ся изучением матрицы баллов совпадения для вы яснения, например, того, какой конструкт имеет максимальный балл совпадения со всеми другими конструктами или какой элемент имеет максималь ный балл совпадения со всеми другими элемента ми. Много информации можно получить при помо щи простой арифметики. Однако если вы хотите изучить, скажем, факторную структуру решетки или проанализировать большое количество реше ток, то вам лучше всего обратиться к помощи ЭВМ.

При работе с решеткой этого типа Д. Келли стол кнулся со следующей проблемой: иногда испытуе мый характеризует почти всех людей при помощи только одного полюса конструкта. Обратите внима ние на конструкт 12 (табл. 9) — только 3 человека не

особенно верят в образование. Д. Келли предложил при статистической обработке исключать такие конструкты из решетки. Однако Д. Баннистер раз работал альтернативный метод: испытуемому пред лагается относить элементы поровну к выявленно му и подразумеваемому полюсам. Это позволяет включить в обработку все конструкты, однако, су щественно ограничивает свободу испытуемого.

РАНГОВАЯ РЕШЕТКА

Этот метод предложила Филлида Салмон, а впер вые описал Д. Баннистер. Он позволяет снять про блему несимметричности конструкта, и многие

Таблица 9

исследователи (особенно в европейских странах) считают его одним из лучших методов. По видимо му, наиболее привлекательной особенностью этого метода является разнообразие возможных проце дур статистической обработки, не все из которых требуют применения ЭВМ. Основная задача испы туемого — проранжировать элементы, начиная с тех, которые больше всего соответствуют выяв ленному полюсу, и заканчивая теми, которые боль ше всего соответствуют подразумеваемому полюсу (например, от самого щедрого до самого скупого).

По мере возрастания популярности решеток по явилась тенденция исключать из эксперимента ро левой список. Безусловно, ролевой список отнюдь не неприкосновенный элемент процедуры. Его исполь зование связано с определенными трудностями. Так,

например, в отличие от американцев для европейцев министр — необычная фигура, часто не имеющая от ношения к личному опыту испытуемого. Однако

влюбом случае необходимо соблюдать правило, для выполнения которого и создаются ролевые списки, — элементы должны репрезентировать изучаемую область конструирования. Это правило касается лю бых элементов. Если нас интересует представление испытуемых о людях и их взаимоотношениях, то

вкачестве элементов необходимо выбрать людей или взаимоотношения между ними. При этом всякий раз следует удостовериться в репрезентативности элементов. Можно выяснить репрезентативность элементов непосредственно у испытуемого, так же как и то, попадет ли каждый элемент в диапазон при годности использования конструктов. Таким обра зом, если для упрощения процедуры мы исключаем из эксперимента ролевой список, это не означает от каза от проверки адекватности и репрезентативно сти используемых в решетке элементов.

стично выявлены методом триад, а частично заданы, так как их значимость установлена в ходе интервью.

Каждый элемент (Э) написан на отдельной кар точке. Порядковый номер каждой карточки (от 1 до 11) наносится на обратную сторону, для того что бы испытуемый ранжировал карточки, размышляя над элементами, а не запоминал их порядок. В дан ном случае использовались следующие элементы:

Э1 Я говорю в микрофон магнитофона.

Э2 Я разговариваю с друзьями или знакомыми. Э3 Я разговариваю с незнакомыми людьми. Э4 Я разговариваю с одним человеком.

Э5 Я разговариваю с несколькими людьми. Э6 Я разговариваю с большой группой людей. Э7 Я разговариваю с пожилыми мужчинами. Э8 Я разговариваю с молодыми мужчинами.

Э9 Я разговариваю с пожилыми женщинами. Э10 Я разговариваю по телефону.

Э11 Я разговариваю с молодыми женщинами. Каждый конструкт также записан на карточке

и снабжен номером (он написан на лицевой сторо

не карточки). В данном случае использовались сле дующие конструкты:

Ситуация К1, в которой вы имеете дело с началь ством или человеком старше вас.

