Черты личности и рефлексивные адаптации характера: изоморфизм или полиморфизм?

Черты личности и рефлексивные адаптации характера: изоморфизм или полиморфизм?

Щебетенко Сергей Александрович кандидат психологических наук, доцент, доцент кафедры общей и клинической психологии Пермский государственный национальный исследовательский университет, 614990, Пермь, ул. Букирева, 15; e - mail : shebetenko @ rambler . ru

Изучался возможный изоморфизм структуры рефлексивных адаптаций в отношении черт личности. 1030 студентов заполняли «Вопросник Большой Пятерки» и ряд его модификаций, измеряющих рефлексивные адаптации характера, включая диспозициональную эффективность, отраженные черты, «прямые» и отраженные установки на черты. Изоморфизм предполагал, что при факторизации пунктов вопросника черт и его модификации произойдет конвергенция пяти факторов, получаемых в двух соответствующих версиях теста. Полный изоморфизм был получен для отраженных черт. Для диспозициональной эффективности изоморфизм наблюдался по трем чертам (добросовестность, нейротизм и открытость). Для установок на черты было получено лишь сходство по четырем чертам, а для отраженных установок — лишь по добросовестности. Вопрос об альтернативной структуре рефлексивных адаптаций решался посредством одновременного использования семи критериев определения числа факторов: очень простой структуры, минимальной средней остаточной корреляции, корня из средней квадратической ошибки аппроксимации, параллельного анализа, иерархического кластерного анализа, метода каменистой осыпи и критерия Кайзера. Были разработаны тактические критерии для выбора наиболее адекватного решения. Было показано, что для диспозициональной эффективности оптимальным является 7-факторное решение. Наряду с соответствующими «Большой Пятерке» двумя факторами поведения в «добросовестных» и «нейротических» ситуациях оно предполагало разделение открытости опыту на факторы поведения в ситуациях креативности и эрудированности, а также факторы поведения во враждебных ситуациях, ситуациях сдержанной тактичности и позитивной общительности. «Прямые» и отраженные установки на черты наилучшим образом описывались 2-факторными моделями, факторы в которых соответствовали метачертам пластичности и стабильности.

Ключевые слова : черты личности; пятифакторная теория; факторный анализ.

В 5-факторной теории (ПФТ [30]) черты личности, относящиеся к базовым тенденциям, противопоставлены адаптациям характера. В череде последних ранее были выделены рефлексивные адаптации характера, относящиеся к мониторингу (рефлексии) индивидом своих черт, а также идеи индивидуальных различий в принципе [13]. В публикациях различаются четыре рефлексивных адаптации: диспозициональная эффективность (самооценка успешности реагирования на ситуации, релевантные данной черте), отраженная черта (самооценка восприятия черты индивида значимыми другими), установка на черту (положительная/отрицательная оценка черты индивидом), отраженная установка на черту (мнение индивида об установках на данную черту, присущих значимым другим). Одним из ключевых гипотетических допущений является структурный изоморфизм каждой рефлексивной адаптации в отношении черт личности [13].

Две системы называются изоморфными, если между их элементами, функциями, свойствами и отношениями, осмысленными для этих систем, существует или может быть установлено взаимнооднозначное соответствие [11]. Два множества A и B находятся во взаимооднозначном соответствии, если каждому элементу множества А соответствует один и только один элемент множества B, и наоборот [1].

В психологии применение изоморфизма имеет давнюю историю, начиная с таких хрестоматийных идей, как архетипы в аналитической психологии К. Юнга [14] или принцип изоморфизма в гештальтпсихологии [28]. В современной российской психологии принцип изоморфизма объясняет широкий круг проблем и феноменов, включая проблемы организационной психологии [5], отношения личности и общества [4], различные аспекты Я-концепции [8], психологические защиты матери и ребенка [10] и т.п. Изоморфизм и гомоморфность играют важную роль в формировании программы интегрального исследования индивидуальности [7]. Так, изоморфизм как объяснительный принцип связи свойств разного порядка (например, темперамента и нервной системы [9]), подвергается в этом подходе критике [7, с. 75] и противопоставляется полиморфизму. Последний при этом рассматривается в качестве основополагающего принципа исследования индивидуальности [2; 3; 7, с. 76]. В то же время отмечается, что гомоморфность может иметь место, например, в отношениях разного порядка, в частности, нервной системы и темперамента [7, с. 75].

В контексте рефлексивных адаптаций характера под изоморфизмом понимается взаимооднозначное соответствие структур любой рефлексивной адаптации и 5-факторной структуры черт личности. Таким образом, мы исходили из допущения, что любая рефлексивная адаптация состоит из пяти компонентов, прямо релевантных экстраверсии, доброжелательности, добросовестности, нейротизму и открытости опыту. Однако прямой тест этого изоморфизма до сих пор не был проведен. Настоящая работа восполняет этот пробел.

