Групповой тестовый метод "МУСТ" в соционике

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.

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.

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.

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.