Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Интерпретация проективных тестов

Подписаться Бесплатная «Золотая» новостная рассылка . Подписчиков 985 RSS
←   Январь 2014   →
 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


За последние 60 дней ни разу не выходила


Открыта: 25-03-2006
Адрес автора: psychology.rorschach-owner@subscribe.ru

Автор
Ольга Бермант-Полякова

Статистика

985 подписчиков
0 за неделю
←   Все выпуски   →

Интерпретация проективных тестов


Rorschach & Psychoanalytic Diagnostics
Быть психологом

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Выпуск третьей недели января 2014 года.

Осенне-зимний семестр 2013 посвящён критике  теории привязанности. Я оформила свои мысли в эссе "Горькая правда о привязанности" и публикую его под копирайтом.

Home truths about attachment

© Бермант-Полякова О.В., 2013

Научное исследование паттернов привязанности проведено не в России, а в США, работы опубликованы в профессиональной периодике уже десять лет как, дискуссия в журнале "Психология развития" отшумела. Ажиотаж вокруг темы привязанности в русскоязычных средствах массовой информации тем удивительнее, что публикации, подвергающие сомнению существование паттернов привязанности, давно находятся в открытом интернет-доступе. Давайте вместе прочтём перевод симпатичной статьи Уотерса и Боушейна, в некоторых местах я добавила пояснения и примечания.

Waters E., Beauchaine T.P. Are There Really Patterns Of Attachment? // Developmental Psychology. Vol. 39 (3), May 2003. 423-29.

Что искать

Фрейли и Спикер провели систематическую работу по оценке таксономичности в группах привязанности, подгруппах и факторах, - в ней особенная сила их статьи, но так же и одна из её слабостей. Как было замечено выше, они взяли Ситуацию с незнакомцем как она есть и проверили весь спектр потенциальных таксономических различий, введённых кодировочной системой Эйнсворт. Однако данный подход лишил статью теоретической глубины и имеет мало описательной ценности. Это особенно справедливо относительно анализа подтипов. В нашем опыте, различия между подтипами существуют, потому что легче приписать свойства избегающего, безопасного или сопротивляющегося различиям внутри каждой группы. Как обсуждалось выше, ни один из ключевых постулатов теории привязанности Боулби не обращается к индивидуальным различиям на этом уровне. Вместо этого, лишённые любого теоретического обоснования для того, чтобы предсказывать разделение на подтипы, большинство исследований привязанности сфокусировались на ортогональном противопоставлении надёжной и ненадёжной групп. На наш взгляд, вклад Фрейли и Спикер был бы весомее, если бы они сфокусировались на этом ключевом противопоставлении, - это увеличило бы ценность работы как иллюстрации метода таксономического исследования.

Выбор индикаторов

Мил и его коллеги провели несколько исследований по методу Монте Карло и проверяли согласованность, чтобы убедиться в надёжности таксометрических методах в различных условиях (ссылки). Хотя результаты в целом были обнадёживающими, методы ещё относительно новы и характеристики их действия ещё не так хорошо известны во всех контекстах. Один из наиболее волнующих вопросов касается выбора индикаторных переменных.

Важно, чтобы индикаторы были независимыми, как можно меньше коррелировали и с группой таксона, и с комплементарной группой, - сравнительно с разнородной выборкой, и обеспечивали реальную дискриминацию между гипотетическим таксоном и его парой. Так же полезно использовать индикаторы из различных психодиагностических модальностей или сфер.
Трудно сказать, возможно ли вообще внутри трёхминутной Ситуации с незнакомцем, которая задаётся искусственно, найти истинно независимые поведенческие индикаторы. Например, самодостаточное поведение на протяжении целого дня в один короткий интервал может быть поведением взаимозависимости. Трудно оценить всё это в рамках анализа переменных в Ситуации с незнакомцем. Так же трудно оценить эффект, который оказало использование тех же переменных из повторяющихся эпизодов. Конечно, усреднение по эпизодам обеспечило бы более надёжные оценки. Наконец, трудно оценить эффект, оказываемый на результаты анализа MAXCOV тем, что все параметры оценивал один и тот же эксперт.

Ограничения, накладываемые границами выборки, использование одних и тех же переменных из повторяющихся эпизодов, использование независимых экспертных оценок в качестве индикаторов и использование одного эксперта для всех индикаторных переменных, - всё это так же вызывает озабоченность, насколько сензитивен анализ таксономичности. Поскольку MAXCOV зависит от ковариации индикаторов, оставаясь низким на краях третьего индикатора z в относительно разнородной выборке гипотетического таксона и его противоположности, было бы полезным иметь более полную разработку индикаторных корреляций внутри групп привязанности. Если, как мы ожидаем, они существенны, это может уменьшать сензитивность MAXCOV к таксономической структуре.

Независимые кодировщики как отдельные индикаторы

Набору переменных давали оценки два независимых кодировщика-эксперта. Чтобы достигнуть более надёжной оценки, можно было бы прибегнуть к более конвенциональной стратегии и скомбинировать их. В корреляционном анализе это достигается оценкой Z и усреднением, в моделировании структурных уравнений – извлечением максимума фактора сходства из множества индикаторов. Увеличение надёжности индикаторных переменных может только увеличить сензитивность анализа MAXCOV. Фрейли и Спикер вместо этого выбрали обрабатывать их независимые оценки как отдельные индикаторные переменные в Ситуации с незнакомцем, увеличив тем самым число индикаторов, а не их надёжность. Фактически, таксономическое исследование достигает максимума эффективности с таким небольшим числом, как 7-10 индикаторов, поэтому лучшим выбором было бы скомбинировать независимые оценки экспертов.
Большая выборка, охваченная данным проектом, это большое преимущество. Предположим, что эксперты А и В, которые оценивали каждую поведенческую переменными, не были бы одними и теми же людьми для всех наблюдений. Так, А1 и В могли бы оценить факты одним образом, А2 и В2, выполняя часть своей работы, оценили бы наблюдаемые факты другим образом, и т.д. В принципе, различные значения и стандартные отклонения экспертов друг от друга могли бы ввести ошибку в индикаторы и уменьшить сензитивность анализа MAXCOV. Как и в предыдущем случае, трудно оценить, каков был бы эффект этого.

Подтверждая нулевую гипотезу

Как упоминалось выше, континуум нормального распределения индивидуальных различий является правилом, когда несколько причин оказывают своё действие одновременно. К несчастью, MAXCOV и относящиеся к нему методы не могут непосредственно проверить гипотезу, что индивидуальные различия организованы в мерный континуум. Они проверяют таксономичность. Интервалы мерного континуума это, так сказать, нулевая гипотеза. Поскольку они обе валидны и фальсифицируемы, неудача в определении таксономичности не является строгим доказательством мерности.

Это трудная и неизбежная проблема. Как отмечено выше, число факторов в выборе индикаторных переменных может уменьшить сензитивность MAXCOV к таксономической структуре и принести ложные негативные результаты. Характеристики выборки также могут снизить сензитивность MAXCOV. Например, выборка детей, которые ходят в детский сад, исключительно разнообразна по всем параметрам, включая историю посещения яслей и садов. В нашем опыте, предыстория нахождения в детсаду очевидно усложняет кодирование поведения (и, возможно, валидность) воссоединения в Ситуации с незнакомцем. Анализ относительно однородных подгрупп в выборке может быть полезным способом установить, снижает ли разнородность выборки сензитивность MAXCOV.

Другая трудность, изначально присущая анализу MAXCOV, связана с вопросом индикаторной валидности, обсуждаемой выше. MAXCOV только тогда чувствителен к таксономической структуре, когда гипотетические участники и не-участники таксона отличаются друг от друга по меньшей мере на одно стандартное отклонение по каждой из индикаторных переменных (ссылки). Стратегия Фрейли и Спикер по оценке потенциальных индикаторов путём коррелирования их с классификацией в Ситуации с незнакомцем полезна, но не является определяющей, поскольку АВС сами по себе несовершенные индикаторы участия в латентном таксоне. Лучшим доказательством было бы проверить размер эффекта (значимые или случайные различия) в группе участия после анализа MAXCOV, то есть постфактум. К сожалению, это возможно только в случае, если анализ определил таксономичность. Если же результаты негативные, мы не можем оценить значимость наблюдаемых различий (размер эффекта) и поэтому не можем различать низкую индикаторную валидность и подлинный мерный континуум.

Продолжение в следующем выпуске рассылки.

 

Наверх
В избранное