Анализ полученных данных

Анализ вызванных конструктов осуществлялся программным обеспечением на основе корреляционного, факторного и дискриминантного анализа. Его алгоритм соответствует формализованной постановке задачи Ф. Франселлом и Д. Баннистером, что позволило оценить силу и направленность связей между конструктами, выявить наиболее важные и субъективно значимые параметры (глубинные конструкты), лежащие в основе конкретных оценок и отношении. Данный анализ выстраивает целостную систему конструктов, позволяющую сформировать оценки и отношения испытуемого к различным сферам реального мира и самого себя. Значительным преимуществом указанного программного обеспечения является наглядность графического изображения результатов обследования, отражающая наиболее выраженные корреляционные зависимости различных конструктов. Используемые программы статистической обработки предполагают несколько последовательных процедур. Сформированная матрица наблюдений - репертуарная решетка - представляет собой исходную базу данных для различных методов статистического анализа.

Техника РР была использована при проведении психологического отбора 30 кандидатов на обучение менеджеров по продажам ПО и студентов технического вуза (юноши в возрасте 18-23 лет, обучающиеся по специальности Информатика и ВТ) и оценки их направленности.

Динамическое наблюдение и сбор психологической и профессиональной информации об испытуемых осуществляли в течение двух лет их обучения. Было выделено более 300 первичных конструктов, среди которых только около двадцати повторялись у различных испытуемых более чем в 3% наблюдений (табл. 3).

Из табл. 3 следует, что одни и те же предложенные стандартные элементы РР вызывают у разных испытуемых многообразные по спектру значений конструкты. При столь низкой представительности в выборке однородных конструктов в ходе реализации данного подхода применялась качественная оценка полученных результатов.

Как показали результаты дальнейших исследований, валидные и более надежные показатели, обеспечивающие диагностику ценностно-смысловых компонентов профессиональной направленности, можно получить при анализе графических результатов обследования. При реализации этого приема может быть выделено практически неограниченное число диагностических шкал. В зависимости от характера практических задач и обследуемого контингента имеется возможность изменять диапазон вызываемых конструктов за счет ввода в ролевой список элементов, наиболее значимых для достижения конкретных целей исследования. При интерпретации каждого конкретного результата (высказывания, суждения) с целью оценки профессиональной направленности учитывалась близость или удаленность элемента "Я" и элементов, наиболее адекватных поставленной задаче (например, "Человек, достигший успеха на рынке информационных услуг" и "Человек, который не сможет стать Билом Гейтсом"). Данный пространственно-метрический подход распространяется и на все другие шкалы, отражающие отношения "здоровье-болезнь", "успешность-неуспешность", "экстернальность-интернальность" и т.д. Таким образом, графическое изображение индивидуальной системы конструктов, полученное на основе первичной обработки матриц, демонстрируют личностное пространство обследуемого, которое в дальнейшем распознается и интерпретируется с помощью разработанных модельных карт.

Для каждой из модельных карт определен конкретный "архетип". Однородные по диагностируемым признакам модельные карты (архетипы) были сведены в девять диагностических подсистем, каждая из которых обеспечивает оценку испытуемого по конкретной диагностической шкале, а в совокупности они формируют целостную диагностическую систему. Были выделены следующие подсистемы: