Чтобы понять, почему ошибка уменьшится на столь скромную величину, необходимо вспомнить, что поведение детей на протяжении достаточно длительного периода будет очень изменчивым и индивидуальные средние показатели детей будут фактически близки к средним показателям для выборки в целом. (Чтобы этого не произошло, имеющаяся у нас кросс-ситуативная корреляция должна быть выше 0,16.) Соответственно этому наилучшие догадки, которые мы можем построить относительно реакций отдельных детей, все равно будут близки к среднему для выборки значению. Но поскольку действительное распределение реакций каждого ребенка в различных ситуациях весьма вариативно, даже эти наши лучшие из возможных предположений будут часто далекими от реальности.
Рис. 4.3. Распределение индивидуальных реакций для 21 испытуемого, каждый из которых имеет отличный от других процентный ранг в пределах выборки. Индивидуальные средние показатели отмечены полыми кружочками. Показатели, отстоящие от средних показателей для каждого испытуемого на величину в одно или два стандартных отклонения (как вверх, так и вниз), отмечены закрашенными кружочками. Особо выделены распределения для индивидов, имеющих соответственно процентные ранги «2», «15», «50», «85» и «98», причем каждый пятый процентный ранг в этих распределениях отмечен поперечной черточкой.
На рис. 4.3 показаны распределения реакций отдельных детей, имеющих в данной выборке различные процентные ранги. Здесь мы опять уделяем особое внимание пятерым детям из нашего гипотетического исследования, чьи средние оценки имеют в пределах выборки соответственно следующие процентные ранги: «2», «15», «50», «85» и «98». Уже после беглого взгляда на рисунок становится ясно, что даже самые «экстремальные» дети демонстрируют явно среднее поведение гораздо чаще, чем экстремальное, и даже наиболее «средние» дети проявляют иногда поведение, близкое к экстремальному. Короче говоря, когда соответствующие корреляции, измеряющие кросс-ситуативную согласованность поведения, составляют 0,16, подавляющее большинство детей демонстрируют весьма сходные и заурядные распределения реакций — распределения, после ознакомления с которыми к этим детям уже нельзя без колебаний применять такие эпитеты, как «застенчивый», «агрессивный» или даже «средний», не делая при этом оговорок относительно вариативности поведения.
Можно с уверенностью сказать, что порядок ранжирования средних показателей детей, которые они имели в прошлом, сохранится и в дальнейшем при условии, что число наблюдений за их поведением, сделанных в прошлом, равно как и число наблюдений, планируемых в будущем, будет достаточно велико, и, конечно, при условии, что личностные диспозиции детей за это время не изменятся. Таким образом, как и утверждал Эпштейн, корреляция между высоко агрегированными данными будет высокой. Но проблема состоит в том, что разница между средними показателями поведения детей в новых ситуациях, равно как и разница между их средними показателями в предшествующих ситуациях, будет сравнительно невелика, а наблюдаемая внутрииндивидуальная вариация вокруг этих средних показателей будет продолжать оставаться сравнительно большой. Закон больших чисел — мощнейший принцип, однако и он не в состоянии выжать воду из камня, т.е. в нашем случае — внести определенность в агрегированную совокупность, поведением каждого элемента которой руководит изменчивость.
Относительная вероятность случаев экстремального поведения
Независимо от уровня агрегирования вариативность поведения людей, кросс-ситуативная согласованность которого характеризуется корреляцией, равной 0,16, ограничивает пределы возможного снижения степени неопределенности предсказания поведения. Тем не менее корреляция даже такого уровня может оказаться весьма полезной для решения одного из типов прогностических задач, который часто возникает в повседневном социальном взаимодействии. Эта задача подразумевает выявление людей, которые с относительно большей или меньшей вероятностью, чем их товарищи, демонстрируют экстремальное поведение.
Очевидно, что подобного рода предсказания очень важны для решения множества проблем, связанных с «отбором» или «отсевом», когда нашей главной заботой является максимизация вероятности некоего крайне желательного, либо минимизация вероятности какого-либо крайне нежелательного результата или реакции.
