Глава I. Теоретические основы агрессивности и тревожнос­ти личности.

1.1. Современные представления о содержании аг­рессивности и тревожности личности.

1.2. Анализ понятия «субъективный контроль» лич­ности.

Глава II. Основные результаты выполненного исследования^ агрессивности и тревожности личности и их зави­симости от уровня субъективного контроля.

Приложения

327

2.1. Обоснование методики исследования агрессив­ности и тревожности личности и их зависимос­ти от уровня субъективного контроля.

2.2. Описание выполненного эксперимента.

2.3. Статистическая обработка результатов выпол­ненного эксперимента.

2.4 Использование метода множественной регрес­сии для оценки взаимосвязи шкал УСК с ме­тодикой Басса—Дарки и методикой Спилбер-гера. Заключение.

Приложения. Литература.

Из названия диплома следует, что основной задачей иссле­дования было выявление характера взаимосвязи между такими личностными характеристиками, как тревожность, агрессив­ность, с одной стороны, и степень интернальности/экстерналь-ности — с другой.

Для решения поставленной выше задачи были выбраны:

1. Методика Басса—Дарки для оценки уровня агрессивности;

2. Методика УСК для оценки уровня субъективного контроля.

3. Методика Спилбергера—Ханина -- для оценки уровня тревожности.

По этим методикам было обследовано 60 испытуемых (из них 30 подростков в возрасте от 14 до 16 лет и 30 взрослых в воз­расте от 22 до 37 лет).

Обработка проводилась с помощью статистического пакета Stadia (Автор А.П. Кулаичев; регистрационный № 1205).

Ниже приведен список включенных в обработку показателей:

Методика Басса—Дарки

Х₁ — Физическая агрессия

Х₂ — Косвенная агрессия

Х₃ — Раздражение

328

Приложения

Х₄ — Негативизм

Х₅ — Обида

Х₆ -- Подозрительность

Х₇ — Вербальная агрессия

X₈ — Чувство вины

Методика УСК (уровень субъективного контроля)

Х9 - Шкала общей интернальности

X10 — Шкала интернальности в области достижений

X11 — Шкала интернальности в области неудач

X12 — Шкала интернальности в семейных отношениях

X13 — Шкала интернальности в области производственных отно­шений

X 14 — Шкала интернальности в области межличностных отноше­ний

Х₁₅ — Шкала интернальности в отношении здоровья и болезни Методика Спилбергера—Ханина

Х₁₆ - Ситуационная тревожность Х17 — Личностная тревожность

Статистическая обработка результатов эксперимента была начата с того, что по всей выборке для каждой переменной были построены характеристики распределения — гистограммы. Для большинства переменных распределение оказалось близко к нормальному, и поэтому в дальнейшем были использованы па­раметрические методы статистического анализа.

Следующим шагом в дипломной работе явилась оценка раз­личий между взрослыми и подростками по всем показателям с помощью r-критерия Стьюдента. Достоверных различий между группами по всем показателям обнаружено не было (кроме по­казателя Х_п — интернальности в семейных отношениях; у взрос­лых этот показатель оказался значимо выше, чем у подростков, на 1% уровне значимости), поэтому в дальнейшем выборка рас­сматривалась как однородная.

Приложения

329

На следующем этапе была вычислена корреляционная мат­рица и проведен качественный анализ значимых корреляцион­ных связей. Оказалось, например, что показатели раздражения и негативизма положительно связаны с косвенной агрессией на 5% уровне. Те же показатели связаны с вербальной агрессией на 1% уровне значимости. Это означает, что большей величине аг­рессии соответствует большее раздражение и негативизм и т.д.

После качественного анализа матрица интеркорреляций под­верглась факторному анализу. По полученной факторной матри­це, которая включала 17 факторов, была проанализирована оценка вклада каждого фактора в общую дисперсию. Было выяв­лено, что вклад первых трех факторов составляет около 91%. По­этому в последующей операции вращения факторов по методу варимакс были выбраны первые три фактора. Они представлены ниже в таблице 1.

Таблица 1

Переменные	Фактор 1	Фактор 2	Фактор 3
X1	0,065	0,534	0,027
X2	0,037	0,828	-0,116
X3	0.293	0,714	0.045
X4	-0,145	0,667	- 0,485
X5	- 0,268	0,334	0,634
X6	-0,301	0,395	0,509
X7	0,093	0,812	- 0,349
х8	- 0,294	0,386	0,648
X9	0,861	0,098	0,303
X10	0,433	0,021	0,346
X11	0,656	0,142	0,210
X12	0,562	0,018	0,205
X13	0,679	0,159	0,134
X14	0,674	0,107	0,119
X15	0,519	- 0,035	0,089
X16	- 0,644	-0,247	0,169
X17	- 0,466	-0,317	0,574

330

Приложения

Проанализируем полученную после вращения факторную матрицу. Согласно наибольшему факторному весу первый фактор можно назвать фактором общей интернальности. В этот фактор со значимыми и положительными весами вошли все показатели ме­тодики УСК. Кроме того, в этот же фактор со значимыми ве­сами и отрицательными знаками вошли показатели ситуацион­ной и личностной тревожности. Следовательно, высокая интер-нальность образует единый фактор с личностной и ситуацион­ной тревожностью.

Второй фактор можно назвать фактором «косвенной агрес­сии». Со значимыми весами в него входят практически все пока­затели методики Басса—Дарки. Подчеркнем, что, условно гово­ря, этот фактор оказался «чистым» фактором агрессивности, не связанным с показателями других методик.

Третий фактор, также условно, можно назвать фактором «чувства вины». Он интересен тем, что в него вошли некоторые показатели всех трех методик. Во-первых, с положительным значимым весом в него вошли показатели чувства вины (по ко­торому и назван фактор), обиды и подозрительности из методи­ки Басса—Дарки, ситуационной тревожности из методики Спилберга—Ханина и интернальности в области достижений. В этот же фактор с отрицательными знаками вошли показатели негативизма и вербальной агрессии. Таким образом, личностная тревожность положительно связана с чувствами вины, обиды, подозрительности и интернальностью в области достижений и отрицательно с негативизмом и вербальной агресиией.

Для того чтобы полнее выявить характер взаимосвязи между показателями, которые вошли в третий фактор со значимыми весами, эти показатели были использованы в методе множе­ственного регрессионного анализа.

Ниже мы приведем для примера анализ только одного рег­рессионного уравнения, в котором в качестве зависимой пере­менной была выбрана переменная Х₁₇ — личностная тревожность. В качестве независимых переменных в уравнении множественной регрессии были выбраны показатели Х₄, X_s, Х₆, Х₇, Х^ и Х₁₄ С по­мощь пакета STADIA былы получены следующие коэффициен­ты в уравнении множественной регрессии:

Приложения

331

У(Х17) = 2,18 + 0,005 • Х₄+ 0,233 • X_s + 0,653 • Х₆+ 0,010 • Х₇ + + 0,465 • Х₈ + 0,086 • Х14

При этом коэффициенты при переменных Х₅, Х₆ и X₈ имеют уровень значимости близкий к 1%.

Согласно полученному регрессионному уравнению личност­ная тревожность в наибольшей степени детерминирована подо­зрительностью (0,653 • Х₇), затем чувством вины (0,465 • Х_&) и в меньшей степени обидой (0,233 • X₅).

Приведенные выше статистические выкладки не охватывают всех имеющихся возможностей обработки экспериментальных данных. Они представляют собой пример того, как, имея опре­деленную совокупность экспериментальных данных, строить один из вариантов их статистической обработки.

ПРИЛОЖЕНИЕ 3

Краткая классификация задач и методов их статистического решения представлена в таблице (модификация таблицы 1.2. из пособия Е.В. Сидоренко, 25, с. 34).

Таблица

Задачи	Условия	Методы
1. Выявление различий в уровне исследуемого признака	а) 2 выборки испытуемых	критерий Макнамары Q критерий Розенбаума U критерий Манна— Уитни φ критерий (угловое пре­образование Фишера)
	6) 3 и больше выборок испытуемых	S критерий Джонкира Н критерий Крускала— Уоллиса
2. Оценка сдвига значений исследуемого признака	а) 2 замера на одной и той же выборке испытуемых	Т критерий Вилкоксона G критерий знаков φ критерий (угловое пре­образование Фишера t-критерий Стьюдента
	б) 3 и более замеров на одной и той же выборке испытуемых	X2фр критерий Фридмана L критерий тенденций Пейджа t-критерий Стьюдента
3. Выявление различий в распределении признака	а) при сопоставлении эмпирического распределения с теоретическим	X2 критерий Пирсона X — критерий Колмогоро­ва-Смирнова t-критерий Стьюдента
	б) при сопоставлении двух эмпирических распределений	X2 критерий Пирсона λ— критерий Колмогоро­ва-Смирнова φ критерий (угловое пре­образование Фишера)
4. Выявление степени согласованности изменений	а) двух признаков	φ коэффициент корреляции Пирсона коэффициент корреляции Кендалла R - бисериальный коэф­фициент корреляции η корреляционное отно­шение Пирсона

Приложения

333

Продолжение таблицы

		р коэффициент ранговой корреляции Спирмена r коэффициент корреляции Пирсона Линейная и криволинейная регрессии
	б) трех или большего числа признаков	р коэффициент ранговой корреляции Спирмена r коэффициент корреляции Пирсона Множественная и частная корреляции Линейная, криволинейная и множественная регрессия Факторный и кластерный анализы
5. Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий	а) под влияние одного фактора	S критерий Джонкира L критерий тенденций Пейджа Однофакторный дисперсионный анализ Критерий Линка и Уоллеса Критерий Немени Множественное сравнение независимых выборок
	б) под влиянием двух факторов одновременно	Двухфакторный дисперсионный анализ

Работать с этой таблицей рекомендуется следующим образом:

1. По первому столбцу таблицы, выбирается задача, сто­ящая в исследовании.

2. По второму столбцу таблицы определяются условия реше­ния задачи, например, сколько выборок обследовано или на какое количество групп может быть разбита обследо­ванная выборка.

3. Выбирается соответствующий статистический метод. Мож­но выбрать несколько методов и сравнить их результаты.

Литература

335

Литература

1. Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в пси­хологии. М.: МГУ, 1975.

2. Бетц В. Проблема коррелации в психологии. М., 1923.

3. Битинас Б. Многомерный анализ в педагогике и педагогичес­кой психологии. Вильнюс, 1971.

4. Благуш П. Факторный анализ с обобщениями. М.: Финансы и статистика, 1989.

5. Гласе Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976.

6. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статис­тика. М.: Высшая школа, 1999.

7. Готтсданкер Роберт. Основы психологического эксперимента. М.: МГУ, 1982.

8. Грабарь М.И. Применение математической статистики в пси­хологических исследованиях. Непараметрические методы. М.: Педагогика, 1977.

9. Гублер Е.В., Генкин А.А. Применение непараметрических крите­риев статистики в медико-биологических исследованиях. Л.: Медицина, 1973.

10. Гусев А.Н., Измайлов Ч.А., Михалевская М.Б. Измерение в пси­хологии. М.: Смысл, 1997.

11. Джарол Б. Мангейм, Ричард К. Рич. Политология. Методы ис­следования. М.: Весь мир, 1997.

12. Иберла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980.

13. Калинина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика. М.: Высшая школа, 1998.

14. Кендэл М. Ранговые корреляции. М., 1975.

15. Ким Дж.О., Мьюллер Ч.У. Факторный анализ: статистические методы и практические вопросы // Факторный, дискримина­ционный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989.

16. Корнилова Т.В. Введение в психологический эксперимент. М.: МГУ, 1997.

17. Кулагин Б,В. Основы профессиональной диагностики. Л.: Медицина, 1984. С. 13—20.

18. Кулаичев А.П. Методы с средства анализа данных в среде WINDOWS. M.: НПО «Информатика и компьютеры», 1998.

19. Купер К. Индвидуальные различия. М.: Аспект пресс, 2000.

20. Лакин Г.Ф. Биомерия. М.: Высшая школа, 1990.

21. Лупандин В.И. Математические методы в психологии. Екате­ринбург, 1996.

22. Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. М.: Наука, 1971.

23. Михеев В.И. Методика получения и обработки эксперимен­тальных данных в психолого-педагогических исследованиях. М.: Изд-во ун-та дружбы народов, 1986.

24. Морозов Ю.В. Основы высшей математики и статистики. М.: Медицина, 1998.

25. Окунь Я. Факторный анализ. М.: Статистика, 1974.

26. Осипов Г.В., Андреев Э.П. Методы измерения в социологии. М.: Наука, 1977.

27. Плохинский Н.А. Биометрия. 2-е изд. М.: МГУ, 1970.

28. Психологическая диагностика: Учебное пособие / Под ред. К.М. Гуревича, Е.М. Борисвой. М.: Изд-во УРАО, 1997.

29. Романко В. К. Курс теории вероятностей и математической статистики для психологов. М.: МГППИ, 2000.

30. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психоло­гии. СПб.: Социально-психологический центр, 1996.

31. Стивене С.С. Экспериментальная психология. Т. 1. М.: Изд-во инос­транной литературы, 1960. С. 19—87.

32. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л.: ЛГУ, 1972.

33. Тернер Д. Вероятность, статистика и исследование операций. М.: Статистика, 1976.

34. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М.: Финансы и статистика, 1995.

35. Урбах В.Ю. Математическая статистика для биологов и меди­ков. М., 1963.

36. Урбах В.Ю. Биометрические методы. Статистическая обработ­ка опытных данных в биологии, сельском хозяйстве и меди­цине. М.: Наука, 1964.

37. Урбах В.Ю. Статистический анализ в биологических и меди­цинских исследованиях. М., 1975.

38. Фишер Р.А. Статистические методы для исследователей. М., 1958.

39. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972.

40. Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, про­грамма, методы. Самара: Самарский университет, 1995.

41. Яноши Л. Теория и практика обработки результатов измере­ний. М., 1968.

42. WWW.SAS.COM / адрес сайта SAS в сети ИНТЕРНЕТ.

43. WWW.SPSS.COM / адрес сайта SPSS в сети ИНТЕРНЕТ.