CC BY
82
УДК 159.9.075
Вестник СПбГУ. Сер. 12. 2014. Вып. 1
С. В. Морозова
СИСТЕМА ПОНЯТИЙ СТАТИСТИЧЕСКОГО ДИСКУРСА ПСИХОЛОГИИ: ПСИХОСЕМАНТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ*
Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7/9
В статье описана теоретическая модель системы понятий статистического дискурса психологии. Автор осуществляет эмпирическую проверку разработанной модели в психосемантическом исследовании. Особое внимание в статье уделено проблеме взаимосвязи сформированно-сти системы понятий статистического дискурса психологии с уровнем владения математическими методами. Библиогр. 12 назв. Ил. 3. Табл. 3.
Ключевые слова: система понятий, статистический дискурс психологии, математические методы, психосемантический эксперимент.
SYSTEM OF CONCEPTS IN STATISTICAL DISCOURSE OF PSYCHOLOGY: PSYCHOSEMANTIC EXPERIMENT
S. V. Morozova
St. Petersburg State University, 7/9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation
This paper describes the mathematical analysis of psychological data. The article presents the system of concepts in statistical discourse of psychology. The author relies on the discourse analysis. Based on a review 6th edition «Publication manual of The American Psychological Association» and discussions about mathematical methods, the author detect key concepts in the statistical discourse of psychology. Also, it corresponds to the history of mathematical methods and methodology of psychology. A validity of theoretical model is tested by experts. Further, the author tests this theoretical model in psychose-mantic experiment. Special attention is paid to the problem of relationship between the formation of the system of concepts in statistical discourse of psychology and the level of mathematical and statistical skills. The subjects of the research were students from psychological faculty of St. Petersburg State University. Different empirical models were calculated for samples with different levels of mathematical and statistical skills. Cluster analysis (Ward's method) and multidimensional scaling were used for the calculations. Empirical models were compared together and with theoretical model. In general, it was concluded that theoretical model of the system of concepts in statistical discourse of psychology was verified. Students with better math skills are more successful in learning the hierarchy and functions of concepts. It is important for teaching mathematical methods to focus on the functions of key concepts in the statistical discourse of psychology. Refs 12. Figs 3. Tables 3.
Keywords: system of concepts, statistical discourse of psychology, mathematical methods, psychosemantic experiment.
Описание результатов математической обработки эмпирических данных традиционно вызывает трудности у многих психологов. Это связано с проблемами, которые возникают у них при переводе результатов статистических расчетов на язык исследовательских гипотез, включении полученных данных в психологическую теорию. Эти проблемы вызваны не только спецификой математических процедур, но и тем, что не все психологи полностью понимают, какие функции выполняют ключевые статистические понятия в научных психологических текстах.
Особый интерес при такой постановке проблемы вызывает то, как связаны между собою навыки математической обработки данных и умение грамотно опи-
* Исследование выполнено на средства НИР, финансируемой из средств федерального бюджета по разделу в рамках государственного задания СПбГУ
сывать результаты проверки статистических гипотез и математического моделирования в научных текстах. Целью нашего исследования являлась теоретическая разработка и эмпирическая проверка с помощью метода психосемантики системы понятий статистического дискурса психологии. Гипотеза состояла в том, что степень сформированности системы понятий связана с уровнем владения математическими методами.
Предмет и объект исследования. В данной статье мы, опираясь на идеи дискурс-анализа, делаем попытку описания теоретической модели системы понятий, являющейся ядром статистического дискурса психологии — системы дискурсо-образующих понятий (далее — СДП). Под статистическим дискурсом психологии (далее — СД) мы будем понимать совокупность канонических способов описания результатов применения статистики в психологии и процедур статистического анализа данных и математического моделирования (то есть статистической практики). Канонические способы описания являются нормативными и определяются доминирующей частью профессионального психологического сообщества. Разработка норм описания включает в себя определение конкретных функций дискурсообразу-ющих понятий в СД. Это приводит к ограничению всех возможных значений ключевых понятий дискурса («узловых точек», согласно Э. Лакло и Ш. Муфф) [1]. Поэтому в предложенной ниже теоретической модели СДП упор делается на специфику содержания и функций дискурсообразующих понятий.
Для того чтобы определить то, какие статистические понятия являются дискур-сообразующими (входят в состав СДП), а также описать их особенности, мы обратимся к проблеме институализации статистического дискурса в психологии. Условно процесс институализации можно разделить на два этапа: становление практики статистической обработки результатов (недискурсивный этап) и институализацию отчетов применения статистического анализа (дискурсивный этап). Недискурсивный этап исторически предшествовал дискурсивному.
Недискурсивный этап. Развитие статистики в ХХ в. тесно связано с методологией социальных и естественных наук. Психология к началу 1930-х годов стала эмпирической, но не экспериментальной в строгом смысле этого слова наукой. В основе дизайна исследований в бихевиористской психологии первой половины ХХ в. лежали предложенные Э. Торндайком и Р. Вудвортсом доэкспериментальные планы, подразумевающие в основном корреляционные исследования. Впрочем, тот же Торндайк использовал и план латинского квадрата, статистическая обработка результатов применения которого выходит за рамки анализа корреляций [2]. Что касается небихевиористских эмпирических направлений в психологии, то они были еще более далеки от экспериментального изучения психики. В рамках школы А. Бине на основе корреляционных матриц разрабатывался факторный анализ и основные положения тестологии. После проникновения идей изучения интеллекта в США факторный анализ и коэффициент корреляции Спирмена на долгие годы стали достоянием исследовательской практики американских психологов [3]. Многие исследователи небихевиористского направления не считали нужным делать статистическую обработку данных (напр., В. Келер) [4].
Еще в конце XIX в. Р. Фишер начал разрабатывать и систематизировать экспериментальные планы. В 1925 г. вышла его книга «Statistical methods for research workers», а спустя десять лет «The design of experiments», в которой обобщались ре-
зультаты его работы. Новая методология была достаточно быстро принята частью американского психологического сообщества. Экспериментальные планы стали использоваться в психологических исследованиях с 1930-х годов, чаще всего на малых группах студентов с различными видами педагогических воздействий или психологических стимулов в качестве независимых переменных. Но прочные позиции экспериментальные планы приобрели в психологии только в 1950-е годы [5].
Вопросы планирования экспериментов привели Фишера к разработке теории статистического вывода. Проблема статистического вывода, как и проблема экспериментального дизайна, оказалась актуальной в связи с невоспроизводимостью результатов экспериментов [6]. Итогом разработок Р. Фишера стал фидуциальный подход к анализу уровня значимости.
С 1920-х годов исследователи начали широко использовать технику проверки гипотез Неймана-Пирсона. Однако к 1930-м годам разгорелась нешуточная полемика между Р. Фишером и Дж. Нейманом о допустимости процедур, которые использовались для статистического вывода [7]. Несмотря на критику Р. Фишера, в итоге каноническим способом анализа и интерпретации уровня значимости стал подход Неймана-Пирсона. Вероятно, это было связано с популярностью корреляционных исследований. Фактически это означало, что под «уровнем значимости» стали понимать вероятность ошибки первого рода.
Широкое распространение статистической практики в американской психологии пришлось на 40-50-е годы ХХ в. К концу этого периода мы можем наблюдать резкое возрастание применения методов статистического вывода в статьях по экспериментальной психологии. Уже в начале 1950-х годов в американских университетах курс статистики был включен в программу обучения, что свидетельствует об окончании периода становления практики применения статистики в психологии.
После широкого распространения в психологии экспериментальных планов и, как следствие, дисперсионного анализа корреляционные планы потеряли свои позиции. К 1950-м годам относится первая дискуссия о корректности применения статистики, в рамках которой прозвучала идея о том, что «корреляционный анализ — это инструмент дьявола». В итоге к концу 1950-х годов некоторые авторы стали условно разделять психологию на экспериментальную и корреляционную, последнюю полагая маргинальной [8].
Широкое применение различных математических моделей (в том числе и не связанных с процедурой статистического вывода) в американской психологии связано с развитием когнитивного направления, в рамках которого исследователи пытались использовать математическое моделирование как метафору функционирования психики.
Дискурсивный этап. Основная задача использования статистики в психологических исследованиях — подтверждение с ее помощью научных фактов. На дискурсивном уровне это выражается в определенных конвенциональных формах отчетов о статистической обработке данных, которые включаются практически во все статьи по психологии (за исключением общетеоретических и тех, выводы в которых основаны на неэкспериментальной методологии), то есть включаются в психологический дискурс. На данный момент основную дисциплинирующую роль в психологии играет шестое издание «Publication manual of The American Psychological Association» (далее — Руководство АПА) [9, 10].
Анализ содержания разделов 2.06 «Метод» и 2.07 «Результаты» Руководства АПА позволяет сделать вывод о том, какие статистические понятия являются ключевыми для СД, а также какие функции они выполняют в научных текстах [10]. Дис-курсообразующие статистические понятия можно определить по тому, какие понятия являются ключевыми в том или ином разделе Руководства АПА, а их функции в СД через функции частей разделов, которые должны быть реализованы в научных текстах. Ниже приведена таблица, в которой обобщены результаты анализа содержания Руководства АПА (см. табл. 1).
Таблица 1. Функции статистических понятий в системе подтверждения научных фактов
Разделы Руководства АПА Функции частей разделов Руководства АПА Ключевые понятия Основные понятия, связанные с ключевыми
«Метод» обоснование корректности применения статистических критериев и математического моделирования выборка объем выборки, среднее, стандартное отклонение, репрезентативность
вспомогательная возраст, пол, уровень образования, среднее, стандартное отклонение
«Результаты» обоснование корректности применения статистических тестов и математического моделирования переменная данные, дисперсия, стандартное отклонение, среднее, медиана
обоснование корректности интерпретации результатов статистического анализа статистическая значимость; статистическая гипотеза (корреляционная/ковариационная матрица), уровень статистической значимости (р), статистические критерии, количество степеней свободы, доверительный интервал, стандартная ошибка
На основе результатов анализа можно сделать вывод о том, что понятия «выборка», «переменная», «статистическая гипотеза» и «статистическая значимость» являются дискурсообразующими в СД. Однако вопрос о структуре СДП и специфике содержания и объема входящих в нее понятий остается открытым. Для решения этого вопроса мы обратимся к материалам дискуссии о применении статистики в психологии, которая велась во второй половине ХХ в. на страницах изданий АПА.
Начало этой дискуссии относится к 1950-м годам, то есть тому времени, когда статистическая практика была признана легитимной психологическим сообществом. Обсуждение велось вокруг вопроса интерпретации результатов эмпирических исследований. Во-первых, многие исследователи смешивали понятия «статистическая значимость» и «научная значимость» результатов исследования. Во-вторых, обсуждался вопрос о том, насколько корректно говорить о значимости результатов, полученных на данных, не удовлетворяющих требованиям статистических критериев. В-третьих, рассматривалась возможность использования отрицательных результатов анализа взаимосвязей переменных или различий между группами. Последняя
проблема тесно связана с проверкой результатов исследований, точнее, с возможностью трактовки принятия нулевой гипотезы как отсутствия исследуемой взаимосвязи или различий.
Центральным понятием дискуссий о статистике в психологии можно назвать «статистическую значимость». Все процедуры подготовки и проведения эксперимента напрямую связаны с этим понятием. В первом Руководстве АПА, опубликованном в 1952 г., говорилось: «Секция результатов должна содержать достаточное количество данных для доказательства заключений. Особое внимание должно быть уделено статистическому критерию значимости, логике вывода и обобщению эмпирических наблюдений» [цит. по: 11, p. 827]. Иными словами в нем в первую очередь констатировалась функция понятия «статистическая значимость» (подтверждение научного факта) и формулировалось требование к прозрачности описания статистической практики.
После выхода первого Руководства АПА в психологической литературе началась полемика о правомерности использования подхода Неймана-Пирсона, который, как уже было сказано выше, стал каноническим для исследований второй четверти ХХ в. Кроме уже упомянутого фидуциального подхода и метода доверительных интервалов, противниками подхода Неймана-Пирсона также предлагались другие альтернативы, например, байесова логика статистического вывода. Не вдаваясь в подробности полемики, скажем лишь то, что в последней, шестой версии Руководства АПА рекомендовано кроме р-уровня значимости также сообщать доверительные интервалы, то есть содержание понятия «статистическая значимость» в последнее время расширилось [9].
Так как статистические процедуры определяют уровень значимости взаимосвязей переменных, согласно проверяемым статистическим гипотезам, понятие «статистическая гипотеза» оказывается напрямую связанным с понятием «статистическая значимость». В целом объем и содержание этого понятия в СД на данный момент соответствуют тому, которое определено в рамках концепции Неймана-Пирсона. Очевидно, что данное понятие связано с понятием «статистическая значимость» причинно-следственной связью: тестирование статистических гипотез приводит к определению статистической значимости наблюдаемого эффекта. Однако оба понятия выполняют в СД одну и ту же функцию — обоснование корректности интерпретации результатов статистического анализа, которая занимает верхнюю позицию в функциональной иерархии СДП (так как именно интерпретация результатов статистического анализа позволяет сформулировать вывод об истинности исследовательской гипотезы). Исключение одного из этих понятий делает бессмысленным использование другого. Поэтому в функциональной иерархии СДП они находятся на одном иерархическом уровне.
В рамках дискуссии о применении статистики в психологии, кроме проблемы пересмотра канонического способа анализа уровня значимости, также обсуждалась проблема неадекватности результатов, полученных на малых выборках [11]. При описании результатов статистической обработки данных вместо понятия «выборка» чаще всего используются его эквиваленты: «группа», «испытуемые». В Руководстве АПА предлагается термин «cell». Можно сказать, что при включении понятия «выборка» в СД происходит переход на более низкий уровень абстрактности. В исследовательской практике нередко одна выборка делится на несколько групп по ка-
кому-либо признаку. Как говорилось выше, понятие «выборка» напрямую или через использование его эквивалентов с меньшей степенью абстрактности выполняет в СД функцию подтверждения корректности проведения статистической обработки данных. Так как по отношению к основной функции СД — подтверждению научных фактов, данная функция является вспомогательной, понятие «выборка» должно занимать подчиненное место по отношению к понятию «статистическая значимость». Также можно констатировать наличие функциональной связи между понятиями «выборка» и «статистическая гипотеза». В этом случае оно будет выполнять функцию обоснования корректности интерпретации результатов анализа данных, но в рамках методологического дискурса психологии, а не СД.
Особую роль в СДП занимает понятие «переменная». Хотя оно было введено Г. Лейбницем и использовалось в математике более двух столетий, при описании психологических экспериментов это понятие стало употребляться только начиная со второй четверти ХХ в. В 1930-е годы начал складываться «официальный» дискурс американской психологии. Понятия «стимул» и «реакция» были заменены на «независимая переменная» и «зависимая переменная». Очевидно, что новая терминология была напрямую связана со статистическими сравнениями выборок и экспериментальным дизайном [12]. Для практики применения статистики введение понятия «переменная» не имело решающего значения, но позволило открыто ставить вопрос о корректности применения статистических критериев и методов математического моделирования.
Если переменные не обладают определенными свойствами, например, не измерены в метрических шкалах, результаты статистического анализа с помощью параметрических методов будут не действительны. Понятие «переменная», так же как и «выборка», занимает подчиненное место в иерархии понятий по отношению к «статистической значимости»; оно не имеет прямой взаимосвязи с понятием «статистическая гипотеза» и выполняет ту же функцию, что и понятие «выборка».
Специфические характеристики переменных описываются в СД с помощью таких понятий как «среднее», «стандартное отклонение», «дисперсия» — то есть дескриптивных статистик. В целом можно сказать, что они обеспечивают функцию подтверждения корректности применения статистического анализа и занимают подчиненное положение по отношению к дискурсообразующим понятиям. В случаях сравнения выборок понятия «среднее», «дисперсия» оказываются непосредственно связанными со статистическими гипотезами. Для компактности и удобства эмпирической проверки теоретической модели в нее будет включено более абстрактное понятие «описательные статистики».
Еще одну группу понятий СД образуют различные статистические показатели: значение критерия (статистики), уровень статистической значимости (р), количество степеней свободы, доверительный интервал, стандартная ошибка. Одним из главных результатов дискуссии о применении статистики в психологии можно считать то, что в Руководствах АПА постепенно ужесточались требования к описанию полученных результатов. В них включалось все большее количество показателей, что в итоге привело к переходу от практики записей вида «г = 0,354» или «р < 0,05» к полноценному описанию всех показателей вывода.
Эта группа понятий связана причинно-следственной связью с понятием «статистическая значимость» и находится в подчиненном положении по отношению
к нему в СДП. Через них реализуется функция подтверждения корректности интерпретации результатов статистического анализа. В теоретической модели мы будем использовать обобщающее понятие «статистические критерии».
В дискуссии о применении статистики в психологии особое место было отведено проблеме использования корреляционного анализа. Как уже говорилось выше, эта проблема напрямую была связана с дизайном исследований. По-видимому, поэтому в шестом издании Руководства АПА понятие «корреляция» оказалось практически маргинальным. Среди перечисленных методов математической обработки данных и в приведенных примерах коэффициенты корреляции не встречаются. Использование экспериментального дизайна в исследованиях подразумевает в первую очередь анализ взаимосвязей между переменными с помощью методов сравнения выборок. Поэтому понятие «взаимосвязь» также должно быть включено в теоретическую модель СДП. Впрочем, мы считаем, что модель для полноты картины может быть дополнена и понятием «корреляция». Оба они демонстрируют сущность тех взаимодействий, которые отражены в альтернативных гипотезах и являются индикатором соответствующей методологической позиции. Понятия «взаимосвязь» и «корреляция» являются функционально связанными с понятием «статистические критерии» и используются при подтверждении корректности интерпретации результатов статистического анализа.
На основе сделанного анализа характеристик СДП можно выстроить иерархическую структуру данной системы понятий, которая представлена ниже. На рис. 1 изображены ключевые понятия СД. Сплошной линией очерчены дискурсообразу-ющие понятия, в скобки помещены связанные с ними понятия. Понятия помещены в две пунктирные рамки. Их границы очерчивают область тех элементов СДП, ко-
Рис. 1. Система понятий статистического дискурса в психологии (СДП)
торые: а) обеспечивают функцию аргументации корректности применения статистической обработки данных, б) выполняют функцию подтверждения корректности интерпретации результатов статистического анализа. Ключевые дискурсообразую-щие понятия, занимающие центральное место в структуре функциональной иерархии элементов системы, выделены серым цветом.
Важно отметить, что представленная теоретическая модель СДП не является статичной. В каждом конкретном случае использования СД в психологических текстах состав элементов системы изменяется в зависимости от того, какие математические модели были использованы для анализа данных. Иными словами, состав СДП динамичен. Данная система ведет себя как функциональная.
В основе предложенной нами СДП лежит функциональная иерархия, так как отношения между понятиями задаются через иерархию тех функций, которые они выполняют в СД. При описании результатов статистического анализа данных понятия высокой степени абстрактности практически не используются (за исключением понятий «статистический анализ данных» и «математическая модель»), поэтому говорить о развернутой системе иерархических, в классическом смысле, связей между дискурсообразующими и связанными с ними понятиями будет некорректно. Различные виды ассоциативных связей в структурных характеристиках СДП также отходят на второй план.
Экспертная оценка теоретической модели СДП. Для того чтобы оценить корректность определенного нами состава СДП мы предложили группе экспертов ранжировать полный список базовых понятий курса «Математические методы в психологии» по степени их значимости для подтверждения научного факта. Экспертами стали 12 преподавателей факультета психологии СПбГУ, имеющих опыт научного руководства и написания исследовательских отчетов.
Ранжирование медиан, вычисленных для всех понятий, показало, что наименьшие медианы имеют те из них, которые включены нами в стимульный материал. Исключение составило понятие «репрезентативность». Однако мы не считаем нужным включать его в состав стимульного материала, так как это понятие входит в состав не статистического, а методологического дискурса психологии. Следовательно, состав стимульного материала корректен и соответствует составу понятий, вошедших в теоретическую модель СДП.
