Яндекс.Метрика

Глава 6. Проективные методы (продолжение)

Области D. Необходимость выделения обычных областей D на собственных популяциях связана с высокой чувствительно­стью метода к трудноуловимым и малопредсказуемым особен­ностям восприятия, зависящим от неизученных средовых и со­циокультурных факторов. Не касаясь здесь ряда вопросов, свя­занных с определением и выделением D,отметим,что в конечном итоге решающим является частотный критерий. Принцип частотности как сводящий к минимуму субъективный фактор был предложен еще Роршахом. Сейчас принимают 2 % крите­рий, согласно которому к областям D относят те части пятна, на которые дается не менее чем 2 % ответов от общего числа ответов на карту. Этот критерий взят нами за основу, по с из­менением. Обычно 2 % частота вычисляется для каждой карты по отдельности, что делается из соображений их специфично­сти. В частности, карты более или менее различаются по об­щему числу ответов, которые на них даются. Но при таком под­ходе специфика пятен учитывается скорее формально. При этом теряется возможность прямого сопоставления разных карт по числу обычных областей D. Точнее, смысл такого сопостав­ления становится крайне неопределенным, так как одному и тому же 2 % критерию па карте V может, например соответство­вать 20 ответов, а на карте X — 40. Следовательно, на карте X мы отнесем к «редким» такие области, на которые зачастую бу­дет даваться больше ответов, чем на «частые» карты V. Учи­тывая это, мы исходим из требований единой частотной границы между D и Dd независимо от карты, т. е. из одинакового абсо­лютного числа ответов на любую пограничную область D. Так создается функциональная однородность всех D — в смысле способности стимулировать приблизительно равное число ассо­циаций.

Технически, для соблюдения требования единого числа от­ветов на все пограничные D, 2 % уровень вычислялся с учетом общего числа ответов на все карты, точнее — от среднего числа ответов на карту, одинакового для всех карт. Очень существен­ным вопросом при выделении D является подбор испытуемых, совокупность которых должна отразить различные слои насе­ления. Нами исследовалась выборка здоровых из 361 чел. с об­щим числом ответов 11 352. Эта выборка включала три само­стоятельные группы: 1) студенты старших курсов технических вузов — 204 чел, (мужчин 101 и женщин 103); 2) городское население с различным образованием — 54 чел. (мужчин 17, женщин 37); 3) сельские жители—103 чел. (мужчин 28, жен­щин 35). Всего— 146 мужчин и 215 женщин.

В области D отнесены те, на которые общее число ответов достигало 2 % от среднего числа ответов на карту, т. е., учи­тывая общее число ответов на все карты, в абсолютных числах этому соответствовало 22—23 ответа. Попятно, что значитель­ная часть D-областей имеет гораздо больший процент ответов. Всего выделено 108 D-областей. Из них подавляющее боль­шинство — 94 D-области — установлены на основании 2 % кри­терия по всей выборке в целом, а 14 областей — на основании достижения этого уровня только в одной или двух из трех групп. Последнее делалось из того соображения, что если ча­стота достигает требуемого уровня даже в одной группе здо­ровых при условии, что она достаточно представительна, то такая область отражает обычную и естественную перцептивную установку и, следовательно, является D. На рис. 2 указаны эти области (их подробное описание см. Беспалько И. Г., 1978).

 

Рисунок 2. Области D пятен Роршаха


Примечание: Карта I.D4. Это единственная область, которая выделена не по наружному контуру, а по оттенкам и точкам внутри области. Ее внешние границы неопределенны.  Частые образы, вбираемые  по сочетанию оттенков и точек: “голова совы”, “торс женщины” и др. Отличать от соседней области D5,  имеющий внешний контур (“профиль человека”). Карта X.DS18: вся промежуточная область. Обычно при ответах включаются и внутренние цветные области D2  “усы”, D9 “глаза” и др.

 

экстратензии и интроверсии – предыдущая | следующая – Р-ответы

Методы психологической диагностики и коррекции в клинике. Содержание