10.3.3. Сочетание лонгитюдного и сравнительно-возрастного методов исследования.

В 60-ые годы перспективы исследования процессов развития связывались с сочетанием двух описанных методов исследования (Baltes P.B., 1968,SchaieK.W., 1965,1967).

В 1965 г. К. Шайи предложил исследовать в лонгитюдном исследовании, кроме возраста, еще две переменных. Одна из этих переменных - время измерения (или ситуация) рассматривается как совокупность всех средовых факторов, при которых были получены экспериментальные данные.

В качестве второй переменной была выделена специфическая популяция или когорта, характеристики которой накладываются на возрастные в сравнительно-возрастном исследовании. В психологическою исследовании когорта определяется временем рождения: людей, родившихся в некоторый общий промежуток времени, длина которого зависит от цели исследования и может варьироваться от месяца до нескольких лет (обычно же равняется году), относят к одной когорте.

Предполагается, что эти три переменные - возраст, когорта и время измерения - соответствуют функционально различным источникам вариативности, влияющим на процесс развития: возраст - процессу созревания, время измерения - средовым влияниям, оказывающим ситуационное воздействие, когорта - социальным и генотипическим воздействиям.

Таким образом, всего было выделено три переменных, которые должны учитываться при исследовании процессов развития.

Возрастными различиями называются различия, происшедшие в результате изменений в самом индивиде, т.е. различия, полученные при сравнении двух соседних возрастов при условии, что выборка случайна и что принадлежность испытуемых к разным когортам и разное время эксперимента учтены.

Под когортными различиями понимаются различия между поколениями при условии, что выборка случайна и что те влияния, которые оказывает возраст испытуемых и время эксперимента, элиминированы.

Различиями во времени эксперимента - ситуационными - считаются различия, происходящие в окружающих испытуемого условиях, т.е. между двумя экспериментальными сериями, проведенными в разное время, при условии, что возрастные и когортные различия контролируются.

Для того, чтобы можно было оценить вклад в конечный результат каждой из трех переменных, Шайи предлагает три метода исследования или, как он их называет, три последовательные стратегии. Такое название связано с тем, что все они основаны на измерении последовательности значений любых двух переменных из трех, т.е. на построении трех матриц данных - когортно-возрастной, ситуационно-возрастной и ситуационно-когортной. Каждый из трех приведенных методов позволяет определить две из трех предложенных Шайи переменных.

Следующий вопрос касается возможностей объяснения получаемых фактов, поскольку ценность онтогенетического исследования, результаты которого сведены просто к описанию обнаруженных изменений, весьма невелика. Предлагаемый Шайи способ вероятностной интерпретации данных основан на одновременном применении всех стратегий.

Опишем применение этого способа. Допустим, при проведении когортно-последовательного и ситуационно-последовательного методов были обнаружены лишь возрастные различия, когортные и ситуационные же были равны нулю. При проведении метода последовательного анализа поперечных срезов были обнаружены как когортные, так и ситуационные различия, причем значения их были равны друг другу. Сопоставление всех этих данных свидетельствует о том, что действительной детерминантой наблюдаемых в эксперименте изменений в данном случае является только возраст.

Аналогично, если результат является функцией двух из трех paccматриваемых переменных, например, возраста и когорты, то возрастные различия, полученные при ситуационно-последовательном методе, дадут значительно больше возрастных различий, полученных при когортно-последовательном, потому что во втором случае возрастные различия выделены в чистом виде, а в первом они смешаны с когортными.

По той же причине когортные различия при методе последовательного анализа поперечных срезов больше, чем при когортно-последовательном. Ситуационные различия при ситуационно-последовательном методе являются следствием их связи с когортными, а при методе последовательного анализа поперечных срезов - с возрастными. При когортно-последовательном методе проявляются взаимосвязи между переменными, указывающими на различные возрастные изменения в разных когортах.

Введение трех переменных и применение последовательных стратегий позволило более четко разграничить два распространенных в возрастной психологии понятия - „возрастные различия" и „возрастные изменения", которые довольно часто смешивались друг с другом.

Исследование возрастных различий в случаях, когда неважно детерминируются ли они только возрастом, только когортой или же связаны и с тем и другим, может проводиться обычным методом поперечных срезов. Во всех остальных случаях необходимо расширить схему эксперимента и провести последовательные исследования либо поперечных срезов, либо ситуаций.

Таким образом, анализ различных методов исследования еще в 60-е годы продемонстрировал, что возрастные изменения невозможно диагностировать без применения лонгитюдного метода.

Последующее развитие лонгитюдного метода связано с усовершенствованием статистических процедур, используемых при анализе лонгитюдных данных, например, сочетания индивидуального и группового анализа данных (Bergman L.R., Magnusson D., 1991).

В современных работах при исследовании индивидуальных различий в развитии предлагается также рассматривать не отдельные параметры, а группы характеристик, паттерны. Сторонники этого подхода указывают на опасность традиционного подхода, ориентированного на отдельные переменные, при котором один аспект целостного и имеющего разнообразную детерминацию процесса вырывается из контекста (Magnusson D., 1993).

Этот подход, который так и называется паттерновый подход к исследованию индивидуальных различий, основывается на предположение о том, что количество возможных вариантов организации факторов (и биологических, и психологических) внутри субсистем ограничено. Поэтому индивиды могут быть сгруппированы в гомогенные группы с определенными паттернами переменных. Статистическая обработка данных тех исследований, которые проводятся в контексте паттернового подхода, требует многомерных методов анализа, позволяющих оценивать взаимное влияние друг на друга не двух, а сразу же многих переменных. К разработке этих методов - различных вариантов дисперсионного анализа, методов множественных регрессий - и сводится решение методических проблем лонгитюдного метода.