Выборка. Испытуемыми стали студенты 5-го курса вечернего отделения факультета психологии СПбГУ. Средний возраст участников — 21,7 лет, а = 1,4. Все студенты прослушали курс «Математические методы в психологии» и имели опыт проведения психологических исследований и написания научных отчетов (выполнения квалификационных работ).
Выборка была поделена на 2 группы в зависимости от общего уровня владения математическими методами. Для его определения мы использовали результаты экзаменационного теста по курсу «Математические методы в психологии», а также выполнения ряда дополнительных заданий. В Группу 1 вошли те испытуемые, кто лучше владеет математическими методами, в Группу 2 — те, кто хуже ими владеет (30 и 32 человека соответственно).
Метод. Испытуемые ранжировали статистические понятия в порядке их значимости для подтверждения научного факта, присвоив «1» самому важному из них. В список понятий вошли: статистические критерии, переменная, взаимодействие,
выборка, статистическая значимость, статистическая гипотеза, корреляция, описательные статистики.
Для каждой из групп моделирование осуществлялось отдельно. Полученные данные обрабатывались с помощью кластерного анализа (метода Варда с z-преобразованием) и многомерного шкалирования (модель субъективных предпочтений). Групповые модели многомерного шкалирования и кластерного анализа сравнивались между собою и с теоретической моделью СДП.
Статистическая достоверность различий полярных значений шкал проверялись U-критерием Манна-Уитни. Формальный анализ моделей многомерного шкалирования производился через сравнение групповых средних значений Stress'a и RSQ с помощью t-критерия Стьюдента для независимых выборок. Предполагалось, что наличие статистически значимых различий будет свидетельствовать о том, что группа испытуемых с большим значением Stress'a использует не все выделенные шкалы, то есть семантическое пространство модели, полученной для этой группы, менее дифференцировано. Кроме того, мы сравнивали эмпирические модели с теоретической моделью.
Пропущенные значения восстановлены с помощью анализа пропущенных значений с использованием регрессионных оценок. Доля пропущенных значений для переменной «статистические критерии» составила 6,5%.
Результаты. Обратимся к результатам, полученным для испытуемых, вошедших в Группу 1. В анализе использовались данные всех испытуемых, вошедших в группу. В результате применения многомерного шкалирования была получена 2-шкальная модель (Stress = 0,145; RSQ = 0,980). В табл. 2 представлены шкальные оценки понятий, входящих в состав СДП.
Табпица 2. Шкальные оценки для понятий, входящих в состав СДП (Группа 1)
Номер стимула Название стимула Шкала 1 Шкала 2
1 Статистические критерии 0,8887 -1,7202
2 Переменная 1,602 -1,379
3 Взаимодействие 1,2761 -1,3805
4 Выборка 1,7318 0,1546
5 Статистическая значимость -1,1262 1,0905
6 Статистическая гипотеза -0,9333 1,6997
7 Корреляция 0,1776 -1,8691
8 Описательные статистики -1,7783 -2,3719
Первая шкала отражает функции понятий в СД. Крайнее отрицательное значение по ней принадлежит понятию «описательные статистики». В центре расположены понятия, выполняющие функцию подтверждения корректности интерпретации результатов статистического анализа («статистическая значимость», «статистическая гипотеза» и др.). На положительном полюсе расположены понятия, выполняю-
щие функцию аргументации корректности применения статистической обработки данных («выборка», «переменная»). Степень дифференцированности крайних значений по первой шкале статистически значима (и = 130,5, р < 0,01).
Вторая шкала может быть интерпретирована как шкала функциональной иерархии. Ее отрицательному полюсу соответствуют понятия, связанные с дискур-сообразующими понятиями («описательные статистики», «корреляция» и др.), положительному — дискурсообразующие понятия («статистическая гипотеза», «статистическая значимость», «выборка», «переменная»). Степень дифференцирован-ности крайних значений по второй шкале также статистически значима (и = 117,5, р < 0,01). Важно отметить, что вторая шкала не отражает степень абстрактности понятий. Понятие «переменная» имеет по ней большее значение, чем «статистические критерии» и «описательные статистики».
