Подавляющее большинство психологических черт, описываемых современной психологией, выделены при помощи факторного анализа - либо факторный анализ используется как основной метод выделения и группировки черт, либо применяется как завершающая стадия отбора черт, выделенных изначально другими способами (на основе концептуализации или семантического сходства между чертами).
Факторный анализ представляет собой статистический метод, позволяющий описать большое число коррелирующих друг с другим черт с помощью нескольких, лежащих в их основе переменных (факторов). Не касаясь математической базы факторного анализа, требующей для понимания хорошего знания статистики, мы рассмотрим логику, лежащую в основе факторно-аналитического выделения черт.
Допустим, при исследовании нескольких психологических характеристик по каждой из них были обнаружены индивидуальные различия, что статистически может быть выражено дисперсиями этих характеристик. Представим эти дисперсии графически в виде кругов (рис. 7).
Фактор А
Рис. 7. Графическое изображение дисперсий и факторов, лежащих в основе ковариации этих дисперсий
Допустим также, что некоторые из этих характеристик коррелируют друг с другом. Это означает, что индивидуальные оценки одной психологической характеристики ковариируют с индивидуальными оценками другой. (Ковариация - это тенденция изменяться похожим образом, например, чем лучше память, тем выше интеллект. Показатели интеллекта и памяти ковариируют).
Доля этой ковариации в дисперсии разных черт представлена на рисунке 7 заштрихованной частью кругов. Дисперсия черты 1 ковари-ирует с дисперсией черты 2. Эта ковариация образует фактор А. Дисперсия черты 2 ковариирует с дисперсиями черты 3 и черты 4. Эта ковариация образует фактор Б.
Таким образом, на основе корреляций между чертами можно сформировать группы черт, имеющих между собой что-то общее. Это общая латентная переменная и является фактором. Теперь рассмотрим, в чем же состоит содержание факторов.
Каждая черта, представленная на рисунке 7, имеет что-то общее с другой (заштрихованная часть). Вместе с тем, каждая черта имеет и свою специфику (незаштрихованная часть). Так, дети, которые лучше считают, в среднем, лучше решают и пространственные задачи, например, быстрее складывают фигурку из ее частей. Значит, в счете и решении пространственных задач есть нечто общее, что приводит к корреляции между этими характеристиками. Это может быть, например, скорость выполнения заданий, или особенности саморегуляции, которые способствуют эффективному выполнению самых разных заданий, или еще какие-то другие качества, необходимые для выполнения и того, и другого теста. Вместе с тем, быстрота счета имеет свою специфику по сравнению со сложением фигурок. Она требует умения оперировать цифрами, некоторого уровня математических способностей, т.е. того, что никак не связано с успешным выполнением пространственных тестов. Иначе говоря, если две черты коррелируют, это означает, что у них есть нечто общее и нечто различающееся.
Факторный анализ помогает выделить то, что является общим для разных черт. Он разделяет дисперсию изучаемых показателей на общую (присущую ряду психологических черт) и специфическую или уникальную (присущую каждой конкретной черте). Математически это может быть выражено формулой:
<J2=h2+u2
s2 е2
где - о- вся дисперсия черты, h2 - часть дисперсии, общая для разных черт, и2 - уникальная дисперсия, которая состоит из дисперсии, специфической для каждой черты (s2) и ошибки измерения, неизбежно присутствующей в каждом экспериментальном исследовании (е2).
Таким образом, исследуя разные черты, мы можем с помощью факторного анализа объединить эти черты в несколько групп и по составу каждой группы (по тому, какие черты вошли в группу) определить, что лежит в основе их сходства. Например, показатели ряда субтестов детского варианта теста Векслера - Общая осведомленность (определяемая во вопросам типа: „Сколько недель в году?"), Сходство („Что об-Щего между пианино и скрипкой?"), Словарь (понимание значения раз-
ных слов) и др. - свидетельствуют о развитие вербального интеллекта. Вербальный интеллект - это то общее, что объединяет все эти разные показатели. Он является той самой латентной переменной, которая обеспечивает корреляцию между этими субтестами. При факторизации этих субтестов будет выделен фактор, значение которого будет опреде. ляться вербальным интеллектом.
