PsyhologToday.Ru

Рис. 19.1. Ежедневные ответы одного испытуемого на утверждения, приведенные в табл. 19.1.

Однако построение таких графиков — это занятие, требующее много времени, а интерпретация результатов не особенно «объективна»: нелегко увидеть, что происходит, когда число утверждений становится больше. К счастью, вы уже знаете, как анализировать такие данные.

Предположим, что мы подсчитали корреляции между оценками испытуемого по пяти утверждениям опросника. Это может показаться довольно странным, так как раньше мы вычисляли корреляции только для большого количества людей, протестированных в одной ситуации, а не для одного человека, протестированного во многих ситуациях. Однако проводить такой анализ совершенно законно. Нужно просто ввести данные, полученные в 30 ситуациях, как если бы они были подучены от 30 индивидуумов, и использовать тот же статистический пакет как обычно.

Факторный анализ — очевидный инструмент для изучения структуры таких корреляций, и в табл. 19.2 представлена факторная матрица, которая образуется в результате применения метода главных компонент/VARIMAX для анализа корреляционной матрицы при вращении двух факторов. Этот анализ может показать нам, сколько групп ответов на задания имеют тенденцию изменяться параллельно день ото дня у одного испытуемого. Ответы на утверждения, которые не изменяются значительно (или те, которые изменяются, но способом, отличным от ответов на другие утверждения опросника), не будут нагружать ни один из факторов, как вы можете увидеть, посмотрев на (е) в табл. 19.2. Таким образом, методика факторного анализа способна отделять черты от состояния, что и требуется при разработке опросника настроений.

Такой вариант факторного анализа, в котором корреляции между утверждениями вычисляются после предъяатения опросника одному индивидууму во многих ситуациях, известен как Р-техника, или Р-анализ, в отличие от более обычного метода факторного анализа (который принято называть R-техникой или обычной техникой).

Таблица 19.2

Факторный анализ ответов одного испытуемого на опросник, состоящий из пяти утверждений, предъявлявшийся в 30 ситуациях

	Факторная матрица
	после вращения
Переменные	Фактор 1	Фактор 2
VI	-0,33391	0,85188
V2	-0,32985	0,87516
V3	0,94627	-0,08151
V4	0,94616	-0,15725
V5	-0,16903	-0,34585

Предположим, что 10 испытуемых заполнили опросник настроения в 30 ситуациях. Чтобы проанализировать эти данные, может быть использована в значительной степени та же методика. Экспериментатор может либо выполнить 10 отдельных вариантов анализа, используя Р-технику (каждый основывается на 30 ситуациях), либо 10 таблиц данных могут быть объединены в одну путем присоединения начала каждой последующей к концу предыдущей таким образом, что компьютерная программа будет «считать», что она обрабатывает данные одного индивидуума в 300 ситуациях. Иногда этот прием называют цепной Р-техникой или цепным Р-анализом. Он может быть особенно полезен, когда число анализируемых заданий особенно велико*. Например, если опросник содержит 100 утверждений, потребуется просить одного испытуемого заполнить его более чем в 100 ситуациях, чтобы выделить оце-

* Хотя это и не упоминается в учебниках, было бы целесообразно стандартизовать оценки по шкалам настроения для каждого испытуемого (т.е. преобразовать оценки таким образом, чтобы каждый человек имел среднее значение, равное О, а стандартное отклонение, равное 1, другими словами, получить z-величины), прежде чем проводить «объединение* данных и выполнять Р-анализ. Это предохранит от возникновения ошибок, обусловленных вмешательством черт, как вы можете убедиться, используя подготовленные данные.