Описание экспериментальной методики

Величина и распределение акцентуаций в популяции. Исследование границ между психотипами, популяционное распределение значений соционических функций и признаков

В.Л.Таланов

С-Петербург, 20 апреля 2012 г.

Статья носит чисто научный характер и предназначена специалистам - психологам и соционикам.

157 диаграмм; 9 таблиц.

Последним любознательным грамотным людям современной России

Описание экспериментальной методики

Исследование проводилось на массиве 5441 испытуемых, заполнивших психодиагностические анкеты-опросники, на основе которых далее был определен их соционический тип. Для целей настоящей работы были использованы результаты всех испытуемых экспериментальной выборки, ответивших на отобранные нами для целей эксперимента опросники (достаточно надежные с точки зрения соционической диагностики), без какого-либо отбора по испытуемым. Всего, таким образом, границы между психотипами изучались на массиве 1364 мужчин и 4077 женщин (как отдельно по выборкам каждого пола, так и в объединенной выборке мужчин и женщин). Подробно методика типодиагностики и обоснование ее валидности описаны в работах [1-16]. Вкратце напомним, что для всех вопросов диагностической анкеты предварительно известны (вычислены ранее) так называемые диагностические коэффициенты (для каждого из 16 социотипов – свой набор коэффициентов, по числу вопросов анкеты). Заполняя анкету, испытуемый количественно оценивает степень своего согласия с каждым утверждением анкеты. «Сырые» оценки согласия испытуемого с каждым отдельным вопросом анкеты переводятся в нормированные оценки со среднепопуляционным значением, равным нулю, и полушириной распределения оценок для данного конкретного анкетного вопроса (т.е. стандартным отклонением), равным единице. Таким образом, каждый испытуемый характеризуется вектором N индивидуальных чисел (и нормированных для выборки в целом), где N – число вопросов в анкете. Для каждого стандартного социотипа, как было сказано, имеется вектор N диагностических коэффициентов (вектор эталонных ответов) для тех же самых вопросов анкеты. Далее между рядом N прошедших нормировку ответов испытуемого и 16-ю рядами диагностических коэффициентов (по одному ряду диагностических коэффициентов для каждого стандартного социотипа) вычисляются коэффициенты линейной корреляции - соответствующие формулы расчета корреляции вы найдете, например, в программе Microsoft Office EXCEL. Коэффициент линейной корреляции может меняться, в принципе, от -1 до +1. Корреляция, равная (-1), соответствовала бы стопроцентно негативной зависимости между диагностическими коэффициентами социотипа и ответами испытуемого (при этом высоким диагностическим коэффициентам соответствовали бы в этом случае низкие оценки испытуемого по данному вопросу, и наоборот, низким диагностическим коэффициентам – высокие оценки испытуемого степени своего согласия с вопросом анкеты). Корреляция, равная (+1), соответствовала бы, напротив, стопроцентно прямой пропорциональной зависимости между диагностическими коэффициентами социотипа и ответами испытуемого. Это случай, когда испытуемый идеально точно подходит к соответствующему типу, попадая точно в его «середину». Корреляция, равная нулю, является промежуточным случаем и соответствует отсутствию статистической связи между характеризующими психотип эталонными ответами (диагностическими коэффициентами) и ответами испытуемого (это средний случай между идеальным соответствием психотипу и полным негативным отрицанием свойств этого типа).

Понятно, что экстремальных коэффициентов корреляции, равных плюс-минус единице, в реальном эксперименте никогда не получается. Но у тех испытуемых, которые хорошо «попадают в тип», и при том хорошо себя знают и дают ответы на вопросы вдумчиво и тщательно, коэффициент корреляции между рядом их ответов и рядом диагностических коэффициентов для «их родного» психотипа может достигать величины примерно до +0,8. С рядами же диагностических коэффициентов «не своих» социотипов получаются коэффициенты корреляции заметно меньшей величины, причем с близкородственными типами – положительные, но меньшие по модулю, а с психотипами, не совпадающими с «родным» типом по большинству соционических дихотомий – вообще отрицательные. Самый большой коэффициент корреляции получается с «родным» типом испытуемого, на этом и основана методика первичной диагностики типа. Все первичные корреляции ответов испытуемого с эталонными ответами 16-ти психотипов, на основе которых производится типодиагностика, будем впредь именовать диагностическими корреляциями. Вторичная, уточненная диагностика может производиться по получившемуся целостному профилю 16 диагностических корреляций. Опять же, для каждого «стандартного» психотипа этот профиль из 16-ти чисел свой собственный, и рассмотрев теперь уже вторичную корреляцию между полным профилем 16-ти первичных корреляций, характеризующих испытуемого, с образцовыми профилями аналогичных корреляций, известными для всех 16 психотипов, мы по наибольшей вторичной корреляции опять же выходим на психотип, наиболее близкий испытуемому.

Таким образом, в эксперименте близость испытуемого к какому-либо стандартному психотипу первично характеризуется диагностической корреляцией, то есть коэффициентом линейной корреляции между ответами испытуемого и теми «эталонными ответами» (диагностическими коэффициентами), которые заранее известны для данного стандартного психотипа. Чем выше эта корреляция, тем ближе испытуемый находится к соответствующему психотипу. Если нас интересует, допустим, распределение людей между психотипами ЛСИ и ЛИИ (а именно, насколько плавен и непрерывен этот переход, и имеются ли люди, «строго промежуточные» между этим типами), то для решения этой задачи мы должны сравнить между собою диагностические корреляции всех испытуемых с диагностированными типами ЛСИ и ЛИИ. Если у немалого числа испытуемых диагностические корреляции с типами ЛСИ и ЛИИ окажутся практически равными друг другу, значит, граница между типами не пуста и заполнена людьми, и переход между типами является в популяции плавным. Рассматривая разность корреляций испытуемых с двумя интересующими нас типами, можно построить диаграмму, наглядно изображающую переход между типами, а именно, как меняется плотность людей, имеющих соответствующую акцентуацию баланса представленности в них двух типов, при продвижении от типа ЛСИ к типу ЛИИ, и т.п..

Вообще говоря, получающийся типный профиль испытуемого можно представлять не только диагностическими корреляциями (то есть, напомним, корреляциями с 16-ю наборами «эталонных», усредненных для каждого типа ответов на соответствующие анкетные вопросы), но и квадратами этих корреляций, взятых со знаком самой корреляции. Дело в том, что, согласно законам матстатистики, информационная общность некоего объекта с любым эталоном выражается не корреляцией, а ее квадратом, поскольку информационная общность выражается долей общей дисперсии двух объектов, а эта доля и равна квадрату корреляции между ними. Учитывать возможность такого альтернативного подхода в представлении индивидуальных типных профилей (с использованием не диагностических корреляций, а их квадратов с учетом знаков) особенно важно при переходе от индивидуального типного профиля испытуемого к индивидуальному функциональному профилю. Чтобы рассчитывать значение каждой соционической функции у испытуемого, суммируя для этого с определенными весовыми коэффициентами нагрузки его типного профиля (методику расчета см. в работе [17]), в известном смысле правильнее исходить из типного профиля, отражающего информационную долевую общность испытуемого с каждым из 16-ти стандартных психотипов, а для этого типный профиль должен состоять не из корреляций с психотипами, а из их квадратов.

Кроме того, возможны и два альтернативных подхода в нормировке индивидуального типного профиля – эта нормировка необходима, чтобы мы смогли сравнивать результаты испытуемого (в виде его индивидуальных диагностических корреляций либо их квадратов со знаками) с другими испытуемыми. Сама необходимость этой постэкспериментальной нормировки индивидуальных профилей вызвана тем, что люди различаются не только своим положением в психологическом пространстве относительно 16 психотипов, но они различаются и своей способностью давать надежные ответы на вопросы психологических анкет. Одни люди умны, другие глупее; одни старательны в ответах, другие небрежны; одни хорошо себя знают и могут себя сравнивать с другим людьми, а другим недостает для этого жизненного опыта. Поэтому получающиеся по итогам эксперимента диагностические корреляции зависят по своей величине не только от расположения человека относительно психотипов, но и от величины доли объективной психологической информации, которая отражается в ответах человека на психологическую анкету (остающаяся же доля представляет из себя просто случайный шум). Чем больше шума в ответах человека на анкету, тем ниже будут получающиеся диагностические корреляции. К счастью, они при этом уменьшаются по величине не избирательно, а все сразу пропорционально, то есть их величина уменьшается дружно в какое-то количество раз, одинаковое для всех 16-ти диагностических корреляций. В матстатистике показывается, что из-за зашумления случайными и ситуативными факторами наблюдаемая диагностическая корреляция уменьшается, по сравнению с истинной, в k раз, где k равно квадратному корню из доли, которую объективно отражаемые в ответах стабильные личностные факторы составляют в сумме всех влияющих на ответы факторов – как личностных, так и ситуативных, и просто случайных, шумовых (происходящих от небрежности ответов). Если бы эта доля равнялась единице (в принципе невозможный случай), то у такого «идеального» испытуемого диагностическая корреляция его ответов с эталонными ответами его «родного» психотипа могла бы вплотную приблизиться к +1. Чего никогда не бывает, так как среди всех факторов, влияющих на ответы испытуемых, их связанные с соционическими признаками и функциями устойчивые личностные характеристики редко составляют долю свыше 50% (обычно даже меньше). У разных людей эта доля существенно разная (в силу разного уровня их интеллекта и способности к саморефлексии), поэтому и «масштаб» получающихся в эксперименте 16-ти диагностических корреляций у них также получается разным. Чтобы эти корреляции соспоставлять друг с другом у разных людей, надо вначале привести их к одинаковому масштабу.

Поэтому, прежде чем вычислять разности между корреляциями и строить диаграммы, следует привести все корреляции, по возможности, к их истинному либо хотя бы сравнимому виду (то есть нивелировать разный у разных людей коэффициент ослабления диагностических корреляций, происходящий от разного уровня людской небрежности в ответах). Собственно, задача состоит даже не в вычислении истинных значений диагностических корреляций, а в том, чтобы привести диагностические корреляции разных испытуемых всего лишь к одинаковому масштабу, позволяющему сравнивать их между собою без помех со стороны различающегося уровня небрежности в ответах, присущего разным людям. Соответствующая операция приведения диагностических корреляций, измеренных у разных людей, к одинаковому масштабу, называется операцией их нормирования. Операция нормирования может осуществляться для рассматриваемой задачи двумя основными способами: