как носителя особого базиса координат, моделирующего особые координационные механизмы его индивидуальной деятельности — его индивидуальную систему значений. В рамках экспериментальной психосемантики по-новому разрешается сформулированная персонологами антиномия номотетических и идеографических способов описания человека. Обращаясь к индивидуальному сознанию, методы психосемантики тем самым по своей направленности и результату оказываются идеографическими. Но они сохраняют и важные достоинства номотетических методов, делающие их собственно научными методами,— это возможность применения статистического аппарата для количественного измерения обоснованности выводов, это объективизация алгоритмов анализа, дающая возможность перепроверки и повторения результатов в известных пределах. 2.1. Классификация понятий и процедур многомерного шкалирования Понятие "многомерное шкалирование" в строгом смысле является более широким, чем понятие "многомерное субъективное шкалирование", хотя чаще всего его употребляют несколько некорректно только в узком смысле — в смысле "субъективного шкалирования". Многомерное шкалирование (МШ) впервые сложилось как процедура построения не субъективных, а тестовых многомерных шкал. Факторный анализ батареи тестов в том виде, в каком его разработал и применил Л. Терстоун (Thurstone, 1950), есть именно построение многомерной тестовой шкалы. Исходная прямоугольная матрица данных в тестовом многомерном шкалировании (ТМШ) —двухсторонняя: строки — испытуемые (всего М), столбцы — тесты (всего N). В клеточке матрицы данных — оценка, которую получил данный испытуемый по данному тесту (в частности, число +1 — если решил задачу в отведенное время, 0 — если не решил). В основе ТМШ лежит предположение о том, что разные тесты могут одинаково плохо или одинаково хорошо выполняться испытуемым, так как они обращаются к одной способности, ответственной за выполнение этих внешне разных тестов. Для выделения этих общих способностей ТМШ выявляет подмножества линейно-зависимых между собой, коррелированных тестов, т.е. таких тестов, результаты которых могут быть предсказаны по результатам других тестов из данного подмножества. Для этого рассчитываются парные коэффициенты линейной или чешрехклеточной (для бинарных переменных "1,0") корреляции между всеми парами столбцов матрицы данных — между всеми парами тестов по результатам М испытуемых. Парные корреляции сводятся в квадратную таблицу NxN — матрицу интеркорреляций тестов. Это матрица объективного сходства тестов, — 49 —
|