|
122 бинации тестовых показателей, предпочтительно нормированных, которая позволяла бы отнести каждого обследованного кандидата к одной из групп (классов) профпригодности «годен», «непригоден» или, как в нашем случае, благоприятный прогноз копинг поведения неблагоприятный прогноз копинг поведения. Регрессионный анализ позволяет прогнозировать копинг поведение на основе показателей психологических тестов и внешнего критерия, в качестве последнего мы использовали интегральный показатель, характеризующий эффективность профессиональной деятельности следователей. * Известно, что регрессию и дискриминантный анализ применяют при условии, когда тестовые показатели имеют нормальное распределение, ковариационные матрицы тестовых показателей равны между собой, а прогностическая функция предполагается линейной [98]. Это позволяет однократно вычислить обобщенную количественную функцию комплекса показателей, которые заранее отбираются с помощью других методов, например, корреляционного анализа и 1-критерия Стьюдента, что и было выполнено нами в предыдущем разделе исследования. Использованный нами регрессионный анализ, основывается на линейной \ многомерной функции, имеющей вид: К= Ао + А1Х1+... + АшХш, где К диагностический критерий; А1,... А т коэффициенты регрессионной функции; X I,... Хш значения тестовых показателей; Ао константа. Множественный регрессионный анализ позволяет на основе информативных показателей психологических тестов осуществлять приоритетное ранжирование обследованных лиц с благоприятным прогнозом копинг поведения по полученным с помощью вышеприве-денной диагностической фор |
эмоциональные срывы, особенно в экстремальных ситуациях (экзаменационная сессия, учебно-тренировочные занятия по ликвидации пожаров, межличностные конфликты с родителями, сокурсниками и т. п.) из которых самостоятельно выходят тяжело. 3.5. Прогнозирование копинг-поведения сотрудников ГПС Известно что, повышение практичности и точности прогнозирования тех или иных психологических характеристик предполагает разработку * наиболее прогностичных и минимальных по количеству переменных диагностических методик в виде единого алгоритма [30, 88, 155]. Необходимым условием для решения поставленной задачи является использование современных методов многомерной статистики, позволяющих выявлять минимальное количество информативных показателей, которые в различных сочетаниях друг с другом могут достигать максимально возможной точности прогноза [22, 30]. Так, в отечественной и зарубежной литературе, для оценки многомерной количественной характеристики влияния психологических качеств специалистов различного профиля на успешность их обучения, развития или деятельности описаны различные математические методы. Но наиболее часто для этих целей используют дискриминантный анализ и регрессионный виды анализа [22, 30, 168-175,200-207]. Сущность дискриминантного анализа заключается в подборе такой комбинации тестовых показателей, предпочтительно нормированных, которая позволяла бы отнести каждого обследованного кандидата к одной из групп (классов) профпригодности «годен», «непригоден» или, как в нашем случае, благоприятный прогноз копинг-поведения неблагоприятный прогноз копинг-поведения. Регрессионный анализ позволяет прогнозировать копинг-поведение на основе показателей психологических тестов и внешнего критерия, в 125 качестве последнего мы использовали интегральный показатель, характеризующий эффективность профессиональной деятельности сотрудников ГПС МЧС России в экстремальных ситуациях при тушении крупномасштабных пожаров. Известно, что регрессию и дискриминантный анализ применяют при условии, когда тестовые показатели имеют нормальное распределение, ковариационные матрицы тестовых показателей равны между собой, а прогностическая функция предполагается линейной [22]. Это позволяет однократно вычислить обобщенную количественную функцию комплекса показателей, которые заранее отбираются с помощью других методов, например, корреляционного анализа и t-критерия Стьюдепта, что и было выполнено нами в предыдущем разделе исследования. Использованный нами регрессионный анализ, основывается на линейной многомерной функции, имеющей вид: К= Ао + AiXi + ... + AmXm, где К диагностический критерий; A i,... Аш коэффициенты регрессионной функции; X i,... Xm значения тестовых показателей; Ао константа. Множественный регрессионный анализ позволяет на основе информативных показателей психологических тестов осуществлять приоритетное ранжирование обследованных лиц с благоприятным прогнозом копинг-поведения по полученным с помощью вышеприведенной диагностической формулы итоговому значению регрессионной функции. В результате множественного регрессионного анализа матрицы психологических показателей и внешнего критерия было получено диагностическое уравнение множественной регрессии (таблица 20). |