2000 - Аткинсон и др_введение в психологию

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Мадлин Э. Хейлман, Нью-Йоркский университет

Обычно считается, что награда должна соответствовать заслугам. Что же происходит, когда человек вознаграждается не за свои достижения, а за то, что он просто кем-то является или принадлежит к определенной группе? Многие люди, возможно включая и вас, читатель, реагируют отрицательно.

Вэтом и состоит суть дилеммы Акции поддержки. Хотя она задумана, чтобы защитить от дискриминации женщин и представителей этнических меньшинств, Акция поддержки все чаще рассматривается лишь как привилегии при приеме на работу и незаслуженно хорошее обращение (Kravitz & Platania, 1993). Конечно, это может не отражать действительное положение дел, но именно описанное восприятие Акции поддержки проблематично. Оно приводит к множеству вредных последствий.

Во-первых, Акция поддержки может дискредитировать получающее льготы лицо, заставляя усомниться в его компетентности. Если вы полагаете, что кто-то имеет незаслуженные льготы, то, скорее всего, будете склонны «обесценивать» квалификацию этого человека. Фактически вы, вероятно, станете считать, что этого человека не приняли бы на работу без помощи программы Акции поддержки.

Проведено лабораторное исследование связи Акции поддержки с мнением о некомпетентности (Garcia, Erskine, Hawn & Casmay, 1981; Heilman, Block & Lucas, 1992).

Испытуемые рассматривали личные дела служащих и затем оценивали сотрудников в подразделениях. Обнаружилось, что люди делали выводы о некомпетентности человека, если он женщина или представитель национального меньшинства, независимо от того, были ли респонденты мужчинами или женщинами, студентами или рабочими (Heilman, Block & Stathatos, 1997).

Второе отрицательное последствие Акции поддержки касается людей, на которых льготы не распространяются. Иногда создается впечатление, что женщины и представители меньшинств получают преимущества при приеме на работу. И тогда люди, традиционно занимающие подобные должности, чувствуют себя несправедливо обойденными, ведь, но их мнению, они больше заслуживают этих рабочих мест (Nacoste, 1987). Предполагается, что именно это стало причиной «обратной реакции» на Акцию поддержки.

Уже описаны действительно неприятные побочные результаты в форме недовольства несправедливым пренебрежением при приеме на работу. В одном исследовании участники-мужчины соревновались за должность с женщиной, которая впоследствии и заняла ее, причем пол сыграл важную роль при назначении (Heilman, McCullough & Gilbert, 1996). Те из мужчин, кто считал себя более (или, по крайней мере, в равной степени) квалифицированными, посчитали этот выбор не столь обоснованным и чувствовали себя менее удовлетворенными, чем те, кому было сказано, что женщина имеет значительный опыт и потому больше заслуживала должности.

Третье негативное последствие Акции поддержки касается ее возможного воздействия на лицо, пользующееся льготой. Если человек осознает, что он был выбран на основании непрофессионального критерия, это может отрицательно сказаться на его самооценке. То есть Акция поддержки иногда может и навредить тем, кому должны были бы помочь.

Вряде лабораторных исследований, где участники были выбраны на роль руководителя как на основании их заслуг, так и в зависимости от пола, подтвердилось предположение, что привилегированный отбор может спровоцировать негативную самооценку. В дальнейших исследованиях оказалось, что женщины (но не мужчины), выбранные из числа кандидатов, оценивали результаты своего собеседования более негативно, считали себя менее способными к руководящей работе и старались переложить на других свои обязанности и уклониться от принятия ответственных решений (Heilman, 1994).

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Учитывая эти последствия, кажется, что Акция поддержки в ее современной форме может фактически противоречить своим собственным целям. Клеймо, связанное с Акцией поддержки, скорее поддерживает, а не опровергает стереотипное мышление и предрассудки. Отсутствие у человека возможности получить удовлетворение и гордиться тем, что он чего-то достиг собственными усилиями, может уменьшать его самоэффективность и поддерживать чувство собственной неполноценности. Если человек чувствует, что его несправедливо лишили возможности устроиться на работу, так как он не вписывается в нужную демографическую нишу, то это может вызвать у него фрустрацию, что, в свою очередь, может ухудшить взаимоотношения работников и способствовать враждебности в отношениях между группами. Таким образом, как это ни парадоксально, несмотря на то что Акция поддержки способствует расширению возможностей занятости для женщин и представителей национальных меньшинств, она может подпитывать условия, вызвавшие проблемы, для решения которых Акция поддержки изначально и была предназначена.

