Раздел 1. Основные требования к конструированию и проверке психологических тестов 247

не может при проверке дифференциальных психофизиологических методик слу­жить адекватным приемом проверки валидности. Может быть, неполная адекват­ность корреляции сказывается и при установлении валидности собственно пси­хологических методик, но этот вопрос заслуживает особого рассмотрения. Дело тут опять-таки не в покорном использовании кем-то предписанной процедуры, а в творческом, разумном и обоснованном подходе к выбору статистических при­емов. Сам по себе ни один статистический прием не может быть назван ни хоро­шим, ни плохим, как ни один логический прием также не может быть назван ни хорошим, ни плохим. Все дело в их правильном использовании, в том, насколько они правомерны в данных конкретных исследованиях, насколько отвечают постав­ленной задаче.

Выбор приемов, которые использовались психологами при установлении на­дежности и валидности, носит отпечаток определенного психологического миро­воззрения, весьма далекого от современного.

Психологическая позиция, выдвинувшая эти приемы, — это позиция метафи­зического понимания психических процессов, функций и качеств: все эти психи­ческие реальности как бы признаются неизменными. Встанем на время на эту по­зицию. Тогда нам станет ясно, что для проверки надежности нет лучшего приема, чем корреляции повторного тестирования через какой-то промежуток времени. С этой же позиции можно утверждать, что лица, которые сформировались как про­фессионалы, остались по своим психическим качествам такими же, какими они были, когда они лишь приступали к своей профессиональной деятельности. Воз­можно, что этот метафизический подход и затормозил творческое использование статистических приемов как аппарата доказательств современной психологичес­кой диагностики.

Одно из наиболее ярких выражений определенных теоретических воззрений в психологической диагностике связано с проблемой так называемой нормы.

В любом диагностическом исследовании психолог нуждается в том, чтобы как-то классифицировать испытуемых, входящих в экспериментальную выборку. Для этой цели используются различные статистические приемы, техническая сторона которых не может нас в этом сообщении занимать. Смысл этих приемов в том, что­бы в делении на группы не было субъективного произвола. Чтобы избежать этого, можно, например, использовать в качестве критерия особую статистическую вели­чину — так называемое квадратическое отклонение, величину, которую в западной литературе именуют «стандартным отклонением». В принципе, использование этой величины ничего противозаконного в себе не содержит, квадратическое отклоне­ние при нормальном распределении столь же удобно, как и перцентиляжные ве­личины, предполагающие при других видах распределения деления ряда по его процентным соотношениям.

Если говорить о чисто статистической стороне дела, то она в самых общих чер­тах состоит в том, что среднее квадратическое отклонение есть величина, относя­щаяся к определенному виду распределения, именно к нормальному распределе­нию, с кривой, напоминающей колокол. Нам в данном случае важно заметить одно весьма существенное для дальнейших рассуждений обстоятельство: нормальное распределение характерно для большинства биологических явлений. Возьмем,

248 Часть 3. Проблемы психологической диагностики

например, в качестве предмета изучения рост каких-нибудь особей — мышей, жу­ков, колосьев определенного вида, — если изучаемая выборка будет достаточно велика и представительна, то в каждом случае мы с большой вероятностью можем полагать, что получим нормальное распределение: очень большие и малые экзем­пляры будут представлены в небольших количествах, а экземпляры среднего — для данного вида — роста будут наблюдаться в относительно большом количестве. Чтобы графически отразить полученное распределение, нужно по оси абсцисс от­ложить единицы измерения, а по оси ординат — число случаев, приходящихся на каждую единицу. Это будет нормальное распределение, если график имеет форму колокола.

Ранее мы уже отмечали, что широкое применение психодиагностических мето­дик было ознаменовано тем, что их стали также «подгонять» под нормальное рас­пределение. Слово «подгонять» тут поставлено не случайно. Тесты именно под­гоняли, чтобы получить нормальное распределение. Начал применять этот способ «совершенствования» тестов Термен из Стенфордского университета в США, ког­да он взялся за переработку шкалы Бине. Каждый хоть немного знакомый со ста­тистикой и теорией вероятности психолог знает, что нормальное распределение сильно упрощает обработку и всю последующую технику использования резуль­татов тестирования.

В частности, одно из преимуществ нормального распределения состоит в том, что открывает возможность использования «стандартного отклонения», которое дает определенные основания для разбиения выборки на группы. Известно, что при нормальном распределении в пределах х ± ²Ао должно находиться 50 % всех слу­чаев, имеющихся в данной совокупности или выборке (л: и , соответственно сред­няя арифметическая и стандартное отклонение).

Норма для измерений признака будет находиться в этих границах. Это означа­ет, другими словами, что в этих границах заключена та часть совокупности или выборки, которую можно считать наиболее типичной, характерной для нее. Когда распределение имеет форму колокола, оно симметрично, поэтому 25 % случаев окажутся за пределами нормы, превосходя ее, а 25 % также за пределами нормы, но будучи ниже ее, не достигая ее. При необходимости, пользуясь тем же стандарт­ным отклонением, можно прибегнуть и к более дробному делению на группы, мож­но устанавливать границы групп, отделяя в ту и другую сторону от среднего ариф­метического по 0,5 , и т. п.

Вернемся к делению совокупности или выборки на три группы. Исследователь, получивший по интересующему его признаку нормальное распределение, заранее постулирует, что в границы нормы войдет лишь часть взятой им выборки. Как должны толковаться по отношению к этой норме обе оставшиеся группы?

Такое толкование обычно приводит к смешению понятий собственно статисти­ческих и бытовых, неправомерно вошедших в психологию. Характеристики «выше нормы» и «ниже нормы», когда их относят к психологическим признакам, в осо­бенности к результатам интеллектуальных тестов, приобретают общепонятный, но при этом лишенный научного содержания смысл. Так, можно сделать вывод — и он действительно делается, — что по признакам, которые измеряются интеллек­туальными тестами, 25 % всего человечества находятся «ниже нормы»! И иногда