Константин Гуревич - Дифференциальная психология и психодиагностика. Избранные труды

Ранее мы уже отмечали, что широкое применение психодиагностических методик было ознаменовано тем, что их стали также «подгонять» под нормальное распределение. Слово «подгонять» тут поставлено не случайно. Тесты именно подгоняли, чтобы получить нормальное распределение. Начал применять этот способ «совершенствования» тестов Термен из Стенфордского университета в США, когда он взялся за переработку шкалы Бине. Каждый хоть немного знакомый со статистикой и теорией вероятности психолог знает, что нормальное распределение сильно упрощает обработку и всю последующую технику использования результатов тестирования.

В частности, одно из преимуществ нормального распределения состоит в том, что открывает возможность использования «стандартного отклонения», которое дает определенные основания для разбиения выборки на группы. Известно, что при нормальном распределении в пределах х ± Узо должно находиться 50 % всех случаев, имеющихся в данной совокупности или выборке (х и, соответственно средняя арифметическая и стандартное отклонение).

Норма для измерений признака будет находиться в этих границах. Это означает, другими словами, что в этих границах заключена та часть совокупности или выборки, которую можно считать наиболее типичной, характерной для нее. Когда распределение имеет форму колокола, оно симметрично, поэтому 25 % случаев окажутся за пределами нормы, превосходя ее, а 25 % также за пределами нормы, но будучи ниже ее, не достигая ее. При необходимости, пользуясь тем же стандартным отклонением, можно прибегнуть и к более дробному делению на группы, можно устанавливать границы групп, отделяя в ту и другую сторону от среднего арифметического по 0,5, и т. п.

Вернемся к делению совокупности или выборки на три группы. Исследователь, получивший по интересующему его признаку нормальное распределение, заранее постулирует, что в границы нормы войдет лишь часть взятой им выборки. Как должны толковаться по отношению к этой норме обе оставшиеся группы?

Такое толкование обычно приводит к смешению понятий собственно статистических и бытовых, неправомерно вошедших в психологию. Характеристики «выше нормы» и «ниже нормы», когда их относят к психологическим признакам, в особенности к результатам интеллектуальных тестов, приобретают общепонятный, но при этом лишенный научного содержания смысл. Так, можно сделать вывод – и он действительно делается, – что по признакам, которые измеряются интеллектуальными тестами, 25 % всего человечества находятся «ниже нормы»! И иногда в группу «ниже нормы» включают как людей аномальных, так и здоровых, но якобы недостаточно умных.

Понятие нормального распределения вошло в психологическую диагностику вместе с тестами Стэнфорд – Бине. Вообще говоря, вряд ли можно возражать против того, чтобы распределение результатов тестирования было «подогнано» каким-нибудь способом, например специальным подбором задач к нормальному распределению. Но после того, как это сделано, кривые распределения следует рассматривать только со стороны приобретенных ими формальных технических преимуществ – их удобно разбивать на группы, они пригодны для корректного применения к ним некоторых эффективных формул для установления значимых связей и различий (по Пирсону – Браве, по Стьюденту и т. п.). Во многих случаях преимущества, получаемые при нормальном распределении, очевидны и бесспорны. Но, пользуясь ими, нельзя забывать, что сама-то нормальность распределения создана, так сказать, руками исследователя.

В психологической диагностике, поскольку она занимается измерениями явлений психики, зависящих от социального опыта испытуемых, нормальное распределение результатов тестирования не может быть правилом, а может быть лишь исключением. Если уж оно получилось, то причины его нужно специально выяснять, его нельзя толковать как проявление «закона природы», который не нуждается в объяснении, а сам все объясняет. В явлениях, детерминируемых законами социальной жизни, не имеет решающего значения игра тех сил, от которых зависит нормальное распределение биологических явлений.

Поэтому и интерпретация группировок, выделенных при распределении, должна быть весьма условной. И характеристики групп – «норма», «ниже нормы», «выше нормы» – имеют не бытовое, а формальное и условное значение.

Общество состоит из классов, социальных групп. Законы развития людей, входящих в эти группы, – это не имманентные законы самой психики, а законы социальные. Кривую нормального распределения можно получить, если брать в должной пропорции представителей разных по образованию социальных групп.

Весьма сомнительна подобная операция с точки зрения статистики. Ведь это представители групп, имеющих различный опыт, различное образование – оно нередко оказывается одним из решающих факторов успешности в тестовых психологических испытаниях, – как же можно их объединять в одну совокупность? Статистика говорит, что нельзя объединить в совокупность группы, которые имеют существенные различия между собою по измеряемому признаку.

Психологу не нужно доказывать, что люди, находящиеся в неодинаково благоприятных для развития условиях, вследствие этого и в самом деле развиваются неодинаково. Применяя же к ним – притом неправомерно – бытовое понятие нормы, рассуждение нужно строить наоборот: эти люди неодинаковы по развитию, и поэтому они находятся в неодинаково благоприятных условиях для развития.

Автор известной шкалы Д. Векслер пишет, что он старался подобрать для стандартизации своих тестов такую выборку, которая отражает те же пропорции различных групп населения, которые представлены в населении США: «Выборка, подобранная для стандартизации, должна представлять столь похоже, как возможно, ту популяцию, для которой предназначены тесты» (Wechsler D., 1955).

Подобрав такую выборку, Д. Векслер получил распределение, близкое к нормальному. Вот как поступил автор. Он выделил и соответственно представил в экспериментальной выборке, предназначенной для стандартизации тестов, пять образовательных групп: до 8 лет обучения; от 9 до 11 лет; 12 лет; от 13 до 15 лет и 16 и выше лет обучения. Образовательный уровень в США обычно прямо связан социально-экономическим статусом, о чем автор не говорит.

Среди испытуемых, подобранных для стандартизации шкалы, для мужчин в возрасте 20–24 года было:

• прошедших до 8 лет обучения – 25 %;

• от 9 до 11 лет обучения – 23 %;

• 12 лет обучения —30 %;

• от 13 до 15 лет обучения —16 %;

• 16 и более лет обучения – 6 %.

Эти пропорции соответствуют общеамериканским. Они дают, если разбить выборку на те же группы, которые были нами ранее использованы в рассмотренном примере, такое разбиение: