Исполь-
зуя программу INGRID Слейтера, они показали, что
мера <расстояния> между одноименными парами кон-
структов и элементов варьирует в зависимости от типа
их вербального обозначения. Например, <идеальное Я>
как конструкт и как элемент очень близки друг к другу.
Но расстояние между конструктом и одноименным
элементом <Я в моем нормальном весе> весьма велико у
больных анорексией . Франселла и Крисп предположи-
ли, что существует связь между расстоянием и амбива-
лентностью. Пациентка ранжирует элементы по
конструкту <Я в моем нормальном весе> несколько
отлично от того, как она ранжирует этот элемент по
другим конструктам. Правомочность такой гипотезы
исследовалась Франселлой и Криспом в рамках более
широкого исследования (75).
Итак, на сегодняшний день относительно различных
мер конфликтности и амбивалентности можно сказать
только то, что эти исследования весьма интересны и,
как нам кажется, перспективны, однако пока еще
слишком умозрительны.
Комментарий
Существует опасность, что показатели, использу-
емые исследователями при обработке решеток, будут
все более усложняться и становиться все более и более
абстрактными. Как при этом избежать статистической
неразберихи? Пожалуй, лучше всего будет провести
небольшое исследование, задать себе такой вопрос:
Анорексия-патологическое состояние, возникающее в подро-
стковом возрасте и проявляющееся в сознательном, упорном ограни-
чении приема пищи вплоть до отказа от еды с целью похудания.-
Прим. ред.
если вы предлагаете какую-то меру для решетки, то
способны ли вы проследить связь между предлагаемым
показателем и теми операциями, которые выполняет
испытуемый при работе с решеткой? Другими словами,
если вы собираетесь дать вашему показателю название
вроде <мера конфликтноеT креативности идеального
Я>, можете ли вы аргументированно объяснить, какие
именно ответы испытуемого или какой тип статистиче-
ской обработки позволяет дать вашему показателю
именно это название? Можете ли вы обосновать выбор
своего названия?
Впрочем, по мере роста популярности решеток,
конечно, будут появляться все новые меры, показатели
и баллы. Поэтому важно, чтобы психологи подводили
хорошую теоретическую базу под то, что они собира-
ются измерять на операциональном уровне. Лучше
всего, на наш взгляд, если такой базой станет для них
теория, которая дала начало методу репертуарных
решеток.
Глава 5
МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБРАБОТКИ
И СРАВНЕНИЯ РЕШЕТОК
Никогда еще машина не могла абстрагировать или
обобщать. Эти процессы не подчиняются рациональным
канонам и не сводятся к преобразованию символов,
несмотря на то что в ряде случаев эти процедуры весьма
полезны. ЭВМ способна, например, ликвидировать из-
быточность данных в матрице. Сжатие матрицы в этом
случае иногда ошибочно принимается за абстрагирова-
ние, так как, казалось бы, большая совокупность
данных сводится к сравнительно небольшому числу
символов. Однако ЭВМ не обобщает, а всего лишь
экономит символы, хотя, конечно, следует признать,
что немногословность способствует более ясному мыш-
лению. Тем не менее ликвидация языкового хаоса не
означает абстрагирования, а экономия не порождает
теоретического мышления. Бритва Оккама -
хирургический инструмент, а не творческий метод.
Дж. Келли (105, 290)
Компьютерная обработка
Статистические игры с решетками привлекают вни-
мание многих несостоявшихся математиков, работа-
ющих ныне в психологии. Программы становятся все
сложнее: зачастую невозможно обнаружить никакой
связи между машинной распечаткой результатов и
действиями испытуемого при заполнении решетки. Мы
не призываем к примитивизму и упрощению обработки,
а лишь хотим предостеречь исследователей, склонных
входить в азарт игры с числами: им следует помнить,
что множество интересных сведений можно почерпнуть
при непосредственном изучении <сырого> материала
решеток (см. главу 4).
Сам Келли лелеял мысль о разработке и применении
сложных статистических процедур для анализа реше-
ток. В первом томе <Психологии личных конструктов>
он в общих чертах наметил непараметрический метод
факторного анализа. Первая программа компьютерной
<Бритвой Оккама> называют один из принципов научного
объяснения, выдвинутый средневековым английским философом-
схоластом У. Оккамом. Согласно этому принципу, <сущности не
следует умножать без нужды>.-Прим. ред.
обработки была написана Фейджером (58) и позднее
доработана Келли (107). Следующий значительный шаг
был сделан Слейтером, описавшим в 1964 году свой
метод <главных компонент> для анализа ранговых
решеток, причем как решеток со сходными элементами
и конструктами, так и с различными элементами или
конструктами. Представив психологическое простран-
ство в виде гиперсферы, он нашел возможность числен-
ного выражения взаимодействия между элементами и
конструктами ранговой и оценочной решеток. В течение
ряда лет недоступность его программ, находившихся
под финансовым контролем Совета по медицинским
исследованиям, лишала психологов возможности дви-
гаться вперед. Были, конечно, и исключения. Банни-
стер разработал программу раздельной кластеризации
конструктов и элементов. Другие исследователи исполь-
зовали модификацию кластерного анализа Мак-Квитти
(139). Равенетт (167) разработал метод <двустороннего>
анализа, проводимого без помощи ЭВМ и позволяюще-
го <вычитать> влияние специфических элементов внут-
ри каждого кластера конструктов.
Уилсон (222) поставила следующую проблему: <Иде-
альный способ исследования связей между конструкта-
ми и элементами требует одновременной стандартиза-
ции строк и столбцов. Поэтому, хотя программа Слей-
тера и представляет собой попытку обнаружения свя-
зей между конструктами и элементами, она искажает
эти связи, так как нормализуются лишь конструкты, а
не элементы. Для выявления подлинных связей необхо-
димо стандартизировать как столбцы, так и строки,
однако, по утверждению Кеттела (45), метод получения
единственного решения при одновременной стандарти-
зации строк и столбцов еще не разработан. Это очень
интересная статистическая проблема, имеющая боль-
шое значение и для анализа решеток>.
На сегодняшний день есть лишь несколько методов
компьютерной обработки импликативных решеток. К
ним относится модификация метода факторного анали-
за Келли. При использовании этого метода исследова-
тель сталкивается с извечной проблемой сравнения
данных типа <пропуск-галочка>: и галочкам, и пропу-
Метод главных компонент-один из наиболее распространен-
ных методов факторного анализа. Не требует никаких априорных
предположений о структуре данных. Позволяет получить однознач-
ное решение. Выделяемые факторы (главные компоненты) ортогональ-
ны (не коррелируют друг с другом) и упорядочены по величине, так что
первая главная компонента объясняет максимальное количество
дисперсии данных и т. д.- Прим. ред.
скам приписывается одинаковое значение, что вновь
приводит к вопросу о неравномерности распределения
элементов по полюсам конструктов.
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
зуя программу INGRID Слейтера, они показали, что
мера <расстояния> между одноименными парами кон-
структов и элементов варьирует в зависимости от типа
их вербального обозначения. Например, <идеальное Я>
как конструкт и как элемент очень близки друг к другу.
Но расстояние между конструктом и одноименным
элементом <Я в моем нормальном весе> весьма велико у
больных анорексией . Франселла и Крисп предположи-
ли, что существует связь между расстоянием и амбива-
лентностью. Пациентка ранжирует элементы по
конструкту <Я в моем нормальном весе> несколько
отлично от того, как она ранжирует этот элемент по
другим конструктам. Правомочность такой гипотезы
исследовалась Франселлой и Криспом в рамках более
широкого исследования (75).
Итак, на сегодняшний день относительно различных
мер конфликтности и амбивалентности можно сказать
только то, что эти исследования весьма интересны и,
как нам кажется, перспективны, однако пока еще
слишком умозрительны.
Комментарий
Существует опасность, что показатели, использу-
емые исследователями при обработке решеток, будут
все более усложняться и становиться все более и более
абстрактными. Как при этом избежать статистической
неразберихи? Пожалуй, лучше всего будет провести
небольшое исследование, задать себе такой вопрос:
Анорексия-патологическое состояние, возникающее в подро-
стковом возрасте и проявляющееся в сознательном, упорном ограни-
чении приема пищи вплоть до отказа от еды с целью похудания.-
Прим. ред.
если вы предлагаете какую-то меру для решетки, то
способны ли вы проследить связь между предлагаемым
показателем и теми операциями, которые выполняет
испытуемый при работе с решеткой? Другими словами,
если вы собираетесь дать вашему показателю название
вроде <мера конфликтноеT креативности идеального
Я>, можете ли вы аргументированно объяснить, какие
именно ответы испытуемого или какой тип статистиче-
ской обработки позволяет дать вашему показателю
именно это название? Можете ли вы обосновать выбор
своего названия?
Впрочем, по мере роста популярности решеток,
конечно, будут появляться все новые меры, показатели
и баллы. Поэтому важно, чтобы психологи подводили
хорошую теоретическую базу под то, что они собира-
ются измерять на операциональном уровне. Лучше
всего, на наш взгляд, если такой базой станет для них
теория, которая дала начало методу репертуарных
решеток.
Глава 5
МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБРАБОТКИ
И СРАВНЕНИЯ РЕШЕТОК
Никогда еще машина не могла абстрагировать или
обобщать. Эти процессы не подчиняются рациональным
канонам и не сводятся к преобразованию символов,
несмотря на то что в ряде случаев эти процедуры весьма
полезны. ЭВМ способна, например, ликвидировать из-
быточность данных в матрице. Сжатие матрицы в этом
случае иногда ошибочно принимается за абстрагирова-
ние, так как, казалось бы, большая совокупность
данных сводится к сравнительно небольшому числу
символов. Однако ЭВМ не обобщает, а всего лишь
экономит символы, хотя, конечно, следует признать,
что немногословность способствует более ясному мыш-
лению. Тем не менее ликвидация языкового хаоса не
означает абстрагирования, а экономия не порождает
теоретического мышления. Бритва Оккама -
хирургический инструмент, а не творческий метод.
Дж. Келли (105, 290)
Компьютерная обработка
Статистические игры с решетками привлекают вни-
мание многих несостоявшихся математиков, работа-
ющих ныне в психологии. Программы становятся все
сложнее: зачастую невозможно обнаружить никакой
связи между машинной распечаткой результатов и
действиями испытуемого при заполнении решетки. Мы
не призываем к примитивизму и упрощению обработки,
а лишь хотим предостеречь исследователей, склонных
входить в азарт игры с числами: им следует помнить,
что множество интересных сведений можно почерпнуть
при непосредственном изучении <сырого> материала
решеток (см. главу 4).
Сам Келли лелеял мысль о разработке и применении
сложных статистических процедур для анализа реше-
ток. В первом томе <Психологии личных конструктов>
он в общих чертах наметил непараметрический метод
факторного анализа. Первая программа компьютерной
<Бритвой Оккама> называют один из принципов научного
объяснения, выдвинутый средневековым английским философом-
схоластом У. Оккамом. Согласно этому принципу, <сущности не
следует умножать без нужды>.-Прим. ред.
обработки была написана Фейджером (58) и позднее
доработана Келли (107). Следующий значительный шаг
был сделан Слейтером, описавшим в 1964 году свой
метод <главных компонент> для анализа ранговых
решеток, причем как решеток со сходными элементами
и конструктами, так и с различными элементами или
конструктами. Представив психологическое простран-
ство в виде гиперсферы, он нашел возможность числен-
ного выражения взаимодействия между элементами и
конструктами ранговой и оценочной решеток. В течение
ряда лет недоступность его программ, находившихся
под финансовым контролем Совета по медицинским
исследованиям, лишала психологов возможности дви-
гаться вперед. Были, конечно, и исключения. Банни-
стер разработал программу раздельной кластеризации
конструктов и элементов. Другие исследователи исполь-
зовали модификацию кластерного анализа Мак-Квитти
(139). Равенетт (167) разработал метод <двустороннего>
анализа, проводимого без помощи ЭВМ и позволяюще-
го <вычитать> влияние специфических элементов внут-
ри каждого кластера конструктов.
Уилсон (222) поставила следующую проблему: <Иде-
альный способ исследования связей между конструкта-
ми и элементами требует одновременной стандартиза-
ции строк и столбцов. Поэтому, хотя программа Слей-
тера и представляет собой попытку обнаружения свя-
зей между конструктами и элементами, она искажает
эти связи, так как нормализуются лишь конструкты, а
не элементы. Для выявления подлинных связей необхо-
димо стандартизировать как столбцы, так и строки,
однако, по утверждению Кеттела (45), метод получения
единственного решения при одновременной стандарти-
зации строк и столбцов еще не разработан. Это очень
интересная статистическая проблема, имеющая боль-
шое значение и для анализа решеток>.
На сегодняшний день есть лишь несколько методов
компьютерной обработки импликативных решеток. К
ним относится модификация метода факторного анали-
за Келли. При использовании этого метода исследова-
тель сталкивается с извечной проблемой сравнения
данных типа <пропуск-галочка>: и галочкам, и пропу-
Метод главных компонент-один из наиболее распространен-
ных методов факторного анализа. Не требует никаких априорных
предположений о структуре данных. Позволяет получить однознач-
ное решение. Выделяемые факторы (главные компоненты) ортогональ-
ны (не коррелируют друг с другом) и упорядочены по величине, так что
первая главная компонента объясняет максимальное количество
дисперсии данных и т. д.- Прим. ред.
скам приписывается одинаковое значение, что вновь
приводит к вопросу о неравномерности распределения
элементов по полюсам конструктов.
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