Аудио дорожка

Дорогие друзья! Продолжаем публикацию видеоподкастов в рубрике «Разбор полетов». И в этот раз
этой действительно видео. Качество пока оставляет желать лучшего, но мы с этим работаем😊
Героем выпуска стала Шкала настойчивости или Grit scale (A. Duckworth). С этом конструктом мы знакомы очень давно, у нас выходили публикации и нам есть, что сказать по поводу как шкалы, так и самого конструкта. Enjoy!
https://youtu.be/vuFzh6fdlx0

Сегодня наш пост посвящен обсуждению проблемы места психологии в ряду других наук (да, опять!) 😊
Совсем недавно, уже в 2025 году, вышла книга американского социолога David Peterson “The Unbuilt Bench: Experimental Psychology on the Verge of Science”, в которой он обсуждает различия в подходах к экспериментальным исследованиям в двух научных дисциплинах: молекулярной биологии и экспериментальной психологии. В предисловии к книге он говорит о том, что несмотря на проникновение во все сферы жизни, психология постоянно испытывает тревогу по поводу своего научного статуса. Петерсон обсуждает вопрос о том, почему психология отстаёт в технологическом и методологическом развитии, по сравнению с другими науками. У нас нет возможности ознакомиться с книгой целиком, но мы нашли статью Петерсона по схожей теме и сегодня расскажем вам о ней (Peterson, D. (2015). All that is solid: Bench-building at the frontiers of two experimental sciences). Статья написана по итогам сравнительного этнографического исследования 5 психологических лабораторий и лаборатории молекулярной биологии. По итогам наблюдений Петерсон делает вывод об основных различиях в подходах к экспериментальной работе в психологических и биологических лабораториях. Он говорит о том, что, в конечном итоге, это сказывается на том, каким образом производится научное знание в психологии и естественных науках. Подробнее о книге и статье вы можете почитать в нашем посте https://telegra.ph/EHksperimentalnaya-psihologiya-na-grani-nauki-04-14

Сегодня наш пост посвящен важной проблеме – проблеме небрежных ответов (Careless Responding, далее CR), как при заполнении опросников и анкет, так и при выполнении поведенческих задач. Эта проблема рассматривается в статье Stosic, M. D., Murphy, B. A., Duong, F., Fultz, A. A., Harvey, S. E., & Bernieri, F. (2024). Careless responding: Why many findings are spurious or spuriously inflated.
Традиционно считалось, что небрежные ответы могу снизить размер оцениваемых статистических эффектов (например, уменьшить корреляцию между двумя переменными). Но авторы статьи показывают, что очень часто возможна обратная ситуация – небрежные ответы могут как раз увеличить оцениваемые эффекты, в конечном итоге повышая вероятность ложноположительных результатов. Так или иначе, небрежные ответы часто искажают результаты, поэтому исследователи должны уметь их идентифицировать и принимать взвешенные решения о работе с ними. К сожалению, как показали авторы статьи, это происходит далеко не всегда. Поэтому в статье подробно рассматриваются опасности недоучета проблемы небрежных ответов и рекомендации по работе с ними. https://telegra.ph/Do-You-Care-About-Careless-Responding-04-07

Противопоставление межсубъектных и внутрисубъектных методов: эмпирические результаты

Проблема интерпретации агрегированных данных на индивидуальном уровне не раз поднималась на нашем канале. Напомним, что большая часть знаний об индивидах психология получает из данных, обобщенных по группе людей. Неявное допущение заключается в том, что если мы используем репрезентативную выборку, то выводы, сделанные на агрегированных данных, применимы для всей популяции и, следовательно, могут быть использованы для формулирования общих закономерностей. Статистически говоря, такие выводы предполагают, что анализ межиндивидуальной дисперсии среди многих индивидов, дает те же результаты, что и анализ внутрииндивидуальной дисперсии. Чтобы это предположение было верным, исследуемое явление должно быть эргодическим, т.е. эквивалентным для разных индивидов (т.е. инвариантным и однородным) и стабильным во времени. Если распределение переменных одинаково для каждого человека, то тогда действительно неважно каких людей мы изучаем – все они имеют похожую дисперсию; если распределение стабильно, то неважно в какое время мы их изучаем.
В действительности, однако, эти допущения маловероятны. И потому наши психологические знания, как преимущественно основанные на групповых данных, могут вообще не отражать психологические особенности отдельных людей. Сегодня мы расскажем об исследованиях, которые эмпирически показывают, во-первых, неприменимость групповых данных к отдельным индивидам группы, а во-вторых, альтернативные методы оценки отдельных индивидов и анализа внутрииндивидуальной дисперсии.
Подробнее здесь

