Часть 1. Валидность теста

Часть 2. Сравнение выборок и структура теста.

В действительности всё не так, как на самом деле.

С.Е. Лец

Аннотация

Первоначальная выборка 1 (из 99 человек) сравнивается с выборкой 2 (44 человека), что позволило подтвердить выводы первой части о концептуальной невалидности теста.

Рассмотрена гипотеза о структуре связей между логическими отношениями, используемыми в тесте для выявления «способности находить «сложные аналогии»». Она проверена на обеих выборках.

Содержание

  1. Введение
  2. Гипотеза
  3. Частоты
  4. Различия в частотах
  5. Различия в долях
  6. Агрегирование пар
  7. Вклад пар в профиль БП (выравнивание)
  8. Проверка гипотезы
  9. Заключение: семантическое пространство БП

1. Введение

Данные получены с сайта http://ru.vsetesti.com/do/?test=26&rep 2 мая 2009 г. Т.к. к этому времени тест прошли 143 человека, что включало в себя и первую выборку, то частоты ответов для второй выборки получены вычитанием частот 1-й выборки из текущих.

Конечно, всерьез сравнивать выборки нельзя (если вообще не бессмысленно!) по той простой причине, что тест, как было показано в первой статье, концептуально невалиден.

Но продолжить анализ всё же любопытно — ведь какие-то данные дает даже неверный прибор! А если мы знаем его «устройство», то можем даже что-то узнать о респондентах — как сквозь мутное и кривое стекло. Скорее всего, при этом значительная часть выводов будет простой «проекцией» наших ожиданий. Что ж, это нам многое скажет о нас самих. Но при вполне разумных предположениях о выборках мы сможем сказать нечто толковое и о самом тесте.

2. Гипотеза

Теперь о терминологии. И «шифры», и «вопросы» представляют собой пары терминов (слов), описывающих некоторое логическое отношение между понятиями. Эти пары разбиваются на множества, причем для валидности теста необходимо, чтобы эти множества не пересекались. Увы, сама возможность такого разбиения находится под вопросом, а построение однородных множеств представляет собой весьма трудную задачу, поскольку семантика терминов очень существенно зависит от социокультурных факторов. Поэтому автору и не удалось справиться с ней.

Поскольку пары в «однородном» множестве эквивалентны, то любая из них м.б. принята в качестве «эталона» (автор неудачно назвал её «шифром»). Точнее назвать её «базовой парой» (сокращенно: БП). Она является «представителем» этого множества. Вопрос будем называть просто: «пара». В некотором смысле и БП, и отнесенные к ней пары эквивалентны, образуя 6 элементов теста на верхнем уровне иерархии. Они приведены в табл. 1.

Таблица 1. Базовые пары теста «Сложные аналогии»

Базовые пары

БП можно расположить, как мне представляется, «по степени убывания абстрактности» (м.б., имеется логически более адекватный и правильный термин?):

‘вид-род’ (Б) > ‘часть-целое’ (А) > ‘маленький-большой’ (В) > ‘тождественность’ (Е) > ‘причина-следствие’ (Д) > ‘противоположность’ (Г)

Следует ожидать, что пары, отнесенные автором к одному из «соседних» БП, будут сравнительно часто относиться респондентами к другому соседу. В некотором смысле этот ряд образует кольцо — ведь отношение ´вид-род (Б)´ чем-то близко к ´противоположностям´ (антонимам, Г), поскольку род хоть в чем-то да противопоставляется виду! Сами же термины-антонимы, выражающие противоположность, в чем-то аналогичны чуть ли не любой паре — ведь даже синонимия не бывает полной. И практически в каждой паре можно найти что-то общее в терминах — аналог синонимии. Если кто-нибудь в этом сомневается — выражаю ему откровенные соболезнования…

Назовем «четкостью распознавания» пары долю «правильного» отнесения её к авторскому БП. Соответственно, при снижении этой доли будут расти доли других БП. Можно выдвинуть гипотезу:

    четкость распознавания пары будет:

  1. минимальной для В;
  2. возрастать при переходе к её «соседям».

Для проверки гипотезы в дальнейшем мы будем располагать БП именно в таком порядке.

Конечно, зная результат исследования, можно было бы и «поумнее» сформулировать её положения. Но я привел формулировку так, как она у меня сложилась на этапе анализа таблицы частот из части 1. Поначалу у меня просто группировались только первые три «шифра». Задним умом все крепки… Как говорил мой приятель: чтоб я был такой умный до, как моя жена после!

3. Частоты

Результаты для обеих выборок приведены в таблицах 2 и 3, которые представляют собой обычные таблицы сопряженности, построенные для качественных переменных. Других данных о респондентах у меня нет.

Таблица 2. Частоты ответов (выборка 1)

Частоты 1-й выборки

Цвет фона обозначает превышение числом ответов определенной доли от числа респондентов: cветло-оранжевый — 83,3%, cветло-желтый — 50% (медиана) и светло-бирюзовый — 16,7%.

Выбор медианы вполне очевиден, а верхний и нижний процентили обусловлен тем, что имеется 6 основных элементов теста (т.е., множеств пар). Внизу справа даны соответствующие значения. В колонке М указано число «мод» — частот, превышающих нижний секстиль, внизу — их общее число. Пары, отнесенных к одной БП, отсортированы «на глазок», в основном по убыванию частоты в главной моде, а если их две — по сумме частот. Главное — это соблюдение «цветовой» дорожки, что должно «работать на гипотезу». Впрочем, при агрегировании частот по этим группам порядок пар внутри групп никакого значения не имеет.

По две моды четко выделились в парах:

  • 14, 4 и 6, отнесенных к А;
  • 9 и 20, — к В;
  • 8, 13 и 16 — к Е;
  • 18 — к Е.

Проблемы именно с этими вопросами и привели к выводу о концептуальной невалидности теста в целом (см. часть 1). Они и снижают четкость распознавания пары (тут-то и зародилось подозрение, пошла пересортировка таблицы частот из части 1 — и пошло-поехало).

Поскольку на сайте (см. http://ru.vsetesti.com/do/?test=26&rep) были опубликованы замечания по тесту, можно было бы ожидать каких-либо изменений в «лучшую сторону». Но если эти сдвиги вообще не зависят от респондентов, тем интереснее результаты.

Таблица 3. Частоты ответов (выборка 2)

Частоты 2-й выборки

Первый же взгляд обескураживает — число двухмодовых вопросов уменьшилось всего на 1, да и то потерявшие «бимодальность» 14 и 4 вопросы все ещё очень близки к ней. Но зато дала скачок пара В-17, породив вторую моду на Д!

Поэтому нашей задачей становится сравнение двух выборок и выяснение того, насколько велики и значимы различия между ними.

4. Различия в частотах

Обычное сравнение распределений частот производится при помощи критерия хи-квадрат. Но сама идея теста такова, что многие ячейки в таблицах 2 и 3 должны иметь малые значения (при разумных объемах выборки, не более нескольких сот человек). Поэтому изначально применение для сравнения этого критерия «в полном объеме» затруднительно — уж очень много ячеек содержат значения, меньшие 5. Даже для первой выборки (99 человек) такие ячейки составляют 57% от общего числа. Для второй выборки эта доля, естественно, ещё выше — 71%.

Назовем «блоком» совокупность соседних ячеек одного столбца таблицы, например, частоты пар Б-19, Б-12 и Б-2. Обычно такие блоки и одинаково окрашены. Так вот — для большинства распределений частот между «аналогичными» блоками критерием хи-квадрат никаких различий не обнаружено. Даже блоки с парами (17, 9, 20), «сохранивших окраску» лишь двух «важных» ячеек из 5-ти, значимо не различаются ни для В, ни для А.

Подозрение вызывают только пары В-9 и В-17. Чисто формальное применение критерия хи-квадрат для попарного сравнения распределений частот одной и той же пары в двух выборках показывает, что значимо только различие для 17-й пары (р=0,028). Если же сравнить распределения в блоках {17-В,Е,Д}, в которых ячеек достаточно, то различие для них значимо уже на уровне р=0,008. Различие в блоках {А,В-9} значимо на уровне 0,039. Для остальных пар различия, просчитанные на соседних ячейках, незначимы.

Отметим, что данный анализ «по блокам» напоминает «ловлю блох». Но хоть он и достаточно груб, все же дает основания полагать, что в целом принципиального различия между выборками нет. Правда, можно считать большой разницей именно различие в парах В-9 и В-17, но это уж зависит от цели.

Куда интереснее для интерпретации различие в паре А-2 (физика-наука). Во 2-й выборке (за исключением только двоих) полагали, что физика — это вид науки (95,5%), а во второй — 81,8% (р=0,068). М.б., имеется две группы респондентов, назовем их «физики» и «лирики», которые по-разному оценивают положение физики в системе знания. Для «лириков» все точные науки одним миром мазаны, и для них физика — вид этой «науки вообще». А «физики», глядя на эту ситуацию «изнутри», считают физику частью науки. А м.б., с точностью до наоборот? Пока у нас не будет социокультурных параметров респондентов, все эти рассуждения яйца выеденного не стоят. Хотя, imho, такое различие в видении мира должно приводить и к практическим последствиям.

Рассмотрим, насколько «осмысленным» (т.е., неслучайным) является отнесение пары к базовой (БП). При полностью случайных ответах ожидается равномерное распределение как пар для каждой БП, так и БП для каждой пары. Тогда отклонение от равномерного распределения характеризует «осмысленность» ответов и может, в какой-то мере, быть её показателем (это уж как мы сами назначим…).

Рассмотрим только две характеристики, дающих меру такого отклонения:

  • IQV — коэффициент изменчивости категорий, равный отношению наблюдаемой «изменчивости» к максимально возможной (это — из статистики).
  • H/H<SUB>max</SUB> — мера упорядоченности ответов, равная отношению энтропии распределения к максимально возможной (это — из информатики).

Эти величины равны:

  • 1 при равномерном распределении, т.е., при максимальном разнообразии ответов;
  • 0, когда переменная принимает только одно значение,т.е., при минимальном разнообразии.

Рост этих величин означает, что распределение становится более «размытым», а «определенность» объекта, характеризуемого данным набором частот, уменьшается. Наоборот, чем меньше эти величины, тем более четко в распределении выделяется структура, понимаемая как преобладание одних частот над другими. При этом данные показатели не говорят о том, какие именно частоты преобладают, поскольку речь идет о качественных переменных — парах и БП. Например, пары 2 и 11 из 2-й выборки дадут одинаковые значения IQV и H/Hmax, хотя различие между ними чуть ли не максимальное, поскольку моды относятся к разным БП. С другой стороны, если столь различные по природе показатели дают одинаковые или близкие оценки, то можно полагать, что дело все же не в них, а в самом распределении.

Такие показатели дают основу для сравнения лишь «определенности» как пар, так и БП. Ведь если некоторая БП характеризуется аномально высоким значением IQV (или H/Hmax), то она плохо выполняет свою роль «дискриминатора», поскольку не позволяет по ответу на вопрос судить о его «правильности». Аналогичные рассуждения применимы и к парам.

Результаты для БП представлены в табл. 4. Красным жирным шрифтом в них выделены максимальные значения в строке, синим курсивом — минимальные. Фоном выделены ячейки, в которых значения для 2-й выборки больше соответствующих значений для 1-й. В строках с рангами жирным выделены несовпадающие.

Таблица 4. Показатели равномерности распределения пар по БП

Cod_OQV_H_1

Отметим, что максимальное различие тут — обмен соседними рангами в середине диапазона. Первое место по «размытию» стабильно за В, 2 и 3 — за А и Е, последнее — за Г, рядом с ним Б и Д. Хотя распределение по всем 20-ти вопросам очень сгладило различия, все же эти два «лидера» — В и Г, наметившиеся и по другим критериям, четко выделились и здесь. Похоже, что в нашем гипотетическом кольце из БП намечается «диаметр»!

Результаты для пар представлены в табл. 4. Красным жирным шрифтом в них выделены максимальные значения в столбце, синим курсивом — минимальные. Серым фоном отмечены ранги, не совпадающие с таковыми для IQV.

Таблица 5. Показатели равномерности распределения БП по парам

Question_OQV_H_1

Средняя разность рангов между мерами для первой выборки равна 0,9, для второй — 2. Для 1-й и 2-й выборок средняя разность рангов по обеим мерам равна 2,6. Любопытно, что внутри каждой группы пар ранги обычно растут «от центра таблицы» к её краям. Полностью ему подчиняются группы А, Д и Г. М.б., более удачная сортировка строк таблицы 1 в остальных группах и привела бы к выполнению этого «закона» в полном объеме. Но на выявлении структуры отношения внутри групп никак не сказываются.

Коэффициенты корреляции (по Пирсону) между рядами значений IQV и H/Hmax для 1-й и 2-й выборок представлены в табл.5.

Таблица 6. Корреляция показателей равномерности

Correl_1

Как видим, совпадения показателей весьма значимы. Т.о., обе меры дают очень близкие и скоррелированные результаты. Поэтому в дальнейшем вполне достаточно использовать только одну из них. Какую — дело вкуса и вычислительных возможностей.

Продолжим сравнение таблиц частот, большая схожесть «цветовых портретов» которых бросается в глаза. Главное: 9-я пара «встала в строй» — большинство респондентов 2-й выборки приписали её к В, в отличие от выборки 1, в которой основным для неё посчитали А. Интересно было бы узнать (но как?), не повлияло ли на этот сдвиг опубликование комментариев к тесту с критикой именно В (если респонденты их вообще читали). Впрочем, различие в модах невелико и, как увидим дальше, ничего не меняет в оценке структуры.

Как известно, при больших объемах числовых данных сказывается «неприспособленность» человека к их эффективной обработке. Поэтому столь важно представить эти данные так, чтобы он мог использовать свои преимущества — способность «схватывать» зрительные образы. Поэтому следует отобразить отношения в таблицах 1 и 2 (по 120 чисел в каждой!) графически.

WebDiagr

Рис. 1. Web-диаграмма распределений частот

Это — две «склеенные» Web-диаграммы, используемые для отображения таблиц сопряженности. «Склейка» произведена по общему элементу — парам, которые расположены по центральной вертикали . Они сгруппированы по БП-ам, которые изображены слева (1-я выборка) и справа (2-я). Для улучшения восприятия структуры пары, отнесенные автором к БП, и сама БП закрашены одним и тем же фоном.

Отношения между этими элементами теста изображены линиями. Цвет и толщина линии соответствуют доле ответов, расположенной на пересечении соответствующего столбца (БП) и строки (пары) в таблицах 1 и 2 (цвета и уровни см. в примечании к табл. 1), а незакрашенные ячейки попросту опущены.

Теперь легко действительно увидеть, как связаны пары с БП в каждой выборке и каковы их отличия. Чтобы ещё больше выделить различия, удалим одинаковые для левой и правой частей линии (т.е., «совпадающие» отношения).

WebDifference

Рис. 2. Различия в частотах выборок

Теперь мы можем сразу сказать, не бегая глазами между таблицами и не напрягая оперативную память, что усилилась мода в паре Б-2, исчезли две моды в парах А-14 и А-4, ослабла мода пары В-9 на А и т.п. Впрочем, это очевидно: мало получить данные и точно их обработать — надо ещё суметь их представить. Дальше мы не раз убедимся в этом: понимание невозможно без адекватного представления данных и только действительно понятые данные м.б. адекватно представлены.

Какое отношение к «способности устанавливать сложные аналогии» имеют эти различия, что они означают и насколько существенны — это, всё-таки, к автору… Боюсь только, что при такой «расплывчатости» данных все сведется к стандартной формулировке — с одной стороны, с другой стороны… Т.е., на «усмотрение» тестирующего. Если это не основа и не поле для произвола и субъективизма — то где они ещё?

5. Различия в долях

Различная численность выборок обязывает перейти к долям. Только такая нормировка позволит сравнивать данные в соответствующих ячейках таблиц частот.

Таблица 7. Доли пар по БП

FreqAns

Выделение фоном аналогично табл. 2 и 3, данные по 1-й выборке находятся слева, 2-й справа. Принципиально нового ничего не получено, вот только сравнивать доли в ячейках стало попроще. Значимость различий можно установить при помощи углового критерия Фишера (см. табл. 8).

Таблица 8. Значимость различий между выборками по отнесению пары к БП

FreqAnsFisher

Красной рамкой выделены «блоки» пар и соответствующей БП, фоном отмечены ячейки, для которых доля превосходила 1/6 хоть в одной выборке. Серым шрифтом отмечены значения при условии, что обе доли не превышают 5%.

Критические значения для данного критерия равны 1,64 (р=0,05), 2,31 (р=0,01) и 2,81 (р=0,001). Эмпирические значения критерия отмечены (*) и синим цветом для р=0,05, (**) и красным — для р=0,01. Хоть два значения и превосходят 2,81, третью звездочку я решил не ставить…

Отметим, что значимых изменений долей всего 19 (15,8% от возможных 120), причем только 7 из них (5,8%) произошли в случаях, когда доли превышали 1/6 от числа респондентов. Значимость остальных обусловлена обычно малым числом ответов в одной из выборок и представляют собой, фигурально выражаясь, «флуктуации вакуума».

Рассмотрим только «правильные» ответы — те, которые соответствуют отнесению пары к «авторской» БП. В колонках n1 и n2 (см. табл. 9) приведены их частоты, N1 и N2 — число давших ответы по этой паре, р1 и р2 — доли (соответственно, для 1-й и 2-й выборок).

Таблица 9. Частоты «правильных» ответов

FreqTrueAnsFisher

Сравнение частот по критерию хи-квадрат показало незначимость различий между ними: хи-квадрат=9,226, р=0,97, df=19.

Светло-желтым фоном выделены те доли для 2-й выборки, которые больше соответствующей доли в 1-й выборке. «Баланс» в таблице просто изумительный — половина больше, половина меньше. Получи такой результат студент на лабораторной работе — не миновать ему трепки. Но таковы данные…

В колонке ´Фишер´ приведены значения углового критерия Фишера. Как видим, для выборок в целом нет значимых различий в доле правильных ответов (73% и 74% для 1-й и 2-й выборки соответственно, последняя строка табл. 9).

А вот для 5-ти пар такие различия все же есть. «Лидирует» пара 2 ´физика-наука´, которую только 2 человека из 44 (2-я выборка) не отнесли к Б. Для остальных 4-х пар (В-17, В-9, Д-18 и Е-5) опять имеем «чудесный» баланс — два повысили долю, а два уменьшили. Мистика какая-то…

6. Агрегирование пар

Проведем агрегирование частот в группах пар, отнесенных автором к одной БП.

Таблица 10. Агрегированные частоты пар

FreqAggregAns

Показатели IQV и H/Hmax для 1-й и 2-й выборок близки по своим значениям, а их ранги полностью совпадают.

Таблица 11. Доли ответов для агрегированных пар

PartsAggregAns

Значимые изменения долей относятся только к ячейкам с малым числом случаев, для которых изменение частоты даже на 1 уже является «существенным». На деле же эти «флуктуации вакуума» не влияют на выводы в целом.

Рассмотрим частоты и доли только «правильных» ответов, объединенные для каждой из БП (колонки n1 и n2, р1 и р2 табл. 12).

Таблица 12. Частоты и доли агрегированных «правильных» ответов

FreqTrueAggregAns

Критерий хи-квадрат для распределений n1 и n2 равен 0,517, (р=0,991; df=5).

Естественно, что агрегирование пар «смазывает» различия между ними, причем отнюдь не по «правилу большинства». Например, пара Д-18 значимым снижением своей доли «пересиливает» рост долей Д-11 и Д-1. А более значимое снижение доли В-17 так и не «одолело» рост долей В-9 и В-20. Кстати — «баланс» опять-таки идеальный… Хотя и странно, что все возросшие доли относятся к тем трем БП, которые описывают различные виды отношения «включения».

7. Вклад пар в профиль БП (выравнивание)

Другим интересным аспектом распределения частот является вопрос о том, какие же пары вносили вклад в формирование профиля некоторой БП. Но при этом необходимо учесть невыравненность теста — число пар, отнесенных автором к БП, различно: 5 для Е вместо обычных 3-х для остальных. Что сразу и видно по табл. 10 и 11 — значения, относящиеся к Е, в графах ´Всего´ резко выделяются среди прочих. Отметим, что на долях «правильных» ответов в табл. 12 это не сказывается.

Поэтому необходимо выравнять частоты, для чего составим новую таблицу для агрегированных частот, в которой значения для пар в строках Е умножим на 0,6=3/5 и округлим до целых. Результаты — в табл. 13 и 14.

Таблица 13. Выравненные частоты для агрегированных пар

FreqTrueAggregAnsW

Таблица 14. Доли взвешенных частот для агрегированных пар

PartsAggregAnsW

Приведем и таблицу, аналогичную табл. 12, но со взвешенными агрегированными частотами.

Таблица 15. Частоты и доли взвешенных агрегированных «правильных» ответов

FreqTrueAggregAnsW

8. Проверка гипотезы

Как уже отмечалось, человек плохо анализирует числа — уж очень специфическая «заточка» мозгов нужна для этого. Поэтому изобразим показатели, характеризующие агрегированные пары, графически:

  • web-диаграмму связей между агрегированными (АП) и базовыми (БП) парами (рис. 4);
  • профили «правильных» ответов для БП (рис. 5);
  • профили «правильных» ответов для АП (рис. 6).

WebBasAgr

Рис. 4. Структура связей между АП (круги) и БП (квадраты)

Мерой силы связи в web-диаграмме является частота, т.е., определенность отнесения АП к БП. Отсюда видно, что наиболее сильно и однозначно связаны Г и Б, за ними следует Д со связью «средней» силы. А вот среднесвязанные попарно остальные пары ещё имеют и «побочные», пусть и средние, связи. Две такие связи имеет БП-В. Следовательно, БП-В набирает ответы из пар, отнесенных к другим БП, причем эти доли достаточно велики и неслучайны. Промежуточное положение занимает БП-А.

Определенность АП-А, -В и -Г, снижается за счет наличия средней связи с «соседом». Эта тройка образует, скорее всего, некую компактную группу в некотором пространстве. Более подробный анализ см. в части 3 «Структурный анализ теста».

DinamicsBas

Рис. 5. Профили «правильных» ответов для БП

DinamicsAgr

Рис. 6. Профили «правильных» ответов для АП

Чтобы явно продемонстрировать «кольцевую» структуру пар, как базовых, так и агрегированных, приведем профили АП, «натянутые» на оси из БП.

AP_profiles_1

Рис. 7. Профили агрегированных пар (1-я выборка)

Можете поверить на слово — профили и для 2-й выборки, и для БП имеют точно такой же вид, с незначительными (и незначимыми!) количественными различиями. Но как хорошо видна кольцевая структура, как хорошо видна «ось симметрии» Г-В. Очень четко видны «уширения» БП — уменьшение расстояния до начала координат и рост «боковых» долей на соседних БП. Причем максимально это уширение именно для В, а затем почти симметрично спадает сверху и снизу от оси Г-В. Отметим, что «грубость» рисунка пошла на пользу делу — исчезли мелкие детали, и картина выявила основные отношения между элементами теста — множествами пар.

Итак: гипотеза полностью подтвердилась во всех аспектах:

  • базовые пары «замыкаются» в кольцо — если «приставить» графики к самому себе справа, то получим закономерную картину;
  • доли «соседних» БП образуют либо падающий, либо восходящий ряд между двумя «крайними» — В и Г;
  • наименьшая доля правильных ответов падает на сакраментальную БП-В.

9. Заключение: семантическое пространство теста

Надо помнить, что все эти «игры разума» ведутся на материале невалидного теста… Конечно, интересно было бы провести такое исследование на хорошем, валидном, апробированном тесте и достаточно репрезентативных выборках. Но бодливой корове бог рога не дает…

Упорядочить, естественно, можно любую последовательность чисел. Но обоснование именно для такой одномерной последовательности было приведено при формулировке гипотезы — в этом случае БП образуют логически оправданный порядок. Естественно, БП не «выстраиваются» вдоль одной прямой, но предложенный «маршрут по множествам» не является бессмысленным (см. эпиграф, кстати о синонимах). А «замыкание в кольцо», высказанное в качестве дополнительного предположения при обсуждении гипотезы, оказалось главным при окончательной формулировке структуры пространства.

Особенно ярко это проявилось на профилях (рис. 7) — «ширина» и «длина» фигур, отображающих множества, четко увязались с представлением об их «расплывчатости» и, главное, прекрасно проиллюстрировали «пересечение» множеств.

Очевидно, что принадлежность той или иной пары к некоторому «логически четкому» отношению (у нас это БП с парами) не м.б. строго дихотомической. Но очевидна и различная степень такой принадлежности для каждой пары. Скорее всего, речь идет о чем-то, что можно более или менее адекватно описать при помощи функции принадлежности и лингвистической переменной.

Некоторые связи между БП на логическом уровне установить все же можно. Носят они, естественно, топологический характер. С моей т.зр., соответствующие им подмножества можно представить в некоем семантическом пространстве примерно так:

RingLog_7

Рис. 9. Семантическое пространство теста

Особая роль БП ´маленький-большой (В)´ и связанные с ней трудности обусловлена тем, что это единственное отношение, выражающее количественное различие между терминами в паре.

Второй «полюс» образует БП ´противоположность (Г)´, тоже по вполне понятным причинам — именно противопоставление усваивается ребенком одним из первых.

Множества пар с одной БП, естественно, не имеют четких границ даже для одного человека, но можно (я так думаю…) получить некую «функцию принадлежности» пары к определенным подмножествам. Одна мера уже есть — «расплывчатость» (при всей условности термина). На рис. 7 она растет слева направо, что вносит некоторый порядок в семантическое пространство. Но между выделенными БП явно существуют и другие отношения, как сходства, так и различия. На рис. 8. некоторые из них изображены стрелками.

RingLog_1

Рис. 10. Структура отношений между множествами

Выявление и интерпретация таких отношений полностью определяется задачей, поставленной перед человеком. Например, её можно сформулировать и так: найдите как можно больше сходств и различий между двумя парами. В этом свете вспоминаются конструкты Дж. Келли.

В самом тесте следовало бы обеспечить отнесение пары не к одной только БП, а ещё дать и возможность указать степень близости к каждой из них. Но это будет уже совсем другой тест — не для оценки интеллекта с т.зр. не очень компетентного кадровика или педагога (впрочем, и психолога тоже!), а для исследования структуры логических отношений, сформированных у респондента, его «картины мира» или даже некоторых конструктов.

В делом же про имеющийся тест «Сложные аналогии» можно сказать следующее. Его использование как «измерителя интеллекта», даже при условии переделки, имеет мало перспектив. А вот использовать его для сравнительного анализа «семантики логических отношений» (можно и лучше выразиться — не возбраняется) различных социально-демографических групп — сколько угодно. Естественно, после того, как будут:

  • радикально переработана БП («шифр») ‘море-океан’, вплоть до замены или исключения данной БП;
  • пары для БП тщательно подобраны из «центра» соответствующего подножества;
  • выравнено число пар по БП.

Для такой работы нужно быть, скорее, не психологом, а логиком и филологом. Впрочем, команда из этих трех специалистов, дополненная аналитиком данных, вполне может создать прекрасный инструмент для исследования мышления. Заниматься этим «напрямую» должна психолингвистика. Думаю, что по ходу дела будет создан и тест на «простые аналогии», имеющий во многом подобную структуру. Хотя и в нем есть свои любопытные «заморочки». Руки ещё не дошли…

Продолжение: Часть 3. Семантическое пространство «сложных аналогий»

Реклама

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход / Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход / Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход / Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход / Изменить )

Connecting to %s

%d такие блоггеры, как: