|
Сфера действительности, являющаяся предметом социальной и судебной психиатрии, представляет собой круг массовых явлений, зависимости между которыми с формальной и количественной точки зрения отличны от строго функциональных. Процессы, происходящие в этой сфере носят случайный (т. е. , зависимый от очень многих переменных) характер. Задачи, связанные изучением вероятностных (корреляционных) взаимосвязей довольно разнообразны и сводятся к уяснению закономерностей изменения случайных величин (например, различные стороны социально опасного поведения) от неслучайных параметров (возраст, динамика психического состояния при тех или иных нозологических формах, разновидность психических заболеваний или аномалий, социальная дезадаптация и т.д.). Рассматривая те или иные величины в рамках математико-статистического исследования, можно судить об их вариабельности, особенностях распределения, о вероятности, с которой встречаются те или иные их комбинации, характере и тесноте связи между ними и о многом другом (К. Джини, 1973; Дж. Гласс, Дж. Стенли, 1976). Теснота связи между различными переменными изучается при помощи корреляционно-регрессионного анализа. Развившиеся на его основе метод главных компонент и факторный анализ позволяют разделить влияющие и результативные признаки изучаемого явления. Метод главных компонент и факторный анализ иногда называют “методом общего осмотра данных”, собранных первоначально в таблицы или компьютерные базы данных. Уточним, что данные в нашем случае представляют собой различные переменные свойства объекта, т. е. подэкспертного, складывающиеся в определенные формализованные ряды. Факторный анализ основывается на корреляциях между многими переменными и ставит перед собой цель определить по возможности малое число интерпретируемых факторов. Последние должны свести многообразие связей между переменными в исследуемей области к более простым зависимостям, т. е. дают факторную структуру. Это имеет особое большое значение для исследований в области социальной психологии и психиатрии, где приходится исследовать большое число переменных в их взаимозасвисимости. В настоящем исследовании факторному анализу были подвергнуты переменные, в отношении которых при построении статистической модели было допущено, что они являются интервальными величинами, принимающими определенные целочисленные значения, что допустимо в эвристическом смысле. В результате этого была получена картина так называемых собственных чисел факторов — eigenvalues — величин, отражающих степень влияния одних переменных на другие) (Дж. -О. Ким, Ч.У. Мьюллер, 1989). — 92 —
|