Новый метод исследования личности

Неметрические методы

В эту группу входят методы многомерного шкалиро­вания (195)'. В то время как метрические методы предполагают наличие линейной зависимости между факторами и переменными, техники многомерного шка­лирования предполагают только сохранение монотонно­сти конечного решения и анализируемой матрицы. Так, например, в ранговой и оценочной решетках порядко­вые отношения между конструктами в их связи с конкретным элементом (то есть по какому конструкту элемент оценивается наиболее высоко, по какому — вторым и т. п.) сохраняются в конечном решении, однако на основе этого решения ничего нельзя сказать о том, насколько выше элемент был оценен по данному конструкту, чем по другому. Уилсон отмечает, что в тех областях, где измерение преимущественно прово­дится по шкалам порядка или даже шкалам наименова­ния, меньший акцент на линейные связи становится преимуществом многомерного анализа неметрического типа. Но у этого метода есть и недостатки. Наиболее существенный практический недостаток заключается в том, что существует слишком мало коммерческих пакетов программ, доступных пользователям. Хотя неметрические методы развиваются уже давно (47), они далеко не так распространены, как метрические методы.

Наиболее исчерпывающая классификация неметри­ческих моделей, программ машинной обработки и спо­собов организации данных приводится в работе Шепар­да (194). Уилсон, однако, считает, что список Шепарда далеко не полон, а количество разработок растет «с устрашающей скоростью».

В работе Уилсон рассматривается также имплика-тивная модель Хейза (84), имеющая прямое отношение к импликативным решеткам. В качестве первичных данных в ней используются условные вероятности. Модель позволяет получить матрицу расстояний, кото­рая затем анализируется неметрическими методами. Преимущество модели Хейза, по мнению Уилсон, со­стоит в том, что она дает возможность обрабатывать асимметричные условные вероятности и определять веса (или значимости) полюсов конструктов. В соответ­ствии с этой комбинированной характеристикой кон­структы, наиболее тесно связанные с измерениями

1 Подробнее об этом см.: Шепард Р. Н. Многомерное шкалиро­вание и безразмерное представление различий.— Психологический журнал, 1980, т. 1, № 4, с. 72—83.— Прим. ред.

128

получаемого решения,— это центральные конструкты, обладающие наибольшим весом. Они имплицируют большое число других конструктов, в то время как их имплицируют очень немногие конструкты. Уилсон под­черкивает, что определение центральных конструктов очень близко к представлению Хинкла о суперординат-ности (88). Она считает, что мера расстояния Хейза вместе с техникой неметрического многомерного шкали­рования является, по-видимому, первым валидным средством для определения размерности импликатив-ных решеток.