С помощью кластерного анализа с z-преобразованием переменных была получена структура из двух больших кластеров, соответствующая первой шкале модели субъективных предпочтений (см. рис. 2).
Лрилппгпамма г игпплкзпнаиирм мртпла Вапла
Рис. 2. Кластерная структура СДП (Группа 1). Примечание: шэ1 — статистические критерии, шэ2 — переменная, шэЗ — взаимодействие, шэ4 — выборка, шэ5 — статистическая значимость, шэб — статистическая гипотеза, шэ7 — корреляция, шэБ — описательные статистики.
В кластер понятий, обеспечивающих функцию аргументации корректности применения статистической обработки данных, вошли понятия: «выборка», «переменная» и «взаимодействие». Кластер понятий, обеспечивающих функцию подтверждения корректности интерпретации результатов статистического анализа, состоит из двух малых кластеров. В первый из них вошли понятия «статистическая гипотеза» и «статистическая значимость», второй образован из понятий «статистические критерии», «описательные статистики» и «корреляция».
Теперь обратимся к результатам обработки данных испытуемых, вошедших в Группу 2. В анализе также использовались данные всех испытуемых. Для испытуемых Группы 2 была получена аналогичная предыдущей двухшкальная модель СДП (Stress = 0,128; RSQ = 0,984). Шкальные оценки понятий представлены в табл. 3.
Таблица 3. Шкальные оценки для понятий, входящих в состав СДП (Группа 2)
Номер стимула Название стимула Шкала 1 Шкала 2
1 Статистические критерии 0,5417 1,7407
2 Переменная 1,4052 1,4618
3 Взаимодействие 0,419 1,8288
4 Выборка 1,6662 -0,1848
5 Статистическая значимость -1,451 -0,4642
6 Статистическая гипотеза 1,1061 -1,3485
7 Корреляция -0,4206 1,9997
8 Описательные статистики -1,6105 2,3263
Интерпретация шкал эквивалентна той, которая дана нами модели многомерного шкалирования, полученной для результатов Группы 1. Различия крайних значений по шкалам также статистически значимы (Шкала 1: и = 101,5, р < 0,01; Шкала 2: и = 63,5, р < 0,01). Значения 81хе88а и RSQ у групп испытуемых статистически значимо не различаются, что говорит о том, что для обеих групп характерно использовать обе шкалы классификации.
Для получения дополнительной информации о структуре СДП (Группа 2) также был применен кластерный анализ с предварительным z-преобразованием переменных. На рис. 3 представлена дендрограмма, состоящая из двух больших кластеров, не эквивалентных кластерам, полученным для Группы 1.
Полученная структура образует два больших кластера. Первый кластер состоит из следующих понятий: «статистическая значимость», «описательные статистики» и «корреляция». Они обеспечивают функцию описания статистического вывода. Во второй кластер входят понятия, обеспечивающие функцию описания результатов применения статистических методов. Он состоит из двух малых кластеров. В состав первого из них входят понятия: «статистические критерии» и «статистическая гипотеза». Второй кластер включает в себя понятия «переменная», «выборка» и «взаимодействие». Он соответствует первому кластеру в эмпирической модели СДП, полученной для Группы 1.
Дендоогоамма с использованием метода Ваода
Рис. 3. Кластерная структура СДП (Группа 2). Примечание: шэ1 — статистические критерии, шэ2 — переменная, шэЭ — взаимодействие, шэ4 — выборка, шэБ — статистическая значимость, шэб — статистическая гипотеза, шэ7 — корреляция, шэБ — описательные статистики.
Обсуждение результатов. Результаты многомерного шкалирования, полученные для Группы 1, в которую вошли испытуемые, лучше владеющие математическими методами, свидетельствуют о том, что в целом испытуемые усвоили функциональные характеристики СДП. Однако сравнительный анализ состава кластеров с классами теоретической модели показывает, что понимание испытуемыми функций понятий «взаимодействие» и «описательные статистики» отличается от того, которое мы ожидали увидеть. «Описательные статистики» попали в один кластер со «статистическими критериями», а не в кластер «подтверждение корректности интерпретации результатов статистического анализа». Напротив, понятие «взаимодействие», вопреки ожиданиям, оказалось включено в кластер «функция аргументации корректности применения статистической обработки данных». Выделение «статистической гипотезы» и «статистической значимости» в отдельный кластер свидетельствует о том, что испытуемые полностью усвоили специфику функциональной иерархии СДП.
