Принятие решений в неопределенности стр.244

Почему работает использование предыдущего значения для расчета последующего? Баумен (Bowman, 1963), Голберг (1970) и Даус (1971) считали, что ее успех исходит из факта, что линейная модель извлекает основное содержание (в подразумеваемых значениях) от характеристик изменчивого поведения (например, оценки, подверженные влиянию эффектов контекста или внешних переменных).

Уверенность в эффективности использования предыдущего значения для расчета последующего была основана на построении валидности линейной модели эксперта с валидностью его оценок. Это только одно из двух возможных сравнений. Второе - это валидность линейной модели оценивающего против валидности линейных моделей в общем; то есть продемонстрировать, что использование предыдущего значения для расчета последующего функционирует, потому что линейная модель улавливает сущность валидной экспертизы оценивающего, исключая ненадежность; необходимо продемонстрировать, что значения, полученные от анализа поведения эксперта, превосходят значения, которые могли быть получены другими способами, например, случайно. Поскольку и модель эксперта, и модель, полученная случайно, являются совершенно надежными, сравнение случайной модели с моделью эксперта позволяет оценить основную линейную репрезентацию оценивающего, или содержание. Если случайная модель функционирует одинаково хорошо, эксперт не будет "следовать валидным принципам, но следовать им недостаточно" (Dawes, 1971, с. 182), по крайней мере, не более валидным признакам, чем любые другие, которые оценивают переменные в правильном направлении.

Таблица 1 представляет 5 исследований, обобщенных Даусом и Корриганом (Dawes & Corrigan, 1974), в которых сравниваются валидности (то есть корреляции), полученные различными методами. В первом исследовании, 861 пациент заполнили MMPI в различных психиатрических больницах, позднее они были разделены на невротических и психотических на основе более обширной информации. Данные MMPI состоят из 11 множеств, каждое из которых представляет степень, в которой респондент отвечает на вопрос способом, похожим на тот, которым отвечают пациенты, страдающие явной формой патологии. С каждым пациентом связан набор из 11 множеств, и проблема - это предсказать, будет ли дальнейшим диагнозом психоз (обозначенный 1) или невроз (обозначенный 0). 29 клинических психологов "с различным опытом и образованием” (Goldberg, 1970, с.425) попросили сделать этот прогноз по 11-этапному нормализованному распределению. Два других исследования рассматривают 90 аспирантов первого года обучения на психологическом отделении в университете штата Иллинойс, которые были выдвинуты на основании 10 переменных, способных предсказать академический успех. Эти переменные вк; ючали оценки теста на способности, средние оценки в колледже, отнесение к определенной категории (например, экстраверсия) и различные самооценки (например, добросовестность). Для всех аспирантов были посчитаны средние годовые оценки на первом году обучения. Задача состояла в том, чтобы спрогнозировать средние оценки, исходя из этих 10 переменных. Во втором исследовании этот прогноз был выполнен 80 (другими) аспирантами в университете штата Иллинойс (Wiggins & Kohen, 1971), а в третьем исследовании этот прогноз был выполнен 41 аспирантом в университете штата Орегон. Детали четвертого исследования уже были обсуждены, оно рассматривает прогноз поздних оценок способностей в Орегоне. В последнем исследовании (Yntema & Torgerson,

1961) экспериментаторы приписывали значения овалам, предложенным испытуемым, на основе размера фигур, эксцентричности и насыщенности серого цвета. Формула, которая использовалась, была ij + kj + ik, где ijmk обозначают значения трех только что упомянутых измерений. Испытуемых в этом эксперименте попросили оценить значения каждого овала, и им предоставляли обратную связь исхода в конце каждого испытания. Задача состояла в том, чтобы предсказать истинное (т.е. приписанное экспериментатором) значение каждого овала на основе его размера, эксцентричности и насыщенности по цвету.


⇐ назад к прежней странице | | перейти на следующую страницу ⇒