Вадим Дорофеев - Основы регрессионного моделирования для психологов

Разработка данного учебного пособия является следствием ряда формальных и содержательных проблем, которые имеют место в ходе изучения студентами-психологами такого раздела учебной дисциплины «Математическая статистика и математические методы в психологии», как «Регрессионное моделирование в психологии».

Во-первых, разработка компьютерных статистических пакетов для обработки эмпирических результатов в гуманитарных дисциплинах (SPSS, Statistica и др.) не только привела к целому ряду позитивных моментов в научно-исследовательской деятельности в психологии (например, значительно сократилось время статистической обработки эмпирических данных, появилась возможность вносить определенные коррективы в планирование самого эмпирического исследования с опорой на промежуточные статистические результаты и т. д.), но и породила некоторые негативные моменты. В частности, можно привести два таких момента. Первый связан с тем, что простота «нажатия кнопок по схеме» в компьютерных статистических пакетах, приводящего к конечному продукту статистического анализа (в Интернете в режиме свободного доступа достаточно много информационных источников, презентирующих эту схему), стала проявляться в том, что в научно-психологических исследованиях статистический анализ стали использовать «где надо» и «где не надо», забывая о том, что психология имеет весьма специфичный объект исследования. К примеру, многие в своих исследованиях пытаются найти некие статистические обобщения с применением компьютерных статистических пакетов (благо доступ к таким программам стал «беспроблемным») даже там, где с методологической точки зрения речь идет об уникальности бытия человеческой личности (понимающая методология). Особенно эта тенденция проявляется в исследовательских работах студентов-психологов, ориентированных на формальные требования к научно-исследовательским работам (требование использовать статистические методы). Второй связан с тем, что психолога-исследователя стали интересовать только «конечные распечатки» и он перестал обращать внимание на технологические аспекты математико-статистических расчетов, осуществляемых компьютером. Как следствие, абсолютно перестал учитываться тот факт, что в технологиях математико-статистического анализа для их проведения существует достаточно много формальных условий-требований, автоматически проявляющихся в «конечных распечатках», но выполнение которых не всегда возможно применительно к конкретной научной дисциплине, в частности к психологии.

Во-вторых, педагогический опыт показывает, что когда речь идет об изучении студентами-психологами продуктов моделирования в психологии по разным учебным дисциплинам, то приоритет отдается моделям, которые основаны на концептуальных взглядах автора модели, а не моделям, основанным на строгом статистико-математическом (мы специально используем связку в виде статистико-математический , а не математико-статистический , потому что в регрессионном моделировании математические расчеты осуществляются на основе статистических данных) анализе реальных эмпирических результатов (следствие – низкая объективность (научность) продуктов моделирования в нынешней психологии). Одна из причин такого положения вещей кроется в отсутствии у студентов понимания сути и технологических составляющих проведения регрессионного моделирования (основанного на строгом статистико-математическом анализе реальных эмпирических результатов) в психологических исследованиях.

Учитывая вышесказанное, в данном пособии мы попытались доступным для понимания языком представить содержание, которое синтезировало бы содержательные аспекты трех составляющих (компонентов):

1) методологических основ психологии как науки; 2) математических основ регрессионного анализа; 3) компьютерных технологий математико-статистического анализа эмпирических результатов.

Следуя этим путем, мы понимали, что создание такого «гибрида», как и любого гибрида, обязательно приведет и к негативным последствиям. В частности, он утратит часть содержательных аспектов каждого из своих «родительских» компонентов по сравнению с ситуацией, если бы мы рассматривали их в отдельности (чтобы снизить влияние этого фактора, в пособии в сносках приводится литература, которая позволит повысить знания в каждом из этих компонентов). Несмотря на это, как нам представляется, изучение содержания данного пособия студентами-психологами позволит решить две важные учебные задачи. Во-первых, будет способствовать развитию у них стратегического видения возможности применения регрессионного моделирования в реализации своих научно-исследовательских проектов (численное моделирование дает наиболее точную прогнозируемую оценку изучаемым явлениям). Во-вторых, будет способствовать развитию у них способности более качественно проводить регрессионное моделирование с технологической точки зрения.

Автором предисловия и параграфов 1.1, 1.3, 2.2, 2.3, 2.4, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 4.1, 4.3 и тестовых заданий для самопроверки является В. А. Дорофеев, автором параграфов 1.2, 2.1, 4.2 – Ю. А. Мочалова.

Чтобы иметь статус науки, психология должна опираться на определенные законы и закономерности. В задачи данного пособия не входит рассматривать методологические аспекты наличия или отсутствия законов и закономерностей в психологии и соотношения между ними 1 1 См. например: Корнилова Т. В., Смирнов С. Д . Методологические основы психологии: учеб. пособие. М.; СПб., Питер, 2006. С. 92–113. , только заметим, что в основе закона лежит связь между одним или несколькими явлениями (переменными) и другим или другими явлениями (переменными). Если следовать всем канонам требований к научности (объяснительности) результатов исследования, то разговор идет прежде всего о связи каузальной.

Что касается определения сущности каузальной связи, то стоит заметить, что единого подхода к пониманию этой сущности не существует и, как следствие этого, нет единого подхода к ее эмпирическому изучению 2 2 См. например: Митина О. В . Методы исследования каузальных связей. URL: http://psyjournals.ru/exp_collection/issue/33028_full.shtml. .

С содержательной стороны построения регрессионных моделей, освещаемой данным пособием, важно заметить, что в определение каузальной связи может включаться или не включаться такой фактор, как время. Если фактор времени включить в определение, тогда каузальную связь можно определить следующим образом.