54
Продолжение таблицы 4
Механизмы
психологической
защиты
Показатели
Субъектная
МА в
общности
Коммуникативна
я МА в общности
Деятельностная
МА в общности
замещение
Pearson
Correlation
-0,097
-0,256
-0,202
Sig. (2-tailed)
0,683
0,276
0,394
N
20
20
20
интеллектуализац
ия
Pearson
Correlation
0,066
-0,025
-0,040
Sig. (2-tailed)
0,782
0,917
0,867
N
20
20
20
реактивная
формация
Pearson
Correlation
0,440
0,393
0,508
*
Sig. (2-tailed)
0,052
0,087
0,022
N
20
20
20
* ≤ 0,05; ** ≤ 0,01
В отличии от количества корреляционных связей между
психологическими защитными механизмами и шкалами МА в группе,
количество корреляционных связей между психологическими защитными
механизмами и шкалами МА в тесной общности (микрогруппе) в три раза
меньше. Регистрируется связь между регрессией и субъектной шкалой МА в
общности (????
????
= 0,459, ???? < 0.05), а также ещё одна одиночная связь между
реактивной формацией и деятельностной шкалой МА в общности
(????
д
= 0,508, ???? < 0.022).
Мы уже писали о том, что построение «матрицы коэффициентов
сходства» позволяет перейти непосредственно к группировке, объединению в
неформальные подгруппы (кластеры) таких членов малой группы, описание
которых наиболее сходно и которые вместе с тем наиболее сильно
отличаются от других членов группы. Для этого мы применили кластерный
анализ.
Кластерный анализ - это общий термин для целого ряда методов,
используемых для группировки объектов, событий или индивидов в классы
(кластеры) на основе сходства их характерных признаков. Несмотря на
55
отсутствие единого определения кластера, во всех его определениях особо
подчеркиваются такие условия, как сходство, однородность и близость. Если
воспользоваться специальной терминологией, то кластеры можно
определить, как однородные подгруппы, формируемые методом, который
минимизирует дисперсию внутри групп (кластеров) и максимизирует
дисперсию между группами.
Все методы кластерного анализа состоят из четырех основных шагов:
а) выбор мер и произведение измерений характерных признаков объектов
или индивидов, подлежащих классификации; б) задание меры тождества; в)
формулирование правил и определение порядка формирования кластеров; г)
применение этих правил к данным для формирования кластеров. Так как
каждый шаг предполагает выбор из множества возможных процедур, был
разработан широкий спектр методик кластеризации.
На первом шаге принимается решение о том, какие характерные
признаки или свойства будут использоваться в качестве основы
классификации. Конечно, это решение будет зависеть от проблемы
исследования и природы классифицируемых объектов. Хотя обычно все
признаки имеют одинаковые веса, не исключается возможность выбора
процедуры приписывания различных весов.
Принимаемое на втором шаге решение связано с выбором подходящей
меры сходства.
На третьем шаге выбирается сам метод классификации.
Агломеративные методы начинают с анализа отдельных объектов или
индивидов и объединяют их в группы; методы расслоения начинают с
анализа полной группы и делят ее на подгруппы. Классификация по одному
признаку приводят к классам, все элементы которых имеют по крайней мере
один общий отличительный признак; классификация оснований на сравнении
нескольких признаков, приводят к группам, которые обладают рядом общих
свойств, но не обязательно обладают каким-либо одним общим
отличительным признаком.
56
Принимаемое на четвертом шаге решение касается момента остановки
процедуры классификации или, по-другому, определения количества
отдифференцированных групп. Это может определяться как имплицитными
критериями (например, естественным разбиением полной группы на
подгруппы), так и эксплицитными критериями (т. е. тем, какая схема
классификации приводит к наиболее полезным закономерностям). Наконец,
необходимо решить, будет ли использоваться иерархическая или
неиерархическая схема классификации. При выборе иерархической схемы
сформированные группы будут находиться на различных уровнях
обобщенности (как в биолог. таксономиях); в случае выбора не
иерархической схемы получаются группы одного уровня обобщенности (как
при использовании Q-техники факторного анализа). Результаты этих
решений будут определять подходящий метод кластерного анализа и
характер сформированных кластеров.
Процедура группировки состояло в том, что каждый член малой
группы рассматривался как «центр» образования возможной подгруппы и
для него определялся такой состав подгруппы, при котором подгруппа была
наиболее «плотной». На следующем этапе исследования кластеризация
данных по МА позволила разделить респондентов, по оценке выраженности
межличностной аттракции.
Кластерный анализ разбил респондентов по оценкам выраженности
межличностной аттракции на два кластера. В следующей дендрограмме
показаны классы выделенных респондентов (Рисунок 4).
Кластерный анализ позволил разделить респондентов на две
подгруппы, состоящих из 5 (микрогруппа) и 15 (макрогруппа) студентов.
57
Рисунок 4. Кластеры респондентов по уровню выраженности
межличностной аттракции
Когда мы с помощью U-критерия Mann-Whitney для независимых
переменных сравнили показатели межличностной аттракции, оказалось, что в
микрогруппе сравнительно низко оценивает межличностную аттракцию по
следующим шкалам статистически достоверно ниже чем макрогруппа
(Таблица 5).
Таблица 5
Сравнительный анализ шкал МА дифференцированных групп
(критерий Mann-Whitney U)
Показатели
группы
N
Х-
средняя
Std. Deviation
U-критерий
Mann-Whitney
межличностная
субъектная аттракция в
группе
1-группа
15
18,07
5,713
Не значимо
2-группа
5
12,40
7,765
межличностная
коммуникативная
аттракция в группе
1-группа
15
17,73
5,775
p≤0.05
2-группа
5
11,40
6,229
межличностная
деятельностная
аттракция в группе
1-группа
15
17,27
6,006
Не значимо
2-группа
5
14,80
8,585
межличностная
субъектная аттракция в
общности
1-группа
15
23,60
4,453
p≤0.008
2-группа
5
16,00
4,472
58
Продолжение таблицы 5
Показатели
группы
N
Х-
средняя
Std. Deviation
U-критерий
Mann-Whitney
межличностная
коммуникативная
аттракция в общности
1-группа
15
24,67
3,331
p≤0.05
2-группа
5
16,40
8,562
межличностная
деятельностная
аттракция в общности
1-группа
15
24,27
2,789
Не значимо
2-группа
5
19,40
6,656
Оценка коммуникативной аттракции в целом группы, соответственно
респондентами в микро- и макро- группах х
м
=11,40 и х
б
= 17,73, при р<0,05,
оценки по шкале субъектной аттракции в целом группы респондентами
микрогруппы: х
м
=16,00 и х
б
= 23,60, при р<0,004, оценка общегрупповой
коммуникативной аттракции респондентами микрогруппы х
м
=16,40 и х
б
=
24,67, при р<0,005. И по шкале деятельностной аттракции ни в общем в
группе, ни в тесной общности (в микрогруппе) статистически достоверных
различий на зафиксировано (Рисунок 5).
Рисунок 5 Графическое представление средних показателей
отдифференцированных групп по шкалам межличностной аттракции
0
5
10
15
20
25
межлич
ностная
субъект
ная
аттракц
ия в
группе
межлич
ностная
коммун
икативн
ая
аттракц
ия в
группе
межлич
ностная
деятель
ностная
аттракц
ия в
группе
межлич
ностная
субъект
ная
аттракц
ия в
общност
и
межлич
ностная
коммун
икативн
ая
аттракц
ия в
общност
и
межлич
ностная
деятель
ностная
аттракц
ия в
общност
и
1-макрогруппа х 18.07 17.73 17.27 23.6 24.67 24.27
2-микрогруппа 12.4 11.4 14.8 16 16.4 19.4
18.07
17.73
17.27
23.6
24.67
24.27
12.4
11.4
14.8
16
16.4
19.4
1-макрогруппа х 2-микрогруппа
59
Факторный анализ психологических защитных механизмов в обеих
группах показал, что их дифференциация (сложность) в малой группе вдвое
ниже, чем во второй - крупной группе (Таблица 6).
Таблица 6
Данные факторизации психологических защитных механизмов
1-группы респондентов (макрогруппа) высоко оценивающих МА
Защитные механизмы
Component
1
2
3
4
регрессия
0,902
отрицание
-0,709
0,447
компенсация
0,707
0,613
реактивная формация
0,864
проекция
0,853
вытеснение
-0,864
интеллектуализация
0,698
замещение
0,954
Первый фактор объясняет 23,17% дисперсии данных, второй – 22,71%,
третий – 20,814 %, четвёртый – 16,03%.
В первый фактор защитных механизмов у большей группы
респондентов входят: регрессия, компенсация и отрицание с отрицательным
значением; во-второй фактор входят: реактивная формация с проекцией; в
третий фактор – компенсация, интеллектуализация и вытеснение с
отрицательным значением; четвёртый фактор состоит из шкал замещение и
отрицание.
В малой группе респондентов психологические защитные механизмы
слабодифференцированы и формируют лишь два основных фактора: в
первый фактор входят – проекция, замещение, регрессия, компенсация и
интеллектуализация с отрицательным полюсом; второй фактор состоит из:
компенсации, отрицания, реактивной формации и регрессии (Таблица 7).
60
Таблица 7
Данные факторизации психологических защитных механизмов
2-группы респондентов (микрогруппа) низко оценивающих МА
Component
1
2
проекция
0,975
замещение
0,959
интеллектуализация
-0,929
регрессия
0,852
0,458
вытеснение
0,776
компенсация
0,971
отрицание
0,857
реактивная формация
0,826
Первый фактор объясняет 51,761% дисперсии данных, второй –
32,457%.
Что из этих данных следует? Межличностная аттракция в
микрогруппах формируются за счёт индифферентности психологических
защитных механизмов, в которых доминирует проекция и снижена
интеллектуализация.
Считается, что в основе проекции лежит процесс, с помощью которого
неосознаваемые и неприемлемые для личности чувства, и мысли
локализуются вовне, приписывается другим людям и таким образом
становятся как бы вторичными. Негативный, социально не очень одобряемый
оттенок испытываемых чувств и свойств, например, агрессивность нередко
приписывается окружающим, чтобы оправдать свою собственную
агрессивность или недоброжелательность, которая проявляется как бы в
защитных целях [50].
В нашем случае по-видимому, проявился реже встречаемый, другой
вид проекции, при котором значимым лицам (чаще из микросоциального
окружения) приписываются позитивные, социально одобряемые чувства,
мысли или действия, которые способны возвысить. Возможно, что именно
эта сторона проекции позволяет респондентам входящих в эту группу
61
изолироваться от макрогуппы, а негативная сторона проекции совместно с
замещением, даёт возможность негативно оценивать других членов,
входящих в макрогруппу. Так как замещение позволяет разрядиться
подавленным эмоциям (как правило, враждебности, гнева), которые
направляются на объекты (в нашем случае на объекты макрогрупп),
представляющие меньшую опасность или более доступные, чем те, что
вызвали отрицательные эмоции и чувства. В большинстве случаев замещение
разрешает эмоциональное напряжение, возникшее под влиянием
фрустрирующей ситуации, но не приводит к облегчению или достижению
поставленной цели.
У респондентов, которые высоко оценили коммуникативный аспект
межличностной аттракции в макрогруппе, дифференцированность защитных
механизмов выше с доминантой регрессии.