Здесь мы вновь прибегнем к помощи кое-каких расчетов. Представьте себе Тома, Дика и Гарри — трех участников гипотетического исследования, наподобие только что разобранного, но посвященного на сей раз изучению экстравертированности взрослых людей. Предположим, что в одном произвольно выбранном случае показатель Тома оказался ниже среднего значения на величину двух стандартных отклонений, что соответствует приблизительно процентному рангу «2» (например, в то время как другие веселились на устроенной прямо в офисе вечеринке, он удалился в библиотеку и стал изучать там компьютерные журналы). Предположим также, что показатель Гарри оказался на два стандартных отклонения выше среднего значения, что соответствует процентному рангу «98» (к примеру, на той же вечеринке его видели надевающим на голову абажур от лампы и декламирующим непристойные стихи).
Имея в распоряжении только эти две «порции» информации, мы можем сформировать два резко отличных друг от друга суждения о дальнейшем поведении двух упомянутых людей. В частности, основываясь на этой информации, мы уже можем сказать, что при следующей нашей встрече Гарри может совершить что-либо действительно «экстравертированное» (будучи в верхних 2%) с вероятностью, примерно в пять раз более высокой, чем Том (вероятность подобного поведения составляет для них соответственно 4,5 и 0,9%). Вероятность того, что Гарри продемонстрирует экстравертированную реакцию скорее, чем любой произвольно выбранный нами человек или чем Дик, уровень экстравертированности которого является (согласно предыдущим наблюдениям) вполне средним, будет выше в два раза. Наоборот, при следующем наблюдении их поведения Том может совершить что-либо по-настоящему интровертированное (соответствующее нижним 2%) с вероятностью приблизительно в пять раз большей, чем Гарри, и более чем в два раза большей, чем Дик.
Рискуя охладить возродившийся при наших словах энтузиазм закоренелых диспозиционистов, мы должны сразу же отметить, что в абсолютных числах экстремально экстравертированные формы поведения остаются невероятными для всех троих (т.е. их вероятность составляет 4% для Гарри, 2% для Дика и менее 1% для Тома). Более того, вероятность, что экстраверт Гарри и интроверт Том будут проявлять реакции, ранг которых в точности соответствует среднему для данной выборки, будет в четыре раза выше, чем вероятность того, что они проявят себя в поведении, заслуживающем процентного ранга «98» (в случае Гарри) или процентного ранга «2» (в случае Тома).
Однако факт остается фактом: если наша задача состоит в том, чтобы, например, при отборе персонала минимизировать или максимизировать вероятность того, что отобранные индивиды будут проявлять определенного рода экстремальные реакции либо стремиться достичь определенного рода экстремального результата, то данные о наблюдавшемся с их стороны экстремальном поведении (даже единичном) могут обладать для нас практической ценностью.
Конечно, все эти различия в относительной вероятности становятся заметнее, когда для оценки нам удается воспользоваться агрегированными данными. Если предшествующие десять наблюдений дают основание присвоить Гарри, Дику и Тому соответственно процентные ранги «98», «50» и «2», то мы можем предположить, что для Гарри вероятность того, что в ходе следующего наблюдения он попадет по показателям экстраверсии в верхние 2% выборки, примерно в 35 раз превышает соответствующую вероятность для Тома и приблизительно в пять раз — для Дика.
Более того, если мы агрегируем достаточное число предшествующих наблюдений, чтобы устранить всю неопределенность в отношении внутрииндивидуальных распределений реакций всех троих, и обнаружим в результате те же самые процентные ранги, то вышеупомянутые соотношения будут еще более впечатляющими. Гарри сможет предстать перед нами исполнителем непристойных стишков с абажуром на голове с вероятностью в 100 раз более высокой, чем Том. И наоборот, вероятность того, что Том удалится для чтения компьютерных журналов будет в 100 раз выше, чем вероятность того, что Гарри сделает то же самое. Вероятность соответствующей поведенческой крайности будет в шесть раз выше для каждого из них, чем для «среднего» Дика.
