Федеральная программа книгоиздания России Рецензенты: канд психол наук С. А. Исайчев, доктор биол наук И. И. Полетаева Равич-Щербо И. В. и др. Р12
Вид материала | Программа |
- Вестник балтийской педагогической академии вып. 94. – 2010 г. Актуальные проблемы нравственного, 2431.92kb.
- Рецензенты: профессор, доктор психол наук Филонов Л. Б., вед науч сотрудник, канд психол, 2609.63kb.
- Научный выпуск вестник балтийской педагогической академии вып. 29. – 2000 г. Поиск, 1745.18kb.
- Общеобразовательная программа дошкольного образования Авторский коллектив, 5619.19kb.
- Образовательная программа дошкольного образования Москва «Просвещение», 5670.3kb.
- Введенским Игорем Витальевичем Рецензенты доктор психол наук В. А. Лабунская канд психол, 375.9kb.
- Отчет о проведении Международной научной конференции-семинара «Современные методы психологии», 97.76kb.
- Приглашение и программа разнообразие почв и биоты северной и центральной азии, 521.14kb.
- Пояснительная записка, 12621.4kb.
- В организации совместных отношений, 1137.14kb.
Некоторые корреляции родственников (например, корреляции МЗ близнецов, разлученных при рождении, или приемных сиблингов — усыновленных детей-неродственников, выросших в одном доме) сами по себе дают информацию, которой достаточно для получения ответов на центральные вопросы психогенетики о том, насколько вариативность данного признака объясняется разнообразием сред и генотипов, наблюдаемых в данной популяции. Подобное может быть сказано и о тех методах психогенетики, которые сопоставляют корреляции, полученные у двух типов родственников, например корреляции МЗ и ДЗ близнецов, приемных детей — с биологическими и приемными семьями.
Однако в современных исследованиях предпочтение при анализе психогенетических данных отдается не прямым оценкам составляющих фенотипической дисперсии, а применению метода перебора (подбора) моделей. Этот метод представляет собой специфическую адаптацию метода структурного моделирования к задачам генетики количественных признаков. МПМ отличается несколькими преимуществами: 1) более точной оценкой искомых параметров; 2) возможностью оценивать более сложные генетические модели, например учитывать половые различия и моделировать ГС-корреляции и в-заимодействия; 3) возможностью сводить в одном анализе данные, относящиеся к разным типам родственников, и получать, благодаря этому, относительно несмещенные оценки параметров и 4) возможностью тестирования нескольких альтернативных моделей с целью выбора той, которая наилучшим образом соответствует исходным данным.
В рамках генетики количественных признаков применение метода перебора моделей сводится к решению систем уравнений для обнаружения такого набора параметров (т.е. подбора такой модели), который наилучшим образом соответствует набору исходных данных (корреляций родственников). Главное преимущество МПМ заключается в том, что он позволяет тестировать все те допущения, которые не учитываются в традиционных методах генетики количественных признаков. Например, обсуждая метод близнецов, мы указывали на то, что одним из допущений этого метода является допущение об отсутствии ассортативности. МПМ позволяет сравнить две модели (учитывающую ассортативность и не учитываю-
206
Рис. 8.7. Диаграмма путей фенотипических корреляций по исследуемому признаку для двух типов МЗ близнецов: (а) выросших вместе и (6) разлученных при рождении [по: 364].
Обозначения — в тексте.
щую ее) и выбрать ту, которая наилучшим образом соответствует эмпирическим данным.
В качестве еще одного примера применения МПМ рассмотрим анализ родственных корреляций на основе модели, приведенной на рис. 8.7. Эта модель описывает фенотипическое сходство МЗ двух типов — выросших вместе (а) и разлученных при рождении (б). Каждая из моделей содержит: две измеряемых переменных — фе-нотипические значения близнецов, PMZ1 и РМZ2 ), и две латентных, неизмеряемых переменных — эффекты генотипа (G), и эффекты среды (Е). Среды близнецов, выросших вместе, коррелируют rE MZ . Путь от латентной переменной — генотипа (G) к измеряемой переменной — фенотипу (Р) обозначается h; путь от латентной переменной среды (Е) к измеряемой переменной фенотипа (Р) обозначается е. Задача моделирования заключается в том, чтобы решить систему уравнений и оценить два неизвестных параметра — е и h. Применяя правила анализа путей, запишем следующую систему уравнений:
(6)rMZ=hxh = h2.
Эта система содержит два уравнения и два неизвестных и решается алгебраически.
Итак, мы проиллюстрировали простое приложение МПМ. На первом этапе с помощью диаграмм путей записывается система уравнений, описывающих фенотипические корреляции для всех типов родственников, данные которых анализируются. Затем исследователь формулирует набор альтернативных моделей, среди которых и ведется поиск модели с наилучшим соответствием эмпирическим данным.
207
Например, исследователь может протестировать соответствие полученным данным следующих трех моделей, согласно которым феноти-пическое сходство родственников по определенному признаку объясняется: 1) только аддитивной генетической составляющей; 2) только доминантной генетической составляющей; 3) наличием и аддитивной, и доминантной генетических составляющих. Модель наилучшего соответствия выбирается на основе значения %-квадрата и других статистических показателей, оценивающих степени соответствия модели исходным данным.
Как уже указывалось, перебираемые модели могут быть очень разветвленными и сложными; они могут включать в себя множественные фенотипы, измеренные у нескольких типов родственников лонгитюд-ным методом (т.е. несколько раз за время исследования) и т.д.
Результаты применения МПМ могут быть использованы только при тестировании альтернативных моделей. Иными словами, МПМ не дает «доказательств» правильности тестируемой научной гипотезы; он позволяет лишь выбрать наиболее адекватную материалу генетическую модель. МПМ является элегантным и сложным статистическим методом, применение которого требует наличия определенных навыков*.
СТРУКТУРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Структурное моделирование —сложный современный метод, требующий и больших объемов выборок, и специальной квалификации исследователя, и наличия соответствующих компьютерных программ. Детальное изложение его не входит в задачи данного учебника, мы даем краткую характеристику его возможностей, чтобы читатель, столкнувшись в литературе с этим типом анализа, смог адекватно понять его смысл.
Статистические методы моделирования с помощью линейных структурных уравнений (МЛСУ)**, описывающих латентные переменные, были разработаны на основе приемов статистического анализа множественных переменных, используемых биологами, экономистами, психологами и социологами, МЛСУ предполагает формулирование набора гипотез о влиянии одних переменных (независимых) на другие (зависимые) переменные. Соответствие подобного набора гипотез, т.е. теоретической модели, и реальных данных, собранных при работе с конкретной выборкой, т.е. эмпирической модели, формализуется с помощью статистического алгоритма, оценивающего степень их согласованности (меру соответствия).
* Полное описание спецификации МПМ в рамках количественной генетики выходит за пределы данного учебника. Подробное изложение этого метода дается в руководствах Лоэлина [320J, а также Нила и Кардона 1342]. На русском языке пример применения МПМ в рамках психогенетики приведен в работе Е.А. Григоренко иМ. ЛаБуды 144].
** История возникновения и этапы детальной разработки МЛСУ описаны Бентлером [189; 190], а в работах Боллена [198] и Бентлера и его коллег [191] содержится современное техническое описание МЛСУ.
208
МЛСУ особенно полезно при статистическом анализе большого количества переменных, интеркорреляции которых известны. Задачами его являются: суммирование этих переменных, определение отношений между ними, оценка качества измерительных инструментов, контроль ошибки измерения (как для измеряемых, так и для латентных переменных) и нахождение соответствия между измеряемыми и латентными структурами. Правомерно будет сказать, что в ситуациях, когда набор переменных неточно измеряет латентную структуру, являющуюся предметом исследования, т.е. практически в любом случае, когда больше чем одна наблюдаемая переменная используется для представления латентной структуры, МЛСУ с латентными переменными следует применять как наиболее адекватный метод статистического анализа. Учитывая, что в психологии большинство латентных структур измеряется именно посредством не одной, а нескольких переменных и не может быть представлено без ошибки измерения, возможность и необходимость применения МЛСУ в этой области знаний становится очевидной.
Моделирование с помощью структурных уравнений представляет собой метод, родственный методу систем регрессионных уравнений, который используется при формулировании, детализации и тестировании теории или гипотезы. Структурные уравнения соотносят зависимые переменные и набор детерминирующих (независимых) переменных, которые в свою очередь могут выступать в роли зависимых переменных в других уравнениях. Подобные линейные уравнения в совокупности с уравнениями, детализирующими компоненты дисперсии и ковариации независимых переменных, составляют структурную модель. Составление и запись уравнений, детализирующих компоненты дисперсии и ковариации независимых переменных, осуществляются с помощью матричной алгебры.
Статистической основой МЛСУ является асимптотическая теория, подразумевающая, что оценка и тестирование моделей осуществляются при наличии относительно больших по численности выборок испытуемых. Использование МЛСУ требует больших затрат компьютерного времени, поэтому пользователи при тестировании моделей предпочитают использовать стандартные статистические пакеты типа LISREL [295] и EQS [189]. Эти пакеты, несмотря на различия в деталях, основаны на одних и тех же общих математических и статистических подходах, применяемых к анализу систем линейных структурных уравнений. Основополагающая математическая модель [189] относится к классу ковариационных структурных моделей, включающих как множественную регрессию, анализ путей, одновременный анализ уравнений, конфирма-торный факторный анализ, так и анализ структурных отношений между латентными переменными. Согласно модели Бентлера-Викса, параметры любой структурной модели могут быть представлены в виде регрессионных коэффициентов, дисперсий и ковариации независимых переменных. Статистическая теория позволяет оценивать эти параметры с использованием мульти-факторной нормальной теории, а также более общих теорий — эллиптической и арбитрального распределения, основываясь на обобщенном методе наименьших квадратов или теории минимального х-квадрата.
* * *
В данной главе мы рассмотрели несколько краеугольных понятий генетики количественных признаков. Ее центральным допущением является представление о том, что фенотипическая вариативность признака может быть представлена в виде независимо действующих
14-1432
209
генетической (аддитивной, доминантной и эпистатической) и средо-вой (общей и индивидуальной) составляющих и составляющей, описывающей взаимодействия между генами и средой (ГС-корреляции и ГС-взаимодействия). На этом строятся существующие в количественной генетике математические методы. Используя принцип разложения фенотипической дисперсии, можно определить так называемый коэффициент наследуемости, который говорит о том, какой процент фенотипической дисперсии объясняется вариативностью генотипа в популяции, Коэффициент наследуемости может быть определен несколькими способами, каждый из которых имеет свои достоинства и недостатки, поэтому использование того или иного способа должно определяться задачами работы, типом и объемом эмпирического материала. Одновременно генетико-математические методы позволяют надежно выделить доли дисперсии, определяемые различиями в общесемейной и индивидуальной среде. Надо лишь иметь в виду, что содержательный анализ любого средового компонента требует привлечения собственно психологических знаний и иногда специального подбора экспериментальных групп.
Помимо общесемейной и индивидуальной среды выделяется среда, специфичная для разных вариантов внутрисемейных диад, причем ее влияние на когнитивные способности различно в разных диадах. Общая тенденция такова: близнецовая среда > сиблинговая > ро-дительско-детская > двоюродных родственников; эти типы сред объясняют, соответственно, 35, 22, 20, 11% дисперсии [444]. При этом влияние общесемейной среды падает к подростковому возрасту и практически исчезает у взрослых.
Важно иметь в виду, что, как уже говорилось, речь идет о математическом выражении той доли межиндивидуальной вариативности, за которую ответствен данный тип средовых воздействий. Конкретное же психологическое содержание каждого средового компонента — дело специальных, скорее же собственно психологических исследований. Однако значимость сравнительных оценок средовых компонентов (которые можно получить только в психогенетическом исследовании) трудно переоценить: именно они должны указать психологу, где надо искать релевантные исследуемой черте средовые переменные (например, в особенностях общей или индивидуальной среды). В этом — один из продуктивных аспектов взаимодействия двух наук.
Глава X
ПСИХОГЕНЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ТЕМПЕРАМЕНТА
1. ЧТО ТАКОЕ ТЕМПЕРАМЕНТ?
К темпераменту традиционно относят формально-динамические характеристики поведения человека, «характеристики индивида со стороны динамических особенностей его психической деятельности, т.е. темпа, быстроты, ритма, интенсивности составляющих эту деятельность психических процессов и состояний» [118]. Черты темперамента определяют не столько то, что человек делает, сколько как он это делает, иначе говоря, они не характеризуют содержательную сторону психики (хотя, конечно, опосредованно влияют на нее).