Ситуация К2 в которой вам трудно понять или

объяснить реакции партнера.

Ситуация К3, в которой вы заикаетесь. Ситуация К4, в которой вы уверены в себе.

Ситуация К5, в которой вы возмущаетесь своим заиканием.

Ситуация К6, в которой вам неловко или тревожно.

Ситуация К7, когда кто то относится к вам кри

тически.

Ситуация К8, в которой вы хотите произвести хорошее впечатление.

Ситуация К9, в которой, как вы ожидаете, люди

отнесутся к вам хуже, если вы будете заикаться.

Предположим, что вы хотите выяснить отноше ние испытуемого к определенным ситуациям (на пример, стрессовым ситуациям, провоцирующим заикание). В этом случае в качестве элементов сле дует использовать именно эти особые ситуации. В приведенной ниже ранговой решетке элементами являются ситуации, в которых данный испытуемый начинает заикаться. Используемые конструкты ча

Ранговая решетка составляется следующим обра зом. Все 11 карточек с элементами выкладываются на столе перед испытуемым. Ему также предъявляет ся карточка с конструктом К1. Испытуемого просят назвать или указать элемент, лучше всего описыва емый этим конструктом. В данном случае его спра шивают, какой из элементов лучше всего описывает

ситуацию, в которой он имеет дело с начальством

или с человеком старше по возрасту. Испытуемый указал на 10 й элемент (Я разговариваю по телефо ну). Карточка с этим элементом убирается со стола, и испытуемого просят снова найти среди оставших ся 10 карточек такую, которая бы соответствовала конструкту К1. Испытуемый указывает на 7 й эле мент (Я разговариваю с пожилыми мужчинами). Экспериментатор убирает и эту карточку, на столе их остается только 9. Его опять просят найти такую карточку (из оставшихся 9), которая больше других соответствует К1. Процедура повторяется до тех пор, пока на столе останется только 1 карточка. Когда все 11 карточек проранжированы по этому конструкту (К1), экспериментатор вновь выкладывает карточки на стол, обязательно перемешав их. Это необходимо делать, чтобы исключить возможность появления

случайных корреляций в том случае, если испытуе мый будет указывать на карточки в таком же поряд ке, в котором они разложены. В конечном итоге по сле ранжирования 11 элементов по 9 конструктам мы получаем решетку, представленную в таблице 10.

Таблица 10

Ранжирование испытуемым 11 элементов в ранговой решетке (матрица состоит из номеров элементов)

Теперь у нас есть матрица ранжировок элемен тов, которые можно преобразовать в номера ран гов каждого элемента по каждому конструкту, что позволяет провести статистический анализ между ранжировками. Ранговые номера элементов приве дены в таблице 11. Они получены следующим обра зом: в таблице 10 находится порядковый номер первого элемента по первому конструкту. Этот эле

99

мент был выбран пятым по счету. Таким образом, в новой матрице на пересечении строки первого элемента и столбца конструкта 1 мы записываем цифру 5. Второй элемент по первому конструкту получил ранговый номер 11 и т. д. Итак, конструк ты в матрице расположены по столбцам, элемен ты — по строкам, а сама матрица содержит ранго вое положение каждого элемента по каждому из 9 конструктов.

Анализ

Ранговую решетку можно анализировать не сколькими способами как без применения, так и с применением ЭВМ. Один из методов обсчета

вручную описан Д. Баннистером. Этот метод позво ляет представить в наглядной форме взаимоотно шения между конструктами. Для каждой пары ран жировок подсчитывается коэффициент ранговой корреляции. Затем выделяются 2 конструкта, объясняющие большую часть дисперсии. Эти кон структы и образуют основные измерения, причем вторую ось образует конструкт, являющийся вто рым по мощности (в смысле процента объясняемой дисперсии) и статистически независимым от пер вого. При помощи этого метода детально анализи руется вся матрица, приведенная в таблице 11.

