Общее представление о вторичной обработке

Вторичная обработка завершает анализ данных и подготавливает их к синтезированию знаний на стадиях объяснения и выводов. Даже если эти последние этапы по каким-либо причинам не могут быть выполнены, исследование может считаться состоявшимся, поскольку завершилось получением результатов.

В основном вторичная обработка заключается в статистическом анализе итогов первичной обработки. Как специфический вид вторичной обработки, по нашему мнению, выступает шкалирование, совмещающее математический, логический и эмпирический анализы данных, но в этом параграфе остановимся лишь на статистической обработке данных. Уже табулирование и построение графиков, строго говоря, тоже есть статистическая обработка, которая в совокупности с вычислением мер центральной тенденции и разброса включается в один из разделов статистики, а именно в описательную статистику. Другой раздел статистики – индуктивная статистика – осуществляет проверку соответствия данных выборки всей популяции, т. е. решает проблему репрезентативности результатов и возможности перехода от частного знания к общему. Третий большой раздел – корреляционная статистика – выявляет связи между явлениями.

Статистика имеет мощный и подчас труднодоступный для неподготовленного исследователя аппарат. Поэтому надо сделать два замечания. Первое – статистическая обработка является неотъемлемой частью современного психологического исследования. Избежать ее практически невозможно (особенно в эмпирических исследованиях). Отсюда вытекает необходимость специалисту-психологу хорошо знать основы математики и статистики и важнейшие методы математико-статистического анализа психологической информации. Неизбежность статистики в психологии обусловлена массовостью психологического материала, поскольку все время приходится один и тот же эффект регистрировать по многу раз. Причина же необходимости многократных замеров кроется в самой природе психических явлений, устойчивость которых относительна, а изменчивость абсолютна. Классическим примером тому может служить непрерывная флуктуация сенсорных порогов, породившая знаменитую «пороговую проблему». Поэтому вероятностный подход – неизбежный путь к познанию психического. А статистические методы – способ реализации этого подхода.

Кстати, надо заметить, что формирующаяся с начала XX столетия новая картина мира, постепенно вытесняющая ньютоновско-картезианскую модель мироздания, одним из своих важнейших компонентов имеет как раз представление о преобладании статистико-вероятностных закономерностей над причинно-следственными. По крайней мере, это достаточно убедительно продемонстрировано для микроскопического (субатомного) и мегаскопического (космического) уровней организации мира. Логично предположить, что это в какой-то степени справедливо и для среднего (макроскопического) уровня, в границах которого и возможно, по-видимому, говорить о психике, личности и тому подобных категориях. Надо полагать, что именно в этом ключе следует понимать замечание Б. Г. Ананьева о вероятностном характере психической деятельности и о необходимости единства детерминистического и вероятностного подходов к исследованию психических явлений.

В связи с этим вызывает, по меньшей мере, недоумение бытующее в психологических кругах мнение, что соединение психологической проблематики с ее математическим анализом – это «брак по принуждению или недоразумению», где психология – «невеста без приданого». Вынуждена же психология вступить в этот «брак» якобы потому, что «не смогла пока еще доказать, что строится на принципиально иных основах», нежели точные науки. Эти же «принципиально иные основы» вроде бы обусловлены тем, что предмет исследования психологии несопоставим по своей сложности с предметами других наук. Нам кажется, что подобный снобизм не только не уместен с точки зрения научной этики, но и не имеет оснований. Мир – един в своем бесконечном многообразии. А наука лишь попытка человечества репрезентировать этот мир в моделях (в том числе в образах), доступных пониманию человека. Причем эти модели отражают лишь отдельные фрагменты мира. Но любой из этих фрагментов так же сложен, как и мир в целом. Так что математические формулы, статистические выкладки, описания натуралиста или психологические представления – все суть более или менее адекватные формы отражения одной и той же реальности. И математика в психологии – это не инородное вкрапление, которое психологи вынуждены терпеть за отсутствием собственных точных формальных (а по возможности и «объективных») способов описания и репрезентации психологической реальности. Это – естественный код организации мира и, соответственно, естественный язык описания этой организации.

