Новый опросник толерантности-интолерантности к неопределенности1 2009г., Т. В. Корнилова

Шкала МИТН дополнительно к другим связям, общим с ИТН, оказалась отрицательно связанной со шкалами риска и готовности к ПР, что позволяет предположить ее двухполюсность – принятия и непринятия неопределенности в межличностных отношениях.

Согласно полученной матрице интеркорреляций мы смогли выдвинуть предположения о проявлении в измеренных трех шкалах данных как минимум трех латентных переменных. Результатом применения метода структурного моделирования, учитывающего также связи латентных переменных с другими личностными шкалами, представлены на рис. 1.

В результирующую модель включены данные по 557 испытуемым. Был использован попарный метод максимального подобия (pairwise maximum likelihood, pairwise ML). Он позволяет использовать корреляции, основанные на всех доступных случаях пересечений пар переменных (на испытуемом). Этот метод позволяет не исключать кейсы с пропущенными данными (или проводить громоздкие процедуры по замене пропущенных данных – т.н. score imputation), а также корректировать не-нормальность данных (реализация подхода Саторра-Бентлера). Попарный метод максимального подобия появился в программе EQS недавно и позволяет получать достаточно точные оценки параметров [38].

Сравнительный индекс пригодности (Comparative Fit Index) CFI = .96, RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) = .041 (95% интервал от .022 до .06). χ² (22) = 42.83, p < .01. Соотношение χ² / df < 2. В целом отмечается соответствие модели полученным эмпирическим данным (CFI > .90, RMSEA < .05, χ² / df < 2, см, например, [37]). Единственным ограничением нам видится то, что χ² для нашей модели является значимым. Тем не менее, оценка модели не должна проводится только на основе этого параметра (оценку хи-квадрата и соотношения хи-квадрата к числу степеней свободы часто называют «грубой оценкой»). Так, хи-квадрат чувствителен к размеру выборки, а наличие пропущенных данных могло привести к его неточной оценке¹⁰.

В структурной модели первые две латентные переменные не связаны между собой (наблюдалось ухудшение свойств модели в случае простановки связи), что важно для интерпретации ТН и ИТН как автономных шкал.

Первая латентная переменная интерпретируется как принятие неопределенности и риска и определяет индексы трех опросников: готовности к риску – по ЛФР, склонности к риску – по ТН-23, толерантности – по MSTAT. Вторая латентная переменная интолератность 1 с ней отрицательно связана и имеет выходы на все индексы ИТН. Третья латентная переменная интолерантность 2 отрицательно связана с первой и положительно со второй, но детерминирует другие измеряемые показатели – МИТН по НТН и ТН по MSTAT.


Рис. 1. Структурная модель
ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Рассматривая и ТН и ИНТ в качестве многомерных конструктов, мы можем считать, что внутренняя согласованность шкал опросника НТН высока. Как это специально обсуждалось [39], если качество сложное и многомерное - естественным образом вопросы, захватывающие разные источники дисперсии, будут согласованы, но неидеально. И уровень «альфа» Кронбаха .70 является хорошим, поскольку опросник позволяет охватывать сразу много источников дисперсии в изучаемой переменной¹¹.

Хорошая интерпретируемость полученной факторной структуры опросника НТН и более высокие, чем это обычно устанавливается для опросников этой направленности, показатели внутренней согласованности позволяют считать предлагаемый результирующий вариант из 33 пунктов (в приложении) надежным и валидным средством диагностики личностных свойств ТН и ИТН. Новизной его следует считать выделение разных видов интолерантности – ИТН как отражающей стремление к ясности в отношении к миру (и миру идей) и межличностной ИТН, отражающей неприятие неопределенности в мире людей.

В каждую шкалу НТН вошли пункты из трех разных начальных опросников [29], что подтверждает предположение о многомерности конструктов ТН и ИТН и множественности источников дисперсии при их измерении. Отметим также, что несмотря на полученные значимые межгрупповые различия по шкалам НТН, их вклад в индивидуальные различия крайне незначителен и колеблется от 1% до 3%. Это свидетельствует о неспецифичности свойств ТН и ИТН и, учитывая данные межгрупповых сравнений, – об универсальности опросника для диагностики лиц разных специальностей.

Тот факт, что лица, получающие психологическое образование в качестве второго (и более старшие) значимо более толерантны и менее интолерантны, чем студенты технических специальностей, а также менее интолерантны, чем психологи-студенты дневного отделения (не отличаясь от них по ТН), позволяет связывать предпочтение гуманитарной профессии с выраженностью обоих личностных свойств, что в целом соответствует исходной гипотезе о роли указанного образовательного фактора.

Оценка конвергентной валидности шкал НТН с другими шкалами измерения этих же и связанных с ними свойств свидетельствует, во-первых, о необходимости рассматривать ТН и ИТН не как полюса одной психологической переменной, а в качестве разных свойств, связанных с проявлениями разных латентных переменных.

