Задание 2. Групповая диагностика субъективных компонентов в структуре актуального ФС

Цель задания: анализ целостного синдрома субъективных проявлений состояния, типичного для однородной группы испытуемых, и овладение навыками интеграции многопараметрических данных о ФС.

Организация занятия: занятие проводится с той же группой испытуемых, что и в задании 1, под руководством ведущего — преподавателя или психолога, имеющего опыт работы с компьютеризованными пакетами многомерной статистической обработки данных. Для проведения занятия удобнее всего использовать компьютерный класс, в котором каждому участнику группы представляется возможность работать с компьютеризованными пакетами статистических программ.

Процедура выполнения задания: в начале занятия участники группы составляют сводную таблицу результатов всех тестов, включенных в диагностический комплекс (см. задание 1). Для этого они заносят в компьютерную матрицу свои индивидуальные данные по основным показателям проведенных методик. Образец формата заполняемой матрицы представлен ниже (форма 5.2).

Форма 5.2. Образец составления сводной матрицы результатов для групповой диагностики ФС

Каждый участник группы получает свой порядковый номер, который указывается в графе «Испытуемый», затем он вводит балльные оценки в соответствующую строку матрицы. Если состав группы невелик (менее 10 человек), то массив данных желательно дополнить результатами других учебных групп, выполнявших аналогичное задание. Это необходимо для того, чтобы обеспечить обоснованность применения многомерных статистических процедур.

После составления сводной матрицы результатов ведущий объясняет логику использования статистических процедур для проведения структурно-интегративного анализа ФС, которая представлена в виде последовательности следующих этапов:

1-й этап — получение данных описательной статистики по всей выборке испытуемых, включающих оценки средних, среднеквадратичных отклонений, min и max значений по каждому показателю. Эти данные нужны для описания группового «портрета» ФС на основе сопоставления полученных показателей с их нормативными значениями по каждой методике.

2-й этап — проведение корреляционного анализа по всему массиву показателей и выявление структуры связей между ними с помощью метода корреляционных плеяд. Этот метод позволяет выделить «узловые» показатели в структуре ФС, которые определяют его качественную специфичность, и выявить цепочки их связей с другими субъективными проявлениями.

3-й этап — факторный анализ всего массива данных, проводимый для выделения основных структурных компонентов в целостном синдроме субъективных проявлений ФС.

4-й этап — кластерный анализ всего массива данных для выявления характерных индивидуальных различий внутри группы. В результате вся выборка испытуемых может быть подразделена на 2— 3 подгруппы, характеризующиеся разной степенью выраженности симптомов актуального ФС.

По ходу объяснения содержания и способов использования указанных статистических процедур ведущий приводит иллюстративные примеры и демонстрирует на компьютере технику проведения статистических расчетов. Затем участники занятия делятся на маленькие подгруппы (по 2 — 3 человека) и самостоятельно проводят отработку всех перечисленных этапов, используя сводную матрицу данных. При необходимости ведущий дает необходимые консультации и пояснения.

По каждому этапу статистического анализа участники занятия получают распечатку результатов (в стандартном формате используемого статистического пакета). Представленные в распечатках результаты являются исходным материалом для дальнейшей обработки и интерпретации данных.

Обработка результатов. Обобщение исходных данных статистического анализа ведется в соответствии с описанными выше этапами.

1-й этап. Основные показатели описательной статистики — среднее и среднеквадратичное отклонение (σ), полученные по всей выборке испытуемых, — заносятся в специальный протокол (см. форму 5.3). Значения средних сравниваются с нормативными градациями по каждой методике (см. соответствующие таблицы в подразделе «Диагностические методики»), и выбранное оценочное суждение заносится в графу «Интерпретация».

Форма 5.3 Сводный протокол данных описательной статистики по основным показателям диагностических методик

2-й этап. В связи тем что исходная матрица данных относительно невелика по числу повторных измерений, для проведения корреляционного анализа целесообразно использовать непараметрический критерий Спирмена. На полученной компьютерной распечатке корреляционной матрицы отмечаются те ячейки, в которых обнаружены значимые величины коэффициентов корреляции. В специальный протокол, по форме воспроизводящий стандартную корреляционную матрицу, переносятся только эти значения — с указанием уровня значимости и знаком коэффициента корреляции (см. форму 5.4).

Также для каждого показателя выполнения методик подсчитывается число обнаруженных значимых коэффициентов корреляции.

На основании этих данных строится графическая репрезентация достоверных связей, выявленных между показателями разных методик — так называемый метод корреляционных плеяд (см. подробнее: Г. В.Суходольский, 1972). Для этого на листе бумаги располагаются аббревиатуры индексов, обведенные кружочками или квадратами, сгруппированные по наличию корреляционных связей между ними. Для удобства интерпретации в центр графической репрезентации помещаются те показатели, которые обнаруживают максимальное число связей с другими индексами. Наличие связей между показателями отмечается прочерчиванием линий между ними. При этом не следует забывать, что разные по знаку коэффициенты корреляции (положительные и отрицательные) также должны быть дифференцируемыми, например обозначаться сплошными и пунктирными линиями. Найденное графическое решение (рисунок «Корреляционные плеяды») прикладывается в виде дополнения к протоколу значимых корреляционных зависимостей.