Преимущества Акции поддержки

Фэй Дж. Кросби, Калифорнийский университет, Санта-Крус

Для того чтобы оценить эффект Акции поддержки, нужно, во-первых, знать, что является Акцией поддержки, а что — нет. В соответствии с трактовкой Американской психологической ассоциации Акция поддержки имеет место, когда какая-либо организация прилагает большие усилия для того, чтобы удостовериться в отсутствии дискриминации в системе трудоустройства и образования и что, напротив, каждый имеет равные возможности (АРА, 1995). Акция поддержки выходит за пределы той политики, при которой в принципе соблюдают условия справедливости, но предпочитают, чтобы проблема разрешилась сама собой, без принятия каких-либо активных мер. Для Акции поддержки необходимы средства и постоянная бдительность. Она не требует и не вводит квот, принесения в жертву стандартов ради разнообразия и не заменяют собой заслуженные льготы (Turner & Pratkanis, 1994).

В области занятости закон об Акции поддержки стал всерьез применяться в США в 1965 году (Holloway, 1989). Сегодня он соблюдается во всех правительственных учреждениях и в большинстве организаций, которые работают на федеральное правительство. Благодаря программе Акции поддержки принимается на работу каждый четвертый американец (Crosby & Cordova, 1996)!

Как работает эта система? Подумайте о ваших преподавателях как о служащих данного учебного заведения. Представьте, что 10% ваших преподавателей социальных наук — женщины (использование = 10%). Доступность этой работы для женщин рассчитывается прежде всего из доли женщин, имеющих степень доктора философии в области социальных наук. Если 30% докторов философии в социальных науках — женщины, в то время как преподавателей — только 10%, то что-то неправильно! Обнаруженные проблемы должны быть решены. Корректирующие меры могут включить гибкие цели (но не твердо установленные квоты) и реалистические графики работы.

Каков эффект Акции поддержки в области занятости? Экономисты установили, что белые женщины и представители национальных меньшинств, которые получили работу в рамках программы Акции поддержки, находятся в более выгодном положении с точки зрения найма, сохранения рабочего места, оплаты и продвижения по службе (Kravitz et al., 1997). Чувствуют ли себя белые женщины и люди из национальных меньшинств получившими в результате Акции поддержки какой-то ярлык, свидетельствующий об их неполноценности? Как правило, нет. Чувствуют ли белые мужчины недовольство или страх? Некоторые чувствуют, особенно если они расисты или женофобы или если они отождествляют Акцию поддержки с квотами (Golden, Hinkle & Crosby, 1998); но фактически большинство ничего подобного не ощущают. На самом деле, три четверти

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

американцев одобряют Акцию поддержки (Tomasson, Crosby & Herzbergen 1996). Многие белые мужчины, включая глав некоторых крупных корпораций,

поддерживают Акцию поддержки, придерживаясь реалистичной точки зрения на экономику. Когда создаются условия для приема на работу белых женщин и представителей этнических меньшинств, то при этом появляются и новые возможности проявить себя талантливым белым мужчинам, которые до того не имели никаких преимуществ. Фирмы, участвующие в программе Акции поддержки, по-видимому, более рентабельны, чем другие организации (Reskin, 1998). Подобно эффективным пожарным командам, где человек маленького роста может пролезть в узкий проход, в то время как крупные люди управляют громоздким оборудованием, профессиональные команды с разнородным составом, по-видимому, имеют конкурентные преимущества (Leonard, 1986).

Вобласти образования Акция поддержки также подразумевает такие шаги, как контроль и корректировка. Если при осуществлении контрольных мер обнаруживается, например, что латиноамериканцы составляют меньшую часть от всего числа студентов, чем ожидается исходя из общего количества выпускников средних школ, предпринимаются определенные шаги, корректирующие ситуацию (например, программы помощи нуждающимся в ней). Акция поддержки в области образования не должна повлечь за собой снижения принятых стандартов; при этом при помощи тщательного, а порой болезненного исследования должен быть найден ответ на следующие вопросы: 1) какие качества мы ценим в человеке; 2) как мы можем безошибочно оценить их; 3) на какие группы мы можем разделить людей.

Слабым местом программы является то, что в результате ее применения белые и цветные студенты чувствуют себя разобщенными. Никому не понравится услышать, что своим продвижением он обязан скорее неоправданным льготам, включая квоты, чем собственным заслугам (Heilman, 1994). К счастью, большинство людей, на которых направлены подобные меры, не путают Акцию поддержки с квотами (Truax, Wood, Wright, Cordova & Crosby, 1998), особенно если чувствуют себя защищенными в своей этнической индивидуальности (Schermund, Sellers, Mueller & Crosby, 1998).

Внедавних примечательных исследованиях, проведенных бывшими ректорами Принстона и Гарварда, были обнаружены положительные результаты учета этнической принадлежности абитуриентов при приеме в колледжи и университеты. Боуэн и Бок (Bowen & Bok, 1998) обратили внимание на долговременный эффект для сотен чернокожих студентов, которые были приняты в 24 элитных колледжа в 1951, 1967 и 1989 годах благодаря программе Акции поддержки. Чернокожие студенты оканчивали обучение и получали ученые степени по таким же нормам, что и белые студенты. Чернокожие выпускники университетов даже чаще, чем белые, становились гражданскими лидерами, отдавая дань обществу, которое их воспитало!

Так каков же в целом эффект практического применения программы Акции поддержки в области образования? Он огромен. Эта программа полезна для всех.

---

Приложение. Статистические методы и измерения

Значительная часть работы психолога состоит из проведения измерений — либо в лаборатории, либо в полевых условиях. Это могут быть измерения движений глаз младенца при первом воздействии нового стимула; регистрация кожно-гальванической реакции людей во время стресса; подсчет числа попыток, необходимых для обуславливания обезьяны с префронтальной лоботомией; определение показателей вступительных оценок среди учеников, использующих компьютеризованное обучение, или подсчет количества пациентов, у которых наступило улучшение после того или иного

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

вида психотерапии. Во всех этих примерах операция измерения дает числа; задача психолога — интерпретировать их и прийти к некоторому общему выводу. Основной инструмент для этой задачи — статистика, дисциплина, имеющая дело со сбором числовых данных и проведением заключений на их основе. Цель данного приложения — рассмотреть некоторые статистические методы, играющие важную роль в психологии.

Это приложение написано в предположении, что проблемы, возникающие у студентов со статистикой, по сути есть проблемы ясного представления о полученных данных. Вводное знакомство со статистикой не выходит за рамки возможностей любого, кто достаточно разбирается в алгебре, чтобы использовать знаки «плюс» и «минус», а также подставлять числа вместо букв в уравнениях.

Описательная статистика

Статистика служит прежде всего для сокращенного описания больших объемов данных. Предположим, нам надо изучить показатели на вступительных экзаменах в колледж для 5000 учащихся, записанные на карточках в регистратуре. Эти показатели являются сырыми данными. Перелистывание карточек вручную даст нам некоторое впечатление о показателях учащихся, но удержать все это в голове будет невозможно. Поэтому мы делаем из этих данных своего рода резюме, усредняя все показатели или находя максимальную и минимальную величину. Эти статистические резюме облегчают запоминание и обдумывание данных. Такие резюмирующие высказывания называют описательной статистикой.

Частотное распределение

Элементы сырых данных становятся постижимы, когда они сгруппированы в частотное распределение. Чтобы сгруппировать данные, мы должны сначала поделить шкалу, по которой они измерялись, на интервалы, и затем посчитать, сколько элементов приходится на каждый интервал. Интервал, в котором группируются величины, называется групповым интервалом. Решение о том, на сколько групповых интервалов надо разбить данные, не определяется каким-либо правилом, а исходит от решения исследователя.

В табл. П1 показана выборка сырых данных, отражающих показатели 15 учащихся на вступительных экзаменах в колледж. Показатели приведены в том порядке, в каком учащиеся сдавали экзамен (у первого учащегося показатель был 84, у второго — 61 и т. д.). В табл. П2 эти же данные представлены в виде частотного распределения, для которого групповой интервал был установлен равным 10. На интервал от 50 до 59 приходится один показатель, на интервал от 60 до 69 — два и т. д. Заметьте, что большинство показателей приходятся на интервал от 70 до 79 и что ни один показатель не ниже интервала 50-59 или выше интервала 90-99.

Таблица П1. Сырые показатели

84, 61, 72, 75, 77, 75, 75, 87, 79, 51, 91, 67, 79, 83, 69 (Показатели 15 учащихся на вступительных экзаменах в колледж, приведенные в

том порядке, в каком учащиеся сдавали экзамен.)

Таблица П2. Частотное распределение

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Показатели из табл. П1, разбитые на групповые интервалы.

Частотное распределение легче понять, когда оно представлено графически. Наиболее широко применяемая графическая форма — это частотная гистограмма; ее пример показан в верхней части рис. П1. Гистограммы составляются путем рисования полос, основания которых задаются групповыми интервалами, а высота — соответствующими частотами групп. Еще один способ представления частотного распределения в графической форме — огибающая частоты, пример которой показан в нижней части рисунка П1. При построении огибающей частоты групп отмечаются напротив середины интервала групп, а затем эти точки соединяются прямыми линиями. Для завершения картины на каждом конце распределения добавляется еще один класс; поскольку у этих классов частота нулевая, оба конца получившейся фигуры окажутся на горизонтальной оси. Огибающая частоты дает ту же информацию, что и частотная гистограмма, но состоит из ряда соединенных отрезков, а не из полосок.

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Рис. П1. Частотные графики. Здесь отображены данные из табл. П2. Вверху — частотная гистограмма, внизу — огибающая частоты.

На практике число элементов получается гораздо большим, чем то, что отражено на рис. П1, но на всех рисунках этого приложения показано минимальное количество данных, так чтобы вы могли легко проверить этапы размещения в таблице и на графике.

Меры среднего

Мера среднего — это просто показательная точка на шкале, сжато отражающая особенность имеющихся данных. Обычно используются три меры среднего: среднее значение, медиана и мода.

Среднее значение (или просто среднее) — это знакомое нам арифметическое среднее, получающееся при сложении всех величин и делении полученной суммы на их количество. Сумма сырых величин из табл. П1 равна 1125. Если поделить ее на 15 (общее количество величин), то среднее будет 75.

Медиана — отметка среднего элемента последовательности, полученной путем расположения всех величин по порядку и затем отсчета к середине, начиная с любого

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

конца. Если 15 величин из табл. П1 расположить по порядку от самого большого к самому малому 8-я величина с любого конца будет равна 75. Если исходное количество величин будет четным, то мы просто считаем среднее от тех двух, которые оказываются в середине.

Мода — это самый часто встречающийся показатель в данной выборке. Самая частая величина в табл. П1 — это 75, следовательно, мода этого распределения равна 75.

При нормальном распределении, когда величины распределены поровну с каждой стороны от середины (как на рис. П1), среднее, медиана и мода одинаковы. Это не так для скошенных, или несимметричных, распределений. Предположим, нам надо проанализировать времена отправления утреннего поезда. Обычно поезд отправляется вовремя; случается, он отправляется позже, но он никогда не уходит раньше времени. У поезда с отправлением по расписанию в 08:00 время отправления в течение недели может оказаться таким:

Пн: 08:00 Вт: 08:04 Ср: 08:02 Чт: 08:19 Пт: 08:22 Сб: 08:00 Вс: 08:00

Это распределение времен отправления является скошенным из-за двух запоздавших отправлений; они увеличивают среднее время отправления, но не сильно влияют на медиану и моду.

Важно понять смысл скошенного распределения, поскольку иначе разницу между медианой и средним иногда трудно уловить (рис. П2). Если, например, руководство фирмы и ее профсоюз спорят из-за благосостояния работников, средняя величина расходов на зарплату и их медиана могут сдвинуться в противоположных направлениях. Предположим, фирма поднимает зарплату большинству сотрудников, но урезает зарплату высшим управленцам, которые были слишком высоко на шкале оплаты; тогда медиана зарплаты может подняться вверх, тогда как средняя величина зарплаты снизится. Сторона, стремящаяся показать, что зарплата возросла, выберет в качестве индикатора медиану, а сторона, стремящаяся показать снижение зарплаты, выберет среднее.

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Рис. П2. Кривая скошенного распределения. Заметьте, что скос распределения имеет то направление, в котором спадает его хвост. Заметьте также, что у скошенного распределения среднее, медиана и мода не совпадают; медиана обычно находится между модой и средним.

Меры вариации

Как правило, о распределении нужно знать больше, чем могут показать меры среднего. Нужна, например, мера, которая может сказать, расположен ли пучок величин близко к их среднему или широко разбросан. Мера разброса величин относительно среднего называется мерой вариации.

Показатель вариации полезен как минимум в двух отношениях. Во-первых, он показывает репрезентативность среднего. Если вариация невелика, то известно, что отдельные величины будут близки к среднему. Если вариация большая, то такое среднее нельзя с большой уверенностью использовать в качестве репрезентативной величины. Предположим, что шьется партия готовой одежды без снятия конкретных мерок. Для этого полезно знать средний размер этой группы людей, но также важно знать и разброс их размеров. Зная вариацию, можно сказать, насколько должны варьироваться изготовляемые размеры.

Для иллюстрации посмотрим на данные рис. П3, где приведены частотные распределения показателей вступительных экзаменов для двух классов из 30 учащихся. В обоих классах средний показатель один и тот же — 75, но они очевидно различаются по

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

степени вариации. Показатели всех учащихся из класса А расположены близко к среднему, тогда как показатели учащихся из класса Б разбросаны в широком диапазоне. Нужны какие-то меры, чтобы точнее определить, чем различаются эти распределения. Психологи часто используют три меры вариации: размах, дисперсия и стандартное отклонение.

Рис. П3. Пример разной вариации распределений. Как легко видеть, пучок показателей у класса А ближе к среднему, чем показатели класса Б, хотя само среднее в обоих классах идентично — 75. У класса А все показатели попадают между 60 и 89, причем большинство из них приходится на интервал от 70 до 79. У класса Б показатели распределены относительно равномерно по всему диапазону от 40 до 109. Это различие между двумя распределениями в разбросе можно оценить по показателю стандартного отклонения, которое у класса А меньше, чем у класса Б.

Чтобы упростить арифметические вычисления, предположим, что пять учащихся из каждого класса захотели поступить в колледж и что их суммарные оценки на вступительных экзаменах были такие:

Показатели учащихся из класса А: 73, 74, 75, 76, 77 (среднее = 75)

Показатели учащихся из класса Б: 60, 65, 75, 85, 90 (среднее = 75)

Теперь подсчитаем для этих двух выборок меры вариации.

Размах — это разброс между наивысшей и наинизшей величиной. Размах показателей у пяти учащихся из класса А равен 4 (от 73 до 77); размах показателей учащихся класса Б равен 30 (от 60 до 90).

Размах легче подсчитать, но дисперсия и стандартное отклонение используются чаще. Это более чувствительные меры вариации, поскольку они учитывают все величины, а не только крайние величины, как размах. Дисперсия показывает, насколько составляющие распределение величины отстоят от средней величины этого распределения. Чтобы вычислить дисперсию, сначала подсчитаем отклонения каждой величины (d) от среднего, вычтя из среднего каждую величину (табл. П3). Затем надо каждую разницу возвести в квадрат, чтобы не было отрицательных чисел. Наконец, эти отклонения складываются вместе и делятся на общее количество отклонений, давая в результате средний квадрат отклонения. Средний квадрат отклонения называется дисперсией. Проделав это с данными из рис. П3, мы обнаружим, что дисперсия у класса А равна 2,0, а у класса Б — 130. Очевидно, что у класса Б вариативность показателей значительно сильнее.

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru

Таблица П3. Вычисление дисперсии и стандартного отклонения

Оценки Класса А (Среднее = 75)

Дисперсия = среднее по d2 = 10 / 5 = 2,0 Стандартное отклонение (σ) = 2,0 = 1,4

Оценки Класса Б (Среднее = 75)

Дисперсия = среднее по d2 = 650 / 5 = 130 Стандартное отклонение (σ) = 130 = 11,4

Неудобство дисперсии состоит в том, что она выражена в единицах измерения, возведенных в квадрат. Поэтому величина дисперсии, равная 2 у класса А, не означает, что его усредненные показатели отличаются от среднего на 2 пункта. Она показывает, что 2 — это результат усреднения возведенных в квадрат значений, на которые показатели отличаются от среднего. Чтобы получить меру отклонения, выраженную в первоначальных единицах измерения (в данном случае это количество единиц, набранных на экзамене), надо просто извлечь из дисперсии квадратный корень. Результат называют стандартным отклонением. Оно обозначается греческой буквой σ (сигма), используемой также в некоторых других статистических вычислениях, которые мы обсудим вкратце. Стандартное отклонение вычисляется по следующей формуле:

Пример вычисления стандартного отклонения. (табл. П3). Показатели выборок из двух классов представлены в виде, удобном для вычисления стандартного отклонения. На первом этапе вычитаем среднее из каждого показателя (среднее = 75 в обоих классах). В результате получаем положительные величины d для показателей, которые больше среднего, и отрицательные для тех, которые меньше его. Когда полученные величины будут возведены в квадрат, знак минус пропадет (следующая колонка в табл. П3). Возведенные в квадрат разности складываются и делятся на N — количество элементов выборки, в нашем случае N = 5. Извлекая квадратный корень, получаем стандартное отклонение. [В этом ознакомительном изложении мы везде будем использовать σ (сигма). Однако в научной литературе для обозначения стандартного отклонения выборки используется маленькая буква s, а через а обозначают стандартное отклонение для всей группы. Кроме того, при вычислении стандартного отклонения для выборки (s) сумма всех d2 делится не на N, а на N-1. В случае достаточно больших выборок, однако, использование N-1 вместо N мало влияет на величину стандартного отклонения. Для

Текст взят с психологического сайта http://www.myword.ru