Анализ различий в групповых моделях кластерного анализа, полученных для Группы 1 и Группы 2, позволяет сделать вывод о том, что хотя семантическое пространство эмпирической модели СДП у Группы 2 похоже на таковое у Группы 1, оно не отражает функциональные характеристики СДП. Кроме того, функциональная
иерархия в модели у Группы 2 также полностью не отражена, так как понятия «статистическая значимость» и «выборка» оказались недостаточно дифференцированы по второй шкале в модели субъективных предпочтений, и первое из них вместе со «статистической гипотезой» не образует отдельного кластера в дендрограмме. Если обратиться к сырым данным, то наименьшую медиану по выборке имеет «статистическая гипотеза», затем идут переменные «выборка» и «статистическая значимость». Это говорит о том, что структурные характеристики СДП испытуемыми Группы 2 также усвоены не полностью.
Выводы. Полученные результаты свидетельствуют о том, что в целом предложенная нами теоретическая модель СДП прошла эмпирическую проверку. Можно сделать вывод о том, что уровень владения математическими методами связан со степенью сформированности СДП. Испытуемые, лучше владеющие математическими методами, имеют четкое представление об иерархии дискурсообразующих понятий. Также они более адекватно оценивают функции этих понятий в СД. Результаты показывают, что без специального обучения студенты факультета психологии способны интуитивно освоить только азы статистического дискурса психологии. Простое умение пользоваться компьютерными программами обработки статистических данных для успешного написания отчетов о психологических исследованиях недостаточно.
Литература
1. Филлипс Л., Йоргенсен М. В. Дискурс-анализ. Теория и метод / пер. с англ. Харьков: Изд-во Гуманитарный Центр, 2004. 336 с.
2. Кэмпбелл Д. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исследованиях. М.: Прогресс, 1980. 391 с.
3. Porter T. M. Statistics and statistical methods // The modern social science / eds T. M. Porter, D. Ross. Cambridge; N. Y.: Cambridge University Press, 2003. P. 238-250.
4. Шульц Д. П., Шульц С. Э. История современной психологии / под ред. А. Д. Наследова. СПб.: Изд-во «Евразия», 2002. 532 с.
5. Orr L. L. Social experiments: evaluating public programs with experimental methods. Thousand Oaks; California: Sage Publications, 1999. 263 p.
6. Справочник по прикладной статистике: в 2-х т. / под ред. Э. Ллойда, У Ледермана, Ю. Н. Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1989. Т. 1. 510 с.
7. Gigerenzer G. From tools to theories: discovery in cognitive psychology // Historical dimensions of psychological discourse / eds Carl F. Graumann, Kenneth J. Gergen. N. Y.: Cambridge University Press, 1996. P. 36-59.
8. Cronbach L. J. The two disciplines of scientific psychology // American Psychologist. 1957. Vol. 12. P. 671-684.
9. Publication manual of The American Psychological Association. 6th ed. Washington, DC: American Psychological Association, 2010. 272 p.
10. Морозова С. В., Наследов А. Д. Проблема применения математических методов в психологических исследованиях: институализация статистического дискурса // Вестн. С-Петерб. ун-та. 2010. Сер. 12. Вып. 4. С. 180-185.
11. Finch S., Thomason N., Cumming G. Past and Future American Psychological Association Guidelines for Statistical Practice // Theory and psychology. 2002. Vol. 12 (6). P. 825-853.
12. Danziger K. The practice of psychological discourse // Historical dimensions of psychological discourse / eds Carl F. Graumann, Kenneth J. Gergen. N. Y.: Cambridge University Press, 1996. P. 17-35.
Статья поступила в редакцию 25 октября 2013 г.
Контактная информация
Морозова Светлана Васильевна — кандидат психологических наук; svmpsy@gmail.com
Morozova Svetlana V. — Candidate of Psychology; svmpsy@gmail.com
