Научная статья на тему 'Системность как методологический принцип анализа данных'

Системность как методологический принцип анализа данных Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
655
95
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Беловол Е. В.

В работе анализируются психометрические характеристики трех методик измерения когнитивного стиля полезависимость-поленезависимость. Показано, что не соблюдение принципа системности при анализе данных приводит к противоречивым, не согласующимся между собой результатам. Приводятся данные о самих психометрических характеристиках методик.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

System as the methodological principle of data analysis

In the article psychometric characteristics of the three techniques of cognitive style measuring field-dependency field-independency are analyzed. It is shown, that non-observance of the principle of system in the analysis of the data leads to inconsistent results uncoordinated among themselves. The article provides the data on the psychometric characteristics of the techniques.

Текст научной работы на тему «Системность как методологический принцип анализа данных»

СИСТЕМНОСТЬ КАК МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ ПРИНЦИП

АНАЛИЗА ДАННЫХ

Е.В. БЕЛОВОЛ

Кафедра социальной и дифференциальной психологии Российский университет дружбы народов Ул. Миклухо-Маклая, 6, 117198 Москва, Россия

В работе анализируются психометрические характеристики трех методик измерения когнитивного стиля полезависимость-поленезависимость. Показано, что не соблюдение принципа системности при анализе данных приводит к противоречивым, не согласующимся между собой результатам. Приводятся данные о самих психометрических характеристиках методик.

Наша работа преследовала две основные цели. С одной стороны, своей работой мы стремились продемонстрировать, каким образом несоблюдение принципа системности при анализе данных может привести к неоднозначным, зачастую противоречащим друг другу результатам, а с другой - мы стремились разобраться в огромном количестве противоречащих друг другу результатов исследований такого когнитивного стиля как полезависимость -поленезависимость.

В большинстве психологических исследований авторы ссылаются на принцип системности как на один из основополагающих методологических принципов исследования. Однако, к сожалению, следует признать, что этот принцип не всегда соблюдается при анализе психологических данных. Зачастую у исследователя нет сформированного системного взгляда на характер решаемых задач и совокупность пригодных для этого методов. Говоря о системном подходе в психологии в целом, Б.Ф. Ломов выделяет две наиболее существенные характеристики системности: - системность психологического знания и системный характер психических процессов [Ломов, 1979].

В контексте проведенного исследования мы остановимся на первом аспекте - системности психологического знания с целью уточнения места и роли математики при построении психологических теорий. Б.Ф. Ломов считал, что описание тех или иных психологических явлений при помощи математических методов является не только средством обработки данных, но также и мощным средством их обобщения, а следовательно, и построения психологической теории. При этом он, цитируя выражение кораблестроите-

ля А.Н. Крылова, предупреждал, что «математика как жернова мельницы, которые перемалывают лишь то, что в них заложат. Если в жернова засыпать семена сорняков, то на получение пшеничной муки рассчитывать не приходится» [Ломов, 1984, с. 52].

К сожалению, следует признать, что зачастую совокупность действий, которую ряд авторов называет «обработка и анализ данных психологических исследований», не всегда трактуется как некий специфический процесс, не сводящийся к набору математических приемов.

Непонимание сути процесса приводит к неэффективному использованию математического аппарата и, более того, зачастую к формулированию выводов, не соответствующих действительности и даже иногда противоречащих ей.

В нашей работе на примере исследования психометрических характеристик различных методик измерения когнитивного стиля полезависимость-поленезависимость мы покажем, каким образом применение тех или иных хорошо известных методов математической статистики приводит либо к противоречащим друг другу результатам, либо, в случае применения адекватного метода анализа данных, к однозначному выводу относительно изучаемого явления.

Когнитивный стиль полезависимость-поленезависмость. Параметр полезависимость-поленезависимость (ПЗ-ПНЗ) был выявлен Г. Виткиным примерно в середине прошлого века в рамках гештальт-психологических исследований особенностей восприятия. Изучая влияние перцептивных свойств частей поля на восприятие структуры в целом (такие эффекты, как «фигура-фон», «часть-целое»), Виткин выявил, что одни испытуемые полагались на внешнее видимое поле, с трудом преодолевали его влияние и им требовалось много времени для того, чтобы выделить простую фигуру из сложной. Такие испытуемые были охарактеризованы как полезависимые, а само явление получило название полезависимость.

Другие испытуемые полагались на внутренние ощущения, легко преодолевали влияние внешнего видимого поля, на нахождении простой фигуры в сложной у них затрачивалось значительно меньше времени. Такие испытуемые были охарактеризованы как поленезависимые и, соответственно, явление было названо «поленезависимость». Явление оказалось настолько многозначным, что количество исследований, связанных с этой стилевой характеристикой, к настоящему времени исчисляется многими тысячами.

Методики диагностики когнитивного стиля полезависимосгь-по-ленезависимость. Впервые стиль ПЗ-ПНЗ был выявлен экспериментально при выполнении заданий на пространственную ориентацию «Стержень-рамка» и «Регулирование положения тела» (иногда этот тест называют еще «Вращающаяся комната»). Однако из-за необходимости использования сложного экспериментального оборудования для проведения исследований эти методы не нашли широкого распространения в отличие от методик бланковых.

Тест «Включенных фигур» является наиболее часто используемой методикой диагностики полезависимости-поленезависимости. Он был разработан Г. Виткиным на основе аналогичной методики, разработанной К. Готт-шальдом в рамках гештальт-психологии для изучения особенностей восприятия [ОойвсЬакЙ, 1926].

При создании своего теста Г. Виткин использовал часть фигур из методики Гоггшальдта, часть фигур он усложнил, были добавлены новые фигуры, для повышения трудности задания была использована также цветома-скировка [\Vitkin, 1950]. Существует также групповой вариант теста «Включенных фигур».

В процессе использования теста «Включенных фигур» оказалось, что испытуемые, быстро и правильно устанавливающие вертикальную позицию стержня или кресла, хорошо справлялись с выделением простой фигуры из сложной. На основании корреляционного анализа результатов выполнения методики «Стержень-рамка» и теста «Включенные фигуры» Г. Виткин предположил, что они в равной степени могут быть использованы для измерения полезависимости-поленезависимости. Однако другие авторы приводят доказательства того, что данные, полученные с их помощью, коррелируют между собой либо слабо, либо вообще не коррелируют [Уегпоп,1972; ОаивБ, 1978].

В работе М.А. Холодной [Холодная, 2004] представлен обзор исследований, в которых использовались различные варианты бланковых методик выявления ПЗ-ПНЗ. На основе представленных данных была составлена сводная таблица результатов (табл. 1).

Таблица 1

Сравнение результатов выполнения методик по измерению когнитивного стиля полезависимость-поленезависимость

Методики Значение коэф-та корреляции Автор, год

Включенные фигуры (инд) - Фигуры Готтшалъдта 0,46 ЧУШап Н.А., а. а1., 1974

Фигуры Готгшальдта - АКТ-70 (разработано К.И. Эттрихом) 0,14 Шкуратова И.П., 1994

Включенные фигуры (инд)- Замаскированные фигуры (разработано Ь. ТЬиг-8К)пе) 0,53 ВойепЬе^ Е.1Ч., 1970

Включенные фигуры (инд) - Включенные фигуры (групповой) 0,56-0,86 Оашв в., 1978

Несмотря на то, что в работе не приводятся данные о значимости коэффициентов корреляции, тем не менее, такой разброс результатов застав-

ляет нас согласиться с М.А. Холодной, о том, что методы диагностики ПЗ-ПНЗ не являются «в полной мере идентичными инструментами» [Холодная, 2004, с. 59]. О противоречивости результатов, встречающихся в исследованиях поленезависимости, пишут также А. Анастази [Анастази, Урби-на, 2001], И.П. Шкуратова [Шкуратова, 1994], В.В. Селиванов [Селиванов, 1998], А.В. Либин [Либин, 1999], Д.В. Сочивко [Сочивко, 2002].

Вывод о неоднозначности результатов измерения когнитивного стиля приводит нас к весьма нерадостному следствию о невозможности сопоставления и, соответственно, использования результатов, полученных разными авторами, для рассмотрения, обобщения и анализа с целью их дальнейшего использования.

Таким образом, одной из первых проблем, связанных с изучением стилевой особенности восприятия полезависимость-поленезависимость, становится проблема надежности измерения. При этом проблема надежности измерения стиля разбивается на две:

1) проблему надежности самих методик измерения в классическом психометрическом понимании этого термина;

2) проблему надежности классификации, т. е. повторяемости результатов отнесения лиц к соответствующим полюсам когнитивного стиля ПЗ-ПНЗ при использовании различного инструментария.

В данной работе мы рассматриваем обе эти проблемы, таким образом работа посвящена психометрическому изучению различных методик измерения когнитивного стиля полезависимость-поленезависимость.

В работе анализируются три наиболее часто используемые методик измерения когнитивного стиля полезависимость-поленезависимость.

1. Методика «Включенные фигуры», индивидуальный вариант.

2. Методика «Включенные фигуры», групповой вариант.

3. Методика «Фигуры Готтшальдта», индивидуальный вариант.

В исследовании приняло участие 53 человека, студенты московских вузов (МАТИ им. Э.К. Циолковского, МГСУ). Возраст испытуемых - 19-21 год (все студенты 3-х курсов соответствующих вузов).

Для того, чтобы уровнять влияние побочных переменных и, в первую очередь, для научения, в исследовании использовалась экспериментальная схема кросс-индивидуального полного уравнивания [Готтсданкер, 1982]. Каждому испытуемому в определенном порядке предъявлялись все вышеуказанные методики с интервалом в неделю. Результаты обобщались по всем методикам и по всем испытуемым.

Индивидуальные формы методик предъявлялись в соответствии со стандартными процедурами и инструкциями.

В результате проведенного исследования для одной и той же группы испытуемых были получены данные, которые стали основой для анализа психометрических характеристик вышеобозначенных методик. Эти данные объединены в табл. 2 (жирным шрифтом выделены характеристики, являющиеся основой для принятия решения о принадлежности к ПЗ-ПЗН в стандартных методиках).

Таблица 2

Таблица измеряемых показателей

Методика Показатели ПЗ-ПНЗ

Методика «Включенные фигуры», групповой вариант Общее время выполнения задания Количество правильных ответов Среднее время нахождения простой фигуры в сложной (для каждого испытуемого)

Методика «Включенные фигуры», индивидуальный вариант Общее время выполнения задания Среднее время нахождения простой фигуры в сложпой (для каждого испытуемого) Среднее время выполнения каждого отдельного пункта методики

Методика «Фигуры Готтшальдта», индивидуальный вариант Общее время выполнения задания Количество правильных ответов Среднее время нахождения простой фигуры в сложной (для каждого испытуемого) Продуктивность = количество правильных ответов/общее время выполнения задания (мин.) Среднее время выполнения каждого отдельного пункта методики

Анализ психометрических характеристик методик измерения когнитивного стиля полезависимость-поленезависимость

Методика «Фигуры Готтшальдта», индивидуальный вариант

Расчета надежности единственной формы теста при однократном ее применении основан на оценке согласованности ответов по всем пунктам теста. Эта надежность называется внутренней согласованностью, и в качестве ее меры мы использовали коэффициент альфа-Кронбаха (а Кронбаха). В нашем исследовании вычисленное значение показателя составило 0,8494, что говорит о том, что примерно 85% дисперсии показателя теста зависят от истинной изменчивости измеряемой черты, и только 15% - от дисперсии ошибок. Такое значение коэффициента альфа свидетельствует о высокой однородности пунктов методики «Фигуры Готтшальдта». Равномерность изменения трудности заданий пунктов подтверждается результатами проверки гипотезы о случайности изменений (критерий рандимизации, значение статистики ъ = 1, 2657, уровень значимости р = 0,20562) и результатами регрессионного анализа. Высокое качество регрессионной модели подтверждается результатами дисперсионного анализа (Б = 144,02, р < 0,0000) и значением коэффициента детерминации Б2 = 83,7229.

Методика «Включенные фигуры», индивидуальный вариант

Внутренняя согласованность пунктов методики «Включенные фигуры», рассчитанная по коэффициенту а-Кронбаха составляет 0,9373, что свидетельствует о высокой надежности методики (только 6,3% дисперсии показателя зависит от дисперсии ошибки и 93,7% соответствует истинной изменчивости измеряемой черты).

Общее психометрическое требование к методикам предполагает, что задания могут быть либо разными по трудности и должны предъявляться по мере ее увеличения или уменьшения (именно таким образом построена методика «Фигуры Готтшальдта»), либо быть одинаковыми по трудности. Равномерность результатов выполнения пунктов методики проверим критерием рандомизации, результаты которого (г = 0,0, р - 1,0) явно свидетельствуют о случайности распределения значений. Таким образом, результаты проверки гипотезы о случайности свидетельствуют, с одной стороны, об отсутствии закономерности в трудности заданий, а с другой - об отсутствии закономерного тренда. Факт наличия/отсутствия тренда можно подтвердить также построением линии регрессии. Числовые характеристики этой модели (коэффициент детерминации К2 = 38,86) свидетельствуют, что только 38,86% дисперсии признака объясняется построенной моделью, что является недостаточным для того, чтобы однозначно говорить о наличии тренда. Таким образом, количественный анализ методики «Включенные фигуры» позволяет считать методику вполне приемлемой с точки зрения требований дифференциальной психометрики. Статистически не подтверждается предположение о значимо разной трудности заданий и о наличии тренда. Проверить психометрические характеристики группового варианта методики «Включенные фигуры» не представляется возможным, так как расчет коэффициента надежности (а Кронбаха) требует использования результатов измерений по каждому пункту методики, что в данном случае не предусмотрено самой процедурой выполнения теста.

Анализ бланковых методик измерения когнитивного стиля полезависи-мость-поленезависимость показал следующее:

- надежность индивидуальных методик измерения когнитивного стиля («Включенные фигуры», «Фигуры Готтшальдта») по внутренней согласованности соответствует требованиям теории измерений и составляет 0,9373 и 0,8494 соответственно (при критическом значении 0,75);

-распределение пунктов методик по времени их выполнения свидетельствует о равномерном снижении сложности заданий для методики «Фигуры Готтшальдта», и об однородности пунктов методики «Включенные фигуры», что свидетельствует об отсутствии систематической ошибки наклона [Анастази, Урбина, 2001] и характеризует задания методики как одинаковые с точки зрения выделения простой фигуры из сложной.

Проведенный в данном исследовании анализ методик измерения когнитивного стиля ПЗ-ПНЗ свидетельствует об их соответствии требованиям психометрики, таким образом их можно считать вполне надежным измерительным инструментом.

Анализ надежности классификации, т. е. повторяемости результатов отнесения лиц к соответствующим полюсам когнитивного стиля ПЗ-ПНЗ при использовании различных методик мы начали со сравнительного анализа результатов выполнения соответствующих методик.

Сравнение результатов, полученных при выполнении испытуемыми трех вариантов методик измерения ПЗ-ПНЗ, не является тривиальной задачей, так как единицы измерения в них не совпадают. Единицами измерения выступают:

-количество правильных ответов («Включенные фигуры», групповой вариант);

- среднее время нахождения простой фигуры в сложной («Включенные фигуры», индивидуальный вариант);

- продуктивность («Фигуры Готтшальдта», индивидуальный вариант).

Ниже представлены графики плотности распределения этих показателей

(рис. 1, 2).

УМк1п_дг \Л/КМп_1пс1

а б

Рис. 1. Кривая плотности распределения количества правильных ответов (а) и среднего времени нахождения простой фигуры в сложной (б) при выполнении методики Г. Виткина «Включенные фигуры»

(групповой - а; индивидуальный - б)

0,18 -......... _.^ ........-

0,15 1 / \ -

0,12 \ / \ "

"55 с 0,09 - / \ -

ш

Т> 0,06 /

0,03 --

0 ............ ............^

0 2 4 6 8 10 12

СоКвсИаМ

Рис. 2. Кривая плотности распределения продуктивности выполнения методики

«Фигуры Готтшальдта»

Сравнение вышеприведенных кривых позволяет отметить следующее: - «Фигуры Готтшалъда» свидетельствуют об однородности выборки. Кривая, описывающая выборку, практически симметрична, имеет один четко

выраженный максимум. Сравнение данной кривой с кривой плотности нормального распределения (кривая Гаусса) с использованием критерия хи-квад-рат не показало значимых различий (%2=4,68, р = 0,196). Данные, описываемые кривой, однородны, нет групп с разной степенью выраженности признака. При разделении членов выборки на подгруппы в таком случае может быть совершена ошибка классификации, так как разбиение осуществляется исключительно по внешнему критерию, который вполне может не соответствовать сути исследуемого явления. Мода данных соответствует примерно 5,1;

- «Включенные фигуры». Анализ соответствующих кривых показывает, что оба распределения не являются однородными и не соответствуют кривой распределения Гаусса (значения % для группового варианта = = 11,61, р = 0,00089 и %2 = 26,80, р = 0,0000065 для индивидуального варианта). Распределение данных показывает, что выборки по измеряемым характеристикам не является однородными и состоят, как минимум, из двух подгрупп. Для индивидуального варианта это группы с модами, соответствующими примерно 5 сек. и 30 сек. Для группового - 10 и 22 ответа соответственно. Таким образом, кривые распределения показывают наличие двух подгрупп с разной степенью выраженности измеряемого признака.

Корреляционный анализ результатов выполнения методик определения когнитивного стиля проводился с помощью коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Значимая связь обнаружена только между двумя индивидуальными вариантами выполнения разных методик (р = -0,6193,/? < 0,01). Следует отметить, что знак этой связи - отрицательный, что отражает обратно пропорциональную связь между показателями. Факт обратной связи между ними является логичным следствием самих показателей полезависимо-сти -поленезависмисости в этих методиках. В методике «Включенные фигуры» показателем является среднее время нахождения простой фигуры в сложной, которое определяется как частное от деления общего времени выполнения задания на количество заданий. В методике «Фигуры Готт-шальдта» в качестве показателя выступает величина, равная частному от деления количества заданий на общее время выполнения задания. Таким образом, в одном показателе время находится в числителе дроби, а в другом - в знаменателе, что закономерно и приводит к обратно пропорциональной связи между показателями. Групповой и индивидуальный вариант одной и той же методики «Включенные фигуры» показали разные, не совпадающие между собой результаты. Этот факт наглядно представлен на рис. 3.

Таким образом, проведенный корреляционный анализ показывает отсутствие взаимосвязи между результатами выполнения всех трех методик по выявлению когнитивного стиля полезависимость-поленезависимость.

С содержательной точки зрения подобный результат должен свидетельствовать о том, что за показателями, отражающими изучаемую реальность (напомним, что изучаются индивидуальные особенности восприятия, а показатели, получаемые в результате выполнения соответствующих методик, яв-

Рис. 3. Сравнительный анализ результатов выполнения методики «Включенные фигуры» групповой и индивидуальный варианты

ляются только метрическим отражением данного явления) в одном случае стоит либо одно и то же явление, либо, что наиболее вероятно, - очень близкие по своей сущности явления. Этот факт подтверждается коэффициентом корреляции между методиками «Включенные фигуры» и «Фигуры Готт-шальдта». Отсутствие же связи между показателями группового и индивидуальных вариантов методик говорит о разной реальности, стоящей за этими методиками.

В случае, если мы остановимся на этом выводе, то, с точки зрения изучения ПЗ-ПНЗ, мы получаем очень печальные следствия для исследователей. Очевидно, что используя разные методики, мы исследуем разные реальности, и сравнивать результаты исследований разных авторов не корректно и практически невозможно.

Однако в данном исследовании мы не остановились на этапе корреляционного анализа. Для дальнейшего анализа мы обратились к методам многомерной статистики, к методам, которые позволяют отображать и моделировать реальные явления и процессы, изначально имеющие многопризнаковую природу.

Традиционно в психологии в качестве метода многомерного анализа используют методы факторного анализа.

Идея, заложенная в основе факторного анализа, достаточно проста. В результате измерения мы имеем дело с набором элементарных признаков Хи это - явные переменные. Если признаки изменяются согласованно, то можно предположить существование определенных общих причин этой изменчивости, т. е. существование некоторых скрытых (латентных) факторов. Задача анализа - найти эти факторы. В соответствии с общими принципами факторного анализа, результат каждого измерения определяется действием общих факторов, специфических факторов и «фактором» ошибки измерения.

Общие факторы обычно выделяют последовательно: первый, объясняющий наибольшую долю дисперсии элементарных признаков, затем вто-

рой, объясняющий меньшую, вторую после первого латентного фактора часть дисперсии, потом третий и т. д. Процесс выделения факторов может быть прерван на каждом шаге, если принято решение о достаточности доли объясненной дисперсии, либо с учетом интерпретируемости латентных факторов.

Такое очень краткое описание методов факторного анализа позволяет отметить, во-первых, некоторую неполноту информации, получаемую с помощью этих процедур и, во-вторых, определенную субъективность в определении достаточного количества выделяемых факторов. Разное количество выделенных факторов закономерно приводит к разным факторным решениям. Это проявляется как во взаимном расположении первичных переменных в факторном пространстве, так и различных значениях нагрузок переменных на факторные оси. Следствием такой неоднозначности является разная содержательная интерпретация структуры исследуемого явления. Примером вышесказанного является рис. 4, на котором представлены результаты факторного анализа исходных данных в случае выделения двух и трех факторов.

