Бодалев А.А. » Основы психодиагностики, немедицинской психотерапии и психологического конконсультирования

программы), но может быть проведена и с помощью обычного каран-

даша и бумаги. Испытуемому предлагают градуированную графиче-

скую шкалу (градаций на много больше, чем элементов) и просят на

ней проранжировать (проставить карандашом номера) элементы. Эта

процедура, по нашему опыту) является наиболее удобной для репер-

туарных решеток, совмещая преимущества ранговых, процедур (про-

стота и понятность процедуры для испытуемого) и оценочных (возмож-

ность получать шкалы более высоких уровней).

Оценочная решетка. В этой процедуре испытуемый должен оценить

отдельно каждый элемент по каждому конструкту. Дробность оценоч-

ной шкалы может быть разная, однако более семи градаций шкал

применять не рекомендуется, так как у испытуемого происходит укруп-

нение единиц и качество оценки снижается.

Интересный вариант оценочной решетки - решетка типа <галочек

и пробелов>. Испытуемого просят в матрице поставить <галочку>, если

элемент принадлежит к левому полюсу конструкта, и оставить пробел,

если к правому. Мерой связи между конструктами для такой решетки

STR.234

может служить простой четырехклеточный (р-коэффициент, значимость

которого можно оценивать с помощью стандартных таблиц критерия

(Практикум по психодиагностике.., 1984).

Для анализа ранговых и оценочных решеток можно применять раз-

личные виды многомерного анализа данных. Наиболее распространен-

ными являются различные варианты кластер-анализа (иерархические

и неиерархические) и факторного анализа (параметрический и непа-

раметрический анализы). Программы такого типа есть практически в

каждом современном стандартном пакете прикладных статистических

программ. Мы не будем останавливаться на описании алгоритмов, а

рассмотрим конкретный пример.

На рис. 35 приведены результаты иерархического кластерного ана-

лиза конструктов и элементов оценочной решетки испытуемого Т. Ана-

лиз такого типа осуществляется следующим способом. Проводится

кластер-анализ (по абсолютным значениям коэффициентов корреля-

ций) отдельно для строк и столбцов матрицы данных. После этого

строки и столбцы матрицы с помощью перестановки приводятся к про-

стому виду (т. е. ветви дендрограммы не должны быть перепутаны,

в матрице должна быть максимально возможная группировка сходных

элементов). При необходимости полюсы конструкта могут меняться

местами (эта процедура осуществляется умножением коэффициентов

данного конструкта на -1, что приводит только к смене знака, а аб-

солютное значение коэффициента остается неизменным). Иногда про-

исходит и обращение элемента (так, например, элемент <сестра> с

отрицательным знаком читается как <человек, противоположный по

всем конструктам сестре>).

Как видим, такой анализ позволяет наглядно представить структу-

ру связей между элементами и между конструктами, выявить глубин-

<ые конструкты (те, которые стоят <за каждым кластером>), опреде-

лить то, как каждая группа сходных элементов оценивается с позиций

<аждого <глубинного> конструкта.

В данном случае анализ кластер-грамм испытуемого Т. (проходил

лечение в стационаре по поводу неврастении с -депрессивными тенден-

циями) показывает, что у него есть серьезные проблемы с идентифика-

цией и самооценкой. В процессе совместного обсуждения результатов

испытуемый, по его словам, <несколько раз переживал сильное удив-

ление, которое сменялось узнаванием и пониманием>. Так, он был удив-

лен тем фактом, что <Идеал Я> и <женщина, оцениваемая положи-

тельно> практически совпадают по всем конструктам, за исключением

одного (<лидер - ведомый>). После повторной проверки собственных

оценок он вынужден был признать этот факт. Не менее сильное удив-

ление вызвал и тот факт, что в один кластер вместе с элементом

<Я через 10 лет> попали как <мужчина, оцениваемый положительно>,

так и <женщина, оцениваемая отрицательно>, которая отличается от

<Я-образа> в будущем только по двум конструктам: <глупая> и <тя-

нется к деньгам>. Дальнейший анализ позволил вскрыть реальные

причины серьезных переживаний испытуемого Т. по поводу себя и

своего будущего, позволил взглянуть на многое с иных точек зрения.

Ретроспективная и проспективная оценки своего развития стано-

вятся более наглядными при изучении результатов факторного анализа

этой решетки (рис. 36). Траектория, соединяющая три точки: <Я 10 лет

назад>, <Я сейчас> и <Я через 10 лет>, - позволяет сделать целый ряд

важных предположений о том, как с <точки зрения> самого испытуе-

мого в настоящий момент выглядит его жизнь. Так, если предыдущие

10 лет он двигался в сторону <идеального Я> (который, как мы помним,

235

STR.235

a> i

< I

I I

ci.5u

ci c e fs

-o

.ё

5 5,

5 "з >Їc>

r i

к et

ч о

m о

к о

S <д

fLI "S <

5>.g

I I

5 s

i5Їo

1> Ca

jse

<-> 3 .<0

I .

1:5

Mil

S.K

iS S

[ t:

naшo -

DC/ШЗЗЗ

+ онтж/>м

Ш31/01 esdah g

- онп ПHЭ>

gDEDH UlSI/Ol И

+ OHnhxfin

ОНЯЖ

и иоад n

тппнаж

змпаз ч

чигом -

т Ї/<00

" %0?

<" 5

flj ш

5 а

Д ш.-.

№ Х 0.sS

О Я Э

5-ч 5

Illl

<" Я

ь s s

." 5

tD , OJ

ssa5

я S S

115

So "

4.0- g

" I-

11-

- lggS

5 о

5>S

(я {Я

m О я

S Й S

<-i. t c

> Ц

о я

и " aJ

ч о S

5S"

S "

? e

S s-g

Ї 5

a "

c Д о

и S

u S з-

S g

л S.4

STR.236

во многом оказывается сходным с <женщиной, оцениваемой положи-

тельно>) по фактору 1 (от простого, бесшабашного, к сложному целе-

устремленному, гордому, умному), то свое ближайшее развитие ему

видится как движение от удовлетворенности, свободы, <тяги к куль-

туре>, в сторону зависимости, <достиженчества>, расчетливости и т. п.

Обсуждение этих проблем показало, в частности, что пессимизм испы-

туемого по поводу своей дальнейшей жизни связан, в частности, с тем,

что обстоятельства и намеченная им жизненная программа, как ему

кажется, <неизбежно> лишают его многих положительно оцениваемых

сторон, делают жизнь его, несмотря на определенные достижения, бо-

лее трудной и менее приятной (<раньше я был лучше и жил лучше>).

тяга к тйпгимш

деньгам у зччисимыи

глупый

умужмИый

сестра

мукч. -

Ностименеи

жена

женш,. -

, расчетливый

SoMSou

семьянин

лидер

сложный

мужчина +

мат / {""" "О "T "

Сесшашный

простои

1еЛмьный

Я 10 лет назад

отец,

Седмый

Нпмныи

(Я сейчас

гордый

идеал

MwZ,.+ """.

МерНый ,, t аШный

чМтт маууре

Рис. 36. Пространство первых двух варимакс-факторов репертуарной решетки

испытуемого Т. Траектория соединяет точки актуального ретроспективного и

проспективного представлений о себе

Причины такого <общего чувства> становятся понятны из анализа

той же траектории. <Раньше> испытуемый приближался к <Идеалу Я>,

а теперь <уходит от него>.

Важно подчеркнуть, что мнение, будто решетки не дают новой

информации по сравнению с той, которую можно почерпнуть из обыч-

ного разговора, ошибочно. Получаемые структуры не всегда осозна-

ются человеком (как, например, в описанном выше случае) и не всегда

очевидны для него. Более того, даже простое заполнение решетки и

изучение первичных оценок не позволяют увидеть многое, что стано-

вится ясным после построения многомерной модели системы конструк-

тов и элементов.

В этом заключается второе важное отличие ТРР от самооценочных

шкал и других стандартизировайных психометрических инструментов.

В ТРР реализован субъектный подход, при котором предполагается

трукция системы смысловых параметров оценок данного кон-

ал.

STR.237

Ранговые и оценочные решетки предоставляют новые возможности

для изучения восприятия и понимания людьми друг друга.

Обмен решетками. Рефлексивные процедуры. Допустим, нас инте-

ресует, насколько сходным и различным является восприятие двухлю-

дей - (например, мужа и жены, двух друзей) в какой-либо сфере. Для

проведения этой процедуры необходимо, чтобы элементы решетки были

знакомы обоим испытуемым. Конструкты вызываются индивидуально,

после чего заполняются следующие решетки:

1. Испытуемый А заполняет свою решетку.

2. Испытуемый Б заполняет свою решетку.

3. Испытуемый Б заполняет решетку А.

4. ИспытуемыйАзаполняетрешеткуБ.

5. Испытуемый Б заполняет решетку А так, как, ему кажется, это

сделал испытуемый А.

6. Испытуемый А заполняет решетку Б так, как, ему кажется, это

сделал испытуемый Б.

Сравнение 1 и 3, 2 и 4 позволяет оценить степень сходства, согла-

сия в восприятиях и оценках. Сравнение 1 и 5, 2 и 6 позволяет оценить

степень понимания испытуемыми друг друга (Shaw М., 1980).

Если в решетках используется одинаковый набор элементов, то обе

решетки можно совместить в одной и процедура подсчета степени

сходства конструктов одной решетки с конструктами другой значи-

тельно упрощается. В частности, этот прием удобно использовать,

когда в качестве объектов шкалирования в решетке выступают члены

группы (например, группы тренинга). Каждый заполняет индивиду-

альную решетку, после чего степень сходства восприятия членов груп-

пы попарно можно оценить, например, таким образом:

_ -100

~~~NM~

где Rij - коэффициент корреляции между конструктами испытуемого

А и испытуемого Б; N - число конструктов испытуемого А; М - число

конструктов испытуемого Б.

На основании подсчета всех парных коэффициентов сходства можно

построить матрицу сходства членов группы и: провести кластер-анализ

этой матрицы. Выделив группировки, можно, используя снова индиви-

дуальные решетки, провести качественный анализ параметров, обуслов-

ливающих сходство и различие, что дает богатую информацию для по-

нимания многих процессов, происходящих в группе. Результаты такой

работы можно сделать объектом анализа в групповой дискуссии.

Когнитивная дифференцированность. Понятие когнитивной диффе-

ренцированности (КД) в применении кТРРзаменило понятие когни-

тивной сложности (Biery J., 1965). Когнитивная дифференцирован-

ность - это мера того, насколько сложным и многомерным является

восприятие данным человеком данной области опыта. Последнее огра-

ничение не случайно, поскольку человек может быть когнитивно диф-

ференцированным в одной области и недифференцированным - в дру-

гой. Существующие на сегодняшний день меры КД, будучи использо-

ваны изолированно, не могут различать истинную КД от беспорядочв

ности системы конструктов. Так, Д. Баннистер (Bannister D., 1963)

показал, что наиболее когнитивро дифференцированными IB смысле

операциональных мер) являются больные шизофренией. Однако при

условии отсутствия патологии мышления мера КД дает важную инфор>

мацию об организации системы конструктов.

238

STR.238

Оценить КД можно по степени <силы связей> между конструктами.

Противоположный полюс КД - это монолитность системы конструк-

тов (<сцепленность> в единый большой кластер). Чем выше средняя

величина связей между конструктами, тем менее когнитивно диффе-

ренцированным является человек.

Для простой оценки степени КД можно использовать меру <интен-

сивности связей>, предложенную Д. Баннистером:

HT-S(-IOO),

где Rij - коэффициент корреляции i-того конструкта с J-ТЫМ конст-

руктом.

. Для оценки КД можно использовать такой параметр, как вес пер-

вой главной компоненты (процент объясняемой дисперсии). Эти меры,

по нашим данным, коррелируют между собой в пределах 0,7-0,9.

Однако мера Баннистера является предпочтительной в тех случаях,

когда мы сравниваем решетки с разным числом конструктов, посколь-

ку ее легко сделать относительной (поделив на число просуммирован-

ных коэффициентов корреляции).

КД коррелирует с точностью предсказания поведения других лю-

дей, с ассимилятивностью при восприятии других, с экстремальностью

оценочных суждений (Adams-Webber J., 1979; Шмелев А. Г., 198.2).

. Для отличия истинной КД от беспорядочности конструирования

.Баннистером была предложена следующая процедура. Каждый испы-

туемый заполняет одну и ту же решетку дважды, с разницей в одну-

две недели.

Внутри каждой решетки подсчитывается матрица корреляций меж-

ду конструктами, после чего коэффициенты ранжируются. Мерой вос-

производимости структуры связей между конструктами служит коэф-

фициент ранговой корреляции между этими ранжировками в двух

решетках. Им же показано, что здоровые испытуемые воспроизводят

паттерн связей между конструктами даже на неповторяющихся набо-

рах фотографий, тогда как больные шизофренией демонстрируют сме-

ну паттерна связей от серии к серии. Это позволяет различать истин-

ную КД от беспорядочности конструирования.

Интересный вариант ранговой решетки предложили советские ис-

следователи (Соколова Е. Т., Федотова Е. О., 1982). В их решетке в

качестве элементов используется проективный материал (схематиче-

ские слабоструктурированные изображения человеческих лиц), что

сделало процедуру более тонкой и более чувствительной. Методика

позволила авторам измерять не только грубые нарушения системы

конструктов (как это было уД. Баннистера, который использовал хо-

рошо структурированный материал - фотографии), но и динамику

оценок и самооценок в норме и у больных неврозами.

Мера КД информативна при сравнении крайних по этому пара-

метру групп (наиболее и наименее дифференцированных). Средние

значения этой меры малоинформативны. Так, например, показано

(Adams-Webber J., 1979), что в процессе профессионального обучения

учителя становятся менее когнитивно дифференцированными, на что

ряд исследователей шутливо заметили, что профессиональная инфор-

мация в результате приводит к редукции КД.

Конечно это неверно. В процессе обучения и освоения нового опыта

КД вначале увеличивается, а затем уменьшается. Здесь включаются

процессы интеграции. Нормальное развитие и состоит в том, что два

процесса - прогрессивная дифференциация внутри гомогенных обла-

стей и прогрессивная интеграция (иерархизация, установление связей

23>

STR.239

между .подсистем амя, укрупнение подсистем) - идут параллельно.

В качестве меры когнитивной интеграции (КИ) мы рассмотрим

меру, предложенную в работе П. Нориса (P. Norris et а1" 1970).

В интересном сравнительном исследовании систем конструктов здоро-

вых испытуемых и больных неврозами авторамп было показано, что

больные неврозами имеют два типа систем конструктов монолитную

(когда все конструкты сцеплены в один большой кластер) и фрагмен-

тарную (система состоит из множества мелких кластеров, никак не

связанных друг с другом). У здоровых испытуемых система конструк-

тов представляет собой несколько четких кластеров, связанных соеди-

нительными (артикулирующими) конструктами.

Процедура оценки степени артикулированности состоит в следую-

щем. В матрице корреляций сводятся к нулю все коэффициенты, не

достигающие значимого уровня (5%). После этого вручную или с

помощью компьютера выявляются корреляционные плеяды, такие, где

все входящие конструкты связаны попарно значимой корреляцией.

Эти конструкты (корреляционные плеяды) представляют первичные

кластеры. Затем выявляются все конструкты, значимо связанные с

конструктами (с одним или несколькими) первичных кластеров. Это

ответвляющиеся конструкты. Затем выявляются конструкты, связан-

ные с конструктами из нескольких первичных кластеров (артикули-

рующие). Остальные конструкты -

изолированные. После этого строится

графическое изображение, как показа-

но на рис. 37.

Количественная мера артикулиро-

ванности подсчитывается следующим

способом. Возвращаются к <необну-

ленной> матрице корреляций. Все ко-

эффициенты корреляций возводятся в

квадрат и умножаются на 100. Затем

рассчитываются следующие суммы.

(1) Сумма коэффициентов внутри

каждого первичного кластера (вклю-

чая и связи с ответвляющимися кон-

структами). Общая сумма представ-

ляет количество дисперсии, приходя-

щейся на связи внутри всех первичных