Дифференциальная психология и психодиагностика

Между тем последовательное применение релевантных критериев на группах специалистов с высокой мотивацией и с различным стажем профессиональной деятельности могли бы привести к объективным оценкам валидности тестов, исследующих совокупность психических и психофизиологических признаков. На это требуются время и силы, но это один из способов разорвать порочный круг традиционного подхода к валидности.

В связи с изложенным необходимо сделать одно важное замечание. Все, что было сказано выше, относится к валидности по собственно психологическим диагностическим методикам. В области методик дифференциальной психофизиологии дело обстоит иначе, что обусловлено тем, что признаки, устанавливаемые методиками дифференциальной психофизиологии, отличаются стабильностью, устойчивостью. В дифференциально-психофизиологической литературе вопрос о валидности применительно к методикам этого рода нашел свое освещение (Гуревич К. М., 1970). Отметим, что корреляция, раскрывающая линейные связи, не может при проверке дифференциальных психофизиологических методик служить адекватным приемом проверки валидности. Может быть, неполная адекватность корреляции сказывается и при установлении валидности собственно психологических методик, но этот вопрос заслуживает особого рассмотрения. Дело тут опять-таки не в покорном использовании кем-то предписанной процедуры, а в творческом, разумном и обоснованном подходе к выбору статистических приемов. Сам по себе ни один статистический прием не может быть назван ни хорошим, ни плохим, как ни один логический прием также не может быть назван ни хорошим, ни плохим. Все дело в их правильном использовании, в том, насколько они правомерны в данных конкретных исследованиях, насколько отвечают поставленной задаче.

Выбор приемов, которые использовались психологами при установлении надежности и валидности, носит отпечаток определенного психологического мировоззрения, весьма далекого от современного.

Психологическая позиция, выдвинувшая эти приемы, – это позиция метафизического понимания психических процессов, функций и качеств: все эти психические реальности как бы признаются неизменными. Встанем на время на эту позицию. Тогда нам станет ясно, что для проверки надежности нет лучшего приема, чем корреляции повторного тестирования через какой-то промежуток времени. С этой же позиции можно утверждать, что лица, которые сформировались как профессионалы, остались по своим психическим качествам такими же, какими они были, когда они лишь приступали к своей профессиональной деятельности. Возможно, что этот метафизический подход и затормозил творческое использование статистических приемов как аппарата доказательств современной психологической диагностики.

Одно из наиболее ярких выражений определенных теоретических воззрений в психологической диагностике связано с проблемой так называемой нормы.

В любом диагностическом исследовании психолог нуждается в том, чтобы как-то классифицировать испытуемых, входящих в экспериментальную выборку. Для этой цели используются различные статистические приемы, техническая сторона которых не может нас в этом сообщении занимать. Смысл этих приемов в том, чтобы в делении на группы не было субъективного произвола. Чтобы избежать этого, можно, например, использовать в качестве критерия особую статистическую величину – так называемое квадратическое отклонение, величину, которую в западной литературе именуют «стандартным отклонением». В принципе, использование этой величины ничего противозаконного в себе не содержит, квадратическое отклонение при нормальном распределении столь же удобно, как и перцентиляжные величины, предполагающие при других видах распределения деления ряда по его процентным соотношениям.

Если говорить о чисто статистической стороне дела, то она в самых общих чертах состоит в том, что среднее квадратическое отклонение есть величина, относящаяся к определенному виду распределения, именно к нормальному распределению, с кривой, напоминающей колокол. Нам в данном случае важно заметить одно весьма существенное для дальнейших рассуждений обстоятельство: нормальное распределение характерно для большинства биологических явлений. Возьмем, например, в качестве предмета изучения рост каких-нибудь особей – мышей, жуков, колосьев определенного вида, – если изучаемая выборка будет достаточно велика и представительна, то в каждом случае мы с большой вероятностью можем полагать, что получим нормальное распределение: очень большие и малые экземпляры будут представлены в небольших количествах, а экземпляры среднего – для данного вида – роста будут наблюдаться в относительно большом количестве. Чтобы графически отразить полученное распределение, нужно по оси абсцисс отложить единицы измерения, а по оси ординат – число случаев, приходящихся на каждую единицу. Это будет нормальное распределение, если график имеет форму колокола.