Хочу поговорить и спросить Таланова/каноника о том, почему он нигде не указывает реальные проценты выявленных индивидуальныз признаков, присущие темили иным ТИМам?
Методика расчета его мне понятна, он ее многократно везде пояснял. Она под спойлером.
Но основная претензия к ней с моей стороны в том, что Таланов подменяет низкие проценты признаков, проявляемые у ТИМов на линейные корреляции этих признаков, многократно для наглядности их повышая (нормируя).
Таланов пишет:
ОТВЕЧАЕМ НА ВАШИ ВОПРОСЫ
2) Как в опросниках Таланова измеряется близость к каждому из 16-ти ТИМов?
Опросники работают давно, и по ним для каждого анкетного вопроса наработана огромная статистика ответов людей с заведомо известными (и много раз проверенными) ТИМами. Таким образом, известно, как в среднем каждый ТИМ предрасположен отвечать на каждый из вопросов анкеты. Да, ответы конкретных людей сильно разнятся, но в каждой типной группе все же есть тот средний балл ответа, к которому эта группа тяготеет.
Если в опроснике, допустим, 300 вопросов, то мы в таком случае для каждого из 16-ти ТИМов имеем вектор «эталонных» ответов этого ТИМа, состоящий из последовательности 300 чисел. И таких «эталонных векторов» у нас всего 16 штук.
Далее мы вектор ответов конкретного испытуемого на все 300 вопросов анкеты сравниваем с каждым из эти 16-ти эталонных векторов. Как производится сравнение? Методом вычисления линейной корреляции между двумя последовательностями чисел. В итоге мы имеем 16 корреляций разной величины – между ответами испытуемого и 16-ю «ТИМными» векторами эталонных ответов. Чем больше корреляция, чем она ближе к плюс единице (хотя реально она редко поднимается выше плюс 0,5), тем ближе ответы испытуемого к эталону данного типа. Положительные корреляции с какими-то типными эталонами ответов говорят о том, что свойств этих типов в испытуемом больше среднего уровня. Отрицательные – говорят о том, что свойств этих типов в испытуемом меньше среднего уровня, то есть он по своим свойствам этим типам скорее противоположен.
Вот так и получается полный типный профиль из 16-ти столбиков, где одни столбики – положительные (уходят вверх от средней черты, которая условно принимается за ноль), а другие – отрицательные (идут от этой средней черты вниз – этим социотипам испытуемый скорее противоположен по своим свойствам). А те типы, столбики которых вырождены и находятся ровно на нулевой черте – то про эти типы можно сказать, что испытуемый имеет с ними ровно столько же общего, сколько и противоположного (ровно пополам).
Тот идущий вверх столбик, который самый высокий – он и соответствует социотипу, к которому испытуемый наиболее близок по своим личным психологическим свойствам.
Правда, реально высота столбиков на диаграммах, которые показывают резюме опросников, состоит не из самих корреляций, а из дополнительно преобразованных корреляций (сначала от них берется так называемая математическая функция Фишера, затем полученный профиль еще и нормализуется, то есть приводится для всех испытуемых к одинаковому контрасту, иначе говоря к одинаковому для всех испытуемых единичному стандартному отклонению чисел, характеризующих их столбики). Но это уже математические детали, которые суть дела никак не меняют.
Описанный метод диагностики – даже теоретически наиболее точный из всех возможных. При подобных расчетах не происходит никакой потери информации. Это понятно хотя бы потому, что близость к каждому социотипу, величина каждого соционического признака и каждой соционической функции диагностируется не по малой части вопросов анкеты, а сразу по всем ее вопросам. К тому же, диагностика происходит не по общему количеству ответов «да» и «нет», а с учетом существенно разных «весов» разных вопросов при диагностике каждого отдельного соционического показателя.
И этот метод разработан В.Л.Талановым, и используется на сегодняшний день ТОЛЬКО в его социодиагностических опросниках. Поэтому они и являются чрезвычайно точными. А дополнительную точность им придает их огромная накопленная статистика на 50 тысяч человек (с ее помощью они еще и дополнительно самообучаются), и то, что в них имеется еще и многоуровневая система коррекций – сырые ответы испытуемых сначала, перед окончательной соционической обработкой, полностью корректируются на разный уровень самооценки у испытуемых, на их различную склонность давать «социально желательные» ответы, на их разные стилевые особенности (например, разную склонность чаще отвечать «да» или «нет»). В итоге, всякие внесоционические «зашумляющие» факторы, которые могут исказить результат, устраняются.
Но об этих коррекциях мы подробнее поговорим еще потом, в отдельном посте.
Под спойлером приведены примеры НОРМИРОВАННЫХ (
повышенных цифр) корреляций для некоторых индивидуальных тимных признаков. И снова без указания процентов, насколько часто этот яркий признак присущ лидерующему и аутсайдеру из 16 ТИМов.
- qW-yb5eDt9w.jpg (42.53 КБ) Просмотров: 1204
- Zdgr4pdQRnw.jpg (43.59 КБ) Просмотров: 1204
- WTAV6n2Gu8o.jpg (42.97 КБ) Просмотров: 1204
- ViY5RxYiES4.jpg (32.84 КБ) Просмотров: 1204
Попробуйте представить, насколько малы были бы проценты, если бы Таланов их указал для каждого ТИМа.
Если бы было указаны проценты, что "Эти ТИМы легко запоминают цвет одежды близких":
- Гюго в 25% ответили твердое "Да",
- Драйзер в 20% твердое "да"
- Дюма в 18%
...
- Дон Кихот в 10%
то стало бы видно, что признаки не являются обязательными и доминирующими ни у одного из ТИМов (они присущи всем ТИМам понемногу) и по наличию их нельзя типировать. Типирование происходит на уровне низких значений, исскуственно увеличенных для наглядности.
Наличие увеличенной корреляции не дает права отправлять человека в ТИМ, из-за того, что процент проявления признаков для каждого ТИМа небольшой. А линейная корреляция, что на малых, что на больших процентах проявления признака может быть одинаково высокой/низкой.
Если сравнить корреляцию трех рядов чисел, то она одинаково высока (+1.0) при сравнения двух рядов:
1%-2%-3%-4%
10%-20%-30%-40%
0.05%-0.1%-0.15%-0.2%