4) Беглости. Он указывает, что эти факторы представляют собой аспекты процессов

мышления (понятых с позиции геш-тальтпсихологии) и всегда выступают совместно.

Каждый из этих факторов обнаруживается у любого человека, но с определенной степенью

<насыщенности>. Набор факторов характеризует форму интеллекта. По данным Р. Мейли,

результаты факторного анализа подтверждают существование предложенных им четырех

общих факторов.

В трех из шести субтестов определяется способность установления конкретных связей и

зависимостей (1,3,4). Субтесты 2 и 6 имеют более абстрактный характер, существующие

зависимости не всегда можно определить непосредственно. Можно полагать, что здесь в

большей степени проявляется абстрактное мышление. Субтест 5 занимает особое место,

так как требует визуальной комбинаторики. Р. Мейли указывает, что в субтестах 1 и 2

главную роль играют факторы сложности задания и пластичности интеллекта. В двух

комбинационных субтестах выступают факторы целостности и беглости. Субтесты 4 и 6

носят наиболее сложный, комплексный характер.

Автором приводятся некоторые данные по корреляции М. и. а. т. с другими методиками

диагностики интеллекта. Так, коэффициент корреляции со Станфорд- Бине умственного

развития шкалой в различных возрастных группах варьирует от 0,60 до 0,69. Коэффициент

корреляции с Амтхауэра интеллекта структуры тестом составляет 0,81 (по данным об-

следования испытуемых 15-18-летнего возраста). Имеются данные о связи А1Т с Батареей

тестов механических способностей Вальтера (Walter Batterie der <Bega-bung fur Mechanik>).

Коэффициенты корреляции по отдельным субтестам - 0,56-0,61. Общие показатели

надежно-

172

МЕР

сти ретестовой устанавливаются в пределах 0,61-0,67, по отдельным субтес-ам - 0,48-

0,52; надежности параллельных форм - 0,74. Р. Мейли разработал несколько

модификаций теста, направленных на обследование различных контингентов испытуемых,

в том числе допускающих групповое обследование.

Сведений об использовании в СНГ не имеется.

МЕЙЛИ ПАМЯТИ ТЕСТ (Meili Memory Test) - методика исследования зрительной и

слуховой памяти. Относится к числу проб памяти по определению количества удержанных

членов ряда.

М. п. т. проводится в два этапа. Первый направлен на исследование зрительной памяти.

Тестовый материал включает две серии картинок с изображением различных предметов.

Каждая серия насчитывает 30 карточек, предъявляемых с интервалом 2 с. После

демонстрации картинок первой серии делается перерыв на 10с, и затем обследуемый

называет по памяти изображенные на карточках предметы. Последовательность

перечисления предметов значения не имеет. В протоколе обследования отмечается

количество правильно названных объектов. В аналогичном порядке проводится

обследование с помощью второй серии карточек (обычно на следующий день).

Желательно также не проводить в один день обследование зрительной и слуховой памяти.

Анализ слуховой памяти производится сходным образом путем предъявления двух серий

по 30 слов. Полученные результаты могут быть выражены в процентных показателях (см.

Оценки школьные). Для оценки результатов проб зрительной и слуховой памяти имеются

нормы для испытуемых -14 лет и взрослых (отдельно для лиц мужского и женского пола).

По мнению Р. Мейли, с помощью данной методики исследуются лишь обладающие не

очень большой диагностической ценностью показатели непосредственной <цепкости>

памяти. Для общей оценки состояния памяти применение М. п. т. допустимо лишь в

комплексе с другими методами. Получение достоверных различий по результатам

отдельных серий свидетельствует о лабильности мнестичес-кой функции, недостаточной

концентрации внимания.

Благодаря компактности и простоте М. п. т. может применяться в качестве скрининговой

методики (см. Отсеивание). Основное распространение М. п. т. в отечественной

психологической диагностике получил в области клинических исследований (Мейли, 1969;

В. М. Блей-хер и И. В. Крук, 1986).

МЕРЫ ИЗМЕНЧИВОСТИ - статистические показатели вариации (разброса) признака

(переменной) относительно среднего значения, степени индивидуальных отклонений от

центральной тенденции распределения. М. и. позволяют судить о достоверности и

однородности полученной эмпирически совокупности данных, существенности сходств и

различий в распределении и сравниваемых группах распределений, точности проведенных

измерений.

