Бланк методики «Культурно-ценностный дифференциал» 5 страница

Соответственно оценка «силы» пункта (трудности задания) в логистической фор­ме модели

С_j характеризует вероятность правильного ответа на задание j в том случае, если испытуемый угадывал ответ, а не решал задание, т.е. при q —> 0. Для заданий с пя­тью вариантами ответов С_j становится более пологой, так как 0 < С < 1, но при всех С = 0 кривая поднимается над осью q на величину С_j. Тем самым даже самый неспо­собный испытуемый не может показать нулевой результат. Дифференцирующая сила тестового задания при введении параметра С_j снижается. Из этого следует не­тривиальный вывод: тесты с «закрытыми» заданиями (вынужденным выбором ответа) хуже дифференцируют испытуемых по уровням свойства, чем тесты с «открыты­ми» заданиями.

Модель Бирнбаума не объясняет парадоксального, но встречающегося в практи­ке тестирования феномена: испытуемый может реже выбирать правильный ответ, чем неправильный. Таким образом, частота решения некоторых заданий может не соответствовать предсказаниями модели Р_j < С_j, тогда как, согласно модели Бирн­баума, в пределе Р_j = С_j.

Рассмотрим еще одну модель, которую предложил В. С. Аванесов. Как мы уже заметили, в IRT не решается проблема валидности: успешность решения задачи за­висит в моделях IRT только от одного свойства. Иначе говоря, каждое задание теста считается априорно валидным.

Аванесов обратил внимание на это обстоятельство и ввел дополнительный, чет­вертый, параметр, который можно обозначить как внутреннюю валидность задания. Успешность решения задания определяется не только «основной» способностью (q), но и множеством условий, нерелевантных заданию, однако влияющих на деятель­ность испытуемого.

Четырехпараметрическая модель представляет, по мнению ряда исследователей, лишь теоретический интерес:

где g_j — валидность тестового задания.

Если g_j > 1, то тест не является абсолютно валидным. Следовательно, вероят­ность решения задания не только определяется теоретически выделенным свой­ством, но и зависит от других психических особенностей личности.

Бирнбаум считает, что количество информации, обеспеченное j -м заданием тес­та, при оценивании q_j является величиной, обратно пропорциональной стандартной ошибке измерения данного значения q_j j- м заданием. Более подробно вычисление информационной функции рассмотрено в работе М. Б. Челышковой [Челышкова М.Б., 1995].

Многие авторы, в частности Пол Клайн [Клайн П., 1994], отмечают, что IRT об­ладает множеством недостатков. Для того чтобы получить надежную и не зависи­мую от испытуемых шкалу свойств, требуется провести тестирование большой вы­борки (не менее 1000 испытуемых). Тестирование достижений показывает, что су­ществуют значительные расхождения между предсказаниями модели и эмпиричес­кими данными.

В 1978 г. Вуд [цит. по: Клайн П., 1994] доказал, что любые произвольные данные могут быть приведены в соответствие с моделью Раша. Кроме того, существует очень высокая корреляция шкал Раша с классическими тестовыми шкалами (около 0,90).

Шкалирование, по мнению Раша, способно привести к образованию бессмыслен­ных шкал. Например, попытка применить его модель к опроснику EPQ Айзенка по­родила смесь шкал N, Е, Р и L.

Главный же недостаток IRT — игнорирование проблемы валидности. В психоло­гической практике не наблюдается случаев, когда ответы на задания теста были бы обусловлены лишь одним фактором. Даже при тестировании общего интеллекта модели IRT неприменимы.

Клайн рекомендует использовать модели IRT для коротких тестов с валидными заданиями (факторно простые тесты).

В пособии Клайна «Справочное руководство по конструированию тестов» (Киев, 1994) приведен алгоритм конструирования тестов на основе модели Раша.

В заключение рассмотрим вероятностную модель тестов «уровня» Ф. М. Юсупо­ва [Дружинин В. Н., 1998], аспиранта лаборатории психологии способностей Ин­ститута психологии РАН. Его модель разработана для тестов с «закрытыми» задани­ями (выбором ответов из множества), различающимися по уровню трудности. В «закрытых» тестах испытуемый может применить стратегию «угадывания» отве­та. Вероятность угадывания

где т — число альтернатив.

Сложность тестового задания

где п — число испытуемых, способных решить задание, N — общее количество ис­пытуемых в выборке валидизации.

При W < Р невозможно определить, решена задача случайно или закономерно. Предполагается, что биноминальное распределение вероятности успешного выпол­нения тестового задания при больших N аппроксимируется нормальным.

Должны выполняться следующие условия:

1. Правильный ответ выбирается неслучайно, если:

— его экспериментально полученная частота больше 1 /т;

— это превышение статистически значимо;

— оценивать его можно с помощью t -критерия Стьюдента.

2. Все ложные варианты ответов должны выбираться не чаще, чем случайные:

q = n_j/N £ 1/m,

где п_j — частота выбора неверного ответа.

Тем самым тестовое задание стимулирует испытуемого к выбору правильного от­вета.

3. В тестах «уровня» диапазон изменения показателя сложности 0 £ W £ 1 должен быть уменьшен «слева» на величину W', значимо отличающуюся от W, в которой t = t _кр. (t — критерий Стьюдента). Чем больше вариантов ответов в тесте, тем меньше Wu шире область допустимых значений показателя сложности тестово­го задания. Например, для N = 100, a = 0,05 (t _кр = 1,90) и 10 > т > 3 расчет по­казывает, что уже при т > 6 скорость расширения области значений показателя сложности значимо замедляется. Поэтому рекомендуется выбирать 6–10 вари­антов ответа.

В тесте «уровня» число градаций сложности и число заданий связано. Чем точ­нее оценка свойства, тем больше число градаций. Но это влечет снижение достовер­ности измерения, так как длина теста (число заданий) ограничена. Уменьшение чис­ла градаций приведет к нивелированию различий между испытуемыми.

Предельно возможное число заданий в тесте выбирается при условии, что разли­чие в уровне их сложности гарантируется с выбранной вероятностью.

Поскольку дисперсия биноминального распределения максимальная в центре ин­тервала 0—1 и уменьшается к периферии до 0, шаг градаций сложности на разных участках этого интервала будет различным: на периферии он должен стремиться к нулю.

Удобно принять в качестве шага градации сложности 1/10 интервала. Для a = 0,05, N = 100 получается 7 значений показателя сложности, что при шаге, рав­ном 0,1, гарантирует различение между уровнями с вероятностью 0,9.

Если учесть условие минимизации случайного выбора правильного ответа, то число градаций сложности должно быть еще меньше. Например, при 6 вариантах ответа число заданий разного уровня сложности не может быть больше 6.

Эти выводы верны в том случае, если биноминальное распределение аппрокси­мируется нормальным распределением. При большом числе испытуемых такая ап­проксимация возможна.

Расчеты показывают, что минимально необходимый объем выборки для апроба­ции тестовых заданий не так уж и велик — 56 человек при достоверности 0,9.

Следовательно, исходя из вероятностной модели теста и не прибегая к допуще­ниям о моделях тестирования, можно рассчитать параметры теста как предельные характеристики, обеспечивающие достоверность измерения.

Вопросы

1. Какие основные типы шкалы используются в психологических исследованиях?

2. В чем состоят отличия классической модели теста от теории выбора ответа (IRT)?

3. Что такое «логит»?

4. Каким должно быть число уровней трудности заданий в тесте?

5. В каких случаях применяется шкалограммный анализ?

