Человек и ситуация. Уроки социальной психологии
Шрифт:
Исходя из аналогичных посылок, Эпштейн заявлял, что было бы глупо давать ответ на вопрос об индивидуальных различиях в отношении честности или дружелюбия на основании наблюдения поведения людей в единичных ситуациях и последующего расчета корреляций между характеристиками поведения в этих ситуациях.
Эпштейн напомнил своим коллегам, что существуют простые и знакомые всем статистические формулы, позволяющие предсказать, насколько больший рост в надежности измерений может быть получен, а следовательно, и насколько больший рост корреляции, отражающий индивидуальные различия между личностями, можно ожидать по мере повышения уровня агрегирования подобных показателей.
Чтобы проиллюстрировать уместность применения этих формул, а заодно и величину подобных «эффектов агрегирования», рассмотрим
В настоящее время корреляция, равная 0,16, вовсе не выглядит впечатляющей. В самом деле, как показали Дженнингс, Амабайл и Росс (Jennings, Amabile & Ross, 1982), большинство наблюдателей, прослушивая множество пар звуков разной продолжительности или глядя на множество пар линий разной протяженности, корреляция между которыми составляет 0,16, с трудом могут определить, имеют ли они дело с положительной или с отрицательной корреляцией. А вот используя так называемую «формулу пророчества» Спирмена-Брауна, в защиту которой выступал Эпштейн, можно предсказать, что если мы возьмем 25 независимых показателей поведения испытуемого, характеризующих его экстравертированность (или честность, или зависимость, или сознательность, т.е. показатели, которые мы упоминали ранее при обсуждении вызова, брошенного Мишелем психологам личности), и рассчитаем затем корреляцию между средним баллом каждого субъекта по этим 25 независимым показателям и его же средним баллом по другим 25 показателям, характеризующим ту же черту личности, то полученная корреляция достигнет 0,83 — уровня, который никто не рискнул бы назвать недостаточно впечатляющим, и уж вряд ли такую корреляцию невозможно было бы обнаружить. Если усреднить всего лишь девять независимых показателей для каждого испытуемого и посмотреть на их соотношение со средним значением для других девяти показателей, то и тогда получится ясная и тоже легко обнаруживаемая корреляция, равная 0,63.
Эпштейн (Epstein, 1983) не удовольствовался тем, что выдвинул свой аргумент в чисто теоретических терминах. Он взял на себя труд продемонстрировать, что по крайней мере для некоторых предпочтений и поведенческих проявлений использование множественных показателей действительно может увеличить коэффициенты корреляции до уровня «пророческих». (Оказалось, что требование независимости показателей может быть удовлетворено либо, что более вероятно, нарушено без серьезных последствий для роста корреляции, проистекающего из агрегирования показателей.) Традиционная теория личности получила, таким образом, мощную поддержку. Было показано (или по крайней мере так казалось), что индивидуальные различия в традиционных чертах личности действительно существуют, а отражающие их корреляции можно сделать очень высокими, если принять некоторые, вполне разумные психометрические меры предосторожности.
С особым энтузиазмом аргументы Эпштейна были встречены исследователями личностных тестов, поскольку им казалось, что эти аргументы объясняют, почему стандартные вербальные методики демонстрируют в целом высокую устойчивость во времени, а иногда даже и хотя бы умеренный уровень согласия между разными оценщиками. Можно предположить, что вербальные оценки подобного рода могут быть продуктом множества наблюдений, сделанных в разное время и в разных ситуациях. Соответственно этому можно утверждать, что причиной сравнительно высоких корреляций, которых психологи личности добились, используя подобные методы оценки, является агрегирование показателей, а не какое-либо влияние общих стереотипов или других тенденциозностей, имеющих место в процессе переработки информации.
Хотя эпштейновское опровержение и освободило психологов личности от узды, наброшенной на них Мишелем, предоставив им возможность
Что же такое корреляции, отражающие согласованность поведения?
Предположим, что Мишел и его коллеги правы в своей характеристике экспериментальных данных, т.е. что индивидуальные реакции отдельных людей на фиксированный набор ситуаций, выявляющих те или иные черты личности, коррелируют друг с другом на уровне, приблизительно равном заявленному Мишелем. Предположим также, что мы принимаем совет Эпштейна полагаться при предсказании поведения на агрегированные показатели в большей степени, чем на отдельные. Насколько тогда отличаются предсказания о людях, сделанные на основании знания об их поведении во множестве аналогичных ситуаций в прошлом, от предсказаний, которые мы сделали бы, не зная о них ничего? И насколько точны в среднем окажутся подобные предсказания, если проверять их на протяжении длительного периода?
Ответы на подобные вопросы могут быть связаны с рядом еще более фундаментальных проблем, которым ни психологи личности, ни их критики не уделяли до сих пор существенного внимания. Как будет выглядеть распределение реакций индивида, имевших место во множестве ситуаций, складывавшихся в мире, где люди демонстрируют уровень согласованности поведения, который готовы, кажется, признать и Мишел, и Эпштейн? К примеру, насколько часто «экстремальный» индивид будет проявлять экстремальное поведение, а насколько часто будет он производить впечатление вполне «среднего» человека? И наоборот, насколько часто «средний» человек будет производить впечатление «экстремального»?
Чтобы ответить на этот вопрос, позволим себе немного пофантазировать и предположим, что нам удалось полностью выполнить все многочисленные, чрезвычайно строгие требования и в нашем распоряжении имеются идеальные данные. Иными словами, предположим, что некто произвел оценку реакций очень большого числа людей в очень большом количестве ситуаций, каждая из которых была создана для выявления нужной нам черты личности (к примеру, дружелюбия, сознательности или честности). Предположим далее, что собранные в каждой ситуации простые (неагрегированные) данные о реакциях оказались коррелирующими с данными о реакциях в каждой из остальных ситуаций на уровне, дающем коэффициенты Пирсона (R), в точности равные 0,16, что, как показал наш предшествующий обзор литературы, представляет собой весьма щедрую оценку для большинства стандартных черт личности. Предположим, наконец, что все методологические требования, необходимые для того, чтобы извлечь полную выгоду из агрегирования показателей (в первую очередь независимость показателей, полученных в результате разных наблюдений), оказались каким-то образом удовлетворены и что, коль скоро мы предаемся фантазиям, все соответствующие показатели реакций распределяются в полном соответствии с законом нормального распределения, т.е. таким образом все необходимые расчетные формулы могут быть применены без дополнительных обоснований их применимости.
Теперь мы можем приступить, наконец, к исследованию того, что подразумевают собой отмеченные Мишелем низкие корреляции, а также более высокие корреляции, которые можно получить, если прислушаться к совету Эпштейна и извлечь все выгоды из агрегирования показателей. Прибегнув к некоторым стандартным формулам регрессии и агрегирования, и при некотором руководстве со стороны более искушенных, чем мы сами, статистиков мы выполнили необходимые вычисления (Ross, Griffin & Thomas, 1989). Результаты этих вычислений позволили нам лучше оценить как потенциальную ценность, так и ограничения — а в некотором отношении и сам смысл — уровней корреляции, характеризующих степень кросс-ситуативной согласованности поведения, соответствующего определенным личностным чертам. Начнем с изложения основных выводов, к которым мы, таким образом, пришли.