Коэффициент ранговой корреляции (p Спирме на) подсчитывается по формуле:

В таблице 6 приведены расчеты коэффициентов ранговой корреляции конструктов 1 и 2 в решетке, представленной в таблице 11. Подсчитайте разницу

между ранговыми номерами каждой пары элемен тов, возведите каждую такую разность в квадрат и сложите их. Затем умножьте сумму квадратов на

6 (192) и разделите на разность n3 – n, где n — чис ло элементов (n = 11). Эта разность составляет 1320. Полученная цифра вычитывается из единицы (p = 0,855). Для того чтобы просуммировать пред ставленные в такой форме коэффициенты ранго вой корреляции, их необходимо возвести в квадрат. Если вы затем умножите каждый коэффициент на

100, то избавитесь от дробей. Полученный показа тель называется баллом взаимосвязи. Возведение в квадрат делает все коэффициенты положительны ми, поэтому следует сохранить значение первона чального знака коэффициента, ведь он несет в себе психологический смысл. Например, коэффициент ранговой корреляции между добротой и эгоизмом равен –0,9, а балл взаимосвязи между ними равен 81. При изучении психологического смысла этих конструктов тот факт, что связь между ними имеет отрицательный, а не положительный характер, при обретает важное значение. В табл. 13 приведены ко эффициенты ранговой корреляции между каждой парой конструктов, представленных в табл. 11, а так же баллы взаимосвязей между ними.

Таблица 11

Приписывание каждому элементу определенного ранга в ранговой решетке (матрица содержит номера рангов)

Если мы просуммируем баллы взаимосвязи для каждого конструкта (без учета знака), то получим числовое выражение общей дисперсии, объясня емой данным конструктом. В таблице 7 для конст руктов 1, 2, 3 приведены полностью все коэффици енты ранговой корреляции и баллы взаимосвязи. Вы видите, что отношение 2—1 приводится и в столбцах конструктов 1 и 2, а отношения 3—1 и 3—2 повторяются в столбце конструкта 3. Для уменьшения количества данных по остальным кон

Таблица 12

Порядок вычисления коэффициентов ранговой корреляции Спирмена

структам приведены только неповторяющиеся от ношения. Не следует забывать, что сумма баллов взаимосвязи, например, для конструкта 8, включа ет баллы взаимосвязи этого конструкта с предше ствующими.

Теперь можно расположить все конструкты

в пространстве 2 осей. Первую ось образует кон структ, имеющий самую большую сумму баллов взаимосвязи и, следовательно, наиболее тесно свя занный с остальными конструктами. Вторую ось образует второй по мощности конструкт, но не коррелирующий на значимом уровне с первым. Как видно из таблицы 13, конструкт 7 объясняет наибольшую часть дисперсии. Он и образует пер вую ось на рисунке 1. Конструкт 3 имеет самую большую после первого конструкта сумму баллов взаимосвязи и не коррелирует с ним на значимом

фону. Разрыв между этой ситуацией и следующей по рангу (Разговор с незнакомыми людьми) весьма велик. Однако заметим, что валидность этого мето да обработки еще недостаточно установлена.

Рассмотрим еще один тип показателей, которые можно получить при обработке без применения ЭВМ. Он используется для анализа так называемых групповых решеток. Испытуемыми в данном слу чае являются члены определенной группы пациен тов. В качестве элементов решетки также исполь зуются члены группы, в том числе и тот, кто заполняет решетку. Так, например, если группа состоит из 8 человек, то в качестве элементов ис пользуются 7 членов группы и Я сам каждого испы туемого. Использование групповой решетки не только позволяет получить множество сведений об изменении процессов конструирования во време ни (в тех случаях, когда решетка заполняется не сколько раз), но и дает некоторое представление о межличностном восприятии членов групп. В свя зи с тем, что каждый член группы ранжирует остальных по всем конструктам, можно подсчитать балл межличностного восприятия. Чтобы опреде

Таблица 15

Ранжирование испытуемыми членов группы (включая и самих себя) по конструкту «является лидером»