Сравнительный анализ результатов теста Сонди выборки из венгерского и португальского сообщества.
Bruno Gonçalves*, Ana Ferreira*, Mátyás Káplár**,
Enikő Gyöngyösiné Kiss**
* Faculdade de Psicologia, Universidade de Lisboa, Alameda da Universidade,
1649-013 Lisboa, Portugal
**University of Pécs, Institute of Psychology, Department of Personality -,
Developmental and Clinical Psychology, H-7624 Pécs, 6. Ifjúság útja, Hungary
Аннотация
В этом исследовании проводится сравнение профилей теста Сонди представителей двух наций. Цель этого исследования состояла в том, чтобы сравнить результаты теста Сонди венгерского сообщества (n = 126) с результатами португальского сообщества (n = 175). Обе выборки были гетерогенными соответствующими образцами. Результаты показали общее согласование (с некоторыми незначительными отличиями) по 5-ти факторам: h, e, hy, k и d. Существуют очень четкие различия в s и p факторах, где s- и p + являются наиболее частыми результатами в венгерской выборке, против s + и p0 или p- в португальской выборке. Различия в m-факторе значительны, но менее важны: m + является наиболее частым результатом в обоих выборках, но он достигает относительно более высокой частоты в португальской выборке, где он также более часто заряжен (+ !!). Различия в уровне образования двух сообществ способствуют различиям в p-факторе, но не объясняют все наблюдаемые различия. Возраст и пол, по-видимому, оказывают незначительное влияние на результаты.
Ключевые слова: проективный тест Сонди, сравнение португальской и венгерской выборки.
Введение
Тест Сонди - это проективный метод. Тестовый (стимульный) материал состоит из 48 портретов психически больных пациентов. Тестируемому предлагается выбрать, какие портреты ему нравятся больше всего и какие портреты ему не нравятся больше всего (Szondi, 1947; Deri, 1949). Читатели журнала могут прочесть о теории судьбоанализа Липота (Леопольда) Сонди в этом выпуске в статье Enikő Gyöngyösiné Kiss и о личностном тесте Сонди в предыдущем издании в статье Риты Харгитай (Rita Hargitai) (2007). Сонди применил свой тест к большой выборке из 1000 взрослых из общего населения Венгрии. Наиболее частые ответы в этом образце определили очень похожий профиль того, который ранее был описан Сонди, как профиль «человека на улице» (Alltags-mensch). Одной из важных особенностей этого профиля является дисциплинированное (тренированное) Эго (Sch --). В первом издании своего Experimentelle Triebdiagnostik (1947) Сонди подчеркнул, что этот тип Эго наиболее часто встречается у работников выполняющих физическую, механическую работу, из более низких социальных классов и что он редко встречается среди «интеллектуалов». Ссылка на социальные классы была опущена во 2-м и 3-м изданиях этой книги.
Сото-Ярриту (Soto-Yarritu) (1955) изучил выборку из 750 взрослых представителей населения Испании (Наварры). В целом, как видно из Таблицы 4, его результаты согласуются с результатами, полученными Сонди. Однако были и некоторые явные различия, а именно в результатах С-вектора.
В Наваррезе склонность цепляться за объект более или менее жестко (C- +), проявляется намного чаще, чем у венгров. Сонди (1947) объяснял это различие культурными особенностями, а именно крепкой привязанностью Наваррезе к католической церкви.
Подобные исследования с большими выборками из населения в целом не повторялись. Однако другие исследования с меньшими образцами, а именно исследование А. Почета (данные, опубликованные Satassart, 1999) с выборкой 200 итальянцев, дали результаты в векторе С, аналогичные результатам, полученным Сото-Ярриту. В других векторах результаты этих современных исследований, как правило, подтверждают результаты Сонди и Сото-Ярриту, но они также показывают некоторые различия, а именно p-фактор, где p + имеет тенденцию встречаться гораздо чаще, чем p-, что прямо противоположно тому, что было найдено Сонди и Сото-Ярриту. Это означает, что «дисциплинированное» Эго становится относительно редким (7%). Гонсалвес (Gonçalves, 1999) предположил, что это различие может быть связано с социальным уровнем субъектов. К сожалению, данные об образовательном или социальном уровне субъектов, как правило, не даются во всех этих исследованиях с помощью теста Сонди. С другой стороны, поскольку у нас нет современных исследований с венгерским населением, мы не знаем, пришли ли результаты Сонди из устойчивых культурных характеристик или от того, были ли они подвержены влиянию исторических обстоятельств или специфическими социальными характеристиками исходной выборки, изученной Сонди.
