Для установления конструктной валидности, помимо экспериментальных тестов, имеют значение и корреляционные данные. Прогнозируемые корреляции бывают двух видов. Одни гипотезы касаются вопроса о том, какие параметры конструкта положительно коррелируют с некими другими параметрами.

Рис, 4.1. Пример матрицы «свойствах методы. Буквами обозначены свойства или конструкты, а числами - методы исследования

Разрабатывая, к примеру, тест тревожности, мы могли бы предположить, что самоотчеты о переживании чувства тревоги коррелируют с физиологическими изменениями, которые рассматриваются как индикаторы тревоги (например, повышение частоты сердечных сокращений). Наличие прогнозировавшейся корреляции между показателями, имеющими общую теоретическую основу, называется конвергентной валидностью. Другие гипотезы касаются вопроса о том, какие показатели не должны коррелировать друг с другом. Например, при валидизации теста тревожности необходимо доказать, что некоторые физиологические изменения не связаны с самоотчетами о переживании чувства тревоги, таким образом, исключая общее возбуждение как объяснение полученных результатов. Дифференциация показателей, имеющих разную теоретическую основу, называется дивергентной (или дискрими-нантной) валидностью.

Весьма оригинальное решение вопроса конструктной валидности предложили Кемпбелл и Фиске (Campbell & Fiske, 1959), разработавшие матрицу «свойства X методы» (СМ). Использование матрицы СМ подразумевает анализ корреляций между предполагаемыми свойствами или конструктами, каждый из которых измеряется при помощи разных методов. В примере, проиллюстрированном на рис. 4.1, исследуется три свойства, каждое из которых оценивается при помощи трех методов, результатом чего является 9 показателей (А1,А2 и т. д.), составляющих массив таблицы. Конвергентную валидность демонстрировали бы достаточно высокие коэффициенты корреляции между показателями каждого столбца, то есть показателями, которые, как предполагается, характеризуют один и тот же конструкт и отличаются только методами, посредством которых они были получены. Дивергентную валидность демонстрировали бы низкие коэффициенты корреляции между любыми показателями, не попадающими в один столбец. Особенно интересны в этом отношении корреляции между показателями каждой строки — то есть, показателями, полученными при использовании одного и того же метода оценки. Иногда положительные корреляции между результатами обусловлены только методическим сходством заданий, а не характером измеряемых параметров. К примеру, в ряде тестов требуется быстрая реакция в условиях ограничения времени; тогда, что бы ни измеряли тесты, испытуемые, чувствующие себя в такой обстановке более уверенно, справятся с заданиями лучше. О корреляциях, являющихся результатом частичного совпадения методов, говорят, что они отражают дисперсию общности методов. Матрица СМ позволяет определить вклад дисперсии общности методов во все полученные корреляционные связи.

Как следует из вышесказанного, конструктная, как и критериальная валидность в большинстве случаев оценивается через проверку ожидаемых корреляций между результатами измерений. Однако между этими двумя видами валидности имеются существенные различия. Критериальная валидность обычно оценивается по какому-то одному внешнему показателю, например школьной успеваемости, в отношении которого мы хотим сделать прогноз; конструктная же валидность оценивается по целой системе предполагаемых взаимосвязей. Цель определения критериальной валидности, как правило, — в прагматическом прогнозе; цель определения конструктной валидности — валидизация лежащей в основе теста теории. Поэтому то, что последняя из рассмотренных форм валидности носит то же название, что и одна из форм валидности эксперимента, о которой рассказывалось в главе 2, не случайно (хотя и может смутить читателя). В обоих случаях сутью вопроса является теоретическая обоснованность: в одном — в отношении измерения, в другом — в отношении исследования в целом.

Стандартизованный тест должен обладать не только валидностью, но и удовлетворять критерию надежности. Вопрос надежности в его применении к тестам также довольно очевиден: Согласованы ли результаты измерения данным тестом? Предположим, что мы даем одному ребенку IQ -тест несколько раз подряд, а затем сравниваем результаты. Если они близки, тест обладает хорошей надежностью; значительный разброс результатов свидетельствовал бы о недостаточной надежности.

Пример с IQ иллюстрирует одну из основных форм надежности — ретестовую надежность. Существует два способа оценки ретестовой надежности. Один — дать один и тот же тест дважды. Однако понятно, что если тесты одинаковы, ребенок может вспомнить свои ответы, а это приведет к искусственному завышению надежности (это также может привести к занижению надежности, если ребенок воспримет повторное предъявление теста как сигнал к изменению своих ответов). Дабы избежать этой проблемы, ретестовую надежность иногда оценивают с использованием взаимозаменяемых форм теста. Как следует из названия, такой подход требует наличия двух разных, но эквивалентных версий теста, при этом один вариант предъявляется в момент 1, а другой — в момент 2. Вновь высокая согласованность ответов будет свидетельствовать о высокой надежности.

Второй из основных типов надежности называется надежностью внутренней согласованности. Теперь суть состоит в согласованности ответов на разные вопросы одного теста, предъявляемого однократно. Как правило, для этого пользуются процедурой «расщепления» теста на нечетные и четные задания с

последующим сравнением ответов между двумя этими категориями. Вновь о высокой надежности будет говорить высокая согласованность ответов.

Важно отличать надежность от других конструктов, которые также имеют отношение к согласованности независимо от полученных результатов. Предположим, что интервал между первым и вторым выполнением теста интеллекта не один день, а два года. Обнаружив значительное расхождение между этими двумя показателя -ми, должны мы сделать вывод о ненадежности теста или о том, что IQ ребенка действительно изменился за два года? Допустим, мы решили измерять не интеллект, а вес. Если наши измерения показывают, что 9-летний ребенок весит на 15 фунтов больше, чем он весил в 7-летнем возрасте, должны ли мы заключить, что наши весы неисправны? Разумеется, вероятнее всего, что наш ребенок действительно прибавил в весе за прошедшие два года, то есть в период физического развития стабильность веса далека от идеальной. Многие аспекты жизнедеятельности ребенка (включая успешность выполнения IQ -тестов) далеки от идеальной стабильности в период его развития. Поэтому важно понимать разницу между надежностью измерения и стабильностью поведения.

Надежность измерения также важно отличать от типичности поведения. Вопрос типичности — это вопрос согласованности поведения в разных ситуациях. Предположим, нас интересует агрессия у дошкольников. Мы идем в детский сад и регистрируем все наблюдаемые там акты агрессии. На основе полученных данных мы вычисляем индекс агрессии для каждого ребенка. Затем мы отправляемся домой к детям и измеряем агрессию там. Обнаруживается, что наши показатели агрессии в домашних условиях слабо связаны с показателями агрессии в детском саду — иными словами, эти показатели существенно расходятся. Заключим ли мы, что один или оба метода измерения ненадежны? Хотя это вполне возможный вывод, более разумно было бы заключить, что уровень агрессии зависит от обстановки. В этом случае обнаруженный факт связан с типичностью поведения, а не с надежностью измерений.