Форма 5.4. Протокол для занесения значимых коэффициентов корреляции между основными показателями диагностических методик

3-й этап. Для проведения факторизации исходной матрицы данных удобнее всего использовать метод главных компонент с последующим Varimax вращением. При этом надо учитывать, что небольшое по числу количество повторных измерений в матрице позволяет говорить только о предварительном факторном решении. Однако в учебных целях все же целесообразно использовать эту форму статистического анализа.

По полученной компьютерной распечатке результатов факторного анализа следует прежде всего определить надежность полученного факторного решения (по величине суммарного процента описываемой дисперсии). Затем надо выполнить работу по определению состава выделенных факторов — желательно, чтобы это было два—три фактора, вес которых превышает 1.00. В состав каждого фактора включаются те показатели, которые получили по нему максимальные факторные нагрузки (и не менее чем 0.500). Результаты проведенного анализа (по распечатке результатов факторного анализа) упорядочиваются и переносятся в специальный протокол (см. форму 5.5), где таблица может быть расширена в зависимости от количества выделенных факторов и показателей.

4-й этап. Для проведения предварительной классификации испытуемых по индивидуальным особенностям и подразделения ш на подгруппы удобнее всего пользоваться упрощенной процедурой кластерного анализа, такой, например, как Quick Claster Analysis. Кластеризация исходной матрицы данных проводится по независимой переменной «Испытуемые». Число априорно выделяемых подгрупп целесообразно ограничить двумя—тремя кластерами (этот вопрос решается эмпирическим путем).

Форма 5.5. Протокол результатов факторного анализа

По компьютерной распечатке данных определяется состав подгрупп с указанием номеров испытуемых, попавших в тот или иной кластер. Также составляется перечень средних значений показателей выполнения методик, подсчитанных для каждой подгруппы отдельно. По всем показателям выносятся оценочные суждения на основе их соотнесения с нормативными диапазонами значений по каждой методике (см. соответствующие таблицы в подразделе «Диагностические методики»). Все полученные данные заносятся в соответствующие графы протокола результатов кластерного анализа (см. форму 5.6), где, так же как в случае факторного анализа, таблица может быть расширена в зависимости от количества выделенных кластеров.

Форма 5.6. Протокол результатов кластерного анализа

Подготовленные протоколы по всем четырем этапам статистического анализа данных составляют основу для их последующей интерпретации.

Интерпретация данных: на основе сводных протоколов подготавливается общая характеристика синдрома актуального ФС, типичного для обследованной группы испытуемых.

По сводному протоколу данных описательной статистики составляется качественная характеристика типичных для группы субъективных проявлений ФС. Она строится на основе последовательного сравнения значений по показателям разных методик с их нормативными значениями. Специально выделяются те показатели, оценки по которым существенно отклоняются от «умеренных» как в зону высоких, так и низких степеней. Они составляют наиболее яркие штрихи в «групповом» портрете ФС и определяют общий модус его оценки как «благоприятный», «сниженный», «потенциально опасный» и др.

По обобщенным результатам корреляционного анализа определяется степень согласованности разнородных проявлений ФС, т.е. описывается, насколько они взаимосвязаны в рамках работы единой регуляторной системы. По графической репрезентации корреляционных связей (рисунок «Корреляционные плеяды») выделяются «узловые» показатели в структуре ФС, позволяющие на качественном уровне увязать в целое динамику частных симптомов, т.е. перейти от простого перечисления признаков ФС к его интегративному описанию. Результаты факторного анализа обобщаются на основе содержательной интерпретации выделенных факторов. Каждому из них подбирается адекватное название, отражающее общее в семантике входящих в него показателей. Далее они могут быть интерпретированы как основные структурные компоненты в целостном синдроме ФС.

По результатам кластерного анализа проводится оценка индивидуальных различий внутри обследованной группы испытуемых с точки зрения их соответствия или отклонения от охарактеризованного «группового» портрета ФС. На основании этих данных могут быть определены наиболее «благополучные» члены группы или же состав «подгрупп риска», для которых характерны существенные отличия от усредненных общегрупповых тенденций.

Интерпретация результатов групповой диагностики ФС представляется в письменной форме и включает развернутые заключения по всем четырем этапам анализа групповой диагностики ФС.

Отчетные материалы:

Распечатки результатов по четырем типам статистического анализа, выполненные на компьютере.

Сводные протоколы обработки данных статистического анализа (заполненные формы 5.2 — 5.6).

Интерпретация результатов групповой диагностики ФС в письменном виде.

Контрольные вопросы и задания

1. Дайте определение функционального состояния (ФС).

2. Приведите примеры конкретных видов ФС.

3. Какие методики используются для диагностики ФС?