А. Боковиков - Подсознание террориста

Процедура является стандартной. Испытуемому предлагают чистый лист бумаги, карандаш и просят его нарисовать сначала человека, а потом, на другом листе, человека под дождем.

Сопоставление первого и второго рисунка позволяет определить, как человек реагирует на стрессовые, неблагоприятные ситуации, как он ощущает себя при затруднениях.

При анализе необходимо определить, в каком состоянии находится «человек под дождем». Ощущает он себя несчастным, маленьким, беспомощным, сломленным, занимающим подчиненную позицию и т. д. или, напротив, он «расцветает», чувствует в себе внутренние ресурсы для борьбы с жизнью, испытывает к ней интерес, как бы стимулирует неприятностями; или же спокойно и адекватно воспринимает затруднения, считая их обычным жизненным явлением.

Анализ рисунка позволяет определить, как человек реагирует на стрессовые, неблагоприятные ситуации, как он ощущает себя при затруднениях.

8. Методы математико статистической обработки данных. Для уровневого анализа данных использовались расчет средних значений и стандартного отклонения по каждому показателю, для сравнение средних значений использовался критерий Стьюдента.

Для многомерного анализа использовались методы корреляционного, кластерного и факторного анализа.

Корреляционная матрица, которая в дальнейшем и подвергается факторизации, представляет собой таблицу коэффициентов корреляции признаков (свойств).

Интерпретация единичной корреляционной связи применяется для интерпретации связи двух наиболее важных для исследователя свойств. Чаще всего обращают внимание на величину коэффициента, что характеризует силу связи, а также на знак, характеризующий направление связи. В соответствии с этим могут строиться утверждения, что большая выраженность первого свойства связана с большей (или меньшей при отрицательной связи) выраженностью второго свойства. Далее исследователь может попытаться объяснить причину такого положения вещей из теоретических соображений. При этом никогда не следует рассматривать корреляционную связь как причинную связь между признаками, так как априори, не известно обуславливают ли они друг друга или оба обусловлены некоторой третьей причиной.

Метод корреляционных плеяд. Для реализации этого метода все множество корреляционных связей следует сначала представить графически в виде некоторого графа. Основные моменты, на которые обращают внимание при интерпретации корреляционных плеяд, следующие. Количество связей признака: некоторые признаки могут иметь иного связей, другие мало. Признаки, имеющие много связей, рассматриваются как центральные, им из теоретических соображений может бить приписано большое функциональное или системообразующее значение; признаки, имеющие мало связей, рассматриваются как периферийные. Последовательность признаков в цепочке связей: сама отдельно взятая цепочка связей не может быть однозначно интерпретирована, поэтому имеет смысл рассматривать последовательность удаления признаков от некоторого центра.

Обратимся к интерпретации результатов многомерного анализа. Факторная матрица представляет собой матрицу факторных нагрузок, где в каждой строке записаны нагрузки данного признака, соответствующего строке по каждому фактору. В наиболее употребительной технике факторного анализа, называемой «методом главных компонент», сами факторы между собой не коррелированы. Реже используется техника так называемого облического вращения факторов, когда сами факторы являются коррелированными.

Факторный анализ может быть применен и для классификации испытуемых. В этой случае строки и столбцы в матрице первичных данных меняются местами, процедура обработки не меняется.

Кластерный анализ позволяет разбить всю выборку испытуемых на определенное число подгрупп (чаще всего две) схожих друг с другом представителей по заданному набору признаков (в нашем случае тестовых показателей). Математическая программа определяет условные центры масс во всем массиве данных, к которым тяготеют подгруппы. В результате исследователь получает списки испытуемых вошедших в различающиеся подгруппы и наборы первичных статистик (средние значения, стандартные отклонения, др.) для каждой подгруппы (называемой кластером). Далее следует качественная интерпретация.

В заключение следует отметить, что интерпретация результатов статистического анализа позволяет исследователю выстроить то пространство интересующих его свойств, в котором и развивается реальная психодинамика личности. Ее исследование является уже задачей качественного анализа и интерпретации данных.