В классических представлениях регрессия рассматривается как
механизм психологической защиты, посредством которого личность в своих
поведенческих реакциях стремится избежать тревоги путем перехода на
более ранние стадии развития либидо. При этой форме защитной реакции
личность, подвергающаяся действию фрустрирующих факторов, заменяет
решение субъективно более сложных задач на относительно более простые и
доступные в сложившихся ситуациях. Использование более простых и
привычных поведенческих стереотипов существенно обедняет общий
(потенциально возможный) арсенал преобладания конфликтных ситуаций. К
этому механизму относится и упоминаемая в литературе защита по типу
«реализация в действии», при которой неосознаваемые желания или
конфликты прямо выражаются в действиях, препятствующих их осознанию.
Исходя из этого мы можем сделать следующие выводы:
1. Особенности межличностных отношений могут детерминироваться
неосознаваемыми психологическими защитными механизмами;
2. Психологические защитные механизмы могут влиять на
межличностные отношения как в позитивном, так и в негативном ключе;
62
3. В начальном этапе формирования межличностных отношений
смягчающе действующие психологические защитные механизмы в
последующих интеракциях с потерей своей защитной функции могут эти
отношения дезинтегрировать, а с первого раза «отрицательно» влияющие
защитные механизмы со временем из-за потери своей защитной функции
могут стимулировать взаимоотношения в позитивном русле;
4. Социально-психологические тренинги, направленные на
стимуляцию самоосознания могут нейтрализовать отрицательные
последствия дезинтегрирующих последствий этих латентных переменных,
влияющих на интерперсональную перцепцию.
5. Социально-психологический тренинг, направленный на усиление
межличностной аттракции, должен быть направлен на разрыв
корреляционных связей между психическими защитными механизмами и
уровнем выраженности межличностной аттракции. То есть межличностная
аттракция должна быть обусловлена не защитными механизмами, а
осознанной необходимостью.
2.2 Детерминированность межличностной аттракции
неосознаваемыми аспектами влечений, влияющими на межличностные
отношения в группе
Согласно выдвинутой нами гипотезе исследования, нужна
эмпирическая проверка не только взаимосвязи межличностной аттракции,
как групповой, так и микрогрупповой, со специфическими
психологическими защитными механизмами, но и их обусловленность
влечениями к контактам (неосознаваемые аспекты, влияющие на
межличностные отношения), предполагающие экспериментальное
исследование влечений по тесту Л.Сонди [23].
Сгруппированные в начале исследования с помощью кластерного
анализа испытуемые: микрогруппа состоящая из пяти человек и макрогруппа
в составе 15 человек прошли дополнительную психологическую диагностику
63
по Тесту восьми влечений Л. Сонди в модификации Л.Н. Собчик.
Для подтверждения или опровержения нашей гипотезы относительно
детерминированности межличностной аттракции бессознательными
влечениями.
Анализ формулы влечений является подходящим методом для
установления характера здоровой или патологической природы влечений.
Формула влечений вскрывает отношения между симптомом и
неудовлетворёнными влечениями. Но для классификации человека в
естественной системе влечений мы используем и другой метод, а именно:
установление класса влечений, к которому принадлежат члены конкретной
группы. Индивидуальные факториальные показатели мы свели в единую
таблицу.
Классы главного влечения базируются на наиболее опасных влечениях,
в области которых интравекторно существует наибольшее различие
напряжённостей между двумя образующими его факторами.
После составления таблицы напряжённости тенденций мы выявили
следующие различия напряжённостей в четырёх векторах:
I. TspG s – TspG h = 6-4=2 Sh
II. TspG e – TspG hy= 2-0= 2 P hy
III. TspG p – TspG k = 4-2 = 2 Sch k
IV. TspG d – TspG m = 4-4 = 0= C dm
Пропорции различий напряжённостей дают картину «пропорций
латентности», то есть динамических силовых отношений внутри четырёх
влечений (векторов) (Таблица 8).