Исследование решает две задачи. Во-первых, если для измерения некоторой рефлексивной адаптации использовать модифицированную версию стандартного вопросника черт личности, то изоморфизм будет проявляться в сходстве факторов, извлеченных из отдельных пунктов «классической» и модифицированной версий. Таким образом, задачей исследования было изучение конвергенции факторов в моделях черт с факторами в моделях рефлексивных адаптаций.

H 1: При факторизации пунктов вопросника черт личности и его модификации для измерения рефлексивной адаптации происходит конвергенция пяти факторов, получаемых в двух соответствующих версиях теста.

Во-вторых, если гипотеза H 1 не получит своего подтверждения в части хотя бы одной рефлексивной адаптации, возникнет следующий исследовательский вопрос:

Q 1: Какова иная, не пятифакторная (или пятифакторная, но качественно иная) структура данной рефлексивной адаптации?

Метод

Участники исследования

В исследовании приняли участие 1030 студентов одного из российских университетов в возрасте от 17 до 38 лет ( M = 19.65, SD = 1.72). Одна участница не сообщила своего возраста. Среди участников была 691 женщина (67.1 %).

Вопросники

Участники заполняли русскую версию [37] 44-пунктного «Вопросника Большой Пятерки» ( Big Five Inventory , BFI [25]), а также ряд его модификаций, измеряющих рефлексивные адаптации характера. Подшкалы всех вопросников продемонстрировали приемлемый уровень внутренней согласованности, .66 < α < .87. Исключение составили подшкалы установкок на экстраверсию и отраженных установок на экстраверсию, α = .57 и .51, соответственно (подробнее см. [13]).

Статистическое решение

Для оценки изоморфизма можно применить индекс конгруэтнонсти факторов φ Такера [27]. Индекс φ варьируется в диапазоне от -1 до +1. Значения .84 < φ < .95 свидетельствуют о существенном сходстве факторов, φ > .94 говорит об идентичности факторов. Хотя обычно φ используется для оценки сходства факторов, извлеченных из разных выборок, описанный выше подход к измерению рефлексивных адаптаций делает применение этого индекса вполне адекватным для внутригрупповых сравнений. Для измерения φ использовалась функция factor.congruence пакета psych [33].

Основным методом изучения структуры личностных данных, получаемых в вопросниках, остается факторный анализ. Одна из его ключевых проблем заключена в определении числа факторов «извлекаемых», т.е. имеющих какой-либо смысл, согласующийся с теорией и «реальностью». В контексте Q 1 эта проблема является ключевой.

Существует множество способов определения числа факторов — от чисто визуальных [18] до аналитических [23, 35]. При этом постоянно появляются новые средства анализа (напр., [16]). В конечном счете определение подходящего числа факторов является вопросом интуиции и теоретического смысла, который видит исследователь. Памятуя о том, что в науке мы имеем дело с моделями реальности, поиск «истинного» числа факторов может быть не самым правильным занятием. Как отмечают Причер с коллегами [32], более пригодной задачей для исследователя, обращающегося к эксплораторному факторному анализу, должно стать определение оптимального числа факторов [32, p . 31]. При этом под таковым имеется в виду «лучшее число факторов, которые следует извлечь для соответствия данному критерию, направленному на достижение некоторой эксплицитно поставленной научной цели» [32, p . 31].

На практике разные способы оценки числа факторов используются непропорционально: явное преимущество отдается критерию Кайзера, несмотря на его регулярную критику. Более продуктивным выглядит одновременное использование нескольких критериев определения числа факторов, что и делается в ряде работ (напр., [29; 36]). Однако при этом практически гарантирован обескураживающий результат: разные критерии «порекомендуют» исследователю разное число факторов [34].

В этом контексте была выбрана следующая стратегия:

(1) протестировать несколькими критериями число факторов, извлекаемых из BFI при диагностике четырех рефлексивных адаптаций и собственно черт личности;

(2) изучить, насколько 5-факторная структура является релевантной данному конструкту. Если несколько критериев ее поддержат, то отдать предпочтение ей — в силу теоретических соображений;

(3) в противном случае — изучить альтернативные факторные решения на предмет их состоятельности;

(4) если факторное решение обусловлено скорее психометрическими проблемами теста, то отклонить его. Психометрические проблемы могут выражаться в расщеплении шкалы по принципу реверсивности пунктов (прямые/обратные), в выделении подгруппы в силу лексического сходства входящих в нее пунктов, без видимого психологического основания и т.п.;

(5) если факторное решение можно объяснить в терминах других уровней личностной иерархии 5-факторной структуры, то принять его. Таковыми могут быть метачерты и аспекты черт [20];

(6) если фактор образован в результате рекомбинации пунктов, изначально входящих в разные шкалы, попытаться его проинтерпретировать, и в случае понятной интерпретации — принять.