Во-вторых, обосновано рассмотрение свойства МИТН как специфического проявления третьей латентной переменной, в большей степени отвечающей двухполюсному представлению о ТН-ИТН, о чем свидетельствует детерминированность ею измерений по MSTAT.

Наконец, анализ модели свидетельствует в пользу гипотезы о наличии общей латентной переменной принятия неопределенности и риска, а не отдельной латентной переменной толерантности к неопределенности. То есть шкалу ТН следует понимать в качестве одного из аспектов проявления многомерного личностного свойства, охватываемого многомерным конструктом. В его измерения входят также готовность к риску, а также умение полагаться на интуицию – другие формы преодоления неопределенности.

Ранее нами было показано, что студенты больше доверяют интуиции, чем лица с высшим образованием, а лица гуманитарных профессий более склонны полагаться на интуицию, чем технических [14]. Полученные сейчас данные о том, что интуитивный стиль определяется общей (для этой шкалы ИС с ТН) латентной переменной, позволяет нам строить дальнейшие предположения о ТН как внутреннем условии более продуктивных стратегий преодоления неопределенности.

Одновременная нагрузка на шкалу ПР двух латентных переменных – ТН и ИТН (1) позволяет считать эту шкалу валидным измерением двухполюсного качества принятия-непринятия условий неопределенности в решениях и действиях и в дальнейшем и в соответствующем его понимании включать в опросник А. Эдвардса, имеющего ипсативный формат и тем самым возможность соотносить эту измеренную переменную с другими мотивационными переменными [7].

Итак, построенная структурная модель позволила нам принять гипотезу о выделении трех латентных переменных, определяющих матрицу данных для НТН, и прояснить их содержательное понимание.
ВЫВОДЫ

1. Результаты апробации опросника НТН позволяют рассматривать его в качестве надежного и валидного средства психодиагностики ТН, ИТН и МИТН, которые следует понимать в качестве самостоятельных личностных свойств, но не одномерных.

2. ТН измеряет один из аспектов более широкой латентной переменной принятия неопределенности и риска (куда входит также способность к интуиции). ИТН в свою очередь является многомерным конструктом.

3. Межличностная ИТН в отличие от первых двух шкал НТН может пониматься в качестве более специфического (одномерного в контексте совокупности использованных методик) личностного свойства с биполярными полюсами (принятия-отвержения неопределенности в сфере межличностных отношений).

4. Незначительные эффекты гендерных различий и профессиональной принадлежности хотя и являются значимыми, не предполагают различий в оценки свойств толерантности и интолерантности к неопределенности.

5. Шкала готовности к ПР определяется двумя латентными переменными и связывает свойства ТН и ИТН с регуляцией решений и действий субъекта.

1. Асмолов А.Г. (отв.ред.) На пути к толерантному сознанию. – М.: Смысл, 2000.

2. Завершнева Е.Ю. Принципы неопределенности и дополнительности в квантовой механике и психологии: проблема методологических заимствований// Вестник Моск-го ун-та. Сер.14. Психология. 2002, №1. С. 75-80.

3. Зинченко В.П. Толерантность к неопределенности: новость или психологическая традиция? / Человек в ситуации неопределенности / Гл. ред. А.К. Болотова. – М.: ТЕИС. 2007. С. 9-33.

4. Дернер Д. Логика неудачи. – М.: Смысл, 1997.

5. Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности. – Харьков: Гуманитарный центр. 2005.

6. Кожухарь Г.С. Формы межличностной толерантности: критериальные признаки и особенности // Психологический журнал. 2008. Т. 29. №3. С. 30-40.

7. Корнилова Т.В. Диагностика мотивации и готовности к риску. – М.: Ин-т психологии РАН, 1997.

8. Корнилова Т.В. Психология риска и принятия решений. – М.: Аспект Пресс, 2003.

9. Корнилова Т.В., Тихомиров О.К. Принятие интеллектуальных решений в диалоге с компьютером. – М.: Изд-во МГУ. 1990.

10. Кузнецова В.Г. (отв. ред) Словарь философских терминов. – М.: Инфра-М., 2004.

11. Луковицкая Е.Г. Социально-психологическое значение толерантности к неопределенности. Автореф. Канд. Дисс СПб., 1998.

12. Психодиагностика толерантности личности / Под ред. Г.У. Солдатовой, Л.А. Шайгеровой. – М.: Смысл, 2008.

13. Солдатова Г.У. Введение. Толерантность: психологическая устойчивость и нравственный императив / Психодиагностика толерантности личности / Под ред. Г.У. Солдатовой, Л.А. Шайгеровой. – М.: Смысл, 2008. С. 5-18.

14. Степаносова О.В., Корнилова Т.В. Мотивация и интуиция в регуляции вербальных прогнозов при принятии решений // Психологический журнал, 2006. №2. С. 60-68.

