Бодалев А.А. - Общая психодиагностика

со столь низким показателем валидности), то по собранным результа-

там следует произвести простейший анализ пунктов: посмотреть, не оказались ли некоторые пункты явно неинформативными(все испы-

туемые отвечают одинаково), не оказались ли некоторые вопросы яв-

но бессмысленными или слишком «прямыми», социально значимыми в данной ситуации. Не исключено, что при исключении неудачных пун-

ктов из подсчета тестового (послебалла приравнивания

С=0).,искомая валидность будет обнаружена.

В отсутствие доступного внешнего критерия необходимо прибег-

нуть к проверке внутренней валидности, консистентности методики.

2. Проверить соответствия тестовых норм. Только после получе-

ния позитивного результата при проверке валидности целесообразно расширять выборку и реконструировать эмпирическое распределение тестовых баллов (см. раздел 3.1). Квантили этого распределения не-

обходимо сравнить с квантилями нормативного распределения; если расхождения оказываются пренебрежимыми(не превышают ошибку измерения), то, можно принять вывод о приложимости к данной попу-

ляции универсальных тестовых норм. Но на к практике чаще возника-

ют значимые отличия (оценка близости двух распределений произво-

дится по формуле (3.1.15) на с. 9.6). В этом случае психолог должен построить так называемые частные тестовые нормы, причем не только для использования в собственной диагностической практике, но и для пополнения информационно-методического банка данных отечествен-

ной психодиагностики (копию таблицы распределения тестовых бал-

обычно расцениваются как ситуации «применения», на самом деле яв-

ляются ситуациями более или менее серьезного«внутрикультурного переноса». Именно эти обстоятельства предопределяют высокий уро-

При создании методики, как это уже было сказано в предыду-

щем разделе, решающее значение имеют методологическая ориента-

ция и статус психолога.

141

Под статусом в данном случае понимаются существенные раз-

личия в нормативных(закрепленных в должностных инструкциях)

требованиях к продукту деятельности психолога, работающего в ис-

следовательском учреждении, и психолога, работающего в практи-

ческом учреждении. Если в первом случае психолог имеет право счи-

тать своим «конечным продуктом» внутрипсихологическую валидиза-

цию сконструированной методики, то во втором случае он, как прави-

ло, обязан обеспечить практическую эффективность своей психодиаг-

ностической программы - указать на статистически значимую связь результатов диагностики с величиной какого-то социально ценного показателя - критерия, а затем построить на основе этой связи психо-

логическую концепцию «вмешательства» (административного или пси-

хологического воздействия на ситуацию с целью ее изменения в же-

лаемом направлении – в сторону максимизации данного показателя).

Указанные изначальные различия в статусах психолога-иссле-

дователя и психолога-практика предопределяют оправданные -раз личия в стратегии конструирования тестов и тестовых батарей. Для психолога-исследователя главная ценность - это теоретическая обо-

снованность и эмпирическая однозначность диагностического -кон структа, которой он достигает с помощью оправданной ориентации на конструктную валидизацию. У исследователя хватает ресурсов для то-

го, чтобы обеспечить множественность разнообразных по своему ста-

тусу критериев валидностиот субъективных оценок валидности включенных наблюдателей (L-данные по Кеттеллу) до экспе-

риментального моделирования реальных ситуаций проявленияиз меряемого свойства (Г-данные по Кеттеллу, см. также: Мельников В.

М., Ямпольский Л. Г., 1985). Для психолога-практика главная ценность

- это эффективность, пусть даже она будет достигнута с помощью тео-

ретически эклектичного инструментаэмпирического средства, не имеющего соответствующего научно строгого конструкта.

Появление и размножение прагматических тестов, очевидно,

обусловлено действием объективного социально-исторического меха-

низма, который можно было бы кратко назвать«опережающим запро-

сом практики». Этого феномена не было бы, если бы все запросы практики можно было заранее предвидеть и рационально спланиро-

вать, подготавливая релевантные научно обоснованные диагностиче-

142

ские процедуры. Но такое предвидение всегда удается осуществить лишь в определенной меререальная практика тем и отличается от дедуктивного движения в плоскости абстракций, что всегда приводит к столкновению с новыми и неожиданными явлениями, что обусловли-

вает и появление неожиданных запросов.

Большинство ценных прагматических тестов с исторической не-

избежностью становятся предметом для изучения со стороны психо-

логов-исследователей, апостериорно реконструирующих научную кон-

цепцию валидности этих тестов, что значительно улучшает их -ха рактеристики и адекватизирует сферу применения.

Психодиагностика как специфический институт, реализованный в форме управляющего кольца«наука - практика - наука - практи-

ка...», достигнет оптимальных режимов в своем функционировании,

если любые попытки конструирования и применения любых тестов бу-

дут тщательно документироваться, будут доступны для повторения в любом звене (исследовательском или практическом) психологической службы. При обеспечении эффективной информационной базы, опера-

тивных форм информационной связи между звеньями этой системы

(как методологическими, так и практическими) всякое практическое применение тестов станет одновременно и работой по созданию новых методик.

