2. Диапазон фенотипической изменчивости
Любой количественный признак можно измерять с разной точностью, в зависимости от поставленной задачи и того измерительного инструмента, которым исследователь располагает. Рост можно измерить с точностью до сантиметра, вес - с точностью до грамма и т.д. В психологии также существуют измерительные инструменты, чаще всего тесты, и исследователь сам решает, что и как измерять и с какой точностью. Все требования к психологическим измерениям в психогенетики остаются теми же, которым должны удовлетворять психодиагностические процедуры — надежность, валидность, репрезентативность. После того как выбран психологический конструкт, с которым работает исследователь, выбраны методы измерения и спланирована выборка исследования, можно приступать к реальным измерениям. Что мы получим в результате? Конечно же, тот самый ряд непрерывной изменчивости, о котором мы столько говорили. Этот ряд можно представить в виде распределения частот встречаемости различных величин изучавшегося признака.
Рассмотрим диапазон фенотипической дисперсии (распределение частот встречаемости различных величин признака) на примере измерения интеллекта (в баллах IQ— коэффициента интеллекта) у детей 10 лет в популяции жителей некоего города. Скорее всего, окажется, что небольшая часть детей будет иметь относительно низкие баллы интеллекта — 70—80 баллов; какая-то, тоже небольшая, часть — очень высокие баллы— 120—130 и выше. Основная же масса детей будет характеризоваться средним интеллектом в пределах от 90 до 110. Все показатели интеллекта мы можем разбить на классы, например, с шагом в 10 баллов, и представить число детей, попавших в каждый класс измерений, в виде диаграммы (рисунок 1а). Эта диаграмма представляет собой распределение частот различных величин 10 в обследованной группе. Такое распределение частот отражает количество детей, попавших в каждый класс измерений. Если разбиение на классы сделать более дробным — с шагом в 5 баллов, то распределение будет таким, как показано на рисунке 16. Поскольку в этом случае число классов в два раза больше, чем в предыдущем, число детей, попавших в каждый класс измерений, будет меньше, чем в предыдущем примере, и форма распределения изменится — оно будет более плоским. Но если охватить измерениями в два раза больше детей, мы снова получим распределение, похожее по форме на первое, но несколько более сглаженное, напоминающее кривую нормального распределения.
Теперь предположим, что такие измерения интеллекта мы провели в трех различных группах детей. Одну группу пусть составят дети, обучающиеся во вспомогательных школах, вторую группу — дети, обучающиеся в специальных школах для одаренных детей, и третью — дети, обучающиеся в массовых школах. Какого рода распределения мы можем получить? Скорее всего, основная масса детей из вспомогательных школ будет иметь невысокие баллы интеллекта, ниже среднего в популяции. Одаренные дети будут, напротив, характеризоваться более высоким интеллектом; дети же из массовых школ, вероятно, покажут результаты, близкие к средне популяционным. На рисунке 2 представлены распределения, которые соответствуют трем гипотетическим группам обследованных. Как мы видим, эти три частотных распределения отличаются некоторыми особенностями.
Каковы же их количественные характеристики? Во-первых, все три распределения по-разному расположены на шкале измерения, то есть они отличаются по своей центральной тенденции. Во-вторых, они различаются по разбросу значений — если в двух отобранных группах (дети из вспомогательных школ и одаренные дети) разброс значений вокруг центральной тенденции невелик, то в группе не отобранных детей (массовые школы) разброс заметно выше.
Рисунок 1
Частотные распределения показателей интеллекта с разным разбиением на классы измерений
Рисунок 2
Частотные распределения при измерениях коэффициента интеллекта в группах отобранных (а, б) и неотобранных (в) детей