Использовались следующие процедуры определения числа факторов:

1) метод очень простой структуры ( very simple structure , VSS [35]), предполагающий сравнение исходной матрицы корреляций с матрицей корреляций, полученной из «упрощенной» факторной структуры (функция vss в пакете psych ). В такой матрице все нагрузки для каждой переменной, кроме максимальной (или двух максимальных — в зависимости от заданной степени сложности), приравниваются к нулю;

2) метод минимальной средней остаточной корреляции ( minimum average partial correlation [39]), определяющий факторное решение, при котором матрица остаточных корреляций минимальна (функция nfactors в пакете psych );

  1. корень из средней квадратической ошибки аппроксимации ( RMSEA ) (функция nfactors в пакете psych ) 1 . Кроме широко известного использования в структурном моделировании RMSEA применяется для определения числа факторов, извлекаемых в эксплораторном факторном анализе [32]. В этом случае лучшем решением является наименьшее число факторов, при котором RMSEA принимает значения менее условного (чаще всего RMSEA < .06 [24]);

4) параллельный анализ ( parallel analysis [22]), предполагающий извлечение факторов до тех пор, пока собственные значения факторов эмпирических данных не прекращают превышать собственные значения случайных данных матрицы той же размерности (функция fa.parallel в пакете psych). Утверждается, что параллельный анализ является одним из наиболее точных методов определения числа факторов [40];

5) иерархический кластерный анализ (функция iclust в пакете psych ). Является альтернативой факторному анализу. Укрупнение кластеров производится до тех пор, пока надежность кластеров, измеренных α Кронбаха и β Ревелля, не прекращает увеличиваться;

6) метод каменистой осыпи ( scree test [18]), предполагающий анализ графика с поиском оптимальной точки замедления в снижении собственных значений факторов (функция nScree в пакете nFactors ). Рекомендуемое число факторов предшествует точке замедления (излома) на графике;

  1. nScree в пакете nFactors ), согласно которому фактор считается существенным, если его собственное значение λ > 1 2 .

Для извлечения факторов использовался методов минимальных остатков ( minimal residual method ), осуществлялось косоугольное вращение облимин.

Результаты

Черты личности

В качестве предварительной задачи необходимо было оценить, насколько пункты BFI создают 5-факторную структуру, релевантную теоретической. Из пяти критериев два ( VSS и RMSEA ) поддержали 5-факторное решение (табл. 2). Пункты BFI распределились в соответствии с 5-факторной моделью с двумя оговорками (рис. 1). Во-первых, фактор Доброжелательности ( MR 5) был образован лишь четырьмя пунктами, характеризующими его негативный полюс, а также п. 29, относящимся формально к нейротизму («…может быть угрюмым»). Во-вторых, фактор Нейротизма ( MR 2) включил в себя с отрицательным знаком п. 26, относящийся к экстраверсии («…уверенный в себе»).

Параллельный анализ, MAP и критерий Кайзера поддержали 7-факторную структуру 3 . При этом два дополнительных фактора образованы, во-первых, позитивными пунктами Доброжелательности, не коррелировавшими с фактором ее негативных пунктов (Враждебности), r = -.04, и, во-вторых, фактором, выделившимся из Открытости опыту, полностью соответствующим 3-пунктному аспекту Эстетики ( Aesthetics [38]). Этот фактор, в отличие от второго аспекта, Идей ( Ideas ), не коррелировал с Экстраверсией, r = .00 (против r = .35 для Экстраверсии и Идей). В целом, согласно сформулированным выше критериям 7-факторная структура связана с ограничениями психометрического характера, а также дифференциальными корреляциями Экстраверсии с двумя аспектами Открытости.

Изоморфизм пятифакторной структуры

Между чертами личности и рефлексивными адаптациями был обнаружен частичный изоморфизм (табл. 1). Идентичность факторов была получена для отраженных черт. Для диспозициональной эффективности идентичность наблюдалась по трем чертам, сходство — по доброжелательности, отсутствие сходства — по экстраверсии. Для установок на черты было получено сходство по четырем чертам и отсутствие сходства — по нейротизму. Наконец, для отраженных установок на черты лишь один фактор — добросовестность — показал сходство с соответствующей чертой, в то время как четыре остальных фактора были уникальными.