Сегодняшний пост посвящен статье Cornelissen, J. P., & Werner, M. (2025). What Are Mechanisms? Ways of Conceptualizing and Studying Causal Mechanisms, опубликованной в журнале Organizational Research Methods в 2025 году, и продолжающей тему каузальных механизмов, поднятую у нас на канале ранее. Хотя авторы обобщают литературу только из области менеджмента, их рассуждения носят во многом общеметодологический характер, и перекликаются с вопросами, которые регулярно обсуждаются в психологии.
Небольшая ремарка
К моему удивлению, в журналах по менеджменту публикуется много работ, посвященных фундаментальным вопросам: возможности построения теорий на основе отдельных случаев, связи теории и методов, проблеме каузальных объяснений. Изучая связанные со статьей публикации, я нашла несколько вполне применимых к психологии. В конце я приведу ссылки на все источники, которые мне показались особенно интересными.
О чём статья?
Авторы начинают с указания на то, что большинство научных объяснений исследуемых феноменов - механистические, в том смысле, что они раскрывают причинный механизм, который порождает или вызывает к жизни явление, которое исследователи стремятся объяснить.
Авторы строят свой анализ, группируя все исследования вокруг трех подходов к объяснению психологических и социальных феноменов:
1) через интервенцию (интервенционизм),
2) через контекст (контекстуализм),
3) через анализ феномена на разных уровнях, где механизмы, работающие на нижних уровнях, интегрируются и включают механизмы более высоких уровней (конститутивный подход).
Для каждого подхода авторы рассматривают, как в нем понимается «механизм», какая методология используется и какие типы объяснения предлагаются. Также авторы исследуют, какие проблемы сулит каждый подход и предлагают рекомендации для их решения.
Подробнее здесь:

По ссылке ниже доступен "экспериментальный» формат на YouTube - аудио+картинки:) https://youtu.be/agJBkWGd3EM

Здравствуйте, друзья! Сегодня мы открываем новую рубрику "Разбор полетов", где мы планируем обсуждать теории или отдельные исследования в психологии. Сначала мы планировали сделать видеоподкаст, но что-то пошло не так😊 Поэтому сегодня мы предлагаем вашему вниманию небольшой аудиоролик, в котором мы обсуждаем одну из теорий, которая очень популярна у педагогов и психологов, особенно у тех, кто исследует развитие – (био)экологическую теорию Бронфенбреннера. Мы поговорили об основных идеях этой теории и о трудностях ее применения и проверки в реальных исследованиях.

Кому интересно послушать, что говорит Дэвид Трафимов про проблему с p-value, это можно сделать здесь: https://youtu.be/8Vh8WKi0Rxo?si=N4JvYUcMGonZYBLr

Почему один метод лучше другого?
#проблемы_анализа
#кризисы

Почему один метод считается лучше, чем другой?

Только потому, что он более популярный? Более современный? Или, как в случае преимуществ современной теории тестирования (IRT) над классической, более мощный и способен привести к более сильным выводам?

Но также мы знаем, что преимущества могут обернуться недостатками. Так, IRT основана на более сильных допущениях, чем классическая теория.
Но, если, например, допущение о латентной черте не соответствует действительности, то классическая теория становится более предпочтительной.
Или если психологические признаки не являются гомогенными, то методы, основанные на агрегированных данных, могут вести к ложным выводам (это показал Richters (2021); мы посвящали его работе отдельный семинар.

Так что вопрос о том, что делает один метод лучше другого, не столь уж тривиальный, как может показаться.

Этой проблеме посвятил несколько своих работ Давид Трафимов (David Trafimow).

Этот человек известен тем, что, являясь редактором журнала “Basic and applied social psychology”перестал публиковать статьи, где авторы используют p-value как способ подтверждения гипотезы.

Для тех, кто не в курсе, психология пребывает в кризисе репликации (т.е. не в состоянии воспроизводить ранее полученные результаты), и одной из причин этого кризиса называют повсеместное использование тестов статистической значимости (null hypothesis testing).
А последнее настолько въелось в кровь и плоть психологов, что никакие объяснения и призывы не работают.

Так вот Давид Трафимов решил перейти от слов к делу, и в своем журнале просто забанил статьи, где выводы основываются на p-value.

Сегодня мы обсудим его статью Why is one study technique superior to another?, опубликованную в 2023 году в журнале Theory and Psychology. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/09593543231154223

В этой работе объясняется, почему ответ на вопрос о предпочтении метода не может быть автоматическим, но должен полагаться на теорию и вспомогательные гипотезы.

