Славутская Елена Владимировна

Актуальность. Методы машинного обучения являются эффективным инструментом обработки данных, предоставляют широкие возможности для анализа результатов психологической диагностики. При этом они обладают рядом преимуществ перед традиционным корреляционным, факторным, регрессионным анализом, позволяют проводить системный анализ латентных связей между психологическими показателями. Поиск, анализ и интерпретация латентных опосредованных взаимосвязей признаков является одной из ключевых проблем психологии. Такие возможности предоставляет метод «дерево решений».

Цель. На конкретных примерах продемонстрировать возможности метода «дерево решений» при обработке многомерных психодиагностических данных.

Выборка. Проводилась обработка неоднородных оригинальных психодиагностических данных разных групп респондентов: родителей дошкольников (496 матерей), 83 школьников предподросткового возраста (11–12 лет), 79 подростков 14–16 лет.

Методы. Одновременно анализировались результаты двух и более тестов. У родителей дошкольников изучались родительские установки (“Parental Attitude Research Instrument” (PARI), Шафер и Белл) и семейные взаимоотношения (“Analysis of family relationships” (АСВ), Эйдемиллер). Для психодиагностики школьников предподросткового возраста 11–12 лет использовались теппинг-тест Ильина, культурно-независимый тест интеллекта Кеттелла, 12-факторный личностный опросник Кеттелла и Коана (CPQ), тест «Незаконченные предложения» Михала. Психодиагностика адаптивных характеристик и личностных черт подростков 14–16 лет проводилась при помощи теста Роджерса и Даймонд и 14-факторного личностного опросника Кеттелла (14-PF) соответственно. Алгоритмы обработки данных реализованы на отечественной аналитической платформе DEDUCTOR.

Результаты. При помощи метода «дерево решений» большое число психологических признаков классифицировалось по их связи с разными целевыми атрибутами (психологическими характеристиками). Показаны возможности предлагаемого алгоритма обработки данных для оценки латентных связей психологических характеристик и построения иерархических структур, соответствующих вертикальному системному анализу данных. В частности, выявлены взаимосвязи между индивидуально психологическими и психосоциальными характеристиками школьников предподросткового возраста (11–12 лет), личностными чертами и адаптационными характеристиками подростков 14–15 лет, родительскими установками и семейными взаимоотношениями у матерей дошкольников.

Выводы. Метод «дерево решений» позволяет проводить анализ латентных связей неоднородных психодиагностических данных по уровню значимости входных признаков, даже без анализа структуры самого «дерева». Метод дает возможность выделить диапазон значений психологических признаков, в котором внутрисистемные связи более устойчивы. Показано влияние интеллектуальных показателей как индивидуально психологических характеристик на результаты тестирования школьников. Вербальный и невербальный интеллект (14 факторный опросник и культурно независимый IQ тест Р.Б. Кеттелла) проявляются как значимые показатели во взаимосвязях психологических признаков.