7. ИНТЕРПРЕТАЦИЯ И ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Содержание. Результаты эмпирического исследования и их представление. При­нятие решения о гипотезе (подтверждение, опровержение). Ошибки первого и второ­го рода, их причины и средства минимизации. Обобщение экспериментальных резуль­татов на другие выборки, другие условия эксперимента и на других экспериментато­ров. Представление результатов исследования: графическое, символическое и вербальное. Требования к научному тексту. Структура и содержание научной статьи. Оформление научной статьи. Стандарт «Психологического журнала» и стандарт АРА (США).

Основные понятия. Принятие решения, ошибки первого и второго рода, досто­верность, обобщение, текст, график, граф, диаграмма, полигон распределения, гисто­грамма, стандарт.

7.1. Результаты исследования, их интерпретация и обобщение

Автор сознательно не включил главу с изложением методов математико-статистической обработки данных. Во-первых, существует обширная учеб­ная литература, справочники и монографии, где эти вопросы изложены профессио­нально и подробно. Во-вторых, студенты-психологи изучают отдельный курс «Мате­матические методы в психологии», а попрактиковаться в их применении они могут, обрабатывая результаты лабораторных исследовании на практикуме по общей пси­хологии. Поэтому содержание этой главы начинается с того момента, когда данные исследования уже обработаны и представлены в той или иной форме. Кроме того, применение статистических критериев уже позволило сделать вывод о принятии или отвержении статистической гипотезы H₁ или Н₀.

Предположим, что статистическая гипотеза о различии результатов эксперимен­тальной и контрольной групп принята. Какие выводы мы можем сделать после обра­ботки экспериментальных результатов? Итог любого исследования — преобразова­ние «сырых» данных в решение об обнаружении явления (различий в поведении двух и более групп), о статистической связи или причинной зависимости. Подтвержде­ние или опровержение статистической гипотезы о значимости обнаруженных сходств — различий, связей и должно быть интерпретировано как подтверждение (неопровержение) или опровержение экспериментальной гипотезы. Как правило, исследователь пытается подтвердить гипотезы о различиях поведения контрольной и экспериментальной групп. Нуль-гипотеза — гипотеза о тождестве групп.

При статистическом выводе возможны различные варианты решений. Исследо­ватель может принять или отвергнуть статистическую нуль-гипотезу, но она может быть объективно («на самом деле») верной или ложной. Соответственно возможны четыре исхода: 1) принятие верной нуль-гипотезы; 2) отвержение ложной нуль-ги­потезы; 3) принятие ложной нуль-гипотезы; 4) отвержение верной нуль-гипотезы. Два варианта решения правильны, два — ошибочны. Ошибочные варианты называ­ются ошибками 1-го и 2-го рода.

Ошибку 1-го рода исследователь совершает, если отвергает истинную нуль-ги­потезу. Ошибка 2-го рода состоит в принятии ложной нуль-гипотезы (и отвержении верной исследовательской гипотезы о различиях) (см. табл. 7.1).

Таблица 7.1

Чем больше число испытуемых и опытов, чем выше статистическая достовер­ность вывода (принятый уровень значимости), тем меньше вероятность совершения ошибок 1-го рода. Например, если при а = 0,1 слабые различия между средними, определенные с помощью t -критерия, могут быть значимыми, то при а = 0,05 и а = 0,001 значимых различий мы можем не получить.

Ошибка 1-го рода особо значима в уточняющем (конфирматорном) эксперимен­те, а также в тех случаях, когда принятие неверной гипотезы о различиях имеет практическую значимость. Допустим, принятие ложной гипотезы об интеллектуаль­ных различиях представителей разных социальных страт или этнических групп име­ет чрезвычайно значимые социально-политические следствия.

Ошибки 2-го рода — отвержение верной исследовательской гипотезы и приня­тие нуль-гипотезы — особенно существенна при проведении пробного (эксплораторного) эксперимента. Отклонение исследовательской гипотезы на начальной стадии может надолго закрыть дорогу исследователям в данной предметной облас­ти. Поэтому уровень статистической достоверности при проведении эксплораторного эксперимента на малых выборках стремятся понизить, т.е. выбирают а = 0,1 или а = 0,05. Исследователю, разумеется, приятнее получить подтверждение своим собственным мыслям, поэтому субъективная значимость ошибок 2-го рода значи­тельно ниже, чем субъективная значимость ошибок 1-го рода.

Но для науки как сферы человеческой деятельности важнее получить максималь­но достоверное знание, а не «засорять» научные журналы невалидными и ненадеж­ными результатами. Поэтому стратегия исследований в любой области психологической науки такова: переход от эксплораторного (поискового) эксперимента к кон-фирматорному (уточняющему), от низких уровней достоверности — к высоким, от исследований на малых выборках — к исследованиям на больших.

В конкретных же исследованиях значимость ошибок 1-го и 2-го рода может силь­но зависеть от целей, которые преследуются в эксперименте, от предмета изучения и характера решаемой исследовательской задачи и т.д. В обыденной и профессио­нальной жизни мы часто сталкиваемся с такими ситуациями, когда нам надо оце­нить сравнительную значимость ошибок 1-го и 2-го рода. Например, судья или при­сяжные, определяя виновность или невиновность подсудимого, должны для себя ре­шить, что более значимо: признать невиновного виновным или виновного невинов­ным. Установка на «гуманность» диктует правило: пусть будут оправданы десять преступников, чем пострадает один невиновный. «Репрессивная» установка пред­полагает другое правило: пусть пострадают десять невиновных, лишь бы один ви­новный не ушел от наказания.

Принятие или отвержение статистической гипотезы не является единственным условием принятия или не принятия экспериментальной гипотезы. Если статисти­ческая гипотеза отвергнута, то исследователь может это реализовать по-разному. Он может завершить эксперимент и предпринять попытку выдвижения новых гипо­тез. Экспериментатор может провести новое исследование на расширенной выбор­ке с использованием модифицированного экспериментального плана и т.д. «Отри­цательный» результат, как говорят опытные экспериментаторы, тоже результат.

С позиций критического рационализма «отрицательные» выводы, отвергающие экспериментальную гипотезу, — это главный результат любого эксперимента, так как сам эксперимент есть способ выбраковки нежизнеспособных гипотез. Отклоне­ние экспериментальной гипотезы отнюдь не означает, что теорию, следствием кото­рой она являлась, следует сразу отбросить. Возможно, неверно сформулирована тео­ретическая гипотеза: в прямой вывод из теории может вкрасться ошибка. Не исклю­чено, что теоретическая гипотеза верна, но ее экспериментальная версия некоррек­тно сформулирована. При этом зачастую даже подтверждение экспериментальной гипотезы не свидетельствует о подтверждении теории. Допустим, исходя из кон­цепции фасилитации, мы предполагаем, что эмоциональная поддержка действий испытуемого будет приводить к более успешному решению задач. Но вместо пре­вентивной эмоциональной поддержки любых проявлений интеллектуальной актив­ности мы в эксперименте поощряли испытуемого за хорошую работу по окончании решения задания. Разумеется, эффект будет обнаружен, но никакого отношения к исходной теоретической гипотезе он не имеет.

Рассмотрение различных частных случаев подтверждения или неподтверждения конкретных экспериментальных гипотез — дело увлекательное и вполне доступное любому студенту, который усвоил азы психологического экспериментирования. Предположим, что экспериментальная гипотеза подтверждена или, следуя строгой логике К. Поппера, не опровергнута. Требуется решить проблему обобщения резуль­татов эксперимента: на какие группы испытуемых могут быть распространены вы­воды, в каких внешних условиях будут воспроизводиться результаты, не будет ли влиять на результаты исследования смена экспериментатора?

В отличие от классического естествознания, экспериментальный результат в психологии должен быть инвариантен (неизменен) по отношению не только ко всем объектам данного типа, к пространственно-временным (и некоторым другим) усло­виям проведения эксперимента, но и к особенностям взаимодействия эксперимен­татора и испытуемого, а также к содержанию деятельности испытуемого.

1. Обобщение по отношению к объектам. Если мы провели эксперимент на 30 испытуемых — мужчинах в возрасте от 20 до 25 лет, принадлежащих к семьям из среднего класса, обучающихся на 2-3-м курсах университета, то, очевидно, нуж­но решить следующую проблему: на какую популяцию распространить результаты? Предельным обобщением будет отнесение выводов ко всем представителям вида Homo sapiens. Обычно исследователи заканчивают первую экспериментальную часть своей работы предельно широким обобщением. Дальнейшая исследователь­ская практика сводится не только к уточнению, но и к сужению диапазона примени­мости найденных закономерностей.

Исследования Скиннера по оперантному обучению на крысах, голубях и др. дали результаты, которые автор распространил на представителей других видов, занима­ющих верхние ступени эволюционной лестницы, в том числе и на человека. Экспе­рименты И. П. Павлова по выработке классических условных рефлексов у собак по­зволили выявить закономерности высшей нервной деятельности, общие для всех высших животных. Феномены Ж. Пиаже воспроизводятся при исследовании групп детей во Франции, США, России, Израиле и т.д.

Ограничителями генерализации выступают внепсихологические характеристи­ки популяции: 1) биологические и 2) социокультурные.

К основным биологическим характеристикам относятся пол, возраст, раса, конституциональные особенности, физическое здоровье. В дифференциально-пси­хологическом исследовании выявляются изменения зависимости между двумя пе­ременными, которые относятся к дополнительным признакам объекта изучения.

Социокультурные особенности являются вторым важнейшим ограничением обобщения результатов. Решается проблема возможности распространения данных на представителей других народов и культур в кросскультурных исследованиях. Аналогичная работа проводится по уточнению влияния на результаты эксперимен­та таких дополнительных переменных, как уровень образования и уровень доходов испытуемых, классовая принадлежность и т.д.

Бывает, что результаты эксперимента можно применить лишь к той популяции, представители которой вошли в состав экспериментальных групп. Но и в этом слу­чае существует проблема: можно ли данные, полученные на экспериментальной выборке, распространить на всю популяцию? Решение этой проблемы зависит от того, насколько в ходе планирования исследования и формирования эксперимен­тальной выборки соблюдалось требование репрезентативности.

Для проверки выводов, во-первых, проводят дополнительные эксперименты на группах представителей той же популяции, не вошедших в первоначальную выбор­ку. Во-вторых, стремятся максимально увеличить в уточняющих экспериментах чис­ленность экспериментальной и контрольных групп.

2. Условия исследования. В психологическом эксперименте важны не столько пространственно-временные факторы (в отличие от физического), сколько условия деятельности испытуемого, а тем более — особенности заданий. В какой мере влия­ют на результат вариации инструкции, материала заданий, действий испытуемого, предусмотренных в ней, вид мотивации, присутствие или отсутствие «обратной свя­зи»? На все эти вопросы нельзя ответить, ограничившись проведением одного экс­перимента. Исследователь должен варьировать в последующих экспериментальных сериях дополнительные переменные, относящиеся к характеристикам эксперимен­тального задания, чтобы установить, являются ли результаты инвариантными по отношению к задаче испытуемого.

Классическим примером влияния особенностей задачи, решаемой испытуемым, на результат эксперимента стали психофизические исследования абсолютных по­рогов чувствительности.

«Слепой метод» позволяет исключить влияние на результат знания испытуемого о том, когда и какое воздействие он получает.

3. Экспериментатор. Проблеме влияния экспериментатора на результаты ис­следования было уделено достаточно внимания в этой книге. Следует лишь напом­нить, что психология, в отличие от других научных дисциплин, не может полностью исключить, «вынести за скобки» влияние личностных черт, мотивации, компетент­ности исследователя в ходе эксперимента.

