Психология развития. Методы исследования - Скотт Миллер Страница 33

Для установления конструктной валидности, помимо экспериментальных тестов, имеют значение и корреляционные данные. Прогнозируемые корреляции бывают двух видов. Одни гипотезы касаются вопроса о том, какие параметры конструкта положительно коррелируют с некими другими параметрами.

Рис, 4.1. Пример матрицы «свойствах методы. Буквами обозначены свойства или конструкты, а числами - методы исследования

Разрабатывая, к примеру, тест тревожности, мы могли бы предположить, что самоотчеты о переживании чувства тревоги коррелируют с физиологическими изменениями, которые рассматриваются как индикаторы тревоги (например, повышение частоты сердечных сокращений). Наличие прогнозировавшейся корреляции между показателями, имеющими общую теоретическую основу, называется конвергентной валидностью. Другие гипотезы касаются вопроса о том, какие показатели не должны коррелировать друг с другом. Например, при валидизации теста тревожности необходимо доказать, что некоторые физиологические изменения не связаны с самоотчетами о переживании чувства тревоги, таким образом, исключая общее возбуждение как объяснение полученных результатов. Дифференциация показателей, имеющих разную теоретическую основу, называется дивергентной (или дискрими-нантной) валидностью.

Весьма оригинальное решение вопроса конструктной валидности предложили Кемпбелл и Фиске (Campbell & Fiske, 1959), разработавшие матрицу «свойства X методы» (СМ). Использование матрицы СМ подразумевает анализ корреляций между предполагаемыми свойствами или конструктами, каждый из которых измеряется при помощи разных методов. В примере, проиллюстрированном на рис. 4.1, исследуется три свойства, каждое из которых оценивается при помощи трех методов, результатом чего является 9 показателей (А1,А2 и т. д.), составляющих массив таблицы. Конвергентную валидность демонстрировали бы достаточно высокие коэффициенты корреляции между показателями каждого столбца, то есть показателями, которые, как предполагается, характеризуют один и тот же конструкт и отличаются только методами, посредством которых они были получены. Дивергентную валидность демонстрировали бы низкие коэффициенты корреляции между любыми показателями, не попадающими в один столбец. Особенно интересны в этом отношении корреляции между показателями каждой строки — то есть, показателями, полученными при использовании одного и того же метода оценки. Иногда положительные корреляции между результатами обусловлены только методическим сходством заданий, а не характером измеряемых параметров. К примеру, в ряде тестов требуется быстрая реакция в условиях ограничения времени; тогда, что бы ни измеряли тесты, испытуемые, чувствующие себя в такой обстановке более уверенно, справятся с заданиями лучше. О корреляциях, являющихся результатом частичного совпадения методов, говорят, что они отражают дисперсию общности методов. Матрица СМ позволяет определить вклад дисперсии общности методов во все полученные корреляционные связи.

Как следует из вышесказанного, конструктная, как и критериальная валидность в большинстве случаев оценивается через проверку ожидаемых корреляций между результатами измерений. Однако между этими двумя видами валидности имеются существенные различия. Критериальная валидность обычно оценивается по какому-то одному внешнему показателю, например школьной успеваемости, в отношении которого мы хотим сделать прогноз; конструктная же валидность оценивается по целой системе предполагаемых взаимосвязей. Цель определения критериальной валидности, как правило, — в прагматическом прогнозе; цель определения конструктной валидности — валидизация лежащей в основе теста теории. Поэтому то, что последняя из рассмотренных форм валидности носит то же название, что и одна из форм валидности эксперимента, о которой рассказывалось в главе 2, не случайно (хотя и может смутить читателя). В обоих случаях сутью вопроса является теоретическая обоснованность: в одном — в отношении измерения, в другом — в отношении исследования в целом.