7 страница. оценок одного стимула одним испытуемым по всем шкалам[47]

оценок одного стимула одним испытуемым по всем шкалам^[47]. Сравнение профилей производится с помощью подсчета коэффициентов корреляции.

Значимо высокие коэффициенты корреляции профилей оценки стимула разными испытуемыми могут свидетельствовать о сходном содержании значения стимула (субъективного опыта взаимодействия с данным стимулом) для этих испытуемых. Значимо высокие корреляции профилей оценки разных стимулов одним испытуемым могут свидетельствовать о сходстве семантического содержания значений данных стимулов.

Пример: сравнение профилей оценок своего образа жизни (Приложения 5, 6, 7) группой студентов с профилем оценок своего образа жизни группами их матерей и отцов (сравниваются не групповые данные, а профили оценок конкретных студентов с профилями оценок только их родителей) позволили подтвердить гипотезу о корреляции оценок юношей с оценками отцов, а оценок девушек с оценками матерей. Сама гипотеза была построена на основе общепринятого, но не доказанного четко экспериментально положения о том, что в семье юноши и девушки усваивают стереотипы поведения и отношения от родителей своего пола.

В наших экспериментах^[48] сравнение профилей позволило выявить различия в семантических описаниях одних и тех же стимулов групп людей, находящихся в разных функциональных состояниях. Трансляция различающихся описаний новичкам (при обучении аутотренингу) помогала им быстрее и лучше освоить методики аутотренинга (анализ по самоотчетам). В другой серии экспериментов^[49] трансляция различающихся описаний инструментов групп обучающихся в ПТУ и групп мастеров производственного обучения группам обучающихся помогала им быстрее и лучше понять мастера, освоить инструмент (подробнее см. п. 4.16). Доказательство этого утверждения (о лучшем освоении материала) на основе объективированных критериев проведено в работе Ханиной И.Б. (1986), где изменение профилей СД оценки изучаемых студентами - медиками понятий сопоставлялось с их учебными отметками.

4.8.3.Выделение групповых универсалий оценки с использованием СД

Рассматривая семантическое оценивание как измерение, и, соответственно, семантическую оценку как координату опыта, Е.Ю. Артемьева назвала совокупности устойчивых сходных оценок семантическими универсалиями. Семантической универсалией называется список выделенных для данного стимула координат (оценок по шкалам), одинаково оцениваемых значимым большинством однородной группы испытуемых.

Е.Ю. Артемьева (1980, 1999) использовала, в основном, биполярные варианты СД (см. Приложение 2), методы свободных описаний (типа ассоциативного эксперимента) и вербальные модификации проективных методик (типа метода неоконченных предложений). Простейшим способом обработки результатов является подсчет частоты встречаемости определенного признака по группе испытуемых. Большая частота свидетельствует о значимости (неслучайности) представленности данного признака в сознании испытуемых. Совокупность значимых признаков определяется на основе заданного критерия значимости. Первоначально, Е.Ю Артемьева выбирала критерием 75% частоту встречаемости, доказывая значимость выбора признака по группе испытуемых (Артемьева, Мартынов, 1975).

Пример (по Шмелеву, 1990):

При оценке понятия своего представления о Москве по биполярной шкале "тусклый - блестящий" 18 из 25 испытуемых выбрали полюс "блестящий", 7 - "тусклый". Прямой является гипотеза о неслучайном распределении частоты выбора, обратной - о случайном.

X² эмп. = (25 - 7)² /25

Так как полученное значение у? эмп. больше табличного (6,6) для уровня достоверности 99% с одной степенью свободы, то с вероятностью 99% принимается прямая гипотеза.

В приведенном примере частота встречаемости признака "блестящий" равна 72%. Для большей частоты встречаемости неслучайность выбора признака очевидна.

Прикладное правило: простейшая обработка результатов сводится к выбору признаков оцениваемого объекта, которые названы не менее чем 75% испытуемых (для группы не менее 25 человек). Совокупность таких признаков является семантической универсалией оцениваемого объекта. Семантическая универсалия

анализируется лишь качественно.

