Размах вариативности переменных, включенных в региональную общность и исключенных из нее
Вначале проводился 1-факторный анализ переменных, включенных в локальные общности I и II совместно. С учетом двухкачественного происхождения региональной общности (см. с. 5-6), размах вариативности между переменными ценностных ориентаций и темперамента совместно устанавливался иначе, чем размах вариативности между переменными ценностных ориентаций и темперамента по отдельности. Вариативность вычислялась между переменной с наибольшей факторной нагрузкой в ЭФА среди переменных ценностных ориентаций и переменной с наибольшей факторной нагрузкой в ЭФА среди переменных темперамента. В сравнительный анализ по вариативности входили переменные без учета знаков их факторных нагрузок в ЭФА (по модулю).
Размах вариативности между переменными, исключенными из региональной общности, устанавливался следующим образом. Вначале 1-факторному анализу подвергались переменные со значимыми факторными нагрузками, исключенными из состава региональной общности. Затем вариативность вычислялась между переменной с наибольшей факторной нагрузкой в ЭФА среди переменных ценностных ориентаций и переменной с наибольшей факторной нагрузкой в ЭФА среди переменных темперамента. В сравнительный анализ по вариативности входили переменные без учета знаков их факторных нагрузок в ЭФА (по модулю).
Размах вариативности между переменными, включенными в региональную общность и исключенными из нее, совместно
Вначале эти переменные (со значимыми факторными нагрузками) подвергались 1-факторному анализу. Затем вариативность вычислялась между переменной с наибольшей факторной нагрузкой в ЭФА среди переменных ценностных ориентаций и переменной с наибольшей факторной нагрузкой в ЭФА среди переменных темперамента. В сравнительный анализ по вариативности входили переменные без учета знаков их факторных нагрузок в ЭФА (по модулю).
Пригодность
Пригодность переменных, включенных в локальные общности I и II, как и пригодность переменных, исключенных из них, тестировалась посредством КФА. Пригодность переменных, включенных в региональную общность и исключенных из нее совместно, также тестировалась посредством КФА.
Различия в размахах вариативности переменных региональной общности и переменных локальных общностей I и II
Значимость различий между размахом вариативности переменных региональной общности и размахом вариативности переменных локальных общностей I и II (по отдельности) оценивалась с помощью критерия Вилкоксона для зависимых выборок.
Полиморфные связи
При корреляционном анализе (по Спирмену) полиморфными считались разноуровневые связи [17], если хотя бы одна переменная ценностных ориентаций значимо коррелировала с несколькими переменными темперамента и хотя бы одна переменная темперамента значимо коррелировала с несколькими переменными ценностных ориентаций.
Однако корреляции не позволяют устанавливать вклады общего в полиморфные связи. Эту задачу можно решить иначе, а именно: с помощью структурных линейных уравнений и путевого анализа. Структурные линейные уравнения строились посредством однофакторного анализа и моделировались с двух сторон. С одной стороны, моделировались пути от отдельных свойств темперамента к общему (латентному) фактору ценностных ориентаций и затем к их отдельным чертам. С другой стороны, моделировались пути от отдельных черт ценностных ориентаций к общему (латентному) фактору темперамента и затем к его отдельным свойствам. Эти пары путей, направленные к факторам и свойствам друг друга и взятые совместно, рассматривались как полиморфные [3].
Модели
Моделировались 3 пары путей, которые отличались составом переменных. Первая пара путей тестировалась между переменными, включенными в локальные общности I и II; вторая пара путей - между переменными, исключенными из локальных общностей I и II; третья пара путей - между всеми переменными, т. е. включенными в локальные общности I и II и исключенными из них, совместно.
Индексы пригодности моделей, создаваемых с помощью КФА и СЛУ
Пригодность моделей оценивалась по 6 индексам: %2 статистике, отношению %2 статистики к числу степеней свободы (%2/df), ошибке аппроксимации по Стейгеру-Линду (RMSEA), индексу пригодности (GFI), отрегулированному индексу пригодности (AGFI). Считается, что %2 тест в общем в недостаточной степени оценивает пригодность модели в силу его чувствительности к ненормальности распределения данных, сверхвысоких корреляций между переменными, восприимчивости к размеру выборки [32]. Поэтому мы использовали RMSEA в качестве альтернативного индекса пригодности, хотя %2 тест тоже применялся, но не как главный показатель пригодности модели. Снижения значений %2, %2/df (< 2), и RMSEA (лучше < .06, приемлемо < .10) показывают приемлемую пригодность [31]. Для GFI и AGFI значения от.90 и выше рекомендуются оценивать как индикаторы хорошо пригодных моделей [34]. Модели сравнивались посредством %2--теста на различия (Д%2). Меньшее значение %2 указывает на модель с лучшей пригодностью [25]. Также использовался информационный критерий Эйкейка (Akaike
Information Criterion), который корректирует значение %2 таким образом, чтобы он наказывал модель за чрезмерную сложность, тем самым позволяя обнаружить наиболее экономичную модель. Считается, что чем меньше значение AIC, тем лучше модель. Burnham and Anderson [26] предлагают критерии сравнения моделей по AIC; < 2 - нет надежного свидетельства, что модель должна быть исключена, 2-4 - слабое свидетельство в пользу исключения модели, 4-7 - определенное свидетельство о том, что модель можно исключить, 7-10 - сильное свидетельство, > 10 - очень сильное свидетельство. Модели подвергались анализу с использованием метода максимального правдоподобия.
Список литературы
1. Вяткин Б.А., Дорфман Л.Я. Новые горизонты теории интегральной индивидуальности В.С. Мерлина // XXXI Мерлинские чтения: Теория, методология и практика интегрального исследования индивидуальности в современном человекознании / Науч. ред. Б.А. Вяткин. Пермь: ПГГПУ, 2016. С. 11-17.
2. Голубева Э.А. Способности. Личность. Индивидуальность. Дубна: Феникс+, 2005. 512 с.
3. Дорфман Л.Я. В.С. Мерлин и проблема полиморфных связей // Вестник Пермского государственного педагогического университета. Серия 1. Психология. 2003. № 2. С. 11-14.
4. Дорфман Л.Я. Каузальный плюрализм и холизм в концепции метаиндивидуального мира // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2016. Т. 13. № 1. С. 98-136.
5. Дорфман Л.Я. Методологический анализ теории интегральной индивидуальности В.С. Мерлина // Методология и история психологии. 2008. Т. 3. Вып. 3. С. 106-121.
6. Дорфман Л.Я., Балева М.В. Взаимосвязь креативности и вариативности // Психологический журнал. 2014. Т. 35. № 2. С. 57-67.
7. Дорфман Л.Я., Балева М.В., Гасимова В.А., Кабанов В.С. Эмпирические свидетельства о вариативности креативного (дивергентного) мышления // От истоков к современности: 130 лет организации психологического общества при Московском университете: Сборник материалов юбилейной конференции: в 5 т.: Т. 1 / Отв. ред. Д.Б. Богоявленская. М.: Когито-Центр, 2015. С. 281-284.
8. Дорфман Л.Я., Калугин А.Ю. Общие и дискриминантные переменные Я-концепции // Интегративная перспектива в гуманитарных науках. 2016. № 1. С. 51-68.
9. Дорфман Л.Я., Лядов В.Н. Метаиндивидуальная модель дисциплинированности (на материале исследования курсантов военного вуза МВД) // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Психология. 2015. Т. 8. № 1. С. 17-28.
10. Калугин А.Ю. Системообразующая функция смыслообразующей активности // XXXI Мерлинские чтения: Теория, методология и практика интегрального исследования индивидуальности в современном человекоз- нании / Науч. ред. Б.А. Вяткин. Пермь: ПГГПУ, 2016. С. 130-133.
11. Калугин А.Ю. Ценностная направленность личности как выражение смыслообразующей активности: структура, динамика и функции в структуре интегральной индивидуальности (на материале студенчества): дис. ... канд. психол. наук. Пермь, 2015. 179 с.
12. Кант И. Критика чистого разума. М.: Эксмо, 2006. 736 с.
13. Капцов А.В., Карпушина Л.В. Аксиологическая направленность личности: Руководство по применению теста. Самара: ИПК "Содружество", 2007. 40 с.
14. Колга В.А. Дифференциально-психологическое исследование когнитивного стиля и обучаемости: Дисс. ... канд. психол. наук. Л.: ЛГУ, 1976.
15. Мерлин В.С. Отличительные признаки темперамента // Очерк теории темперамента. М.: Просвещение, 1964. С. 3-18.
16. Мерлин В.С. Очерк интегрального исследования индивидуальности. М.: Педагогика, 1986. 256 с.
17. Мерлин В.С., Вяткин Б.А. Темперамент // Общая психология / Под ред. А.В. Петровского. М.: Просвещение, 1976. С. 405-421.
18. Небылицын В.Д. Избранные психологические труды / Под ред. Б.Ф. Ломова. М.: Педагогика, 1990. 408 с.
19. Равич-Щербо И.В., Марютина Т.М., Григоренко Е.Л. Психогенетика. М.: Аспект Пресс, 2000. 447 с.
20. Русалов В.М. Темперамент в структуре индивидуальности человека: Дифференциально психофизиологические и психологические исследования. М.: ИП РАН, 2012. 528 с.
21. Стреляу Я., Митина О., Завадский Б., Бабаева Ю., Менчук Т. Методика диагностики темперамента (формально-динамических характеристик поведения). М.: Смысл, 2007. 104 с.
22. Холодная М.А. Когнитивные стили. О природе индивидуального ума. 2-е изд. СПб.: Питер, 2004. 384 с.
23. Шкуратова И.П. Когнитивный стиль и общение. Ростов-н/Д: Изд-во РПУ, 1994. 156 с.
24. Штерн В. Дифференциальная психология и ее методические основы. М.: Наука, 1998. 335 с.
25. Bentler P.M. Comparative fit indexes in structural models // Psychological Bulletin. 1990. Vol. 107(2). P. 238-246. doi: 10.1037//0033-2909.107.2.238
26. Burnham K.P., Anderson D.R. Model selection and multimodel inference: a practical information-theoretic approach. 2nd edition. New York: Springer-Verlag, 2002. 488 p.
27. Dorfman L., Baleva M., Gassimova V., Kabanov V. Variation basis of divergent thinking // Proceedings of the XXIV Conference of the International Association of Empirical Aesthetics / Edited by H. Leder, M. Forster,
28. Gerger, M. Nadal, M. Pelowski, R. Rosenberg (Eds.). Vienna, Austria, 2016. P. 21.
29. Eid M., Diener E. Intraindividual variability in affect: Reliability, validity, and personality correlates // Journal of Personality and Social Psychology. 1999. 76(4). P. 662-676. doi:10.1037/0022-3514.76.4.662
30. Epstein J.N., Langberg J.M., Rosen P.J., Graham A., Narad M.E., Antonini T.N., Altaye M. Evidence for higher reaction time variability for children with ADHD on a range of cognitive tasks including reward and event rate manipulations // Neuropsychology. 2011. 25(4). P. 427-441. doi:10.1037/a0022155
31. Erceg-Hurn D.M., Mirosevich V.M. Modern robust statistical methods: An easy way to maximize the accuracy and power of your research // American Psychologist. 2008. Vol. 63(7). P. 591-601. doi:10.1037/0003-066X.63.7.591
32. Hu L.T., Bentler P.M. Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives // Structural Equation Modeling. 1999. Vol. 6(1). P. 1-55. http://dx.doi.org/10.1080/ 10705519909540118
33. Kline R.B. Principles and practice of structural equation modeling. 3rd edition. New York, NY: Guilford Press, 2011. 427 p.
34. Reckess G.Z., Varvaris M., Gordon B., Schretlen D.J. Within-person distributions of neuropsychological test scores as a function of dementia severity // Neuropsychology. 2014. 28(2). P. 254-260. doi:10.1037/neu0000017
35. Tabachnick B.G., Fidell L.S. Using multivariate statistics. 5th edition. New York: Allyn and Bacon, 2007. 980 p.