Мэир и Бойд проводили свое исследование на
24 молодых правонарушителях, которые заполняли ре-
шетки двух типов, одну сразу вслед за другой. Проце-
дура повторялась, через две недели. В качестве элемен-
тов использовались фотографии: 20 штук в методе
разбиения пополам и 10-в ранговой решетке. В
каждом случае проводилось сопоставление конструктов
похож на меня, похож на отца, похож на мать с
остальными 15 конструктами, а также сравнение связей
между конструктами разных решеток. Ниже приводят-
ся средние коэффициенты корреляции для трех кон-
структов (по обоим типам решеток): 0,5 для конструкта
похож на меня (диапазон от -0,76 до 0,82); 0,57 для
конструкта похож на отца (диапазон от -0,64 до 0,91);
0,48 для конструкта похож на мать диапазон от -0,36
до 0,84). Эти средние значения значимы по крайней
мере на уровне р<0,05 (для N=19). Означает ли такой
широкий диапазон значений корреляций, что конструкт
похож на меня имеет для некоторых испытуемых
противоположный смысл при работе с ранговой решет-
кой и при методе разбиения пополам? Если это так, то
в чем субъективная разница этих двух методов? Если
можно было бы показать, что у испытуемых с отрица-
тельным коэффициентом корреляции для конструкта
похож на меня (-0,76) отрицательны и коэффициенты
корреляции по другим конструктам, а у испытуемых с
высоким коэффициентом корреляции по одному кон-
структу высоки коэффициенты корреляций и по другим
конструктам, то это приблизило бы нас к пониманию
воспринимаемых испытуемым различий. Было бы еще
лучше, если бы у этих испытуемых оказались высоки-
ми коэффициенты корреляции и в тест-ритесте для
обоих типов решеток. В результате проведенного иссле-
дования Мэир и Бойд пришли к выводу, что применя-
емые методы не взаимозаменяемы.
Хонесс (93) сравнил ранговую решетку с биполярной
импликативной решеткой. В качестве испытуемых в
эксперименте участвовали дети (средний возраст-
12,8 года), которым предлагались конструкты, получен-
ные при анализе некоторых из составленных ими
рассказов. В качестве элементов снова использовались
фотографии. Первая группа детей сначала заполняла
ранговую решетку, а затем, через неделю,-
импликативную, через 4 недели-вновь ранговую. Вто-
рая группа детей заполняла решетки в следующей
последовательности: импликативная, ранговая, импли-
кативная. Корреляция между двумя методами внутри
групп оказалась равной 0,50. Этот результат очень
похож на результат, полученный Мэиром и Бойдом,
однако статистически гораздо более значим (N=41).
Хонесс приводит и другие данные. Например, для
импликативной решетки корреляция тест-ритест ока-
залась значительно больше, чем для ранговой (0,82 и
0,66). Если исключить наименее стабильный конструкт,
то эта корреляция достигнет соответственно 0,89 и 0,75.
Импликативная решетка позволяет, по-видимому, полу-
чить конструкты с более выраженной биполярностью:
критерий биполярности Хонесса для конструктов ранго-
вой решетки оказался равным 28,8%, а для конструктов
импликативной решетки-56,9%.
Келсолл и Стронгмен (108) сравнили импликативную
решетку с решеткой, в которой использовались данные
типа <пропуск-галочка>. Оказалось, что паттерн кон-
структов в целом очень сходен (р<0,001), однако и в
этом случае наблюдается значительный индивидуаль-
ный разброс.
Таким образом, различные типы решеток нельзя
считать идентичными: различаются и восприятие зада-
ния, и результаты. Ответить на вопрос, почему при
помощи решеток разных типов мы получаем различные
результаты, можно только путем тщательного исследо-
вания задания, предлагаемого испытуемому. В этом
случае мы, несомненно, узнаем что-то новое и о
природе психологического измерения в целом.
Сравнение решеток одного типа
Если нас интересует паттерн связей между кон-
структами, то оценить степень стабильности идентич-
ных решеток, заполненных различными испытуемыми
или одним и тем же испытуемым в различное время,-
задача несложная.
Изучая нарушения мышления при шизофрении, Бан-
нистер разработал статистический метод определения
степени стабильности связей между конструктами в
идентичных решетках. Если при первом исследовании
второй конструкт связан высокой положительной кор-
реляцией с конструктами 3, 4 и 5, то останутся ли эти
связи такими же и при повторном исследовании? В
табл. 19 показано, каким образом можно сравнить
результаты двух исследований.
Сначала надо проранжировать коэффициенты корре-
ляции между всеми парами конструктов, начиная с
Таблица 19
Вычисление показателей согласованности корреляций между конструк-
тами для ранговой решетки, заполненной одним испытуемым в ходе
двух тестирований
Первое исслеоцаннеВторое исследование
КОНСТРУКТpрангpрангda
1234561
1-20,860,806416
1-30,58120,611111
1-4-0,7436-0,733600
1-50,42210,441839
1-60,5413,50,59121,52,25
1-70,64110,708,52,56,25
1-80,4419,50,4219,500
1-90,32220,4021,50,50,25
2-30,48150,521411
2-4-0,6433-0,633300
2-50,13260,202511
2-60,4419,50,4219,500
2-70,31230,352411
2-80,14250,172714
2-90,03280,052800
3-4-0,7335-0,703500
3-50,10270,182611
3-60,8140,85400
3-70,4616,50,43170,50,25
3-80,26240,372311
3-90,45180,4021,53,512,25
4-5-0,4631-0,503100
4-6-0,7034-0,683400
4-7-0,5232-0,493024
4-8-0,4130-0,523224
4-9-0,4029-0,392900
5-60,4616,50,5115,511
5-70,7190,815416
5-80,8810,921,50,50,25
5-90,69100,671000
6-70,7280,5115,57,556,25
6-80,5413,50,58130,50,25
6-90,7760,921,54,520,25
7-80,7470,863416
7-90,8530,708,55,530,25
8-90,7850,79724
Sd2=208,50
6Sd2 003
n-n46620P=0,97
самой высокой положительной корреляции и кончая
самой высокой отрицательной корреляцией. Результаты
ранжирования коэффициентов корреляции ранговой ре-
шетки приведены в табл. 7 (см. с. 72). Сходным обра-
зом надо проранжировать коэффициенты корреляции,
полученные при повторном тестировании, а затем под-
считать коэффициент ранговой корреляции Спирмена
между полученными ранжировками.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84