Цель этого исследования - сравнить результаты выборки венгерского и португальского сообществ с учетом возможного влияния различий в возрасте, образовании, профессиональном статусе и половой принадлежности. Первоначальные данные этого сравнения были представлены Гонсалвесом и Гьенгёсине Кисс (2008), а также Каплар, Гёнгьёсине Кисс и Гонсалвесом (2008).
Метод
1. Участники
И венгерская (n = 126), и португальская (n = 176) выборки были гетерогенными образцами, собранными в не клинических условиях. Исследуемым участникам было от 17 до 65 лет. В Таблице 1 представлены основные характеристики выборок.
Среднее значение для венгерской выборки значительно ниже, чем в португальской (t-test = -2,65, p = .008). Процент женщин в венгерской выборке выше, чем в португальской выборке (chi-square = 11.85, p = .0006). Были также очень четкие различия в уровне образования: почти у всех испытуемых в венгерской выборке было не менее 12 лет обучения. В португальской выборке почти 30% испытуемых имели менее 12 лет обучения. Наконец, процент студентов университетов был выше в венгерской выборке.
2. Замеры
В клинических условиях обычно проводится десятикратное тестирование в разные дни и анализируется 10 профилей. Однако, в исследовательских целях часто использовалась более короткая, 5-профильная форма.
Все испытуемые в венгерской выборке прошли 10-ти кратное тестирование. Большинство испытуемых в португальской выборке имели только 5-профильный тест (в этом случае результаты были экстраполированы на 10 профилей). Общее количество собранных профилей составило 1156 в венгерской выборке и 1017 в португальской выборке. Также были получены данные относительно пола, возраста, профессии и уровня образования.
Результаты
Частота четырех возможных показателей (0, +, -, ±) представлена для каждого фактора и для обоих выборок. Результаты, представленные в Таблице 2, представляют собой среднюю частоту в %. Результаты для + и - показателей включают как загруженные, так и разгруженные показатели. Результаты для загруженных показателей также представлены отдельно, поскольку они имеют особый клинический смысл, и в некоторых случаях они очень часты. На Рисунке 1 результаты представлены в виде графика.
Чтобы установить, могут ли наблюдаемые различия быть объяснены различиями в поле, образовании или возрасте между венгерской и португальской выборками, было проведено несколько отдельных логарифмически-линейных регрессионных анализов. Независимыми переменными были пол, образование (менее 12 лет, или 12 и более лет обучения), профессиональный статус (студент и рабочий), возраст и национальность (венгры и португальцы). Зависимыми переменными были все факториальные переменные, представляющие статистически значимую разницу, когда сравнивались два образца. Эти переменные были дихотомизированы согласно медианному значению (наблюдаемое значение под или равное против среднего значения). Для большинства переменных медианное значение (MD) было равным нулю. Частота k ± имела MD = 1, частоты s +, s- и m +! имели MD = 2, а частоты d0 и d- имели MD = 3. Другие изученные переменные со средним значением выше 0 были: p + (MD = 3,5) и m + (MD = 8.5). Данные анализировались статистическим программным обеспечением SPSS 16.0 (SPSSInc., Chicago, IL., USA). Результаты представлены в Таблице 3.
Чтобы сравнить структуру наших двух выборок, мы использовали модель Agglomerative Hierarchical Cluster Analysis (AHCA) с использованием критерия хи-квадрат (Chi-squared) и полной кластеризации связей для каждого из них, учитывая 48 переменных (Gordon, 1981). Программное обеспечение, используемое для сравнения двух результатов AHCA, было реализовано в S-Plus Lorga (2004). Чтобы сравнить полученные дендрограммы (не представленные здесь), мы использовали коэффициент корреляции Спирмена между матрицами ультраметрического подобия. Полученное значение (r S = .272) показывает низкую, но весьма значительную (p <.001) корреляцию между иерархией разделов, полученной с помощью 48 переменных.
Сходство между двумя выборками можно увидеть, когда мы сравниваем классы переменных, которые формируются на лучшем уровне, что предпоследнее, когда в каждом образце формируются два класса. В Таблице 4 сравниваются полученные переменные кластеры в двух выборках на этом уровне.
Чтобы сравнить наши результаты с результатами, полученными Сонди, Сото-Ярриту и Почетом, мы использовали частоты векторных созвездий (пары ответов по двум факторам в каждом векторе), а не результаты для каждого отдельного фактора. Три наиболее частых созвездия в каждом векторе представлены в Таблице 5. Синтетический глобальный профиль, основанный на векторных созвездиях, включает в себя наиболее частое созвездие в каждом векторе и всех созвездиях, частота которых выше половины частоты наиболее частых созвездий и выше 10%. Созвездия, напечатанные на сером фоне, не должны включаться в профиль.
* Другие созвездия имеют такую же частоту.
Обсуждение
Результаты показывают общую согласованность (с некоторыми незначительными отличиями) по 5 факторам: h, e, hy, k и d. Напротив, есть очень четкие различия между двумя образцами из трех факторов: s, p и m. Вкратце прокомментируем результаты каждого фактора.
В h-факторе, как мы видим, существует общая согласованность. Два наиболее распространенных ответа одинаковы в обоих выборках. Загруженный h + значительно чаще встречается в португальской выборке. Однако анализ логистической регрессии показывает, что это различие обусловлено различиями в уровне образования между двумя выборками.
В s-факторе наблюдается явный контраст между двумя выборками: s + значительно чаще встречается в португальской выборке, а s - значительно чаще в венгерской выборке. Различия также статистически значимы, когда мы рассматриваем только загруженные ответы (s +! И s-!). Логистический регрессионный анализ показывает, что s + имеет тенденцию быть более частым, а s - менее частым у студентов, поэтому тот факт, что в венгерской выборке больше студентов, вероятно, имеет тенденцию ослаблять наблюдаемую разницу.
В e-факторе нет статистически значимых различий между двумя выборками.
В hy-факторе, как представляется, существует общая последовательность. hy - является наиболее распространенным ответом в обоих выборках. Однако hy + значительно чаще встречается в венгерской выборке. Логистический регрессионный анализ показывает, что этот ответ, как правило, реже встречается у лиц с высшим образованием, поэтому разница в уровне образования между двумя выборками, вероятно, имеет тенденцию ослаблять наблюдаемую разницу.
В k-факторе, как мы видим, существует общая согласованность, и результаты аналогичны результатам, полученным в hy-факторе. k - является наиболее распространенным ответом в обоих выборках, но k + чаще встречается в венгерской выборке. Однако статистическая значимость наблюдаемой разности частот k + не столь велика, как соответствующее значение для hy +.
В p-факторе, по-видимому, существует очень четкий контраст между двумя выборками, поскольку p + значительно чаще встречается в венгерской выборке, а противоположный ответ p - значительно чаще встречается в португальской выборке. Различия также статистически значимы, когда мы рассматриваем только загруженные ответы (p +! И p-!). Логистический регрессионный анализ подтверждает, что эти различия частично объясняются различиями в уровне образования.
Что касается p -, то эффект образовательного уровня, как представляется, столь же важен, как и национальность. Однако, даже принимая во внимание влияние уровня образования, по-прежнему сохраняется статистически значимое влияние гражданства.
В d-факторе, как представлено, существует общая согласованность. Два наиболее распространенных ответа (d- и d0) одинаковы в обоих выборках (хотя и не в том же порядке). С другой стороны, d0 и d + значительно чаще встречаются в венгерской выборке, а d - значительно чаще в португальской выборке. Логистический регрессионный анализ показывает, что d0 имеет тенденцию быть менее частым у лиц с более высоким уровнем образования и, как правило, более часто встречается у студентов. Поэтому разница в уровне образования между двумя выборками и тот факт, что в венгерской выборке больше студентов, вероятно, имеют тенденцию ослаблять наблюдаемую разницу.
В m-факторе существует общая последовательность. Два наиболее распространенных ответа (m + и m 0) одинаковы в обоих выборках. Однако есть и несколько существенных отличий: m + и m +! значительно чаще встречаются в португальской выборке, тогда как m 0, m - и m ± значительно чаще встречаются в венгерской выборке.
Сравнительный анализ глобальных профилей из обоих выборок показывает, что венгры более пассивные (s-, s-!) и идеалистические (p +). Португальцы, по-видимому, более активны или агрессивны (s +, s +!), стремятся к участию (p-) и опасаются потерять свои объекты привязанности (m +!).
Анализ кластера, выполненный на обоих выборках, показывает некоторые интересные сходства. Мы сосредоточимся на переменных, которые классифицируются в одном кластере в обоих выборках (Таблица 4). В Кластере 1 мы обнаруживаем признаки проблемного или незрелого контакта (m-, m-!, M ±, m0), связанные с как и во всех других факторах, что указывает на опасность не сбалансированной динамики побуждения. Некоторые из этих реакций (m0, m-, m ±, s-!) значительно чаще встречаются в венгерской выборке, но мы не можем сказать, что они характеризуют глобальный профиль этой же выборки. В кластере 2 мы находим почти все реакции, которые могут быть включены в то, что мы могли бы назвать относительно стабильным невротическим профилем с некоторой страстью привязанности, которая является, по сути, глобальным профилем португальской выборки (см. Таблицу 5).
Тот факт, что эти переменные сгруппированы одинаково в обоих выборках, позволяет предположить, что они также могут быть интерпретированы одинаково в обоих выборках. Интерпретация может быть более сложной, если реакции сгруппированы по-другому. Так обстоит дело с р + и р-реакциями. В португальской выборке реакция p + включена в кластер 1, что указывает на психологически не сбалансированный контекст, тогда как в венгерской выборке он включен в кластер 2. Противоположность может наблюдаться в отношении реакции p. В этих случаях необходим более подробный анализ глобальных профилей, включая эти реакции.
Векторные профили (таблица 5) подтверждают вышеупомянутые различия на факториальном уровне и позволяют быстро сравнивать результаты предыдущих исследований с использованием выборки сообщества.
В векторах S и Sch существуют четкие различия между венгерской и португальской выборками в результате вышеупомянутых факториальных различий в факторах s и p. Результаты португальской выборки ближе к результатам, полученным Сонди или Сото-Ярриту. Результаты венгерской выборки очень похожи на результаты, полученные Почетом с итальянской выборкой из региона Падуя.
В C-векторе результаты португальской и венгерской выборки аналогичны результатам, полученным Сото-Яриту и отличаются от исходных результатов Сонди. В векторе Р нет существенных различий между всеми сравниваемыми выборками сообщества.
Нет четкого объяснения этих результатов. Сходство между португальской выборкой и испанской может быть результатом общих культурных особенностей. Северная Италия и Венгрия находятся не очень далеко, и оба региона могут также иметь некоторые культурные особенности. Однако нет никаких объяснений тому, что результаты португальской выборки в векторах S и Sch, по-видимому, ближе к результатам, полученным Сонди. Что касается вектора Sch, это сходство может быть связано с тем, что у португальской выборки больше испытуемых с низким уровнем образования, чем у венгерской выборки.
Одним интересным вопросом для дальнейших исследований является - выяснить, есть ли различия между уровнем образованности и социальным уровнем среди венгерского населения, которые были найдены среди португальского населения.
Литература
Deri, S. (1949). Introduction to the Szondi test. Theory and Practice. New York : Grune and Stratton.
Gonçalves, B. (1999). Tendances projectives et inflatives dans la population générale. Szondiana, 19, 2, 91-103.
Gonçalves, B., Gyöngyösiné Kiss, E. (2008). Comparing test results from Hungarian and Portuguese community samples. 18. Szondi International Society Congress, Lisbon, Portugal, 2008. 07. 10 - 07. 12.
Gordon, A. D. (1981). Classification. New York: Chapman and Hall.
Gyöngyösiné Kiss Enikő: Personality and the familial unconscious in Szondi’s fate-analysis. Empirical Text and Cultural Research, (present number).
Hargitai, R. (2007). The Szondi test: theory and practice. Empirical Text and Culture Research 3, 85-105.
Lorga, A. S. (2004). Tratamento de Dados Omissos e Métodos de Imputação em Classificação. Unpublished Doctoral dissertation. Universidade Técnica de Lisboa, Portugal.
Káplár, M., Gyöngyösiné Kiss, E., Gonçalves, B. (2008): Az átlagprofil vizsgálata hazai és kulturközi elemzésben. (Examination of the average profiles in national and cross cultural analysis) XVII. Országos Pszichológiai Nagygyűlés, (17th National Psychological Conference of the Hungarian Psychological Association) Nyíregyháza, Hungary, 2008. május 22-24. Abstract book, 232.
Stassart, M. (1999). L’épilepsie essentielle aux tests de Szondi et de Rorschach. 15 th Colloque
de la SIS [Abstract book]. Louvain-la Neuve, Belgium.
Szondi, L. (1947). Experimentelle Triebdiagnostik, Tiefenpsychologische Diagnostik im Dienste der Pychopathologie-, Kriminal- und Berufspsychologie, Charakterologie und Pädagogik. Bern: Verlag Hans Huber.
Yarritu, S. (1955). Validierung des Szondi-testes durch eine Gruppenuntersuchung von 2352 Fällen. Szondiana. Zeitschrift für Tiefenpsychologie und Beiträge zur Schicksalsanalyse 2, 65-75.
