10 методы обработки данных количественные и качественные. Общее представление об обработке
8.1. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ
К основным методам количественного анализа (и синтеза) в психологии относятся следующие:
1. Методы первичной обработки данных (табулирование,
построение диаграмм, гистограмм, полигонов и кривых распределения).
2. Методы вторичной обработки данных (вычисление ста-
3. Корреляционный анализ.
4. Дисперсионный анализ.
5. Регрессионный анализ.
6. Факторный анализ. 7.Таксономический (кластерный) анализ. 8. Шкалирование.
Выше при освещении этапа обработки данных в психологическом исследовании приводились краткие характеристики всех перечисленных методов кроме двух последних. Восполним этот пробел.
Таксономический анализ
Метод представляет собой математический прием группировки данных в классы (таксоны, кластеры) таким образом, чтобы объекты, входящие в один класс, были более однородны по какому-либо признаку по сравнению с объектами, входящими в другие классы. В итоге появляется возможность определить в той или иной метрике расстояние между изучаемыми объектами и дать упорядоченное описание их взаимоотношений на количественном уровне . В силу недостаточной проработанности критерия эффективности и допустимости кластерных про-
цедур данный метод применяется обычно в сочетании с другими способами количественного анализа данных. С другой стороны, и сам таксономический анализ используется как дополнительная страховка надежности результатов, полученных с использованием других количественных методов, в частности факторного анализа. Суть кластерного анализа позволяет рассматривать его как метод, явно совмещающий количественную обработку данных с их качественным анализом. Поэтому причислить его однозначно к разряду количественных методов, видимо, не правомерно. Но поскольку процедура метода по преимуществу математическая и результаты могут быть представлены численно, то и метод в целом будем относить к категории количественных.
Шкалирование в еще большей степени, чем таксономический анализ, совмещает в себе черты количественного и качественного изучения реальности. Количественный аспект шкалирования состоит в том, что в его процедуру в подавляющем большинстве случаев входят измерение и числовое представление данных. Качественный аспект шкалирования выражается в том, что, во-первых, оно позволяет манипулировать не только количественными данными, но и данными, не имеющими единиц измерения, а во-вторых, включает в себя элементы качественных методов (классификации, типологизации, систематизации).
Еще одной принципиальной особенностью шкалирования, затрудняющей определение его места в общей системе научных методов, является совмещение в нем процедур сбора данных и их обработки. Можно даже говорить о единстве эмпирических и аналитических процедур при шкалировании. Не только в конкретном исследовании трудно указать на последовательность и разнесенность этих процедур (они часто совершаются одновременно и совместно), но и в теоретическом плане не удается обнаружить стадиальную иерархию (невозможно сказать, что первично, а что вторично).
Третий момент, не позволяющий однозначно отнести шкалирование к той или иной группе методов, - это его органическое «врастание» в специфические области знания и приобретение им наряду с признаками общенаучного метода признаков узкоспецифических. Если другие методы общенаучного значения (например, наблюдение или эксперимент) можно довольно легко представить как в общем виде, так и в конкретных модификациях, то шкалирование на уровне всеобщего без потери необходимой информации охарактеризовать весьма непросто. Причина этого очевидна: совмещение в шкалировании эмпирических процедур с обработкой данных. Эмпирика конкретна, математика абстрактна. Поэтому срастание общих принципов математического анализа со специфическими приемами сбора данных дает указанный эффект. Неплохой иллюстрацией этому служит неясность с научными истоками шкалирования. Сразу несколько наук могут претендовать на звание его «родителя». Среди них и психология, где над теорией и практикой шкалирования работали такие выдающиеся ученые, как Л. Терстон , С. Стивене , В.Торгерсон, А.Пьерон.
Осознав все эти факторы, мы все же помещаем шкалирование в разряд количественных методов обработки данных, поскольку в психологической практике можно различить две ситуации с использованием шкалирования. Первая - это построение шкал, а вторая - их использование. В первом случае все упомянутые особенности шкалирования проявляются в полной мере. Во втором же они отходят на второй план, поскольку использование готовых шкал (например, «стандартных» шкал при тестировании) предполагает просто сравнение с ними показателей, полученных на этапе сбора данных. Таким образом, психолог в этом случае пользуется лишь плодами шкалирования, причем на этапах, следующих за сбором данных. Такая ситуация - обычное явление в психологии. Кроме того, формальное построение шкал, как правило, выносится за пределы непосредственных измерений и сбора данных об объекте. То есть основные шкалообразующие действия математического характера проводятся после сбора данных, что сопоставимо с этапом их обработки.
В самом общем смысле шкалирование есть способ познания мира через моделирование реальности с помощью формальных (в первую очередь, числовых) систем. Применяется этот способ практически во всех сферах научного познания (в естественных, точных, гуманитарных, социальных, технических науках) и имеет широкое прикладное Значение.
Наиболее строгим определением представляется следующее: шкалирование - это процесс отображения по заданным правилам эмпирических множеств в формальные. Под эмпирическим множеством понимается любая совокупность реальных объектов (лю-
дей, животных, явлений, свойств, процессов, событий), находящихся в определенных отношениях друг с другом. Эти отношения могут быть представлены четырьмя типами (эмпирическими операциями): 1) равенство (равно - не равно); 2) ранговый порядок (больше - меньше); 3) равенство интервалов; 4) равенство отношений.
По природе эмпирического множества шкалирование делится на два вида: физическое и психологическое. В первом случае шкалированию подвергаются объективные (физические) характеристики объектов, во втором - субъективные (психологические).
Под формальным множеством понимается произвольная совокупность символов (знаков, чисел), связанных между собой определенными отношениями, которые соответственно эмпирическим отношениям описываются четырьмя видами формальных (математических) операций: 1) «равно - не равно» (= Ф); 2) «больше - меньше» (> <); 3) «сложение - вычитание» (+ -); 4) «умножение - деление» (х:).
При шкалировании обязательным условием является взаимооднозначное соответствие между элементами эмпирического и формального множеств. Это означает, что каждому элементу первого множества должен соответствовать только один элемент второго, и наоборот. При этом взаимооднозначное соответствие типов отношений между элементами обоих множеств (изоморфизм структур) не обязательно. В случае изоморфности этих структур производится так называемое прямое (субъективное) шкалирование, при отсутствии изоморфизма производится косвенное (объективное) шкалирование.
Итогом шкалирования является построение шкал (лат. scala - "лестница"), т. е. некоторых знаковых (числовых) моделей исследуемой реальности, с помощью которых можно эту реальность измерить. Таким образом, шкалы являются измерительными инструментами. Общее представление обо всем многообразии шкал можно получить из работ , где приведена их классификационная система и даны краткие описания каждого вида шкал. Сведения о многообразии модификаций общенаучного метода шкалирования в систематизированном виде представлены в работе .
Отношения между элементами эмпирического множества и соответствующие допустимые математические операции (допустимые преобразования) обусловливают уровень шкалирования и
тип получаемой шкалы (по классификации С. Стивенса). Первому, наиболее простому типу отношений (= *) соответствуют наименее информативные шкалы наименований, второму (> <) - шкалы порядка, третьему (+ -) шкалы интервалов, четвертому (х:) - самые информативные шкалы отношений.
Процесс психологического шкалирования условно можно разделить на два основных этапа: эмпирический, на. котором производится сбор данных об эмпирическом множестве (в данном случае о множестве психологических характеристик исследуемых объектов или явлений); и этап формализации, т. е. математико-ста-тистической обработки данных первого этапа. Особенности каждого из этапов определяют методические приемы конкретной реализации шкалирования. В зависимости от объектов исследования психологическое шкалирование выступает в двух разновидностях: психофизическое или психометрическое.
Психофизическое шкалирование заключается в построении шкал для измерения субъективных (психологических) характеристик объектов (явлений), имеющих физические корреляты с соответствующими физическими единицами измерения. Например, субъективным характеристикам звука (громкости, высоте, тембру) соответствуют физические параметры звуковых колебаний: амплитуда (в децибелах), частота (в герцах), спектр (в показателях составляющих тонов и огибающей). Таким образом, психофизическое шкалирование позволяет выявить зависимость между величинами физической стимуляции и психической реакции, а также выразить эту реакцию в объективных единицах измерения. В результате получают любые виды косвенных и прямых шкал всех уровней измерения: шкалы наименований, порядка, интервалов и отношений.
Психометрическое шкалирование заключается в построении шкал для измерения субъективных характеристик объектов (явлений), не имеющих физических коррелятов. Например, характеристик личности, популярности артистов, сплоченности коллективов, выразительности образов и т. п. Реализуется с помощью некоторых методов косвенного (объективного) шкалирования. В результате получают шкалы суждений, относящиеся по типологии допустимых преобразований, как правило, к шкалам порядка, реже - к шкалам интервалов. В последнем случае в качестве единиц измерения выступают показатели вариативности суждений (ответов, оценок) респондентов. Наиболее характерными и распространенными психометрическими шкалами являются шкалы оценок и основанные на них шкалы установок. Психометрическое шкалирование лежит в основе разработки большинства психологических тестов, а также методов измерений в социальной психологии (социометрические методики) и в прикладных психологических дисциплинах. Поскольку вынесение суждений, лежащее в основе процедуры психометрического шкалирования, может быть применено и к физической сенсорной стимуляции, постольку эти процедуры применимы и для выявления психофизических зависимостей, но в этом случае получаемые шкалы не будут иметь объективных единиц измерения.
Как физическое, так и психологическое шкалирование может быть одномерным и многомерным. Одномерное шкалирование - это процесс отображения эмпирического множества в формальное по одному критерию. Получаемые одномерные шкалы отображают либо отношения между одномерными эмпирическими объектами (или одними и теми же свойствами многомерных объектов), либо изменения одного свойства многомерного объекта. Реализуется одномерное шкалирование с помощью методов и прямого (субъективного), и косвенного (объективного) шкалирования.
Под многомерным шкалированием понимается процесс отображения эмпирического множества в формальное одновременно по нескольким критериям. Многомерные шкалы отражают либо отношения между многомерными объектами, либо одновременные изменения нескольких признаков одного Объекта. Процесс многомерного шкалирования в отличие от одномерного характеризуется большей трудоемкостью второго этапа, т. е. формализации данных. В связи с этим привлекается мощный статистико-мате-матический аппарат, например, кластерный или факторный анализы, входящие неотъемлемой частью в методы многомерного шкалирования.
Исследование проблем многомерного шкалирования связано с именами Ричардсона и Торгерсона, предложивших его первые модели. Начало разработкам методов неметрического многомерного шкалирования положил Шепард. Наиболее распространенный и впервые теоретически обоснованный алгоритм многомерного шкалирования предложил Краскал. Обобщение сведений по многомерному шкалированию провел М. Дэйвисон . Специфика многомерного шкалирования в психологии отражена в работе Г. В. Парамей .
Раскроем упоминавшиеся ранее понятия «косвенное» и «прямое» шкалирования. Косвенное, или объективное шкалирование - это процесс отображения эмпирического множества в формальное при взаимном несоответствии (отсутствие изоморфизма) между структурами этих множеств. В психологии в основе такого несоответствия лежит первый постулат Фехнера о невозможности прямой субъективной оценки величины своих ощущений. Для количественного выражения ощущений используются внешние по отношению к ним (косвенные) единицы измерения, базирующиеся на различных оценках испытуемых: едва заметные различия, время реакции (ВР), дисперсия различения, разброс категориальных оценок.
Косвенные психологические шкалы по способам их построения, исходным допущениям и единицам измерения образуют несколько групп, главные из которых следующие: 1) шкалы накопления, или логарифмические шкалы; 2) шкалы, основанные на измерении ВР, 3) шкалы суждений (сравнительных и категориальных). Аналитическим выражениям этих шкал присвоен статус законов, названия которых связаны с именами их авторов: 1) логарифмический закон Вебера-Фехнера; 2) закон Пьерона (для простой сенсомо-торной реакции); 3) закон сравнительных суждений Терстона и 4) закон категориальных суждений Торгерсона. Наибольшими прикладными возможностями обладают шкалы суждений. Они позволяют измерять любые психические явления, реализуют как психо-физическое, так и психометрическое шкалирование, дают возможность многомерного шкалирования. По типологии допустимых преобразований косвенные шкалы представлены в основном шкалами порядка и интервалов.
Прямое, или субъективное, шкалирование представляет собой процесс отображения эмпирического множества в формальное при взаимооднозначном соответствии (изоморфизм) структур этих множеств. В психологии в основе этого соответствия лежит допущение о возможности прямой субъективной оценки величины своих ощущений (отрицание первого постулата Фехнера). Реализуется субъективное шкалирование с помощью процедур, выясняющих, во сколько раз (или на сколько) ощущение, вызванное одним стимулом, больше или меньше ощущения, вызванного другим стимулом. Если такое сравнение производится для ощущений разных модальностей, то говорят о кросс-модальном субъективном шкалировании.
Прямые шкапы по способу их построения образуют две основные группы: 1) шкалы, основанные на определении сенсорных отношений; 2) шкалы, основанные на определении величин стимулов. Второй вариант открывает путь к многомерному шкалированию. Значительная часть прямых шкал хорошо аппроксимируется степенной функцией, что на большом эмпирическом материале доказал С. Стивене, именем которого названо аналитическое выражение прямых шкал - степенной закон Стивенса.
Для количественного выражения ощущений при субъективном шкалировании используются психологические единицы измерения, специализированные для конкретных модальностей и экспериментальных условий. Многие из этих единиц имеют общепринятые наименования: «соны» для громкости, «брилы» для яркости, «густы» для вкуса, «веги» для тяжести и т. д. По типологии допустимых преобразований прямые шкалы представлены главным образом шкалами интервалов и отношений.
В заключение обзора метода шкалирования надо указать на проблему его соотношения с измерением. На наш взгляд, эта проблема обусловлена отмеченными выше особенностями шкалирования: 1) совмещением в нем эмпирических процедур сбора данных и аналитических процедур обработки данных; 2) единством количественного и качественного аспекта процесса шкалирования; 3) сочетанием общенаучное™ и узкопрофильное™, т. е. «срастанием» общих принципов шкалирования со специфическими процедурами конкретных методик.
Часть исследователей в явном или неявном виде отождествляют понятия «шкалирование» и «измерение» . На эту точку зрения особенно сильно «работает» авторитет С. Стивенса, который измерение определял как «приписывание числовых форм объектам или событиям в соответствии с определенным правилами» и тут же указывал, что подобная процедура ведет к построению шкал . Но поскольку процесс разработки шкалы есть процесс шкалирования, то в итоге получа?.. ем, что измерение и шкалирование - одно и то же. Противопо-н ложная позиция состоит в том, что с измерением сопоставляется только метрическое шкалирование, связанное с построением интервальных и пропорциональных шкал .
Представляется, что вторая позиция строже, поскольку измерение предполагает количественное выражение измеряемого, а следовательно, наличие метрики. Острота дискуссии может быть
снята, если измерение понимать не как исследовательский метод , а как инструментальное сопровождение того или иного метода, в том числе шкалирования, о чем уже упоминалось.
Кстати, метрология (наука об измерениях) в понятие «измерение» включает как его обязательный атрибут средства измерения . Для шкалирования же (по крайней мере, для неметрического шкалирования) измерительные средства не обязательны. Правда, метрология интересуется главным образом физическими параметрами объектов, а не психологическими. Психологию, наоборот, в первую очередь занимают субъективные характеристики (большой, тяжёлый, яркий, приятный и т. п.). Это позволяет некоторым авторам за средство измерения принимать самого человека. При этом имеется в виду не столько использование в качестве единиц измерения частей человеческого тела (локоть, аршин, сажень, стадий, фут, дюйм и т. п.), сколько его способности к субъективному количественному оцениванию любых явлений. Но бесконечная вариативность индивидуальных различий человека, в том числе вариативность оценочных способностей, не может дать общеупотребимых единиц измерения на этапе сбора данных об объекте. Иными словами, в эмпирической части шкалирования субъект не может рассматриваться в роли измерительного инструмента. Эту роль ему с большой натяжкой можно приписать только после манипуляций уже не с эмпирическими, а с формальными множествами. Тогда искусственно получают субъективную метрику, чаще всего в виде интервальных значений. На эти факты указывает Г. В. Суходольский, когда говорит, что упорядочивание (а именно этим занимается испытуемый на стадии «оценки» эмпирических объектов) «является подготовительной, но не измерительной операцией». И только потом на стадии обработки первичных субъективных данных соответствующие шкалообразующие действия (у Суходольского - ранжирование) «метризуют одномерное топологическое пространство упорядоченных объектов и, следовательно, измеряют "величину" объектов» .
Неясность соотношения понятий «шкалирование» и «измерение» в психологии усиливается при их сопоставлении с понятиями «тест» и «тестирование». Не вызывает сомнений отнесение тестов к измерительным инструментам. Однако следует указать на два момента. Первый - это использование теста в процессе тестирования, т. е. обследования (психодиагностики) конкретных психологических объектов. Второй - это разработка, или конструирование теста. В первом случае с определенным основанием можно говорить об измерении, поскольку к обследуемому объекту (испытуемому) «примеривается» эталонная мера - стандартная шкала. Во втором случае, очевидно, корректнее говорить о шкалировании, поскольку квинтэссенцией конструирования теста является процесс построения стандартной шкалы и связанные с этим операции определения эмпирического и формального множеств, надежность и изоморфизм которых не в последнюю очередь обеспечиваются стандартизацией процедуры сбора эмпирических данных и набором достоверной «статистики».
Другой аспект проблемы вытекает из того обстоятельства, что тест как измерительный инструмент состоит из двух частей: 1) набора заданий (вопросов), с которыми обследуемый непосредственно имеет дело на стадии сбора данных о нем, и 2) стандартной шкалы, с которой сравниваются эмпирические данные на стадии интерпретации. Где следует говорить об измерении, где о шкалировании, если это не одно и то же? Нам кажется, что эмпирическая часть процесса тестирования, т. е. выполнение испытуемым тестового задания, не является чисто измерительной процедурой, но к шкалированию ее отнести необходимо. Аргументация такова: сами по себе действия, совершаемые испытуемым, не являются мерой выраженности диагносцируемых качеств. Только результат этих действий (затраченное время, число ошибок, тип ответов и т. д.), определяемый уже не испытуемым, а диагностом, представляет собой «сырое» шкальное значение, которое в последующем сравнивается с эталонными значениями. «Сырыми» показатели результатов действий испытуемого здесь названы по двум причинам. Во-первых, они, как правило, подвергаются переводу в другие единицы выраженности. Часто - в «безликие», абстрактные баллы, стены и т. п. И, во-вторых, обычное дело в тестировании - многомерность изучаемого психического явления, что предполагает для его оценки регистрацию нескольких изменяющихся параметров, синтезируемых впоследствии в единый показатель. Таким образом, только этапы обработки данных и интерпретации результатов тестирования, где производятся перевод «сырых» эмпирических данных в сравниваемые и наложение последних на «измерительную линейку», т. е. стандартную шкалу, можно без оговорок отнести к измерению.
Еще туже этот проблемный узел затягивается в связи с обособлением и перерастанием в самостоятельные дисциплины таких научных разделов, как «Психометрия» и «Математическая психология». Каждая из них как свои ключевые категории рассматривает обсуждаемые нами понятия. Психометрию можно считать психологической метрологией, охватывающей «весь круг вопросов, связанных с измерением в психологии». Поэтому нет ничего удивительного, что шкалирование входит в этот «круг вопросов». Но и психометрия не проясняет его соотношения с измерением. Более того, дело запутывается многообразием трактовок самой психометрической науки нее предмета. Например, психометрия рассматривается в контексте психодиагностики . «Часто термины "психометрия" и "психологический эксперимент""употребляются как синонимы... Очень популярно мнение, что психометрия - это математическая статистика с учетом специфики психологии... Устойчивое понимание психометрии: математический аппарат психодиагностики... Психометрия - наука о применении в исследовании психических явлений математических моделей» .
Что касается математической психологии, то ее статус еще более расплывчат . «Содержание и структура математической психологии еще не приобрели общепринятой формы, выбор и систематизация математико-психологических моделей и методов в какой-то мере произвольны» . Тем не менее уже намечается тенденция поглощения психометрии математической психологией. Отразится ли это на обсуждаемой проблеме соотношения шкалирования и измерения и прояснится ли их место в общей системе методов психологии - пока сказать трудно.
8.2. КАЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ
Качественные методы (КМ) позволяют выявить наиболее существенные стороны изучаемых объектов, что дает возможность обобщать и систематизировать знания о них, а также постигать их сущность. Очень часто КМ опираются на количественную информацию. Наиболее распространены такие приемы, как классификация, типологизация, систематизация, периодизация, казуистика.
Классификация
Классификация (дат. classic - разряд, facere - делать) - это распределение множества объектов по группам (классам) в зависимости от их общих признаков. Сведение в классы может производиться как по наличию обобщающего признака, так и по его отсутствию. Результатом подобной процедуры становится совокупность классов, которую как и сам процесс группировки называют классификацией. Классификационная процедура - это, по существу, дедуктивная операция деления (декомпозиция): известное множество элементов по некоторому критерию делится на подмножества (классы). Классы строятся путем определения границ подмножеств и включения в эти границы тех или иных элементов. Элементы с характеристиками, выходящими за границы данного класса, помещаются в другие классы или выпадают из классификации.
Встречающееся в науке мнение о двух возможных путях реализации классификационной процедуры, а именно дедуктивном и индуктивном , нам представляется неверным. Классификации может подлежать только какое-то известное множество объектов, т. е. «закрытая» совокупность, поскольку классификационный критерий выбирается заранее и он для всех элементов множества един. Следовательно, на классы можно только делить. «Прибавлять» один класс к другому невозможно, поскольку в ходе такой процедуры заранее неизвестно, будут ли последующие объекты обладать признаками, соответствующими выбранному критерию. И процесс такого группообразования становится нецелесообразным и бессмысленным. Но если при этой процедуре возможно менять критерии объединения (или разведения) элементов, то получаем процесс специфического группообразования, основанный не на индукции (а тем более не на дедукции), а на традукции. Именно поэтому такая процедура дает «рядопо-ложные группировки», а дедуктивная - преимущественно «иерархические классификации» .
По мнению Г. Селье, «классификация - самый древний и саг мый простой научный метод. Она служит предпосылкой всех типов теоретических конструкций, включающих сложную процедуру установления причинно-следственных отношений, которые связывают классифицируемые объекты. Без классификации мы не смогли бы даже разговаривать. В самом деле, основу всякого нарицательного существительного (человек, почка, звезда) составляет узнавание стоящего за ним класса объектов. Определить некий класс объектов (например, позвоночные) - значит установить те существенные характеристики (позвоночник), которые являются общими для всех составляющих этот класс элементов. Тем самым классификация предполагает выявление тех меньших элементов, которые входят в состав большего элемента (самого класса). Все классификации основываются на обнаружении той или иной упорядоченности. Наука занимается не отдельными Объектами как таковыми, а обобщениями, т. е. классами и теми законами, в соответствии с которыми упорядочиваются объекты, образующие класс. Вот почему классификация представляет собой фундаментальный процесс. Это, как правило, первый шаг в развитии науки» .
Если в основании классифицирования кладется признак, существенный для данных объектов, то классификация называется естественной. Например, предметный каталог в библиотеках, классификация ощущений по модальности. Если же критерий не существенен для самих объектов, а только лишь удобен для какого-либо их упорядочивания, то получают искусственную классификацию. Например, алфавитный библиотечный каталог, классификация ощущений по расположению рецепторов.
Типологизация
Типологизация - это группировка объектов по наиболее существенным для них системам признаков. В основе такой группировки лежит понимание типа как единицы расчленения изучаемой реальности и конкретной идеальной модели объектов действительности. В результате проведения типологизации получают типологию, т. е. совокупность типов. Процесс типологизации в противоположность классификации есть операция индуктивная (композиционная): элементы некоторого множества группируются вокруг одного или нескольких элементов, обладающих эталонными характеристиками. При выявлении типов границ между ними не устанавливается, а задается структура типа. С ней соотносят по признакам равенства или подобия другие элементы. Таким образом, если классификация - это группировка на основе различий, то типологизация - это группировка на основе сходства.
Известны два принципиальных подхода к пониманию и описанию типа : 1) тип как среднее (предельно обобщенное) и 2) тип как крайнее (предельно своеобразное). В первом случае типичным является объект со свойствами, близкими по своей выраженности к среднему значению выборки. Во втором - с максимально выраженными свойствами. Тогда в первом случае говорят о типичном представителе той или иной группы (подмножества), а во втором - о ярком представителе группы, о представителе с сильным проявлением специфических для этой группы качеств. Так, определение «типичный представитель интеллигенции» нужно отнести к первому варианту, а «рафинированный интеллигент» ко второму. Первое понимание типа характерно для художественной литературы и искусства, где выводятся типажи. Вторая трактовка присуща научным описаниям типа. В житейской практике наблюдаются оба подхода.
Любой вариант ведет к формированию целостного образа - эталона, с которым сравниваются реальные объекты. Обе разновидности типа одинаковы по составу, так как проявляются в представлениях о структуре ведущих характеристик типа. Различия между ними возникают на стадии соотнесения с ними реальных объектов. Тип как среднее (художественный тип) выступает образцом, с которым необходимо установить степень сходства, близости конкретного объекта. Причем «похожесть» последнего может определяться как со стороны недостатка выраженности качества («недотягивает» до эталона), так и со стороны избытка выраженности (превосходит эталон). Тип как крайнее (научный тип) служит стандартом, по которому определяется отличие от него конкретного объекта, на сколько последний не достает до него. Таким образом, научный тип является идеалом, чем-то вроде образца для подражания.
Итак, художественный тип - это предельно обобщенный образец для объединения объектов на основе степени сходства систем их существенных признаков. Научный тип - это предельно своеобразный эталон для объединения объектов на основе степени отличия систем их существенных признаков, что формально (но не по существу!) сближает типологизацию с классификацией.
Анализ психологических типологий показывает, что психологические научные типы имеют ряд специфических особенностей. У них нет метрики, т. е. меры выраженности характеристик - все описания качественные. Отсутствует иерархия признаков, нет указаний на ведущие и соподчиненные, основные и дополнительные качества. Образ аморфен и субъективен. Поэтому реальный объект отнести к какому-либо одному тину весьма трудно. Для подобных описаний характерна терминологическая неоднозначность. Обычен так называемый «ореол», когда за характеристики типа берутся не его качества, а вытекающие из них следствия. Например, при описании типов темперамента приводятся сферы эффективной деятельности людей с подобным темпераментом. В психологической науке известны четыре вида типологий :
1) конституциональные (типологии Э. Кречмера и У. Шелдона);
2) психологические (типологии К. Юнга, К. Леонгарда, А. Е. Лич-ко, Т. Шмишека, Г. Айэенка); 3) социальные (типы руководства и лидерства); 4) астропсихологические (гороскопы).
Понимание психологического типа как совокупности максимально выраженных свойств «позволяет представить психологический статус любого конкретного человека как результат пересечения свойств общечеловеческих типов» . Разница здесь лишь в том, что под классами, видимо, подразумеваются одноуровневые группы, а под родами и видами - разноуровневые. Сущность же обоих процессов одинакова: разбиение множества на подмножества. Поэтому и неудивительно, что эти исследователи сетуют, что «при решении задач типологии с помощью формальных методов классификации далеко не всегда оказывается, что полученные классы соответствуют типам в интересующем социолога содержательном смысле» .
Систематизация
Систематизация - это упорядочивание объектов внутри классов, классов между собой и множества классов с другими множествами классов. Это структурирование элементов внутри систем разных уровней (объектов в классах, классов в их множестве и т. д.) и сопряжение этих систем с другими одноуровневыми системами, что позволяет получать системы более высокого уровня организации и обобщенности. В пределе систематизация есть выявление и наглядное представление максимально возможного числа связей всех уровней в множестве объектов. На практике это выливается в многоуровневую классификацию. Примеры: систематики растительного и животного мира; систематика наук (в частности, наук о человеке); систематика психологических методов; систематика психических процессов; систематика свойств личности; систематика психических состояний.
Периодизация
Периодизация - это хронологическое упорядочивание существования изучаемого объекта (явления). Заключается в разделении жизненного цикла объекта на существенные этапы (периоды). Каждый этап обычно соответствует значительным изменениям (количественным или качественным) в объекте, что можно соотнести с философской категорией «скачок».
Примеры периодизации в психологии: периодизация онтогенеза человека; этапы социализации личности; периодизация антропогенеза; этапы и фазы развития группы (групповая динамика) и др.
Обработка данных направлена на решение следующих задач:
1) упорядочивание исходного материала, преобразование множества данных в целостную систему сведений, на основе которой возможно дальнейшее описание и объяснение изучаемых объекта и предмета;
2) обнаружение и ликвидация ошибок, недочетов, пробелов в сведениях;
3) выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей и связей;
4) обнаружение новых фактов, которые не ожидались и не были замечены в ходе эмпирического процесса;
5) выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных и получение на их базе научно обоснованных результатов.
Обработка данных имеет количественный и качественный аспекты. Количественная обработка есть манипуляция с измеренными характеристиками изучаемого объекта (объектов), с его «объективизированными» во внешнем проявлении свойствами. Качественная обработка - это способ предварительного проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств на базе количественных данных.
Количественная обработка направлена в основном на формальное, внешнее изучение объекта, качественная - преимущественно на содержательное, внутреннее его изучение. В количественном исследовании доминирует аналитическая составляющая познания, что отражено и в названиях количественных методов обработки эмпирического материала, которые содержат категорию «анализ»: корреляционный анализ, факторный анализ и т. д. Основным итогом количественной обработки является упорядоченная совокупность «внешних» показателей объекта (объектов). Реализуется количественная обработка с помощью математико-статистических методов.
3. В чем смысл проведения оценки достоверности различия показателей испытуемых?
Литература
1. Куликов Л. В. Психологическое исследование. - СПб., 2001.2. Никандров В. В. Неэмпирические методы психологии. - СПб., 2003.
3. Математические методы анализа и интерпретация социологических данных. - М., 1989.
4. Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. - СПб., 1996.
5. Тютюнник В. И. Основы психологических исследований. - М., 2002.
Методы обработки данных могут быть условно поделены на качественные и количественные. Качественная обработка является особым способом проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств, она направлена преимущественно на содержательное, внутреннее изучение объекта. В качественной обработке результатов исследования доминируют синтетические способы познания, логические методы. Качественная обработка результатов исследования переходит в описание и объяснение изучаемых явлений, что составляет уже следующий уровень их изучения на этапе интерпретации результатов.
Первичная обработка данных может включать составление сводных таблиц полученных результатов, в которых фиксируются количественные и качественные данные (частоты их встречаемости, переведённые в ранги показатели, числовые коды качественных параметров и т.д.). Полученные в результате исследования данные, сгруппированные в таблицы легко и удобно обрабатывать с помощью методов статистической обработки данных, т.е. с помощью математических формул, определённых способов количественных расчетов, благодаря которым показатели можно обобщать, приводить в систему, выявляя скрытые в них закономерности.
Все методы статистической обработки данных можно условно разделить на первичные и вторичные. Первичные методы статистического анализа - это методы, с помощью которых получают показатели, непосредственно отражающие результаты психодиагностики.К первичным методам статистической обработки относятся:
1. Определение выборочной средней величины , т.е. средней оценки изучаемого в исследовании психологического качества. Выборочное среднее определяется по формуле:
где х ср -выборочная средняя величина или среднее арифметическое значение по выборке;
п - количество испытуемых в выборке или частных психодиагностических показателей, на основе которых вычисляется средняя величина;
x k - частные значения показателей у отдельных испытуемых. Всего таких показателей п, поэтому индекс k данной переменной принимает значения от 1 до п;
∑ - принятый в математике знак суммирования величин тех переменных, которые находятся справа от этого знака.
Выражение соответственно означает сумму всех х с индексом k от 1 до n.
2. Выборочная дисперсия - величина, характеризующая, степень отклонений частных значений от средней величины в определённой выборке. Чем больше дисперсия, тем больше отклонения или разброс данных, и наоборот. Дисперсию определяют по формуле:
где - выборочная дисперсия, или просто дисперсия;
- выражение, означающее, что для всех x k от первого до последнего в данной выборке необходимо вычислить разности между частными и средними значениями, возвести эти разности в квадрат и просуммировать;
п - количество испытуемых в выборке или первичных значений, по которым вычисляется дисперсия.
3. Выборочная мода - это количественное значение исследуемого признака, наиболее часто встречающееся в выборке. Мода определяется по формуле:
Где Мо – мода,
x 0 – значение начала модального интервала,
h – размер модального интервала,
f Мо – частота модального интервала,
f Мо-1 – частота интервала, находящего перед модальным,
f Мо1 – частота интервала, находящего после модального.
4. Выборочная медиана - это значение изучаемого признака, делящее выборку, упорядоченную по величине данного признака, пополам. Если количество значений нечетно, то медиана будет соответствовать центральному значению ряда, который определяется по формуле:
где № Me – номер значения, соответствующего медиане,
N – количество значений в совокупности данных.
Тогда медиана будет обозначаться, как
Если количество данных четно, то есть вместо одного есть два центральных значения, то берется средняя арифметическая из двух центральных значений:
Вторичными методами статистической обработки называются методы, с помощью которых на основе первичных данных выявляются скрытые в них статистические закономерности. К вторичным методам, наиболее часто используемым в психологических исследованиях, относят:
1. Сравнение выборочных средних величин, принадлежащих к двум совокупностям, определение достоверности различий между ними по критерию t-Стьюдента . Он вычисляется по формуле:
,
где х 1 - среднее значение переменной по одной выборке данных;
х 2 - среднее значение переменной по другой выборке данных;
т 1 и т 2 - интегрированные показатели отклонений частных значений из двух сравниваемых выборок от соответствующих им средних величин.
т 1 и т 2 в свою очередь вычисляются по следующим формулам:
где - выборочная дисперсия первой переменной (по первой выборке);
Выборочная дисперсия второй переменной (по второй выборке);
п ] - число частных значений переменной в первой выборке;
п 2 - число частных значений переменной по второй выборке.
После определения по данной формуле показателя t, по таблице 5 для заданного числа степеней свободы, равного n 1 + п 2 - 2, и выбранной вероятности допустимой ошибки находят необходимое табличное значение t и сравнивают с ними вычисленное значение t. Если вычисленное значение t больше или равно табличному, то делают вывод о том, что сравниваемые средние значения из двух выборок действительно статистически достоверно различаются с вероятностью допустимой ошибки, меньшей или равной избранной.
Таблица 5. Критические значения t-критерия Стъюдента для заданного числа степеней свободы и вероятностей допустимых ошибок, равных 0,05; 0,01 и 0,001
Число степеней свободы (n 1 + n 2 -2) | Вероятность допустимой ошибки | ||
0,05 | 0,01 | 0,001 | |
Критические значения показателя t | |||
2,78 | 5,60 | 8,61 | |
2,58 | 4,03 | 6,87 | |
2,45 | 3,71 | 5,96 | |
2,37 | 3,50 | 5,41 | |
2,31 | 3,36 | 5,04 | |
2,26 | 3,25 | 4,78 | |
2,23 | 3,17 | 4,59 | |
2,20 | 3,11 | 4,44 | |
2,18 | 3,05 | 4,32 | |
2,16 | 3,01 | 4,22 | |
2,14 | 2,98 | 4,14 | |
2,13 | 2,96 | 4,07 | |
2,12 | 2,92 | 4,02 | |
2,11 | 2,90 | 3,97 | |
2,10 | 2,88 | 3,92 | |
2,09 | 2,86 | 3,88 | |
2,09 | 2,85 | 3,85 | |
2,08 | 2,83 | 3,82 | |
2,07 | 2,82 | 3,79 | |
2,07 | 2,81 | 3,77 | |
2,06 | 2,80 | 3,75 | |
2,06 | 2,79 | 3,73 | |
2,06 | 2,78 | 3,71 | |
2,05 | 2,77 | 3,69 | |
2,05 | 2,76 | 3,67 | |
2,05 | 2,76 | 3,66 | |
2,04 | 2,75 | 3,65 | |
2,02 | 2,70 | 3,55 | |
2,01 | 2,68 | 3,50 | |
2,00 | 2,66 | 3,46 | |
1,99 | 2,64 | 3,42 | |
1,98 | 2,63 | 3,39 |
2. Сравнение частотных, например процентных, распределений данных с помощью критерия χ 2 - критерия Пирсона . Он вычисляется по формуле:
где P k -. частоты результатов наблюдений до эксперимента;
V k - частоты результатов наблюдений, сделанных после эксперимента;
т - общее число групп, на которые разделились результаты наблюдений.
После определения по данной формуле показателя χ 2 , по таблице для заданного числа степеней свободы, и выбранной вероятности допустимой ошибки находят необходимое табличное значение χ 2 и сравнивают с ними вычисленное значение χ 2 . Если вычисленное значение χ 2 больше или равно табличному, то делают вывод о том, что сравниваемые значения из двух выборок действительно статистически достоверно различаются с вероятностью допустимой ошибки, меньшей или равной избранной.
3. Метод ранговой корреляции Спирмена - это метод, позволяющий определить тесноту (силу) и направление корреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями (иерархиями) признаков. Его формула следующая:
где R s - коэффициент ранговой корреляции по Спирмену;
d i - разница между рангами показателей одних и тех же испытуемых в упорядоченных рядах;
п - число испытуемых или цифровых данных (рангов) в коррелируемых рядах.
4. Факторный анализ - это метод определения совокупности внутренних взаимосвязей, возможных причинно-следственных связей в исследовательском материале. В результате факторного анализа выявляются факторы, под которыми понимают в данном случаепричины, объясняющие множество частных (парных) корреляционных зависимостей. Факторный анализ предполагает вычисление корреляционной матрицы для всех переменных, участвующих в анализе, извлечение факторов, вращение факторов для создания упрощенной структуры, интерпретация факторов. Математическая модель факторного анализ может быть представлена следующим образом:
V i = A i,1 F 1 + A i,2 F 2 + ... + A i,k F k + U ,
где V i - значение i-й переменной, которое выражено в виде линейной комбинации k общих факторов, A i,k - регрессионные коэффициенты, показывающие вкладкаждого из k факторов в данную переменную; F 1...k - факторы, общие для всех переменных; U - фактор, характерный только для переменной V i .
Практикум
Задание 1. Дайте определение эксперименту как методу психологического исследования. В чем различия эксперимента и других методов исследования (наблюдения, корреляционного исследования)?
Задание 2. Дайте определение экспериментальной гипотезе. Какие виды гипотез вы знаете (не менее 5)? Приведите примеры этих гипотез.
Задание 3. Какие виды переменных вы знаете? Определите их. Какие переменные являются основными и входят в формулировку основной экспериментальной гипотезы? Приведите примеры переменных.
Задание 4. Укажите НП и ЗП, особенности НП (межсубъектная или внутрисубъектная, управляемая или субъективная), назовите, какой экспериментальный план был использован.
Для изучения воздействия тесноты на решение задач участников попросили решить серию словесных головоломок, находясь при этом либо в больших, либо в маленьких комнатах. Чтобы получить одинаковое среднее значение вербального IQ в группах, исследователи измеряли вербальный интеллект участников, а затем распределили их по двум условиям.
Задание 5. Чем отличается однофакторный эксперимент от многофакторного? Приведите примеры.
Задание 6. Используя приведенный текст, укажите, родоначальником каких методов в психологии можно считать Ф. Гальтона. Согласны ли вы, что результаты тестов сенсорного различения могут помочь в оценке интеллекта?
В 1884 г. на Всемирной выставке и Лондоне Френсис Гальтон организовал антропометрическую лабораторию, где за плату в 3 пенса посетителям предлагалось проверить остроту зрения, слуха, мышечную силу и измерить некоторые физические характеристики. Ф. Гальтон считал, что тесты сенсорного различения могут служить средством оценки интеллекта (в частности, он обнаружил, что при идиотии нарушается способность различать тепло, холод, боль).
Задание 7. Объедините перечисленные параметры в две группы, характеризуя особенности индивидуального и группового тестирования. Объясните преимущества и недостатки обоих видов обследования.
Учет индивидуальных особенностей; свобода испытуемых в ответе на вопросы и задания; возможность охвата больших групп испытуемых; невозможность учета случайных факторов (болезнь, усталость, эмоциональный дискомфорт); возможность достижения взаимопонимания с испытуемым; предъявление заданий через микрофон; получение большого объема данных; возможность наблюдения за тем, как выполняется задание; предъявление заданий в максимально формализованном виде; проективных методик; упрощение инструкции; объективность при обработке данных; экономия тестового материала; легкость сбора данных; быстрота сбора данных (экономия времени); применение гибких тестовых заданий.
Задание 8. Исправьте ошибки в приведенном тексте.
Задача наблюдения - точно и подробно описывать переживания, психические состояния и поведение. Оно должно ограничиваться беспристрастной регистрацией фактов поведения, не пытаясь проникать в их причины. Наблюдение выполняет только вспомогательные функции, позволяя накопить эмпирический материал, и практически не используется как самостоятельный метод. Нет таких ситуаций, где можно было бы использовать наблюдение в качестве единственного объективного метода.
Задание 9. Сформулируйте ваше отношение к высказыванию:
«Метод – самая первая, основная вещь. От метода, от способа действия зависит вся серьезность исследования. Все дело в хорошем методе. При хорошем методе и не очень талантливый человек может сделать много. А при плохом методе и гениальный человек будет работать впустую и не получит никаких ценных, точных знаний».
1. Hикандров В.В. Психологическое исследование и его методическое обеспечение. СПб., 2003.
2. Дружинин В.Н. Экспериментальная психология. М., 2006.
3. Никандров В.В. Наблюдениe и эксперимент в психологии. СПб., 2001.
4. Никандров В.В. Экспериментальная психология. СПб., 2003.
5. Практикум по общей и экспериментальной психологии / под ред. А.А. Крылова. Л., 1990.
6. Практикум по общей, экспериментальной и прикладной психологии. 2-е изд. / ред. А.А. Крылов, С.А. Маничев. СПб., 2000.
Обработка данных направлена на решение следующих задач:
1) упорядочивание исходного материала, преобразование множества данных в целостную систему сведений, на основе которой возможно дальнейшее описание и объяснение изучаемых объекта и предмета;
2) обнаружение и ликвидация ошибок, недочетов, пробелов в сведениях; 3) выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей и связей; 4) обнаружение новых фактов, которые не ожидались и не были замечены в ходе эмпирического процесса; 5) выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных и получение на их базе научно обоснованных результатов.
Обработка данных имеет количественный и качественный аспекты. Количественная обработка есть манипуляция с измеренными характеристиками изучаемого объекта (объектов), с его «объективизированными» во внешнем проявлении свойствами. Качественная обработка - это способ предварительного проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств на базе количественных данных.
Количественная обработка направлена в основном на формальное, внешнее изучение объекта, качественная - преимущественно на содержательное, внутреннее его изучение. В количественном исследовании доминирует аналитическая составляющая познания, что отражено и в названиях количественных методов обработки эмпирического материала, которые содержат категорию «анализ»: корреляционный анализ, факторный анализ и т. д. Основным итогом количественной обработки является упорядоченная совокупность «внешних» показателей объекта (объектов). Реализуется количественная обработка с помощью математико-статистических методов.
В качественной обработке доминирует синтетическая составляющая познания, причем в этом синтезе превалирует компонент объединения и в меньшей степени присутствует компонент обобщения. Обобщение - прерогатива следующего этапа исследовательского процесса- интерпретационного. В фазе качественной обработки данных главное заключается не в раскрытии сущности изучаемого явления, а пока лишь в соответствующем представлении сведений о нем, обеспечивающем дальнейшее его теоретическое изучение. Обычно результатом качественной обработки является интегрированное представление о множестве свойств объекта или множестве объектов в форме классификаций и типологий. Качественная обработка в значительной мере апеллирует к методам логики.
Противопоставление друг другу качественной и количественной обработок (а, следовательно, и соответствующих методов) довольно условно. Они составляют органичное целое. Количественный анализ без последующей качественной обработки бессмыслен, так как сам по себе он не в состоянии превратить эмпирические данные в систему знаний. А качественное изучение объекта без базовых количественных данных в научном познании - немыслимо. Без количественных данных качественное познание - это чисто умозрительная процедура, не свойственная современной науке. В философии категории «качество» и «количество», как известно, объединяются в категории «мера». Единство количественного и качественного осмысления эмпирического материала наглядно проступает во многих методах обработки данных: факторный и таксономический анализы, шкалирование, классификация и др. Но поскольку традиционно в науке принято деление на количественные и качественные характеристики, количественные и качественные методы, количественные и качественные описания, примем количественные и качественные аспекты обработки данных как самостоятельные фазы одного исследовательского этапа, которым соответствуют определенные количественные и качественные методы.
Качественная обработка естественным образом выливается в описание и объяснение изучаемых явлений, что составляет уже следующий уровень их изучения, осуществляемый на стадии интерпретации результатов. Количественная же обработка полностью относится к этапу обработки данных.
Классификации – это распределение множества объектов по группам (классам) в зависимости от их общих признаков. Сведение в классы может производиться как по наличию обобщающего признака, так и по его отсутствию.
Типологизация – группировка объектов по наиболее существенным для них системам признаков. В основе такой группировки лежит понимание типа как единицы расчленения изучаемой реальности и конкретной идеальной модели объектов действительности. В результате проведения типологизации получают типологию , т.е. совокупность типов . Существует два принципиальных подхода к пониманию и описанию типа: 1) тип как среднее (предельно обобщенное); 2) тип как крайнее (предельно своеобразное).
Систематизация – это упорядочивание объектов внутри классов, классов между собой и множества классов с другими множествами классов. Такое структурирование элементов внутри систем разных уровней (объектов в классах, классов в их множестве и т.д.) и сопряжение этих систем с другими одноуровневыми системами, что позволяет получать системы более высокого уровня организации и обобщенности. На практике это позволяет получить многоуровневые классификации.
Периодизация – хронологическое упорядочивание существования изучаемого объекта (явления). Заключается в разделении жизненного цикла объекта на существенное этапы (периоды).
Интерпретация данных.
Анализ и описание полученных результатов осуществляется в рамках таких подходов как генетический, структурный, функциональный, комплексный, системный.
Генетический метод – это способ исследования и объяснения явлений, основанный на анализе их развития, как в онтогенетическом, так и филогенетическом планах. При этом требуется установление: 1) начальных условий возникновения явления; 2) главных этапов и 3) основных тенденций его развития. Цель метода – выявление связи изучаемых явлений во времени, прослеживание перехода от низших форм к высшим.
Структурный метод – направление, ориентированное на выявление и описание структуры объектов (явлений). Для него характерно: углубленное внимание к описанию актуального состояния объектов; выявление внутренне присущих им вневременных свойств; интерес не к изолированным фактам, а к отношениям между ними. В итоге получается система взаимосвязей между элементами объекта на различных уровнях его организации.
Обычно при структурном подходе не акцентируется соотношение в объекте частей и целого, а также динамика выявленных структур.
Функциональный метод – ориентирован на выявление и изучение функций объектов (явлений). Неоднозначность трактовки в науке понятия «функция» затрудняет определение данного подхода, а также идентификацию с ним тех или иных направлений психологических исследований. Вместе с тем функцию можно определить как проявление свойств объектов в определенной системе отношений, а свойства есть проявление качества объекта при его взаимодействии с другими объектами.
Таким образом, функциональный подход акцентирует внимание на связях изучаемого объекта со средой. Он исходит из принципа саморегуляции и поддержания равновесия объектов действительности (в том числе психики и ее носителей).
Комплексный метод представляет собой направление, рассматривающее объект исследования как совокупность компонентов, подлежащих изучению с помощью соответствующей совокупности методов. компоненты могут быть относительно однородными частями целого, так и его разнородными сторонами, характеризующими изучаемый объект в разных аспектах. Часто комплексный подход предполагает изучение сложного объекта с позиции разных наук, т.е. организацию междисциплинарного исследования.
Системный метод – это методологическое направление в изучении реальности, рассматривающее любой ее фрагмент как систему. Система представляет собой некоторую целостность, взаимодействующую с окружающей средой и состоящую из множества элементов, находящихся между собой в некоторых отношениях и связях. Организация этих связей между элементами называется структурой. Элемент – это мельчайшая часть системы, сохраняющая ее свойства в пределах данной системы.
Свойства элементов определяются их положением в структуре и, в свою очередь, определяют свойства системы. Но свойства системы не сводятся к сумме свойств элементов. Система как целое синтезирует (объединяет и обобщает) свойства частей и элементов, в результате чего она обладает свойствами более высокого уровня организации, которые во взаимодействии с другими системами могут представать как ее функции. Любая система может рассматриваться, с одной стороны, как объединение более простых (мелких) подсистем со своими свойствами и функциями, а с ругой стороны, как подсистема более сложной системы.
Системные исследования осуществляются с помощью системных анализа и синтеза. В процесса анализа система выделяется из среды, определяются ее состав, структура, функции, интегральные характеристики и свойства, системообразующие факторы, взаимосвязи со средой. В процессе синтеза создается модель реальной системы, определяется полнота ее состава и структур, закономерности ее развития и поведения.
Описание объектов как систем, т.е. системные описания, выполняют те же функции, что и любые другие научные описания: объяснительную и прогнозирующую, а кроме того, выполняют функцию интеграции знаний об объектах.