15. Степаносова О.В., Корнилова Т.В.. Григоренко Е.Л. Диагностика доверия интуиции / Актуальные проблемы современной науки: социальные и гуманитарные науки. Части 36-38. Психология, культурология, искусствоведение. Труды 5-й международной конференции молодых ученых и студентов. 7-9 сентября 2004 г. – Самара: СамГТУ, 2004. С. 56-58.

16. Стернберг Р., Форсайт Б., Хедланд Дж. и др. Практический интеллект. – СПб.: Питер, 2002.

17. Тихомиров О.К. Структура мыслительной деятельности человека. – М : Изд-во Моск. ун-та, 1969.

18. Шалаев Н.В. Толерантность к неопределенности в психологических теориях / Человек в ситуации неопределенности / Гл. ред. А.К. Болотова. – М.: ТЕИС. 2007. С. 9-33.

19. Эллис А., Драйден У. Практика рационально-эмоциональной поведенческой терапии. – Спб.: Речь, 2002.

20. Bentler P.M. EQS structural equations program manual. – Inc, Encino, CA: Multivariate Software, 1995.

21. Beitel M., Ferrer E., Cecero J. Psychological Mindness and Cognitive Style // Journal of Clinical psychology, 2004. V. 60. №6. PP. 567-582.

22. Buhr K., Dugas M.J. Investigating the construct validity of intolerance of uncertainty and its unique relationship with worry // Journal of Anxiety Disorders, 2006. V.20. №2. PP. 222-236.

23. Chan D. Individual differences in tolerance for contradiction // Human Performans, 2004. V.17. № 3. PP. 297-324.

24. Dugas M., Freeston M., Ladouceur R. Intolerance of uncertainty and problem orientation in worry// Cognitive Therapy and Research, 1997.V.21. Pp.593-606.

25. Edwards J.A., Weary, G., Reich, D.A. Causal uncertainty: Factor structure and relation to the big five personality factors // Personality and Social Psychology Bulletin, 1998. V. 24. №5. PP. 451-462.

26. Falbo T., Shepperd J.A. Self-righteousness: Cognitive, power, and. religious characteristics // Journal of Research in Personality, 1986.V.20. №2. PP. 145-157.

27. Frenkel-Brunswick E. Tolerance towards ambiguity as a personality variable// The American Psychologist, 1948. №3. P. 268.

28. Frenkel-Brunswick E. Tolerance toward ambiguity as a personality variable // American Psychologist, 1949. V.3. PP. 29–59.

29. Furnham A. A content, correlation and factor analytic study of four tolerance of ambiguity questionnaires // Personality and Individual Differences, 1994. V.16. №3. PP. 403-410.

30. Hallman, R.J. The Necessary and Sufficient Conditions of Creativity // In J. C. Gowanet al. (Eds.) Creativity: Its Educational Implications. – New York: Wiley, 1967.

31. Grenier S., Barrette A-M., Ladouceur, R. Intolerance of Uncertainty and Intolerance of Ambiguity: Similarities and differences // Personality and Individual Differences, 2005.V. 39 . PP. 593-600.

32. Kirton M.A reanalysis of two scales of tolerance of ambiguity // Journal of Personality Assessment, 1981. V.45. PP. 407-414.

33. Ladouceur R., Talbot F., Dugas M.J. Behavioral expression of intolerance of uncertainty in worry // Behavior Modification, 1997. V. 21. PP.355-371.

34. MacDonald A. Revised scale for ambiguity tolerance: Reliability and validity // Psychological Reports, 1970. V. 26. PP. 791-798.

35. McKenzie C.R.M. Taking into account the strength of an alternative hypothesis // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 1998. V. 24. №3. PP. 771-792.

36. Salkind N.J. (Ed.). Encyclopedia of Measurement and Statistics. – CA, Thousand Oaks (CA): Sage, 2007.

37. Pacini R., Epstein S. The relation of rational and experiential information processing styles to personality, basic beliefs, and the ratio-bias phenomenon // J. of Personality and Social Psychology, 1999. V. 76. №6. P. 972–987.

38. Savalei V., Bentler P.M. A statistically justified pairwise ML method for incomplete nonnormal data: A comparison with direct ML and pairwise ADF // Structural Equation Modeling, 2005. V. 12. PP. 183-214.

39. Streiner D.L. Starting at the beginning: An introduction to coefficient alpha and internal consistency // J. of Personality Assessment, 2003. V. 80. №1. PP. 99-103.

40. Weary G., Edwards J.A. Individual Differences in Causal Uncertainty // J. of Personality and Social Psychology, 1994. V. 67. №2. PP. 308-318.

41. Wolfradt U., Pretz J.E.  Individual differences in creativity: Personality, story writing, and hobbies // European Journal of Personality, 2001. V. 15. №4. PP.  297-310.

42. Zenasni F., Besancon M., Lubart T. Creativity and tolerance of ambiguity: An empirical study // Journal of Creative Behavior, 2008. V. 42. №1. PP. 61-73.