Например, начиная с <лестницы> (с конструкта,
который кажется исследователю важным и значимым), переходить на
<построение пирамиды> и наоборот.
Как видим из приведенного выше описания, многие процедуры по-
хожи на структурированное интервью, помогают организовать беседу,
поддержать контакт с испытуемым. При наличии определенного опыта
исследователь может использовать для вызывания конструктов обыч-
ную беседу, уточняя выбранные конструкты вместе с испытуемым в
заключительной части встречи.
Репертуарные матрицы.
Прежде чем перейти к описанию способов заполнения решеток и
анализа данных, мы считаем необходимым подчеркнуть, что ТРР ори-
ентирована на работу с компьютером. Существуют ручные методы
(Bannister D., Fransella F" 1977; Shaw М" 1980), но они даже в
простых случаях достаточно трудоемки. Исследователь, предполагаю-
щий работать с решетками без компьютера, будет разочарован: боль-
шие временные затраты на вычисления не оставят времени на обду-
мывание и обсуждение. Репертуарные решетки хороши тогда, когда
есть возможность быстро проводить анализ, выдвигать гипотезы и про-
верять их в следующих встречах, обсуждая с испытуемым результаты
предыдущей работы. Сейчас, когда лаборатории повсеместно оснаща-
ются персональными компьютерами, возможность оперативного ана-
лиза репертуарных решеток получает все большее число исследова-
телей. Поэтому и мы не будем тратить много времени и места на
описание ручных методов, а будем ориентироваться на возможность
компьютерного анализа репертуарных матриц.
. Ранговая решетка. Самая популярная и самая простая по процеду-
ре проведения. Выбранные элементы выписываются на карточки, после
чего испытуемого просят проранжировать элементы по каждому кон-
структу от одного полюса до другого. В матрице на пересечении строк
(конструктов) и столбцов (элементов) стоят ранги каждого элемента
по каждому конструкту. Ранговая процедура может быть усовершен-
ствована. П. Боксер (Boxer P., 1980) предложил соединить ранжиро-
вание с графической шкалой. Эта процедура удобна, когда выполня-
ется непосредственно за экраном дисплея (с помощью диалоговой
программы), но может быть проведена и с помощью обычного каран-
даша и бумаги. Испытуемому предлагают градуированную графиче-
скую шкалу (градаций на много больше, чем элементов) и просят на
ней проранжировать (проставить карандашом номера) элементы. Эта
процедура, по нашему опыту) является наиболее удобной для репер-
туарных решеток, совмещая преимущества ранговых, процедур (про-
стота и понятность процедуры для испытуемого) и оценочных (возмож-
ность получать шкалы более высоких уровней).
Оценочная решетка. В этой процедуре испытуемый должен оценить
отдельно каждый элемент по каждому конструкту. Дробность оценоч-
ной шкалы может быть разная, однако более семи градаций шкал
применять не рекомендуется, так как у испытуемого происходит укруп-
нение единиц и качество оценки снижается.
Интересный вариант оценочной решетки - решетка типа <галочек
и пробелов>. Испытуемого просят в матрице поставить <галочку>, если
элемент принадлежит к левому полюсу конструкта, и оставить пробел,
если к правому. Мерой связи между конструктами для такой решетки
STR.234
может служить простой четырехклеточный (р-коэффициент, значимость
которого можно оценивать с помощью стандартных таблиц критерия
(Практикум по психодиагностике.., 1984).
Для анализа ранговых и оценочных решеток можно применять раз-
личные виды многомерного анализа данных. Наиболее распространен-
ными являются различные варианты кластер-анализа (иерархические
и неиерархические) и факторного анализа (параметрический и непа-
раметрический анализы). Программы такого типа есть практически в
каждом современном стандартном пакете прикладных статистических
программ. Мы не будем останавливаться на описании алгоритмов, а
рассмотрим конкретный пример.
На рис. 35 приведены результаты иерархического кластерного ана-
лиза конструктов и элементов оценочной решетки испытуемого Т. Ана-
лиз такого типа осуществляется следующим способом. Проводится
кластер-анализ (по абсолютным значениям коэффициентов корреля-
ций) отдельно для строк и столбцов матрицы данных. После этого
строки и столбцы матрицы с помощью перестановки приводятся к про-
стому виду (т. е. ветви дендрограммы не должны быть перепутаны,
в матрице должна быть максимально возможная группировка сходных
элементов). При необходимости полюсы конструкта могут меняться
местами (эта процедура осуществляется умножением коэффициентов
данного конструкта на -1, что приводит только к смене знака, а аб-
солютное значение коэффициента остается неизменным). Иногда про-
исходит и обращение элемента (так, например, элемент <сестра> с
отрицательным знаком читается как <человек, противоположный по
всем конструктам сестре>).
Как видим, такой анализ позволяет наглядно представить структу-
ру связей между элементами и между конструктами, выявить глубин-
<ые конструкты (те, которые стоят <за каждым кластером>), опреде-
лить то, как каждая группа сходных элементов оценивается с позиций
<аждого <глубинного> конструкта.
В данном случае анализ кластер-грамм испытуемого Т. (проходил
лечение в стационаре по поводу неврастении с -депрессивными тенден-
циями) показывает, что у него есть серьезные проблемы с идентифика-
цией и самооценкой. В процессе совместного обсуждения результатов
испытуемый, по его словам, <несколько раз переживал сильное удив-
ление, которое сменялось узнаванием и пониманием>. Так, он был удив-
лен тем фактом, что <Идеал Я> и <женщина, оцениваемая положи-
тельно> практически совпадают по всем конструктам, за исключением
одного (<лидер - ведомый>). После повторной проверки собственных
оценок он вынужден был признать этот факт. Не менее сильное удив-
ление вызвал и тот факт, что в один кластер вместе с элементом
<Я через 10 лет> попали как <мужчина, оцениваемый положительно>,
так и <женщина, оцениваемая отрицательно>, которая отличается от
<Я-образа> в будущем только по двум конструктам: <глупая> и <тя-
нется к деньгам>. Дальнейший анализ позволил вскрыть реальные
причины серьезных переживаний испытуемого Т. по поводу себя и
своего будущего, позволил взглянуть на многое с иных точек зрения.
Ретроспективная и проспективная оценки своего развития стано-
вятся более наглядными при изучении результатов факторного анализа
этой решетки (рис. 36). Траектория, соединяющая три точки: <Я 10 лет
назад>, <Я сейчас> и <Я через 10 лет>, - позволяет сделать целый ряд
важных предположений о том, как с <точки зрения> самого испытуе-
мого в настоящий момент выглядит его жизнь.
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 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
который кажется исследователю важным и значимым), переходить на
<построение пирамиды> и наоборот.
Как видим из приведенного выше описания, многие процедуры по-
хожи на структурированное интервью, помогают организовать беседу,
поддержать контакт с испытуемым. При наличии определенного опыта
исследователь может использовать для вызывания конструктов обыч-
ную беседу, уточняя выбранные конструкты вместе с испытуемым в
заключительной части встречи.
Репертуарные матрицы.
Прежде чем перейти к описанию способов заполнения решеток и
анализа данных, мы считаем необходимым подчеркнуть, что ТРР ори-
ентирована на работу с компьютером. Существуют ручные методы
(Bannister D., Fransella F" 1977; Shaw М" 1980), но они даже в
простых случаях достаточно трудоемки. Исследователь, предполагаю-
щий работать с решетками без компьютера, будет разочарован: боль-
шие временные затраты на вычисления не оставят времени на обду-
мывание и обсуждение. Репертуарные решетки хороши тогда, когда
есть возможность быстро проводить анализ, выдвигать гипотезы и про-
верять их в следующих встречах, обсуждая с испытуемым результаты
предыдущей работы. Сейчас, когда лаборатории повсеместно оснаща-
ются персональными компьютерами, возможность оперативного ана-
лиза репертуарных решеток получает все большее число исследова-
телей. Поэтому и мы не будем тратить много времени и места на
описание ручных методов, а будем ориентироваться на возможность
компьютерного анализа репертуарных матриц.
. Ранговая решетка. Самая популярная и самая простая по процеду-
ре проведения. Выбранные элементы выписываются на карточки, после
чего испытуемого просят проранжировать элементы по каждому кон-
структу от одного полюса до другого. В матрице на пересечении строк
(конструктов) и столбцов (элементов) стоят ранги каждого элемента
по каждому конструкту. Ранговая процедура может быть усовершен-
ствована. П. Боксер (Boxer P., 1980) предложил соединить ранжиро-
вание с графической шкалой. Эта процедура удобна, когда выполня-
ется непосредственно за экраном дисплея (с помощью диалоговой
программы), но может быть проведена и с помощью обычного каран-
даша и бумаги. Испытуемому предлагают градуированную графиче-
скую шкалу (градаций на много больше, чем элементов) и просят на
ней проранжировать (проставить карандашом номера) элементы. Эта
процедура, по нашему опыту) является наиболее удобной для репер-
туарных решеток, совмещая преимущества ранговых, процедур (про-
стота и понятность процедуры для испытуемого) и оценочных (возмож-
ность получать шкалы более высоких уровней).
Оценочная решетка. В этой процедуре испытуемый должен оценить
отдельно каждый элемент по каждому конструкту. Дробность оценоч-
ной шкалы может быть разная, однако более семи градаций шкал
применять не рекомендуется, так как у испытуемого происходит укруп-
нение единиц и качество оценки снижается.
Интересный вариант оценочной решетки - решетка типа <галочек
и пробелов>. Испытуемого просят в матрице поставить <галочку>, если
элемент принадлежит к левому полюсу конструкта, и оставить пробел,
если к правому. Мерой связи между конструктами для такой решетки
STR.234
может служить простой четырехклеточный (р-коэффициент, значимость
которого можно оценивать с помощью стандартных таблиц критерия
(Практикум по психодиагностике.., 1984).
Для анализа ранговых и оценочных решеток можно применять раз-
личные виды многомерного анализа данных. Наиболее распространен-
ными являются различные варианты кластер-анализа (иерархические
и неиерархические) и факторного анализа (параметрический и непа-
раметрический анализы). Программы такого типа есть практически в
каждом современном стандартном пакете прикладных статистических
программ. Мы не будем останавливаться на описании алгоритмов, а
рассмотрим конкретный пример.
На рис. 35 приведены результаты иерархического кластерного ана-
лиза конструктов и элементов оценочной решетки испытуемого Т. Ана-
лиз такого типа осуществляется следующим способом. Проводится
кластер-анализ (по абсолютным значениям коэффициентов корреля-
ций) отдельно для строк и столбцов матрицы данных. После этого
строки и столбцы матрицы с помощью перестановки приводятся к про-
стому виду (т. е. ветви дендрограммы не должны быть перепутаны,
в матрице должна быть максимально возможная группировка сходных
элементов). При необходимости полюсы конструкта могут меняться
местами (эта процедура осуществляется умножением коэффициентов
данного конструкта на -1, что приводит только к смене знака, а аб-
солютное значение коэффициента остается неизменным). Иногда про-
исходит и обращение элемента (так, например, элемент <сестра> с
отрицательным знаком читается как <человек, противоположный по
всем конструктам сестре>).
Как видим, такой анализ позволяет наглядно представить структу-
ру связей между элементами и между конструктами, выявить глубин-
<ые конструкты (те, которые стоят <за каждым кластером>), опреде-
лить то, как каждая группа сходных элементов оценивается с позиций
<аждого <глубинного> конструкта.
В данном случае анализ кластер-грамм испытуемого Т. (проходил
лечение в стационаре по поводу неврастении с -депрессивными тенден-
циями) показывает, что у него есть серьезные проблемы с идентифика-
цией и самооценкой. В процессе совместного обсуждения результатов
испытуемый, по его словам, <несколько раз переживал сильное удив-
ление, которое сменялось узнаванием и пониманием>. Так, он был удив-
лен тем фактом, что <Идеал Я> и <женщина, оцениваемая положи-
тельно> практически совпадают по всем конструктам, за исключением
одного (<лидер - ведомый>). После повторной проверки собственных
оценок он вынужден был признать этот факт. Не менее сильное удив-
ление вызвал и тот факт, что в один кластер вместе с элементом
<Я через 10 лет> попали как <мужчина, оцениваемый положительно>,
так и <женщина, оцениваемая отрицательно>, которая отличается от
<Я-образа> в будущем только по двум конструктам: <глупая> и <тя-
нется к деньгам>. Дальнейший анализ позволил вскрыть реальные
причины серьезных переживаний испытуемого Т. по поводу себя и
своего будущего, позволил взглянуть на многое с иных точек зрения.
Ретроспективная и проспективная оценки своего развития стано-
вятся более наглядными при изучении результатов факторного анализа
этой решетки (рис. 36). Траектория, соединяющая три точки: <Я 10 лет
назад>, <Я сейчас> и <Я через 10 лет>, - позволяет сделать целый ряд
важных предположений о том, как с <точки зрения> самого испытуе-
мого в настоящий момент выглядит его жизнь.
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 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144