Как научиться оптимизму. Измените взгляд на мир и свою жизнь

Продолжительное губительное воздействие развода и конфликтов - не единственное, что удивило нас. Мы очень интересовались вопросами, касающимися половых различий. При этом у нас имелись определенные ожидания относительно того, представители какого пола будут более подвержены депрессии и пессимизму. Но когда мы изучали полученные нами результаты, то сталкивались раз за разом с прямо противоположными данными.

Как вы знаете из глав 4 и 5, взрослые женщины в среднем гораздо чаще впадают в депрессию, чем мужчины. Количество женщин, страдающих от депрессии, оказывается вдвое больше, каким бы методом ни проводилась оценка: по статистике заболеваний, посредством опроса по месту жительства или по количеству симптомов. Мы предположили, что это расхождение начинается в детстве, и значит девочки должны быть более подавленными и более склонными к пессимистичному стилю объяснений.

Это не подтвердилось. На каждом этапе нашего исследования мальчики были более подвержены депрессии , чем девочки. У обычного мальчика наблюдалось больше депрессивных симптомов и более тяжелая форма депрессии, чем у обычной девочки. Колоссальное количество мальчиков третьих и четвертых классов, а именно 35 %, по меньшей мере однажды за два года перенесли тяжелую депрессию. Среди девочек этот показатель составил 21 %. Качественные различия ограничиваются двумя симптомами: мальчики демонстрируют больше поведенческих нарушений (которые выражаются фразой «Я все время вляпываюсь в истории») и большую степень ангедонии (недостаток удовольствия, отсутствие друзей, социальная изоляция). Что касается грусти, снижения самооценки и физических симптомов, то здесь мальчики находятся на одном уровне с девочками.

Схожими являются и различия в стиле объяснений. К нашему удивлению, девочки оказались оптимистичнее мальчиков. Они более оптимистичны по отношению к позитивным событиям и менее пессимистичны по отношению к негативным.

Так, лонгитюдное исследование «Принстон-Пен» преподнесло нам сюрприз. Мальчики оказались более пессимистичны и более подвержены депрессии, чем девочки, и более уязвимы перед неблагоприятными событиями, включая развод родителей. Это означает, что, независимо от причин той огромной разницы, которую мы наблюдаем у подверженных депрессии взрослых мужчин и женщин, они не связаны с периодом детства. Что-то должно произойти в процессе полового созревания или вскоре после него, что вызывает этот переворот и так сильно бьет по девочкам. Мы можем только строить предположения по этому поводу.

Колледж

Однажды весенним днем 1983 года я слушал Уиллиса Стетсона, декана, ответственного за прием студентов в Пенсильванском университете, который описывал проблемы своего подразделения, точнее, ошибки, имевшие место в его работе. Я пришел потому, что возглавлял один из колледжей этого университета и мог непосредственно наблюдать плоды некачественного отбора. Я предложил приемной комиссии воспользоваться моим тестом и посмотреть, не сможет ли он лучше прогнозировать будущую успеваемость, чем существующие методы.

«В конце концов, - жаловался Стетсон, - это всего лишь статистическая оценка, и нам приходится мириться с определенным количеством ошибок».

Я спросил у него, как проходит отбор первокурсников. «Мы учитываем три важных фактора, - сказал он. - Школьные показатели, оценки вступительных экзаменов и результаты теста достижений. У нас имеется регрессионное уравнение - слава богу, мне не нужно объяснять вам, что это такое. Мы подставляем эти показатели в уравнение и получаем число, например, 3,1. Фактически это прогнозируемый средний балл первокурсника. Мы называем его прогностическим показателем (predictive index, PI). Если он достаточно высок, вас принимают».

Я действительно знал, что такое регрессионное уравнение, и то, насколько легко допустить ошибку, пользуясь им. Регрессионное уравнение принимает в расчет факторы прошлого, например ваши результаты по тесту SAT, школьные оценки, и связывает их с неким будущим критерием, например ожидаемым средним баллом обучения колледже. Затем подбирают числа, чтобы придать каждому фактору прошлого определенное значение и сделать его подходящим критерием. Так, например, если вы пытались бы предсказать вес новорожденного исходя из веса его родителей, вы могли бы собрать данные о последней тысяче младенцев, родившихся в определенном родильном доме, выписать их вес и вес их родителей, а потом обнаружить, что если разделить вес матери на 21,7, а вес отца на 43,4, потом получить среднее этих двух чисел, то результат будет соответствовать весу ребенка при рождении. При этом числа 21,7 и 43,4 не имеют никакого значения, полученный с их помощью показатель веса не связан ни с какой природной закономерностью; это просто статистические случайности. Регрессионные уравнения - это последний шанс, который используют, когда не знают, что еще можно сделать.