Одна и та же средняя величина может характеризовать совокупности данных, в которых

размеры вариации признака значительно отличаются друг от друга. Так, например, при

обследовании уровня достижений по отдельному предмету двух групп учащихся может

оказаться, что 1 = ~х, однако в первой группе показатели ПЛОТНО Концентрируются

ОКОЛО Х[, ЧТО

отражает одинаковый, стабильный уровень подготовки, а во второй наблюдается

значительный разброс (часть учащихся, предположим, в силу индивидуальных интересов и

самостоятельной углубленной подготовки достигают очень хороших

173

МЕР ------------------

результатов, в то время как большинство других имеют показатели существенно ниже, чем

в пергой группе).

Наиболее простым и наглядным способом представления разброса данных является

размах распределения, т. е. разность между самым высоким и самым низким

результатами. Однако эта М. и. неточна и неустойчива, поскольку характеризует только

два показателя в выборке независимо от объема последней. Случайный, необычно низкий

или высокий результат может заметно повлиять на величину размаха. Более точная М. и.

основана на учете разности между каждым индивидуальным результатом и средним

значением по группе. Таким показателем является среднее абсолютное (линейное, ариф-

метическое) отклонение(d ):

2k- -A

d=

1=1

где x.i-х, означает, что суммируются значения отклонений от ~х без учета знака, п - объем

совокупности

Недостаток показателя d заключается в том, что он не учитывает знак отклонения, поэтому

гораздо более информативными М.и. являются дисперсия и среднеквадратическое

отклонение.

Дисперсия представляет собой среднюю квадрата отклонений индивидуальных значений

признака от их средней величины и обозначается ет2:

z-l) сг = -----

где I.x-xY-сумма квадратов разностей между средним и индивидуальным значением

признака; п - количество вариантов.

Расчет дисперсии применяют для выделения выборочной совокупности, опре-

174

деления ошибки выборки, однородности изучаемой совокупности по тому или иному

признаку. Он лежит в основе факторного анализа, дисперсионного анализа и ряда других

статистических методов. Применение дисперсии как М. и. не всегда удобно, так как

размерность дисперсии равна квадрату размерности изучаемого признака. Поэтому для

измерения вариации вычисляется среднее квадра-тическое отклонение от, равное корню

квадратному из суммы квадратов отклонений индивидуальных значений признака от

среднего, т. е. дисперсии:

-\2

0=1

Следует заметить, что более точной характеристикой дисперсии является ве-

E(-i)2 , личина ----. Такая поправка необ-

л-1 ходима при небольших статистических

выборках.

Величина квадратного корня из дисперсии носит также название стандартного отклонения

(a, S). Стандартное отклонение является общеупотребимой мерой вариации, так как для

многих распределений, приближающихся к нормальному, мы приблизительно знаем, какой

процент данных лежит внутри одного, двух, трех и более стандартных отклонений от

среднего.

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение как меры вариации признака имеют

некоторые недостатки. Они недостаточно точно характеризуют изменчивость признака, т. к.

отражают абсолютный размер отклонений. Это неудобно при сопоставлении

распределений с различной размерностью и значением признаков. Для устранения этого

недостатка абсолютные числа переводятся в относительные. Отношение квадратического

отклонения к средней, выраженное в про-

МЕР

центах, называется коэффициентом вариации V:

-1ЛП

2. Взвешенная средняя арифметическая

V=

orlOO

Отношение среднего линейного отклонения к средней арифметической, выраженное в

процентах, называется линейным коэффициентом вариации:

,>.

Отношение размаха вариации (Д) к средней арифметической, выраженное в процентах,

называется коэффициентом асцилляции:

-Т-

МЕРЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ - характеристики совокупности переменных

(признаков), указывающие на наиболее типичный, репрезентативный для изучаемой

выборки результат. Если предположить, что множество результатов исследования

расположено на числовой прямой, то центральная тенденция будет проявляться в

ориентации, группировании результатов относительно определенного участка этой прямой.

М. ц. т. являются наиболее широко применяемыми статистическими показателями, ис-

пользуемыми не только для характеристики количественных признаков, выраженных в

интервальных шкалах, но и для анализа качественных признаков в порядковых шкалах

путем приписывания им количественных индексов. Наиболее распространенными М. ц. т.

являются средние величины:

1. Простая средняя арифметическая

- _ -У;) + х,у + л,3 + + л:;д

п

е л:,)... х - значения переменной, п - число наблюдений.

х =

х + х + ХуГ ++ х, г\+гц+---+п"

т. е. взвешенная х, равна отношению суммы произведений каждого значения переменной

на ее удельный вес к сумме весов. При расчете взвешенной ~х интервального ряда за

исходные варианты принимаются середины интервала, определяемые как простые ~х

крайних значений каждого интервала.

3. Средняя геометрическая

0=,...

4. Средняя гармоническая

у-".

//=-

где х, - значения переменной, га; - частоты встречаемости признака.

5. Средняя квадратическая (S) в

определенной степени отражает меру изменчивости признака и определяется по формуле:

Средняя квадратическая используется при вычислении среднего квадратического

отклонения.

Другими распространенными М. ц. т. являются мода и медиана.

Мода (Мо) - значение, наиболее часто встречающееся в ряду переменных. Для случаев,

когда все значения в выборке встречаются одинаково часто, считается, что распределение

не имеет моды. Если два соседних значения имеют одинаковую частоту и эта частота

больше частот других значений, мода является сред-

47<

MET

ним этих двух значений. В случае, если два несмежных значения имеют равные частоты и

они превышают частоты других значений, существуют две моды.

В психологической диагностике определение Мо используют для выяснения наиболее

часто встречающихся значений признаков, расположенных в интервальных шкалах. С этой

целью определяется модальный интервал, в пределах которого находится Мо, а затем -

приближенное значение модальной величины признака по формуле:

Mo=x"+h

т 1т-\

{fm ~ 1т-1) + \fm ~ /m+1 /

где XQ - нижняя граница модального интервала, h - величина интервала, /_i - частота

интервала, предшествующего модальному, /,n.i.i - частота интервала, следующего за

модальным.

Медиана (Me} - значение, которое делит пополам упорядоченное множество переменных,

расположенных в порядке возрастания или убывания. Так, если в распределении

фигурируют стандартные /Q-оценки, Me будет точка шкалы, соответствующая 100 баллам.

При выборе и интерпретации М. ц. т. необходимо учитывать следующие особенности и

правила использования приведенных показателей.

1. При определении средних величин необходимо тщательное соблюдение требований

однородности переменных, репрезентативности и достаточности объема выборки.

2. Расчету средних величин должна предшествовать предварительная разбивка изучаемой

совокупности на качественно однородные группы.

3. Являясь обобщенной характеристикой ряда, М. ц. т. не позволяют учитывать

его вариации. Наряду с М. ц. т. обязательно использование мер рассеяния (сц. Меры

изменчивости).

4. Me не зависит от величин и частит встречаемости в рамках определенно о множества

переменных.

5. В малых совокупностях Мо нестабильна и может сильно изменяться п и единичных и

незначительных вариациях переменных, i

6. Каждое значение переменной влияет на величину средних. Если одно какое-нибудь

значение меняется на С единиц, ~х

изменяется в том же направлении на ~-

единиц. Это свойство особенно важно с т. з. возникновения ошибок средних из-за

выделяющихся значений переменных.

7. В унимодальных симметричных выборках среднее, Me и Мо совпадают.

МЕТОДИКА РАССКАЗОВ ДОПОЛНЕНИЯ (Methode des histoires a completes) - проективная

методика исследования личности. Относится к <истории, завершение методикам.

Разработана М. Тома в 1937 г. с целью выявления личностных особенностей и значимых

конфликтов детей.

Состоит из 14 неоконченных рассказов, которые испытуемому предлагают закончить.

Например, рассказ № 1: <Мальчик идет в школу. На перемене он не играет с другими

детьми, он остается один в углу. Почему?> Рассказы с 1-го по 7-й касаются семейных

конфликтов; с 7-го по 14-й - снов, желаний, любимых сказок, фантазий; они дают больше

информации, чем предыдущие рассказы. Методика предназначена для обследования

детей 4,5-12 лет. Особенно эффективна при обследовании детей 6-7 лет.

Интерпретация преимущественно качественная и основана на интуиции исследователя,

чаще всего осуществляется

МИЛ

с психоаналитических позиций (ср.:

Дюсса (Десперт) сказки). Анализируются в первую очередь следующие параметры: 1)

рассказы о сновидениях;