Если среднегрупповая оценка по какой - либо шкале СД сдвигается к какому - либо максимальному значению оценки, это значит, что и индивидуальные оценки большинства членов группы сдвигаются к этому максимальному значению. На этом основании Е.Ю. Артемьева сформулировала следующий прикладной алгоритм выделения семантических универсалий оценок стимулов с использованием шкалированного СД: на отрезке числовой оси (-3; +3) выстраивается интервал размаха среднегрупповых оценок по всем шкалам СД (от максимальной по модулю отрицательной средней оценки для всех шкал до максимальной положительной). Для выделения 75% (квартальной) универсалии от концов интервала размаха отступается 25% (четверть) его длины. Все полюса (качества) шкал, средние оценки по которым располагаются на числовой оси ближе к концам интервала размаха, чем четверть его длины, записываются как составляющие квартальной универсалии.

В дальнейшем, описывая результаты экспериментов, Е.Ю. Артемьева выбирала критерием 80% и даже 90% уровень частоты встречаемости, что, конечно, усиливало репрезентативность построенной семантической универсалии. Для выделения 80% универсалии, соответственно, от концов интервала размаха отступается 20% его длины, для выделения 90% универсалии - 10% его длины.

Пример^[50]: группа студентов (20 человек) оценивала свой образ жизни (Приложение 6) с помощью специально разработанного СД (Приложение 5). В группе менее 20 человек, поэтому признаки, входящие в универсалию оценки, выбраны по более строгому 80% или 90% критерию. По 90% критерию выбраны признаки: рациональный, активный, дружеский, достойный, понимающий, активный, осмысленный, положительный, уважительный, веселый. Совокупность этих признаков является универсалией групповой оценки студентами своего образа жизни. Обсуждение универсалии позволяет осмыслить групповые представления студентов об их образе жизни.

Сама величина интервала (размах) среднегрупповых оценок по всем шкалам служит косвенным показателем групповой сплоченности оценивания. Так, например, если испытуемые оценивают стимул, используя полярные значения, то размах интервала оценивания будет близок к 6 (от - 3 до + 3). Если же разные испытуемые приписывают стимулу то положительную, то отрицательную оценку, средняя оценка приближается к нулевой, размах интервала оценивания уменьшается.

При анализе групповой оценки по единичному признаку СД дисперсией является средний квадрат отклонения оценки одного испытуемого от средней оценки по группе (по данному признаку). Выявление семантической оценки, дисперсия которой составляет менее 25% от средней по всем признакам, позволяет говорить о значимости именно этого цифрового показателя оценки по группе испытуемых. Значимая оценка не

обязательно является полярной, что позволяет строить шкалированные семантические

универсалии .

Алгоритм обработки результатов сводится к выбору семантических оценок, дисперсия которых составляет не более 25% от средней. Признаки выписываются вместе с цифровой оценкой. Далее семантическаяуниверсалия анализируется лишь качественно.

Качественный анализ универсалий разных объектов, описанных одной или однородными группами испытуемых; универсалий одного объекта, описанного разными группами испытуемых; динамика универсалий при приобретении опыта (обучении, практической деятельности, совместной деятельности, трансляции образцов) позволяют делать выводы о специфике и динамике репрезентации этих объектов в сознании.

Пример: 1. Универсалия групповой оценки студентами своего образа жизни по 90% критерию частоты выбора состоит из признаков: рациональный, активный, дружеский, достойный, понимающий, активный, осмысленный, положительный, уважительный, веселый. 2. Универсалия групповой оценки матерями студентов своего образа жизни по 90% критерию частоты выбора состоит из признаков (Приложение 7): упорядоченный, дружеский, обычный, осмысленный, положительный, нравственный, добрый, ответственный, смелый, сытый, миролюбивый. 3. Универсалия групповой оценки отцами студентов своего образа жизни по 90% критерию частоты выбора состоит из признаков: компромиссный, достойный, дружеский, альтруистичный, нравственный, добрый, ответственный, счастливый, уважительный, миролюбивый.