Подробнее здесь: https://telegra.ph/Kakoj-metod-luchshe-03-10

Друзья, просим прощения. Предыдущая ссылка на полный текст не открывается в России. Поэтому вот полная ссылка (только текст). Рисунок еще раз копируем в этом посте. https://telegra.ph/Bifaktornye-modeli-pochemu-ehto-ne-vsegda-horoshaya-ideya-03-05

Сегодня мы подготовили небольшой обзор, посвященный использованию бифакторных моделей. #проблемы_анализа Напомним, что бифакторные модели обычно идентифицируют в рамках конфирматорного факторного анализа. В этих моделях наблюдаемые переменные (индикаторы) имеют два типа факторных нагрузок: на один из «специфичных» факторов и на общий фактор. Таким образом, дисперсия наблюдаемых переменных объясняется как специфичным, так и общим фактором, при этом в отличие от иерархических факторных моделей (например, моделей с факторами второго порядка), специфичные факторы не связаны с общим, а общий фактор имеет прямой путь к индикаторам.
Бифакторные модели стали очень популярны у исследователей в последние годы и иногда исследователи применяют их, особенно не задумываясь об их ограничениях и недостатках. Например, бифакторные модели используют в исследованиях интеллекта, предполагая, что существуют «частные» факторы (например, пространственные способности или рабочая память) и общий фактор интеллекта. Часто исследователи сравнивают иерархические факторные модели и бифакторные модели, делая выбор в пользу последних, основываясь на статистиках согласия модели с данными. Методологические работы по исследованию бифакторных моделей показывают, что это не всегда верное решение. Почему это так, как и когда лучше использовать бифакторные модели, читайте в нашем обзоре. #проблемы_анализа https://medium.com/@papushka7/бифакторные-модели-почему-это-не-всегда-хорошая-идея-3c507c36a8e7

Сегодня хотелось бы предложить вашему вниманию статью «Science or not, conceptual problems remain: Seeking conceptual clarity around “psychology as a science”» двух авторов – Донны Тафреши (Donna Tafreshi) и Кэтлин Слэни (Kathleen Slaney).


Авторы статьи утверждают, что прежде, чем совершенствовать методологический аппарат психологических исследований, необходимо добиться смысловой ясности используемых понятий.

Концептуальный анализ помогает определить, в каких контекстах определённые понятия применимы осмысленно, а также выявить случаи путаницы и двусмысленности.
В отличие от эмпирического анализа, концептуальный анализ не создаёт нового знания о явлениях, а исследует границы их корректного описания.
Это делает его логически первичным по отношению к эмпирическим исследованиям, поскольку любые эмпирические утверждения опираются на уже определённые понятия.

Например, утверждение «Результаты нашего исследования показали, что датчане счастливее американцев» подразумевает, что уже существуют чёткие определения понятий «исследование» и «счастье».

Авторы начинают с различения обыденных и технических понятий. Обыденные понятия широко используются в повседневной жизни (например, «думать», «чувствовать», «тревога»).

Технические понятия, напротив, применяются в специализированных научных дискурсах — например, в физике используются такие термины, как «кинетическая энергия», «гравитационная сила», «масса», «скорость», «химические элементы».
В психологии эти два типа понятий часто смешиваются, хотя на самом деле они не являются взаимозаменяемыми.

Например, если психолог определяет счастье через показатели определённой шкалы, это понятие уже не совпадает с более многогранным представлением о счастье, которое используется в повседневной жизни.

В этом смысле, по мнению авторов, утверждение психологов о необходимости выявления или проверки количественной структуры психологических явлений лишено смысла.
Счастье как обыденное понятие подчиняется грамматическим правилам естественного языка, которые не встроены в измерительные практики и не зависят от эмпирических наблюдений.
В то же время техническое понятие «счастье» основано на операционализации, то есть на нескольких утверждениях шкалы.

Хотя сама по себе операционализация не является проблемой, ошибка заключается в предположении, что операционализированные понятия эквивалентны исходным.
С точки зрения авторов, это редукционистское заблуждение.
Такая путаница приводит к ошибочным рассуждениям о том, например, что наши текущие представления о тревожности могут не соответствовать её «истинной» природе, что эмпирические исследования способны изменить понимание обыденных понятий или что их можно трансформировать в технические термины и измерить.
Однако смысл понятий «счастье», «тревожность» или «депрессия» не существует независимо от их языкового употребления.
Возможность обсуждать счастье и создавать утверждения для шкал уже подразумевает, что мы понимаем значение этого понятия.

Вторая часть статьи посвящена многочисленным примерам злоупотреблений техническими понятиями в экспериментальной психологии и психометрике.

Среди них авторы выделяют некорректное использование таких понятий, как «значимость» и «среднее». Следуя традиции Бэкона, Вундта и других, они подчёркивают различие между агрегированными и обобщёнными выводами: агрегированные данные позволяют делать утверждения, истинные «в среднем», но для получения универсальных выводов, истинных для всех или большинства случаев, требуется статистика, рассчитанная на индивидуальных данных.

Более детальный анализ различий между агрегированными и обобщенными данными, а также другие примеры концептуальной путаницы в психологических исследованиях можно найти в полном тексте статьи. Tafreshi, D., & Slaney, K. L. (2024). Science or not, conceptual problems remain: Seeking conceptual clarity around “psychology as a science” debates. Theory & Psychology, 34(3), 377-391. https://doi.org/10.1177/09593543231212946

#пост_по_регламенту

Продолжаем выкладывать трудолюбиво собранные нашим Зоопарком папки, которые, как нам кажется, уже более или менее готовы (остальные еще дособираем - кстати, физиков у нас пока меньше всего).

Вот симпатичная папка разных гуманитарных каналов - история, социология, археология, психология и много чего еще. Некоторые, которые нам просто нравятся, мы добавили на свой вкус, хотя авторы к нам и не просились. Если кто не нашел себя - пишите ЛС, проверим (ну либо стучитесь, когда будем пробовать сделать такой сбор еще раз).

Смотрите, добавляйте каналы и наслаждайтесь :)

Наш первый пост в этом году посвящен статье «There Is No Theory Crisis in Psychological Science», которая вышла в январе 2025 года в журнале «Journal of Theoretical and Philosophical Psychology».

Статья имеет трех соавторов: David Sanbonmatsu, Becky Neufeld, и Steven S. Posavac. David Sanbonmatsu ранее не был замечен в особом интересе к вопросам методологии в психологии, по крайней мере, большая часть его публикаций посвящена исследованиям процесса принятия решений, убеждениям, влиянию предварительных знаний и т.п. Тем не менее, он имеет огромный исследовательский опыт, и, видимо, в жизни каждого исследователя наступает этап, когда, перефразируя известное изречение, можно подумать и о теориях в психологии.

Вопрос о теориях в психологии, их слабости и прочих недостатках, мы неоднократно поднимали на нашем канале и обсуждали на семинарах (например, https://t.me/cogn_psychometric/185, https://t.me/cogn_psychometric/190). Потому нам показалось интересным следить за развитием этой дискуссии, в которой разные авторы дают собственные ответы на вопрос о том, есть ли теоретический кризис в психологии и как можно его преодолеть (если он все-таки есть).

Если пересказать кратко основные тезисы статьи, то они сводятся к следующему:
—Теоретического кризиса в психологии нет, хотя многие ученые считают, что он есть.
—Кризиса нет не потому, что теорий в психологии достаточно, или они все являются хорошо развитыми. Просто то, что считается кризисом, является обычным, постоянным, а потому нормальным состоянием для психологии и других социальных наук.
—Теории в психологии и других социальных науках отличаются от теорий в точных и естественных науках. В связи со сложностью изучаемого предмета, теории в психологии обречены на то, чтобы быть скорее схемами, набросками, чем хорошо проработанным положениями, позволяющими что-то предсказывать и объяснять.
—В психологии сделано уже много хорошего, она развивается так, как и должна развиваться наука, занимающаяся изучением таких сложных объектов и явлений.

Подробнее о том, как авторы обосновывают свою позицию, можно прочитать по ссылке.
https://telegra.ph/Est-li-teoreticheskij-krizis-v-psihologii-02-19

Дорогие подписчики!

После периода неопределенности канал «Когнитивная психометрика» возобновляет свою работу.
Поскольку срок жизни проектно-учебной группы, оговоренный грантом, закончился, а интерес к затрагиваемым темам остался, то мы решили не бросать канал, но взять его в свои руки. Теперь эта площадка будет принадлежать двум бывшим участницам нашей проектно-учебной группы: Юлии Кузьминой и Юлии Тюменевой. Мы планируем по-прежнему делиться с вами интересными публикациями в области когнитивной психометрики, но основное внимание теперь будет сфокусировано на проблемах психологии как науки в целом; а именно: вопросы измеримости психологических свойств, применимости количественных методов, выявления причинно-следственных связей, использования агрегированных данных и пр. и пр. Нам также интересно будет обсудить связь психологии и социальных изменений в
обществе, а также публикационную политику.
По формату: как и прежде, будем рассказывать об уже вышедших публикациях и книгах, но кроме того мы планируем запустить подкаст с «живым» обсуждением этих вопросов. Поскольку авторы канала часто несогласны между собой по многим рассматриваемым темам, то такие обсуждения обещают быть нескучными.
Частота выхода новостей – не реже одного раза в неделю.

Следите за каналом, мы с вами!