CC BY
20
ОЦЕНИВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЁЖНОСТИ ПСИХОМЕТРИЧЕСКИХ ШКАЛ ТЕСТА NEO PI-R ПРИ ПОМОЩИ ЧИСЛЕННОГО РЕСАМПЛИНГА
© Кашпарова В.С.*, Синицын В.Ю/
Российский государственный аграрный университет -Московская сельскохозяйственная академия им. К.А. Тимирязева, г. Москва
Институт информационных наук и технологий безопасности Российского государственного гуманитарного университета, г. Москва
Сообщается о вычислении точечных и интервальных оценок различных показателей надёжности психометрических шкал теста NEO PI-R при помощи методов генерации повторных выборок.
Ключевые слова NEO PI-R, показатели надёжности психометрических шкал, альфа Кронбаха, коэффициенты Гуттмана, надёжность половинного расщепления, численный ресамплинг, рандомизация, бутст-реп, вычислительная среда R, язык программирования R.
Личностный опросник NEO PI-R создан с применением факторного анализа на основе широко известной концепции «Большая Пятерка» [1-2] и предназначен для оценки пяти общих аспектов личности (Нейротизм, Экстраверсия, Открытость опыту, Согласие и Сознательность). Каждый из этих доменов состоит из 6 личностных характеристик, измеряемых также средствами теста NEO PI-R. В России психолексические исследования показали, что имеется явное сходство между «Большой Пятеркой» и наиболее значимыми факторами, найденными на российской выборке [3].
Наши исследования связаны с русскоязычной версией теста NEO PI-R, подготовленной преподавателями и студентами РГГУ в 2000 году [4]. С использованием этой русскоязычной версии теста проведен опрос студентов РГГУ и подробно исследована структура данных анкетирования методами факторного анализа [5-6]. Факторы, ранжированные по убыванию процента объясняемой ими дисперсии, представляют собой Нейротизм, Сознательность, Экстраверсию, Согласие и Открытость опыту соответственно. Такая структура хорошо объясняется концепцией «Большой Пятерки». Порядок следования факторов, полученный нами для студентов РГГУ, отличается от последовательности факторов для американских респондентов [2], что согласуется с результатами А.Г. Шмелева и В.И. Похилько [3]. Для проверки
* Профессор кафедры Иностранных языков Российского государственного аграрного университета - Московской сельскохозяйственной академии им. К.А. Тимирязева, кандидат филологических наук, доцент.
* Доцент кафедры Фундаментальной и прикладной математики Института информационных наук и технологий безопасности РГГУ, кандидат физико-математических наук, доцент.
устойчивости структуры «Большой Пятерки» были также использованы методы кластерного анализа. Получено множество классификаций подшкал теста NEO PI-R с помощью различных стратегий классификации и способов вычисления расстояния. С помощью пошаговых методов дискрими-нантного анализа решены задачи статистического распознавания подгрупп респондентов по полу, факультету и степени религиозной приверженности. Построены различные регрессионные модели, выявляющие взаимосвязи шкал, подшкал и элементов теста NEO PI-R, позволяющие прогнозировать одни психологические характеристики через другие.
Выполнен анализ надежности 5 шкал и 30 подшкал теста NEO PI-R, при котором показатели надежности были найдены как для всей группы респондентов, так и отдельно для юношей, девушек и студентов различных факультетов. Значения альфа Кронбаха для шкал находятся в пределах от 0,83 (Открытость опыту) до 0,92 (Нейротизм). Результаты вычислений позволили сделать вывод о том, что русскоязычная версия опросника NEO PI-R имеет хорошие характеристики надежности и является достаточно эффективным инструментом анализа общего психологического портрета личности [5-6].
Несмотря на то, что «Большая Пятерка» по существу не является частью какой-либо объяснительной модели когнитивной и эмоциональной активности, патологических процессов или процессов развития, важным и интересным представляется вопрос о построении новых психометрических шкал из элементов теста NEO PI-R, таких шкал, которые не были запланированы в первоначальной конструкции личностного опросника [7-9]. К настоящему моменту удалось построить из элементов опросника NEO PI-R множество шкал цинизма, подобных шкале Сноу [10]. Построенные шкалы содержат от шести до тридцати одного элемента теста NEO PI-R и имеют высокие показатели надежности (альфа Кронбаха от 0,82 до 0,85). При построении шкал цинизма было использовано специальное программное обеспечение, реализующее процедуры пошагового анализа надежности с включением и исключением элементов. Необходимо отметить, что в настоящий момент процедуры пошагового анализа надежности психометрических шкал не поддерживаются доступными статистическими системами, такими как SPSS и Statistica, поэтому были созданы программы на языке программирования R [14]. Актуальной также на наш взгляд является задача построения психометрических шкал личностных характеристик повинуемости [11-13].