Plot of Factor Loadings

Vitiqnjnd -

Gottschal dt Wickln_j>r

- . i~

Ij_.-,--i-.-I-.-1--1-1-.-i-1-.-L—

-0,3 0 0,3 0,6 0,9 1,2

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

Factor 1

Plot of Factor Loadings

1,2

0,9

Л! 0,6

о

о

£ 0,3

о \

-0,3

Wilkjiíjír

Gottschaí It

-0,9 -0,6 -0,3 0 0,3 0,6 Factor 1

0,9

Рис. 4. Диаграммы факторных нагрузок исходных переменных в случае выделения двух (б) и трех (а) факторов

Интерпретация диаграммы рис. 4-а позволяет предположить близость результатов выполнения методик «Фигуры Готтшальдта» и группового варианта «Включенных фигур». Обе эти переменные дают нагрузку на один и

тот же фактор (фактор 1), расположены в одном и том же квадранте. Переменная, соответствующая результатам выполнения индивидуального варианта методики «Включенные фигуры», расположена на значительном удалении от двух первых переменных и нагружает, в основном, фактор 2. Основываясь на результатах анализа диаграммы рис. 4, б, можно прийти к другим выводам, а именно:

-переменные, соответствующие методикам «Фигуры Готтшальдта» и индивидуальному варианту «Включенные фигуры», связаны с одним и тем же фактором, но имеют противоположные знаки;

- переменная, соответствующая групповому варианту методики «Включенные фигуры», не связана с двумя предыдущими и имеет другую природу, так как нагружает второй ортогональный фактор.

Еще к более разноречивым выводам можно прийти в случае использования разных методов факторного анализа (рис. 5.)

а

1,2 0,9

<ч 0,6 S

о

£ о.э

■0,3

V itkyUDd

-0,9

Plot of Factor Loadings

Wiskin_%r

-0,6

-0,3 0 0,3 Factor 1

Gottsfbd It

0,6

0,9

Plot of Factor Loadings

0,1 F r~

0,06 -

« 0,02 -о Wi kjp_ind

-0,02 -0,06 : -0,1

-0,7

Gottschalclf

-0,4

-0,1 0,2 Factor 1

0,5

Рис. 5. Диаграммы факторных нагрузок исходных переменных в случае выделения двух факторов, но с использованием разных методов:

а - метод главных факторов, б - классический центроидный метод

Содержательный анализ представленных диаграмм также приводит к противоречивым результатам. Так, в случае диаграммы рис. 5, б можно говорить об одинаковой природе всех переменных, так как они нагружают один и тот же фактор, хотя знаки этих нагрузок противоположны. Очень близкое расположе-

ние переменных «Фигуры Готгшальдта» и группового варианта «Включенных фигур» свидетельствует об их практической идентичности.

Таким образом, в результате проведения процедуры факторного анализа можно прийти к одному из трех выводов:

1) результаты измерения когнитивного стиля ПЗ-ПНЗ с использованием трех наиболее часто используемых бланковых методик «Фигуры Готт-шальдта», «Включенные фигуры» - индивидуальный вариант и «Включенные фигуры» - групповой вариант практически полностью совпадают (рис. 5, б);

2) результаты измерения когнитивного стиля ПЗ-ПНЗ с использованием трех наиболее часто используемых бланковых методик «Фигуры Готт-шальдта», «Включенные фигуры» - индивидуальный вариант и «Включенные фигуры» - групповой вариант совпадают частично, а именно совпадают результаты измерения при использовании методик «Фигуры Готгшальдта» и «Включенные фигуры» - индивидуальный вариант (см. рис. 4, б);

3) результаты измерения когнитивного стиля ПЗ-ПНЗ с использованием трех наиболее часто используемых бланковых методик «Фигуры Готт-шальдта», «Включенные фигуры» - индивидуальный вариант и «Включенные фигуры» - групповой вариант совпадают частично, а именно, совпадают результаты измерения при использовании методик «Фигуры Готгшальдта» и «Включенные фигуры» - групповой вариант (см. рис. 4, а).

Исследователь может выбрать любой, соответствующий его точке зрения на природу изучаемого явления, вывод, если он рассмотрел все возможные варианты факторного анализа. Однако на практике, как правило, используется только один из методов и, соответственно дальнейшее рассмотрения самого изучаемого явления строится на основе полученных выводов. Исследователь при этом может даже не предполагать, что возможны альтернативные выводы. В результате такого состояния дел в литературе появляется множество разнообразных результатов, толкований, о чем мы уже упоминали выше, в начале нашей работы.

Неоднозначность результатов факторного анализа в очередной раз не позволяет нам однозначно ответить на поставленный вопрос о надежности классификации. Дело в том, что для анализа методик были использованы так называемые структурные методы, методы, направленные на выявление структуры переменных, а нас интересует не структура показателей ПЗ-ПНЗ, а классифицирующие характеристики методик. Для рассмотрения этого вопроса нам придется прибегнуть к другому классу многомерных методов. Это методы классификации, к которым относятся методы кластерного и методы дискриминантного анализа.

Анализ результатов выполнения методик методами классификации. В нашем исследовании мы остановились на дискриминантном анализе - статистическом методе, задачей которого является различение (дискриминация) объектов наблюдения по определенным признакам. Задача классификации решается с помощью построения дискриминантной функции, которая может быть как линейной, так и нелинейной.

В нашем случае этими дискриминантными переменными (первичными данными) являются результаты выполнения 3 тестов по определению стилевого параметра полезависимость-поленезависимость. При проведении дис-криминантного анализа нас, в первую очередь, интересовала точность и повторяемость отнесения испытуемых к полюсам когнитивного стиля. Для этого были созданы три классифицирующие переменные - переменные, которые классифицируют испытуемых на группы, соответствующие разным ее градациям. Основой для создания этих классифицирующих переменных были результаты выполнения трех методик, направленных на выявление когнитивного стиля полезависимость-поленезависимость: «Включенные фигуры» -групповой вариант, «Включенные фигуры» - индивидуальный вариант и «Фигуры Готтшальдта». В соответствии со стандартной, предусмотренной инструкцией, процедурой отнесения испытуемых к тому или иному полюсу когнитивного стиля были созданы три классифицирующие переменные (\Vit-кт_^_к1, Witkin_ind_kl, ОоИ5сЬа1с11_к1). Процедура построения дискрими-нантной функции и, соответственно, определение точности классификации проводилась последовательно три раза для каждой из классифицирующих переменных. В каждом случае для решения диагностической задачи достаточно было применить одну дискриминантную функцию, оценка уровня значимости которой проводилась по критериям Лямбда и Хи-квадрат.

На диаграммах рассеивания (табл. 3) хорошо видно, что объекты 1-го и 2-го классов не образуют самостоятельных, не пересекающихся, четко выраженных групп. Эти классы имеют пересечения в пространстве дискрими-нантных функций, причем степень пересечения разная в случае применения разных классифицирующих переменных. Для количественного выражения результатов применения классифицирующих функций воспользуемся информацией, полученной из классификационных таблиц, в которых представлены результаты точности отнесения испытуемых к тому или иному полюсу полезависимости-поленезависимости. Точность классификации определяется по совпадению результатов реальной классификации (т. е. полученной в результате исследования) с классификацией, построенной в результате использования дискриминантной функции.

Результаты проведенного анализа представлены в табл. 3.

Итоговые результаты показывают, что самой низкой точностью классификации обладает индивидуальный вариант методики «Включенные фигуры». Результаты, полученные в результате применения двух других методик (групповой вариант «Включенных фигур» и «Фигуры Готтшальдта»), совпадают. Полученные результаты не являются слишком точными с точки зрения классификации. Однако анализ полученных данных с точки зрения поставленного в исследовании вопроса о повторяемости результатов отнесения лиц к полюсам ПЗ-ПНЗ при использовании разных методик позволяет сделать утешительный для исследователей вывод об их совпадении. Даже самый низкий процент совпадений, равный 84,21%, является вполне убедительным, что позволяет рассматривать методики как идентичные средства измерения когнитивного стиля ПЗ-ПНЗ.

Таблица 3

Сводные результаты классификации

Диаграммы рассеивания объектов на плоскости дискримннантной функции Точность классификации, %

Классифицирующая переменная создана на основе результатов выполнения методики «Включенные фигуры», групповой вариант

Plot of Diierirrinent functions

3,9 Witkin gr kl . 1

Function 1 А Ь Ь 0° * V ' 2 - Centroids 94,74

4.1 -2.1 -0,1 1,9 3,9 Function 1

Классифицирующая переменная создана на основе результатов выполнения методики «Включенные фигуры», индивидуальный вариант

Plot of Discriminant Functions

3,9 0° Witkin ind kl ■ 1

2,9 с О О "•» С li? -1.1 г - ; : у - ■ 2 Centroids 84,21

•2,1 -1.1 -0,1 0,9 1,9 2,9 3,9 Function 1

Классифицирующая переменная создана на основе результатов выполнения методики «Фигуры Готтшальдта»

Plot of Discriminant Functions Gottschaldt kl ■ 1

5,8

Function 1 м 6 — « го го со Ъ> < i 2 t Centroids 94,74

2,2 -0,2 1,8 3,B 5,8 Function 1

Заключение. Выводы, сделанные на основе нашего исследования, могут быть разделены на две самостоятельные группы. Первая группа выводов связана с задачами, поставленными в начале нашего исследования, и связана с проблемой надежности измерения когнитивного стиля ПЗ-ПНЗ. С этой точки зрения можно утверждать, что бланковые методики измерения когнитивного стиля ПЗ-ПНЗ:

- соответствуют психометрическим требованиям, предъявляемым к надежности измерительного инструмента;

- можно рассматривать как параллельные формы.

