Проблемы сравнения в психологическом исследовании

При подборе стимульного материала реализовывались следующие цели: а) достижение существенного разнообразия типов изображений в смысле потенциальной возможности их преимущественного соответствия разным стратегиям вербализации; б) подбор из одного типа изображений таких стимульных пар, которые различаются по степени сходства входящих в них изображений.

В исследовании использовались 4 типа изображений, условно обозначенные нами как А, Б, В, Г:

• А – фотографии цветных, несколько размытых изображений неопределенного характера (Scientific America, 1980);

• Б – черно-белые схематические изображения стадий процесса изменения некоторой математической функции;

• В – рисунки конструкций, состоящих из дискретных элементов;

• Г – черно-белые изображения женского лица, выполненные при помощи компьютера и имеющие разную степень искажения (Моль, Фукс, Касслер, 1975).

Обязательным условием подбора пар изображений одного типа выступало наличие некоторой степени сходства парных стимулов.

Необходимо было обеспечить соблюдение одного из главных логических условий сравнения – отсутствие несравнимых объектов. При этом изображения одного типа подбирались таким образом, чтобы между ними была разная степень сходства.

При выборе четырех стимулов из наборов А и В, первый из которых состоял из 12, а второй из 24 более и менее сходных изображений использовалась методика классификации Миллера с последующим кластерным анализом (подробные описания достоинств методики Миллера, а также процедуры кластерного анализа даны в: Петренко, 1983; Шмелев, 1983).

В качестве испытуемых в исследовании при отборе изображении участвовали 20 человек, имеющих среднее и высшее образование. Им предлагалась следующая инструкция: «Разложите находящиеся перед вами изображения в произвольное количество групп так, чтобы каждая группа объединяла сходные рисунки. Количество рисунков в разных группах может быть различным». В инструкции не задавался параметр, по которому нужно было устанавливать сходство изображений.

Тем самым предоставлялась полная свобода в выборе критериев сравнения. Обработка данных осуществлялась методом кластерного анализа.

В результате кластерного анализа для изображений типов А и В были построены соответствующие деревья классификации, показывающие уровни объединения изображений во все более крупные классы. По результатам кластерного анализа среди изображений типа А (см. рисунок 5) и среди изображений типа В (см.