Рис. 1. Факторные нагрузки пунктов «Вопросника черт личности ( BFI )» при измерении черт (5-факторное решение, метод минимальных остатков, вращение облимин; функция fa.diagram пакета psych ). MR — факторы, V — пункты. Нумерация соответствует нумерации в BFI (см. ключ в приложении)

Таблица 1. Конгруэнтность пяти факторов черт личности и рефлексивных адаптаций характера (при извлечении пяти факторов).

. 95

.98

. 96

.99

. 97

.98

.86

.98

.97

Установка на черту

Отраженная установка на черту

.86

.94

.92

.92

.88

Примечание . N = 1030. В таблице приведены значения коэффициента конгруэнтности факторов φ Такера. Полужирный курсив (φ > .94) — идентичность факторов; полужирный (.84 < φ < .95) — сходство факторов. Факторы черт названы в соответствии с составом пунктов. Для рефлексивных адаптаций приведены порядковые номера факторов. Э — экстраверсия, Дж — доброжелательность, Дс — добросовестность, Н — нейротизм, О — открытость опыту.

Структуры рефлексивных адаптаций

Далее оценивались число релевантных факторов и возможные факторные структуры для каждой из рефлексивных адаптаций характера (табл. 2).

Два критерия ( VSS и иерархический кластерный анализ) поддержали 5-факторное решение для отраженных черт (рис. 2), которое соответствовало «Большой Пятерке». Доброжелательность вновь была образована четырьмя негативными пунктами и п. 29. Экстраверсия включила в себя п. 4 «…обычно эмоционально подавлен», формально входящий в Нейротизм. Решения, предлагающие 6–8 факторов, образованы на основе расщепления шкал Открытости и Добросовестности и потому выглядят продуктом психометрических ограничений.

Для диспозициональной эффективности ни один из критериев не поддержал 5-факторную модель. Таким образом, необходимо было искать альтернативное решение. 2-факторная структура, поддержанная VSS , не соответствовала модели стабильности/пластичности [20], а скорее характеризовала социально приемлемое и социально неприемлемое поведение, выраженное в «прямых» и реверсивных пунктах, соответственно. При 3-факторном решении, поддержанном кластерным анализом, один кластер состоял из пунктов Экстраверсии и Открытости (плюс три положительных пункта Доброжелательности (7, 17, 22)). Два остальных кластера вновь соответствовали приемлемому и неприемлемому поведению.

Четыре критерия (параллельный анализ, MAP , методы каменистой осыпи и Кайзера) поддержали 7-факторное решение, которое было принято как оптимальное (рис. 3). В этой модели вновь выделился фактор «реагирования на эстетические ситуации» ( MR 7). Его возникновение вновь было обусловлено слабой связью с поведением в экстравертированных ситуациях, r = .15. Соответственно, фактор MR 1 относился к эффективности в «ситуациях идей». Факторы MR 3 и MR 4 имели прямое отношение к 5-факторной модели и характеризовали поведение в «добросовестных» и «нейротических» ситуациях. Фактор MR 2 был образован негативными пунктами: доброжелательности (напр., «…быть грубым», п. 37) и нейротизма («…быть угрюмым», п. 29). Таким образом, этот фактор характеризовал способность адекватно реагировать на ситуации, требующие проявления враждебности. Фактор MR 6 представлял собой комбинацию из трех пунктов интроверсии и двух пунктов доброжелательности и характеризовал способность адекватно реагировать на ситуации, предполагающие соблюдение социальных норм, в частности — проявляя тактичность и сдержанность (напр., «…быть молчаливым», п. 21 и «…быть тактичным и деликатным», п. 32). Наконец, фактор MR 5 был образован тремя пунктами экстраверсии и тремя пунктами доброжелательности. Он характеризовал способность адекватно реагировать на ситуации, требующие коммуникаций с другими людьми (напр., «…быть разговорчивым», п. 1 и «…способным прощать других», п. 17). Таким образом, структура диспозициональной эффективности отличалась от структуры черт личности, в первую очередь расщеплением доброжелательности на три фактора, два из которых связаны с разными полюсами экстраверсии. 6-факторная структура, поддержанная RMSEA , отличалось от 7-факторной слиянием Эстетики и Идей в Открытость.

Установки на черты

Ни один из критериев не поддержал 5-факторную структуру. VSS поддержал 1-факторную, а метод каменистой осыпи — 2-факторную структуру. При 1-факторном решении 17 пунктов из 44 не вошли в единый фактор. При 2-факторном решении (рис. 4) факторы соответствовали модели Стабильности/Пластичности [20], и это решение выглядело оптимальным. Иными словами, один из факторов включал в себя установки на стабильность (пункты доброжелательности, добросовестности и нейротизма), а второй — на пластичность (пункты экстраверсии и открытости). Между ними была обнаружена умеренная корреляция, не отраженная на рисунке, r = .30. Отметим, что такая структура является теоретически осмысленной и качественно отличной от ранее обсуждавшейся 2-факторной структуры диспозициональной эффективности. При 4-факторном варианте структура в целом соответствовала «Большой Пятерке» — при слиянии установок на добросовестность и нейротизм (с отрицательным знаком). Решения, предлагавшие 6–9 факторов, были основаны на расщеплении прототипов «Большой Пятерки», возникшем по принципу реверсивности пунктов.

Отраженные установки на черты

При 1-факторном решении, вновь поддержанном VSS , 13 пунктов не вошли в единый фактор. 2-факторное решение, поддержанное кластерным анализом и методом каменистой осыпи, было образовано коррелирующими ( r = .39) факторами, соответствующими пластичности/стабильности. Это решение выглядело оптимальным (рис. 5). При 3-факторном решении, поддержанным RMSEA , произошло выделение Отраженной Установки на Добросовестность в составе положительных пунктов этой шкалы, а также нескольких пунктов из других подшкал. Один критерий —MAP — поддержал 5-факторное решение. При этом содержательно эта структура заметно отличалась от прототипа «Большой Пятерки». Лишь один фактор был близок к идентичному с Отраженной Установкой на Добросовестность (см. также табл. 1). Параллельный анализ поддержал 8-факторное, а критерий Кайзера — 9-факторное решение. Они возникали в результате расщепления прототипов из «Большой Пятерки» в соответствии с реверсивностью пунктов.

Таблица 2. Рекомендуемое число факторов в BFI , измерявшем черты личности и рефлексивные адаптации характера

.049 [.046; . 050] /.061 [.058; .062]

.055 [.052; .057]/.067 [.064; .068]

.055 [.053; .057]/.048 [.045; .049]

.059 [.057; . 060] /.046 [.043; .047]

Примечание . N = 1030; KMO — тест Кайзера-Мейера-Олкина (адекватность выборки при KMO > .6–.7); χ 2 (Б) — тест сферичности Бартлетта (статистически значим, если матрица корреляций, а не единичная матрица); VSS — очень простая структура (с сохранением одной максимальной нагрузки на переменную); MAP — минимальная средняя остаточная корреляция; RMSEA — корень из средней квадратической ошибки аппроксимации; ПА — параллельный анализ; ИК — иерархический кластерный анализ; К — метод каменистой осыпи; Кайзер — критерий Кайзера; k — рекомендуемое число факторов, X — значение показателя, λ — доля объясненной дисперсии.

Рис. 2. Факторные нагрузки пунктов BFI при измерении отраженных черт (5-факторное решение)

Рис. 3. Факторные нагрузки пунктов BFI при измерении диспозициональной эффективности (7-факторное решение). Пункты не реверсированы

Рис. 4. Факторные нагрузки пунктов BFI при измерении установок на черты (2-факторное решение)

Рис. 5. Факторные нагрузки пунктов BFI при измерении отраженных установок на черты (2-факторное решение)

Обсуждение

При разработке проблемы рефлексивных адаптаций мы исходили из интуитивной гипотезы об изоморфизме 5-факторной структуры черт личности и рефлексивных адаптаций характера. Исследование, представленное в статье, показывает, что изоморфизм в данном случае оказался частичным. Фактически он был установлен только для одной рефлексивной адаптации — отраженных черт. Индивиды достоверно использовали 5-факторную структуру только при метаперцепции своих черт. Использование этой структуры в метаперцептивных оценках занимает определенное место в современных исследованиях (напр., [17]). Наша работа наглядно демонстрирует, что обращение к 5-факторной модели в этом контексте вполне разумно. Изучение диспозициональной эффективности на уровне факторной структуры показало, что 5-факторная модель для нее не вполне уместна. Прежде всего это отличие выразилось во взаимодействии пунктов доброжелательности с обоими полюсами экстраверсии. В этом смысле диспозициональная эффективность варьировалась в двух специфических ситуациях: требующих сдержанной тактичности (доброжелательность + интро- версия) и требующих позитивной общительности (доброжелательность + экстраверсия).

Возникает очевидная аналогия с появлением на базе «Большой Пятерки» 6-факторной модели HEXACO [15]. HEXACO также обусловлена проблемами с фактором Доброжелательности. Эта модель предполагает расщепление последнего на два фактора: (1) собственно доброжелательность, включающую терпимость, миролюбие, мягкость, податливость, и (2) искренность/скромность ( honesty / humility ), включающую справедливость, щедрость, умеренность. Однако эти факторы HEXACO отличаются от вновь полученных факторов поведения в ситуациях сдержанной тактичности и позитивной общительности, а также эмпирической модели диспозициональной эффективности в целом. В отличие от HEXACO , в данном случае экстраверсия не играет самостоятельной роли, а распределена между двумя вышеуказанными факторами.

Увеличение факторной размерности приводило к расщеплению открытости опыту на два фактора, соответствующих аспектам Идей и Эстетики [38]. Причиной этого расщепления может быть сопряженность Идей с Экстраверсией и отсутствие корреляции между Эстетикой и Экстраверсией. На наш взгляд, судя по содержанию пунктов и дифференциальной корреляции с Экстраверсией, более корректным было бы обозначение их как Креативности Поведения и Эрудированности. В таком случае экстраверсия коррелировала бы с креативностью поведения и не коррелировала с эрудированностью.

Выделение в отдельный фактор поведения во враждебных ситуациях также может быть теоретически обоснованным в контексте диспозициональной эффективности. Враждебные ситуации скорее всего качественно отличны от ситуаций сдержанной тактичности и позитивной общительности (т.е. не являются их простыми антиподами). Однако надо учитывать, что в случае с чертами и другими рефлексивными адаптациями такое расщепление также наблюдалось, и оно трактовалось как психометрический изъян. Таким образом, вопрос остается открытым: имеем ли мы в данном случае дело с техническими недостатками конкретного теста, или же для популяции молодых образованных россиян доброжелательность, действительно, не предполагает отсутствия враждебности.

Исследование показывает, что для оценочных рефлексивных адаптаций («прямых» и отраженных установок) подходящим вариантом является структурирование на 2-факторном уровне метачерт — пластичности и стабильности [20]. Хотя конгруэнтность пяти факторов «прямых» установок с чертами личности была достаточно велика, ни один из критериев не поддержал 5-факторного решения. Положительная установка на пластичность предполагает, что высокая оценка экстраверсии обычно сопровождается высокой оценкой открытости опыту. При этом два фактора, формирующие установку на пластичность скорее всего распределены нормально [13]. Далее, гипотетически, судя по ранее представленным данным об асимметрии распределения (там же), в современном обществе могут быть более распространены положительные установки на черты стабильности, чем нестабильности. Используя метафорическую аналогию, они образуют своего рода «светлую триаду» (ср.: [31]), характеризующую «нормальную личность». В то время как вариативность в пластичности (т.е. экстраверсии и открытости опыту) сама по себе является нормальной, социально нормальной («правильной») является повышенная стабильность в составе доброжелательности, добросовестности и эмоциональной стабильности.

Аналогичная ситуация характерна и для отраженных установок на черты с той лишь разницей, что здесь два фактора коррелировали между собой несколько сильнее. Оценка их конгруэнтности показывает, что пары факторов для «прямых» и отраженных установок были практически идентичны, φ = .96 и .97. Однако, несмотря на структурную идентичность, ранее было показано, что отраженные установки на черты могут проявлять себя весьма своеобразно, в том числе — в сравнении с «прямыми» установками (напр., [12, 13]).

Как и ожидалось, критерии определения числа факторов обнаружили заметный плюрализм в их оценках. Отдельный критерий поддерживал принятые в конечном счете модели, в лучшем случае — два раза. Три критерия — MAP , параллельный анализ и критерий Кайзера — предлагали более дробные структуры, которые нельзя было объяснить теоретически.

Тем не менее, на наш взгляд, одновременное использование нескольких критериев определения числа факторов с последующей их теоретической интерпретацией может быть полезной практикой психологических исследований. Она не нова и не оригинальна в принципе (напр., [29, 36]), но ее практическое применение остается крайне редким. Более активное использование одновременного множества критериев для определения числа факторов может привести к улучшению качества получаемых моделей и выводов. Например, в нашем случае при изучении черт личности и однозначном применении критерия Кайзера следовало бы отказаться от 5-факторной структуры и принять 7-факторную. Это, однако, не было бы теоретически обосновано и, напротив, было бы обусловлено психометрическими проблемами русской версии BFI .

Следует учесть, что 2-факторные структуры установок на черты и 6-факторная структура диспозициональной эффективности являются апостериорными и в этом смысле остаются гипотетическими. Они требуют своего воспроизведения — как на независимых выборках, так и с использованием других 5-факторных тестов (напр., [6]).

Изоморфизм является достаточно интуитивной эвристикой, когда исследователь пытается определить структурные качества вновь вводимого концепта, либо когда на кону стоит нестандартное решение в популярной и важной зоне поиска (ср., напр., с мыслями об аналогиях между науками о жизни и неживой природе в контексте Нобелевской премии за 2014 г. [5]). Изоморфизм имеет массу привлекательных свойств, среди которых — возможность проведения углубленного сравнительного анализа нескольких объектов. Однако его априорное принятие сопряжено с риском создания менее адекватных моделей и, соответственно, менее эффективной теории и практики. В нашем случае гипотеза изоморфизма оказалась однозначно полезной в отношении отраженных черт. Структура остальных рефлексивных адаптаций также укоренена в 5-факторную теорию. Но эмпирическое обнаружение полиморфизма структур рефлексивных адаптаций делает перспективу дальнейших исследований в данной области более ясной и валидной.

Ключ «Вопросника Большой Пятерки» [25, 37]

Экстраверсия: 1, 6 r , 11, 16, 21 r , 26, 31 r , 36

Доброжелательность: 2 r , 7, 12 r , 17, 22, 27 r , 32, 37 r , 42

Добросовестность: 3, 8 r , 13, 18 r , 23 r , 28, 33, 38, 43 r

Нейротизм: 4, 9 r , 14, 19, 24 r , 29, 34 r , 39

Открытость опыту: 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35 r , 40, 41 r , 44

* r — реверсивный пункт

Список литературы

  1. Александров П.С. Введение в общую теорию множеств и функций. М.; Л.: Огиз, 1948. 413 с.
  2. Белоус В.В. Введение в психологию полиморфной индивидуальности. Пятигорск: Изд-во ПГЛУ, 2002. 236 с.
  3. Дорфман Л.Я. Методологический анализ теории интегральной индивидуальности В.С. Мерлина // Методология и история психологии. 2008. Т. 3, № 3. С. 106–121.
  4. Ибрагимов К.Р. К вопросу о сущности феномена культуры личности // Вестник Московского государственного университета культуры и искусств. 2011. Вып. 42. С. 126–129.
  5. Карнышев А.Д. Изоморфизм и эмерджентность как феномены нейрофизиологии и организационной психологии // Организационная психология. 2015. Т. 5, № 3. С. 26–48.
  6. Князев Г.Г., Митрофанова Л.Г., Бочаров В.А. Валидизация русскоязычной версии опросника Л. Голдберга «Маркеры факторов “Большой Пятерки”» // Психологический журнал. 2010. Т. 31, № 5. С. 100–110.
  7. Мерлин В.С. Очерк интегрального исследования индивидуальности. М: Педагогика, 1986. 253 с.
  8. Мухиддинов А.Г. Интеграция аутентичной и социальной составляющих Я-концепции в процессе становления и развития личности // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2013. № 8. С. 156–158.
  9. Небылицын В.Д. Основные свойства нервной системы человека. М.: Просвещение, 1966. 384 с.
  10. Русяева И.А. Изоморфизм психологических защит матери и ребенка // Вестник Тюменского государственного университета. 2012. № 9. С. 157–162.
  11. Философский энциклопедический словарь / Л.Ф. Ильичёв, П.Н. Федосеев, С.М. Ковалёв, В.Г. Панов. М.: Сов. энциклопедия, 1983. 836 с.
  12. Щебетенко С.А. Отраженные установки на черты личности как предиктор успеваемости студентов // Психология и психотехника. 2015. Вып. 76. С. 70–82.
  13. Щебетенко С.А. Рефлексивные адаптации характера в пятифакторной теории личности // Психологический журнал. 2015. Т. 36, № 6. С. 55–65.
  14. Юнг К.Г. Архетип и символ. М.: Ренессанс, 1991. 304 с.
  15. Ashton M.C., Lee K. Empirical, theoretical, and practical advantages of the HEXACO model of personality structure // Personality and Social Psychology Review. 2007. Vol. 11. P. 150–166.
  16. Brocklebank S., Pauls S., Rockmore D., Bates T C. A spectral clustering approach to the structure of personality: Contrasting the FFM and HEXACO models // Journal of Research in Personality. 2015. Vol. 57. P. 100–109.
  17. Carlson E.N., Vazire S., Furr M.R. Meta-insight: Do people really know how others see them? // Journal of Personality and Social Psychology. 2011. Vol. 101. P. 831–846.
  18. Cattell R.B. The scree test for the number of factors // Multivariate Behavioral Research. 1966. Vol. 1. P. 245–276.
  19. Cudeck R., Henly S.J. Model selection in covariance structures analysis and the “problem” of sample size: A clarification // Psychological Bulletin. 1991. Vol. 109. P. 512–519.
  20. DeYoung C.G. Cybernetic Big Five Theory // Journal of Research in Personality. 2015. Vol. 56. P. 33–58.
  21. Fabrigar L.R., Wegener D.T., MacCallum R.C., Strahan E.J. Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research // Psychological Methods. 1999. Vol. 4. P. 272–299.
  22. Hayton J.C., Allen D.G., Scarpello V. Factor retention decisions in exploratory factor analysis: A tutorial on parallel analysis // Organizational Research Methods. 2004. Vol. 7. P. 191–205.
  23. Horn J.L. A rationale and test for the number of factors in factor analysis // Psychometrika. 1965. Vol. 30. P. 179–185.
  24. Hu L., Bentler P.M. Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives // Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 1999. Vol. 6. P. 1–55.
  25. John O.P., Donahue E.M., Kentle R.L. The Big Five Inventory – Versions 4a and 54. Berkeley, CA: University of California, Berkeley, Institute of Personality and Social Research, 1991.
  26. Kaiser H.F. The application of electronic computers to factor analysis // Educational and Psychological Measurement. 1960. Vol. 20. P. 141–151.
  27. Korth B., Tucker L.R. The distribution of chance congruence coefficients from simulated data // Psychometrika. 1975. Vol. 40. P. 361–372.
  28. Lehar S. Gestalt isomorphism and the primacy of subjective conscious experience: A Gestalt Bubble model // Behavioral and Brain Sciences. 2003. Vol. 26. P. 375–408.
  29. Matthews G. The factor structure of the 16PF: Twelve primary and three secondary factors // Personality and Individual Differences. 1989. Vol. 10. P. 931–940.
  30. McCrae R.R., Costa Jr.P.T. Toward a new generation of personality theories: Theoretical contexts for the five-factor model // J.S. Wiggins. The Five-factor Model of Personality: Theoretical Perspectives. N.Y.: Guilford Press, 1996.
  31. Paulhus D.L., Williams K.M. The Dark Triad of personality: Narcissism, machiavellianism, and psychopathy // Journal of Research in Personality. 2002. Vol. 36. P. 556–563.
  32. Preacher K.J., Zhang G., Kim C., Mels G. Choosing the optimal number of factors in exploratory factor analysis: A model selection perspective // Multivariate Behavioral Research. 2013. Vol. 48. P. 28–56.
  33. R Core Team R: A language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2015. URL: https://www.R-project.org/ (accessed: 20.11.2015).
  34. Revelle W. An overview of the psych package, 2015. URL: http://personality-project.org/r/psych/ (accessed: 20.11.2015).
  35. Revelle W., Rocklin T. Very simple structure: An alternative procedure for estimating the optimal number of interpretable factors // Multivariate Behavioral Research. 1979. Vol. 14. P. 403–414.
  36. Sharp C., Wright A.G.C., Fowler J.C., et al. The structure of personality pathology: Both general («g») and specific («s») factors? // Journal of Abnormal Psychology.
  37. Shchebetenko S. «The best man in the world»: Attitudes toward personality traits. Psychology // Journal of the Higher School of Economics. 2014. Vol. 11(3). P. 129–148.
  38. Soto C.J., John O.P. Ten facet scales for the Big Five Inventory: Convergence with NEO PI-R facets, self-peer agreement, and discriminant validity // Journal of Research in Personality. 2009. Vol. 43. P. 84–90.
  39. Velicer W.F. Determining the number of components from the matrix of partial correlations // Psychometrika. 1976. Vol. 41. P. 321–327.
  40. Zwick W.R., Velicer W.F. Comparison of five rules for determining the number of components to retain // Psychological Bulletin. 1986. Vol. 99. P. 432–442.

Просьба ссылаться на эту статью в русскоязычных источниках следующим образом:

Щебетенко С.А . Черты личности и рефлексивные адаптации характера: изоморфизм или полиморфизм? // Вестник Пермского университета. Философия . Психология . Социология . 2016. Вып . 1 (2 5 ). С . 5 7– 73 .

1 RMSEA считается одним из лучших критериев оценки правдоподобия (verisimilitude) модели, т.е. аппроксимации популяционной матрицы ковариаций предсказаниями модели на популяции [19]. Иными словами, RMSEA хорош в качестве критерия соответствия модели искомой «реальности», хотя и уступает информационным индексам типа AIC и BIC в плане оценки генерализованности модели, т.е. ее воспроизводимости на аналогичных выборках [32].

2 Этот способ определения числа факторов используется по умолчанию в наиболее популярных программах типа SPSS или Statistica, что способствует его широкому распространению среди психологов [21]. Тем не менее, в литературе отмечается, что он является наихудшим из существующих средств [21], поскольку фактически представляет собой долю (1/3–1/6) от числа введенных в анализ переменных [34, 40].

3 Здесь и далее отсутствующие факторные диаграммы доступны: у автора, по запросу.

📎📎📎📎📎📎📎📎📎📎