Факторная структура опросника невротических и неврозоподобных расстройств

Цидик Л.И.

УДК 616.89-072.87(075.8)

ФАКТОРНАЯ СТРУКТУРА ОПРОСНИКА НЕВРОТИЧЕСКИХ И

НЕВРОЗОПОДОБНЫХ РАССТРОЙСТВ

Цидик Л. И. ([email protected]) УО «Гродненский государственный медицинский университет», Гродно, Беларусь

Введение. Опросник невротических и неврозоподобных расстройств (ОНР) используется в психодиагностике с 1983 г., однако до сих пор не проводилась оценка его психометрических характеристик и проверка эффективности использования данного инструмента в клинике. ОНР был разработан на основе классической теории тестов, которая не предназначена для измерения латентных психологических конструктов.

Целью данного этапа исследования было конструирование первичной факторной структуры новой методики, создаваемой на основе ОНР.

Материал и методы. Исследование проводилось на базе психоневрологического отделения учреждения здравоохранения «Городская клиническая больница № 3 г. Гродно». На основе модели Раша обследована группа пациентов из 286 человек.

Результаты. Получена первичная факторная структура новой методики на основе ОНР, осуществлён содержательный анализ структуры полученных факторов.

Выводы. Необходимо применение новой современной модели конструирования методик на основе модели Раша для получения диагностического инструмента высокого качества. Сформированные факторы в дальнейшем будут преобразованы в шкалы нового диагностического инструмента.

Ключевые слова: факторная структура, психометрические характеристики, методика ОНР, личностные особенности, модель Раша.

Введение

ОНР - это клиническая тестовая методика, которая является универсальным психодиагностическим инструментом, позволяющим одновременно оценивать как невротический профиль актуального состояния, так и невротичность личности в целом. ОНР используется для многомерной клинико-психологической диагностики в целях планирования терапии, контроля состояния в динамике, диагностики в клинике, профилактики [1, 6].

В нашей стране наблюдается недостаток современных многофакторных личностных опросников с доказанными психометрическими свойствами, с помощью которых можно было бы измерять выраженность клинически значимых личностных особенностей пациентов, а также использовать на целевом контингенте (депрессивные, тревожные расстройства, расстройства адаптации, соматоформные расстройства) [1]. ОНР - методика, которая используется в клинике для реализации этих целей, однако она нуждается в усовершенствовании, так как психометрические характеристики данного инструмента и проверка эффективности его применения в клинике до сих пор не исследовались.

Психодиагностические методики в своём большинстве содержат числовые шкалы, используемые для определения уровня (измерения) оцениваемого психологического свойства [5]. Что касается измерения, использующиеся в клинике на сегодняшний день психодиагностические инструменты имеют существенные проблемы. Это связано с тем, что в большинстве своём русскоязычные психодиагностические тестовые методики, существующие в настоящее время и использующиеся в клинике, созданы на базе классической теории тестов (КТТ), а методы создания психодиагностических инструментов во многом определяют их качество [9].

Опросник невротических и неврозоподобных расстройств также был разработан на основе классической теории тестов, которая не содержит положений и разработок методологии измерения психологических конструктов. Это связано с тем, что психологические конструкты относятся к латентным переменным, а они не могут быть разделены на единицы измерения и подсчитаны числом данных единиц [4, 8]. Помимо этого, крайне сложно найти чёткое обоснование эквивалентности количества единиц (баллов), полученных в результате психодиагностического исследования, оцениваемому уровню выраженности свойства. Полученный суммарный тестовый балл может иметь отношение к выраженности конструкта, но чтобы трактовать его как меру этого конструкта, необходимо установить правила эквивалентности суммарного балла и уровня выраженности, а также представить полученные меры на равноинтервальной шкале. Тестовые баллы нельзя представить на равноинтервальной шкале, так как они являются ранговыми оценками [3]. Главным негативным последствием отсутствия научно-обоснованного измерения в классической психометрике стала выраженная нестабильность психодиагностических оценок [2]. Итак, латентный психологический конструкт в ходе тестирования остаётся неучтённым, следовательно, основное внимание в классической теории тестов уделяется расчётам надёжности. Надёжность теста не может считаться устоявшейся характеристикой теста. Она характеризует больше психодиагностическое исследование, в котором применяется данный тест. Это говорит о необходимости расчёта надёжности в каждом последующем психодиагностическом исследовании [10].

Таким образом, методики, выполненные на основе КТТ, нельзя называть измерительными инструментами, т.к. они лишены научного изме-

рения психологического конструкта. Они не могут точно и научно обоснованно оценить уровень выраженности психологических конструктов, для оценки которых изначально предназначены [7]. Исходя из вышесказанного, необходимо применение новых вероятностных моделей конструирования психодиагностических методик с построением равноинтервальной измерительной шкалы. Чаще всего в современных научных работах по психодиагностике применяется такая разновидность современной теории тестов, как модель Раша [11]. Использование модели Раша при разработке диагностического инструмента оценки личности в клинике позволит получить методику высокого качества.

Целью данного исследования было выделение первичной факторной структуры нового диагностического инструмента на основе ОНР методом линейной факторизации.

Материал и методы

Исследование проводилось на базе психоневрологического отделения учреждения здравоохранения «Городская клиническая больница № 3 г. Гродно». Обследована группа пациентов, страдающих депрессивными расстройствами умеренной степени тяжести (рекуррентное депрессивное расстройство и депрессивный эпизод), невротическими, соматоформными и связанными со стрессом расстройствами (п=286). В данной работе было важным обследовать как можно более многочисленную и разнородную группу пациентов, так как на однородных выборках получают низкие дисперсии, которые не дают выделения чёткой факторной структуры.

Всего обследовано 286 пациентов. Состав группы по полу: мужчины - 129, женщины - 157. Средний возраст испытуемых - 36,4+9,6 лет. Все пациенты, участвовавшие в исследовании, находились на стационарном лечении в психоневрологическом отделении.

Объем выборки для настоящей работы рассчитывался, исходя из требований основного статистического метода работы - модели Раша. Указанная модель позволяет конструировать новые шкалы либо оценивать уже имеющиеся на выборках относительно небольшого размера.

Результаты и обсуждение

Модель Раша представляет собой систему математических методов построения измерительных шкал для оценки латентных конструктов. Использование модели Раша в целях конструкции или психометриче-

ской оценки психодиагностических шкал осуществляется в несколько этапов.

На первом этапе была построена первичная матрица данных. Матрица данных представляет собой таблицу, содержащую ответы всех испытуемых на все задания методики, то есть столбцы такой таблицы содержат ответы всех испытуемых на конкретное задание опросника, а строки - ответы конкретного испытуемого на все задания опросника. В нашем случае использовался дихотомический вариант заданий (из 6 предложенных вариантов), ключевой ответ кодировался единицей, не ключевой - нулём. Ниже представлен простой пример такой таблицы (таблица 1).

Таблица 1. - Пример первичной матрицы данных

Ф.И.О. Утв. 1 Утв. 2 Утв. 3 Утв. 4 Утв. 5 Утв. 6 Утв. 7

Пациент 1 1 1 0 0 0 1 0

Пациент 2 0 0 0 1 0 1 0

Пациент 3 0 1 0 0 0 0 0

Пациент 4 1 1 1 0 1 0 0

Пациент 5 0 1 1 0 1 0 0

Пациент 6 1 0 0 1 1 0 0

Затем путем использования метода линейной факторизации была получена матрица факторных нагрузок. Учитывались факторные нагрузки 0,2 и выше, что является общепринятым при создании многошкальных опросников. Чем выше факторная нагрузка (факторный вес), тем более этот фактор характерен для данной выборки. Факторный анализ - это способ оценки и конструктной валидности. Фрагмент матрицы факторных нагрузок представлен в таблице 2.

Таблица 2. - Матрица ОНР (МГК - фрагмент)

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9

1 -0,383 0,367 0,200 -0,079 0,179 0,037 0,013 0,002 -0,044

2 0,088 0,095 -0,022 -0,152 0,220 0,019 0,103 0,036 -0,134

3 -0,021 -0,063 0,080 -0,099 -0,183 0,013 -0,213 0,115 0,106

4 0,183 -0,040 0,153 0,179 -0,198 0,014 0,258 0,003 0,048

5 -0,253 0,237 0,234 0,187 0,155 -0,083 0,031 0,136 0,087

6 -0,075 0,092 0,264 -0,066 -0,074 -0,096 0,345 0,220 -0,117

7 0,278 0,003 -0,210 -0,091 -0,071 -0,024 -0,155 0,009 -0,019

8 -0,123 0,220 0,320 -0,040 0,190 0,117 0,069 0,188 -0,032

9 0,409 -0,145 -0,087 -0,231 0,051 -0,061 0,157 0,035 0,181

10 0,015 -0,004 -0,001 -0,188 0,184 0,062 -0,063 0,101 -0,086

11 0,234 -0,182 -0,041 -0,014 -0,236 -0,086 0,122 0,230 0,007

12 0,045 -0,122 -0,092 -0,157 0,113 -0,153 0,015 0,045 0,170

13 -0,181 -0,176 0,131 0,005 -0,210 -0,192 0,011 -0,160 0,061

14 0,359 -0,131 -0,223 -0,343 -0,196 -0,017 0,026 0,123 0,009

15 0,247 -0,052 0,011 -0,039 -0,137 -0,046 0,013 -0,324 -0,226

Анализируя полученную таблицу, видим примерный перечень утверждений для каждого фактора, которые впоследствии войдут в состав нового сформированного опросника. Например, для F1 это следующие утверждения: № 1 -«Я довольно живой и темпераментный», № 5 -«Я очень быстро все схватываю», № 7 - «Меня нужно принуждать к принятию решения», №9 - «Порицание легко приводит меня в уныние», № 11 - «Мне больше нравится, если меня развлекают, чем самому развлекать других», № 14 - «Я настолько привыкаю к определенным делам и ходу событий, что мне очень мешают любые перемены», № 15 - «Я почти не составляю планов на будущее, так как обычно все равно все будет иначе» т.д. Как видно из таблицы 2, утверждения № 1 и № 5 представлены в отрицательных значениях, а утверждения №№ 7, 9, 11, 14, 15 - в положительных, для F 2 это утверждения №№ 1, 5, 8 - в положительных значениях (из того фрагмента таблицы, что представлен).

Исследуя факторную структуру далее, видим, что F1 имеет максимальное собственное число - 40,76, с наибольшим вкладом в дисперсию - 13,59, что резко его выделяет из массы остальных факторов, поэтому методом линейной факторизации с F1 дальше мы работать не можем. Уже в F2 - собственное число - 7,78 с вкладом в дисперсию - 2,59, в F3 - собственное число - 7,23, дисперсия - 2,41. Проанализировав последующие факторы, видим, что их факторная структура не имеет существенных различий. Факторная структура ОНР представлена в таблице 3.

Таблица 3. - Факторная структура ОНР

Факторный анализ при моделировании данной методики необходим для поиска оптимальной шкальной структуры сбалансированного опросника, который можно было бы использовать для оценки клинически значимых личностных особенностей пациентов.

На следующем этапе работы было выделено 20 факторов, имеющих клинически-значимую структуру. Ниже, в таблице 4, представлены примеры утверждений, первично вошедшие в состав F1 методики на основе ОНР, с учитываемыми факторными нагрузками больше 0,2 в положительных и отрицательных значениях.

При проведении содержательного анализа структуры данного фактора выделяются такие симптомы, как снижение энергичности, повышенная утомляемость, утрата интересов и удовольствия, сниженное настроение и активность, повышенная тревожность, в отличие от F2, анализируя который, можно сделать выводы о со-

циальной активности, повышенной возбудимости, высокой работоспособности, завышенной самооценке обследуемого пациента. Первичная структура F2 конструируемой методики представлена в таблице 5.

Таблица 4. - Первичная структура ОНР

¥1

№ утв. Утверждение Значение

1. Я довольно живая и темпераментная -0,383

5. Я очень быстро все схватываю -0,253

7. Меня нужно принуждать к принятию решения 0,278

9. Порицание легко приводит меня в уныние 0,409

11. Мне больше нравится, если меня развлекают, чем самой развлекать других 0,234

14. Я настолько привыкаю к определенным делам и ходу событий, что мне очень мешают любые перемены 0,359

15. Я почти не составляю планов на будущее, так как обычно все равно все будет иначе 0,247

18. Я могу заниматься самостоятельно лишь с трудом 0,283

20. Я «проглатываю» любую обиду 0,227

24. На меня все нападают 0,340

25. Часто я упрекаю себя в том, что не использую многие свои способности 0,350

Таблица 5. - Первичная структура Б2 ОНР

¥2

№ утв. Утверждение Значение

1. Я довольно живая и темпераментная 0,367

5. Я очень быстро все схватываю 0,237

8. Я оказываю большое влияние на других 0,220

21. Другие люди мне, в принципе, безразличны 0,207

22. Я способна на большее, чем от меня повседневно требуют 0,332

23. Иногда я бываю несколько злорадной 0,209

25. Часто я упрекаю себя в том, что не использую многие свои способности 0,207

27. Я не могу развлекаться до полуночи, так как после этого не высыпаюсь -0,242

28. Я думаю, что легко могу приспосабливаться к самым разным условиям жизни 0,265

42. У меня полно мыслей и идей 0,302

48. Я бы могла еще многое сказать людям 0,282

49. Я хороший организатор 0,207

52. Я охотно иду на большой риск 0,424

53. Думаю, что я могу превратить жизнь в праздник 0,379

Факторы F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10

Собственное число (%) 40,76 7,78 7,23 5,73 5,43 4,46 4,07 3,53 3,39 3,23

Дисперсия (%) 13,59 2,59 2,41 1,91 1,81 1,49 1,36 1,18 1,13 1,08

Выводы

1. Для создания нового диагностического инструмента высокого качества с доказанными психометрическими характеристиками необходимо применение современной модели конструирования методик на основе модели Раша.

2. В результате проведённой работы, а именно - построения первичной матрицы данных, анализа матрицы факторных нагрузок - получена первичная факторная структура нового диагностического инструмента, создаваемого на основе ОНР.

3. Проведён содержательный анализ структуры факторов формирующейся методики.

4. В дальнейшем полученные факторы необходимо преобразовать в клинические шкалы, неизвестные параметры которых будут рассчитаны на основе модели Раша (трудность заданий каждой шкалы, выраженность исследуемо-

Литература

1. Ассанович, М. А. Клиническая психодиагностика : учеб. пособие / М. А. Ассанович. - Минск : Беларусь, 2012. - 343 с.

2. Bond, T. G. Applying the Rasch Model. Fundamental Measurement in the Human Sciences / T. G. Bond, C. M. Fox. - New Jersey : Lawrence Erlbaum Associates, 2007. - 348 p.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

3. Coombs, C. H. Psychological scaling without a unit of measurement / C. H. Coombs // Psychological Review. -1950. - Vol. 57. - P. 145-158.

4. Crocher, L. Introduction to Classical and Modern Test Theory / L. Crocher, J. Algina. - Mason : Cengage Learning, 2008. - 527 p.

5. De Gruijter, D. N. M. Statistical test theory for education and psychology / D. N. M. De Gruijter, L. J. Th. Van Der Kamp. - Boca Raton : Chapman&Hall, 2005. - 186 p.

6. McDonald, R. P. Test theory: A unified treatment / R. P. McDonald. - New York ; London : Lawrence Elbraum Associates, 1999. - 487 p.

7. Michell, J. An introduction to the logic of psychological measurement / J. Michell. - New York ; London : Lawrence Elbraum Associates. - 1990. - 190 p.

8. Michell, J. Measurement in psychology: Critical history of a methodological concept / J. Michell. - Cambridge : Cambridge University Press, 1999. - 265 p.

9. Nunnally, J. C. Psychometric theory / J. C. Nunnally, I. H. Bernstein. - 3 rd ed. - New York : McGraw-Hill, 1994. - 736 p.

10. Stevens, S. S. On the theory of scales of measurement / S. S. Stevens // Science. - 1946. - Vol. 1103. - P. 677680.

11. Wright, B. D. Reliability and separation / B. D. Wright // Rasch Measurement Transactions. - 1996. - Vol. 9 (4). - P. 472.

го свойства у испытуемых), проанализировать качество измерительных шкал путём анализа индексов качества UMS и WMS для каждого утверждения шкалы, а на последнем этапе оценить их надёжность.

Заключение Приведённые в литературе сведения или ссылки об адаптации методики ОНР за пределами Республики Беларусь не могут являться научным и этическим основанием для применения данной методики в нашей стране. Учитывая большое количество психодиагностических тестов с непроверенными и недоказанными измерительными свойствами, в РБ остро назрела необходимость использования научно обоснованных психометрических моделей создания и адаптации реальных и надёжных психодиагностических инструментов.

References

1. Assanovich, M. A. Klinicheskaja psihodiagnostika / M. A. Assanovich. - Minsk : Belarus', 2012. - 343 s. (Russian)