Анализ временных рядов (time-series analysis)

А. в. р. наз. статистический анализ данных, собранных в ходе наблюдений за единичным объектом (напр., отдельным человеком, семьей или городом), производимых последовательно во времени, либо через определенные интервалы, либо непрерывно. Как и традиционные параметрические методы анализа данных, методы А. в. р. используются для описания связей между переменными, предсказания будущего поведения и проверки эффектов проведенного лечения. Есть два математически эквивалентных подхода к разработке концептуальных моделей и вычислительных процедур А. в. р. Один подход, наз. анализом во временной области или анализом временных характеристик ( time - domain analysis ) , связан с использованием понятий, сходных с теми, что применяются в традиционном корреляционном и регрессионном анализе. Др. подход получил название анализа частотных характеристик ( frequency - domain analysis ); он предполагает изучение частотных составляющих и основан на понятиях спектрального анализа. Далее рассматривается ряд осн. идей, связанных с анализом временных характеристик.

Основные понятия анализа временных рядов

Модель временного ряда представляет собой уравнение, к-рое связывает наблюдение, полученное в нек-рый конкретный момент времени, с наблюдениями, полученными ранее по той же и/или др. характеристикам изучаемой переменной. Напр., если дискретные данные о весе тела собираются через равные промежутки времени на одном объекте, интерес могут представлять два вопроса: а) в какой степени связаны смежные (или несмежные) наблюдения в данном временном ряду, и б) насколько успешно можно предсказать будущие показатели веса тела. Ответы на оба этих вопроса требуют вычисления выборочной автокорреляционной функции, идентификации модели временного ряда и оценивания соотв. параметров.

Коэффициент автокорреляции отражает, в сущности, обычную корреляцию, вычисляемую между образующими временной ряд текущими и запаздывающими значениями зависимой переменной (весом тела в нашем примере). Этот коэффициент (вычисляемый по формуле, весьма похожей на формулу коэффициента корреляции Пирсона) является мерой линейной зависимости между наблюдениями, разделенными определенными временными интервалами, — т. е. мерой линейной связи между смежными наблюдениями.

Совокупность коэффициентов автокорреляции, основанных на разной величине лага, есть не что иное, как расчетная автокорреляционная функция, график к-рой обычно наз. коррелограммой. Для проверки значимости этих коэффициентов применяют соотв. статистические критерии.

Идентификация модели. Для прогнозирования будущих показателей на основе имеющихся временных рядов необходимо идентифицировать модель, к-рая наилучшим образом описывает процесс порождения выборочного временного ряда. Для идентификации такой модели можно воспользоваться расчетной автокорреляционной функцией. Из множества моделей для описания динамики временных рядов чаще всего используются три: модель белого шума, авторегрессионная модель первого порядка и авторегрессионная модель второго порядка. Если расчетная автокорреляционная функция представляет собой совокупность незначимых автокорреляций, это явное указание на то, что изменчивость данного времени ого ряда лучше всего охарактеризовать как «белый шум», или случайные флуктуации.

Авторегрессионная модель первого порядка во мн. случаях является хорошим средством представления данных временного ряда; следовательно, форма автокорреляционной функции этой модели должна быть сравнима с формой расчетной автокорреляционной функции. Известно, что авторегрессионная модель первого порядка связана с автокорреляциями, к-рые быстро затухают при лагах более высокого порядка. Если в авторегрессионной модели первого порядка известна автокорреляция с лагом, равным 1, автокорреляция с лагом 2 равна квадрату автокорреляции с лагом 1, а автокорреляция с любым большим лагом равна автокорреляции с единичным лагом в k -й степени, где k — величина лага.

Для представления нек-рых данных лучше подходит др. полезная модель — авторегрессионная модель второго порядка. Если эта модель лучше соответствует данным, чем авторегрессионная модель первого порядка, поведение во время t можно предсказать с меньшей погрешностью, используя информ. с запаздыванием на два шага в добавление к информ. о среднем и замере с запаздыванием на один шаг.

Осн. идея, лежащая в основе идентификации модели временного ряда, остается одной и той же и для простых, и для сложных моделей: соответствие структуры наблюдаемых данных (характеризуемых различными видами автокорреляции) известной структуре, связываемой с определенным классом моделей. После того как модель предварительно идентифицирована, производится оценка ее параметров.

Диагностическая проверка. Так как в основе идентификации модели временного ряда лежит до нек-рой степени субъективная процедура, иногда рекомендуется оценить адекватность идентифицированной модели путем проверки значимости автокорреляционной функции остатков данной модели. Это целесообразно, поскольку остатки модели временного ряда не являются автокоррелированными. Фактически, осн. цель А. в. р. — узнать, что необходимо сделать с исходными данными (т. е. какие модели нужно подобрать) для того, чтобы получить остатки, соответствующие белому шуму. Нек-рые временные ряды требуют очень сложных моделей для получения остатков, относящихся к белому шуму. Это часто имеет место в тех случаях, когда ряд не является стационарным, т. е. когда среднее, дисперсия и/или структура автокорреляции изменяются во времени.

Модели вмешательства

В психол. исслед. часто возникает необходимость оценить эффективность вмешательства. Если данные собирались через равные интервалы до и после воздействия на некий элемент выборки, напр. чел., группу или округ, нередко представляется полезным статистически описать наблюдаемый эффект и проверить его статистическую значимость. Есть две осн. стратегии анализа таких эффектов.

Первый подход дает легко интерпретируемый результат и потому весьма полезен. Он предполагает идентифицирование общепринятой модели временного ряда на полученных до вмешательства данных. Производится оценка параметров модели, а затем делаются предсказания относительно поведения, ожидаемого после вмешательства. Эти предсказания осн. на предположении, что характер процесса до вмешательства не изменится и после вмешательства. Когда после вмешательства обнаруживается несоответствие между предсказываемыми и наблюдаемыми значениями, различие можно статистически оценить. Если различие статистически значимо, это служит доказательством того, что наблюдаемое изменение связано с вмешательством. Поскольку статистический критерий различия можно вычислить для каждой точки временного ряда после вмешательства, нетрудно определить тот момент, когда данное вмешательство начинает вызывать эффект.

Второй — гораздо чаще используемый подход — предполагает оценивание и проверку эффекта вмешательства. Связанная с применением этого подхода трудность заключается в том, что «эффект» вмешательства часто бывает комплексным; поэтому в данном случае целесообразно рассматривать паттерн эффекта, а не его среднее различие.

Двумерный анализ

А. в. р. можно использовать при изучении связей между двумя или большим числом временных рядов. Существует неск. видов корреляции между временными рядами (наз. иногда кросс-корреляцией), поскольку существует множество вариантов временного запаздывания изменений двух рядов. Цель исслед. таких корреляций — выяснение того, какой из двух рядов будет «ведущим».

См. также Корреляционные методы

Б. И. Хьютема

Анализ заданий ( item analysis )

Осн. цель А. з. — предоставить информ. о том, насколько адекватно функционируют составляющие тест задания (или пункты). Эта информ. может затем использоваться для повышения надежности и валидности теста путем редактирования или удаления слабых заданий. А. з. теста достижений может тж предоставлять диагностическую информ. о том, что знают и чего не знают экзаменуемые, и потому быть основой планирования обучения и пересмотра учеб. программ.

Информ., получаемая в рез-те А. з., м. б. рациональной (оценочной) или эмпирической (статистической). Рациональный А. з. предполагает тщательное изучение каждого задания для определения того, является ли его содержание точным, соотв. спецификациям к тесту, свободным от культурных или др. предубеждений и отвечающим стандартным требованиям, к-рые предъявляются к составлению тестовых заданий. Этот подход характерен для А. з. критериальных тестов достижений, но может применяться и к тестам, осн. на статистических нормах.

Эмпирический А. з. состоит в вычислении одной или неск. статистических мер функционирования задания, включая индекс трудности задания, индекс различительной способности (валидности) задания и ряд мер функционирования дистракторов. Индекс трудности ( p ) задания рассчитывается довольно просто — как доля тестируемых, давших правильный ответ на данное задание. Оптимальный индекс трудности варьирует в зависимости от цели теста и типа задания.

Процедура определения индекса способности задания различать испытуемых на основе получения ими различных оценок по критериальной переменной зависит от характера критерия и типа теста. Типичными внутренними критериями для теста достижений являются суммарные показатели по этому тесту, к-рые ранжируются и делятся на верхнюю ( U ) и нижнюю ( L ) группы. В случае, если тест ориентирован на статистические нормы, эти две группы обычно состоят из испытуемых, представляющих верхние 27% и нижние 27% распределения суммарных показателей по данному тесту. Затем для каждого задания по формуле D = р U — p L рассчитывается индекс различительной способности ( D ), где р U и р L — доли испытуемых, правильно выполнивших данное задание, в верхней и нижней группах соответственно. При внешнем критерии, таком как оценки выполнения работы или школьные отметки, индекс различительной способности задания рассчитывается по формуле для точечно-бисериального коэффициента корреляции ( r pb ) между оценкой выполнения задания (0 или 1) и оценками критериального континуума. Очевидно, что чем ближе или D или r pb к 1,00, тем более валидным является данное задание как дискриминатор между высокими и низкими показателями по выбранному критерию. В зависимости от размера группы, по рез-там тестирования к-рой вычисляются индексы D или r pb , уже такая их величина, как 0,20, может оказаться достаточной для сохранения заданий в тесте. Следует, однако, заметить, что отбор заданий на основе D , в общем, приводит к созданию внутренне согласованного, однородного теста. В противоположность этому отбор заданий на основе r pb обычно будет давать менее однородный, но зато более валидный для предсказания внешнего критерия тест.

Определение различительной силы заданий критериального теста требует неск. большего объема работы. У. Дж. Пофам описывает два метода: а) определение претестовых — посттестовых различий и б) определение различий между обученной и необученной группами.

Несмотря на то что А. з. в тесте с множественным выбором ответов фокусируется на индексах трудности и различительной способности отдельных заданий, ответы на неправильные варианты выбора (дистракторы) тж можно исследовать. В целом каждый дистрактор должен быть равно привлекательным для экзаменуемых, к-рые не знают ответа на данное задание. Кроме того, отношение числа экзаменуемых в верхней группе (по критерию) к числу экзаменуемых в нижней группе должно быть примерно равным для всех дистракторов.

См. также Методы эмпирического исследования, Конструирование теста

Л. Р. Айкен

Анализ поведения ( behavior analysis )

А. п. представляет собой комплексный (многосторонний) подход к изучению поведения, впервые предложенный Б. Ф. Скиннером и развитый его последователями. Его цель — дать концептуально единое описание и объяснение всего спектра поведения, от наиболее простых его форм у животных в условиях строго контролируемых лабораторных исслед. до сложных форм поведения людей в повседневной жизни. Широта А. п. иллюстрируется работами самого Скиннера, к-рые варьируют от лабораторных эксперим. исслед. элементарных процессов поведения крыс и голубей до внелабораторных исслед. вербального поведения людей и филос. и соц. проблем глобального характера. По широте охватываемого круга явлений А. п. резко контрастирует с характерным для совр. психологии способом теоретизирования, к-рое чаще всего принимает форму ограниченных теорий — т. н. миниатюрных теорий, — предназначенных для обобщения информ. из сравнительно узко определяемых областей (напр., классическое обусловливание, память или речь).

А. п. характеризуется рядом др. особенностей, к-рые отличают его от альтернативных подходов. В их числе — приверженность селекционистскому подходу к сложности, исключительная опора на эксперим. анализ как источник принципов для понимания поведения, фокус на поведении индивидуумов (а не групп) как на собственном предмете психологии и существенный интерес к применению науки для улучшения условий челов. существования.

Селекционистский подход к сложности

Этот подход к объяснению сложности ведет начало с попыток Ч. Дарвина объяснить развитие сложных и разнообразных форм жизни как рез-т повторяющегося действия сравнительно простых процессов, суть к-рых выражена в принципе естественного отбора. Применительно к А. п. сложность — в данном случае сложность поведения — возникает как кумулятивный эффект отбора посредством действия разных видов подкрепления. Так, если голодная крыса нажимает на рычаг и вслед за этим появляется пища, эта крыса будет в дальнейшем с большей вероятностью нажимать на него, когда она снова увидит этот рычаг. Подобным образом, если какой-то чел. разговаривает с др. и этот др. внимательно его слушает и одобрительно кивает в ответ, говорящий с большей вероятностью продолжит беседу. В первом случае роль подкрепления для нажатия рычага выполняет пища, во втором — внимательное и одобрительное слушание собеседника.

Т. зр., что сложное поведение возникает в рез-те кумулятивного действия отбора на основе подкрепления, к-рое постепенно изменяет средовое (ситуативное) управление поведением, является строгой аналогией взгляду Дарвина на то, что сложная структура возникает в рез-те кумулятивного действия естественного отбора. Тем самым А. п. придерживается позиции, к-рую можно было бы назвать восходящим подходом; в соответствии с ним сложность возникает как следствие кумулятивного действия процессов более низкого уровня, гл. обр. на основе отбора через подкрепление. Этот подход к анализу источников сложного поведения отличается от большинства психол. теорий, рассматривающих сложность как выражение действия принципов более высокого порядка, что можно было бы назвать нисходящим подходом. Для аналитика поведения связывание порядка поведения с действием некоего идеального набора правил, или принципов более высокого порядка, означает совершение той же самой ошибки, к-рую делали современники Дарвина, приписывая орг-цию видов некоему идеальному проекту или плану, отражающему определенные законы мироздания, а не кумулятивные эффекты естественного отбора.

Анализ и интерпретация

А. п. — не единственный подход в психологии, к-рый пытается рассматривать сложное поведение как продукт развития процессов более низкого уровня. Напр., существующий в рамках когн. психол. подход, известный под названием параллелльно-распределенная обработка информ., тж пытается понять сложное поведение как рез-т более простых процессов. Различие между А. п. и др. восходящими подходами состоит в том, что в А. п. процессы более низкого уровня идентифицируются посредством эксперим. анализа. При эксперим. анализе наблюдения осуществляются в условиях, предполагающих, что все переменные, функцией к-рых является поведение, должны варьироваться и/или измеряться экспериментатором. Хотя эксперим. анализ не может быть реализован в своем идеальном виде, условия наблюдения должны быть, по возможности, максимально приближены к этому идеалу, с тем чтобы надлежащие связи между переменными у отдельного организма наблюдались с высокой степенью точности. Т. о., при рассмотрении сложного поведения как продукта более простых процессов (напр., тех, к-рые регулируются принципом подкрепления) в расчет могут приниматься лишь те процессы, к-рые опираются непосредственно на независимый эксперим. анализ. Это отличает его от др. восходящих подходов в психологии, в к-рых процессы более низкого уровня выводятся логическим путем из сложного поведения. Так, когнитивные психологи могут выводить «процессы и структуры кратковременной памяти» из исслед. воспроизведения по памяти вербальных реакций.

Аналитик поведения, подобно большинству психологов, тж обращается к ненаблюдаемым процессам в рассмотрении сложного поведения. Однако эти ненаблюдаемые процессы соответствуют лишь тем характеристикам, к-рые были установлены в ходе независимого эксперим. анализа. Эти характеристики не выводятся логическим путем из самого этого сложного поведения.

Поскольку условия, при к-рых наблюдаются сложные феномены, редко в полной мере отвечают требованиям эксперим. анализа, для аналитика поведения понимание сложных феноменов обычно относится не к области эксперим. анализа, а к сфере научной интерпретации. Для объяснения сложных феноменов научная интерпретация использует принципы, к-рые непосредственно опираются на эксперим. анализ. Если сложные феномены могут возникать в рез-те кумулятивного действия более простых процессов, тогда эти процессы могут использоваться для объяснения сложных феноменов. Эта ситуация во многом сходна с ситуацией в эволюционной биологии, где происхождение конкретного вида получает свое объяснение, если процессы естественного отбора могли привести к возникновению этого вида. Т. о., цель научной интерпретации в понимании сложных феноменов — будь это сложное поведение в психологии или сложная структура в эволюционной биологии — состоит в том, чтобы продемонстрировать достаточность продолжительного действия процессов более низкого уровня для возникновения наблюдаемой сложности.

Индивидуум как предмет изучения

Поскольку сложное поведение является рез-том кумулятивного эффекта процессов более низкого уровня — таких как отбор на основе подкрепления — и поскольку эти процессы у различных индивидуумов разворачиваются в различной последовательности, в фокусе А. п. находится индивидуальный организм. Конкретнее: поскольку отбор через подкрепление воздействует на совокупность реакций отдельного организма, эксперим. анализ должен направляться на раскрытие закономерностей в поведении индивидуума.

Прикладной анализ поведения

Во мн. др. теорет. подходах в эксперим. психологии между наукой и ее практ. приложением нередко возникают затруднения и даже несоответствия. Затруднения гл. обр. связаны с тем, что мн. приложения рассматриваются лабораторными исследователями как недостаточно «научные». Несоответствия возникают обычно из-за того, что большая часть эксперим. психологии опирается на усредненные данные, полученные на случайных выборках испытуемых, в то время как приложения преим. направлены на анализ индивидуальных случаев. Для аналитика поведения применение фундаментальных принципов — разновидность научной интерпретации. Такое применение служит главным средством оценивания продуктивности процессов более низкого уровня, выявляемых в ходе эксперим. анализа. Кроме того, поскольку эксперим. анализ опирается на интенсивное изучение поведения индивидуальных организмов, последующее применение этих принципов к индивидуальным случаям является естественным расширением фундаментальных исслед. Процессы более низкого уровня, выявленные в ходе эксперим. анализа, с успехом применялись во мн. областях челов. функционирования, включая образование, поведенческие расстройства, недостаточную специфическую обучаемость, управление бизнесом и гос. политику.

См. также Модификация поведения, Классическое обусловливание, Когнитивная сложность, Оперантное поведение

Дж. Донахью

Анализ рабочих заданий ( task analysis )

А. р. з. — один из множества методов профессиографического анализа, обычно начинается с разраб. перечня заданий — исчерпывающего списка всех заданий, выполняемых штатным сотрудником на рабочем месте. Большую часть опросника по перечню заданий составляют вопросы, отвечая на к-рые штатный исполнитель должен оценить производственные задания по таким параметрам, как значимость, частота выполнения, затрачиваемое время и трудность. Др. разделы опросника могут касаться биографических данных, источника знаний или навыков, удовлетворенности работой, уровня обратной связи и т. д. Ответы работника анализируют с целью определения таких факторов, как схожесть видов работ, возможность профессионального роста и размер компенсации.

Подобно др. психометрическим средствам, метод А. р. з. должен рассматриваться с т. зр. его валидности и надежности. Осн. преимущество А. р. з. как метода — его понятность, обусловленная привязкой к конкретной работе и участием в нем штатных исполнителей. Недостаток этого подхода — возможные трудности при сравнении видов работ, относящихся к разным группам профессий.

См. также Практика найма рабочих и служащих, Профессиографический анализ

Л. Бергер

Анализ чрезвычайных ситуаций ( disaster analysis )

Чрезвычайные ситуации — это катастрофические ситуации разной степени тяжести, к-рая зависит от размера вреда, нанесенного людям, движимому и недвижимому имуществу. Каждая чрезвычайная ситуация имеет свои психол. последствия для чел. Хотя мн. происшествия заканчиваются трагически для жертвы или жертв, они наз. чрезвычайными ситуациями, только если пострадало мн. людей.

В США каждый штат имеет агентство по чрезвычайным ситуациям. В случаях, когда ресурсы штата оказываются недостаточными, губернатор может затребовать помощь федеральной администрации по чрезвычайным ситуациям. Это ведомство обеспечивает оказание психол. помощи; в этом участвуют тж органы здравоохранения штата и Национальный институт психического здоровья.

Лишь в 1976 г. в Федеральном регистре были опубликованы процессуальные нормы и положения, в к-рых признавалась необходимость решения психич. и эмоциональных проблем, вызываемых чрезвычайными ситуациями, хотя уже в начале 1970-х гг. правительством предпринимались отдельные усилия по изучению этих проблем. Прецедентом для установления вреда, нанесенного психич. здоровью, стало выдвижение обвинения против угледобывающей компании Питтстон ( Pittston Mining Company ) после катастрофы с плотиной Баффало Крик в Западной Вирджинии.

Посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР) как диагностическая единица впервые было официально зарегистрировано в третьей редакции DSM - III , изданной Американской психиатр. ассоц. Это расстройство является острым или хроническим (отставленным) в зависимости от времени его начала. Острое расстройство развивается в течение 6 месяцев после получения травмы, а отставленный тип диагностируется, если симптомы появились после этого срока или же если расстройство длится более б месяцев. Такой стресс могут вызывать разные типы чрезвычайных ситуаций; можно выделить ситуации, носящие природный характер (стихийные бедствия) и ситуации, в к-рые включен челов. фактор, напр. уличные беспорядки, акты терроризма, пытки, а тж аварии на производстве. Люди могут создавать чрезвычайные ситуации случайно или преднамеренно. Ветераны войны и бывшие военнопленные пережили такие катастрофические ситуации, к-рые могут вызвать ПТСР даже через мн. лет после этих событий.

ПТСР соответствует следующим критериям: а) наличие определенного стрессора, к-рый в принципе может вызвать дистресс практически у каждого; б) повторное переживание травмы с такими симптомами, отсутствовавшими до психотравмировавшего события, как нарушения сна, чрезмерные реакции испуга или нарушения концентрации внимания; в) утрата чувств, или «эмоциональная анестезия»; г) избегание ситуаций, к-рые могли бы вызвать ассоциации с психотравмировавшим событием.

А. ч. с. позволяет выделить 5 этапов с т. зр. их предположительного психол. воздействия: а) этап инициального воздействия, на к-ром преобладают тревога и специфические страхи; б) героический этап, на к-ром многие могут выкладываться физически и психически до полного истощения, чтобы совладать с бедствием и оказать помощь другим; в) этап медового месяца, на к-ром человек испытывает чувство благодарности и радость от того, что выжил и получил помощь от различных гос. и частных учреждений; г) этап разочарования, на к-ром появляются фрустрация и возмущение, направленное на чиновников и властей в связи с недостаточностью и несвоевременностью их действий и д) этап реорганизации, на к-ром идет психич. и эмоциональное восстановление: человек начинает реалистически относиться к происшедшему и принимает необходимость того, что ответственность за решение наличествующих проблем он должен взять на себя.

Мн. жертвы чрезвычайных ситуаций безусловно нуждаются в психол. помощи, в особенности когда могут быть использованы адекватные методы переобусловливания и десенсибилизации. Без такого вмешательства воздействие психотравмировавшего события может длиться годами.

См. также Стресс

К. Фредерик

◄    ►