Концепции темперамента весьма разнообразны. Начало его изучения обычно приписывают двум врачам — древнегреческому Гиппократу (V-IV вв. до н.э.) и древнеримскому Галену (II в. до н.э.). Описанные ими четыре основных темперамента (холерики, сангвиники, флегматики и меланхолики) существуют и в современных классификациях. По-видимому, древним ученым удалось выделить и описать очень существенные, удержавшиеся в течение веков типы чело-
238
веческого поведения. Однако они пытались не только описать внешние особенности поведения, но и найти их причину. В соответствии со взглядами того времени эти темпераменты связывались с разными сочетаниями основных «жидкостей» человеческого тела. Позднее неоднократно предпринимались попытки связать темперамент человека с его анатомией или физиологией, в том числе с индивидуальными особенностями функционирования центральной нервной системы. Обзор современных концепций темперамента, представлений о его структуре и экспериментальных подходов к его изучению дан в книге М.С.Егоровой [58].
Для психогенетического исследования существенны несколько моментов. Во-первых, в разных возрастах компонентный состав темперамента оказывается разным, поскольку некоторые особенности поведения, характерные для маленьких детей (например, регулярность отправления физиологических функций, длительность сна и т.п.), либо отсутствуют, либо имеют совсем иной смысл в более старших возрастах; во-вторых, методы диагностики динамических характеристик — вопросники, основанные на самооценке, экспертные оценки, проективные методики, наблюдение, как правило, имеют значительно меньшую, чем, например, тесты IQ, статистическую надежность и часто дают разные результаты; в-третьих, существует традиционная для психологии проблема соотношения темперамента и характера; хотя последний, в отличие от темперамента, часто связывается с содержательной стороной личности, это не позволяет надежно развести проявления одного и другого: динамические характеристики деятельности могут в конкретных случаях определяться не только чертами темперамента, но и, например, высокой мотивированностью к данной деятельности, т.е. собственно личностной чертой.
Вспомним, например, исследование ткачих-многостаночниц [74], в котором было показано, что высокая мотивация к труду, предъявляющему повышенные требования к темпу деятельности, способности быстро переключаться с одной операции на другую и т.д., компенсировала «природные» особенности, которые должны были осложнить продуктивную работу. Речь шла о подвижности нервных процессов (т.е. предположительно — об одном из факторов, определяющих темперамент); оказалось, что требуемый производством темп выполнения профессиональной деятельности выдерживали и «подвижные», и «инертные», но достигалось это за счет разного стиля выполнения производственного процесса. Он-то и компенсировал «природную» дефици-тарность темповых характеристик.
Соотношение темперамента и характера, в конечном счете, сводится к проблеме «индивид и личность». Если фенотипические признаки, характеризующие динамическую сторону поведения, могут быть продуктом и темперамента, и личностных установок, то как различать их? По-видимому, и здесь решающим может выступить «генетический аргумент»: понимая личность как системное образование, от-
239
ражающее социо-культурный контекст, общественные отношения, в которые включен человек, мы, очевидно, не можем относить к этому уровню в структуре индивидуальности наследственно заданные свойства. Они принадлежат индивидному уровню, объединяющему сложившиеся в эволюции и в индивидуальном развитии биологические, — в частности, кодированные в геноме, — характеристики индивидуальности. Поэтому правы А. Басе и Р. Пломин [222; см. также 132, гл. VIII; 58], включающие наследуемость в число критериев, обязательных для отнесения той или иной психологической черты к темпераменту.
Однако надо иметь в виду, что в зарубежной психологии практически нет традиции, разделяющей в структуре индивидуальности эти два уровня — индивид и личность. Поэтому в содержании вопросников, в других диагностических процедурах и в получаемых затем факторах и схемах описания индивидуальности в целом часто объединяются черты и свойства, которые отечественный психолог отнес бы к разным подструктурам индивидуальности.
