Корреляционный подход как основа психодиагностических измерений

Психодиагностические средства, разработка которых основыва­ется на использовании психометрических процедур оценки надеж­ности и валидности, обычно предполагают их подкрепленность про­веркой статистических гипотез о связях между выборочными зна­чениями переменных. То есть в основе их разработки лежиткорре­ляционный подход, предполагающий исследовательские схемы со­поставления групп лиц, отличающихся по тому или иному внешне­му критерию (возраст, пол, профессиональная принадлежность, об­разовательный ценз), или сопоставления различных показателей, полученных для одних и тех же лиц разными методическими сред­ствами или в разное время (при повторном тестировании, по схеме «до — после» осуществления какого-то воздействия и т.д.).

Мерами связи являются коэффициенты ковариации и корреля­ции. Статистические гипотезы формулируются как гипотезы об от­сутствии связи между выборочными значениями переменных, о ра­венстве коэффициентов какой-то величине (например, нулю, что не равнозначно понятию нулевой корреляции) или между собой.

При проверке корреляционных гипотез открытым остается вопрос о том, какая из двух переменных влияет на другую (или ее детермини­рует). Именно это обстоятельство ограничивает возможности прогно­за, т. е. обоснованного предсказания значений величин на одной психо­логической шкале по данным измерения других (переменных). Напри­мер, можно выявить положительную связь между показателями теста, измеряющего умственный возраст, и академической успеваемостью. Обе переменные как бы равноправны в этой ковариации, т.е. отклоне­ния от среднего (как выборочного показателя меры центральной тен­денции) в двух рядах показателей сопутствуют по величине друг другу. Это наглядно представляют в виде вытянутого облака точек на диаг­рамме рассеивания. В ней оси Х и Y обозначают величины, соответ­ствующие двум психологическим переменным, а каждая точка пред­ставляет конкретного субъекта, характеризующегося одновременно двумя показателями (уровнем умственного развития и академической успеваемостью). Но содержательно разными являются задачи: прогно­зировать успеваемость по показателю психологического теста и про­гнозировать возможную величину умственного развития, зная показа­тель успеваемости. Решение каждой из этих задач предполагает, что исследователем принимается решение о направленности связи, т.е. о том, какой показатель является определяющим.

Для показателей, измеренных в разных психологических шкалах, используются адекватные этим шкалам коэффициенты корреляции [Гласс Дж., Стенли Дж. — 1976]. Психологические свойства могут быть измерены в следующих шкалах: 1) наименований, где разные элементы (психологические показатели) могут быть припи­саны к разным классам, поэтому второе название этой шкалы — шкала классификации; 2) порядка, или ранговая шкала; с ее помо­щью определяют порядок следования элементов друг за другом, но неизвестным остается деление на шкале, а значит, нельзя утверж­дать, на сколько один человек отличается по тому или иному свой­ству от другого; 3) шкала интервалов (например, коэффициент ин­теллекта — IQ), на основе использования которой можно не только установить, у какого субъекта то или иное свойство более выражено, но и на сколько единиц оно более выражено; 4) шкала отноше­ний, с помощью которой можно указать, во сколько раз один изме­ряемый показатель больше или меньше другого. Однако таких шкал в практике психодиагностики практически нет. Межиндивидуаль­ные различия описываются в лучшем случае шкалами интервалов.

Коэффициенты корреляции отличаются от других мер связи — коэффициентов ковариации — видом их представления: все они рас­положены в интервалах от 0 до +1 и -1. Соответственно по величи­не коэффициента корреляции судят о силе связи между измеренны­ми психологическими переменными. Однако при решении задачи прогноза (например, судить об успеваемости по величине умствен­ного возраста или наоборот) переменные перестают быть равноправ­ными. Коэффициенты корреляции не могут служить основанием прогноза в том смысле, что установление направленности влияния переменной — как детерминирующей другую — подразумевает ус­тановление коэффициентов регрессии. В них величины регрессии Х по Y и Y по Х будут отличаться между собой. Следует также заме­тить, что нельзя путать разные виды прогноза: предсказание в ка­ком-то временном интервале для конкретного индивида и предска­зание разбросов «срезовых» показателей для групп.

Наконец, специальные проблемы будет решать прогноз, подра­зумевающий оценку по внешнему критерию: например, вероятнос­ти попадания в группы хорошо или плохо справляющихся с рабо­той лиц, которые были первоначально разделены по психологичес­кому тесту на более и менее успешных (при этом предполагается обоснованность измерения конкретного свойства в качестве способ­ствующего успешному выполнению того вида деятельности, о кото­ром идет речь как о «работе).