Другая группа выводов связана с методологическими аспектами анализа данных.

На протяжении всей работы мы последовательно показывали, каким образом используя тот или иной способ математической статистики, приходят к разнообразным, очень неоднозначным и порой противоречивым выводам. Только системный подход, связанный с пониманием анализа данных как процесса, позволил выбрать метод, использование которого дало возможность однозначно ответить на поставленный вопрос. Таким адекватным методом анализа данных в исследуемом случае являлся не одномерный метод поиска взаимосвязи (метод корреляции), не многомерный метод исследования структуры (факторный анализ), а многомерный метод классификации.

ЛИТЕРАТУРА

1. Анастази А., Урбина С. Психологическое тестирование. - СПб.: Питер, 2001.

2. Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента. - М.: Изд-во МГУ, 1982.

3. Либин A.B. Дифференциальная психология. - М.: Смысл, 1999.

4. Ломов Б.Ф. Методологические и теоретические проблемы психологии. - М.: Наука,

1984.

5. Ломов Б.Ф. Системность как принцип математического моделирования в психологии // Вопросы кибернетики. - М., 1979. Вып. 50, с. 3-18.

6. Селиванов В.В. Мышление и личность. - Смоленск: Изд-во СГУ, 1998.

7. СочивкоД.В. Расколотый мир. - М.: PerSe, 2002.

8. Холодная М.А. Когнитивные стили. - СПб.: Питер, 2004.

9. Шкуратова И.П. Когнитивный стиль и общение. - Ростов-н/Д.: Изд-во РПУ, 1994.

10. Bottenberg E.N. Kognitive attituden und intelligenz // Psychlogiscche Beiträge. - 1970. -В.ХП(З), s. 426—440.

11. Clauss G. Zur Psychologie Kognitiver Stile. Neure Entwicklungen in Grehzbereich von Allgemeiner und Persönlichkeitpsychologie // Zur psychologische Persönlichkeitforschung. -Berlin. - 1978. - № 1, s. 122-140.

12. Gottschaidt K. Über den Einfluss der Erfahrung auf die Wahrenhmung von Figuren, I; Über den Einfluss gehäufter Einprägung von Figuren auf ihre Sichtbarkeit in unfassenden Konfigurationen // Psychol. Forsch. - 1926. - № 8, s. 261-317.

13. Schijfman H.R. Sensation and Perception. - N. Y.: John Wiley & Sons. Inc., 2001.

14. Vernon P. The distinctiveness of field independence // J. of Personality. - 1972. - V. 40, p 366-391.

15. Witkin H. et al. Personality Through Perception. - N. Y.: Harper Brothers Publishers, 1954.-561p.

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

16. Witkin IL, Goodenough D. Cognitive style: Essence and Origins. -N.Y., 1982. - 135 p.

17. Within H.A. Individual Differences in Ease of Perception of Embedded Figures II J. of Personality. - 1950. - V. 19, p. 1-15.

18. Within H.A. Perception of body position and the position of the visual field I I Psychological Monographs. - 1949. - V. 63 (302), p. 1-46.

19. Within H.A., Asch S.E. Studies in space orientation. IV. Further experiments on perception of the upright with displaced visual fields // J. of Exper. Psychology. - 1948. - V. 38, p. 762-782.

20. Within H.A., Dyh R.B., Faterson H.F., Goodenough D.R., Karp S.A. Psychological differentiation. - Potomak, 1974.

SYSTEM AS THE METHODOLOGICAL PRINCIPLE OF DATA ANALYSIS

E.V. BELOVOL

The Chair of Social and Differential Psychology

Peoples' Friendship University of Russia 6, Miklukho-Maklaya St., 117198 Moscow, Russia

In the article psychometric characteristics of the three techniques of cognitive style measuring field-dependency - field-independency are analyzed. It is shown, that non-observance of the principle of system in the analysis of the data leads to inconsistent results uncoordinated among themselves. The article provides the data on the psychometric characteristics of the techniques.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.