Общая психология

Существует еще один способ сбора данных о личности. Его отличие заключа­ется в том, что он основывается на регистрации объективных данных. Данные, полученные с помощью подобных методов, называются T-данными (objective test data). Этот метод также имеет ряд недостатков. Например, достаточно высокая трудоемкость, сложность формализации результатов и др.

Таким образом, все указанные способы сбора данных не лишены недостатков. Однако наибольшее распространение получил метод использования опросников. Это вызвано не только его простотой, но и возможностью создавать различные личностные конструкты, поскольку в основе опросников лежат представления авторов о той или иной личностной характеристике. Еще одной причиной попу­лярности опросников является возможность использования для разработки но­вых методик математических приемов.

Существуют два основных направления исследований личности с помощью опросников: подход на основе выделения черт личности и типологический под­ход. Первый предполагает существование конечного набора базисных качеств, и личностные различия определяются степенью их выраженности. При типоло­гическом подходе исходят из постулата, что тип личности является целостным образованием, не сводимым к комбинации отдельных личностных факторов. При­чем оба подхода предназначены для формирования понятийного аппарата, систе­матизирующего информацию об индивидуальных различиях.

Давайте рассмотрим, в чем суть данных подходов? Так, черты объединяют в группы тесно связанные признаки (психологические характеристики) и высту­пают как некоторые интегральные характеристики, обобщающие информацию, которая содержится в данной группе признаков. Число черт определяет размер­ность личностного пространства. Типы объединяют группы похожих испытуемых и составляют иной набор объяснительных понятий, где в качестве имени понятия выступает название соответствующего типа, а содержание раскрывается описа­нием типичного (или усредненного) представителя.

Таким образом, подход на основе черт требует группировки личностных при­знаков, а подход на основе типов — группировки испытуемых. Для решения каж­дой из этих двух задач существуют специальные математические методы и модели. Наиболее часто для группировки признаков используются методы факторного анализа, а для группировки испытуемых — методы автоматической классифика­ции. Эти методы являются двумя способами формирования обобщений на экспе­риментальном массиве данных. Они позволяют «сжать» информацию за счет вы­явления неоднородностей в структуре связей между признаками или испытуемы­ми. В результате массив экспериментальных данных разбивается на некоторые подмассивы, которые являются обобщениями совокупности данных.