«Двойной слепой опыт» позволяет контролировать влияние ожиданий экспери­ментатора на результаты исследования. Однако полный контроль воздействия ин­дивидуальных особенностей экспериментатора предполагает применение фактор­ного плана вида К х L х М, где в качестве дополнительной переменной выступают экспериментаторы, различающиеся по полу, национальной принадлежности, воз­расту, индивидуально-психологическим особенностям и т.д.

Инвариантность результатов по отношению к личности экспериментатора осо­бенно часто нарушается в социально-психологических и дифференциально-психо­логических исследованиях.

Вариация результатов исследования, определяемая влиянием экспериментато­ра, описана в большинстве практических руководств по проведению психологиче­ского эксперимента.

Подведем итог. Исследователь может совершить две ошибки относительно гипо­тезы: 1) принять неверную экспериментальную гипотезу и 2) отвергнуть верную экспериментальную гипотезу. В эксплораторном (поисковом) эксперименте опас­нее ошибка 2-го рода. В конфирматорном (уточняющем) эксперименте большее зна­чение имеет ошибка 1 -го рода. Увеличение объема выборки и статистической досто­верности вывода способствует минимизации ошибки 1-го рода.

Исследователя подстерегает опасность неправомерного обобщения результатов исследования. Ограничителями генерализации результатов выступают: 1) особен­ности выборки; 2) содержание эксперимента (задания испытуемому, воздействия, среда); 3) личность экспериментатора.

Возможны две стратегии проведения дополнительных исследований: 1) ограни­чение генерализации путем введения дополнительных переменных в план экспери­мента; 2) индуктивный путь на основе перепроверки результатов на других рандо­мизированных экспериментальных выборках.

Процедура эксперимента никогда не может дать абсолютно достоверного зна­ния, так как индукция принципиально неполна. Эксперимент — это лучший способ критики и отбора идей, но не лучший способ порождения нового знания.

7.2. Форма представления результатов исследования

Завершением любой исследовательской работы является представ­ление результатов: в той форме, которая принята научным сообществом. Следует различать две основные формы представления результатов квалификационную и научно-исследовательскую.

Квалификационная работа — курсовая работа, дипломная работа, диссертация и т.д. — служит для того, чтобы студент, аспирант или соискатель, представив свой труд на суд экспертов, получил документ, удостоверяющий уровень компетентно­сти. Требования к таким работам, способу их оформления и представления резуль­татов изложены в инструкциях ВАК, положениях, принятых учеными советами, и в других столь же солидных документах. Нас интересует вторая форма — представ­ление результатов научной работы.

Условно вид представления научных результатов можно разделить еще на три подвида: 1) устные изложения; 2) публикации; 3) компьютерные версии. Но все они относятся к тем или иным вариантам представления текстовой, символической и графической информации. Поэтому разговор о способах оформления и представле­ния научных результатов целесообразно начать с характеристики методов описа­ния данных.

Наиболее детально этот вопрос рассмотрен в работе В. А. Ганзена «Системные описания в психологии» (1984). Под описанием понимается любая форма представ­ления информации о полученных в исследовании результатах. Различают следую­щие варианты представления информации: вербальная форма (текст, речь), симво­лическая (знаки, формулы), графическая (схемы, графики), предметно-образная (макеты, вещественные модели, фильмы и др.).

