементов, степень структурированности, отношения между конкретными конструктами типа «Я» и «идеал Я», степень осознавания испытуемым собственной системы конструирования, степень общности системы конструктов испытуемого и некой стандартной или усредненной системы и т. п.)- Нам также придется ответить на вопрос о способах обработки (определенный вид кластер-анализа, прямое измерение совпадения конструктов, общие показатели структурированности, показатели неравномерности распределения и т. д.).

Уже сейчас решетки озадачивают многих исследователей, надеявшихся использовать их как готовый метод, а не как методологию, применение которой вынуждает их решать множество экспериментальных проблем, зачастую не представляющих для них интереса.

Прежде чем перейти к рассмотрению валидности определенных типов решеток, следует оговориться, что мы полностью отвергаем одно из ее определений. В психологии существует традиция, в соответствии с которой валидность методики произвольно приравнивается к степени корреляции с другим тестом и к его способности предсказывать некоторый произвольно выбранный и относительно тривиальный аспект человеческого поведения. Келли, основываясь на теории конструктов, полагал, что валидность надо приравнивать к полезности, и считал наиболее полезным свойством инструмента возможность проникать во внутренний мир человека.

Валидность как полезность

Очевидно, что оценить полезность методики или какого-то показателя весьма сложно. Подобное занятие к тому же лишает исследователя возможности быстро выпустить серию статей, в которых он мог бы привести множество корреляций в доказательство «валидности» своей методики.

Один из путей оценки полезности — непосредственный опыт исследователей. Многие из тех, кто применяет решетки, интуитивно оценивают, насколько они действительно были полезны для решения их задач. Затем они изыскивают формы и способы передачи своего непосредственного опыта другим исследователям, которые в свою очередь подхватывают их находки и делают следующий шаг в разработке стратегии применения этой техники.

151

Мы не сможем, конечно, рассмотреть все работы (количество которых, кстати сказать, лавинообразно увеличивается), а остановимся на тех исследованиях, которые наилучшим образом познакомят вас с различными сферами применения и полезными качествами техники репертуарных решеток.

Blog

A manual for repertory grid technique