Для построения качественных новых психометрических шкал необходимо уметь более подробно исследовать их свойства надёжности как инструмента измерения. Известны различные характеристики надёжности психометрических шкал, которым посвящено большое количество работ классиков психометрики [15-18] и современных авторов [19]. Однако, интервальное оценивание характеристик надёжности психометрических шкал вызывает значительые трудности.
Для отыскания и исследования доверительных интервалов таких характеристик надёжности как альфа Кронбаха, лямбда 6 Гуттмана и показатели надёжности половинного расщепления авторами были использованы современные методы численного ресамплинга: рандомизация, метод «складного ножа» и бутстреп [20]. Для всех шкал и подшкал теста NEO PI-R были найдены 95 % доверительные интервалы названных выше показателей надёжности. Для альфа Кронбаха и лямбда 6 Гуттмана результаты представлены в табл. 1. При вычислении генерировались псевдовыборки объёмом 1000 элементов каждая.
Таблица 1
Доверительные интервалы показателей надёжности (p = 0.95)
Название шкалы или подшкалы Nval Альфа Крошбаха L _ Me _ R Лямбда 6 Гуттмана L _ Me _ R
N Нейротизм 356 0.90 0.91 _ 0.92 0.94 0.95 0.95
N1 Тревожность 373 0.71 0.75 _ 0.79 0.71 _ 0.75 _ 0.79
N2 Враждебность 368 0.64 0.69 _ 0.74 0.66 _ 0.71 _ 0.75
№_Депрессивность 373 0.66 0.71 _ 0.75 0.67 _ 0.72 _ 0.75
N4 Застенчивость 371 0.54 0.60 _ 0.65 0.56 _ 0.62 _ 0.67
N5 Импульсивность 368 0.46 0.54 _ 0.61 0.47 _ 0.55 _ 0.62
N6 Уязвимость 373 0.70 0.75 _ 0.79 0.71 _ 0.76 _ 0.80
Е Экстраверсия 352 0.83 0.85 _ 0.87 0.90 _ 0.92 _ 0.93
Е1_Доброжелательность 372 0.67 0.71 _ 0.75 0.68 _ 0.73 _ 0.76
Е2 Общительность 370 0.64 0.69 _ 0.73 0.67 _ 0.71 _ 0.75
Е3 Настойчивость 370 0.70 0.75 _ 0.78 0.71 _ 0.75 _ 0.78
Е4 Активность 366 0.65 0.70 _ 0.74 0.67 _ 0.72 _ 0.76
Е5 Непоседливость 372 0.45 0.53 _ 0.60 0.47 _ 0.55 _ 0.62
Е6 Жизнерадостность 371 0.50 0.58 _ 0.65 0.55 _ 0.62 _ 0.68
О Открытость опыту 353 0.80 0.83 _ 0.85 0.88 _ 0.89 _ 0.91
О1 Фантазия 369 0.66 0.71 _ 0.75 0.69 _ 0.73 _ 0.77
О2 Эстетичность 370 0.72 0.76 _ 0.79 0.73 _ 0.76 _ 0.80
О3 Чувства 370 0.55 0.61 _ 0.67 0.57 0.62 0.67
О4_Действия 372 0.40 0.49 _ 0.57 0.42 _ 0.50 _ 0.57
О5_Идеи 369 0.55 0.61 _ 0.67 0.59 _ 0.65 _ 0.69
О6 Ценности 371 0.30 0.41 _ 0.52 0.34 _ 0.44 _ 0.54
А Согласие 359 0.81 0.84 _ 0.87 0.89 _ 0.91 _ 0.92
А1_Доверие 371 0.74 0.78 _ 0.82 0.76 _ 0.79 _ 0.83
А2 Прямота 373 0.62 0.67 _ 0.72 0.63 _ 0.68 _ 0.72
А3 Альтруизм 369 0.59 0.66 _ 0.71 0.63 _ 0.69 _ 0.73
А4 Уступчивость 372 0.51 0.59 _ 0.65 0.52 _ 0.59 _ 0.65
А5 Скромность 370 0.66 0.71 _ 0.76 0.68 _ 0.73 _ 0.77
А6 Отзывчивость 373 0.41 0.50 _ 0.57 0.42 _ 0.50 _ 0.57
С Сознательность 354 0.88 0.89 _ 0.91 0.93 _ 0.94 _ 0.94
С1 Компетентность 372 0.53 0.61 _ 0.66 0.58 _ 0.64 _ 0.69
С2 Организованность 369 0.52 0.59 _ 0.65 0.55 _ 0.62 _ 0.67
С3 Ответственность 371 0.53 0.60 _ 0.65 0.57 _ 0.62 _ 0.67
С4 Целеустремленность 372 0.63 0.68 _ 0.72 0.64 _ 0.70 _ 0.73
С5 Самодисциплина 368 0.66 0.71 _ 0.76 0.67 _ 0.72 _ 0.76
С6 Осмотрительность 372 0.69 0.74 _ 0.78 0.71 0.75 0.79
Список литературы:
1. Costa P. T. Jr., & Widiger T. A. Personality disorders and the five-factor model of personality. - Washington, DC: American Psychological Association, 1994.
2. Piedmont R.L. The Revised NEO Personality Inventory: Clinical and Research Applications. - New York, Boston. Dordrecht, London: Kluwer Academic / Plenum Publishers, 1998.
3. Shmelyov A.G & Pokhil'ko VI. A taxonomy-oriented study of Russian personality-trait names // European Journal of Personality. - 1993. - № 7. - С. 1-17.
4. Воронов А.Я., Зайчикова Е.А., Синицын В.Ю. Некоторые кросс-культурные психологические различия российских и американских студентов // Ценностная и социальная идентичность российской гуманитарной интеллигенции: Тезисы всероссийской теоретико-методологической конференции. Москва, 26-27 апреля 2000 г. - М.: РГГУ 2000. - С. 120-123.
5. Синицын В.Ю., Кашпарова В.С. Психометрические свойства теста NEO PI-R и его применение для исследования психологического портрета студента // Психолого-педагогические исследования в системе образования: Материалы II Всероссийской научно-практической конференции: в 5 ч. Ч. 4 / Акад. повышен. квалиф. и перепод. раб. обр.; Южно-Уральск. гос. ун-т; Че-ляб. гос. пед. ун-т; Челяб. ин-т доп. проф.-пед. образ. - М., Челябинск, 2004. -C. 31-34.
6. Воронов А.Я., Кашпарова В.С., Синицын В.Ю. Тест NEO PI-R как инструмент исследования психологического портрета студента // Материалы XVIII международной конференции «Применение новых технологий в образовании» («ИТ0-Троицк-2007»), 27-28 июня 2007 г. - Троицк, 2007. -С. 314 - 316.
7. Боровиков Д.В., Синицын В.Ю. От психолексических исследований и пятифакторной модели личности к статистическому конструированию новых психометрических шкал // Математика и её приложения: Сборник трудов IV Международной научной конференции «Математика. Образование. Культура»: в 3-х ч. Ч. 1, 21-24 апреля 2009 г., Россия, г. Тольятти. - Тольятти: ТГУ 2009. - С. 65-69.
8. Боровиков Д.В., Синицын В.Ю. Применение пошаговых методов анализа надёжности для построения новых психометрических шкал // Обозрение прикладной и промышленной математики. - М., 2009. - Т. 16, Вып. 3. -С. 455-456.
9. Кашпарова В.С., Синицын В.Ю. О построении новых психометрических шкал на основе многошкального личностного опросника NEO PI-R // Наука и современность. - 2013. - № 26-1. - С. 180-183.
10. Snow J. The Correlates and Psychometric Properties of a Scale of Cynicism. Thesis submitted to the Faculty of the Graduate School of the University of Maryland in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Arts, 1995.
11. Воронов А.Я., Синицын В.Ю. Авторитаризм и цинизм студентов РГГУ как индикаторы ценностей молодого поколения российской гуманитарной интеллигенции // Ценностная и социальная идентичность российской гуманитарной интеллигенции: Тезисы всероссийской теоретико-методологической конференции, 26-27 апреля 2000 г. - М.: РГГУ 2000. - С. 115-117.
12. Воронов А.Я., Пионтковский Д.И., Синицын В.Ю. Роль некоторых личностных и демографических характеристик повинуемости официальной власти в современной России: ситуация призыва в армию осенью 1996 г. // «Новая» Россия: власть права и право власти: Материалы Российской межвузовской научной конференции, 28-29 ноября 1997 г. - М.: РГГУ, 1997. -С. 101-106.
13. Воронов А.Я., Пионтковский Д.И., Синицын В.Ю. О повинуемости и сопротивлении власти в современной России (1990-е годы) // Объединенный научный журнал. - М.: Фонд правовых исследований, 2007. - № 8 (196). -С. 22-27.
14. Официальный сайт проекта R [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.r-project.org.
15. Cronbach L.J. Coefficient alpha and the internal strucuture of tests // Psy-chometrika. - 1951. - № 16. - P. 297-334.
16. Guttman L. A basis for analyzing test-retest reliability // Psychometrika. -1945. - № 10 (4). - P. 255-282.
17. Revelle W. Hierarchical cluster-analysis and the internal structure of tests // Multivariate Behavioral Research. - 1979. - № 14 (1). - P. 57-74.
18. Ten Berge J. M. F. & Zegers F. E. A series of lower bounds to the reliability of a test // Psychometrika. - 1978. - № 43 (4). - P. 575-579.
19. Zinbarg R. E., Revelle W., Yovel I. & Li W. Cronbach's a, Revelle's Д and McDonald's m_h: Their relations with each other and two alternative conceptualizations of reliability // Psychometrika. - 2005. - № 70 (1). - P. 123-133.
20. Шитиков В.К., Розенберг Г.С. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R. - Тольятти: Кассандра, 2013. - 314 c.