3.5. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Кардинальное значение для психодиагностики имеет проблема прогнозирования. Существует точка зрения, разделяющая психоди-

агностику и так называемую психопрогностику(Забродин Ю. М., 1984). Это указывает на самостоятельное значение проблемы прогно-

зирования.

В действительности, любая психодиагностика служит прогнози-

рованию - на больших или меньших отрезках времени. То, что назы-

вается диагностикой текущего состояния объекта, имеет следующий смысл. В технике сконструированный агрегат подвергают стендовым испытаниям. Полученные результаты приписывают текущему состо-

янию объекта, имея в виду, что выключенный агрегат до его эксплуа-

тации в реальных условиях уже не будет изменяться сколь-нибудь су-

143

щественным образом. При этом подразумевается, что именно при ра-

боте включенного агрегата может измениться его состояние, в ча-

стности, выход из допустимого режима.

В психологии дело, конечно же, обстоит по-другому. И перенос

подразумеваемых, имплицитных представлений из технической -ди агностики в психодиагностику неправомерен, как, впрочем, непра-

вомерен такой перенос уже и по отношению к медико-биологической диагностике человеческого организма. Организм человека, его психи-

ка - это не агрегат, который произвольно можно выключить на период от тестирования до реального испытания. Все это время человек про-

должает жить, активно взаимодействовать со средой. Даже в изоля-

ции, даже во сне мозг человека проделывает большую работу, пере-

водя полученную информацию из одних отделов памяти в другие(Ка-

саткин В. Н., 1967). Все это означает, что принцип статистической экс-

траполяции результатов психодиагностического измерения нельзя

считать оправданным без проведения специальных проверок.

Когда психолог по результатам тестирования регистрирует у не-

которого индивида А показатель Х, а у некоторого индивида В пока-

а

затель Хb, так что Хa> Хb, то из этого вовсе не следует автоматически,

что соотношение Хa> Хb сохранится в течение следующей недели, ме-

сяца, года. Для принятия стратегии экстраполяционного статистиче-

ского прогноза требуется предварительно произвести эмпирическое измерение надежности - устойчивости (ретестовой надежности) на за-

данном промежутке времени.

При этом важна не только длина отрезка времени между двумя измерениями, но и его заполненность теми или иными значимыми для индивида событиями. Приведем простой пример. Организовано психо-

логическое обследование абитуриентов вуза. Психологи пытаются из-

мерить уровень интереса поступающих к избранной специальности Однако они применяют «лобовые» методики опроса, не защищенные от преднамеренной фальсификации(абитуриенты сознательно, или даже бессознательно, будут искажать результаты в сторону повышен-

ного интереса - чтобы произвести благоприятное впечатление). Фаль-

сификация здесь - только один из возможных источников некоррект-

ности статистического прогноза. Для эмпирического измерения силы этого артефакта не обязательно проводить повторное измерение через

144

несколько лет. Имеет смысл провести повторное обследование по той же методике всех студентов, сразу же после их зачисления на первый курс. Если возникнет слишком много перестановок типаа Х< Хb, то ранговая корреляция «тест -ретест» окажется слишком слабой, и это доказывает неправомерность использования «лобовой» методики для статического прогноза. Другой возможный источник нестабильности ранговой шкалы (порядковой шкалы теста) обусловлен в данном при-

мере зависимостью уровня интереса к предметной области от уровня знаний о предмете. В ходе обучения в вузе студенты приобретают бо-

лее детальные знания о предмете, о своей успешности в освоении специальности, и от этого уровень интереса может существенно изме-

няться. Конечно, этот фактор - в отличие от фактора фальсификации -

действует на более длительных промежутках времени. И здесь опять же требуются специальные измерения ретестовой устойчивости для применения статического прогноза.

Приведенный выше пример показывает, что в некоторых случа-

ях целесообразно начинать решать проблемы психопрогностики без всякого привлечения внешней по отношению к тесту критериальной информации, т. е. средствами проверки надежности, но не средствами проверки валидности. Если уже таким способом будет получен отри-

цательный результат, то заведомо будет получен и для измерения ва-

лидности статического прогноза (вспомним основной принцип: валид-

ность методики не превышает ее надежность).

Однако надежность лишь необходимое, но, естественно, недос-

таточное условие прогностической валидности. Можно убедиться в вы-

сокой устойчивости тестового показателя на длительных промежутках времени, но из этого вовсе не следует, что будут получены значимые линейные корреляции этого показателя с требуемым критерием - ва лидности -эффективности.- корреляции, оправдывающие статический прогноз.

Как правило, на основе диагностики принимаются решения, ко-

торые соотносятся между собой как события на шкале наименований или на шкале порядка. Каким образом учитываются сегодня при прие-

ме в вуз показатели школьной успеваемости абитуриентов? Существу-

ют три варианта, три градации, соотносимые друг с другом по шкале порядка: выпускникам школы - медалистам предоставляются льготные

145

условия (при успехе на первом экзамене от остальных вступительных экзаменов медалист освобождается), лица с удовлетворительным средним баллом допускаются к конкурсным вступительным экзаменам и сдают все экзамены; наконец, лица с неудовлетворительным сред-

ним баллом могут вообще не допускаться к вступительным экзаменам.

На этом примере видно, что средний балл аттестата используется как некоторый показатель «теста», в соответствии с которым абитуриентов разделяют на три категории, по отношению к которым неявно приме-

няется «порядковый» прогноз: предполагается, что медалисты будут успешнее обычных выпускников школ, а обычные выпускникиус-

пешнее тех, кто учился в школе очень слабо.

«Порядковый» прогноз сохраняет свою эффективность не только в статических условиях, но и в условиях таких динамических измене-

ний объектов прогнозирования, при которых порядковая структура оказывается неизменной. Предположим, что в: ходе обучения в вузе все студенты по мере более глубокого ознакомления с предметом -ис пытывают нарастающий интерес к своей специальности, но если по-

рядковая структура сохраняется(Ха продолжает превышатьXb, не-

смотря на то что Xb приближается к Ха), то «порядковый» прогноз все равно остается корректным.

Линейные и порядковые прогностические стратегии на практике применяются не к одномерным, а к многомерным данным. Среди мате-

матических моделей прогнозирования до сих пор наибольшей попу-

лярностью пользуются относительно простые(а иногда и -нео правданно упрощенные) регрессионные модели.

При этом для многомерного случая задача психометриста сво-

дится к построению уравнения множественной регрессии:

где Y- прогнозируемая переменная (критерий прогностической ва-лидности);

Xi - значение i-го тестового показателя из рассматриваемой ба-

тареи тестовых показателей;

ßi, - значение весового коэффициента, указывающего, на сколь-

ко (в единицах стандартных отклонений) изменяется прогнозируемая

146

переменная при изменении тестового показателя Xi.

Для составления указанного уравнения требуется произвести

«упреждающее» измерение тестовых показателей по отношению к критериальному показателю Y, измерение которого производится по истечении некоторого отрезка времени D T, называемого в прогнози-

ровании периодом упреждения.

Общая эффективность прогноза на основе регрессионного урав-

нения оценивается с помощью подсчета коэффициента множественной корреляции R2 (Суходольский Г. В., 1972) и последующей оценки его значимости по критерию Фишера:

где Fe - эмпирическое значение статистики Фишера со степеня-

ми свободы V1 = k и У2 = N-k; N— количество индивидов;

k - количество тестовых показателей.

Не следует забывать, что основой применения этой модели про-

гноза является экстраполяция - предположение о том, что на новом отрезке времени D T’ будут действовать те же тенденции связи пере-

менных, что и на отрезке D T, на котором прежде измерялись весовые коэффициенты ßi. Не следует также забывать, что корректность про-

гноза обусловлена периодом упреждения: для больших (или меньших)

D T использование уравнения (3.5.1) может оказаться некорректным.

Прогностические возможности указанного метода ограничены однократностью измерения тестовых показателей .X1, Х2 ..., Xk. В силу однократности измерения этот метод оказывается эффективным опять-

таки только по отношению к самым универсальным и статическим по-

казателям (таким, например, как интегральные свойства темперамента или нервной системы), обеспечивающим очень грубый, веро-

ятностный, приближенный прогноз.

В некоторых случаях эффективность этого метода может суще-

ственно повыситься, если использовать хотя бы двукратное (с неболь-

шим интервалом в две-три недели) измерение системы показателей Х1

147

Х2,..., Xk. Уже таким способом можно, например, учесть вклад фактора

«усвоение знаний» в прогнозирование мотивационной вовлеченности

(уровня интереса) студента в свою специальность. Повторное измере-

ние (например, через месяц после начала обучения в вузе) позволяет выявить, в каком направлении действует фактор «усвоение знаний» в

своем влиянии на уровень интереса данного студента: может оказать-

ся, что в результате разнонаправленного действия этого фактора не-

мало пар студентов уже через месяц поменяются местами в ранговом ряду по уровню интереса (Ха< Хb). В этом случае в уравнение (3.5.1)

целесообразно ввести не статический показательXi a простейший ди-

t t

намический показатель D Хi, = X i1 - X i0 . Кроме того, не исключена

возможность одновременного использования в уравнении(3.5.1) и

(экстраполировать статику), так и намечающиеся тенденции(экстра-

полировать тенденции).

Приведем еще один содержательный пример. Многочисленные эмпирические исследования по прогнозированию супружескойсо вместимости (Обозов Н. Н., 1979) показали неудовлетворительно низ-

кий уровень надежности прогноза на основе таких показателей, как однократно измеренный уровень сходства (темперамента, мотивов, ин-

тересов, ценностных ориентации) или взаимодополнительности психи-

ческих свойств будущих супругов. Но эту надежность можно сущест-

венно повысить, если ввести в уравнение(3.5.1) показатели типа

D Х.. В данном случае содержательно-психологический смысл этих по-

казателей будет заключаться в следующем: они указывают на то, в

каком направлении действует на уровень сходства(совместимости)

опыт взаимодействия будущих супругов. Потенциально несовместимые супруги в ходе взаимодействия(за период помолвки), как правило,

дивергируют в своих показателях(например, имеющиеся незначи-

тельные акцентуации характера взаимно усиливаются). И наоборот,

потенциально совместимые супруги могут очень быстро конвергиро-

вать: оказывается достаточным проведение одного-двух обсуждений с участием психолога по спорным вопросам, чтобы сблизиться в пред-

ставлениях о желаемом семейном укладе и образе жизни.

148

Более сложные математические методы прогнозирования(на-

пример, учитывающие циклическую динамику объектов) пока еще редко используются в психодиагностике, так как требуют частых мно-

гократных измерений системы тестовых показателей, что оказывается невозможным по чисто практическим причинам. Тем не менее уже се-

годня можно твердо констатировать недостаточность линейных - мо делей прогнозирования. Для ознакомления с рядом других подходов к прогнозированию мы рекомендуем психологам обратиться к -руко водству «Рабочая книга по прогнозированию» (М., 1982).

Остановимся теперь более подробно на подходе, который ныне представляет собой реальную альтернативу ограниченным линейным статистическим моделям и позволяет строить эффективный прогноз для более сложных зависимостей между прогнозируемыми(зависимы-

ми) и прогнозирующими (независимыми) переменными. Этот подход,

по традиции, принято называть распознаванием образов, так как раз-

работка его математического аппарата была во многом стимулирована инженерными задачами конструирования искусственных систем зре-

ния, слуха, других органов чувств (Распознавание образов. М., 1970).

Впсиходиагностике роль«элементарных сенсорных данных»

выполняют первичные тестовые показателиX1 Х2,..., Xk, а роль «об-

раза» (выходного сигнала системы) - соответствующая диагностичес-

кая категория. Таким образом, по существу, распознавание образов1 и

есть диагностика в широком смысле.

Поясним специфику подхода на простейшем схематическом при-

мере. Пусть Ру -вероятность такого типового критерия оценки студен-

тов, как успеваемость, Х1 - уровень интереса к специальности, выяв-

ленный у абитуриента, Х2 - уровень его знаний о специальности.

На рис. 16 точки X1 = 0 и Х2 = 0 - медианные значения соответ-

ствующих тестовых показателей. В данном упрощенном примере в ста-

тусе «образа» выступает каждый из четырех квадрантов диагнос-

тического пространства. Для предсказания Ру мы не можем построить линейной комбинации Х1 и Х2, какие бы коэффициенты ß1, и ß2 мы ни взяли. Для предсказания Рy мы должны зафиксировать попадание ин-

дивида в заданную область пространства параметров. «Образ», или

1 Этот подход включает в себя линейные модели как частный случай.

149

диагностическая категория, и есть на геометрическом языке опреде-

ленная область в пространстве параметров.

Рис. 16. Зависимость вероятности критериального собы-

тия р и диагностических параметров X1 и Х2

С точки зрения распознавания образов, предварительная задача диагностики (предваряющая практические задачи) – определить гра-

ницы диагностических категорий - областей в пространстве парамет-

ров, которым эмпирически корректно могут быть приписаны некото-

рые пороговые (качественно специфичные) значения прогнозируемого критериального показателя. Это задача построения«разделяющего правила» (или «решающего правила»). Точность такого разделения и предопределяет прогностическую валидность методики на данной со-

вокупности испытуемых в данной диагностической ситуации.

Репрезентативность выборки при этом определяется степенью изменения точности разделения при увеличении совокупности обсле-

дованных. Влияние того или иного параметра на точность разделения определяет «вес», с которым входит данный параметр в задачу диаг-

ностики.

Построение формальной процедуры разделения может произво-

диться по-разному. В простейшем случаеэто сравнение тестового показателя с некоторым порогом. В более сложных случаях применя-

ются методы дискриминантного анализа, позволяющие описывать

«разделяющие правила» (границы диагностических областей в про-

странстве параметров) в виде сложных функций сразу от нескольких параметров.

Применение определенного метода для решения задачипо строения системы диагностических категорий определяется несколь-

150