Дифференциальная психология и психодиагностика

Точнее было бы называть объединение выборок, которые представляют одну образовательно-возрастную ступень, как гетерогенную генеральную совокупность (Суходольский Г. В., 1972, с. 257 и далее). Но для такой совокупности совсем не подходит название популяция.

Что же будет, если отвлечься от всех тех признаков, которые вносят заметное качественное разнообразие в состав гетерогенной совокупности, и проследить, как проявит себя лишь один признак: степень выполнения теста? Заранее можно предсказать, каковы будут результаты. Та часть совокупности, в которую входит выборка, избранная автором в качестве выборки стандартизации, скорее всего, покажет высокие результаты. Если в совокупность окажутся включенными испытуемые из выборок, в которых будут испытуемые, малознакомые с материалом заданий, то они, в меру своей осведомленности, покажут менее высокие, а частично и совсем низкие результаты. При таком объединении выборок, построенном на презумпции осведомленности, нельзя исключить получение распределения, приближающегося к так называемому нормальному закону – кривой Гаусса. Однако дело в том, что такая модель распределения занимает в традиционной тестологии господствующее место. Ранее мы уже говорили о том, что с этим нельзя согласиться, если исходить из понятия гетерогенной совокупности.

Еще раз вернемся к вопросу о психологическом содержании и статистической форме. Распределение результатов диагностических испытаний по нормальному закону дает исследователю ряд удобств не только при обработке экспериментальных данных, но и при их интерпретации. Так, исследователь может заранее выдвинуть гипотезу – какова вероятность получения тех или других числовых данных в любой подвергающейся психологическим испытаниям выборке, если только ее можно отнести к той же совокупности, к которой относится некая уже изученная выборка. Он может установить в пределах всего распределения ту ее часть, которую он считает наиболее типичной, представительной для всего распределения, то есть установить границы статистической нормы, а далее выделить отдельные части распределения, находящиеся выше или ниже нормы. При сопоставлении результатов нескольких тестов, проведенных на одной и той же выборке, можно применить вычисление коэффициента корреляции и т. д. Эти статистические способы обработки психологического материала рекомендуются, пожалуй, всеми пособиями по психологической диагностике, и, как видно из публикаций, они прочно вошли в практику тестирования.

Однако нельзя не заметить, что численности получаемых при психологических испытаниях имеют свои качественные особенности. Насколько подкрепляется психологической теорией гипотеза, будто «все психологические шкалы основываются на этом законе (законе нормального распределения. – К. Г.), поскольку ему следуют распределения большинства человеческих способностей и свойств» (Суходольский Г. В., 1972, с. 133).

Прежде всего, в правомерности этой гипотезы заставляют усомниться оценки, которые дают специалисты распределению по нормальному закону. Видные статистики Дж. Э. Юл и М. Дж. Кендэл, описав «идеально симметричное распределение численностей», соответствующее распределению по нормальному закону, далее отмечают: «Представляя собой частный случай более общего типа распределения эта форма распределения сравнительно редка» (Юл Дж. Э., Кендэл М. Дж., 1960, с. 114). Эти авторы отнюдь не чуждаются психологического материала. Нет причин считать, что в своем заключении о нормальном распределении они не принимали во внимание этот материал.