Смекни!
smekni.com

К вопросу о валидности теста Люшера (стр. 6 из 6)

И в заключение вернемся, — это может показаться неожиданным или лишним, но это важней любых частных проблем — к вопросу о популярности отдельно взятого теста. Цветовая диагностика, как и психодиагностика вообще, в принципе не может быть ни «простой», ни «универсальной», ни «разоблачительной», ни тем более «увлекательной». Слишком уж сложен объект анализа и слишком сурова этика, — по крайней мере, если речь идет о болезни. Без знаний, опыта и трезвого скепсиса в оценке возможностей — своих и методических — самая точная психодиагностика становится безнравственной.

Список литературы

Бажин Е.Ф., Эткинд А.М. Цветовой тест отношений (метод. рекомендации). — Л.: Ленинградский научно-иссл. психоневрол. ин-т им. В.М.Бехтерева, 1985. — 18 с.

Базыма Б.А. Исследование отношения к цвету как метода в диагностике эмоциональных нарушений при шизофрении: Автореф. дисс. … канд. психол. наук. — Ленинград, 1991. — 21 с.

Базыма Б.А. Цвет и психика. Моногр./Харьк. гос. акад. культуры. — Х:ХДАК, 2001. — 172с.

Брунер Дж. Психология познания. — М.: Прогресс, 1977.— 412 с.

Бурлачук Л.Ф., Морозов С.М. Словарь-справочник по психодиагностике. — СПб.: Питер Ком, 1999. — 528 с.

Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие. — М.: Высшая школа, 2001. — 479 с.

Джос В.В. Практическое руководство к тесту Люшера. — Кишинев: Периодика, 1990. — 174 с.

Драгунский В.В. Цветовой личностный тест: практическое пособие. — Минск: Харвест, 1999. — 448 с.

Луцик В.Л. Перспективы экспериментально-психосемантического подхода в медицинской психологии//Вісник Харківського університету, серия «Психология». — № 550, ч.2. — 2002. — СС.177-181.

Математическая энциклопедия. Гл. ред. И.М.Виноградов. — М., «Советская энциклопедия», 1984.—Т.5. — 1248 стб.

Петренко В.Ф. Основы психосемантики: Учебное пособие. — М.: Изд-во МГУ, 1997. — 400 с.

Психология ХХI века: пророчества и прогнозы («круглый стол»)//Вопросы психологии.— 2000, № 1, СС.3-35.

Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. — СПб.: «Речь», 2001. — 350 с.

Собчик Л.Н. Введение в психологию индивидуальности. — М.: Институт прикладной психологии, 2001. — 512 с.

Собчик Л.Н. Метод цветовых выборов. Модифицированный цветовой тест Люшера (метод. руководство). — Моск. кадровый центр при гл. упр. по труду и соц. вопр. МГИК. — М., 1990. — 87 с.

Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. — Л.: Изд-во ЛГУ, 1972. — 432 с.

Харман Г. Современный факторный анализ. — М.: Статистика, 1972. — 487 с.

Холл К.С., Линдсей Г. Теории личности. — М.: «КСП+», 1997 — 720 с.

Хьелл Л., Зиглер Д. Теории личности (основные положения, исследования и применение). — СПб: Питер Ком, 1998. — 608 с.

Чайка Ю.Ю. Структура, типологія та динаміка постшизофренічних депресій при приступоподібно-прогредієнтній параноїдній шизофренії: Автореф. дис. … канд. мед. наук. — Харків, 2000. — 20 с.

Шмелев А.Г. Введение в экспериментальную психосемантику: теоретико-методологические основания и психодиагностические возможности. — М.: Изд-во МГУ, 1983. — 158 с.

Юревич А.В. Методологический либерализм в психологии//Вопросы психологии. — 2001, № 5, С.3-18 .


[1][1] В более поздней работе Б.А.Базымы находим мрачноватую, но очень точную метафору: «Создается впечатление, что больному требуется своеобразный костыль — предметная ассоциация цвета, чтобы выполнить задание цветовой классификации» [3, стр.113]. Возможно, этот феномен, действительно весьма присущий больным шизофренией (хотя отнюдь не только им), является еще одним указанием на органическую природу нарушений при шизофрении — достаточно провести аналогию с подключением т.н. «смежных функций» при выполнении нейропсихологических тестов лицами с органической патологие

ЦНС.

[2][2] Например, на выборке в 800 чел. Г.Кларом было показано, что желтый — это единственный цвет, распределение которого стремится к равномерному, т.е. распределение остальных цветов не случайно. Отечественная же выборка, согласно расчетам Е.В.Сидоренко, устраняет и эту неопределенность, смещая желтый цвет на первые две позиции достоверно чаще, чем выборка Г.Клара [1[2]. Предпринято невесть сколько попыток установить корреляционную взаимосвязь между тестом Люшера и другими психодиагностическими методиками (при этом зачастую игнорируется их качественная разнородность), между цветопредпочтением в схожих выборках и т.п. В результате — такая же разноголосица, как при поиске детерминант цветопредпочтения. Видимо, сказываются, кроме обычных для социологии расхождений и колебаний, еще и некоторые проблемы самой методологии обработки данных, и для нас это также один из ключевых моментов.

Как уже отмечалось выше, сам М.Люшер подчеркивал: не что иное, как «солидная факторно-аналитическая статистика… подтвердила теорию и надежность теста Люшера». На данном этапе развития «вынужденного брака психологии с математикой» [13, стр.5] этот аргумент все еще воспринимается как сильный. Возможно, как самый сильный. Но, к сожалению, далеко не везде указывается, какими именно способами подтверждалась «теория и надежность». Между тем, это весьма существенно. Очевидно, были выделены группы испытуемых, заведомо обладающих теми или иными схожими признаками, и изучались закономерности цветопредпочтения в этих выборках. Либо производились обратные выкладки: из большого массива восьмицветных ранжированных цветопредпочтений выделялись группы сходных выборов и предпринималась попытка установить — что еще, кроме предпочтения цветов, объединяет этих испытуемых (как будет показано ниже, при таком подходе недолго увидеть самые причудливые зависимости). Либо же результаты сопоставлялись с данными других техник, о которых известна степень их валидности и надежности. Существует множество способов оценить релевантность психодиагностического метода, и все они, действительно, так или иначе связаны с корреляционной и факторно-аналитической статистикой.

6

Факторный анализ как статистическая процедура — это способ выявить однородные подмножества в каком-либо массиве переменных, т.е., по Л.Терстоуну, «сконденсировать» данные в несколько больших групп-факторов, доступных для описания, маркировки и толкования. Определяют роль (вес) каждой переменной, которая, как говорят, «нагружает» свой фактор; замысловатыми преобразованиями обеспечивают ортогональность факторов, то есть их максимальную независимость друг от друга (о такой необходимости спорят отдельно); в итоге пытаются осмыслить природу и роль выделенных факторов в исследуемом явлении, сфере и т.д.

Факторный анализ выявляет сходство в изменении группы переменных, и только. Из этого отнюдь не следует автоматически их общая сущность или каузальность. Факторы — «это просто структуры или модели, создаваемые сходимостью результатов измерений» (Kerlinger, цит. по [19]). Важно отметить, что основу факторного анализа составляет вычисление корреляций между переменными по принципу «каждая с каждой». Корреляция же, как известно, представляет собой меру сопряженности в синхронном изменении двух переменных. Иногда это называют «взаимозависимостью», что и приводит к принципиальным ошибкам, так как на самом деле речь идет лишь об одновременности изменений. Е.В.Сидоренко подчеркивает, говоря о корреляциях, что совместное изменение двух признаков может быть вызвано и общей, и различными причинами, и влиянием третьего признака (признаков) [13]. Примечательно, что классический параметрический факторный анализ в эту прекрасную книгу вообще не включен — из принципиальных прагматических соображений, четко разъясненных автором. Там же приводится мнение И.Грековой (1976) о том, что «…явления, составляющие предмет гуманитарных наук, неизмеримо сложнее тех, которыми занимаются точные. Они гораздо труднее (если вообще) поддаются формализации… Вербальный способ построения исследования здесь, как это ни парадоксально, оказывается точнее формально-логического». Цитируется также А.М.Молчанов (1978), диагносцировавший в современной научной традиции «опасное представление о том, что всякое явление обязано иметь математическую модель… Это представление тем опасней, что оно часто считается само собой разумеющимся». А что касается факторного анализа, то «подобные модели не сопровождаются, как правило, сколько-нибудь убедительным математико-статистическим анализом их свойств, но основаны на вычислительных рекомендациях эвристического или полуэвристического характера» [10, стр. 595].

В статье А.В.Юревича [22] также подробно рассматривается, к каким абсурдным выводам может привести «культ математики», «мания исчислять корреляции», конвенционально поощряемые «позитивистские ритуалы», которые по своей эффективности недалеко ушли от первобытной наблюдательности, позволявшей при случайном стечении обстоятельств подметить корреляцию между танцем и дождем. Ориентируясь только на корреляционные зависимости, указывает А.В.Юревич со ссылкой на К.Поппера, Ньютон не открыл бы закон всемирного тяготения, а был бы вынужден связать падение яблок с силой ветра или механическим сотрясением дерева. Связи именно такого рода выявляет факторный (корреляционный, дисперсионный, любой статистический) анализ в психологии. Они математически неслучайны, достоверны и могут быть крайне важны в нашей, как говорил Дж.Келли, «погоне за псевдоточностью»; они зачастую охватывают очень большой процент разброса измеряемых показателей[2]].

[2][3] Хотя как здесь не вспомнить Г.Мюррея, считавшего, что «данные о том, что характеризует 80% группы, немногого стоят без объяснения того, почему остальные 20% этому не соответствуют» [18, стр. 2

3].

[3][4] Так, например, еще в 30-40 гг. экспериментами Т.Карвоски и П.Доркуса было доказано, что цвета ассоциируются иначе, чем слова, их обозначающие [11]; Ч.Осгуд изучал проблемы цветовосприятия в рекламе, и

р.

[4][5] Трагическая талантливость многих сохранных больных шизофренией, обусловленная непредвзятостью и непредсказуемостью мышления (что, в свою очередь, связано с распадом иерархии дифференциальных конструктов) — по-прежнему привлекает внимание исследователей. См., например, статью Т.В.Рябовой и В.Д.Менделевича — «Вопросы психологии». — 2002, №

.

[5][6] Здесь и далее рассматриваются как значимые лишь те данные, которые соответствуют уровню p?0,01

[6][7] Для проверки использовалось угловое преобразование j* Фишера [13] .