В человеческом сообществе основным способом передачи информации является слово. Поэтому любое научное сообщение — это прежде всего текст, организован­ный по определенным правилам. Различают два вида текстов: на естественном язы­ке («природном», обыденном) и научном языке. Любое представление результатов исследования по сути своей является текстом «смешанного» вида, где в естественноречевую структуру включены «куски», сформулированные на строго понятийном языке. Эти языки нельзя строго разграничить, ибо все время происходит взаимопро­никновение житейского и научного: научные термины входят в повседневное обра­щение, а наука черпает из естественного языка слова для обозначения вновь откры­тых сторон реальности. Например, мы свободно употребляем в повседневной речи слова, изобретенные учеными: «кислород» (М. Ломоносов), «экстраверсия» (К. Юнг), «условный рефлекс» (И. Павлов), «кварк» (Д. Геллман). С другой сторо­ны, в теорию элементарных частиц вошли слова «цвет», «очарованность», «стран­ность» для обозначения состояний кварков. В психологии в качестве научных тер­минов употребляются такие слова: «память», «мышление», «внимание», «чувство» и т.д. И вместе с тем, в отличие от обыденного язык, научный термин имеет одно­значное предметное содержание. А главное — значение научного термина опреде­ляется его местом в системе терминов данной науки, теории или модели. В психоло­гии грань между научной и обыденной терминологией весьма тонка, поэтому чита­тель всегда может привнести значение из обыденного языка в свою интерпретацию психологического научного текста. Это порождает дополнительную трудность для автора-психолога.

Главное требование к научному тексту — последовательность и логичность из­ложения. Автор должен по возможности не загружать текст избыточной информа­цией, но может использовать метафоры, примеры и «лирические отступления» для того, чтобы привлечь внимание к особо значимому для понимания сути звену рас­суждений. Научный текст, в отличие от литературного текста или повседневной речи, очень клиширован — в нем преобладают устойчивые структуры и обороты. В этом он сходен с «канцеляритом» — бюрократическим языком деловых бумаг. Роль этих штампов чрезвычайно важна — внимание читателя не отвлекается на ли­тературные изыски или неправильности изложения, а сосредоточивается на значи­мой информации: суждениях, умозаключениях, доказательствах, цифрах, формулах. «Наукообразные» штампы на самом деле играют важную роль «рамок», стандартной установки для нового научного содержания. Конечно, встречаются ученые — вели­колепные стилисты (какими, например, были Б. М. Теплов и А. Р. Лурия), но этот дар все же часто украшает произведения литераторов и философов (вспомним Ортегу-и-Гассета, А. Бергсона и многих других).

Текст состоит из высказываний. Каждое высказывание имеет определенную ло­гическую форму. Причинная зависимость, например, выражается импликативной формой «если А, то В», хотя, как показал Пиаже, в психологии импликативное объяснение и причинное объяснение отнюдь не тождественны. Существуют основ­ные логические формы высказывания: 1) индуктивное — обобщающее некоторый эмпирический материал; 2) дедуктивное — логический вывод от общего к частному или описание алгоритма; 3) аналогия — «трансдукция»; 4) толкование или коммен­тарий — «перевод», раскрытие содержания одного текста посредством создания другого.

Следующая форма описания результатов — геометрическая. Геометрические (пространственно-образные) описания являются традиционным способом кодиро­вания научной информации. Поскольку геометрическое описание дополняет и по­ясняет текст, оно «привязано» к языковому описанию. Геометрическое описание на­глядно. Оно позволяет одновременно представить систему отношений между от­дельными переменными, исследуемыми в эксперименте. Информационная емкость геометрического описания очень велика.

В психологии используется несколько основных форм графического представле­ния научной информации опирающиеся на характеристики топологические и мет­рические. Один из традиционных способов представления информации, использую­щих топологические характеристики, — это графы. Напомню, что графом является множество точек (вершин), соединенных ребрами (ориентированными или неори­ентированными отрезками). Различают графы планарные и пространственные, ори­ентированные (отрезки-векторы) и неориентированные, связные и несвязные. В психологических исследованиях графы используются очень часто при описании результатов. Многие теоретические модели исследователи представляют в виде гра­фов. Примеры: иерархическая модель интеллекта Д. Векслера или модель интеллек­та Ч. Спирмена; они представлены в форме дендритных несимметричных графов. Схема функциональной системы П. К. Анохина, схема психологической функцио­нальной системы деятельности В. Д. Шадрикова, модель концептуальной рефлек­торной дуги Е. Н. Соколова — примеры ориентированных графов.

Поиск по сайту: