Модели латентных путей

 

Выше обсуждались два основных типа моделей, используемых в рамках МЛСУ. Первая группа включает модели, близкие по смыслу к регрессионным процедурам, описывающим взаимоотношения между измеряемыми переменными. В подобного рода моделях «ненаблюдаемые» (латентные) переменные используются для обозначения ошибок в уравнениях. Автор предполагает, что этот тип моделей хорошо знаком читателям из курсов по статистике и поэтому не анализирует их подробно^5[5]. Вторая группа моделей уходит своими корнями в традиции КФА, придуманного для исследования связей между латентными и измеряемыми переменными, но не уделяющего, как известно, ни малейшего внимания влиянию одной латентной переменной на другую. Именно этой группе моделей было уделено особое место в силу относительной ее неизвестности и немногочисленности попыток применения КФА в рамках русской психологии.

Модель латентных путей (МЛП), кратко затрагиваемая в этом разделе, представляет собой синтез двух вышеупомянутых моделей. МЛП состоит из двух частей: измерительной модели, отражающей структуру взаимоотношений между измеряемыми и латентными переменными, и модели латентных переменных, представляющей природу взаимодействий между латентными переменными. Модель латентных путей представляет собой наиболее общую модель в рамках МЛСУ. Все модели, описанные выше, являются частными случаями этой наиболее общей модели.

Модель латентных путей позволяет решать задачу, называемую многими исследователями (см. например, [30]) важнейшей задачей МЛСУ — с помощью этой модели исследователи могут тестировать причинно-следственные гипотезы на неэкспериментальных данных. Под неэкспериментальными в данном случае понимаются данные, собранные не в лабораторных условиях,

 

122

 

Рис. 3. Иллюстрация применения модели латентных путей

 

где экспериментатор может манипулировать переменными и проверять гипотезы экспериментальным путем, а в «экологически валидных» ситуациях, где исследователь выступает скорее в роли наблюдателя и протоколиста.

В качестве иллюстрации двухкомпонентности модели латентных путей рассмотрим пример, который должен показаться близким и понятным многим специалистам по возрастной психологии. На рис. 3 изображены каузальные отношения между величиной IQ матери и ребенка, где при первом измерении исследуемые дети были 27-месячными, при втором — их возраст был приблизительно 45 месяцев. Численные значения для модели были выбраны в соответствии с данными на 90 испытуемых [36]. Двунаправленная стрелка и ассоциируемое с ней численное значение означают, что в момент измерения 1 корреляция между значениями IQ матери и ребенка была 0,46 и исследователи[22]не предполагают наличия причинно-следственной связи между этими переменными. Напротив, однонаправленные стрелки, идущие к переменной IQ ребенка, в момент измерения 2, означают наличие каузальных эффектов. Исследователи предполагают, что величина IQ ребенка в момент измерения 2 определяется величиной IQ ребенка и 10 матери в момент измерения 1 и, наконец, величиной помехиg, которая, согласно предположениям исследователей, не коррелирует с двумя вышеназванными переменными. Переменнаяgотражает влияния всех переменных, которые также детерминируют величину 10 ребенка, но остались за пределами рассматриваемой модели. Численные значения, ассоциируемые с каждой из однонаправленных стрелок, соответствуют величинам каузальных эффектов. Например, стрелка от переменной, обозначающей величину IQ матери, ассоциируется с эффектом размерностью 0,23 единицы. Это значит, что если бы величина IQ матери в момент измерения 1 была бы на 1 больше, чем это было в реальности, а величина IQ ребенка в момент измерения 1 и величины помехи остались бы прежними, наблюдалось бы увеличение значения IQ ребенка на 0,23 единиц в момент измерения 2. Читатель может применить подобную же схему для интерпретаций численных значений однонаправленных стрелок, идущих от помехи и величины IQ ребенка. Эта модель

 

123

 

представляет собой вариацию на тему традиционных регрессионных моделей и составляет ту часть модели латентных путей, которая называется моделью латентных переменных.

Теперь рассмотрим (рис. 4) структуру взаимоотношений между актуальными и латентными переменными, задействованными в модели. Представим, что значения IQ матери и ребенка измерялись посредством двух компонентов — вербального и невербального у матерей и вербального и моторного у детей. Каждое из этих измерений имеет свою независимую степень надежности, соответствующую величинам факторных нагрузок на латентные переменные интеллекта и отраженную в численных значениях, ассоциирующихся с однонаправленными стрелками, идущими от латентных конструктов к актуальным переменным. Эта модель представляет собой измерительную часть модели латентных путей.

Таким образом, рис. 5 отражает объединение двух моделей в одну и является примером МЛП. Напомним читателю, что идеология измерительной части модели родственна идеологии КФА, в то время как модель латентных переменных есть не что иное, как регрессионная модель, включающая латентные конструкты.

В одной из первых нейропсихологических работ, использовавших МЛСУ, А. МасИнтош и Ф. Гонзалес-Лима [31]продемонстрировали использование структурного моделирования для исследования функциональных связей между структурами мозга, формирующими слуховую систему. Три группы крыс изучались в разных экспериментальных условиях. В данном случае проводящие пути (аналоги структурных регрессионных путей в статистическом представлении модели) были уже известны из анатомии. Предметом интереса в данном исследовании являлись величина влияния каждого из проводящих путей мозга и изменение их взаимодействий в разных экспериментальных условиях. Меры степени соответствия были использованы как относительные показатели того, насколько ковариационные матрицы могут быть объяснены анатомией мозговых структур, вовлеченных в слуховую систему. Авторы описали результаты, касающиеся взаимодействия структур мозга, которые не были очевидны без использования МЛСУ анализа.

МЛП является, пожалуй, наиболее

 

 

Рис. 4. Компонент ЛМП, представляющий собой измерительную модель

Каждая из латентных перемен, задействованных в модели, была измерена двумя актуальными переменными. IQ матери измерялось посредством вербального (VIQ) и невербального (PIQ) интеллекта, IQ ребенка — ментальным (Ml) и моторным (MotI) индексами. Коэффициенты (l₁—l₆) представляют коэффициенты надежности, а коэффициенты (d₁—d₆) — измерительные ошибки.

 

124

 

Рис. 5.Полная модель латентных путей, объединяющая измерительную модель и модель латентных переменных

 

популярной моделью с точки зрения количества написанных о ней статей и монографий. Читатель, заинтересованный в том, чтобы узнать больше об этом типе моделей, может обратиться к книге К. Боллена [13].