Статья: Особенности применения русскоязычной версии пятифакторного опросника осознанности

Таким образом, целью настоящего исследования явились изучение психометрических свойств русскоязычной версии опросника FFMQ, проверка пригодности пятифакторной модели и формулирование рекомендаций для его использования на российской выборке.

Поставлены следующие задачи.

Оценка внутренней согласованности шкал русскоязычной версии опросника.

Проверка пятифакторной структуры опросника.

Изучение взаимосвязей шкал опросника FFMQ с теоретически связанными конструктами для оценки валидности опросника и исследования специфики отдельных шкал.

Материалы и методы исследования

Выборка. Для оценки внутренней согласованности шкал, факторной структуры опросника и получение норм были привлечены 385 человек в возрасте от 21 до 60 лет, средний возраст - 35,56. Из них 157 мужчин (средний возраст - 34,45) и 228 женщин (средний возраст - 36,26). Следует отметить, что выборка нашего исследования является более широкой по своему составу, чем выборка, используемая авторами оригинальной методики (студенты-психологи, средний возраст для двух этапов исследования - 20,5 лет и 18,9 года). Мы учитывали это, поскольку более разнообразная выборка может несколько изменить характер корреляционных связей при исследовании валидности опросника.

Материалы. Использовалась русскоязычная версия опросника осознанности FFMQ [19]. Для перевода пунктов опросника на русский язык были привлечены профессиональные переводчики, а также консультанты, длительно проживающие в США. Был использован метод прямого и обратного перевода. Во время предварительной адаптации мы столкнулись с тем, что некоторые пункты из-за их специфичности (в основном шкала «нереаги- рование») плохо понимаются респондентами, что негативно сказывалось на внутренней согласованности шкалы. После консультации с носителями английского языка формулировки этих пунктов были изменены. Мы стремились наиболее точно передать смысловое содержание вопросов / утверждений, а также придать утверждениям более воспринимаемый вид.

Кроме основного опросника респондентам предлагалось выполнить и другие методики: Оксфордский опросник счастья (опрошено 177 человек); Опросник психологического благополучия Рифф (78 человек); Опросник депрессии Бека (94 человека); Шкала руминации (92 человека); Опросник подавления мыслей WBSI (92 человека); Опросник регуляции эмоций (92 человека); опросники на алекситимию TAS26 (53 человека) и TAS20 (101 человек); Опросник Холла на эмоциональный интеллект (97 человек); Опросник Леонтьева на рефлексию (57 человек); Опросник Голдберга «Большая пятерка» из 50 пунктов (57 человек); Опросник временной перспективы ZTPI Ф. Зимбардо (97 человек). Опрос проводился в онлайн режиме.

Статистическая обработка

Для оценки внутренней согласованности шкал использовался коэффициент альфа Кронбаха. Для проверки адекватности пятифакторной структуры опросника применялся метод наименьших квадратов с косоугольным вращением облим. По аналогии с оригинальным исследованием мы также протестировали правдоподобность четырехфакторной и пятифакторной моделей посредством структурного моделирования SEM.

Результаты исследования и их обсуждение

1. Внутренняя согласованность шкал опросника. В результате исследования шкал опросника на внутреннюю согласованность пунктов были получены значения альфа Кронбаха в интервале от 0,697 до 0,887. Детальный анализ влияния пунктов на значения этого показателя позволил выявить два пункта, которые несколько снижали внутреннюю согласованность. Это пункт 28 (шкала «осознанная активность») и пункт 4 (шкала «нереагирование»). Исключение этих вопросов повышало значение альфа

Кронбаха. Показатель внутренней согласованности для всего опросника составлял 0,867.

Проверка пятифакторной структуры опросника с помощью метода наименьших квадратов. Для анализа структуры связей между пунктами опросника осознанности применялся обобщенный метод наименьших квадратов ОМК с последующим косоугольным вращением прямой обли- мин (дельта 0). Количество факторов устанавливалось равным 5 в соответствии с пятифакторной структурой оригинального БГМ^. Факторный анализ оправдан: мера Кайзера-Майера-Олкина (КМО = 0,872) свидетельствует о высокой адекватности выборки, критерий сферичности Бартлетта демонстрирует статистически значимый результат (р < 0,001). Из табл. 1 видно, что данные имеют простую факторную структуру: значения нагрузок пунктов опросника практически однозначно распределились по пяти основным факторам в соответствии с их принадлежностью к шкалам и не имели существенного вклада в другие факторы. Все показатели весов имели значения по основным факторам больше 0,3, за исключением пунктов 4 и 28, чьи веса были меньше 0,3, но не меньше 0,2.

Т а б л и ц а 1 Значения факторных нагрузок пунктов опросника

Примечание. В таблице представлены все значения, превышающие 0,2.

Конфиматорный факторный анализ, выполненный средствами SEM. С целью исследования воспроизводимости пятифакторной модели на данной выборке мы провели конфиматорный факторный анализ CFA средствами программы моделирования структурными уравнениями AMOS 22. По аналогии с оригинальным исследованием оценивалось несколько моделей: пятифакторная, пятифакторная иерархическая, четырехфакторная (без шкалы «наблюдение») и четырехфакторная иерархическая. Для анализа использовались индексы подгонки CFI, TLI, IFI, среднеквадратичная ошибка апроксимации RMSEA. Статистика х-квадрат использовалась для сравнения обычных моделей с их иерархическими аналогами. Использовался метод максимального правдоподобия.

Так же как и в оригинальном исследовании, мы проводили CFA на данных, полученных не по отдельным вопросам опросника осознанности, а по сгруппированным в «пакеты» пунктам. Байер и соавт. указывают, что использование пакетов (по сравнению с отдельными пунктами) имеет ряд преимуществ. Их обоснование сводится к следующим положениям. Во- первых, группы пунктов могут служить более стабильными показателями латентной конструкции, т. е. обладают большей надежностью. Во-вторых, суммирование пунктов увеличивает масштаб (вариативность) показателя. В-третьих, снижается риск появления артефактов в корреляционной матрице, поскольку оценивается меньшее количество корреляций, а каждая оценка основывается на более стабильных показателях. И, в-четвертых, цель исследования - это оценка отношений между шкалами, а не конкретного исполнения отдельного пункта [19]. Следует также отметить, что уменьшение количества индикаторов снижает требование к объему выборки. Использование пакетов возможно в том случае, если оцениваемые шкалы являются одномерными конструкциями, т.е. не расщепляются на подшкалы. Результаты факторного анализа, выполненного ранее, и оценка внутренней согласованности позволяют допустить одномерность пяти шкал опросника и, соответственно, адекватность моделирования на основе пакетов.

Пакеты в нашем исследовании формировались путем группировки пунктов каждой шкалы в три пакета так, чтобы получаемые показатели были выровнены по параметрам асимметрии и эксцесса, что улучшает показатели многомерной нормальности. Например, для шкалы «наблюдение» были выделены: пакет 1 (P1) как средняя сумма ответов по вопросам 6, 26 и 31; пакет 2 (P2) - 1, 15 и 36; пакет 3 (P3) - 11 и 20.

Для повышения надежности CFA мы составили другой набор пакетов, сформированный на основе счетчика случайных чисел. Результаты этого варианта не представлены в данном исследовании, но имели похожие показатели подгонки модели, а основное различие касалось многомерной нормальности. Мы также протестировали редактированную модель, в которой из пакетов были удалены пункты 28 и 4, которые снижали согласованность шкал. Показатель критического отношения многомерного эксцесса (c.r.) составил 4,924 для проверяемой пятифакторной модели и 4,568 для четырехфакторной, что свидетельствует о незначительном отклонении от многомерной нормальности. Для редактированных моделей е.г. составил 5,212 и 4,941 соответственно. Ни одна из представленных моделей не подвергалась пошаговой модификации. Результаты конфиматор- ного факторного анализа представлены в табл. 2.

Т а б л и ц а 2 Суммарные оценки альтернативных факторных моделей осознанности

Примечание. Редактированная модель построена с исключением пунктов 28 и 4. *р < 0,05; **р<0,001.

Для сравнения в табл. 2 приведены результаты оценки однофакторной модели осознанности по аналогии с оригинальным исследованием. Как можно заметить, пригодность этой модели была достаточно плохой, поскольку индексы соответствия CFI, TLI, IFI даже близко не приближались к 0,9, а RMSEA был больше 0,1. Этот результат согласуется с данными Байера и соавт. [19] и свидетельствует о том, что анализируемые индикаторы не имеют одномерной структуры. Остальные оцениваемые модели продемонстрировали приемлемый результат подгонки.

Так, например, пятифакторная модель имела значения CFI, TLI, IFI большие, чем 0,95, а RMSEA - близкое к 0,5 (доверительный 90%-ный интервал 0,042 и 0,064). Статистически значимыми (р < 0,01) были регрессионные коэффициенты, дисперсии факторов и ковариации между ошибками. Фактор 1 (наблюдение) не коррелировал на значимом уровне с факторами 3 (осознанная активность / деятельность), 4 (безоценочное отношение к опыту) и 5 (нереа- гирование). Все остальные шкалы в пятифакторной модели имели значимые связи между собой. Об особом статусе шкалы «наблюдение» говорят и результаты оценки иерархической пятифакторной модели, где пять шкал рассматриваются как индикаторы более общего латентного фактора общей осознанности.

При приемлемых показателях подгонки этой модели было выявлено, что фактор 1 (шкала «наблюдение»), в отличие от других, не имел значимой нагрузки на общий фактор осознанности. Таким образом, как и в оригинальном исследовании, модель оказалась неверно специфицированной. Четырехфакторная модель и ее иерархический вариант также продемонстрировали приемлемые показатели соответствия, но общий фактор имел значимые нагрузки со всеми четырьмя шкалами: «описание», «осознанная активность», «безоценочное отношение к опыту» и «нереаги- рование». Исключение из анализа пунктов 4 и 28 значительно улучшает качество рассматриваемых моделей (см. показатели редактированных моделей). Однако обнаруженная ранее особенность шкалы «наблюдение» в модели сохраняется.

На рис. 1 представлена наилучшая иерархическая четырехфакторная модель (с исключенными пунктами 4 и 28), не включающая фактор «наблюдение». Пригодность этой модели оказалась хорошей: CFI, TLI, IFI значительно превышали 0,95, RMSEA меньше 0,5 (доверительный 90% интервал 0,025 и 0,057), Pclose = 0,794, регрессионные коэффициенты, дисперсии факторов и ковариации ошибок были высокозначимыми (p < 0,001), факторы коррелировали с общим фактором.

Р. Байер и соавт. отмечали, что несостоятельность аспекта «наблюдение» и, таким образом, большая пригодность четырехфакторной модели осознанности наблюдаются на выборке людей, не имеющих опыта медитации [19]. В то же самое время исследователи показали, что на выборке людей, имеющих опыт медитации, пятифакторная иерархическая модель осознанности становится вполне правдоподобной.

Рис. 1. Иерархическая модель осознанности (редактированный вариант) с четырьмя аспектами

Взаимосвязи шкал опросника с другими конструктами. В табл. 3 представлены результаты корреляционного анализа между шкалами FFMQ и показателями других методик, отражающих различные психологические конструкты. Выбор последних основывался на результатах исследований осознанности, встречаемых в современной литературе.

Т а б л и ц а 3 Корреляционный анализ между различными аспектами осознанности и показателями других методик