Научный архив: статьи

Введение. В статье рассматриваются отдельные результаты (конструктивный страх и показатели актуального самовосприятия) эмпирического исследования 127 студентов, находящихся в условиях самоизоляции в период пандемии COVID-19.

Материалы и методы. Для изучения статистических связей в работе использовался авторский метод, позволяющий изучать наряду с линейными связями простейшие нелинейные зависимости: с максимумом и с минимумом, далекие по форме от линейных монотонные и почти монотонные. Все это, расширяя спектр выявляемых зависимостей, дает возможность лучше понять сложный предмет психологического исследования, в том числе тревожность, явно не вписывающуюся в линейные модели.

Результаты исследования. В статье подробно проанализированы как с психологической, так и с методологической позиции (нелинейность природы психологических данных) результаты, посвященные феномену конструктивного страха у студентов и его зависимости от компонент актуального самовосприятия. Все линейные корреляции между показателями конструктивного страха и компонентами актуального самовосприятия не превосходят 0.21, т. е. они крайне слабые, и говорить о поставленной проблеме с позиции линейных моделей неприемлемо. Для двух показателей конструктивного страха и 26 показателей актуального самовосприятия в рамках модели зависимостей для кварт независимых переменных было выявлено три сильных простейших нелинейных зависимости, демонстрирующих ошибку 1 типа, когда корреляция крайне мала, меньше по модулю даже «значимого» значения (0.17), а потому связи нет в рамках линейной модели корреляционного анализа. При этом традиционного исследователя между показателями конструктивного страха и актуального самовосприятия, скорее всего, заинтересуют 6 «значимых» зависимостей, которые, несмотря на то, что они слабые и очень слабые, не превышающие 0.21 (0.17<|r|<0.21), он может рассматривать как достойный для интерпретации результат, что недопустимо с позиции объективного изучения феномена конструктивного страха, так как такие зависимости справедливы не более, чем для 15-20 % представителей изучаемой выборки.

Обсуждение и заключения. Рассмотренные в статье результаты показывают, что при изучении тревожности, только переход к простейшим нелинейным моделям позволяет находить новые сильные связи между изучаемыми показателями и строить на их основе содержательные интерпретации, избегая традиционных ошибок, при ориентации на линейные модели.

Введение. Анализ статистических связей между исследуемыми признаками, скорее всего, главный вид аналитических задач, встречающихся практически в любом психологическом исследовании. Но, как показывает наш многолетний опыт, в том числе моих коллег, в психологических исследованиях, если нет переизбытка родственных по содержанию переменных, между изучаемыми показателями доминируют, прежде всего, далекие от линейных взаимосвязей.

Материалы и методы. Для изучения статистических связей в работе использовался авторский метод, позволяющий изучать наряду с линейными связями простейшие нелинейные зависимости: с максимумом и с минимумом, далекие от линейных монотонные и почти монотонные. Это позволяет не только расширить спектр выявляемых связей и избавиться от многочисленных ошибок традиционной интерпретации коэффициента корреляции, но и лучше понять сложный психологический предмет конкретного исследования. Для демонстрации типологии статистических зависимостей были подобраны психологические данные для 120 испытуемых по 9 популярным методикам, результаты диагностики по которым представляют 114 количественных показателей.

Результаты исследования. Настоящая статья посвящена анализу соотношения линейных и простейших нелинейных связей, их особенностям и типологии, их интерпретации на пересечении разных интервалов мер связи, полученных как в рамках изучения только линейных моделей, так и в рамках изучения простейших нелинейных связей, когда линейные зависимости становятся составляющей частью всего множества зависимостей, представляющих исследовательский интерес. Например, для 6441 пары психологических показателей наблюдается только 17 сильных линейных связей, причем либо для шкал теста MMPI, либо для шкал теста Лири. К тому же среди «значимых», но при этом очень слабых и слабых зависимостей в модели для кварт было найдено 29 сильных простейших нелинейных зависимостей (ошибка 2 типа). А среди зависимостей, которые не попали в зону значимости в модели для кварт, было найдено 37 сильных простейших нелинейных зависимостей (ошибка 1 типа).

Обсуждение и заключения. В основном, если ограничиваться простейшими нелинейными зависимостями, психологу наиболее интересными должны быть зависимости с максимумом или минимумом, которые соответствуют сущности психического как предмета исследования.

В статье на примере результатов анализа данных для показателя «Негативизм» методики А. Басса и А. Дарки рассматриваются проблемы изучения «значимых» статистических связей. Описывается направление выхода из методологического тупика с помощью авторского метода и одновременно корреляционного анализа данных психологических исследований, которые подробно интерпретируются и графически представляются. Анализируются «значимые» связи показателя «Негативизм» по шкале методики А. Басса и А. Дарки, обнаруженные с помощью авторского метода и одновременно корреляционного анализа. Среди 28 выявленных значимых связей большинство слабые и очень слабые (в интервале от 0.18 до 0.3 по модулю) и не представляют интереса, даже если ограничиваться только линейными моделями. Среди них две сильные зависимости в модели для кварт независимой переменной с коэффициентами силы связи, равными 0.98 и 0.76 (коэффициенты корреляции 0.30 и 0.22 соответственно), к которым прежде всего относится зависимость показателя «Подозрительность» от показателя «Негативизм». На базе этой зависимости рассматриваются методические проблемы изучения статистических связей, что представляет несомненную важность для исследователей. Для сравнения рассмотрены еще две слабые (как в линейной модели (0.19, -0.22), так и в рамках изучения простейших нелинейных связей в модели для кварт независимой переменной: SV = 0.21, SV = 0.19) значимые зависимости от негативизма показателей «Неадекватное избирательное эмоциональное реагирование» и «Эмоциональная лабильность - стабильность». Все три зависимости сходны по линейной составляющей и в рамках популярного сегодня среди психологов подхода должны рассматриваться как содержательный линейно моделируемый результат исследования, но в действительности только одна зависимость из них с явно выраженным максимумом должна представлять интерес для исследователя. Для наглядного сравнения даны графические представления трех зависимостей, а также представления зависимостей одновременно с их регрессионными моделями, построенными на основе линейной корреляции, иллюстрирующие нелинейную природу зависимостей показателя «Негативизм» в рамках описываемого психологического исследования (114 психологических показателей по 9 методикам).

В статье рассматриваются примеры сильных (SV > 0,7) простейших нелинейных зависимостей в задаче для 114 показателей 9 психодиагностических методик, которые представляют исключения в контексте многих конкретных задач по изучению статистических связей, когда две взаимообратные зависимости, Y(X) и X(Y), являются сильными. Таких зависимостей в модели для квинт независимой переменной в рамках очень слабых и слабых корреляций нашлось только четыре (всего 180 сильных простейших нелинейных зависимостей). В статье количественно проанализированы и качественно проинтерпретированы зависимости для трех пар переменных: «16PF-E: Подчиненность - доминантность» опросника Р.Б. Кеттелла и «Соревнование» методики К.У. Томаса (SV = 0,78 и SV’ = 0,72 при r = 0,15); «16PF-Q3: Низкий самоконтроль - высокий самоконтроль» и «16PF-L: Доверчивость - подозрительность» опросника Р.Б. Кеттелла (SV = 1,17 и SV’ = 0,91 при r = 0,28); «Психастения» методики Миннесотского многоаспектного личностного опросника и «Подозрительный тип» методики Т.Ф. Лири (SV = 0,84 и SV’ = 0,73 при r = 0,19). Для пары переменных «Низкий самоконтроль - высокий самоконтроль» и «Доверчивость - подозрительность» рассмотрены также модели линейной регрессии, которая строится на основе зависимости, далекой от линейной, что показывает коэффициент слабой корреляции Пирсона, равный 0,28. При этом, на основании широко используемого в психологическом сообществе правила интерпретации абсолютной величины коэффициента корреляции для выборки объемом 120 испытуемых, он указывает на значимость связи при уровне p = 0,01, которая неизбежно требует линейной интерпретации. Для наглядности обсуждаемая в статье информация иллюстрируется графическими представлениями рассматриваемых зависимостей.