Читать «Психодиагностика: учебник для вузов» онлайн - страница 171

Занимаясь работой по психометрической адаптации личностных опросников, мы не могли обойти вниманием и столь широко распространенный, как 16PF. За основу была взята форма «А» опросника 16PF. Были обследованы 227 человек (135 женщин и 92 мужчины) в возрасте от 16 до 51 года. Средний возраст исследуемых составлял 28 лет. Это были люди, которые проходили отбор на различные должности в коммерческие организации Киева, все они имели высшее или среднее специальное образование (бухгалтеры, коммерческие директора, менеджеры разного уровня).

Как известно, точность измерения с помощью психодиагностического инструмента определяется его надежностью. С целью выяснить, насколько точен прогноз, даваемый психологом на основании результатов 16PF, данные, первоначально полученные нами, были оценены по авторским ключам на внутреннюю согласованность с помощью коэффициента Кронбаха, вычисляемого по следующей формуле:

где α – коэффициент Кронбаха; r – количество заданий теста; S²j– дисперсия по j-му пункту теста; S²_X – дисперсия суммарных баллов по всему тесту.

В табл. 3.6 содержатся данные о внутренней согласованности факторов личности, полученные по авторским «ключам» (приведено буквенное обозначение фактора). Как видно из таблицы, значение коэффициента Кронбаха неудовлетворительно для большинства факторов. А фактор N вообще измеряет нечто, не имеющее никакого отношения к проницательности, расчетливости и наивности (если употреблять обыденное название этого фактора). Лишь некоторые из факторов, например фактор F(сургенция-десургенция) и фактор H пармия – тректия (смелость – робость), надежно измеряют то, что должны измерять. Таким образом, в результате проверки надежности-согласованности оригинальных ключей было показано, что ряд шкал опросника негомогенны. Можно предположить, что это следствия искажения смысла заданий при переводе на русский язык и/или существования известных культурных различий.

Для того чтобы выявить, что же именно стоит за данными, получаемыми с помощью 16PF, мы использовали факторный анализ. Факторы извлекались методом главных компонент; оценка общностей производилась после выделения факторов. Решение о количестве факторов принималось на основании анализа диаграммы собственных значений – scree-plot (рис. 3.2). На так называемом «графике осыпи» (автором которого является Кеттелл) находилась точка перегиба, правее которой, как показали модельные эксперименты автора опросника, обычно расположены так называемые «шумящие» факторы. Этот критерий позволяет выделить гораздо меньшее число факторов, чем применяемый большинством пользователей статистических пакетов метод Кайзера, базирующийся на величине собственного значения фактора. Вращение факторов производилось методом VARIMAX с нормализацией по Кайзеру. Коэффициенты факторных баллов были вычислены методом регрессии. Статистическая обработка производилась с помощью программы SPSS для Windows (версия 5.0). В качестве значимых рассматривались нагрузки заданий, которые по абсолютной величине превосходили 0,3. Данная граница была принята по следующим соображениям: поскольку нагрузка представляет собой коэффициент корреляции задания и фактора, при данном его объеме эта величина является значимой и позволяет объяснить до 10 % вариации задания. Как показывает опыт, установление более высокой границы приводит к резкому падению согласованности шкалы, особенно при кросс-валидизации. При этом заметим, что небольшое количество наших испытуемых, конечно, не репрезентирует генеральную совокупность. Кроме того, нами не проводилось исследование стойкости факторного решения, полученного в исследовании (кросс-валидизация). Наконец, задания по фактору В, а также задания 1, 2 и 187 были исключены из анализа.