Теперь рассмотрим, в каких соотношениях находятся корреляции между чертами и факторы, выделенные на основе этих корреляций. Когда мы проводим эксперимент (тестируем нескольких испытуемых; по нескольким психологическим чертам), мы можем на основе наши» данных вычислить корреляции между парами переменных. Пример получаемой корреляционной матрицы представлен в таблице 7. Теоретически, корреляции между переменными являются результатом влияния латентных переменных: две черты связаны друг с другом потому, что на них влияют какие-то общие причины. Эти причины (факторы)! представлены в таблице 7 в виде факторной матрицы. Для того, чтобы понять, как из корреляционной матрицы получилась факторная матрица, включим в таблицу 7 еще одну матрицу - транспонированную факторную матрицу (там, где в факторной матрице были столбцы, там в транспонированной матрице будут строчки).
Таблица 7
Соотношениемежду корреляционной и факторной матрицами (цит. по Buss A.R., Poley W., 1976)
Корреляционная матрица
Факторная матрица
Транспонированная факторная матрица
Черты
Черты
А В
2 3 4 5 6
0.72
0.0
0,27
0.0
0.63
0,9 0,0
0,9
0,8 0,0 0,3 0,0 0.7
0,72
0.16
0.40
0,12
0.56
0.8 0,2
0,0
0,2 0,8 0.8 0,6 0.0
0.0
0.16
0.64
0.48
0,0
0,0 0.8
5 6
0,27 0.0 0,63
0,40 0,12 0,56
0.64 0.48 0.0
0.48 0.21
0.48 0.0
0,21 0.0
0,3 0,8 0.0 0.6 0,7 0,0
(Корреляционная матрица) =
(Факторная матрица)
X
(Транспонированная факторная матрица)
Корреляционная матрица равна произведению факторной матрицы на транспонированную факторную матрицу. А каждый коэффициент корреляции между двумя переменными равен факторному весу пер* вой переменной, умноженному на факторный вес второй переменной.
в первом факторе плюс факторному весу первой переменной, умноженному на факторный вес второй переменной, во втором факторе. Например, коэффициент корреляции между второй и четвертой переменной равен:
(0,8 х 0,3) + (0,2 х 0,8) = 0,24 + 0,16 = 0,40.
В зависимости от разновидности применяемого факторного анализа и от особенностей изучаемых черт на основе одной и той же корреляционной матрицы можно получить разное количество факторов. Если бы факторов было три, то коэффициент корреляции был бы равен сумме произведений факторных весов в первом, втором и третьем факторе. Каким бы ни было количество факторов, коэффициент корреляции между двумя переменными всегда равен сумме произведений весов во всех выделенных факторах.
Подведем некоторые итоги. Во-первых, факторный анализ позволяет сгруппировать исследуемые черты. Во-вторых, эта группировка производится на основании тех связей, которые есть между переменными и приводит к выделению более общих психологических черт. В-третьих, в факторных весах отражаются те связи, которые существуют между чертами.
'Далее рассмотрим, как интерпретируются полученные факторы и как выясняется, каков смысл латентной переменной, определяющей корреляции между чертами.
Есть два классических примера, демонстрирующих эмпирический смысл факторного анализа. Первый из них - это „коробка Терстона". Л. Терстон брал разные коробки и измерял у них все размеры, которые только можно придумать. Всего у каждой коробки он вычислял 26 показателей. Прокоррелировав эти показатели между собой и проведя факторный анализ на основе связей между различными показателями, он выделил 3 фактора - длину, ширину и высоту. Таким образом, 3 латентных переменных являются основными для всех других размеров, остальные - производными от этих трех.
Второй пример - „шар Кэттела". Р. Кэттелл не только измерял различные шары, но и оценивал различные параметры их движения на наклонных плоскостях. В итоге факторизации полученных переменных он получил три фактора - размер, вес и эластичность.
Эти два примера показывают, что факторный анализ действительно позволяет выделить наиболее существенные черты.
Теперь рассмотрим, как производится интерпретация конкрентных экспериментальных данных. Допустим, в эксперименте измерялось 4 черты. Название этих черт и факторная матрица, полученная после факторизации результатов, представлены в таблице 8.
В первом факторе наибольшие факторные веса имеют первые две Черты, связанные со скоростью решения задач (0,9 и 0,8). На этом основании мы можем заключить, что содержание первого фактора опреде-69
а) б)
Факторная матрица до Факторная матрица после
вращения вращения
ляется скоростными характеристиками деятельности. Во втором факторе наибольшие веса имеют показатели тех заданий, успешность вы-j полнения которых связана с памятью (0,8 и 0,7). Следовательно, содержание второго фактора связано с памятью. Таким образом, скорость деятельности и память являются теми характеристиками, которые определяют взаимосвязи между четырьмя исследовавшимися переменными. Скорость и память представляют собой более общие черты по отношению к четырем более частным (тестовым показателям).
Таблица 8
Факторная структура четырех переменных (гипотетический пример)
Черты
Факторы
А
В
1 2 3 4
0,6 0.6 0.7 0.4
0,4 0.6
■о.з
•0,5
Черты
Факторы
А'
В1
2 3
0,08 -0,07 0,68 0,64
0,72 0,85 0,34 -0.02
Черта
Фактор I
Фактор 2
Скорость решения задач Скорость сложения фигур Повторение цифр Повторение предложений
0,9 0,8 0,2 0,4
0,1 0,3 0,8 0,7
К сожалению, не всегда различия между факторными весами оказываются столь четкими, как в приведенном примере. Если разница между факторными весами разных переменных небольшая, то фактор! интерпретировать невозможно. В этом случае проводится специальная процедура, которая называется вращением (ротацией). Что вращается и к чему это в результате приводит, продемонстрируем на примере.
Допустим, в результате статистической обработки результатов была получена такая факторная матрица, как показано на рисунке 8 (а). Интерпретировать эти результаты невозможно: факторные веса всех переменных оказываются близкими по значению. Однако можно изменить способ получения данных. Для того, чтобы понять, как это делается представим полученные результаты в графической форме (см. рис.8 (в)).
Каждую исследовавшуюся черту можно представить как точку в двумерном пространстве. Оси этого пространства образуют факторы А и В, а проекции каждой точки на эти оси являются факторными весами. Так, проекция точки 1 на ось А равна 0,6, а на ось В - равна 0,4. Повернем факторные оси таким образом, чтобы проекции на них одних показателей стали близки к 0, а проекции других показателей -приблизились к 1. В данном случае такая цель будет достигнута при; повороте осей на 50 градусов. Теперь проекции точки 1 на факторные оси А и В будут равны 0,08 и 0,72, а новая факторная матрица (после вращения) будет такой, как показано на рисунке 8(6). Интерпретировать содержание факторов в новой матрице уже значительно легче, поскольку в каждом факторе есть черты с большими факторными весами и есть черты с низкими факторными весами.
В примере, показанном на рисунке 8(в), факторные оси и до, и после вращения находятся под прямым углом друг к другу, т.е процедура факторизации построена таким образом, чтобы получить не коррелирующие друг с другом факторы (ортогональные факторы). Если при вращении изменить не только положение осей, как это было сделано в нашем примере, но и изменить угол между осями (поставить оси не под прямым углом друг к другу), то полученные факторы будут коррелировать друг с другом. Такое вращение, при котором факторные оси пересекаются не под прямым углом, называется облическим вращением. Поскольку между факторами при облическом вращении будет корреляция, то их опять можно факторизовать, получив „факторы факторов" или факторы второго порядка. Вторичные факторы представляют собой еще более обобщенные черты, чем первичные. При облическом вращении факторов второго порядка их опять можно факторизовать и получить факторы третьего порядка и т.д.
Рис. 9. Иерархическая структура факторов
Таким образом, на основе облического вращения можно построить иерархию черт: тестовые показатели —> факторы первого порядка—>, факторы второго порядка —> и т.д. (см. рис. 9). Тестовые показатели представляют собой множество разнообразных черт, факторы первого
порядка группируют эти черты и сводят их к меньшему числу показателей, факторы второго порядка позволяют найти то общее, что есть в этих группах, и сводят их к еще меньшему числу показателей.
Зная процедуру получения факторов, можно понять, что факторы, полученные на основе психологических черт (например, тестовых показателей) представляют собой не сумму и не квинтэссенцию всего того, что есть в отдельных чертах, а базовую характеристику по отношению к отдельным чертам. Чем более высок порядок фактора, тем более обобщенной характеристикой психической деятельности он является и тем в меньшей степени в нем представлена специфика отдельных психологических черт.
В современной психологии факторный анализ широко используется при изучении самых разных психологических явлений и применяется для выделения психологических черт и для выяснения соотношения между различными чертами.
3. ИССЛЕДОВАНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ РАЗЛИЧИЙ В ТЕОРИИ ЧЕРТ
Сторонники теории черт, исследующие разные сферы психической деятельности, разделяют ту точку зрения, что индивидуальные различия наиболее явно проявляются в психологических чертах. Можно представить себе разные способы исследования черт - описание их проявления в разных ситуациях, анализ широты индивидуальных различий по этим чертам и т.д. Все это может представлять какой-то интерес и до некоторой степени присутствует в работах, выполненных в контексте теории черт. Но основная задача при исследовании черт состоит в выяснении их структуры.
Определение структуры черт дает возможность свести несметное число возможных психологических особенностей к обозримому количеству устойчивых переменных, что позволяют делать компактные описания поведения человека, а при более глубоком исследовании - и предсказывать его реакции в широком круге ситуаций.
Структурирование черт позволяет рассматривать любую психологическую черту в системе ее взаимосвязей и, таким образом, способствует построению целостной картины психической жизни человека. В ряде случаев изменение отдельной черты или ее конкретное проявление в какой-то ситуации может казаться непонятным и ситуативным, но при включении ее в целостную структуру других черт становится отчетливой закономерность ее ситуативных проявлений.
Построение иерархий черт, представляющее собой одну из разновидностей их структурирования, дает возможность понять „глубину"
исследуемых психологических особенностей, определить базовые психологические характеристики, лежащие в их основе. Это приводит к пониманию причинно-следственных отношений между психологическими характеристиками.
Выделение базовых психологических черт, являющееся следствием построения структуры черт, представляет большую ценность для исследований природы психологических характеристик: именно базовые черты имеет смысл использовать в междисциплинарных исследованиях, при изучении, например, физиологических основ психической деятельности или при анализе эффективности социальных воздействий.
Ориентация теории черт на структуру психологических характеристик определяет особенности ее подхода к индивидуальным различиям. В контексте теории черт индивидуальные различия выступают, прежде всего, как условие исследования соотношения между различными чертами, дающее возможность использовать определенные статистические методы, нежели как непосредственный предмет ее изучения.
Но и для изучения самих индивидуальных различий эта теория сделала немало.
Во-первых, она выделила существенные психологические черты и, таким образом, создала возможности для сравнения индивидов или групп друг с другом. Как происходило выделение этих черт и какие из них оказались наиболее важными для исследования индивидуальных различий, будет подробно рассказано в следующих главах.
Во-вторых, выделив наиболее существенные черты, она создала возможности для исследования природы психологических черт, что мы также будем обсуждать в данной книге.
В-третьих, в рамках теории черт были разработаны методы исследования тех черт, которые присущи только одному конкретному индивиду, т.е тех черт, которые определяют уникальность каждого человека. Этот аспект теории черт будет описан в заключительных главах, при анализе идиографических методов исследования.
. 1 ВЫВОДЫ
В теории черт предполагается, что психологические различия между людьми наиболее отчетливо проявляются в чертах.
Черты представляют собой элементы психологической структуры свойств, являются относительно стабильными образованиями, проявляющимися в разных ситуациях, и различаются по своей выраженности у разных людей.
Основные способы выделения черт основываются на концептуализации, семантическом сходстве различных психологических характе-
ристик и на факторно-аналитических методах. Третий из названных способов - в настоящее время наиболее распространен. Факторный анализ является либо заключительной стадией исследования черт, выделенных другими способами, либо, наоборот, лежит в основе выделения психологических черт, которые уже потом валидизируются на основе теоретических представлений.
Теория черт использует индивидуальные различия как условие исследования структуры психологических черт и в то же время создает возможности для изучения индивидуальных различий, выделяя существенные психологические черты и создавая методы сравнения индивидов и групп друг с другом.
ГЛАВА 4 СТРУКТУРА СВОЙСТВ ИНТЕЛЛЕКТА
Сравнение людей по психологическим чертам кажется настолько естественным путем исследования индивидуальных различий, что с него начинал каждый, кто стремился экспериментально выяснить, чем же люди отличаются друг от друга. Гальтон, Штерн, Лазурский - все пытались найти относительно простые психологические характеристики и разработать адекватные методы их измерения.
Выделение черт для того, чтобы воссоздать структуру психологических свойств началось нескольким десятилетиями позже. Первые работы, использующие понятия и принципы теории черт, появились в психологии в конце 30-х годов и были связаны с анализом структуры интеллекта. Исследование личностных особенностей в контексте теории черт началось в это же время, но по-настоящему развернулось к концу 40-х годов.
Итак, более 100 лет психология индивидуальных различий занимается поиском психологических характеристик, наиболее существенных для понимания поведения человека. Более полувека существует теория черт, и полвека разные психологические свойства исследуются с точки зрения этой теории, т.е. как устойчивые элементы, образующие сложные структуры. Прошло достаточно времени для того, чтобы можно было попытаться подвести некоторые итоги. Какие же психологические свойства выделяются как основные в психологии индивидуальных различий (и в теории черт, и вне ее)? Что дало выделение элементов в структуре психологических свойств для исследования различий между людьми? Эти вопросы и будут обсуждаться в этой и следующих главах. В данной главе представлены психологические свойства (или черты), рассматриваемые как основные при исследовании интеллекта.