- •Никандров в.В. Экспериментальная психология
- •Глава 12. Эксперимент 114
- •Глава 13. Психологическое тестирование 143
- •Глава 14. Моделирование в психологии 159
- •Глава 22. Праксиметрические методы 217
- •Введение Глава 1. Объем понятия «экспериментальная психология»
- •Глава 2. Из истории экспериментальной психологии
- •Часть I общее представление о психологическом исследовании Глава 3. Виды психологического исследования
- •Глава 4. Этапы психологического исследования
- •4.1. Общая схема научного исследования
- •4.2. Постановка проблемы
- •4.3. Выдвижение гипотезы
- •4.4. Планирование исследования
- •4.5. Сбор данных
- •4.5.1. Общее понятие о данных
- •4.5.2. Классификация данных
- •4.5.3. Процедура сбора данных
- •4.6. Обработка данных
- •4.6.1. Общее представление об обработке
- •4.6.2. Первичная обработка
- •4.6.3. Вторичная обработка
- •4.6.3.1. Общее представление о вторичной обработке
- •4.6.3.2. Меры центральной тенденции
- •4.6.3.3. Меры изменчивости (рассеивания, разброса)
- •4.6.3.4. Меры связи
- •4.6.3.5. Нормальное распределение
- •4.6.3.6. Некоторые методы статистического анализа данных при вторичной обработке
- •4.7. Интерпретация результатов
- •4.7.1. Интерпретация как теоретическая обработка эмпирической информации
- •4.7.2. Объяснение результатов
- •4.7.2.1. Общее представление об объяснении
- •4.7.2.2. Виды объяснения в психологии
- •4.7.3. Обобщение результатов
- •4.8. Выводы и включение результатов в систему знаний
- •Глава 6. Классификация методов
- •Количественные методы;
- •Качественные методы.
- •Раздел б Неэмпирические методы
- •Глава 7. Организационные методы (подходы)
- •7.1. Сравнительный метод
- •7.2. Лонгитюдный метод
- •7.3. Комплексный метод
- •Глава 8. Методы обработки данных
- •8.1. Количественные методы
- •8.2. Качественные методы
- •Глава 9. Интерпретационные методы (подходы)
- •Раздел в Эмпирические методы общепсихологического значения
- •Глава 10. Наблюдение
- •10.1. Общее представление о методе наблюдения
- •10.2. Виды наблюдения
- •10.3. Интроспекция – специфический метод психологии
- •Глава 11. Вербально-коммуникативные методы
- •11.1. Беседа
- •11.1.1. Сущность и специфика психологической беседы
- •11.1.2. Основные способы ведения и виды психологической беседы
- •11.1.3. Особенности беседы с детьми
- •11.2. Опрос
- •11.2.1. Общие сведения об опросных методах
- •Глава 11. Вербально-коммуникативные методы 207
- •11.2.2. Интервью
- •11.2.2.1. Интервью как единство беседы и опроса
- •11.2.2.2. Процедура интервьюирования
- •11.2.2.3. Требования к интервьюеру
- •11.2.2.4. Виды интервью
- •11.2.3. Анкетирование
- •11.2.3.1. Специфика анкетирования как опросного метода
- •11.2.3.2. Анкета
- •11.2.3.3. Виды анкетирования
- •11.2.4. Сравнительный анализ интервью и анкетирования
- •Глава 12. Эксперимент
- •12.1. Общая характеристика психологического эксперимента
- •12.1.1. Определение
- •12.1.2. Основные элементы экспериментального метода
- •12.1.3. Уровни эксперимента
- •12.2. Процедурные особенности эксперимента
- •12.2.1. Предъявление независимой переменной
- •12.2.1.1. Виды нп
- •12.2.1.2. Требования к процедуре предъявления нп
- •12.2.1.3. Планирование эксперимента
- •12.2.2. Контроль дополнительных переменных
- •12.2.2.1. Контроль внешних дп
- •12.2.2.2. Контроль внутренних дп
- •12.2.3. Фиксация эксперимента
- •12.3. Виды эксперимента
- •12.4. Эксперимент как совместная деятельность исследователя и испытуемого
- •12.4.1. Доэкспериментальное общение
- •12.4.2. Экспериментальное взаимодействие
- •12.4.3. Послеэкспериментальное общение
- •Глава 13. Психологическое тестирование
- •13.1. Общее представление о психологическом тестировании
- •13.2. Возникновение и развитие метода тестирования
- •13.3. Классификация психологических тестов
- •13.4. Субъективные тесты
- •13.5. Объективные тесты
- •13.6. Проективные тесты
- •13.7. Компьютерное тестирование
- •13.8. Требования к построению и проверке тестовых методик
- •Глава 14. Моделирование в психологии
- •14.1. Определение
- •14.2. Немного истории
- •14.3. Понятие «модель»
- •14.3.1. Общее представление о модели
- •14.3.2. Функции моделей
- •14.3.3. Классификация моделей
- •14.4. Специфика моделирования в психологии
- •14.5. Основные направления моделирования в психологии
- •14.5.1. Моделирование психики
- •14.5.1.1. Общие сведения о моделировании психики
- •14.5.1.2. Моделирование физиологических основ психики
- •14.5.1.3. Моделирование психологических механизмов
- •14.5.2. Психологическое моделирование
- •Раздел г Эмпирические методы частнопсихологического значения Глава 15. Психосемантические методы
- •15.1. Метод семантического дифференциала
- •15.2. Метод семантического радикала
- •15.3. Метод репертуарных решеток
- •Глава 16. Психомоторные методы психодиагностики
- •16.1. Методы исследования свойств нервной системы
- •16.2. Методы исследования моторики
- •16.3. Методика миокинетической психодиагностики
- •Глава 17. Методы социально-психологической диагностики личности
- •17.1. Социометрия
- •17.2. Групповая оценка личности
- •17.3. Референтометрия
- •17.4. Методика фидлера
- •Глава 18. Психотерапевтические методы
- •18.1. Общее представление о психотерапии
- •18.2. Гипнотерапия
- •18.3. Аутогенная тренировка
- •18.4. Рациональная (разъяснительная) психотерапия
- •18.5. Игровая психотерапия
- •18.6. Психоэстетотерапия
- •18.7. Наркопсихотерапия
- •18.8. Телесная психотерапия
- •18.9. Социальная психотерапия
- •Глава 19. Методы изучения документов. Контент-анализ
- •Глава 20. Биографические методы
- •20.1. Общие сведения о системе биографических методов
- •20.2. Психобиография
- •20.3. Каузометрия
- •20.4. Формализованная биографическая анкета
- •20.5. Психологическая автобиография
- •Глава 21. Психофизиологические методы
- •21.1. Психофизиологические методы как объективные способы изучения психики
- •21.2. Методы исследования работы вегетативной нервной системы
- •21.2.1. Измерение кожно-гальванической реакции
- •21.2.2. Методы исследования работы сердечно-сосудистой системы
- •21.2.3. Методы исследования работы дыхательной системы
- •21.2.4. Методы исследования работы пищеварительной системы
- •21.2.5. Методы исследования работы глаз
- •21.3. Методы исследования работы соматической нервной системы
- •21.4. Методы исследования работы центральной нервной системы
- •21.4.1. Электроэнцефалография (ээг)
- •21.4.2. Метод вызванных потенциалов
- •Глава 22. Праксиметрические методы
- •22.1. Общее представление о праксиметрии
- •22.2. Общие методы исследования отдельных движений и действий
- •22.3. Специальные методы исследования трудовых операций и деятельности
- •Литература
4.6.3. Вторичная обработка
4.6.3.1. Общее представление о вторичной обработке
Вторичная обработка завершает анализ данных и подготавливает их к синтезированию знаний на стадиях объяснения и выводов. Даже если эти последние этапы по каким-либо причинам не могут быть выполнены, исследование может считаться состоявшимся, поскольку завершилось получением результатов.
В основном вторичная обработка заключается в статистическом анализе итогов первичной обработки. Как специфический вид вторичной обработки, по нашему мнению, выступает шкалирование, совмещающее математический, логический и эмпирический анализы данных, но в этом параграфе остановимся лишь на статистической обработке данных. Уже табулирование и построение графиков, строго говоря, тоже есть статистическая обработка, которая в совокупности с вычислением мер центральной тенденции и разброса включается в один из разделов статистики, а именно в описательную статистику. Другой раздел статистики – индуктивная статистика – осуществляет проверку соответствия данных выборки всей популяции, т. е. решает проблему репрезентативности результатов и возможности перехода от частного знания к общему [44, 158, 179, 187]. Третий большой раздел – корреляционная статистика – выявляет связи между явлениями.
