Автор: Владислав ИПАТОВ
Наш читатель из г. Тамбова, интересуется проблемами повышения точности тестирования, методиками объективного определения типа. См. также его статью “Соционический тип: норма или патология?” // СГ, № 3 (30), 2004.
Соционический тип: Администратор (Штирлиц).
Одним из узких мест типологии личности является надёжность отнесения человека к тому или иному типу. Нередка ситуация, когда разные методы дают весьма различные результаты. Причина этого как в точности методов, так и сложности классификации такой динамической системы, как человеческая личность. Поскольку вторая часть проблемы – философская, то остановимся на более формализованной и доступной научному анализу первой части.
Для определения типа используются субъективные методы (личное мнение) и объективные методы (тесты). В соционике, согласованность результатов разных методов в этих группах неоднократно обсуждалась и признавалась недостаточной.
В популярной зарубежной типологии И. Майерс и К. Бриггс используется комбинированный метод, в основе которого два этапа: 1) человек проходит тест MBTI, 2) затем проходит очное собеседование для уточнения результатов:
«По свидетельству специалистов, тип личности уточняется в ходе интервью, как отличающийся от полученного в результате теста MBTI, примерно в 25% случаев (см, например, статью [3])» (цитируется по [2]).
В соционике серьёзные исследования по вопросу точности тестов проводил В. Таланов, сверяя результаты тестов с мнением экспертов-социоников о социотипе человека:
«Сопоставление диагностированных психотипов по анкетам и по экспертной оценке. Для анкеты Кейрси процент совпадений диагнозов 40%, в случаях уверенной экспертной оценки 60%. Для анкеты ЛОТ процент совпадения диагнозов 70%, в случаях уверенной экспертной оценки 95%» [1].
Схожие мнения о точности популярных соционических тестов, а именно около 40%, а иногда и выше, мне доводилось слышать от нескольких людей, исследующих социотипы. Возникает вопрос, а можно ли повысить точность тестов, используя существующие технологии, до хотя бы уровня MBTI (75%)?
Большинство соционических тестов замеряют независимо каждую из 4-х дихотомий. Будем исходить из предположения, что имеющийся у нас тест имеет точность не менее 40%. Это означает, что все 4 дихотомии будут определены верно в 40% случаев. Более оптимистично ситуация обстоит с определением меньшего числа дихотомий, точность чего рассчитывается по биномиальному закону распределения:
,
где:
– вероятность, что событие произойдет k раз в течении n испытаний, т.е. что тестом будут верно определены k дихотомий из n (= 4);
– количество сочетаний k из n;
p – вероятность верного определения одной дихотомии.
Нам известно, что 
= 40% => 
= 0,40 => 
(0,79527), т.е. вероятность того, что некоторая дихотомия будет верно определена нашим тестом, верным в 40% случаях, примерно равна 80% (79,527%). Произведем расчет верного определения иного количества дихотомий:
Таблица 1.
|
Количество дихотомий |
4 |
3 |
2 |
1 |
0 |
|
Вероятность, что x дихотомий будут определены верно, % |
40 |
41,189 |
15,905 |
2,730 |
0,176 |
|
Вероятность, что не менее x дихотомий будет определено верно, % |
40 |
81,189 |
97,094 |
99,824 |
100 |
Вероятность, что не менее x дихотомий будут определены верно, рассчитывается как сумма вероятностей событий верного определения [x, x+1, .., n] дихотомий. Например, вероятность того, что не менее 3-х дихотомий будут определены верно, есть сумма вероятностей верного определения 3 дихотомий и 4-х дихотомий. Таким образом, хотя бы 3 из 4-х дихотомий будут определены верно в 81% случаев, – что уже неплохо.
Теперь о том, как повысить точность определения социотипа, используя несколько тестов, каждый с точностью 40%. Для этого я предлагаю метод усреднения социотипа по тестам (МУСТ). В этом методе каждая дихотомия рассматривается отдельно, и подсчитывают в каком количестве тестов получился каждый из её полюсов. Полюс, который получился в большинстве тестов, считается верным. Количество тестов в группе должно быть нечётным, чтобы исключить ситуацию спорной дихотомии, – когда оба альтернативных полюса дихотомии получаются в равном количестве тестов. Например, если у нас 3 теста, то признак “логика” может появиться в 3, 2, 1, 0 тестах (признак “этика”, соответственно, в 0, 1, 2, 3), и в случае когда “логика” присутствует не менее чем в m=2 тестах (т.е. в 3-х или 2-х), её считают соответствующей человеку. Эту границу-критерий m рассчитывают так:
m = ceil (n / 2),
т.е. количество тестов n делят на 2 и значение округляют до целого вверх.
Допустим, нас интересует вероятность верного определения методом МУСТ значения конкретной дихотомии. Вопрос, – как она будет зависеть от количества тестов в группе? Посчитаем, эту вероятность как сумму вероятностей событий верного определения дихотомии [m, m+1, … n] раз, где p=79,527%, n – число тестов; похоже на рассчет таблицы 1, но там n – число дихотомий:
Таблица 2.
|
Количество тестов |
Вероятность верного определения дихотомии, % |
|
1 |
79,527 |
|
3 |
89,142 |
|
5 |
93,838 |
|
7 |
96,387 |
|
9 |
97,840 |
|
11 |
98,691 |
|
13 |
99,199 |
|
15 |
99,506 |
|
… |
|
|
23 |
99,925 |
|
… |
|
|
33 |
99,993 |
|
… |
|
|
45 |
100 |
Видно, что начиная с группы в 15 тестов, вероятность верного определения дихотомии приближается к 100%, а ведь тесты в группе могут быть и точнее. Но в реальности такая точность вряд ли достижима потому, что тесты в группе имеют много общего – схожие вопросы, поэтому точность группы будет ниже. Этот снижающий точность эффект просчитать сложно (вероятно, он нарастает по мере увеличения числа тестов), степень его влияния, возможно, малозначительна, поэтому его в статье не учитываю.
Возьмем для расчетов точности МУСТ реальный сборник из 7 популярных тестов на социотип, расположенный по адресу http://bookap.by.ru. Используя допущение, что каждый тест в нем не менее точен, чем 40%, сверимся с таблицей 2 и получим вероятность верного определения сборником одной дихотомии равную 96% (96.387%). Теперь аналогично таблице 1, создадим таблицу 3, приняв p = 96.387%.
Таблица 3.
|
Количество дихотомий |
4 |
3 |
2 |
1 |
0 |
|
Вероятность, что x дихотомий будут определены верно, % |
86,313 |
12,941 |
0,728 |
0,018 |
0 |
|
Вероятность, что не менее x дихотомий будет определено верно, % |
86,313 |
99,254 |
99,982 |
100 |
100 |
Итак, расчетная (теоретическая) точность МУСТ составила 86%, что превышает точность любого известного на сегодня соционического теста (и даже MBTI). Если бы не теоретические упрощения, этот выдающийся результат можно было бы считать строго обоснованным. Однозначно можно утверждать, что:
1) применение МУСТ дает значительно большую точность, чем использование изолированных тестов;
2) (более спорно) достаточную точность определения социотипа можно достичь, используя популярные соционические тесты, при условии системного анализа их результатов.
Литература.
1. Таланов В.Л. Опросник ЛОТ – Методика юнговской психологии с новыми возможностями // «Соционика, ментология и психология личности», 2001, № 5.
2. Шиян А.А. Руководство по Социальным Технологиям // сайт soctech.narod.ru
3. Berens L. Type & Temperament // Bulletin of Psychological Type. – 1996. – V.19, # 2. – pp.8-9.