Даже в тех случаях, когда эти два термина — темперамент (temperament) и личность (personality) разводятся, речь идет скорее об объемах понятий, чем о разных подструктурах или уровнях интегральной индивидуальности. Дж. Лоэ-лин, например, ставя вопрос о соотношениях этих двух терминов, пишет: «В основном мы будем использовать личность как более широкий термин, в то время как темперамент ограничивается такими аспектами личности, которые проще, раньше проявляются в онтогенезе, часто ассоциируются с эмоциональной экспрессией» [318; с. 4]. В качестве иллюстрации он использует следующее рассуждение: пугливость может быть характеристикой темперамента ребенка в возрасте 1 года; она же может быть характеристикой поведения человека 21 года; в тех пределах, в которых мы считаем, что эти две характеристики есть одно и то же, с более или менее прямой передачей в ряду лет, она может рассматриваться как черта темперамента и у 21-летнего человека. Однако у него пугливость, вероятно, впитала в себя дополнительные черты, отражающие предыдущий социальный опыт, удаляющий ее от первоисточника, от корней, что и заставляет обозначить ее более широким термином «личностная черта».
Подобная постановка вопроса правомерна, но, может быть, выделение генотипической составляющей в этом сплаве — личностной черте — и позволит отделить свойство темперамента от приобретенного опыта?
Трудности, связанные с проблемой «темперамент—характер», заставляют некоторых исследователей считать, что черты темперамента в чистом виде могут быть диагностированы только у младенцев, когда социальный опыт минимален. Наиболее полно возрастной аспект психогенетических исследований темперамента обобщен в упомянутой книге Дж. Лоэлина [318]. Дальнейшее изложение в основном — извлечения из этой книги.
240
2. ИССЛЕДОВАНИЕ ГЕНОТИП-СРЕДОВЫХ СООТНОШЕНИЙ В ИЗМЕНЧИВОСТИ КОМПОНЕНТОВ ТЕМПЕРАМЕНТА У ДЕТЕЙ ПЕРВЫХ ЛЕТ ЖИЗНИ
В исследовании М. Риза [по: 318], проведенном на 45-47 парах МЗ близнецов, 38-39 однополых парах и 70-82 парах разнополых ДЗ первых дней жизни (3,7 дня для доношенных и 46,9 дня для недоношенных или имевших медицинские проблемы, ликвидированные к моменту обследования), у тех и других получены одинаково низкие внут-рипарные корреляции по четырем чертам темперамента (возбудимость, способность успокаиваться и др.) и по характеристикам активности во сне и бодрствовании. Корреляции у МЗ близнецов колеблются в пределах 0,06-0,31, у однополых ДЗ они равны 0,06-0,59, у разнополых — 0,13-0,30. Автор полагает, что главной причиной этого являются пренатальные условия и особенности родов; аргументом в пользу такого объяснения служат корреляции между различиями по поведенческим характеристикам, с одной стороны, и весом при рождении и тесту Апгар, говорящему о физиологической зрелости новорожденного, — с другой. Как заключает Дж. Лоэлин, в этом возрасте гены не являются основным источником индивидуальных различий по темпераменту «или, точнее, еще не являются».
В ближайшие месяцы ситуация существенно меняется. В четырех исследованиях, проведенных с близнецами 10 возрастов — от 3 до 12 месяцев жизни (группы МЗ — от 29 до 117 пар, ДЗ — от 18 до 213 пар), использовавших разные методики оценки поведения детей — от лабораторных до наблюдения, только в одном случае сходство в парах ДЗ близнецов оказалось выше, чем МЗ; в остальных 9 возрастных группах корреляции МЗ выше, чем ДЗ. Коэффициент наследуемости, правда, пока невелик — в среднем около 30%, но генетические влияния уже вполне отчетливы.
Это подтверждается и методом приемных детей: в Колорадском исследовании биологические сиблинги (101 пара в возрасте 1 года) имели корреляцию по шкале Н. Бейли, оценивающей особенности поведения ребенка, равную 0,20, а у 83 пар приемных сиблингов она была практически нулевой (0,09). На следующем, втором, году жизни генотипические влияния еще более отчетливы. В Луизвилльском близнецовом исследовании (близнецы 1,5 и 2 лет, 30-83 пары МЗ и 28-50 пар ДЗ) при оценке поведения ребенка двумя разными методами коэффициенты наследуемости уже достаточно высоки: h2 = 0,42-0,56, что сопоставимо с величиной генетической детерминации экстраверсии и нейротицизма у взрослых.
По данным того же исследования, в течение первых двух лет МЗ близнецы оказываются более похожими и по возрастной динамике оценок, получаемых по шкалам темперамента и личности; усредненные по нескольким шкалам и возрастным этапам (в пределах 9-48 ме-
16-1432