Сопоставление универсалий позволяет обсуждать совокупности совпадающих и несовпадающих признаков, возможные причины совпадений и расхождений.

Использование семантических универсалий позволяет исследователю:

1) работать только с неслучайно выбранными признаками, то есть уменьшить количество параметров (размерность) обсуждаемой модели до объема оперативных возможностей человека (обычно - “магическое число” - 7 плюс-минус 2).

2)опосредствованно, косвенно описывать изучаемые переменные в случае невозможности или затруднений их непосредственного измерения, строить иерархизированные семантические описания стимула (по весу универсалий). Например:

1. При оценке понятия “волк” группой из 26 студентов вес шкалы “сильный”, входящей в универсалию - 2,41; вес шкалы “независимый”, входящей в универсалию - - 1,65. Это позволяет утверждать, что в групповом описании (в обыденном сознании?) признак “сильный” более присущ волку, чем признак “независимый”.

2. При оценке понятия “собака” той же группой студентов вес шкалы “сильный” - 2,04; шкала “независимый” вообще не вошла в универсалию. Сопоставление оценок собаки и волка позволяет оценивать представленность неизмеряемых обычным путем качеств (сила, независимость и др.) в обыденном восприятии. В данном примере волк оценивается как более сильный (2,41 - оценка силы волка, 2,04 - оценка силы собаки) и гораздо более независимый.

3. В универсалию описания собаки (90%) вошли шкалы: добрый (2,06), деятельный (2,19), отзывчивый (2,31), энергичный (2,13), общительный (1,81), честный (2,00). В универсалию описания кошки (80%) этой же группой испытуемых вошли шкалы: обаятельный (1,81), упрямый (1.25), эгоистичный (0,91), независимый (1,25), отзывчивый (0,81), решительный (1.25), энергичный (0,81), самостоятельный (1,25). Кроме качественного различия списков возможно сравнение оценок по весу сходных шкал, входящих в универсалии.

Преимущество метода семантических универсалий перед другими процедурами редукции данных заключается в отсутствии ограничивающих допусков математического моделирования и в отсутствии дополнительных элементов субъективности при интерпретации данных сложной математической обработки.

Валидность метода семантических универсалий неоднократно доказана с помощью процедур реконструкции стимула (то есть “восстановления”, описания стимула на основе его семантической универсалии другой, не видевшей стимул, группой испытуемых) и процедур сопоставления стимулов на основе их универсалий (Артемьева, 1980 и др.).

алгоритм построения специализированных семантических дифференциалов. Дипломн. работа. Магадан: Северный международный университет, 1996. - 47 с.

4.8.4.Выделение факторной структуры оценки с использованием СД

Матрица результатов оценивания может быть обработана с помощью математических процедур редукции данных. Наиболее часто для выделения редуцированных структур оценки с использованием СД применяется факторный анализ. Методология и процедуры факторного анализа разрабатывались именно в связи со спецификой психологических проблем (задачи с большим количеством значимых переменных, многомерность измерений), поэтому авторами разработок можно по праву назвать таких психологов как Ф. Гальтон, Ч. Спирмен, Л. Терстоун, Р. Кетелл и Г. Айзенк. Факторной структурой описания значения (стимула) называется редуцированная до небольшого количества признаков (факторов) с помощью процедуры факторизации экспериментально полученная совокупность векторов описания значения в заданном семантическом пространстве оценивания. Факторизация является процедурой редукции большой базы данных к структуре с небольшим, сравнимым с объемом оперативной памяти человека, количеством значимых факторов для дальнейшего качественного анализа. Фактор - вектор, связанный значимыми коэффициентами веса с несколькими переменными (признаками). Используемые в психологии нелинейные версии факторного анализа не обеспечены в настоящее время доказательным математическим анализом их свойств и являются просто широко используемым эвристическим методом. С точки зрения формальных математических отношений проблема факторов заключается во внесении в факторный анализ элементов произвольности (субъективизма) по следующим позициям:

1. Произвольное определение достаточного числа факторов для описания результатов.

2. Произвольная, основанная на “опыте” пользователя, интерпретация совокупности факторов.

3. Использование уравнений регрессии для оценки значений факторов (внесение “приблизительности”).

4. Недоказанность гипотезы о постоянстве факторной структуры для двух и более генеральных совокупностей.

5. Процедуры факторного анализа требуют, чтобы измерения были проведены не ниже, чем по шкале интервалов (Гусев, Измайлов, Михалевская, 1997), в то время как при применении семантических методик используется преимущественно шкала

порядка (балльная оценка).

6. Отсутствуют процедуры оценки достоверности факторных описаний.

К сожалению, в наиболее распространенной программе Exel, в которой чаще всего строится матрица данных, процедура факторного анализа отсутствует. Для обработки результатов матрицу данных приходится транспонировать, добавлять строку названий к вариансам и переводить в другие статистические программы. При переводе данных из Exel в другие статпрограммы необходимо убирать из таблиц названия и нумерацию, так как новые статпрограммы будут считать их данными. При использовании статистических программ, содержащих процедуру факторного анализа (например, SPSS), исследователь произвольно задает количество итераций, минимальное количество шкал в факторе, минимальный вес фактора или требуемое количество факторов. Это и вносит элементы произвольности, ограничений и субъективизма в процедуру факторного анализа.

В результате факторизации исследователь получает номера шкал (варианс), входящих в фактор с обозначением их веса. В качестве рабочих шкал, входящих в факторы, выбираются шкалы, описывающие (выбирающие) наибольший процент дисперсии данных (по совокупности выбранных факторов - не менее 75% дисперсии результатов) и (или) имеющие значимый вес (здесь критерии оценки выбираются самим специалистом). Аналогично, в качестве рабочих факторов выбираются факторы, описывающие наибольший процент дисперсии данных и (или) имеющие значимый вес. Качества (вербальное название) шкал, входящих в фактор выписываются отдельным списком, к которому исследователь подбирает обобщенное название. Это вносит второй элемент субъективности и ограничений в процедуру факторного анализа. Вопрос об иерархизации признаков в факторе (по весу или по проценту выбираемой дисперсии) или факторов при семантическом описании стимула остается до настоящего времени открытым. Большинство авторов просто переписывают выданную компьютером последовательность, не задумываясь о данной проблеме.

Совокупности факторов анализируются только качественно, аналогично анализу совокупности неслучайных признаков, входящих в семантические универсалии.

Пример: при факторизации матриц результатов оценивания понятия собака получены следующие факторы (процент выбираемой дисперсии - 85, названия факторов выбраны группой - 25 студентов): хороший, контактный, безразличный, недобрый, уверенный.

В вышеприведенном примере при сопоставлении бланков первичных результатов с факторным описанием вызывают удивление при оценке собаки факторы “недобрый”, “безразличный ”. Это происходит потому, что заложенные в современные статпрограммы процедуры факторного анализа позволяют выделять только факторную ось, а не полноценный (однонаправленный) вектор. Учитывая это, экспериментатор произвольно меняет названия некоторых факторов на обратные (антонимичные), более соответствующие результатам первичного оценивания. Этот факт почему - то не упоминается при публикации результатов факторного анализа данных. В вышеприведенном примере для публикации результатов исследователь мог бы заменить фактор “безразличный” на “заинтересованный”, а фактор “недобрый” на “добрый”. Формально исследователь имеет на это право, так как направление вектора не определено, но никаких критериев для суждения о необходимости такой замены не существует. Эти процедурные недоработки формального анализа вносят дополнительные элементы субъективности.

