Расколотый мир. Опыт анализа психодинамики личности человека в экстремальных условиях жизнедеятельно

Ординальная (порядковая) шкала вводит отношение упорядоченности между классами объектов. Самым простым примером измерения в порядковой шкале является построение учеников по росту. Если при этом учитель физкультуры упорядочит учеников еще и по спортивным достижениям, то два эти порядка можно сравнить между собой с помощь коэффициента ранговой корреляции, расчет которого представляет собой новую допустимую статистическую процедуру. Если корреляция оказывается значимо положительной, то это свидетельствует о существовании взаимосвязи указанных свойств. Интервальная шкала и шкала отношений позволяют использовать все имеющиеся статистические процедуры. Преимущество шкалы отношений заключается в том, что в отличие от интервальной шкалы, где нулевая точка выбирается условно, в шкале отношений существует так называемый естественный нуль. Для того чтобы обосновать измерение в шкале интервалов, необходимо показать, что интервалы между шкальными оценками равные. Так, например, для шкалы температуры мы можем утверждать, что 6°С на три градуса больше чем 3°С и на 1 градус больше чем 5°С. Эта шкала фундаментально обоснована как шкала интервалов. Однако бессмысленно утверждать, что 6°С в 2 раза больше, чем 3°С, так как шкала не имеет естественного нуля и не является шкалой отношений (нуль выбран условно – точка замерзания воды). Шкала оценки знаний ученика учителем (1, 2, 3, 4, 5) явно не является шкалой интервалов, так как расстояние от 2 до 3 на практике явно больше чем от 4 до 5. Такой анализ шкалы, конечно, не является строгим. Встает вопрос: как строго показать, что измерение свойств производилось в интервальной шкале, и тем самым добиться возможности использовать все известные статистические меры?

Способов построения интервальных шкал измерения можно указать несколько. Мы, однако, ограничимся здесь лишь практической стороной вопроса, предлагая интересующимся обратиться к специальной литературе.

Практическая задача, стоящая перед практиком-психологом чаще всего заключается не в том, чтобы построить новые измерительные методы, а в том, чтобы отобрать уже имеющиеся и правильно их употребить. Таким образом, если уже существуют измерительные методы, то задача исследователя сводится к тому, чтобы тщательно следить за тем, в какой шкале обосновано измерение каждой из методик и в соответствии с этим пользоваться статистиками. Некоторые авторы считают, что уровень шкалы может быть повышен императивно. Так, например, учителям может быть предложена специальная инструкция: в условиях эксперимента постоянно стремиться к тому, чтобы шкала оценок была фактически более равноинтервальной. При этой, естественно, делаются необходимые пояснения. В случае же, когда требуется твердая уверенность в равноинтервальности шкалы, может быть проведена также нормализация данных, описание которой можно также найти в литературе. И наконец, последней сложностью в объективной оценке испытуемого психологическими методами является их статичность. Самым простым примером этого может быть использование таких громоздких тестов как ММРI, Кетелл и др. Дело в том, что специалистами было замечено, что испытуемый очень часто начинает отвечать как бы не от себя, а от другой личности. Причем, как было замечено уже в нашей практической работе, этих личностей может быть несколько и в ответах они образуют устойчивые психодинамические циклы. Для того чтобы избежать этой сложности, не следует забывать, что статические тесты требуют постоянного контакта с экспериментатором, который мог бы отслеживать такого рода «артефакты».

Вернемся теперь к проведению пилотажного исследования. Его подготовка, как следует из описанного выше, заключается в том, что исследователь на основе поставленной им ранее проблемы составляет список свойств объекта исследования и подбирает для измерения этих свойств соответствующие методики. Полнота и единственность набора методик обеспечивается, следовательно, точным определением предмета исследования. Последняя процедура, которую следует произвести на этой подготовительной фазе, – это определение сравнительно небольшой выборки из элементов объекта. Здесь следует, однако, оговориться, что данное определение объекта исследования не предполагает заранее какой-то определенной природы своих элементов, так как сама система, некоторое подмножество элементов которой является таким объектом, может быть, конечно, произвольной природы. Мы приводили в пример простейший случай системы обучения, где элементами выступают индивиды, исходной системой может быть и отдельная личность, элементами которой выступают психические явления, а также и отдельное психическое явление, элементами которого могут быть психические процессы, свойства или состояния.

Можно, таким образом, указать два наиболее общих случая. Элементами объекта исследования выступают индивиды – случай, характерный для социальной психологии; или же элементами объекта являются признаки некоторого обобщенного индивида – случай, характерный для общей психология. В последнем случае исследование также проводится на множестве индивидов, однако в пилотажном исследовании вычисление некоторого подмножества среди всех интересующих исследователя признаков не имеет смысла, так как всегда остается вероятность упустить самое главное. В этом случае пилотажное исследование проводится по как можно более большему набору интересующих признаков на небольшом множестве индивидов. В первом из указанных случаев ситуация более сложная.

Здесь требуется провести пилотажное исследование на некоторой выборке из всех индивидов, входящих в объект, которая не должна быть слишком большой, но не должна быть и слишком маленькой со статистической точки зрения. В статистике существует понятие малой выборки, для нее разработаны специальные процедуры уточнения основных статистических оценок. Эти процедуры, однако, достаточно трудоемки, и к ним следует обращаться лишь в случае, если увеличить выборку в пилотажном исследовании невозможно. Выборка от 20 до 30 проб yжe не является малой, и для нее можно использовать обычные смещенные оценки. Такой объем выборки может быть рекомендован для пилотажного исследования.

После того как определен набор методик и выборка объектов исследования, может быть проведено собственно экспериментальное обследование. Данные этого обследования должны быть затем подвергнуты статистической обработке, основные процедуры которой описаны в следующей параграфе.

После обработки данных исследователь уже в состоянии окончательно сформулировать основную (наиболее правдоподобную) гипотезу исследования. Здесь уместно подчеркнуть, что характер результатов пилотажного исследования может носить исключительно характер гипотезы, а не окончательного экспериментального результата. Это объясняется тем, что при одноразовом пилотажной обследовании имеют силу так называемые угрозы внутренней и внешней валидности, природу которых с точки зрения системного подхода мы указали выше.

3.2. Общие сведения о планировании психодинамического эксперимента

Первый вопрос, на который нам следует ответить, следующий: для чего нужно планирование основного эксперимента? И почему следует рассматривать данные пилотажного исследования только лишь как правдоподобные, а не как научные факты? В самом общем виде ответ может быть таким: после проведения пилотажного исследования у исследователя еще не может быть уверенности в том, что полученные им данные не являются результатом влияния каких-то посторонних взаимодействий элементов системы, не имеющих ничего общего с интересующими его отношениями. Уже говорилось выше о том, что множество элементов системы, составляющее объект исследования, является носителем не только тех отношений, которые интересуют исследователя. Вместе с «нужными» отношениями некоторые элементы объекта выступают как представители других отношений, влияние которых в ходе пилотажного исследования никак не учитывалось. (Ниже, при описании разработанных нами тестов, мы покажем, что кроме основного психодинамического цикла существует еще так называемый «хвост» состояний, который гораздо более изменчив, чем основная психодинамическая составляющая личности). Это влияние, однако, может быть существенным, и при его нивелировании ряд полученных данных может не подтвердиться.