В статье даны описания и примеры применения моделей для исследования иерархических структур в дифференциальной психологии. Эти модели подразделяются на модели общего источника, человека-ситуации и состояния признаков в соответствии с характерными ограничениями взаимоотношений между явными переменными и комбинациями явных и скрытых переменных первого порядка. Модели включают в себя один уровень явных переменных и два или более уровней скрытых переменных.
Преимуществом данной структуры является то, что несколько характерных моделей могут быть адаптированы к большому количеству структур путем небольших модификаций. Для изучения различных аспектов проблемы человека/ситуации предлагаются сквозные и продольные подходы. В то время как кросс-секционный подход касается поведения в различных ситуациях, продольный подход касается поведения, наблюдаемого в различных случаях. Моделирование структурных уравнений обеспечивает основу для формального представления этих моделей.
Статья посвящена исследованию иерархических структур. Подтверждающий факторный анализ в рамках моделирования структурных уравнений предоставляет методологический инструмент для представления и исследования структур на уровне скрытых переменных. Это довольно общий инструмент, так как он позволяет исследователю присваивать различным компонентам моделей различные значения. Различные допущения относительно различных компонентов даже позволяют проводить различие между разными типами моделей.
Модели с общим исходным кодом включают два или более уровней человеческих переменных, которые обычно представляют собой способности или черты характера, и они включают предположение о том, что общие способности или черты оказывают влияние на конкретные способности или черты, связанные с поведением.
Существует несколько моделей когнитивных способностей, которые являются иерархическими, как, например, модели, предоставляемые Кэроллом и Верноном. Кроме того, было предложено несколько иерархических моделей темперамента, как, например, модели, представленные Эйсенком и Гилфордом. Более того, модели способностей и признаков обычно предполагают, что нет прямого доступа к способностям или признакам, в то время как поведение непосредственно наблюдаемо.
Это предположение требует проведения различия между явным и скрытым уровнями. Поскольку подтверждающий факторный анализ способен анализировать связь между явными и скрытыми переменными, он особенно хорошо подходит для исследования таких структур.
Более конкретной областью применения является вопрос о ситуации человека, который долгое время доминировал в научных дискуссиях в рамках дифференциальной психологии в течение 20 века. В начале этой дискуссии были высказаны две основные точки зрения: Человек и ситуация с точки зрения перспективы.
Перспектива человека основывается на предположении о последовательности поведения как в различных ситуациях, так и во времени, т.е. тенденция вести себя всегда одинаково. Эта перспектива контрастирует с перспективой развития ситуации. Ситуационная перспектива предполагает, что поведение зависит от ситуации. Сторонники этой точки зрения утверждают, что последовательность обусловлена восприятием ситуации и что аналогичные ситуации приводят к одинаковой реакции. Эта точка зрения предполагает высокую степень корреляции между конкретными видами поведения в аналогичных ситуациях.
Теория обучения обеспечивает теоретическую основу для ожидания таких корреляций. Поскольку ни лицо, ни перспективы ситуации не могли достаточно хорошо объяснить данные, возникла третья альтернатива: перспектива "человек-ситуация". Сторонники этой точки зрения утверждают, что и человек, и ситуация важны. Они продемонстрировали с помощью дисперсионного анализа, что ни человеческие переменные, ни переменные ситуации, ни их взаимодействия не являются достаточными для объяснения изменчивости поведения.
При изучении вопроса о человеке-ситуации с помощью подтверждающего факторного анализа учитываются либо модели личности, либо ситуационные модели, либо модели "человек в ситуации". При применении этих моделей ожидается ответ на следующий вопрос исследования: Является ли модель человек-ситуационная модель или одна из подмоделей, ситуационная модель или модель человека, наиболее подходящей для представления данных?
Если перекрестный подход, представленный в предыдущем пункте в связи с вопросом о положении человека, будет заменен продольным подходом, т.е. мерами, полученными в разные моменты времени, то появится возможность повысить согласованность, поскольку замена ситуаций в отдельных случаях исключает колебания, обусловленные различными ситуациями.
Последний подход предполагает различие между государствами и признаками, а не различие между людьми и ситуациями. Ограничение на повторные измерения открывает новую область исследований. Он позволяет исследовать специфические психометрические проблемы, вытекающие из классической теории тестирования.
Измерение признаков в различных случаях уменьшает дисперсию ошибки до вариации, которая возникает в зависимости от изменения от случая к случаю. Вследствие этого ограничения применяется классическая модель измерения, позволяющая получить оценки надежности, специфичности и последовательности. Это общая теория скрытого государственного пробега, которая связывает эти понятия с моделями подтверждающего факторного анализа и приводит к созданию моделей признаков состояния.
В рамках этого подхода интерес представляют следующие вопросы для исследования: Какой из множества, включая модель состояния, признака и признака, наиболее подходит для представления структуры по отношению к данным? Каковы оценки надежности, специфичности и последовательности?
Модели с общим исходным кодом
Модели с общим исходным кодом представляют собой иерархические модели, характеризующиеся минимальным количеством ограничений, определяющих назначение явных переменных скрытым переменным. Модели с общим исходным кодом предполагают, что латентные переменные первого порядка являются общими источниками соответствующих явных переменных и что латентные переменные второго порядка являются общими источниками соответствующих латентных переменных первого порядка. Также они должны иметь столько же уровней, сколько и представляемая структура. Наиболее базовая модель общего источника включает в себя один уровень явных переменных и два уровня латентных переменных первого и второго порядка.
В модели с общим исходным кодом каждая единица более высокого уровня ассоциируется, по крайней мере, с двумя единицами более низкого уровня. Стрелки, которые происходят из овала и направлены вниз, символизируют влияние черты верхнего уровня на черты нижнего уровня, а стрелки, которые направлены вверх, символизируют наличие остатков, которые не зависят от влияния черты.
Уровень очевидных переменных может включать различные показатели, такие как наблюдения, рейтинги, ответы на вопросы анкеты или ответы на вопросы теста на достижение. Иногда в качестве явных переменных выступают даже результаты тестов. Первый латентный уровень включает в себя специфические черты или способности, такие как, например, получение информации о способности или тестовое беспокойство.
На втором уровне можно найти довольно общие способности или признаки, например, фактор Спирмена, представляющий интеллект, или признаки тревоги Спилбергера. Хотя модели с более чем двумя скрытыми уровнями могут быть построены, двухуровневая модель является наиболее распространенным случаем.
Как было отмечено в работе Йорескога, важно различать три подхода к структурным моделям уравнений: строго подтверждающий подход (CM), альтернативный подход к моделям (AM) и подход к построению моделей (MG).
В подходе СМ модель тестируется с использованием структурной модели уравнения для определения соответствия модели вариаций и ковариаций модели, определенной исследователем. В подходе AM тестируется несколько альтернативных моделей, в то время как в подходе MG первая модель для данного набора данных должна быть изменена несколько раз, пока не будет достигнута хорошая или приемлемая совместимость модели.
Модели с общим исходным кодом часто применяются для того, чтобы проверить, представляет ли модель данные надлежащим образом (CM) или какая из нескольких альтернативных моделей является наиболее подходящей (AM). Первый подход требует оценки соответствия модели указанной модели, а второй требует сравнения индексов соответствия вложенных или не вложенных моделей. Существует очевидная взаимосвязь между этими подходами и изначально представленными вопросами, которыми руководствуется применение таких моделей.
Продолжение следует...