Пример: при факторизации матриц (критический вес - 0,5; минимальное количество шкал в факторе - 3, метод главных компонент) результатов оценивания своего образа жизни группой студентов и группой их матерей (Приложения 6, 7) получены следующие данные:

1. По группе студентов:

- шкалы первого фактора: непримиримый, активный, динамичный, открытый, подвижный, уверенный, насыщенный, особый, привлекательный, интересный, беспокойный, счастливый, смелый, веселый. По совокупности качеств выбрано название первого фактора “активность”;

- шкалы второго фактора: непримиримый, недостойный, меняющийся, безнравственный, отрицательный, беспокойный, агрессивный, голодный, радикальный. По совокупности качеств выбрано название второго фактора: “радикализм”;

- шкалы третьего фактора: обеспеченный, не понимающий, расслабленный, неоправданный, бессмысленный, социальный. По совокупности качеств выбрано название третьего фактора: “конформизм”;

- шкалы четвертого фактора: расслабленный, альтруистичный, добрый, противоречивый. По совокупности качеств выбрано название четвертого фактора: “идеализм”;

- шкалы пятого фактора: активный, достойный, не понимающий. По совокупности качеств выбрано название пятого фактора: “консерватизм”;

- шкалы шестого фактора: истинный, авторитарный, безопасный. По совокупности качеств выбрано название шестого фактора “авторитетность”.

2. По группе матерей:

- шкалы первого фактора: активный, динамичный, достойный, расслабленный, подвижный, творческий, уверенный, настоящий, насыщенный, привлекательный, интересный, бодрый, счастливый, веселый. По совокупности качеств выбрано название первого фактора: “полноценность”;

- шкалы второго фактора: необеспеченный, не понимающий, зависимый, бессмысленный, отрицательный, безответственный, злой, противоречивый, ложный, беспорядочный, голодный, старый, неуважительный. По совокупности качеств выбрано название второго фактора: “бессмысленность”;

- шкалы третьего фактора: открытый, постоянный, альтруистичный, особый, оправданный, целостный, безопасный, консервативный. По совокупности качеств выбрано название третьего фактора: “надежность ”;

- шкалы четвертого фактора: особый, противоречивый, демократичный, миролюбивый, самодостаточный. По совокупности качеств выбрано название четвертого фактора: “демократичность”;

- шкалы пятого фактора: достойный, ответственный, истинный, старый, самодостаточный. По совокупности качеств выбрано название пятого фактора: “зрелость”.

3. Таким образом, студенты описывают свой образ жизни следующей совокупностью факторов: активность, радикализм, конформизм, идеализм, консерватизм, авторитетность. Их матери описывают свой образ жизни следующей совокупностью факторов: полноценность, бессмысленность, надежность, демократичность, зрелость. Анализ и сравнение совокупности факторов проводятся лишь качественно.

Как видно из вышеприведенного примера, совокупность шкал, входящих в фактор, и сама совокупность факторов часто бывают противоречивы. Это заставляет исследователей вместо обобщающего названия фактора говорить о поляризации (распределении, тяготении) результатов по оси фактора.

Пример: в предыдущем примере можно было говорить о поляризации оценок группы матерей и студентов по факторам (осям факторов): полноценность - неполноценность, бессмысленность - осмысленность, надежность - изменчивость, демократичность - авторитаризм, зрелость - незрелость.

Результаты факторного анализа часто представляются интересными для качественного анализа, но необходимо помнить, что чаще всего названия факторов выбраны самим исследователем, имеющим свое развернутое представление о стимуле и о предполагаемых результатах. Для некоторого снятия элемента субъективности можно предложить обработку матрицы результатов независимому специалисту, а выбор обобщающих названий факторов группе независимых экспертов.

Несмотря на описанные недостатки факторного анализа этот метод редукции данных получил широкое распространение, благодаря одному своему несомненному достоинству: факторный анализ позволяет приблизиться к интегративной структуре данных сразу по совокупности нескольких шкал оценки стимула испытуемыми. Другими словами, факторный анализ позволяет выявить скрытую от

экспериментатора (имплицитную) структуру больших матриц данных. Предполагается также, что названные факторы показывают экспериментатору именно те категории (или шкалы), которые значимы для группы испытуемых при оценки именно избранной группы стимулов.

Количество «значимых» факторов часто сопоставляется с когнитивной сложностью описания, хотя процедур прямого соотнесения в литературе не описано. Когнитивная сложность одного и того же испытуемого может быть разной при описании стимулов даже одной предметной области. Вес фактора или процент выбираемой дисперсии интерпретируются как различительная сила признака, хотя процедур прямого соотнесения в литературе не описано. Считается, что по фактору с большей различительной силой испытуемый лучше дифференцирует оценку стимула. Содержание выделенных факторов сопоставляется с содержанием имплицитных шкал оценки испытуемым стимула по шкалам данного фактора. Показатели интеркорреляции факторов интерпретируются как показатели содержательной связи оценок испытуемого по соответствующим факторам.

Результаты факторного анализа (совокупность факторов) анализируются качественно. Количественная оценка (сопоставление веса или процента выбираемой дисперсии) для сходных факторов проводится редко, так как, во - первых, названия факторов редко совпадают; во - вторых, совпадение названий чаще всего не обусловлено сходством входящий в данный фактор шкал (варианс).

4.8.5. Применение СД Важнейшим преимуществом методов семантического оценивания является то, что в качестве стимула для оценивания может быть представлен почти любой объект: событие, ситуация, социальная роль, продукция, отношения и т.д. В настоящее время преимущества метода СД обусловили очень широкое применение его во всех сферах психологии. Приведем лишь небольшой список возможных сфер применения СД:

1. Исследование и моделирование значений и систем значений.

2. Описание результатов обучения и профессионализации как “сдвига” профилей и других результатов оценивания (например, оценивание и сравнение оценок понятия, инструмента, ситуации “до” и “после” обучения).

3. Описание психологического состояния человека (например, оценивание и сравнение

оценок значимых событий, ситуаций, людей и т.п.).

4. Психодиагностика личности (оценивание и сравнение оценок себя, других).

5. Семейное консультирование и принятие решений (например, оценивание и сравнение оценок мужа, жены, брата; оценка и сравнение стимулов “я, совершивший поступок” и “я, не совершивший поступок” и т.п.).

6. Референтоментрия и изучение феноменов групповой сплоченности и рассогласования.

7. Проектирование, имиджмейкерство (например, оценка кандидатов и сравнение оценок).

8. Оценка результатов (продуктов) деятельности.

9. Экспертные процедуры.

10. Обучающие процедуры, основанные на различиях в семантических описаниях.

4.8.6.Алгоритм разработки специализированных СД

(на примере СД “Образ жизни”)

При описании объектов, значений и систем значений из многих специальных

предметных областей было доказано, что трехфакторное пространство описания ОСА (оценка, сила, активность) является либо недостаточным для дифференциации значений, либо, вообще, не предоставляет возможности дифференциации по значимым существенным параметрам описания. В то же время оценивание значений из большого ряда предметных областей (например: политика, личность, искусство, профессия и т.д.) по некоторым шкалам стандартного СД вызывает у испытуемых затруднения, так как им трудно связать стимул (значение стимула) со шкалами (дескрипторами) стандартного СД.

Примеры:

1. Для понятия “атлет” выяснилось, что описания по фактору “оценка” имеют тенденцию к корреляции с описаниями по фактору “сила” (по Петренко, 1997) .

2. Для описания “Образа Я” шкал стандартного СД (Приложение 1) явно недостаточно, так как “Образ Я” обычно описывается дескрипторами межличностных и социальных взаимодействий (Приложения 3,4).

3. При применении процедуры кластерного анализа (HCS) к матрицам корреляции шкал (реанализ данных Ч. Осгуда) Дж. Миллер обнаружил, что глобальные коннотативные факторы (ОСА) оказались расщепленными на кластеры с денотативным содержанием. Так фактор «Оценка» разбился на кластеры «моральная оценка», «эстетическая оценка» и «прагматическая оценка» (Шмелев, 1983).

Для использования очень продуктивной идеи семантической дифференциации

многочисленных и разнообразных стимулов с помощью многомерного шкалирования разрабатываются специальные предметные СД, которые в отличие от стандартного (коннотатиеного) называются специальными (денотативными). Например, разрабатываются СД для оценки рекламной продукции, хронотопов, религиозных или политических предпочтений, личностных качеств, межличностного общения, деловых качеств сотрудников, профессионально важных качеств, вкуса, политических деятелей, сложных понятий и т.д.

Е.Ю. Артемьева (1999) в соответствии с разрабатываемой ею гипотезой о наличии “замещающей реальности” при семантическом оценивании стимулов считает, что разработка специализированных СД оправданна лишь в случае известной замещающей реальности. Соответственно, для более точного определения направленности семантического инструментария она предлагает использовать вместо названия “коннотативных” СД название “предметно - неспецифические”, а вместо “денотативных” - «предметно - специфические».

Процедура разработки специализированных СД включает в себя следующие этапы (этапы и критерии отработаны эмпирически для общего количества испытуемых боле 1000 человек):

1. Обзор, теоретическое описание и определение релевантных понятий для разработки инструмента их дифференциации (СД).

2. Выделение первого набора дескрипторов с помощью групп экспертов. Используются методы определения понятия (экспертам предлагается определить понятие) и свободный ассоциативный эксперимент (экспертам предлагается продуцировать любые ассоциации, связанные с понятием). Для первичного набора выбираются наиболее весомые (частотные) дескрипторы. В первичном наборе дескрипторов могут оказаться любые части речи (прилагательные, глаголы, существительные, наречия).

3. Выделение второго набора дескрипторов на основе анализа релевантной литературы, словарных статей и опросников. Для поиска дескрипторов используются как исследуемые понятия, так и понятия, наиболее часто используемые экспертами при работе над первым набором дескрипторов.

4. Выделенные большие списки дескрипторов обрабатываются группой экспертов (классифицируются, указываются синонимы и т.п.), дополняются или не дополняются антонимами и объединяются в первичный вариант СД для экспериментальной обработки. Рекомендуется не выстраивать дескрипторы в алфавитном порядке (чтобы не вносить в оценивание лишней системы стандартизации) и равномерно распределять по левому или правому полюсу шкалы предполагаемые предпочитаемые и непредпочитаемые качества (чтобы не создать у испытуемого ориентацию на один край шкалы при оценивании). Как правило, первичный вариант СД содержит довольно много шкал (обычно - более сотни), поэтому экспериментальная обработка проводится для выявления наиболее информативных и важных для дифференциации шкал.

5. На основе работы с экспериментальной группой строится первичная матрица результатов оценивания. Первичная матрица результатов обрабатывается с помощью процедур выделения семантических универсалий, корреляционного и факторного анализов.

6. На основе данных обработки первичной матрицы строится рабочий вариант СД. В рабочий вариант входят:

1) шкалы, входящие в семантические универсалии для минимального уровня значимости как шкалы, обладающие наибольшей дифференцирующей силой^[51];

2) шкалы, выбирающие процент дисперсии результатов не менее заданного исследователем минимального уровня;

3) шкалы, входящие в выделенные факторы с весом не менее 0,35;

4) шкалы, составленные на основе названий выделенных факторов (если названия не дублируют составляющие факторы шкалы).

Из рабочего варианта исключаются:

1) шкалы, работа с которыми оказалась затруднительной для большинства испытуемых;

2) одна из двух шкал, корреляции оценок на основе которых по пилотажной группе превышает 0,8 (как дублирующие шкалы).

7. Рабочий вариант СД может быть проверен на надежность с помощью стандартных процедур. Проверка на валидность возможна только при наличии релевантных проверенных СД или при согласовании факторов проверенных опросников и шкал или факторов СД.