Список элементов, совокупное наличие или отсутствие которых обеспечивает появление огня

Элементы15	Необходимость элемента
Искра (источник огня)	Нужна (хотя, в некоторых ситуациях горючее вещество может самовоспламеняться)
Горючее вещество	Нужно
Кислород	Нужен
Особый температурный режим	Нужен (при сверхнизких температурах открытый огонь, как признак процесса окисления – невозможен), но с учетом реальности может игнорироваться
Вода	Не нужна (если и присутствует, то ее количество должно быть незначительным, например, в виде определенного уровня «влажности воздуха»)
Углекислый газ	Не нужен, но и мешать сильно не будет (есть кислород)
Человек	Нужен, но не обязателен
Дрова	Можно, но не обязательно (есть горючее вещество)

Конечно, можно составить и более развернутый список, но для нашего примера в этом нет необходимости.

Итак, перед нами список того, что может понадобиться или не нужно для того, чтобы появился огонь. В этом списке мы можем выделить значимые элементы, наличие или отсутствие которых необходимо практически всегда (для таких элементов используется термин «статистически значимые») и элементы, которые могут присутствовать, а могут и не присутствовать, то есть не являются «статистически значимыми».

Далее представим, что нам необходимо составить вероятностный перечень этих элементов, гарантирующий появление огня. Мы составляем следующую таблицу, где указываем степень необходимости каждого элемента и обозначаем эту необходимость или ее отсутствие знаками «+» и «–».

Результаты сводим в таблицу 2.

Степень необходимости, соответственно, обозначим в процентах.

Таблица 3

Список элементов и степень их необходимости, обеспечивающей появление огня

Элемент	Степень необходимости
Искра (источник огня)	+98%
Горючее вещество	+100%
Кислород	+100%
Особый температурный режим	+50%
Вода	–90%
Углекислый газ	–60%
Человек	+10%
Дрова	+50%

Степень необходимости, которую мы поставили в данной таблице, естественно, весьма условна, поскольку специализированного научного исследования по этому вопросу мы не проводили. Тем не менее, мы можем четко отследить, какие из этих элементов являются значимыми, а какие нет. Следует отметить, что в психологии коэффициент значимости при факторном анализе составляет |0,7|, то есть 70 %. Иными словами, значимыми являются показатели (с -1,0 по -0,7) и (с +0,7 по +1,0).

Графически, это выглядит следующим образом:

-1 0 +1

Зона значимых различий

Зона неопределенности

Зона значимых различий

Рис. 1. Схематичное отображение зон значимых различий и зоны неопределенности.

Теперь представим себе, как мы можем ответить на вопрос, что такое огонь? Мы можем четко сказать, что огонь – это наличие одних элементов и отсутствие других. Иными словами, ключом к методике, направленной на определение того, есть «огонь» или его нет, является перечень элементов, выделенных факторным анализом как «значимые», то есть >|0,7|. Таким образом, факторный анализ позволяет выделить значимые признаки путем математической обработки, а понять, что мы получили в итоге (в нашем случае «огонь») – задача исследователя. В психологии наиболее часто встречается ситуация, когда имеется перечень признаков, и путем их анализа мы должны определить, как можно обозначить то психологическое явление, которое характеризуется наличием или отсутствием этих признаков.

Теперь перенесем этот принцип на процесс разработки методики. Если мы говорим, что методика – это инструментарий, исследующий некое психологическое явление, которое может быть определено как «фактор», то вопросы, входящие в ее состав, должны быть значимыми признаками (элементами) исследуемого фактора. Таким образом, при помощи факторного анализа, мы должны осуществить проверку каждого вопроса на предмет определения его важности для методики в целом.

Факторный анализ позволяет понять, какой ответ на вопрос, положительный или отрицательный, следует считать признаком выраженности, в нашем случае – тревожности. Казалось бы, к чему такие сложности? Зачем осуществлять факторный анализ? Мы и сами могли бы это определить. Но не все так просто. Приведем пример из практики автора.

Занимаясь созданием методики, позволяющей определить, является ли ребенок жертвой насилия, одним из вопросов, которые мы включили в нее, был следующий: «Ты хотел бы что-нибудь изменить в своей жизни?». Мы полагали, что дети – жертвы насилия, безусловно, желали бы, чтобы их жизнь сложилась иначе. Потому ожидалось, что такие дети будут положительно отвечать на этот вопрос более часто по сравнению с детьми, не подвергавшимися насилию.

Однако результаты факторного анализа продемонстрировал противоположное. Дети, ставшие жертвой насилия, отвечали на этот вопрос практически во всех случаях отрицательно. В то время как дети, которые насилию не подвергались, – отвечали наоборот, положительно. Оказалось, что был неучтен тот факт, что дети, попавшие в сложную ситуацию, очень боятся любых перемен, которые, по их мнению, не приведут ни к чему хорошему. Дети, которые насилию не подвергались, не испытывают опасения перед переменами, а потому к ним готовы и желают их в соответствии со своими идеалами и мечтами.

Эти нюансы помогает выявить факторный анализ. Кроме того, факторный анализ позволяет определить, какие задания методики являются значимыми, а какие – несущественными (показатель факторного веса), и, соответственно, какие вопросы следует оставить обязательно, а какие можно удалить. Именно по результатам факторного анализа можно сократить объем первоначального варианта методики до планируемого ранее объема и привести ее в состояние, обеспечивающее внутреннюю согласованность.

Идеальная методика – это методика, которая по результатам факторного анализа выделяет лишь один исследуемый фактор, а все вопросы, входящие в ее состав, являются значимыми.

Факторный анализ в процессе создания реальной методики выполняется по определенному алгоритму, а не «просто посмотрели, подумали и сказали». Проще всего его осуществить при помощи компьютерных программ. На примере одной из них далее будет продемонстрировано, как это может быть сделано.

Приведем пример расчета факторного анализа, выполненного в программе STATISTICA 5.77¹⁶.

Для начала составляем таблицу, в которую заносим: в столбцы – номера вопросов, а в строки – ответы испытуемых, которые принимали участие в процессе апробации методики.

Она будет выглядеть следующим образом:

Таблица 4