Читать «40 исследований, которые потрясли психологию» онлайн - страница 179

Рис. 1. Взаимосвязи между количеством единиц жизненных изменений и здоровьем

Подумайте о своем показателе (особенно если он высокий) как о важном индикаторе того, насколько нагружена стрессами ваша жизнь и какое воздействие эти стрессы могут оказывать на ваше здоровье. Однако прежде чем вы слишком обеспокоитесь, уместно будет познакомиться с той критикой, которой была подвергнута шкала SRRS, и в частности, с точки зрения прогнозирования болезней.

Критические замечания

С того времени, когда Холмс и Рейх разработали свою шкалу, многие исследователи выказывали серьезную озабоченность по поводу ее точности и полезности (полный обзор этой критики см.: Taylor,1999). Одно из наиболее распространенных критических соображений связано с включением в одну и ту же шкалу как позитивных, так и негативных жизненных событий; как событий, которые мы можем контролировать (например, вступление в брак), так и таких, контролировать которые мы не в состоянии (например, смерть друга). Исследования показали, что некоторые события, а именно неожиданные, негативные и неподконтрольные нам, значительно более прогностичны в отношении болезней, чем события позитивные и поддающиеся нашему контролю.

Другие авторы утверждали, что недостатком этой шкалы является то, что в ней не принимается во внимание интерпретация событий. Например, выход на пенсию для одного человека может означать конец карьеры, в то время как для другого — избавление от смертельно надоевшей работы и долгожданную свободу Один из критиков утверждал, что шкала была бы более точной, если бы она позволяла испытуемому внимательно проверить события и оценить их с достаточной степенью точности (Cohen, 1983, действительно разработал такую шкалу и назвал ее шкалой воспринимаемого стресса — Perceived Stress Scale).

И наконец, высказывались сомнения по поводу того, каким образом SRRS соотносится с болезнями. По результатам тщательного статистического анализа связь между показателями LCUs и болезнями оказалась выраженной довольно слабо. Фактически она объясняет всего лишь 10 % общей дисперсии среди людей, которые становятся больными. Другими словами, если вы обследуете 1000 человек, чтобы посмотреть, кто из них заболеет в течение 6 месяцев, то будет действовать множество индивидуальных факторов, от которых будет зависеть, заболеет человек или нет. Если все они заполнят SRRS, то окажется, что из всех возможных причин изменения здоровья показатели LCUs объясняют лишь около 10 % таковых. Это — статистически значимая корреляция, которая подтверждает способность SRRS предсказывать болезнь. Однако прогностичность этой шкалы все же не настолько высока, как хотелось бы. С другой стороны, если вы знаете чей-либо показатель LCUs, ваши шансы успешно прогнозировать здоровье этого человека в будущем будут выше, чем в том случае, когда вы его не знаете, но выше лишь ненамного.