Надежды некоторых психологов на временный характер зависимости психологии от математики – утопия. Психология использует математику не потому, что «за неимением гербовой пишет на простой», т. е. «пока» не имеет своих точных и объективных приемов анализа и объяснения психических феноменов, а потому, что математический язык – это общенаучный язык отражения реальности. И в этом смысле математику действительно можно признать «царицей наук». Психологии этот язык присущ так же, как любой другой отрасли научного знания. Вопрос лишь в том, насколько психология этот язык освоила. Таким образом, психологии вовсе не требуется доказывать, что она «может существовать независимо от математики» и эмансипироваться вплоть до «развода» с нею. Симптоматично в этом отношении формирование в последние годы новой психологической дисциплины – математической психологии.

Итак, утверждения о временном мезальянсе психологии с математикой, на наш взгляд, не состоятельны, сколь бы образны и метафоричны они ни были. Это – естественное единство.

Второе замечание касательно применения статистики в психологии заключается в предостережении: нельзя позволить втянуть себя в так называемую «статистическую мясорубку», когда полагают, что, пропустив через математическую обработку любой материал, можно получить какие-то зависимости, выявить какие-нибудь закономерности и факты. Без гипотезы и без продуманного подбора исходных данных научного результата ожидать только за счет применения статистики нельзя. Необходимо знать, что мы хотим получить от применения статистики и какие методы обработки подходят к условиям и задачам исследования.

К тому же надо заметить, что психологу не всегда по силам понять, что происходит с исходным психологическим материалом в процессе его статистического «прокручивания». Для уяснения некоторых операций внутри того или иного статистического метода (например, «варимакс-вращений» в факторном анализе) требуется специальная углубленная подготовка. Некоторые из этих операций базируются на тех или иных постулатах, не всегда подходящих к рабочей гипотезе пользователя. Поэтому для оценки адекватности, валидности намеченного метода иногда требуются весьма специфические знания. Апелляция к частоте и привычности использования в психологической практике таких матметодов не всегда спасает дело. И тогда эти приемы обработки данных становятся действительно «черным ящиком» и «статистической мясорубкой». Поэтому не следует стремиться к излишне сложным методам в погоне за модой или с сомнительной целью повысить уровень «научности» своей работы. Непродуманная стрельба «из пушки по воробьям» только ведет к неоправданным затратам и запутыванию психологической идеи исследования. Следует согласиться с выводом Е. В. Сидоренко, что «чем проще методы математической обработки, чем ближе они к реально полученным эмпирическим данным, тем более надежными и осмысленными получаются результаты».

Кроме того, нельзя забывать, что статистические методы – это вспомогательное оружие психолога, призванное лишь усилить исследовательскую мысль. Это лишь «деревья», за которыми должен быть виден «лес» – основная психологическая идея. Тем более что, как только что было сказано, всеобщность детерминации (по крайней мере, причинной) вызывает большие сомнения. Следовательно, поиск с помощью лишь математической обработки психологических зависимостей, тем более зависимостей функциональных, дело не очевидное и чреватое заблуждениями. Психологам хорошо известно, что в реальности невозможно найти ни «чистых», ни «среднестатистических» психологических типов. Это заставляет даже некоторых исследователей отказаться от рассмотрения каждого отдельного психического явления как эманации какой-то общей закономерности и тем паче «отказаться от того, чтобы считать отдельную личность случайной величиной, случайным проявлением более закономерного среднегруппового индивида».

После этих замечаний с удовольствием повторим вслед за Мак-Коннелом: «Статистика – это не математика, а прежде всего способ мышления, и для ее применения нужно лишь иметь немного здравого смысла и знать основы математики».

В дальнейшем изложении ограничимся освещением необходимого Minimum minimori в этой области, а именно важнейших элементов описательной и корреляционной статистики. Более подробные сведения по этим разделам статистической науки и о приемах индуктивной статистики применительно к психологической специфике можно почерпнуть из работ.

Всю совокупность полученных данных можно охарактеризовать в сжатом виде, если удается ответить на три главных вопроса:

1. какое значение наиболее характерно для выборки?;
2. велик ли разброс данных относительно этого характерного значения, т. е. какова «размытость» данных?;
3. существует ли взаимосвязь между отдельными данными в имеющейся совокупности и каковы характер и сила этих связей? Ответами на эти вопросы служат некоторые статистические показатели исследуемой выборки. Для решения первого вопроса вычисляются меры центральной тенденции (или локализации), второго – меры изменчивости (или рассеивания), третьего – меры связи (или корреляции). Эти статистические показатели приложимы к количественным данным (порядковым, интервальным, пропорциональным). Данные качественные (номинативные) поддаются математическому анализу с помощью дополнительных ухищрений, которые позволяют использовать элементы корреляционной статистики.