Однако Куусинен и Нис-
тедт (109) определили, что конвергентная валидность 4
мер когнитивной сложности, включая показатель Би-
ери, невелика. Они обнаружили новую проблему: оказа-
лось, что на интеркорреляцию мер влияет характер
конструктов (выявленных или заданных). В работе
Хонесса (91) установлено, что показатели коррелируют
между собой только в том случае, когда существует
сходство в методах их подсчета.
По мнению Крокетта (49), показатель когнитивной
сложности, предложенный Биери,-это мера диффе-
ренцированности, а не интегрированности. Смит и Лич
(205) предложили операционные критерии их различе-
ния, причем разработанный ими иерархический показа-
тель не коррелировал с мерой Биери. Меткалф (149),
получив сходный результат, утверждал, что <...когни-
тивная дифференцированность-показатель того, как
много конструктов испытуемый использует для разли-
чения элементов, в то время как когнитивная слож-
ность отражает еще и иерархические отношения между
конструктами> (149, 1306).
Главное здесь-не увязнуть в семантике терминов.
Очевидно, что показатель когнитивной сложности Би-
ери не измеряет ничего, что было бы в настоящий
момент точно определено на теоретическом уровне. В
понятии <когнитивная сложность> можно легко выде-
лить по крайней мере два аспекта-показатели близо-
сти (или сходства) конструктов между собой и показа-
тели, описывающие их интеграцию.
Показатели когнитивной интеграции
Методики Хинкла и следствие организации
Хинкл (88) предпринял попытку исследования иерар-
хической организации системы конструктов (иерархич-
ность выводится из следствия организации). Разрабо-
тайные им импликативная решетка и решетка <сопро-
тивления изменениям> подробно обсуждались выше
(с. 82-93). Хинкл показал, что суперординатные кон-
структы имеют больше импликаций (а следовательно, и
большую психологическую значимость), чем суборди-
натные, и что первые сильнее сопротивляются измене-
ниям. В отличие от других типов решеток импликатив-
ная решетка позволяет определить не только общий
уровень интеграции, но и выяснить, какие именно
конструкты доминируют над другими (например, А
имплицирует Б, но Б не имплицирует А).
Показатели насыщенности
Франселла (66) использовала модификацию имплика-
тивной решетки Хинкла для изучения интеграции внут-
ри субсистемы конструктов. Показатель насыщенности
разрабатывался на основании гипотезы Хинкла о том,
что <общее число импликаций конструкта по отноше-
нию к возможному числу импликаций можно использо-
вать как меру значимости данного конструкта>. Фран-
селла, однако, исследовала не отдельные конструкты, а
субсистемы конструктов (например, субсистему, центр
которой образован конструктом <я как заика>). При
использовании биполярной импликативной решетки
(с. 89) показатель насыщенности определяется простым
арифметическим подсчетом реального количества им-
пликаций (между конструктами данного испытуемого) и
его процентного отношения к общему количеству воз-
можных импликаций в решетке такого размера.
Показатель насыщенности коррелировал с улучше-
нием состояния заик в ходе терапии. Эта мера оказа-
лась значимо меньше (р<0,001) у тех заикающихся, чья
речь в ходе лечения улучшилась на 50% или более, по
сравнению с теми, у кого не наблюдалось значительно-
го улучшения, и с теми, кто преждевременно прервал
лечение. Хонесс (93) установил, что корреляция тест-
ритест для этой меры равна 0,79 (N=24).
По мнению Франселлы, показатель насыщенности
отражает степень констелятивности конструктов. Пос-
ледняя определяется Хинклом как такое отношение
между данным конструктом и другими конструкта-
ми, при котором полярное положение по данному
конструкту предполагает полярное положение по дру-
гим конструктам. Противоположностью констелятив-
Корреляция между двумя тестированиями одной и той же
группы людей через некоторый промежуток времени.- Прим. ред.
ности является пропозициональность. Пропозици-
ональное мышление не позволяет делать выводы о
связях рассматриваемых конструктов (о паттернах
следствий данных конструктов, то есть не дает возмож-
ности создавать суперординатные конструкты).
Эти определения позволяют уяснить способ работы
как отдельных конструктов, так и систем и субсистем
конструктов. Подобные подсистемы не являются толь-
ко констелятивными либо только пропозициональны-
ми: они относительно констелятивны или пропозици-
ональны. Таким образом, импликативные решетки пре-
доставляют исследователю возможность делать веро-
ятностные заключения о связанности конструктов
(или их полюсов). Осуществление этой процедуры
требует довольно много времени, но она, по-видимому,
дает и наиболее значимые результаты.
Экстремальные оценки
Интерес к изучению того, насколько людям свой-
ственна тенденция использовать экстремальные точки
биполярных шкал в противоположность центральной
зоне, привел к появлению относительно самостоятель-
ной области исследования. Некоторые авторы полага-
ют, что тенденция использовать экстремальные точки
шкалы указывает на патологию или дезадаптацию (157,
9, 81). Другие считают ее показателем личностной
значимости шкал. Последнее подтверждается тем фак-
том, что наиболее экстремальные оценки обычно выно-
сятся по выявленным, а не по заданным конструктам
(см. 151, 112, 113, 29, 30, 213).
Бонариус (37) предлагает одно из наиболее сложных
объяснений того, почему оценки по одним конструктам
экстремальнее, чем по другим. Его модель получила
название модели взаимодействия. Степень экстремаль-
ности оценки определяется взаимодействием между
измеряемым объектом (элементом), человеком, вынося-
щим оценку, и полюсами конструкта, задающими шка-
лу. Бонариус указывает на связь этой гипотезы с
идеями Кронбаха (51), который, опровергая современ-
ные ему представления, подчеркивал, что ответы испы-
туемого на вопросы теста не определяются исключитель-
но содержанием вопросов.
Показатели упорядоченности
Ландфилд и Барр (115) описали меру, названную ими
показателем упорядоченности. Испытуемые оценивали
См. предисловие к данной книге (с. 19).-Прим. ред.
109
элементы (людей) по 13-балльным шкалам, заданным
биполярными конструктами. Центральной точке припи-
сывалось значение <ноль>, а точкам по обе стороны от
нее-значения от 1 до 6. Предположив (правда, с этим
можно и не согласиться), что чем более экстремальна
оценка элемента, тем более он значим, эти исследовате-
ли пришли к выводу о том, что суперординатные
конструкты должны получать более экстремальные
оценки. Показатель упорядоченности Ландфилда вы-
числяется следующим образом. Сначала подсчитывает-
ся число различных уровней экстремальности. Так,
например, если элементы по конструкту ригидный-
гибкий получили оценки 0, 2, 4 и 5, то это число равно
4. Полученная цифра умножается на разность между
самой высокой и самой низкой оценкой. В данном
случае эта разность равна 5, а показатель упорядочен-
ности конструкта-20. Таким же образом подсчитыва-
ются и показатели упорядоченности элементов.
Лейтнер, Ландфилд и Барр (120) на основе объеди-
нения показателей упорядоченности с баллом функ-
циональной независимости конструирования (114) пы-
таются предсказывать поведение индивидов в груп-
пе.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65
тедт (109) определили, что конвергентная валидность 4
мер когнитивной сложности, включая показатель Би-
ери, невелика. Они обнаружили новую проблему: оказа-
лось, что на интеркорреляцию мер влияет характер
конструктов (выявленных или заданных). В работе
Хонесса (91) установлено, что показатели коррелируют
между собой только в том случае, когда существует
сходство в методах их подсчета.
По мнению Крокетта (49), показатель когнитивной
сложности, предложенный Биери,-это мера диффе-
ренцированности, а не интегрированности. Смит и Лич
(205) предложили операционные критерии их различе-
ния, причем разработанный ими иерархический показа-
тель не коррелировал с мерой Биери. Меткалф (149),
получив сходный результат, утверждал, что <...когни-
тивная дифференцированность-показатель того, как
много конструктов испытуемый использует для разли-
чения элементов, в то время как когнитивная слож-
ность отражает еще и иерархические отношения между
конструктами> (149, 1306).
Главное здесь-не увязнуть в семантике терминов.
Очевидно, что показатель когнитивной сложности Би-
ери не измеряет ничего, что было бы в настоящий
момент точно определено на теоретическом уровне. В
понятии <когнитивная сложность> можно легко выде-
лить по крайней мере два аспекта-показатели близо-
сти (или сходства) конструктов между собой и показа-
тели, описывающие их интеграцию.
Показатели когнитивной интеграции
Методики Хинкла и следствие организации
Хинкл (88) предпринял попытку исследования иерар-
хической организации системы конструктов (иерархич-
ность выводится из следствия организации). Разрабо-
тайные им импликативная решетка и решетка <сопро-
тивления изменениям> подробно обсуждались выше
(с. 82-93). Хинкл показал, что суперординатные кон-
структы имеют больше импликаций (а следовательно, и
большую психологическую значимость), чем суборди-
натные, и что первые сильнее сопротивляются измене-
ниям. В отличие от других типов решеток импликатив-
ная решетка позволяет определить не только общий
уровень интеграции, но и выяснить, какие именно
конструкты доминируют над другими (например, А
имплицирует Б, но Б не имплицирует А).
Показатели насыщенности
Франселла (66) использовала модификацию имплика-
тивной решетки Хинкла для изучения интеграции внут-
ри субсистемы конструктов. Показатель насыщенности
разрабатывался на основании гипотезы Хинкла о том,
что <общее число импликаций конструкта по отноше-
нию к возможному числу импликаций можно использо-
вать как меру значимости данного конструкта>. Фран-
селла, однако, исследовала не отдельные конструкты, а
субсистемы конструктов (например, субсистему, центр
которой образован конструктом <я как заика>). При
использовании биполярной импликативной решетки
(с. 89) показатель насыщенности определяется простым
арифметическим подсчетом реального количества им-
пликаций (между конструктами данного испытуемого) и
его процентного отношения к общему количеству воз-
можных импликаций в решетке такого размера.
Показатель насыщенности коррелировал с улучше-
нием состояния заик в ходе терапии. Эта мера оказа-
лась значимо меньше (р<0,001) у тех заикающихся, чья
речь в ходе лечения улучшилась на 50% или более, по
сравнению с теми, у кого не наблюдалось значительно-
го улучшения, и с теми, кто преждевременно прервал
лечение. Хонесс (93) установил, что корреляция тест-
ритест для этой меры равна 0,79 (N=24).
По мнению Франселлы, показатель насыщенности
отражает степень констелятивности конструктов. Пос-
ледняя определяется Хинклом как такое отношение
между данным конструктом и другими конструкта-
ми, при котором полярное положение по данному
конструкту предполагает полярное положение по дру-
гим конструктам. Противоположностью констелятив-
Корреляция между двумя тестированиями одной и той же
группы людей через некоторый промежуток времени.- Прим. ред.
ности является пропозициональность. Пропозици-
ональное мышление не позволяет делать выводы о
связях рассматриваемых конструктов (о паттернах
следствий данных конструктов, то есть не дает возмож-
ности создавать суперординатные конструкты).
Эти определения позволяют уяснить способ работы
как отдельных конструктов, так и систем и субсистем
конструктов. Подобные подсистемы не являются толь-
ко констелятивными либо только пропозициональны-
ми: они относительно констелятивны или пропозици-
ональны. Таким образом, импликативные решетки пре-
доставляют исследователю возможность делать веро-
ятностные заключения о связанности конструктов
(или их полюсов). Осуществление этой процедуры
требует довольно много времени, но она, по-видимому,
дает и наиболее значимые результаты.
Экстремальные оценки
Интерес к изучению того, насколько людям свой-
ственна тенденция использовать экстремальные точки
биполярных шкал в противоположность центральной
зоне, привел к появлению относительно самостоятель-
ной области исследования. Некоторые авторы полага-
ют, что тенденция использовать экстремальные точки
шкалы указывает на патологию или дезадаптацию (157,
9, 81). Другие считают ее показателем личностной
значимости шкал. Последнее подтверждается тем фак-
том, что наиболее экстремальные оценки обычно выно-
сятся по выявленным, а не по заданным конструктам
(см. 151, 112, 113, 29, 30, 213).
Бонариус (37) предлагает одно из наиболее сложных
объяснений того, почему оценки по одним конструктам
экстремальнее, чем по другим. Его модель получила
название модели взаимодействия. Степень экстремаль-
ности оценки определяется взаимодействием между
измеряемым объектом (элементом), человеком, вынося-
щим оценку, и полюсами конструкта, задающими шка-
лу. Бонариус указывает на связь этой гипотезы с
идеями Кронбаха (51), который, опровергая современ-
ные ему представления, подчеркивал, что ответы испы-
туемого на вопросы теста не определяются исключитель-
но содержанием вопросов.
Показатели упорядоченности
Ландфилд и Барр (115) описали меру, названную ими
показателем упорядоченности. Испытуемые оценивали
См. предисловие к данной книге (с. 19).-Прим. ред.
109
элементы (людей) по 13-балльным шкалам, заданным
биполярными конструктами. Центральной точке припи-
сывалось значение <ноль>, а точкам по обе стороны от
нее-значения от 1 до 6. Предположив (правда, с этим
можно и не согласиться), что чем более экстремальна
оценка элемента, тем более он значим, эти исследовате-
ли пришли к выводу о том, что суперординатные
конструкты должны получать более экстремальные
оценки. Показатель упорядоченности Ландфилда вы-
числяется следующим образом. Сначала подсчитывает-
ся число различных уровней экстремальности. Так,
например, если элементы по конструкту ригидный-
гибкий получили оценки 0, 2, 4 и 5, то это число равно
4. Полученная цифра умножается на разность между
самой высокой и самой низкой оценкой. В данном
случае эта разность равна 5, а показатель упорядочен-
ности конструкта-20. Таким же образом подсчитыва-
ются и показатели упорядоченности элементов.
Лейтнер, Ландфилд и Барр (120) на основе объеди-
нения показателей упорядоченности с баллом функ-
циональной независимости конструирования (114) пы-
таются предсказывать поведение индивидов в груп-
пе.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65