Статистика имеет мощный и подчас труднодоступный для неподготовленного исследователя аппарат. Поэтому надо сделать два замечания. Первое – статистическая обработка является неотъемлемой частью современного психологического исследования. Избежать ее практически невозможно (особенно в эмпирических исследованиях). Отсюда вытекает необходимость специалисту-психологу хорошо знать основы математики и статистики и важнейшие методы математико-статистического анализа психологической информации. Неизбежность статистики в психологии обусловлена массовостью психологического материала, поскольку все время приходится один и тот же эффект регистрировать по многу раз. Причина же необходимости многократных замеров кроется в самой природе психических явлений, устойчивость которых относительна, а изменчивость абсолютна. Классическим примером тому может служить непрерывная флуктуация сенсорных порогов, породившая знаменитую «пороговую проблему». Поэтому вероятностный подход – неизбежный путь к познанию психического. А статистические методы – способ реализации этого подхода.
Кстати, надо заметить, что формирующаяся с начала XX столетия новая картина мира, постепенно вытесняющая ньютонов-ско-картезианскую модель мироздания, одним из своих важнейших компонентов имеет как раз представление о преобладании статистико-вероятностных закономерностей над причинно-следственными. По крайней мере, это достаточно убедительно продемонстрировано для микроскопического (субатомного) и мегаскопического (космического) уровней организации мира [43,101, 233,260,302,409]. Логично предположить, что это в какой-то степени справедливо и для среднего (макроскопического) уровня, в границах которого и возможно, по-видимому, говорить о психике, личности и тому подобных категориях. Надо полагать, что именно в этом ключе следует понимать замечание Б. Г. Ананьева о вероятностном характере психической деятельности и о необходимости единства детерминистического и вероятностного подходов к исследованию психических явлений [10, с. 283].
В связи с этим вызывает, по меньшей мере, недоумение бытующее в психологических кругах мнение, что соединение психологической проблематики с ее математическим анализом – это «брак по принуждению или недоразумению», где психология – «невеста без приданого». Вынуждена же психология вступить в этот «брак» якобы потому, что «не смогла пока еще доказать, что строится на принципиально иных основах», нежели точные науки [344, с. 5–6]. Эти же «принципиально иные основы» вроде бы обусловлены тем, что предмет исследования психологии несопоставим по своей сложности с предметами других наук. Нам кажется, что подобный снобизм не только не уместен с точки зрения научной этики, но и не имеет оснований. Мир – един в своем бесконечном многообразии. А наука лишь попытка человечества репрезентировать этот мир в моделях (в том числе в образах), доступных пониманию человека. Причем эти модели отражают лишь отдельные фрагменты мира. Но любой из этих фрагментов так же сложен, как и мир в целом. Так что математические формулы, статистические выкладки, описания натуралиста или психологические представления – все суть более или менее адекватные формы отражения одной и той же реальности. И математика в психологии – это не инородное вкрапление, которое психологи вынуждены терпеть за отсутствием собственных точных формальных (а по возможности и «объективных») способов описания и репрезентации психологической реальности. Это – естественный код организации мира и, соответственно, естественный язык описания этой организации.
Надежды некоторых психологов на временный характер зависимости психологии от математики – утопия. Психология использует математику не потому, что «за неимением гербовой пишет на простой», т. е. «пока» не имеет своих точных и объективных приемов анализа и объяснения психических феноменов, а потому, что математический язык – это общенаучный язык отражения реальности. И в этом смысле математику действительно можно признать «царицей наук». Психологии этот язык присущ так же, как любой другой отрасли научного знания. Вопрос лишь в том, насколько психология этот язык освоила. Таким образом, психологии вовсе не требуется доказывать, что она «может существовать независимо от математики» и эмансипироваться вплоть до «развода» с нею. Симптоматично в этом отношении формирование в последние годы новой психологической дисциплины – математической психологии [363].
