|
признаками: легко расчленяемы на составляющие компоненты, хо- рошо и естественно соотносятся с личностными методиками, их ин- терпретация имеет более алгоритмизированный вид, чем обычных тестов и т.д. Таким образом, методика исследования личности на основе составления таблиц распределения позволяет легко и естественно "сжать" информацию о человеке до точки на шкале "годен - не годен" или другой дихотомической структуры ("дисциплинирован - недисциплинирован", "трудолюбив - нетрудолюбив" и т.д.). Естественно такой подход можно и нужно применить при прогнози- ровании профессиональной предрасположенности личности. Этот прогноз будет построен в соответствии с эффектом куммулятивных причин. Однако данный методический подход наряду с бесспорными преимуществами имеет и недостатки. Одним из них является не- достаточный учет индивидуально-неповторимого влияния на лич- ность какого-то биографического события, сравнимого или даже конкурирующего, перекрывающего эффект куммулятивных причин, это так называемая факторная причина. И истина кроется в соот- несении, сочетании куммулятивных и факторных причин. Нами рассмотрен один из статистических вариантов биографи- ческого метода, с помощью которого можно сжать информацию о личности до точки на шкале "годен - не годен", "высокий уро- вень - низкий уровень развития определенного качества лич- ности". Однако это далеко не единственный статистический вариант биографического метода. Можно выделить и другие. Не будем их подробно описывать, так как они уступают по точности, возможностям адаптации к различным выборкам обследуемым, а лишь кратно опишем их возможности. * Оценка биографических данных на основе применения таблиц распределения обладает наибольшей прогностической точностью /валидность может достигать О,6-О,7/ и наибольшими адаптивными способностями. Однако она имеет и свои недостатки: применение возможно только с помощью эвм; для адаптации к конкретному контингенту обследуемых необходимы высококвалифицированные расчеты; для получения статистически надежных таблиц распреде- ления надо обследовать большое количество лиц по аналогии — 110 —
|