Geum.ru

Psy служит акмеология комплексная наука о достижении вершин в профессиональной и иных видов деятельности

Вид материалаДокументы

Содержание


3.2 Методические основы прогнозирования тенденций
3.3 Математические основы прогнозирования тенденций
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   ...   22

ности.

Данные трудности, противоречия носят всеобщий характер и

распространяются на большую часть систем психодиагностики,

профессионального психологического отбора. Это особенно харак-

терно для ситуаций отбора, когда он носит массовый характер

(набор на учебу, на работу и др.), когда предъявляются жесткие

требования к срокам его проведения, когда нет достаточно

средств, добротного технического обеспечения и др. В всех этих

ситуациях может выручить применение биографического метода

исследования личности.

Особая роль биографии при психопрогностике развития лич-

ности обусловлена вполне конкретными причинами. Во-первых, би-

ография включает в себя социально-демографические характе-

ристики личности, которые характеризуют ее глубинную сущность.

Во-вторых, в биографии как бы кристаллизуются, оседают основ-

ные результаты деятельности личности. В то же время результаты

деятельности, характер ее протекания является главным, опреде-

ляющим критерием оценки личности. В-третьих, по биографии мож-

но судить о факторах, условиях, в которых формировалась лич-

ность, выявить насколько достигнутый уровень в развитии лич-

ности результат условий ее окружающих, а насколько ее внут-

ренних усилий, устремлений (при понимании известной условности

такого деления). Но тем не менее анализ биографии позволяет

проанализировать интенсивность устремлений личности, направ-

ленность этих устремлений, ее способность преодолевать те или

иные трудности и др. Не случайно С.Л.Рубинштейн уделил так

много внимания анализу жизненного пути личности, ее биографии.

Он отмечал: "Сущность человеческой личности находит свое за-

вершающее выражение в том, что она не только развивается как

всякий организм, но и имеет свою историю" 1 И далее он выразил

мысль, что человек лишь постольку является личностью, посколь-

ку имеет свою историю, понимая под историей личности ее жиз-

ненный путь, биографию. К сожалению в дальнейшем данный подход

к пониманию личности бал забыт, "закритикован" и аналогичные

идеи уже вернулись в Россию из-за рубежа, правда с более отра-

ботанным методическим арсеналом. Особое место анализ биографии,

биографических фактов занимает в психоанализе. Психобиографи-

ческий метод - один из основных в психоанализе.

Биографический метод имеет как количественные, так и ка-

чественно психологические варианты, в последнем случае чаще

говорят о психобиографическом методе.

Психобиографический анализ особенно важен для анализа

столкновений естественных потребностей личности с условиями

долговременно устойчиво препятствующими их нормальному удов-

летворению. Для этого следует знать и биологические потреб-

ности личности, и ее архетипы, сформировавшиеся в младен-

ческом, детском возрасте.

В самом общем виде внутренняя дезадаптивность личности,

степень ее маргинальности возрастает в случаях:

1. Потери желанного объекта (например, ребенок лишился

родителей, близких друзей, одобрения кем-то и т.д.).

2. Потери любви.

- 66 -


3. Потери личностью самой себя (увольнение с работы, ког-

да карьера была главной целью жизни, публичное осмеяние и

т.д.). Детские годы особо важны для анализа обследуемого, даже

если по своему возрасту он слишком далек от них. Детство важно

для анализа любой личности, так как в этот период активно фор-

мируются жизненные цели, установки. Ситуации развития личности

в детские, юношеские годы могут предопределить модель поведе-

ния личности в зрелом возрасте.

Принципиально выделить в связи с этим три типа ситуаций,

рождающих имманентно лиц с сильными акцентуациями.

А. Ситуации социальной или органической неполноценности.

Дети страдающие болезнями, психической недостаточностью могут

быть сильно центрированными на себя, рождая личности с

чувством неполноценности и неспособности плодотворно соревно-

ваться с другими. В то же время среди данной группы людей

встречаются личности, которые могут преодолевать свои слабости

и как бы "сверх-компенсировать" недостаток своих сил в зрелом

возрасте в необычайной степени. Примером такой личности служит

А.В.Суворов.

Б. Ситуация избалованности, "испорченности" в развитии

чувства общности с другими. В более зрелом возрасте такие лица

могут начать выдвигать односторонние требования к друзьям,

членам семьи, к коллегам. Избалованные дети обычно испытывают

мало подлинных чувств по отношению к окружающим, в том числе и

по отношению к субъектам их воспитавшим.

В. Ситуация отверженности рождает людей не способных к

эмоциональной привязанности к другими. Выросши, они могут

стать эмоционально холодными, а порой и жестокими. Психобиог-

рафии наиболее одиозных личностей - Сталин, Гитлер и т.д. -

показывают, что у всех них есть общая черта - со всеми ими

плохо обращались в детстве. Это послужило причиной развития

жестокости характера, зависти, враждебности, спонтанности воз-

никновения негативных чувств, когда они видят других счастли-

выми.

Для всех трех описанных ситуаций в развитии личности ха-

рактерно формирование у нее таких черт как эгоизм, самовлюб-

ленность, гипертрофированное чувство собственной значимости,

непогрешимости, неспособности к объективной самооценке,

- 67 -


снисходительность к своим недостаткам, нетерпимость к чужим и

т.д.

Черты личности специфично формируются на протяжении всей

жизни. Так по мнению Э.Эриксона (см. Ruch F.L., Zimbardo Ph.,

G. Psychologi and Life. N.-Y., 1984) личность в своем развитии

проходит 8 фаз.

1. Первый год жизни. В этот период активно формируется

комплекс "доверие - недоверие" по отношению к окружающим, ок-

ружающему миру - предпосылка к той или иной акцентуации харак-

тера в будущем. Поэтому злость, недоверие вербуемого к окружа-

ющим может иметь конечную причину - эмоциональное отвержение

его в раннем младенчестве (нежеланный, случайный ребенок и

т.д.). В силу этого знание таких фактов как в какой семейной

ситуации родился человек, каким ребенком по счету он был в

семье, законнорожденный он или нет, родился до заключения бра-

ка, сразу после него в морально не оправданные сроки или опти-

мально - через год после заключения брака и т.д. Может послу-

жить исключительно важной информацией для психоаналитического

анализа личности. При этом чем раньше проявились причины фор-

мирования тех или иных черт характера, тем меньше шансов на их

психокоррекцию усилиями оперативных офицеров, вербовщиков.

2. Второй и третий годы активно формируется такой комп-

лекс качеств как "самостоятельность - зависимость". По мере

рождения "я" личности формируется и навык самостоятельности,

адекватности в реакциях и самоконтроле. Успешная опека, нази-

дательность ведет к формированию чувства стыда, сомнений, при-

вычки быть зависимым от других. И это качество сопровождает

человека всю жизнь.

3. Четвертый и пятый годы активно формируются комплексы

"инициативы" и "вины". В зависимости от того "забивают" роди-

тели инициативность в ребенке или поощряют ее, эти качества

активно проявляются и на протяжении последующей жизни. Чрез-

мерное давление на ребенка, подавление его активности, "заби-

вание" как личности порождает у него комплекс вины, неполно-

ценности.

4. Шестой - одиннадцатый год формируется комплекс трудо-

любия, закрепляется формирование комплекса "полноценности -

неполноценности". Именно в этот период активно соперничают та-

- 68 -

кие факторы формирования личности как учебное заведение,

семья, улица, микрогруппа, средства массовой информации, увле-

чения и др.

5. Двенадцать - восемнадцать лет происходит активное при-

нятие личностью на себя различных ролевых функций, вхождение в

мир взрослых, начинает вырабатываться чувство личной опреде-

ленности. И если его нет, или оно противоречит подобному про-

цессу у большинства окружающих - рождается устойчивая марги-

нальность.

6. На этапе ранней взрослости формируются такие черты как

интимность, потребность в изоляции. Успешное взаимодействие с

противоположным полом активно формирует интимность, неудачи

ведут к развитию чувства одиночества. В этом случае резко воз-

растает потребность в доверительном общении, и этими необходи-

мо пользоваться в интересах вербовки. Если неудачи с противо-

положным полом затягиваются за 3О лет, то для женщин это может

означать резкую актуализацию потребности в устройстве своей

судьбы.

Таким образом, в среднем возрасте резко актуализируется

потребность в интимности, если она еще не удовлетворена, за-

вершается в этот период формирование и других качеств лич-

ности.

8. В старости формируется комплекс "выполненного долга"

или "отчаяния".

Концепция Э.Эриксона важна для понимания причин, истоков,

особенностей формирования индивидуально-психических особен-

ностей человека, важных для его психоаналитического понимания.


Таким образом, прогнозирование развития личности по ее

биографии исходит из ее сущностных характеристик, соответству-

ет опыту работы кадровых органов, опыту мировой психологии.

Осознание особой роли биографии в прогнозировании развития

личности и послужило основанием для включением биографического

метода как основного в акмеологические системы изучения людей.

1 См.: Рубинштейн С.Л. Основы общей психологии. М.: 1946,

с.682.

3.2 МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕНДЕНЦИЙ

РАЗВИТИЯ ЛИЧНОСТИ С ПОМОЩЬЮ ТАБЛИЦ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ


Существуют десятки различных вариантов биографического

метода. Здесь будет представлен один из них, на наш взгляд,

наиболее перспективный при создании экспертных систем в психо-

логии, акмеологии. Во всяком случае, эта методика положена в

основу экспертной системы PSY.

При создании данной методики мы исходили из того, что в

силу внутренней активности личности, ее самосознания (наиболее

важные моменты развития которого носят биографический харак-

тер) и крайне сложного индивидуально-неповторимого переплете-

ния детерминирующего влияния на развитие личности различных

факторов нет и принципиально не может быть однозначной связи

между тем или иным биографическим событием и тем или иным

уровнем развития определенного качества личности: при одном и

том же биографическом событии у конкретной личности возможно

различное и порой противоположное развитие данного качества.

Однако вероятность того или иного развития качества личности

при разных фактах биографии различна. Современный уровень раз-

вития теории вероятностей позволяет на лаконичном языке мате-

матики выразить самые сложные вероятностные процессы влияния

тех или иных событий биографического порядка на развитие лич-

ностей, однородных в социально-психологическом плане. Анализ

большого количества статистических зависимостей: "факт биогра-

фии - тенденция развития личности" может служить основанием

для действенного прогноза развития тех или иных качеств конк-

ретной личности. Первоначально данная методика отрабатывалась

на примере обследования студентов вузов.

Жизненный путь большого количества студентов (500 человек)

был выражен количественно в шкале наименований и шкале поряд-

ка. Исходные биографические параметры взяты не случайно, а на

основе обобщения опыта кадровых органов, результатов обследо-

ваний, анализа многочисленной психологической литературы. При-

мером созданной биографической анкеты может служить анкета в

приложении 1. Квантифицированные параметры биографий (их было

более 150) были совмещены с цепочкой цифр, отражающих уровень

развития профессионально важных качеств личности у студентов

-выпускников. Для оценки уровня развития профессионально

важных качеств личности применялся метод ГОЛ (групповой оценки

личности), при этом учитывалось мнение не менее пяти экспертов

об одной личности. Личности обследуемых экспертами оценивались

тщательнейшим образом. Для повышения качества их работы им для

оценки давалось не более 10 человек. Вся эта работа длилась

годы. Таким образом был собран исходный банк данных, характе-

ризующий уровень развития личностных качеств выпускников вузов

с различными биографическими параметрами. Собранная информация

была статистически обработана.

Для психопрогностики был предложен метод, который можно

условно назвать методом вероятностного обследования личностей

на основе составления таблиц распределения. Необходимость раз-

работки данного метода продиктована некоторыми существенными

недостатками корреляционного анализа: его линейным характером и

возможностью вычисления коэффициента корреляции (как и приме-

нение регрессионного анализа) между параметрами, выраженными в

шкале не ниже шкалы порядка. Здесь же применялись главным об-

разом номинальные шкалы и лишь прогнозируемые параметры были

выражены с помощью экспертной оценки (признаки шкалы порядка и

интервалов).

Согласно примененной шкале исследуемые качества личности

принимают пять значений и их можно рассмотреть как дискретные

случайные величины. Каждое из значений принимается с опреде-

ленной вероятностью. Среди всех качеств личности с особым тре-

петом прогнозировалась дисциплинированность студентов. Это бы-

ло вызвано тем, что в некоторых вузах резко упала исполнитель-

ность их питомцев, появились многочисленные случаи привлечения

студентов к уголовной ответственности и др. Руководство вуза

хотело получить инструмент прогнозирования данных явлений.

Обозначим дисциплинированность студентов через D. Возмож-

ные значения D через Х1, Х2, Х3, Х4, Х5. Где Х5 соответствует

идеальной дисциплинированности, Х4 - хорошей и т.д. При этом

применялись определенные критерии. Порядок формирования данных

оценок подробно описан в изданиях по экспертным оценкам.

(См: ..... ). Вероятность появления каждого значения Хi будет

обозначаться соответственно Р1, Р2, Р3, Р4, Р5. Закон распре-

деления вероятностей для всех обследованных студентов найден

эмпирически в результате математической обработки полученного

массива цифр, который отражает жизненный путь, биографию и

уровень развития личностных качеств студентов старших курсов.

Например, в нашем исследовании из 500 студентов 57 имели

безупречную, идеальную дисциплинированность. Следовательно,

для всей выборки вероятность появления Х5 равна 57:500 -

O,114. Подобным образом найдены и другие значения Рi. Перед

нами - таблица распределения вероятностей дискретной величины

D в целом по выборке.

Из всех обследованных студентов можно выделить личностей,

отличающихся по какому-то параметру жизненного пути, например

по порядку рождения - единственных (z1), старших (z2), средних

(z3), младших (z4) детей в семье и найти таблицы распределения

для данных групп студентов.

Вот полученные данные:


____________________________________________________________

X1 X2 X3 X4 X5

_____________________________________________________________


Р (D) 0,072 0,153 0,281 0,380 0,114


P (z1) 0,060 0,140 0,380 0,360 0,060

Р (z2) 0,086 0,105 0,260 0,395 0,154

Р (z3) 0,079 0,290 0,105 0,447 0,079

Р (z4) 0,056 0,187 0,327 0,336 0,094

___________________________________________________________


Эти результаты можно наглядно представить в виде гистог-

рамм распределения. Для примера построим такую гистограмму в

целом для всей выборки и для единственных детей в семье (z1).


Р

I

О,4 I * .

I * .*

О,3 I .* .*

I .* .*

О,2 I . .* .*

I .* .* .*

О,1 I .* .* .* .

I . .* .* .* .

I .* .* .* .* .*

I .* .* .* .* .*

Х1 Х2 Х3 Х4 Х5

Где:


* * * гистограмма дисциплинированности для единственных де-

тей

. . . гистограмма дисциплинированности в целом по выборке


Подобные таблицы распределения получены по различным качест-

вам личности для десятков, сотен параметров биографий, жизнен-

ного пути и другим параметрам. Они получены не только для сту-

дентов, но и для различных профессиональных групп. Подобный

подход позволил широко применить методы математической ста-

тистики.

Исследование возможности применения статистических методов,

ЭВМ при биографическом изучении личности прошло два этапа.

Первый этап исследования - эмпирический. На этом этапе осу-

ществлялся сбор материала, отражающего биографии и личностные

качества представителей различных профессиональных групп. Ин-

формация готовилась для обработки на ЭВМ. Так биографические

данные 1000 работников до 35 лет выражены в шкале наименований

/иногда в шкале отношений, интервалов/ с помощью цифр. В одних

случаях - когда какой-либо исследуемый параметр личности можно

зафиксировать по степени выраженности - они квантифицированы в

дискретной шкале интервалов, отношений. Среднестатистическим

показателем в этом случае служит среднее арифметическое /Х

ср./. Между данными параметрами вычислялся коэффициент корре-

ляции Пирсона / R /, находилась дисперсия / D /, среднеквадра-

тическое отклонение / G /, вариация / V /. Однако в некоторых

случаях параметры личности оценены по-другому. Допустим, раз-

личные способности обследуемых /вопрос 71/ зафиксированы сле-

дующим образом: цифра 1 означает наличие у личности музыкаль-

ных способностей; 2 - художественных; з - артистических и

т.д., то есть использовалась шкала наименований. В этом случае

находился процент, который составляют эти цифры от всей выбор-

ки. На этапе эмпирического исследования использовались все

основные методы психологии: наблюдение, беседа, эксперимент,

анкетирование, анализ результатов деятельности, обобщение не-

зависимых характеристик /метод ГОЛ/ и др. В силу этого можно

говорить не о реализации биографического метода, а о реализа-

ции биографического подхода в исследовании личности с исполь-

зованием всех основных методов психологии, акмеологии. Каждый

обследуемый заполнял биографическую анкету самостоятельно. Не-

которые данные из биографической анкеты перепроверялись, так

как в исследовании установлено, что лица с ярко выраженными

негативными тенденциями развития нередко отвечают на вопросы

анкеты неверно. Поэтому потребовался дополнительный контроль

за точностью ответов.

Собранные данные по каждой исследуемой личности были введе-

ны в ЭВМ в виде известных в психолого-педагогических исследо-

ваниях матриц 1

От качества работы исследователя на первом этапе создания

методики зависит в решающей степени успех всей работы. Здесь

необходима особая тщательность, скрупулезность, точность, науч-

ная корректность.

Второй этап исследования связан с количественной и качест-

венной обработкой собранной информации. На этом этапе применя-

лись математические и общенаучные методы исследования. Исполь-

зовались дисперсионный, корреляционный, ковариационный анализ

и другие математические методы. Полученные количественные по-

казатели в свою очередь применялись, во-первых, для социаль-

но-психологической интерпретации, и, во-вторых, для прогнози-

рования тенденций ее развития в условиях профессиональной дея-

тельности.

В настоящее время для поиска статистических связей между

двумя и более параметрами в математической психологии чаще

используется корреляционный анализ. Он оказался недостаточно

эффективным в биографических исследованиях. Ограниченность кор-

реляционного анализа обусловлена в значительной степени его

линейным характером. Попытка избавиться от линейной зависи-

мости при многофакторном анализе, предпринятая американскими

психологами путем создания стандартных зависимостей и подбора

их применительно к воздействию на личность того или иного би-

ографического фактора, не принесла ожидаемого результата

Дело в том, что в большинстве случаев зависимость уровня раз-

вития личностных качеств от биографических фактов гораздо

сложнее линейной и предложенных стандартных зависимостей. Поэ-

тому математический аппарат в значительной степени искусствен-

но насаждался в биографических исследованиях, порой оказываясь

недостаточно эффективным. Использование коэффициента корреля-

ции Пирсона /как и его усовершенствованных вариантов - канони-

ческой корреляции и др./ в качестве основного математического

1

См. Битинас Б. Многомерный анализ в педагогике и психологии.-

Вильнюс, 1971. - 347 с.

способа фиксации статистической связи между фактами жизненного

пути и уровнем развития качеств личности противоречит одному

из методологических требований, предъявляемых к методике биог-

рафического исследования: с помощью коэффициента корреляции

нельзя выразить меру проявления различных тенденций развития

личности при одном и том же биографическом событии. Следова-

тельно, применение корреляционного анализа в качестве основного

статистического метода огрубляет методику биографического

исследования до неприемлемого уровня, снижает результаты прог-

ноза.

Ограниченность применения коэффициента корреляции обуслов-

лена и тем, что он находится между параметрами выраженными по

степени значимости, то есть в шкале отношений или интервалов,

например, между количеством членов референтной микрогруппы и

уровнем трудовой дисциплины, производительности труда входив-

ших в нее лиц. Но далеко не все показатели жизненного пути

можно представить количественно по степени выраженности в ука-

занных шкалах. Допустим, порядок рождения в семье /18-й вопрос

анкеты, см. приложение 1 / обозначается так: 1-единственный,

2-первый, /3-средний, 4-младший ребенок, 5-иной ответ /до-

пустим, воспитывался в детдоме и не знает какой он ребенок по

порядку рождения/. В этом случае для квантификации биографи-

ческого параметра применима только шкала наименований. Можно

ли с помощью корреляционного анализа найти эвристически ценную

статистическую связь между очередностью рождения в семье и

уровнем дисциплинированности студентов, работников? нет. Этого

нельзя сделать и с помощью графика среднестатистической за-

висимости.

Кроме того, как показывают наши расчеты и аналогичные ре-

зультаты, полученные за рубежом, коэффициент корреляции Пирсо-

на, выражая статистическую связь между фактами биографии и

уровнем развития качеств личности, редко бывает больше О,3 и

меньше -О,3 и, как правило, близок к нулю. Это значительно

снижает его эвристическую ценность. Дело в том, что чем ближе

коэффициент корреляции к линейной зависимости, то есть к 1 и к

-1, тем более точно он отражает реальную связь факторов и тем

на большую генеральную совокупность его можно распространить.

Данный факт объясняется тем, что при R близком к /1/, отдель-

ные точки располагаются около линии пропорциональности призна-

ков, то есть индивидуальные значения их мало чем отличаются от

среднего арифметического /Хср./ по всей генеральной совокуп-

ности 1

Поэтому, несмотря на широкую распространенность линейный

коэффициент корреляции применялся в проведенном исследовании в

ограниченных целях. В каких же случаях и для чего он вы-

числялся?

Во-первых, для выявления тех статистических зависимостей,

которые относительно стабильны при выборках более 100 человек.

При этом использовались лишь те факты биографий, которые

устойчиво связаны с определенным уровнем развития квантифици-

рованных качеств личности. Если в двух и более выборках R из-

меняется от -О,3 до О,З, то это свидетельствует о том, что

связь данного биографического факта с данным качеством лич-

ности неустойчива, а следовательно, ее нельзя использовать для

прогноза. Если же в нескольких выборках коэффициент корреляции

указывает на устойчивую связь определенных фактов биографии с

исследуемыми качествами личности, то это служит важным призна-

ком успешного использования их для прогнозирования тенденций

развития личности. Устойчивость и изменчивость коэффициента

корреляции позволяет как бы рассортировать факты жизненного пу-

ти , выраженные в шкале порядка или отношений, на пригодные,

непригодные и спорные для прогнозирования тенденций развития

личностных качеств военнослужащих.

Во-вторых, для выявления и анализа наиболее значимых соче-

таний между квантифицированными параметрами жизненного пути.

Возможное количество этих сочетаний фантастически громадно,

ввиду чего проанализировать все теоретически возможные сочета-

ния практически нельзя. Психолог вынужден ограничиваться ана-

лизом самых существенных статистических зависимостей. И в этом

случае может помочь корреляционная матрица: наиболее плодот-

ворно анализировать сочетания между исследуемыми качествами

личности и фактами жизненного пути, находящимися с ними в пря-

мой или же обратной зависимости. Таким образом, можно сгруппи-

ровать факты жизненного пути на способствующие развитию того

или иного качества личности и сдерживающие его.

И все же существенные недостатки применения коэффициента

корреляции Пирсона, большие трудности, связанные с совер-

1

См.: Шварц Г. Выборочный метод. Руководство по применению ста-

тистических методов.- М.: Наука, 1976.- 213 с.

шенствованием данного математического метода 1 , заставили нас

использовать коэффициент корреляции лишь в некоторых случаях,

хотя его вычисление учтено в программах для ЭВМ.

Особо следует сказать об использовании коэффициентов сопря-

женности при поиске устойчивых статистических связей между

фактами биографий и уровнем развития тех или иных качеств лич-

ности, выраженных в шкале рейтинг. Хотя коэффициенты сопряжен-

ности /Чупрова, Пирсона, Крамера и т.д./ применяются при коли-

чественной, математической обработке качественных признаков,

выраженных в шкале наименований, они не могут быть эффективно

применены для прогноза, по крайней мере в данном случае. Дело

в том, что коэффициенты сопряженности в принципе не могут выя-

вить статистическую связь между двумя параметрами, они выража-

ют только меру совместного отклонения двух признаков от их

статистически независимого отклонения 2

И применительно к рассматриваемому случаю абсолютно одинако-

вые по величине коэффициенты сопряженности могут быть получены

при равномерно ассиметричных распределениях в сторону высокого

и низкого уровней развития исследуемых качеств личности /при

этом абсолютно не учитывается такое ценное свойство шкалы рей-

тинг, как наличие больших и меньших, худших и лучших оценок/.

А это говорит о том, что благоприятные и неблагоприятные расп-

ределения получают одно и то же количественное выражение.

Естественно, что при этом получаются противоречивые, мало при-

годные для прогноза показатели.

Да и стоит ли заменять таблицы распределения спорными, про-

тиворечивыми показателями, с трудном поддающимися качественной

интерпретации? Ведь еще А.А.Чупров пришел к выводу, что связь

между признаками можно с успехом исследовать с помощью таблиц

распределения 3. Так что предлагаемый метод исследования не яв-

1 См.: Меерсон А.М. О некоторых возможностях оптимизации резуль-

татов многомерного корреляционного анализа в психологических

исследованиях. В кн.: Психология и математика.- М.: Наука,

1976.

2 См.: Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур.-

М.: Статистика, 198О, с.92.

3 См.:Чупров А.А. Основные проблемы теории корреляции.- Л.:

1926. - с.41.


ляется чем-то новым в математике, хотя при исследовании лич-

ности в предлагаемом аспекте он до этого не применялся.

Современные исследования показывают существенные ограниче-

ния в применении, интерпретации различных коэффициентов сопря-

женности, они малопригодны и для статистико-биографических

исследований. 1


Кроме того, общая тенденция развития математических методов

применительно к анализу качественных явлений, изучаемых об-

щественными науками, связана с большим предпочтением анализа

многомерных таблиц распределения, отражающих непростые вероят-

ностные зависимости, а не с использованием отдельных коэффици-

ентов.

Такие подходы - анализ многомерных таблиц сопряженности,

таблиц распределения - "являются наиболее перспективными, так

как, кроме... адекватности, а значит и надежности выводов,

многие из них понятийно просты и позволяют синтезировать содер-

жательные и формальные моменты, т.е. Непосредственно включить

знание социолога в процесс исследования статистических свя-

зей." 2

Данная тенденция математизации социологических знаний харак-

терна и для психологических, акмеологических исследований.

Она максимально учтена в предлагаемой методике.

Недостатков корреляционного, регрессионного анализов,

использования различных коэффициентов сопряженности можно из-

бежать, находя таблицы распределения исследуемого качества

личности обследуемых с однотипными параметрами жизненного пу-

ти. В силу этого данный способ исследования можно назвать ме-

1

См.: Статистические методы анализа информации в социологи-

ческих исследованиях.- М.: Наука, 1979.- с.116-152.

2

Типология и классификация в социологических исследованиях.-

М.: Наука, 1982. - с.63-68.

тодом вероятностного исследования личности на основе составле-

ния таблиц распределения. Поясним в чем суть данного метода.

Согласно примененной шкале рейтинг исследуемые качества

личности могут принять одно из пяти значений. Ввиду того, что

каждое качество личности оценивает пять-шесть экспертов, в ЭВМ

для математической обработки вводятся дробные числа. Затем эти

дробные числа вновь преобразуются в целые, в соответствии с

заданными условиями. Так, если при экспертной оценке дисципли-

нированности крайне редко давались оценки более 4,5, то можно

присвоить 5 значениям более, допустим, 4,2. Таким образом мож-

но "растянуть" и "сжать" шкалу рейтинг. Данные манипуляции не-

обходимы в том случае, если шкала выбрана не очень удачно и

крайние значения шкалы /1 и 5/ при простом арифметическом ок-

руглении получаются реже, чем это необходимо с точки зрения

требований математической статистики, точности прогноза. Пере-

водя так дробные показатели шкалы рейтинг в пятичастотную

дискретную шкалу /хотя в некоторых расчетах используются и

дробные показатели/, можно придать шкале любой вид, используя

те или иные условия округления. Данные условия приведены в

программах для ЭВМ.

Следовательно, шкала рейтинг принимает вид пятичастотной

дискретной шкалы. Каждое из значений принимается с определен-

ной вероятностью.

Приведем пример. Экспертами оценено трудолюбие работников ,

обозначим это качество через &. Возможные значения & обоз-

начим Х1, Х2, Х3, Х4, Х5. При этом использовались следую-

щие критерии:


Х1 - крайне низкий уровень развития трудолюбия: противо-

положное качество проявляется постоянно и в разнооб-

разных видах деятельностей

Х2 - низкий уровень развития трудолюбия как качества лич-

ности

Х3 - средний уровень развития данного качества

Х4 - трудолюбив, это качество проявляется в разнообразных

видах профессиональной деятельности

Х5 - весьма трудолюбив, это качество проявляется в разнооб-

разных ситуациях, в различных видах деятельности


Как видим, Х5 соответствует высокому уровню развития тру-

долюбия как качества личности, средняя экспертная оценка по

примененной шкале рейтинг более 4,2; Х4 - высокому уровню

/средняя экспертная оценка по приведенным в приложении крите-

риям более 3,5, но менее или равна 4,2/; Х3 - среднему уровню

/средняя оценка экспертов более 2,5, но менее или равна 3,5/;

Х2 - низкому уровню /средняя экспертная оценка более 1,5, но

менее или равна 2,5/; Х1 - крайне низкому уровню развития тру-

долюбия как качества личности /средняя оценка экспертов менее

или равна 1,5/. Вероятность появления каждого значения Хi бу-

дет обозначаться соответственно Р1, Р2, Р3, Р4, Р5. Закон

распределения вероятностей для всех обследованных найден эмпи-

рически в результате математической обработки составленного на

первом этапе исследования массива цифр. В нашем случае из 1000

обследованных 122 имело исключительно высокий уровень трудолю-

бия, обозначенный Х5. Для всей выборки вероятность появления

Х5 равна 122 : 1000, то есть О,122. Подобным образом найдены и

другие значения Рi. Перед нами таблица распределения вероят-

ностей дискретной величины & в целом по выборке. Назовем ее

базовой таблицей распределения параметра &.


Базовая таблица распределения параметра &


----------------------------------------------------------

Р/Х1/ Р/Х2/ Р/Х3/ Р/Х4/ Р/Х5/

----------------------------------------------------------

Р/&/ О,О7О О,168 О,254 О,386 О,122

----------------------------------------------------------


Из всех обследованных можно условно выделить группы по общ-

ности того или иного биографического параметра. Допустим вновь

по порядку рождения /18-й пункт анкеты/ - единственных /Z1/,

старших /Z2/, средних /Z3/, младших /Z4/ детей в семье. Пре-

дусмотрен и иной ответ, когда невозможно определить порядок

рождения /Z5/. Теперь найдем таблицы распределения параметра &

для данных групп обследованных. Представим реально полученные

данные.


Таблицы распределения параметра & для 18-го пункта

биографической анкеты


------------------------------------------------------------

Р/Х1/ Р/Х2/ Р/Х3/ Р/Х4/ Р/Х5/

------------------------------------------------------------

р/Z1/ O,O16 O,194 O,323 О,306 О,161

P/Z2/ О,О68 О,172 О,253 О,384 О,123

P/Z3/ О,116 О,125 О,232 О,429 О,О98

P/Z4/ О,О69 О,166 О,255 О,379 О,131

P/Z5/ О,О29 О,265 О,2О6 О,412 О,о88

-----------------------------------------------------------


Данные таблицы распределения можно отобразить графически в

виде гистограмм. Построим такие гистограммы для единственных

детей в семье Р/Z1/ и в целом по выборке Р/&/.


Р

1,О I

I

I

I

I

О,6 I

I

I

О,5 I

I

I

О,4 I *

I *

I : *:

О,3 I : *:

I *: *:

I *: *:

О,2 I : *: *:

I *: *: *:

I *: *: *: *:

О,1 I * *: *: *: *:

I * *: *: *: *:

I *: *: *: *: *:

--------------------------------------

Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Хi


***** гистограмма трудолюбия как качества личности в целом

по выборке

: гистограмма трудолюбия единственных детей в

семье


Пятичастотные таблицы распределения можно представить в ви-

де трехчастотных. При этом складываются крайние значения пяти-

частотных таблиц распределения /Х1 + Х2 = Х1; Х3 = Х2; Х3 + Х4

= Х3/. Для нашего примера трехчастотные таблицы распределения

будут выглядеть так:


Трехчастотные таблицы распределения параметра &

для 18-го пункта биографической анкеты


------------------------------------------

P Х1 Х2 Х3

------------------------------------------

P/Z1/ О,21О О,323 О,467

P/Z2/ О,24О О,253 О,5О7

P/Z3/ О,241 О,232 О,527

P/Z4/ О,235 О,255 О,51О

P/Z5/ О,294 О,2О6 О,500


Центрированные трехчастотные таблицы распределения /для

удобства пользования умноженные на 1000/ примут вид:


Центрированные трехчастотные таблицы распределения

параметра & для 18-го пункта биографической анкеты


--------------------------------------------

P Х1 Х2 Х3

--------------------------------------------

P/Z1/ -28 69 -4O

P/Z2/ 2 -1 -1

P/Z3/ 3 -22 19

P/Z4/ -4 1 2

P/Z5/ 56 -48 -8


Они получены путем вычитания из таблиц распределения базо-

вой. В трехчастотном варианте базовая таблица распределения

имеет вид:


Х1 Х2 Х3

О,238 О,254 О,5О8


получаем:


P/Z1/ = О,21О О,323 О,467

- Р/&/ = О,238 О,254 О,5О8

----------------------------

Р/х/ =-О,О28 О,О69 -О,О4О


Умножив для удобства полученные значения трехчастотной цент-

рированной случайной величины на 1000 - получим величины, ко-

торые используются в ЭВМ для прогноза по предложенной методи-

ке. Это сотни тысяч цифр, которые вводятся в ЭВМ и в дальней-

шем используются для прогноза.

Полученные гистограммы, таблицы распределения, таблицы цент-

рированных случайных величин, - а они получены для различных

качеств личности различных категорий обследуемых (по возрасту,

по профессиям) по всем квантифицированным параметрам биографии

/см.: Приложение 1/, - могут и должны стать объектом качест-

венного психологического анализа. Изучение таблиц распределе-

ния показало, что нет ни одного факта биографии, который бы

был однозначно связан с той или иной тенденцией развития лич-

ности. Влияние каждого биографического события, если судить об

этом влиянии по полученным таблицам распределения, вероятност-

но и малозаметно. Лишь сочетание различных биографических со-

бытий дает более определенный прогноз. Причем прогноз тем точ-

нее, чем более значимы биографические параметры и чем они бо-

лее точно и системно отражают жизненный путь человека.

Распределение дискретной случайной величины &, как и других

качеств личности, будет несколько различной в крепком, спло-

ченном коллективе и в коллективе с низким уровнем трудовой

дисциплины, ответственности. Данное распределение будет ме-

няться и по мере дальнейшего развития общества: трудолюбие,

дисциплинированность являются отражением сложных социальных

процессов. И все же оно относительно устойчиво при обследова-

нии однотипных личностей (лица в возрасте от 18 до 35 лет).

Кроме того, для прогноза важны не столько абсолютные значения

таблиц распределения, сколько их разностное значение с базовой

таблицей распределения /центрированные случайные величины/. И

как показали исследования данные величины относительно устой-

чивы для разных по уровню развития, сформированности, сплочен-

ности коллективов. Это открывает широкие возможности для при-

менения данного методического подхода. Подобные таблицы расп-

ределения можно получить в принципе для любых относительно

устойчивых фактов биографий и для любых поддающихся количест-

венной оценке качеств личности. Такой подход позволяет избе-

жать недостатков корреляционного анализа, в полной мере приме-

нить теорию вероятностей при исследовании влияния жизненного

пути работников на их развитие как личности в целях прогноза

тенденций их развития. В память современной ЭВМ можно ввести

полученные таблицы распределения для практически неограничен-

ного количества параметров жизненного пути, использовав в

дальнейшем данную информацию для социально-психологической ин-

терпретации при различном сочетании фактов биографии /качест-

венный вариант биографического метода/ и для прогнозирования

тенденций развития личностных качеств обследуемых с помощью

математических методов, ЭВМ /статистический вариант биографи-

ческого метода/.

При этом таблицы распределения /как и таблицы центрирован-

ных случайных величин/, соответствующие определенным биографи-

ческим параметрам, складываются. Если при этом получаются

большие величины по Х1, Х2 и маленькие по Х4, Х5, то это неб-

лагоприятно для прогноза и наоборот. Чтобы привести полученные

числовые величины в один индекс, надо Х1, Х2 умножить на коэф-

фициенты с отрицательным знаком, а Х4 и Х5 - на коэффициенты с

положительным знаком, и сложить полученные пять величин.

В методическом отношении идея профессионального психологи-

ческого отбора, прогнозирования развития личностных качеств

работников по предлагаемой методике проста: таблицы распреде-

ления /таблицы центрированных случайных величин/ вводятся в

память ЭВМ, а закодированные биографические данные обследуемых

как бы накладываются на них. В дальнейшем прогноз принимает

вид строгого математического анализа с использованием методов

теории вероятностей.

Составление таблиц распределения - длительный и нелегкий

труд. Сбор материала и его обработка требуют много времени.

Возникает вопрос: можно ли использовать полученные таблицы

распределения для изучения рабочей силы в масштабе России,

стран СНГ, а также для отбора на разные профессии ? Ответ на

этот вопрос можно получить двумя путями.

Первый путь. Можно использовать формулу, позволяющую опре-

делить объем вероятностной выборки


2 2 -

T . S . N

N /&/ = ----------------------- ,

- 2 2

. N + T . S


Где: - некоторая величина, характеризующая макси-

мально возможное отклонение выборочной средней

- от генеральной, т.е. предельная ошибка выборки;

N - объем генеральной совокупности;

N - объем выборки;

2

S - дисперсия;

2

T - число, которое определяется с помощью специальных

таблиц, исходя из доверительной вероятности


Условно возьмем N = 1 ООО ООО. Дисперсию нетрудно вычислить,

имея введенный в ЭВМ массив данных.


N 2 N 2

N i> X - ( > Xi)

2 i=1 i=1

S/&/ = -------------------- = О,898

N /N-1/


При этом дисперсия, найденная для преобразованных в целые

числа оценок личностных качеств, незначительно отличается от

исходной дисперсии. Так, для дискретной шкалы дисперсия & рав-

на 1,221.

Для упрощения изложения приводятся данные о величине

дисперсии для одного качества личности - трудолюбия. Причем

это одна из наибольших дисперсий, остальные, как правило,

меньше. Так, дисперсия средних оценок экспертами нравственных

качеств составляет О,328, конфликтности с руководством - О,379

и т.д. Число Т найдем из таблицы для доверительной вероятности

О,9.


2

T = 1,65; T = 1,723.

отсюда:


1,72 . O,9 . 1 OOO OOO

N /&/ = ------------------------------ = 15,7.

O,O1 . 1 OOO OOO + 1,72 . O,9


Однако при использовании таблиц распределения в прогности-

1

См.: Рабочая книга социолога.- М.: Наука, 1976 - с.306,

с.274.

ческих целях " " может быть равной и О,5. Дело в том, что Х1,

Х2, Х3, Х4, Х5 - дискретные случайные величины. В силу этого

отклонение менее половины от разности близлежащих величин не

изменит их распределения. Следовательно "" должна быть менее

О,5, пусть О,4. В этом случае N/&/ = 1О.

Такая относительно небольшая величина бесповторной выборки

в этом случае объясняется двумя причинами. Во-первых, прогноз

в психологии всегда вероятностен, исключительная точность при

этом попросту невозможна; и вероятность прогноза в О,9 /так

определена доверительная вероятность/ вполне устраивает иссле-

дователя: данная точность прогноза выше мировых стандартов.

Во-вторых, максимально возможное отклонение выборочной средней

от генеральной средней также велико - О,4. И данное отклонение

обеспечивает получение устойчивых таблиц распределения, так

как дробные показатели шкалы рейтинг согласно методики округ-

ляются до целых чисел, и отклонение менее О,5 не изменяет

распределения. Если же взять точность, допустим так распрост-

раненную в психологических исследованиях, - О,1, то N будет бо-

лее 15О. Приведенный пример важен, так как качественная соци-

ально-психологическая интерпретация результатов статистических

зависимостей требует большей точности /О,1 удовлетворяет этому

требованию/. Следовательно, сравнение и анализ социально-пси-

хических особенностей обследуемых, исходя из их биографических

данных, будет корректен при использовании не менее 15О испыта-

ний. Можно быть исключительно требовательным в определении

точности, статистической достоверности исследования и считать

генеральную совокупность стремящейся к бесконечности при не-

ясности вида распределения. Воспользуемся при этих условиях

формулой, которая "может обеспечить требуемую степень точности

при любом объеме совокупности. Соблюдение "рамок надежности

гарантируется" 1

При N ->OO и при F менее О,ОО5 эта формула имеет вид

1

Шварц г. Выборочный метод. Руководство по применению ста-

тистических методов.- М.: Наука, 1976.- 213 с.


Р . Q

N = --------------- ,

2

G

р


Где: N - объем генеральной совокупности;

F - доля выборки от всей генеральной совокупности;

Р - вероятность появления признака, в рассматриваемом

случае это вероятность появления Хi , она как правило,

2 не выше О,4.;

G - стандартная ошибка доли в выборке; зададим ей не очень

точное, но удовлетворяющее требованиям прогноза

значение - О,1 /в статистических исследованиях эту

величину редко принимают большей О,О1/.


Q = 1 - P


Поставив данные значения в формулу, получим следующий ре-

зультат:


O,4 . O,6

N = ------------- = 24

O,12


2

При G = O,O1, N будет равно 24О.

P


И в этом случае объем вероятностной выборки значительно

меньше 1ООО единиц наблюдения. Но значит ли, что объем произ-

веденной вероятностной выборки является неоправдано завышен-

ным? нет. Дело в том, что из 1ООО обследованных выбираются

личности с однотипными параметрами жизненного пути, причем эти

параметры принимают пять значений - Х1, Х2, Х3, Х4, Х5. В силу

этого некоторые значения Хi получены по менее чем 16 исследуе-

мым. В этом случае применялись специальные способы для повыше-

ния статистической надежности исследования.

Второй путь определения статистической надежности получен-

ных таблиц распределения заключается в проверке действенности,

точности прогноза на дополнительных выборках исследуемых. До-

пустим, получив таблицы распределения при обследовании 1ООО

человек равномерно представляющие все регионы России, применя-

ем их для обследования работников Сибири, менеджеров, нефтяни-

ков, газовиков и др. Если психопрогностическая валидность при

этом остается устойчиво высокой /от О,3 и выше/, то можно го-

ворить о статистической надежности исходных таблиц распределе-

ния, так как различные группы обследуемых попадают под

действие выявленных статистических зависимостей.

Опытно-экспериментальная проверка методики позволяет избе-

жать абсолютизации статистических методов в ущерб содержатель-

ным психолого-педагогическим процессам. Ведь существуют разно-

образные профессиональные группы, трудовые коллективы со спе-

цифической системой межличностных отношений, отличаются и

условия, в которых протекает трудовая деятельность людей. На-

конец, различны качественные характеристики трудовых ресурсов:

различен уровень образования, национальный состав, полити-

ческие ориентации и т.д. Все это сопровождается и несколько

иными социально-психическими явлениями, влияет на результатив-

ность прогноза.

Предлагаемая методика основывается на положении, что биог-

рафия является исходным, надежным материалом исследования лич-

ности. В то же время нельзя отрицать и того факта, что каждая

конкретная личность на том или ином этапе своего развития мо-

жет сбросить с себя груз своей биографии. И это следует учиты-

вать при профессиональном психологическом отборе. Поэтому ме-

тодика должна предполагать и анализ субъективных переживаний

исследуемых, их самопознания. Это можно сделать с помощью воп-

росов, ответы на которые позволяют предсказать уровень разви-

тия самосознания личности. Но искренность таких ответов трудно

проверить. Часто у человека подсознательно выражено стремление

показать себя в лучшем свете. Особенно ярко это стремление

проявляется у абитуриентов при поступлении в ВУЗ, у кандида-

тов на высокооплачиваемую должность.

Для того, чтобы избежать ложных ответов, необходимо подби-

рать такие вопросы, отвечая на которые обследуемый не смог бы

определить предпочтительность того или иного ответа, ставить

вопросы не в прямой, а в косвенной форме. Причем между ответа-

ми на данные вопросы и прогнозируемыми качествами личности

должна наблюдаться устойчивая, рельефная статистическая за-

висимость. Удачный подбор вопросов требует долгой и трудоемкой

работы. Но и в этом случае ответы могут быть не совсем искрен-

ними.

Меру искренности ответов можно установить экспериментально.

для этой цели в предлагаемой методике используются вопросы из

анкеты Айзенка /вопросы 35-43 биографической анкеты/. Назовем

их контрольными вопросами /Кв/. Ответы на них позволяют

предсказать искренность анкетируемого. Введем понятие коэффи-

циента искренности /Ик/.


Ив

Ик = ---

N


Где: И - искренние ответы;

N - число всех контрольных вопросов.


Если коэффициент искренности, допустим, > О,6, то можно

предположить, что и на остальные вопросы анкеты обследуемый

отвечает примерно с такой же искренностью. Если же Ик < О,6,

то не следует принимать всерьез ответы, которые нельзя переп-

роверить. В этом случае следует ограничиться анализом объек-

тивных, документально перепроверяемых параметров жизненного

пути исследуемой личности. Но чтобы соизмерить результаты ан-

кетирования обследуемых, отвечающих искренне, и тех, искрен-

ность ответов которых следует взять под сомнение, их следует

сопоставить, перевести в соизмеримую шкалу. В этом случае мож-

но сравнить, соизмерить результаты анкетирования первой частью

анкеты и всей анкетой.

Таким образом, предлагаемая методика не ограничивается ана-

лизом объективных параметров жизненного пути личности, во вни-

мание принимается также развитие самосознания личности, ее

субъективные переживания, наиболее значительные из которых

носят, безусловно, биографический характер. Все это соот-

ветствует принципам практической, прикладной психологии:

основным критерием оценки личности является ее деятельность,

то есть социальные факты; важным критерием оценки личности яв-

ляются и ее субъективные переживания, уровень развития са-

мосознания. Имея собранный статистический банк данных, отрабо-

танные методические приемы соотнесения в прогнозе документаль-

но перепроверяемых биографических параметров и особенностей

субъективных переживаний личности, относительно просто созда-

ется экспертная система по диагностике тех или иных качеств

личности, в том числе и ее профессиональной предрасположен-

ности.

Суть решения проблемы: полученные таблицы распределения

вводятся в ЭВМ и используются для психопрогностики первона-

чально квантифицированных качеств личности по методу аналогии.

В методическом плане такая психопрогностика проста: каждый

факт биографии обследуемого соотносится с гистограммой (табли-

цей распределения) развития того или иного качества личности

уже проявивших себя работников с подобными параметрами жизнен-

ного пути. Эти таблицы распределения хранятся в памяти ЭВМ, а

закодированные биографии обследуемых как бы накладываются на

них. В дальнейшем психопрогностика получает вид строгого мате-

матического анализа с использованием методов теории вероят-

ностей. К сожалению математический аппарат такого анализа не

столь прост, как сама методическая идея психопрогностики лич-

ности по ее биографическим данным. При этом психопрогностика в

данном варианте работает в соответствии с эффектом куммулятив-

ных причин: влияние разнообразных фактов биографии как бы сум-

мируются, интегрируются. Достигнутая прогностическая валид-

ность данной методики составила до О,7 по каждому прогнозируе-

мому качеству личности.

На наш взгляд, прогнозирование развития личностных ка-

честв на основе биографических данных с помощью составления

таблиц распределения является весьма эффективным. Оно выгодно

отличается от прогнозирования развития личности с помощью тра-

диционных тестов (хотя и содержит в себе их элементы).

Во-первых, сбор биографических данных не является задани-

ем на трудность, как это характерно для тестов. И в этом

смысле биографический метод может диагностировать нечто боль-

шее, чем интеллект, способности, знания: с его помощью можно

исследовать и прогнозировать, по-видимому, все качества лич-

ности, развитие которых детерминировано особенностями жизнен-

ного пути и которые поддаются квантификации.

Во-вторых, конструирование тестов для психологической ди-

агностики тех или иных личностных качеств не является уни-

версальным: тот или иной параметр личности исследуется строго

определенной тестовой методикой с определенным набором воп-

росов. В то же время разнообразные качества личности можно ди-

агностировать вопросами, имеющими общую основу, во многом сов-

падающими.

В-третьих, биографические методики такого вида обладают

высокой надежностью (вопросы теста можно выучить и знать как

"лучше" на них ответить, в то же время свою биографию труднее

заменить чужой). Многие биографические данные хорошо проверяе-

мы документально.

В-четвертых, подобные методики легко и естественно могут

входить в экспертные системы, автоматизированные системы изу-

чения личности. Они обладают для этого всеми необходимыми

признаками: легко расчленяемы на составляющие компоненты, хо-

рошо и естественно соотносятся с личностными методиками, их ин-

терпретация имеет более алгоритмизированный вид, чем обычных

тестов и т.д.

Таким образом, методика исследования личности на основе

составления таблиц распределения позволяет легко и естественно

"сжать" информацию о человеке до точки на шкале "годен - не

годен" или другой дихотомической структуры ("дисциплинирован -

недисциплинирован", "трудолюбив - нетрудолюбив" и т.д.).

Естественно такой подход можно и нужно применить при прогнози-

ровании профессиональной предрасположенности личности. Этот

прогноз будет построен в соответствии с эффектом куммулятивных

причин. Однако данный методический подход наряду с бесспорными

преимуществами имеет и недостатки. Одним из них является не-

достаточный учет индивидуально-неповторимого влияния на лич-

ность какого-то биографического события, сравнимого или даже

конкурирующего, перекрывающего эффект куммулятивных причин,

это так называемая факторная причина. И истина кроется в соот-

несении, сочетании куммулятивных и факторных причин.


Нами рассмотрен один из статистических вариантов биографи-

ческого метода, с помощью которого можно сжать информацию о

личности до точки на шкале "годен - не годен", "высокий уро-

вень - низкий уровень развития определенного качества лич-

ности". Однако это далеко не единственный статистический

вариант биографического метода. Можно выделить и другие. Не

будем их подробно описывать, так как они уступают по точности,

возможностям адаптации к различным выборкам обследуемым, а

лишь кратно опишем их возможности.

* Оценка биографических данных на основе применения таблиц

распределения обладает наибольшей прогностической точностью

/валидность может достигать О,6-О,7/ и наибольшими адаптивными

способностями. Однако она имеет и свои недостатки: применение

возможно только с помощью эвм; для адаптации к конкретному

контингенту обследуемых необходимы высококвалифицированные

расчеты; для получения статистически надежных таблиц распреде-

ления надо обследовать большое количество лиц по аналогии

с развитием которых формируется прогноз.

* Оценка биографических данных на основе применения таблиц

центрированных случайных величин отличается достаточной точ-

ностью /валидность может достигать О,5-О,7/. Некоторое падение

валидности по отношению к применению таблиц распределения ком-

пенсируется уменьшением вводимой в эвм информации, упрощением

расчетов по определению коэффициентов значимости, уменьшением

выборки для поиска статистически надежных таблиц центрирован-

ных случайных величин и другими преимуществами, то есть неко-

торые недостатки данной разновидности статистического варианта

биографического метода связаны и с некоторыми ее достоинства-

ми.

* Оценка биографических данных на основе использования

фиксированных балловых систем с коррекцией величины баллов в

зависимости от прогностичности каждого параметра жизненного

пути отличается и относительно высокой валидностью /она может

достигать О,5/ и относительной простотой /отдельными шкалами

можно пользоваться без ЭВМ/. Ее преимущества: практическое

использование возможно без эвм, есть некоторые возможности

адаптации к конкретному контингенту обследуемых. Но одновре-

менно методика не лишена и некоторых недостатков. И главный из

них - падение валидности: полным вариантом биографической ан-

кеты она в лучшем случае достигает О,5.

* Оценка биографических данных на основе использования бал-

ловых систем с коррекцией величины баллов в зависимости от ве-

роятности проявления каждого факта жизненного пути. Методика

обеспечивает валидность до О,6-О,7. По своей математической

сути она близка к идее дискрименантного анализа. Полученные

баллы названы фиксированными балловыми системами. Недостаток

данной разновидности статистического варианта биографического

метода заключается в его недостаточной адаптивности к различ-

ным контингентам обследуемых.

* Оценка биографических данных, связанная с использованием

эмпирических, определенных с помощью экспертов, баллов облада-

ет рядом бесспорных преимуществ: она может быть создана весьма

быстро для различных целей, различных социокультурных сред, а

ее использование является относительно простым. И даже падение

валидности при этом до О,2-О,3 не является противопоказанием

для ее применения, так как преимущества очевидны. При

отсутствии достаточных экспериментальных данных эта методика

может стать единственно возможной, особенно на начальных эта-

пах обследования.

Кроме уже описанных методик в процессе обследования созда-


вались и другие разновидности статистического варианта биогра-

фического метода, оказавшиеся менее практичными и менее эффек-

тивными. При этом использовались выводы из исследований, про-

веденных за рубежом. Осмысление этих разновидностей статисти-


ческого варианта биографического метода также поучительно.

* Оценка биографических данных с использованием результатов

корреляционного анализа является на наш взгляд малоэффектив-

ной. Это связано, с одной стороны, с трудностью и порой невоз-

можностью шкалирования всех наиболее важных биографических

данных в шкале интервалов, отношений. С другой стороны, это

связано с невысокой достигнутой психопрогностической валид-

ностью, низкими значениями коэффициентов корреляции между

квантифицированными биографическими данными и внешним критери-

ем. Эта проблема уже подробно рассмотрена.

* Оценка биографических данных на основе результатов рег-

рессионного анализа отличается теми же недостатками, как и

оценка биографических данных с помощью корреляционного анали-

за, хотя несколько точнее последней при использовании шкалы

интервалов и отношений. Результаты исследований западногер-

манских психологов в этом направлении (Strasser W., 1975) го-

ворят о возможности практического применения данной разновид-

ности статистического варианта биографического метода и о его

недостатках по отношению к обоснованным в диссертации разно-

видностям статистико-биографической методики изучения лич-

ности.

* Оценка биографических данных с помощью применения коэф-

фициентов сопряженности по уже проанализированным причинам не

отражает в полной мере качественные психологические явления,

обладает рядом недостатков даже по отношению к корреляционному

и регрессионному анализам.

* Оценка биографических данных с использованием стандартных

статистических зависимостей, как показали исследования за ру-

бежом и некоторые наши усилия, не обладает достаточной точ-

ностью, так как статистическая связь: "факт биографии - внеш-

ний критерий" в каждом конкретном случае конкретна и уникаль-

на.

* Оценка биографических данных с использованием балловых

систем путем их подбора с помощью ЭВМ основывается на поиске

наиболее значимых корреляций. Этому направлению исследований

было отдано немало сил, но оно оказалось малоэффективным, хотя

сам подход и полученные результаты оказались не бесполезными.

Суть этой методики заключается в том, что ЭВМ как бы автомати-

чески подбирает баллы по каждому биографическому параметру.

Критерием для отбора служит достижение коэффициента корреляции

при переборе возможных значений баллов максимума. Коэффициент

корреляции при этом ищется между внешним критерием и тем или

иным значением биографического параметра. Отправной точкой для

расчетов выступает система эмпирически, определенных с помощью

экспертов баллов. Несмотря на рост коэффициента корреляции на

базовой выборке до о,8-о,9, несмотря на то, что расчет валид-

ности методики для различных групп обследуемых из этой же вы-

борки был обнадеживающим /о,7-о,9/, перенос этой системы бал-

лов на другую выборку снижает валидность до нуля. Таким обра-

зом, в результате проведенных расчетов, непростых с методи-

ческой и технической точек зрения, присвоение балла каждому

биографическому событию отражало случайные зависимости, не бы-

ло универсальным. Это лишний раз подтверждает, что даже самые

утонченные математические ухищрения в психологии могут быть

безрезультативными без их качественного осмысления. Это лишний

раз подтверждает наличие эффекта куммулятивных причин в

рассматриваемой сфере: случайные отклонения по каждому биогра-

фическому параметру больше, чем отклонения отражающие влияние

тех или иных биографических фактов, параметров на развитие

личности. Путем автоматизированного подбора баллов ЭВМ фикси-

рует эти случайные отклонения. Так что в итоге получается

система случайных отклонений, которая подходит, "подгоняется"

под биографии и соответствующий уровень развития личностей ба-

зовой выборки, но оказывается случайной для любой другой. Од-

нако была бы неверной и однозначно негативная оценка применен-

ного методического подхода. При его дальнейшей разработке он

может быть более успешным, особенно при его совмещении с уже

рассмотренными разновидностями статистического варианта биог-

рафического метода.

* Оценка биографических данных с помощью дискрименантного

анализа эффективна, но в меньшей степени, чем с помощью таблиц

распределения и таблиц центрированных случайных величин, хотя

и не противостоит им. Идея дискрименантного анализа связана с

выделением контрастных групп обследуемых /это представлено и в

таблицах распределения - х1, х5, и в таблицах центрированных

случайных величин - х1, х3/ и использованием в дальнейшем того

факта, что вероятность попадания каждой личности в эти конт-

растные группы различна в зависимости от ее тех или иных пара-

метров жизненного пути или их определенного набора. Идея

заслуживающая внимания и оказавшаяся весьма плодотворной. Од-

нако как показали расчеты, проведенное экспериментальное

исследование важно выделять не две контрастные группы, а

несколько. При использовании центрированных случайных величин

их две /х1 и х3/, при использовании таблиц распределения их

больше : х1 контрастно к х5, х2 - к х4, а х3 как бы разбива-

ется на две подгруппы, так как значение баллов рассчитывается

исходя из среднего арифметического для каждой группы обследуе-

мых с общими теми или иными биографическими параметрами.

Идея дискрименантного анализа в какой-то мере сохраняется и

при получении фиксированных балловых систем с коррекцией вели-

чины баллов в зависимости от вероятности проявления каждого

факта жизненного пути в сделанной выборке обследуемых. При

этом все обследуемые в базовой выборке разбиваются как бы на

две группы: "лучшие", шкала рейтинг для них выше среднего

арифметического, и "худшие" - шкала рейтинг ниже среднего

арифметического. Полученные балловые системы корректируются в

зависимости от вероятности /процента/ обследуемых по данному

параметру жизненного пути, тем самым уменьшается величина слу-

чайного отклонения.

Таким образом, идея дискрименантного анализа не противоречит

результатам исследования, хотя при дальнейших изысканиях есть

резервы для более полного учета его возможностей.

Сделаем вывод. Из всех экспериментально проверенных подхо-

дов к поиску наиболее эффективных разновидностей статисти-

ческого варианта биографического метода более перспективными и

практичными оказались: оценка биографических данных на базе

использования таблиц распределения, таблиц центрированных слу-

чайных величин и оценка биографических данных с использованием

фиксированных балловых систем с ограничением величины баллов в

зависимости от вероятности проявления каждого факта жизненного

пути /по своей идеи она близка к дискрименантному анализу/.

При дальнейшем развитии математического аппарата, применяемого

в психологии, возможны и необходимы поиски иных, более эффек-

тивных статистических вариантов биографического метода. Прак-

тически все разделы теории вероятностей могут быть применены

при этом поиске.

Сказанное позволяет выделить структурные, содержательные

компоненты статистического варианта биографического метода.

основными п о д х о д а м и его реализации при изучении лич-

ности являются:

- суммирование влияния отдельных биографических событий,

данных на развитие личности;

- учет влияния различных сочетаний биографических событий на

развитие тех или иных личностных качеств.

Наиболее доступным на сегодняшнем уровне развития науки

является первый подход.

В рамках этого подхода применимы следующие с п о с о б ы

статистико-биографического анализа:

- на основе составления таблиц распределения;

- на основе применения таблиц центрированных случайных вели-

чин;

- на основе использования фиксированных балловых систем с

коррекцией величины баллов в зависимости от вероятной прог-

ностичности каждого параметра жизненного пути;

- на основе фиксированных балловых систем с коррекцией ве-

личины баллов в зависимости от вероятности проявления биогра-

фических событий в данной выборке обследуемых;

- на основе использования фиксированных баллов определенных

экспертами;

- на основе использования фиксированных баллов, полученных

с помощью корреляционного анализа, регрессионного анализа, ко-

эффициентов сопряженности;

- на основе балловых систем, подбираемых с помощью эвм;

- на основе дискрименантного анализа и др. Наиболее оптималь-

ными п р и е м а м и оптимизации статистико-биографических

обследований являются:

- использование трехчастотных случайных величин;

- сложение недостаточно статистически значимых таблиц расп-

ределения с таблицами распределения по ближайшим значениям

шкалы порядка, интервалов, отношений;

- сложение недостаточно статистически значимых таблиц расп-

ределения с базовой таблицей распределения этого же качества в

целом по выборке;

- использование коэффициентов переноса при совмещении ре-

зультатов статистико-биографических исследований различных вы-

борок обследуемых;

- сложение таблиц распределения по обследуемым качествам

личности, получение суммарной таблицы распределения, центриро-

ванных случайных величин по выделенным биографическим данным.

Наиболее перспективно использовать биографическую психоп-

рогностику на основе таблиц распределения, построенной по эф-

фекту куммулятивных причин в психологии.


3.3 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕНДЕНЦИЙ

РАЗВИТИЯ ЛИЧНОСТНЫХ КАЧЕСТВ С ПОМОЩЬЮ СОСТАВЛЕНИЯ

ТАБЛИЦ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ (анализ тенденций развития

личности на основе концепции куммулятивных причин)


Прогнозирование развития личности носит вероятностный характер.

при этом может быть широко применена теория вероятностей, ма-

тематическая статистика. Проанализируем с этой точки зрения полу-

ченные таблицы распределения & /исполнительность, трудолюбие

работников/.

Это таблицы распределения, которые содержат значения случайных

величин Х1, Х2, Х3, Х4, Х5. Каждая из величин Xi принимает то

или иное значение в зависимости от того, по какому параметру

идет обследование. В любом случае обследуемые по параметру Ак,

распределены на групп Li.


n

-

> Li = DK,

-

i=1


где DK - число обследуемых по параметру Ак.

Тогда вероятность каждой случайной величины Хi определяется как


Li

___ = Pi

DK


N

поэтому Pi = 1.

i=1


Для наглядности представим в кругах Эйлера отображение

пространства & /рис 1/, состоящие из кругов X1, X2, X3, X4, X5.


рис.1


N

Tак как < Xi вбирает в себя все множество

I=1

событий, & - есть достоверное событие. Аналогично: множество

&1 состоит из тех же случайных величин, представленных другими

кругами Эйлера, каждый из которых обозначен Zi

N

Следовательно, < Z1 также вбирает все

i=1

множество событий Xi, и потому &1 - достоверное событие.


Следовательно, выполняются условия:


Р/&/ = 1

Р/&1/ = 1


Как & является пространством для Z1, так и Zi является

пространством для Xi. Поэтому для любого пространства Zi спра-

ведливо

N

Pi = 1

i=1

Таким образом, & - борелевское поле. В теории вероятностей

борелевское поле обозначается <&1,Z>.

Подобным образом можно рассмотреть &2, &3, &4, ... &N.

Следовательно, перед нами система /N/ борелевских полей од-

ного и того же множества событий &. Эти поля будут обозна-

чаться <&1, Z>, <&2, Z>, <&3, Z>,... <&N, Z>. Распределение в

них Хi строго индивидуально.

Квантифицированный жизненный путь личности обследуемого пе-

ресекает каждое из полученных борелевских полей, значения <&1,

Z.>, <&2, Z.>, ... <&N, Z.>. Этим значениям соответствует оп-

ределенное распределение Хi. Пересечение жизненного пути лич-

ности с борелевским полем будет являться событие А. <&1, Z1>

соответствует A1, <&2, Z.> - A2, <&3, Z.> - A3, ...<&N, Z.> -

AN. Жизненный путь личности индивидуален, ему соответствует

строго определенная цепь событий - А1, А2, А3, А4, ... Аn с

соответствующим распределением Xi.

При этом применение теории вероятностей как бы меняет свой

аспект: от анализа большого количества личностей осуществля-

ется переход к анализу большого количества событий жизненного

пути одной личности. В силу этого Р/Хn/ каждого борелевского

поля будет являться по отношению к личности случайной величи-

ной. Найдем математическое ожидание Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 каждой

личности.

Математическое ожидание дискретной случайной величины Х

называется ее среднее значение. Оно вычисляется по формуле:


- N

М/Х/= Хi Pi

I=1


Допустим, жизненный путь какого-то военнослужащего характе-

ризуется следующими событиями: А1=Z3, A2=Z1, A3=Z4, A4=Z3, и

т.д. /см.: рис 2/. Тогда:


- х1<&1,Z3>+X1<&2,Z1>+X1<&3,Z4>+X1<&4,Z3>

М/Х/ = ------------------------------------------ ;

N


так как Р/х1/ + Р/х2/ + Р/х3/ + Р/х4/ + Р/х5/ = 1


во всех борелевских полях,


М/Х1/ + М/Х2/ + М/Х3/ + М/Х4/ + М/Х5/ = 1


Исходя из полученных данных можно построить гистограмму ма-

тематического ожидания развития того или иного качества лич-

ности. полученную гистограмму сравним с гистограммой рабо-

тоспособности всех обследованных. на основе этого можно сде-

лать вывод о данном обследуемом по прогнозируемому качеству

личности. Для 1ООО обследуемых физически невозможно построить

гистограммы по всем прогнозируемым параметрам личности и их ка-

чественно интерпретировать.

Для получения прогноза по каждому обследуемому следует най-

ти центрированную случайную величину М/Х1/,М/Х2/, М/Х3/,

М/Х4/, М/Х5/. В общем виде центрированной случайной величиной

называется разность между случайной величиной Х. и ее матема-

тическим ожиданием:

о -

Х = Х - М/Х/


В данном случае применение теории вероятностей вновь меняет

свой аспект: анализу подвергается не множество событий конк-

ретной личности, а множество математических ожиданий. Если ма-

тематическое ожидание по данному параметру Х. данной личности

- М/Х1/, М/Х2/, М/Х3/, М/Х4/, М/Х5/, то одновременно М/Х1/,

М/Х2/, М/Х3/, М/Х4/, М/Х5/ есть случайные величины по отношению

ко всей выборке, то есть их математическим ожиданием будет

соответственно Х1/&/, Х2/&/, Х3/&/, Х4/&/, Х5/&/. Отсюда фор-

мула центрированной случайной величины М/Х/ примет следующий

вид:


о -

Х1 = М/Х1/ - Х1/&/

о -

Х2 = Х/Х2/ - Х2/&/

о -

Х3 = М/Х3/ - Х3/&/

о -

Х4 = М/Х4/ - Х4/&/

о -

Х5 = М/Х5/ - Х5/&/


о о о о

Если Х1, Х2 - положительные величины, а Х4, Х5 - отрица-

тельные, то психологическая диагностика данного качества, па-

раметра личности неблагоприятна. Но и такие результаты психо-

диагностики нуждаются в упрощении. Для этого предлагаем следу-

ющий метод.

Присвоим Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 по выборке & и в каждом боре-

левском поле &1, &2, &3, &4, ... &N, а также М/Х1/, М/Х2/,

М/Х3/, М/Х4/, М/Х5/ исследуемой личности коэффициенты предпоч-

тительности: К/Х1/ = А1; К/Х2/ = А2; К/Х3/ = А3; К/Х4/ = А4;

К/Х5/ = А5. Причем, А1, А2 < О; А4, А5 > О. Эти коэффициенты

условны.Их диагностический смысл следующий: К/Х./ указывает,

какая вероятность Х. и в какой степени благоприятна для психо-

логического отбора.

Теперь можно найти индекс предпочтительности /I<&>/ лич-

ности по прогнозируемому параметру. Если у обследуемого этот

индекс больше среднего значения индексов всех обследуемых в

выборке, то можно утверждать об относительной благоприятности

прогноза, меньше - относительной неблагоприятности. При этом

степень благоприятности и неблагоприятности находится относи-

тельно качества обследуемого контингента.

Подобным образом находятся индексы предпочтительности по

всем прогнозируемым качествам личности, а затем и общий индекс

предпочтительности