Итак, утверждения о временном мезальянсе психологии с математикой, на наш взгляд, не состоятельны, сколь бы образны и метафоричны они ни были. Это – естественное единство.
Второе замечание касательно применения статистики в психологии заключается в предостережении: нельзя позволить втянуть себя в так называемую «статистическую мясорубку», когда полагают, что, пропустив через математическую обработку любой материал, можно получить какие-то зависимости, выявить какие-нибудь закономерности и факты. Без гипотезы и без продуманного подбора исходных данных научного результата ожидать только за счет применения статистики нельзя. Необходимо знать, что мы хотим получить от применения статистики и какие методы обработки подходят к условиям и задачам исследования.
К тому же надо заметить, что психологу не всегда по силам понять, что происходит с исходным психологическим материалом в процессе его статистического «прокручивания». Для уяснения некоторых операций внутри того или иного статистического метода (например, «варимакс-вращений» в факторном анализе) требуется специальная углубленная подготовка. Некоторые из этих операций базируются на тех или иных постулатах, не всегда подходящих к рабочей гипотезе пользователя. Поэтому для оценки адекватности, валидности намеченного метода иногда требуются весьма специфические знания. Апелляция к частоте и привычности использования в психологической практике таких матметодов не всегда спасает дело. И тогда эти приемы обработки данных становятся действительно «черным ящиком» и «статистической мясорубкой». Поэтому не следует стремиться к излишне сложным методам в погоне за модой или с сомнительной целью повысить уровень «научности» своей работы. Непродуманная стрельба «из пушки по воробьям» только ведет к неоправданным затратам и запутыванию психологической идеи исследования. Следует согласиться с выводом Е. В. Сидоренко, что «чем проще методы математической обработки, чем ближе они к реально полученным эмпирическим данным, тем более надежными и осмысленными получаются результаты» [344, с. 7].
Кроме того, нельзя забывать, что статистические методы – это вспомогательное оружие психолога, призванное лишь усилить исследовательскую мысль. Это лишь «деревья», за которыми должен быть виден «лес» – основная психологическая идея. Тем более что, как только что было сказано, всеобщность детерминации (по крайней мере, причинной) вызывает большие сомнения. Следовательно, поиск с помощью лишь математической обработки психологических зависимостей, тем более зависимостей функциональных, дело не очевидное и чреватое заблуждениями. Психологам хорошо известно, что в реальности невозможно найти ни «чистых», ни «среднестатистических» психологических типов. Это заставляет даже некоторых исследователей отказаться от рассмотрения каждого отдельного психического явления как эманации какой-то общей закономерности и тем паче «отказаться от того, чтобы считать отдельную личность случайной величиной, случайным проявлением более закономерного среднегруп-пового индивида» [345, с. 40].
После этих замечаний с удовольствием повторим вслед за Мак-Коннелом: «Статистика – это не математика, а прежде всего способ мышления, и для ее применения нужно лишь иметь немного здравого смысла и знать основы математики» [89, т. 2, с. 277].
В дальнейшем изложении ограничимся освещением необходимого Minimum minimori в этой области, а именно важнейших элементов описательной и корреляционной статистики. Более подробные сведения по этим разделам статистической науки и о приемах индуктивной статистики применительно к психологической специфике можно почерпнуть из работ [87,127, 344, 364].
Всю совокупность полученных данных можно охарактеризовать в сжатом виде, если удается ответить на три главных вопроса: 1) какое значение наиболее характерно для выборки?; 2) велик ли разброс данных относительно этого характерного значения, т. е. какова «размытость» данных?; 3) существует ли взаимосвязь между отдельными данными в имеющейся совокупности и каковы характер и сила этих связей? Ответами на эти вопросы служат некоторые статистические показатели исследуемой выборки. Для решения первого вопроса вычисляются меры центральной тенденции (или локализации), второго – меры изменчивости (или рассеивания), третьего – меры связи (или корреляции). Эти статистические показатели приложимы к количественным данным (порядковым, интервальным, пропорциональным). Данные качественные (номинативные) поддаются математическому анализу с помощью дополнительных ухищрений, которые позволяют использовать элементы корреляционной статистики.