Количества, вероятности, случайности

В основе номотетического познания лежат представления о том, что разные люди обладают одними и теми же свойствами. Люди различаются между собой лишь степенью выраженности у них этих свойств. Иначе говоря, свойства психики (личности, поведения) по степени выраженности количественно распределены среди людей: данное свойство выражено у одних людей в большей степени, у других — в меньшей. Поэтому чем больше участников исследования, тем более надежны и воспроизводимы данные об особенностях их психики. Воспроизводимыми считаются данные, полученные на выборках, состоящих не менее, чем из 100 участников исследований. При решении специальных задач (например, при проверке надежности вновь создаваемых вопросников) размер выборки может достигать более 1000 человек.

В плане участников исследования свойство есть переменная. Она складывается из множества элементов — отдельных и не связанных между собой значений, каждое из которых количественно выражает данное свойство у каждого участника исследования. В психометрическом плане свойство — шкала (или тест). Она складывается из множества отдельных и не связанных между собой элементов (пунктов в шкале или заданий в тесте). Элементы выражают проявления одного и того же свойства в разных аспектах и/или ситуациях. Отдельные элементы не должны быть связаны с точки зрения их измерений. Те же элементы, измеренные по отдельности, затем должны быть связаны с точки зрения (статистической) надежности шкал (или тестов), которые они представляют.

Количественные исследования проводятся на группе людей. Полученные данные подвергаются затем обработке методами математической статистики. В исследованиях принимает участие ограниченное количество людей, обозначаемое термином «выборка». Главный вопрос заключается в следующем. Можно ли результаты, полученные на выборке, распространить на популяцию людей (генеральную совокупность), которые и принимали, и не принимали участие в исследовании? Ответ на этот вопрос и дает математическая статистика.

Основное своеобразие статистической обработки количественных данных заключается в следующем. Во-первых, определяется центральная тенденция (среднее значение) переменной, характеризующей всю группу людей, а не каждого человека в отдельности. Центральная тенденция — это именно тенденция. Она дает общие (приближенные, неполные) представления о переменной и не более того. Числовое значение центральной тенденции или числовой диапазон, в котором «плавает» среднее значение в генеральной совокупности (с учетом стандартных отклонений от среднего), не есть «норма» и не есть «образец», которому противостоят люди со значениями той же переменной, «далеко» отстоящими от ее центральной тенденции. Более того, во-вторых, именно индивидуальные вариации в рамках данной переменной наиболее отчетливо выражают ее суть (см.: Левин, 1990). Поэтому более «продвинутыми» являются статистические методы обработки количественных данных, которые принимают во внимание индивидуальные вариации, а не игнорируют их, как в случаях определения центральной тенденции. Индивидуальные вариации принимаются во внимание, например, при обработке количественных данных корреляционным, регрессионным, факторным, дисперсионным, и др. методами математической статистики.

Количественные исследования основаны на вероятностях; также в них учитывается действие случайных факторов. С помощью методов статистики можно охарактеризовать наступление какого-либо события как неслучайное и установить степень вероятности неслучайного наступления данного события. Статистическая закономерность возникает как результат взаимодействия большого числа элементов, со­ставляющих группу, и поэтому характеризует не столько поведение в ней отдельного элемента, сколько поведение группы в целом (Рузавин, 1989).

Согласно теории вероятностей массовое (групповое) явление складывается из отдельных независимых событий, и появление каждого из них не обусловлено другими событиями. Случайность соотносится с отдельными событиями. Поскольку наступление одних случайных событий не зависит и не определяется другими, между элементами массового явления нет постоянно действующих связей, либо же они несущественны. Исходя из этого, в теории вероятностей используется понятие независимости отдельных событий. Это понятие входит в систему базовых в теории вероятностей. Именно на основе понятия независимости отдельных событий определяется специфика массовых явлений. Их отдельные элементы внутренне динамичны, но их поведение ни в малейшей степени не является взаимно согласованным и не приводит к образованию обратных связей (Сачков, 2000).

В количественных исследованиях понятия независимости отдельных событий и случайности имеют фундаментальное значение и в ряде случаев даже принимает форму императива. Если вы решили провести эмпирическое исследование, то нужно самым тщательным образом отнестись к тому, как вы будете создавать выборки участников исследований. Выражаясь метафорически, ваша выборка — это «массовое явление», а каждый ее участник — «случайное, отдельное и независимое событие». Разработаны специальные процедуры, позволяющие создавать выборки в соответствии с этими критериями. В некоторых исследовательских дизайнах (экспериментальном, квазиэкспериментальном) психолог имеет дело не с одной, а с несколькими выборками. Участники исследования должны быть распределены между выборками случайным образом.

Особый смысл приобретает вопрос количества участников исследования. В соответствии с законом больших чисел Бернулли, чем больше участников в выборке, тем в большей степени случайность наступления отдельных событий. Если вы будете бросать монету на пол 10 раз, может так случиться, что «орел» выпадет 8 раз, а «решка» — только 2 раза. Но если вы будете бросать монету 1000 раз, то количество случаев «орел» и «решка» будет приблизительно одинаковым. Исследователь пытается установить неслучайность связи событий. Но чтобы установить неслучайные связи, нужно создать исходные случайные условия. Неслучайность событий устанавливается в сопоставлении с событиями случайными. Вот почему так важно проводить исследования на больших выборках.

Количественные исследования, которые выражаются статистически и имеют вероятностный характер, способствуют открытию эмпирических законов. Законы, характеризующие генеральную совокупность, называют номотетическими законами. Они вскрывают определенную тенденцию, но не носят тотальный характер для всех элементов класса явлений, которым они управляют. Другими словами, номотетические законы — это законы-тенденции, а не что-то абсолютно определенное (Ломов, 1984).

Условия проведения количественных исследований

Претендуя на объективность, номотетический подход требует отделения объекта (участников) исследования от его исследователя. Исследователь не должен вступать в прямые взаимодействия с участниками исследования. В противном случае возникают угрозы надежности и валидности результатов количественных исследований.

Количественные исследования могут проводиться как в естественных (внелабораторных), так и в искусственных (в том числе лабораторных) условиях. При проведении количественных исследований особенно большое значение имеет создание искусственных ситуаций и условий. Во-первых, это необходимо для выделения одних свойств психики (личности, поведения) и обособления их от других. В естественных условиях это не всегда возможно. Во-вторых, наиболее продвинутым в рамках количественных исследований является метод эксперимента, для проведения которого необходимо создание искусственных условий (об эксперименте см.: глава 7).

Критические замечания

Нельзя считать номотетический подход и количественные исследования универсальными. Они имеют определенные ограничения. Например, результаты количественных исследований применимы к популяции («массовое» явление), но неприменимы к отдельным людям, из которых складывается данная популяция («элементы» массового явления). Имеются определенные проблемы при изучении комплексных феноменов. Количественные исследования позволяют обнаруживать свойства, которые взаимосвязаны и «факторы», внутренняя структура которых определяется этими свойствами. Однако всякий раз «факторы» оказываются привязанными к их внутренней структуре. Устройство же «факторов» как целого, которое имеет дополнительные и независимые от его внутренней структуры признаки, — «больной» вопрос количественных исследований и номотетического подхода как такового.

Возможно, впрочем, это более широкая, перекрывающая и выходящая за рамки номотетического подхода, проблема. Если я буду описывать неизвестный фрукт в терминах его ощущений — «овальное», «зеленое», «кисло-сладкое», «упругое», «сочное», и т.д., — вряд ли вы сможете определить его. Ученые не знают, как происходит переход от ощущений к восприятию, хотя знают, что восприятие — это целое, которое складывается из составляющих его элементарных ощущений, но не сводится только к ним и представляет собой нечто большее, чем только взаимосвязанные ощущения. Номотетический подход позволяет решать важную задачу — определять состав и внутреннюю структуру комплексных феноменов, но не решает вопросы целостности как таковой.