|
Регрессия возникает при наличии некоррелированных, случайных факторов, влияющих на результаты в обоих случаях. Например, некоторые из индивидов, получивших изначально высокие показатели, смогли это сделать частично из-за счастливого стечения обстоятельств, сопутствовавших прохождению ими изначального тестового варианта. Таким образом, эти индивиды получили преимущество, позволившее им пройти данный вариант теста лучше многих. Однако, поскольку такие случайные факторы по двум тестам корреляции не имеют, этим индивидам не может повезти в той же степени и при прохождении ими повторного теста, вследствие чего их показатели чаще снижаются, чем повышаются, или остаются на том же уровне. Именно присутствие этих случайных факторов не позволяет возникнуть между двумя тестами настоящей корреляции. В этой связи также нелишне заметить, что надежность дошкольных тестов чаще всего более низка, чем тестов для испытуемых более старшего возраста. Следовательно, фактор случайности играет более важную роль в получении результатов в дошкольные годы, когда регрессионный эффект соответственно сравнительно велик. Схематичная иллюстрация регрессии дана на рисунке 37. Верхний график представляет собой распределение значений IQ при первом тестировании, нижний график — при вторичном тестировании. Регрессия показана для десяти индивидов, каждый из которых в ходе изначального тестирования получил значение IQ, равное 120. Полученные этими десятью индивидами, бла- Рис. 37. «Регрессионный эффект» при повторном тестировании ^ 262 Дифференциальная психология Рис. 38. Парные группы, набранные из диссимили- рованных популяций годаря некоррелируемым случайным факторам, результаты при повторном тестировании дают «откат»; и среднее значение IQ (107), полученное десятью индивидами при повторном тестировании, находится ближе к групповому значению, чем изначальные 120. Необходимо добавить, что такая регрессия не изменяет картину общего ряда распределения. Индивиды просто меняются местами. Как действует регрессия в парных группах? Рисунок 38 помогает ответить на этот вопрос. Вероятно, что дети, посещающие, к примеру, детскую школу при университете, чаще всего являются членами лучших семей, вследствие чего имеют более высокий IQ, чем другие дети данного круга. Таким образом, если мы в целом рассматриваем распределения значений IQ у детей, как посещающих детскую школу, так и не посещающих ее, мы получим ситуацию, подобную той, которая представлена популяцией А и популяцией В на рисунке 38. Если теперь исследователь захочет соединить парные группы, выбранные из этих двух популяций, то он сможет сделать это, отбирая детей только со значениями, не превышающими среднее значение популяции А, и со значениями, не находящимися ниже среднего значения популяции В. Поэтому в ходе повторного тестирования индивиды из группы, посещающей детскую школу, проявят тенденцию к регрессу своих значений в сторону среднего значения своей популяции, то есть их IQ будет в тенденции расти. По той же самой причине IQ контрольной группы будет в тенденции падать. Таким образом, мы имеем возможное объяснение роста IQ у группы, посещающей детскую школу, и снижения IQ у контрольной группы, что проявилось в исследованиях, проведенных в штате Айова. Конечное различие показателей между двумя группами может быть не более чем статистическим артефактом, возникающим как следствие того способа, которым подбирались парные группы1. — 204 —
|