Елена Туник - Психодиагностика супружеских отношений

Где М – среднее, σ – стандартное отклонение, характеристика разброса данных относительно среднего. Значениям нормы соответствует интервал тестовых показателей от М – σ до М + σ, которые выделены в таблице жирным шрифтом; норме соответствует приблизительно 70 % испытуемых в центре распределения. Здесь необходимо подчеркнуть, что изучаемые нами показатели удовлетворенности супружескими отношениями зависимы от множества параметров, ситуативны и непостоянны, так как отношения между людьми могут изменяться с течением времени. Поэтому, хотя мы и используем такое понятие, как «норма», нужно учитывать приблизительность и относительность полученных данных. Возможно, для большей точности имеет смысл сравнивать показатели удовлетворенности супружескими отношениями у человека в разные периоды его жизни и с разными партнерами.

На основании приведенных выше данных получаем следующие нормативные таблицы, в которых набранным баллам поставлена в соответствие степень удовлетворенности браком.

Далее приведем таблицу нормативных данных для полного теста.

Хотелось бы сделать ряд замечаний по поводу применения понятия нормы в нашем случае.

Как известно, под нормой понимается интервал тестовых показателей от М – σ до. М + σ, который имеют приблизительно 70 % людей в центре распределения. Обычно показатель человека сравнивают с показателями других людей, полученных на большой репрезентативной выборке.

Когда измеряется какая-то относительно устойчивая во времени характеристика, например интеллект (в большой степени являющаяся врожденной), сравнение с нормой оправданно и полезно. В данной работе мы изучаем отношение человека к другому человеку и связанную с этим удовлетворенность супружескими отношениями. Эта характеристика относительна, ситуативна, зависит от многих параметров и не является достаточно устойчивой во времени. Мало того, удовлетворенность супружескими отношениями у разных людей зависит от разных параметров, одному человеку важно одно, а другому – совсем иное. Отсюда следует, что сравнение изучаемых нами характеристик становится еще более относительным. Поэтому, хотя мы и привели таблицу нормативных данных, надо учитывать приблизительность и относительность полученных показателей. Возможно, имеет смысл сравнивать показатели удовлетворенности супружескими отношениями у человека в разные периоды его жизни (возможно, также с разными партнерами).

В ходе оценки факторов, влияющих на удовлетворенность семейной жизнью, было выявлено, что возраст, стаж семейной жизни и количество детей положительно коррелируют между собой, то есть чем выше показатели возраста супругов, тем выше показатели стажа и больше количество детей, что вполне естественно.

Однако между такими параметрами, как пол, возраст, стаж семейной жизни испытуемых, и показателем удовлетворенности семейной жизнью значимой связи обнаружено не было. То есть можно констатировать, что удовлетворенность семейной жизнью в принципе слабо зависит от пола, возраста и стажа семейной жизни. Для нас этот результат был откровенно неожиданным.

В то же время результаты анализа такого фактора, как количество детей, продемонстрировали, что чем выше число детей в семье, тем большую удовлетворенность супругов браком мы можем предположить. В данном случае рост степени удовлетворенности браком с увеличением количества детей в семье проявлялся хотя и слабо, но весьма четко, а значит, существование такой зависимости вполне наблюдаемо. Примечательно, что для женщин эта зависимость более характерна, чем для мужчин, что хорошо просматривается на рис. 1.

Поскольку распределения признаков «Пол», «Количество детей», «Стаж семейной жизни» не являются нормальными, для оценки достоверности различий по этим параметрам применялись непараметрические критерии:

– U-критерий Манна-Уитни;

– H-критерий Краскела-Уоллиса;

– T-критерий знаковых рангов Уилкоксона для связанных выборок.

Для иллюстрации и более наглядного представления взаимосвязей параметров теста (основного, полного и отдельно части III) и формальных анкетных данных респондентов был использован метод кластерного анализа, позволяющий визуализировать связи между параметрами, увидеть меру их близости, определить, какие объединения параметров мы можем выделить для дальнейшего изучения.

На рис. 2 мы можем видеть несколько групп параметров (в зависимости от выбора уровня отсечения, то есть масштабируемого расстояния между группами). В данном случае мы наблюдаем следующее.

1. Первый кластер – сильно связанная группа параметров «Возраст» и «Стаж семейной жизни», а также связанный с ними параметр «Количество детей».

2. Второй кластер – достаточно связанная двухуровневая группа «Тест Туник_Полный», «Туник ч3_проективная», «Тест Туник_Основной».

3. Третий кластер – состоящий из одного параметра «Пол».

Очевидно, что первый и второй кластеры связаны между собой. Интересно, что пол является самым последним параметром, включаемым в общую группу, – это еще раз иллюстрирует тот факт, что значения теста от него зависят слабо.