Особенности эмоционального интеллекта у представителей российской и азербайджанской культур

Размещено на http://www.allbest.ru/

Особенности эмоционального интеллекта у представителей российской и азербайджанской культур

Панкратова А.А., Осин Е.Н., Люсин Д.В.



Проверяется психометрическая эквивалентность русскоязычной версии опросника Эм Ин (Д.В.Люсин) на выборках респондентов из России (n = 275) и Азербайжана (n = 275). С помощью эксплораторного факторного анализа на объединенной выборке была установлена четырехфакторная структура опросника: понимание своих эмоций, управление своими эмоциями, понимание эмоций других людей, управление эмоциями других людей. Конфирматорный факторный анализ показал, что выполняется требование сильной эквивалентности (равенство факторных нагрузок и остаточных средних), позволяющее сопоставлять средние баллы по шкалам. Для россиян по сравнению с азербайджанцами характерны более высокие показатели по пониманию своих эмоций и управлению ими. Российские мужчины в отличие от российских женщин считают, что они лучше управляют своими эмоциями независимо от возраста. Азербайджанские женщины в отличие азербайджанских мужчин считают, что они лучше понимают эмоции других людей (за исключением старшей возрастной группы). Полученные результаты обсуждаются в контексте различий российской и азербайджанской культур по таким ценностям, как индивидуализм и маскулинность.

Ключевые слова: эмоциональный интеллект, опросник ЭмИн, психометрическая эквивалентность, конфирматорный факторный анализ, культура, гендерные различия, возрастные различия, Россия, Азербайджан



Эмоциональный интеллект (ЭИ) трактуется нами как способность человека понимать эмоции и управлять ими как у себя, так и у других людей. Мы измеряем не уровень развития этих способностей, а представления человека о том, насколько эффективно он справляется с пониманием эмоций и управлением ими. Факультет психологии МГУ имеет ряд филиалов в бывших республиках Советского Союза - Азербайджане (г. Баку), Узбекистане (г. Ташкент), Украине (г. Севастополь), что дает возможность для проведения кросс-культурных исследований. Данная статья посвящена сравнению представителей российской и азербайджанской культур по ЭИ с учетом гендерных и возрастных различий. Для проведения кросс-культурных сравнений прежде всего необходимо показать эквивалентность методики измерения ЭИ, в нашем случае опросника ЭмИн Д.В.Люсина. Кросс-культурных исследований ЭИ как конструкта проведено не так много: по результатам обзора публикаций по ЭИ за 20 лет - 1,8% от всех публикаций [Stough et al., 2009]. Их авторы пытаются понять либо причины различий в ЭИ (например, связанные с культурными ценностями), либо последствия, к которым эти различия приводят (например, для физического здоровья).

Модели эмоционального интеллекта и методы его диагностики

В литературе выделяют два теоретических подхода к определению ЭИ модели способностей и смешанные модели [Matthews et al., 2004]. Представители первого подхода включают в состав ЭИ только когнитивные способности и предлагают использовать в качестве метода его диагностики объективные тесты. Самая известная модель способностей принадлежит Дж.Мэйеру, П.Сэловею, Д.Карузо, которые относят к ЭИ способности, связанные с переработкой эмоциональной информации, и объединяют их в следующие четыре «ветви» [Mayer et al., 2004; Brackett, Salovey, 2006]: 1) идентификация эмоций - способность точно выражать и распознавать эмоции; 2) использование эмоций - способность использовать эмоции для повышения эффективности мышления; 3) понимание эмоций - способность описывать эмоции и понимать причины эмоционального состояния; 4) управление эмоциями - способность сохранять или изменять эмоциональное состояние как у себя, так и у других людей. Авторами модели для диагностики ЭИ был разработан тест - MSCEIT (Mayer-Salovey-Caruso Emotional Intelligence Test).

В свою очередь, представители второго подхода включают в состав ЭИ помимо когнитивных способностей личностные черты и предлагают другой метод его диагностики - опросники. Среди смешанных моделей можно выделить две основные модели, авторами которых являются Д.Гоулман и Р.Бар-Он. Д.Гоулман описывает ЭИ с помощью двух измерений «Я - Другие», «Опознание - Регуляция», их сочетание дает представление о четырех компонентах в структуре ЭИ [Гоулман и др., 2012]: 1) самосознание - осознание своих эмоций, точная самооценка, уверенность в себе; 2) самоконтроль - контроль своих эмоций, открытость, адаптивность, стремление к достижениям, инициативность, оптимизм; 3) социальная чуткость - эмпатия, осознание структуры отношений в организации, ориентация на оказание услуг; 4) управление отношениями - развитие других, воодушевление, содействие изменениям, оказание влияния, урегулирование конфликтов, командная работа и сотрудничество. Опросник Д.Гоулмана, разработанный им для диагностики ЭИ, называется ECI (Emotional Competence Inventory-360).

Р.Бар-Он выделяет в структуре ЭИ следующие пять компонентов [Bar-On, 2006]: 1) внутриличностный ЭИ - осознание своих эмоций, самоуважение, уверенность в себе, самоактуализация, независимость; 2) межличностный ЭИ - эмпатия, установление отношений, социальная ответственность; 3) управление стрессом - устойчивость к стрессу, контроль эмоций; 4) адаптивность - соответствие реальности, гибкость, эффективное решение проблем; 5) общее настроение - счастье, оптимизм. Автором модели был разработан свой опросник для диагностики ЭИ под названием EQ-i (Bar-On Emotional Quotient Inventory). Несмотря на то что Д.Голман рассматривает ЭИ в рамках решения конкретных бизнес-задач, а Р.Бар-Он - в рамках общего процесса адаптации, по содержанию эти модели во многом пересекаются [Панкратова, 2010]. Самосознание по Гоулману - это внутриличностный ЭИ по Бар-Ону; самоконтроль по Гоулману включает в себя такие компоненты ЭИ, как адаптивность, управление стрессом, общее настроение по Бар-Ону; социальная чуткость и управление отношениями по Гоулману соответствуют межличностному ЭИ по Бар-Ону.

Было замечено, что опросники на ЭИ имеют высокие корреляции с уже известными личностными чертами, или, другими словами, диагностируют определенную комбинацию личностных черт [Робертс и др., 2004]. Это привело к возникновению направления, в рамках которого ЭИ рассматривается как личностная черта, связанная с эмоциональной самоэффективностью. Автором этого направления является К.Петридес, при разработке своего опросника TEIQue (Trait Emotional Intelligence Questionnaire) он опирался на модели Дж.Мэйера, П.Сэловея, Д.Карузо и Р.Бар-Она [Petrides et al., 2007]. В результате факторного анализа первичных шкал опросника им были выделены 4 аспекта, характеризующие эмоциональную самоэффективность - коммуникабельность, эмоциональность, самоконтроль, благополучие. Стоит отметить, что существуют опросники ЭИ, разработанные с опорой только на модель способностей, то есть диагностирующие представления человека об уровне развития своих способностей, относящихся к ЭИ, - опросник SREIT (Self-Report Emotional Intelligence Test) Н.Шутте [Schutte et al., 1998], опросник ЭмИн Д.В.Люсина (см. раздел «Методика исследования») и т.д.

российский азербайджанский эмоциональный интеллект

Кросс-культурные исследования эмоционального интеллекта

Достаточно популярной темой является изучение гендерных различий в проявлении эмоций (или, другими словами, в использовании подавления экспрессии как стратегии эмоциональной регуляции [Gross, John, 2003]). Закономерность, которая была установлена при проведении исследований в западных странах: женщины являются более эмоционально экспрессивными, то есть в меньшей степени контролируют свою экспрессию по сравнению с мужчинами [Fischer, Manstead, 2000]. При этом женщины больше проявляют просоциальные эмоции (радость, энтузиазм) и эмоции, свидетельствующие о слабости, (страх, печаль, стыд), а мужчины - эмоции, подчеркивающие силу, (гнев, гордость, презрение). В исследовании К.Шерера и Х.Валлботта [Scherer, Wallbott, 1994] было показано, что гендерные различия в проявлении эмоций больше в индивидуалистических культурах по сравнению с коллективистическими (с общими правилами проявления эмоций). В дополнение к этому можно отметить, что в странах с более высоким уровнем индивидуализма культуры выше общий уровень экспрессивности, то есть люди меньше контролируют проявление своих эмоций [Matsumoto et al., 2008].

При изучении гендерных различий в распознавании эмоций воспроизводится одна и та же закономерность в разных странах (США, Японии и т.д.): женщины лучше распознают эмоции других людей по сравнению с мужчинами [Hall et al., 2000]. В ряде исследований эта закономерность уточняется: например, женщины лучше распознают только слабовыраженные эмоции [Hoffmann et al., 2010]. Согласно К.Таврис [Tavris, 1992], большая точность женщин - это адаптивная реакция на зависимое и подчиненное положение. По результатам экспериментов с разнополыми парами, подчиненный человек в паре, независимо от пола, является более чувствительным к невербальным сигналам по сравнению с лидером [Берн, 2004]. Таким образом, гендерные различия в распознавании эмоций должны быть больше в маскулинных культурах (с традиционным разделением гендерных ролей) по сравнению с фемининными. Стоит отметить, что представители разных культур не отличаются друг от друга в точности распознавания эмоций [Soto, Levenson, 2009]. Что интересно, американцы из разных этнических групп лучше распознаются эмоции на лицах афроамериканцев, особенно это касается отрицательных эмоций.

Приведем примеры кросс-культурных исследований ЭИ, в которых используются разные методики измерения ЭИ. В исследовании Дж.Карима и Р.Вейса [Karim, Weisz, 2010] с использованием MSCEIT было показано, что у участников из Франции (индивидуалистическая культура) - более высокие показатели по ЭИ (особенно по способности понимать эмоции и управлять ими), чем у участников из Пакистана (коллективистическая культура). Во Франции наблюдается преимущество женщин по сравнению с мужчинами по управлению эмоциями, а в Пакистане - по распознаванию эмоций и использованию их. В статье приводится структура корреляция MSCEIT с методиками, измеряющими ЭИ (TEIQue, SREIT), психометрический интеллект и личностные черты, для обеих выборок. Например, во Франции, в отличие от Пакистана, ЭИ коррелирует с удовлетворенностью жизнью (r = 0,25; p < 0,01) и эмоциональной стабильностью (r = 0,20; p < 0,05). Дополнительные сравнения по методике TEIQue показали, что участники из Пакистана имеют более высокие баллы по коммуникабельности по сравнению с участниками из Франции (t = 2,66; p < 0,01; d = -0,39).

По результатам исследования Дж.Паркера с коллегами [Parker et al., 2005], проведенного с помощью опросника EQ-i, коренные жители Северной Америки (детского и подросткового возраста) демонстрируют более низкие показатели по межличностному ЭИ, адаптивности и управлению стрессом по сравнению с остальным населением, что может иметь определенные последствия для физического здоровья. В обеих группах: 1) показатели девочек по межличностному ЭИ выше, чем у мальчиков; 2) показатели детей старшего возраста по управлению стрессом выше, чем у детей младшего возраста. В исследовании С.Койдемир с коллегами [Koydemir et al., 2013], в котором использовался опросник SREIT, была установлена следующая закономерность: участники из Германии (индивидуалистическая культура) имеют более высокие показатели по ЭИ по сравнению с участниками из Индии (коллективистическая культура). В Германии ЭИ в большей степени связан с удовлетворенностью жизнью, чем в Индии. При этом в качестве посредника между ЭИ и удовлетворенностью жизни в Германии выступает баланс между отрицательными и положительными эмоциями, а в Индии - социальная поддержка.

Сравнительный анализ российской и азербайджанской культур

В качестве главного измерения культуры, объясняющего различия в ЭИ, рассматривается «Коллективизм-Индивидуализм», к которому, с нашей точки зрения, должно быть добавлено еще одно измерение - «Фемининность-Маскулинность» по Г.Хофстеде [Hofstede, 2001]. В коллективистических культурах люди ожидают, что их родственники или члены группы будут заботиться о них взамен на соблюдение установленных в группе правил поведения, в индивидуалистических культурах люди заботятся только о себе и своих ближайших родственниках. Люди в фемининных культурах ориентированы на сотрудничество, заботу о слабых, повышение качества жизни, в маскулинных культурах - на достижения, социальный статус, материальное вознаграждение. Согласно Г.Хофстеде, уровень маскулинности культуры влияет на разделение гендерных ролей: мужская и женская социальные роли относительно совпадают в фемининных культурах и ярко выражены в маскулинных культурах. Косвенно об уровне маскулинности культуры может свидетельствовать показатель GEM (Gender Empowerment Measure) - степень участия женщин в политической и экономической жизни страны.

На сайте центра Г.Хофстеде приводятся данные по всем странам, в которых проводилось исследование (в том числе и по России) [The Hofstede centre, n.d.]. К сожалению, Азербайджан не участвовал в этом проекте, среди стран близких по культуре к Азербайджану, можно выделить Иран и Турцию. Сходство Азербайджана, Ирана и Турции обусловлено территориальной близостью, общим историческим прошлым, сходными культурными традициями, религией (ислам) и языком [История Востока, 1995]. Уровень индивидуализма в Иране, Турции и России - практически одинаковый (42, 37 и 39 соответственно), при этом уровень маскулинности в Иране и Турции выше, чем в России (43, 45 и 36 соответственно). Стоит отметить, что эти данные собирались в период Советского Союза, в России после распада Советского Союза наблюдается движение в сторону западных ценностей, в том числе рост показателя по ценности «Автономия» по Ш.Шварцу (аналог измерения «Индивидуализм» по Г.Хофстеде) [Панкратова, 2011]. В Азербайджане движение в сторону западных ценностей ослабляется исламом, который после распада Советского Союза стал главной идеологией [Najafizadeh, 2012].

В своих этнографических очерках Г.Г.Гулиев [Гулиев, 2002] определяет азербайджанское общество как патерналистское (от лат. paternus отцовский), что прежде всего проявляется в культе семьи и мужчины как продолжателя рода. Гарантом сохранения традиций рода выступает старшее поколение, которое пользуется в семье большим авторитетом и уважением. Дети в семье с самого рождения воспринимаются как «осколок мужчины» и «невеста», ориентация на семью проявляется и в таких традициях, как «обручение» детей с рождения, ранние браки. Особым праздником для всего рода является рождение в семье сына, что означает начало формирования новой семьи и продолжение рода. По результатам исследования Н.Хортачсу с коллегами [Hortacsu et al., 2001], и мужчины, и женщины в Азербайджане больше желают рождения мальчиков, чем девочек (азербайджанские женщины давали такой ответ после того, как их вынуждали сделать выбор). При отсутствии детей в семье или при рождении только девочек мужчина может решиться на другой брак (в традиции существовало и многоженство как гарантия продолжения рода).

Азербайджанцы не мыслят себя вне семьи, общины, группы, поэтому они ориентированы на соблюдение существующих в ней правил. Поведение всегда оценивается через призму того, как оно будет воспринято другими людьми (по Р.Ф.Бенедикт [Benedict R.F.] - «культура стыда» [Бенедикт, 2004]). При этом нормы поведения в семье для мужчин и женщин различаются: мужчина должен работать на благосостояние семьи (присутствие мужчины дома не поощряется), женщина должна обслуживать бытовые нужды старших и в особенности мужчин (даже малолетних братьев). Преодолеть свою «второстепенную» роль женщина может только быстрым замужеством, по мере рождения детей она приобретает авторитет и может влиять на принятие решений в семье. По степени участия женщин в политической и экономической жизни Азербайджан занимает 100-е, а Россия - 60-е место среди всех стран (значение показателя GEM и его компонентов - см. в табл. 1). Как сообщают азербайджанские СМИ, закон «Об обеспечении гендерного (мужского и женского) равенства», принятый в Азербайджане в 2006 году, не соблюдается в полной мере [Алекперова, 2013].

Таблица 1. Данные России и Азербайджана по показателю GEM и его компонентам за 2009 год

	GEM	Места в парламенте, занимаемые женщинами (%)	Женщины на министерских постах (%)	Женщины - законодатели, чиновники высшего звена, управляющие (%)	Женщины -специалисты, технические работники (%)	Доход женщин по отношению к доходу мужчин
Россия	0,556	11	10	39	64	0,64
Азербайджан	0,385	11	7	5	53	0,44

Примечания. GEM (Gender Empowerment Measure) - степень участия женщин в политической и экономической жизни страны. Данные приводятся из отчета о развитии человечества за 2009 год [Human Development Report…, 2009]. В таблице указывается процент женщин от общего количества человек

Опираясь на проделанный анализ, можно предположить, что российская культура является более индивидуалистической по сравнению с азербайджанской. Из этого следует, что представители российской культуры больше проявляют свои эмоции, а следовательно, должны иметь более низкие показатели по управлению своими эмоциями по сравнению с представителями азербайджанской культуры (гипотеза 1). Кроме этого, при более высоком уровне индивидуализма культуры больше гендерные различия в проявлении эмоций. Следовательно, в России мужчины должны иметь более высокие показатели по управлению своими эмоциями по сравнению с женщинами, что в меньшей степени должно быть выражено в Азербайджане (гипотеза 2). Опираясь на проделанный анализ, можно также предположить, что азербайджанская культура является более маскулинной по сравнению с российской культурой. При более высоком уровне маскулинности культуры больше гендерные различия в распознавании эмоций. Следовательно, в Азербайджане женщины должны иметь более высокие показатели по пониманию эмоций других людей по сравнению с мужчинами, что в меньшей степени должно быть выражено в России (гипотеза 3).

Конфирматорный факторный анализ как способ установления кросс-культурной эквивалентности инструмента измерения

Основной проблемой кросс-культурных исследований является обоснование психометрической эквивалентности инструмента измерения в различных культурных группах, что необходимо для сравнения результатов (средних, корреляций и т.д.), полученных с его помощью в этих группах [van de Vijver, Leung, 2011]. Даже в ситуации использования инструмента на одном языке может иметь место его психологическая неэквивалентность в тех группах людей, для которых этот язык является вторым [Thompson, 2007]. Поэтому для проверки эквивалентности инструмента используются различные статистические процедуры, включая мультигрупповой конфирматорный факторный анализ (КФА) [van de Vijver, Leung, 2011].

В основе наблюдаемой статистической неэквивалентности инструмента в разных группах может лежать: 1) неэквивалентность конструкта, то есть разный набор поведенческих проявлений измеряемого конструкта в разных культурах; 2) функциональная неэквивалентность утверждений, которые в контекстах разных культур могут пониматься респондентами по-разному; 3) неэквивалентность выборок, собираемых в разных странах, по демографическому составу. Кроме этого, при проведении мультигруппового КФА рекомендуется, чтобы выборки были равными или близкими по объему. В противном случае значения статистики хи-квадрат, зависящие от объема выборки, будут несопоставимыми в группах, что существенно осложняет интерпретацию результатов [Brown, 2006].

Процедура мультигруппового КФА начинается с установления модели измерения в каждой из выборок по отдельности, а затем на основании разработанных моделей создается мультигрупповая модель измерения, которая включает в себя как общие параметры для всех выборок (эквивалентность этих параметров затем оценивается), так и, при необходимости, специфические параметры для каждой отдельной выборки (например, двойные нагрузки или ковариации ошибок переменных). Дальнейший анализ эквивалентности осуществляется в несколько последовательных шагов, соответствующих разным уровням эквивалентности инструмента измерения (терминология для обозначения этих шагов у разных авторов отличается [Brown, 2006; van de Vijver, Leung, 2011]).

На первом шаге, который обозначают как проверка эквивалентности структуры (configural invariance, equal form, structural equivalence), проверяется эквивалентность структуры конструкта: в модель включается один и тот же набор нагрузок наблюдаемых переменных на факторы, а сами значения нагрузок задаются как свободные параметры. На втором шаге, который обозначают как проверка эквивалентности единицы измерения, или проверка слабой эквивалентности факторов (weak factorial invariance, metric invariance, measurement unit equivalence), в модель вводятся ограничения на равенство значений факторных нагрузок во всех группах. Этот уровень эквивалентности позволяет сопоставлять связи показателей, измеренных с помощью методики, с другими показателями в группах.

На третьем шаге, который обозначают как проверка эквивалентности шкалы, или проверка сильной эквивалентности факторов (strong factorial invariance, scalar invariance, full score equivalence), в модель вводится ограничение на равенство остаточных средних (intercepts) наблюдаемых переменных во всех группах. Этот уровень эквивалентности позволяет сопоставлять средние сырые баллы в группах. На четвертом шаге, который обозначают как проверка строгой эквивалентности факторов (strict factorial invariance) может быть также проверена эквивалентность остаточных дисперсий (дисперсий ошибки) наблюдаемых переменных, что позволяет говорить о полной эквивалентности индивидуальных баллов в разных группах. Однако это требование признается необходимым лишь для сопоставления индивидуальных баллов по тестам с высоким уровнем ответственности (high-stakes test).

Для решения большинства фундаментальных исследовательских задач последние два уровня эквивалентности не являются критически важными [Meredith, Theresi, 2006]. Поскольку на практике даже требование эквивалентности остаточных средних выполняется полностью далеко не всегда, некоторые исследователи допускают проверку частичной эквивалентности [Byrne, Shavelson, Muthen, 1989; Byrne, 2012]: проверяется эквивалентность подмножества параметров модели, достаточного для проведения осмысленных сравнений между группами, а отдельные параметры модели (факторные нагрузки, остатки или ковариации ошибок наблюдаемых переменных) могут быть специфичными для сравниваемых групп.

Стоит отметить, что данный подход может приводить к ряду проблем [Marsh, 1994]: в первую очередь он ограничивает возможности содержательной интерпретации полученных моделей, а сама доработка моделей на основе данных требует последующей проверки воспроизводимости введенного набора параметров на независимой выборке. По сообщениям в литературе, наличие в модели неэквивалентных параметров не приводит к серьезным последствиям, однако вопрос о максимально допустимом количестве таких параметров пока остается открытым [Schmitt, Kuljanin, 2008].

Дополнительную сложность представляет собой оценка моделей, в которых наблюдаемые переменные измерены по порядковой шкале (ordered categorical). В этом случае для каждой наблюдаемой переменной моделируется (N - 1) переменных-порогов (thresholds, где N - число категорий ответа), а также одна переменная шкалирования (scale). Пороги используются для моделирования вклада различных категорий ответа в значения латентной переменной, а значения переменной шкалирования представляют собой функцию от факторных нагрузок, дисперсий факторов и дисперсий остатка (ошибки) наблюдаемых переменных. Оцениваемыми параметрами модели выступают либо дисперсии ошибки наблюдаемых переменных (тета-параметризация), либо переменные шкалирования (дельта-параметризация). Модели, полученные с помощью двух способов параметризации, являются эквивалентными.

В ситуации установления эквивалентности моделей для порядковых переменных требование сильной эквивалентности факторов реализуется путем введения ограничений на равенство факторных нагрузок и порогов, а требование строгой эквивалентности факторов - путем введения дополнительного ограничения на равенство дисперсий ошибки (или переменных шкалирования). Для оценки таких моделей, как правило, используется метод взвешенных наименьших квадратов с поправками (WLSMV), который применительно к порядковым переменным дает лучшие результаты по сравнению с методом максимального правдоподобия.

Отдельную сложность представляет идентификация мультигрупповой модели с порядковыми переменными. Поскольку факторные нагрузки, пороги и дисперсии ошибки (или переменные шкалирования) не могут быть свободными параметрами одновременно, традиционный способ проверки модели, когда на значения параметров исходной модели последовательно вводятся дополнительные ограничения, в данном случае не работает (способы решения этой проблемы - см., например, [Muthen, Asparouhov, 2002; Millsap, Yun-Tein, 2004]).

Другой методологической проблемой является задание адекватной нуль-модели [Widaman, Thompson, 2003]. Нуль-модель, предлагаемая по умолчанию большинством статистических пакетов, является адекватной для ситуации КФА на одной группе, однако при мультигрупповом КФА требуется введение в нуль-модель дополнительных ограничений. Сравнительные индексы соответствия (такие как CFI и TLI), получаемые на основе используемой по умолчанию нуль-модели, являются не вполне точными. Для оценки сравнительного качества мультигрупповых моделей можно использовать анализ вложенных моделей или статистики RMSEA и WRMR, не опирающиеся на сравнение с нуль-моделью. Дополнительными показателями могут служить различие в показателях CFI (?CFI), а также соотношение ??/df, которое может использоваться для сравнения друг с другом моделей, полученных на одних и тех же данных.

Методы. Выборка.

В исследовании приняли участие 275 человек из Азербайджана (данные собирались в г. Баку), все респонденты по национальности были азербайджанцами (респонденты из смешанных браков, например, с одним русским родителем исключались из анализа). Все участники исследования свободно владели русским языком, никаких сложностей при заполнении опросника на русском языке у них не возникало. Для кросс-культурного сопоставления из более крупной российской выборки (953 человека, данные собирались в г. Москве и других городах России, из выборки исключались люди нерусской национальности) было случайным образом отобрано такое же количество респондентов. При этом выборки уравнивались по количеству мужчин и женщин и по количеству людей, относящихся к разным возрастным группам. Итоговая выборка составила 550 человек: 40,4% мужчин и 59,6% женщин (111 мужчин и 164 женщины в каждой из подвыборок), возраст респондентов - от 17 до 58 лет (среднее - 32,3 года, стандартное отклонение - 12,5 лет).

Для оценки возрастных различий были выделены три группы, которые соответствуют студенческому возрасту (17-21 год), ранней зрелости (22-35 лет) и зрелому возрасту (36-58 лет). В российской и азербайджанской выборках была примерно одинаковая пропорция людей, относящихся к трем возрастным группам: 96/73/106 и 96/58/121 соответственно. Во всех группах было равное количество мужчин и женщин, за исключением младшей возрастной группы (30% мужчин и 70% женщин), которая уравнивалась по количеству мужчин и женщин при оценке возрастных различий внутри одной культуры.

Методика исследования

Для диагностики ЭИ использовался опросник ЭмИн, разработанный Д.В.Люсиным [Люсин, 2006; Люсин, 2009]. В структуре ЭИ выделяются два измерения - внутриличностный и межличностный ЭИ, способность понимать эмоции и управлять ими. Сочетание этих измерений дает представление о четырех способностях в составе ЭИ (способность понимать свои эмоции, способность управлять своими эмоциями, способность понимать эмоции других людей, способность управлять эмоциями других людей), которые и были положены в основу методики ЭмИн (см. табл. 2). Стоит отметить, что под способностью управлять своими эмоциями имеется в виду как регуляция внутреннего состояния, так и контроль внешних проявлений. Опросник состоит из 46 утверждений, респондентов просят отметить степень согласия с утверждениями по 4-балльной шкале: «совсем не согласен - скорее не согласен - скорее согласен - полностью согласен». В оригинальной версии опросника подсчитываются показатели по пяти первичным шкалам, шкалам второго порядка (межличностный ЭИ, внутриличностный ЭИ, понимание эмоций, управление эмоциями) и общему ЭИ.

Таблица 2. Структура опросника ЭмИн

	Внутриличностный эмоциональный интеллект	Межличностный эмоциональный интеллект
Понимание эмоций	1. Понимание своих эмоций: способность идентифицировать свои эмоции, вербально их описывать, понимать причины эмоционального состояния.	3. Понимание эмоций других людей: способность распознавать эмоции другого человека по невербальным сигналам (мимика, жестикуляция, интонация голоса), чуткость к внутренним состояниям других людей.
Управление эмоциями	2. Управление своими эмоциями: - Регуляция внутреннего состояния: способность вызывать и поддерживать у себя желательные эмоции и снижать интенсивность нежелательных эмоций. - Контроль экспрессии: способность контролировать внешние проявления своих эмоций.	4. Управление эмоциями других людей: способность вызывать у других людей те или иные эмоции, снижать интенсивность нежелательных эмоций.

Методы математической обработки

Математическая обработка данных проводилась в SPSS 18.0, конфирматорный факторный анализ - в системе Mplus 6.12. Сначала проверялась эквивалентность опросника ЭмИн на российской и азербайджанской выборках с помощью эксплораторного и конфирматорного видов факторного анализа (ЭФА и КФА), дополнительно оценивалась внутренняя согласованность шкал опросника с помощью показателя альфа Кронбаха. Для выявления структуры взаимосвязей пунктов опросника ЭмИн использовался ЭФА (метод главных компонент с последующим вращением облимин). Поскольку при большом количестве переменных эксплораторные модели, полученные на разных (и притом недостаточно больших) выборках, трудно сопоставить, данные двух выборок были объединены для получения универсальной модели. Для этого две попарные корреляционные матрицы, полученные на каждой выборке в отдельности, были усреднены (через преобразование Фишера), после чего на объединенной выборке проводился ЭФА. В результате был выделен сокращенный набор вопросов, который использовался для разработки модели для КФА.

КФА проводился по традиционному плану, состоящему из следующих шагов [Millsap, Yun-Tein, 2004; Theuns et al., 2010]: 1) разработка моделей измерения для каждой из выборок в отдельности; 2) проверка эквивалентности факторных структур; 3) проверка эквивалентности факторных нагрузок; 4) проверка эквивалентности порогов. Возможная дальнейшая проверка эквивалентности дисперсий остатков наблюдаемых переменных не является необходимой для сравнения средних по группам [Hofmans at al., 2009]. Данным с четырьмя категориями ответа лучше соответствуют модели, рассматривающие наблюдаемые переменные как порядковые [Flora, Curran, 2004; Rhemtulla et al., 2012].

Для оценки моделей был выбран метод взвешенных наименьших квадратов со статистикой хи-квадрат, включающей поправки для среднего и дисперсии (WLSMV) с использованием тета-параметризации [Muthen, Muthen, 2010].

После получения эквивалентной версии опросника оценивались различия в ЭИ с помощью t-критерия Стьюдента и дисперсионного анализа (ANOVA, MANOVA), дополнительно подсчитывался показатель d Коэна для оценки размера эффекта.



Результаты и обсуждение. Разработка моделей измерения

Модель КФА, построенная по ключу к опроснику ЭмИн, показала неудовлетворительное соответствие данным как на российской (?? = 578,09, df = 979; CFI = 0,855, TLI = 0,847; RMSEA = 0,047), так и на азербайджанской (?? = 1814,06, df = 979; CFI = 0,716, TLI = 0,700; RMSEA = 0,056) выборках. Это объясняется тем, что опросник ЭмИн изначально разрабатывался с опорой на методологию ЭФА, и его структура не полностью соответствует более жесткой модели КФА. Для того чтобы провести кросс-культурное сопоставление, было принято решение разработать сокращенную версию опросника ЭмИн, включающую в себя пункты, одинаково работающие в двух культурных контекстах. Для достижения этой цели сначала проводился ЭФА на объединенной российско-азербайджанской выборке, при проведении ЭФА сравнивались модели с различной размерностью. На основании анализа графика собственных значений была выбрана 4-факторная модель, объяснявшая 30,7% дисперсии переменных.

Результаты ЭФА соответствуют модели ЭИ, положенной в основу опросника ЭмИн, как с точки зрения количества факторов, так и с точки зрения их психологического содержания (см. приложение, табл. A). Утверждения с высокими нагрузками на первый фактор относятся к шкале «Управление эмоциями других людей», утверждения с высокими нагрузками на второй фактор - к шкале «Понимание эмоций других людей». Третий фактор объединяет утверждения, относящиеся к шкале «Понимание своих эмоций». Единственным отличием от оригинальной версии опросника является нагрузка пункта 46 «Я не понимаю, почему некоторые люди на меня обижаются» на этот фактор, а не на фактор «Понимание эмоций других людей». Возможно, неспособность человека понять причину обиды других людей означает, что человек плохо осознает свои поступки, которые привели к этой обиде. Утверждения с высокими нагрузками на четвертый фактор касаются регуляции внутреннего состояния и контроля экспрессии, что, по замыслу автора опросника ЭмИн, соответствует шкале «Управление своими эмоциями».

Из полного набора утверждений были отобраны 37 пунктов, дававшие достаточно высокие, теоретически предсказуемые нагрузки при отсутствии высоких нагрузок на другие факторы. Сокращенный набор утверждений использовался как основа для дальнейшей разработки моделей измерения для каждой выборки в отдельности с помощью КФА. В ходе проведения КФА были исключены еще семь пунктов (под номерами 2, 10, 16, 24, 25, 26, 39 - см. Приложение, табл. А) с незначимыми или двойными нагрузками, приводившие к существенному ухудшению качества моделей в обеих выборках. Таким образом, окончательный набор переменных, использованный для сопоставления российской и азербайджанской выборок, включал в себя 30 утверждений. Следует отметить, что при сокращении инструмента может иметь место снижение его валидности [van de Vijver, Leung, 2011], хотя анализ содержания сохраненных пунктов позволяет говорить об очевидной валидности (face validity) полученных шкал.

Теоретическая модель на российской выборке (RU-1) соответствовала данным достаточно хорошо (показатели соответствия этой и последующих моделей представлены в табл. 3). Критериями приемлемого соответствия модели данным мы считали значения CFI > 0,90 и RMSEA < 0,06 [Byrne, 2012]. На основании анализа индексов модификации и формулировок утверждений в модель были введены два дополнительных параметра (формулировки пунктов см. Приложение, табл. А): корреляции остатков пунктов под номерами 28 и 33 (оба пункта касаются контроля собственных негативных эмоций), а также под номерами 21 и 37 (сходные формулировки утверждений, связанные с контролем собственных эмоций). Для сравнения вложенных моделей использовалась функция DIFFTEST. Полученная модифицированная модель (RU-2) показала лучшее соответствие данным (???(2) = 31,26; p < 0,001).



Таблица 3. Показатели соответствия моделей, полученных для российской и азербайджанской выборок по отдельности

Модель	?? (df)	??/df	RMSEA (с 90% доверительным интервалом)	CFI	TLI	WRMR
RU-1	628,02 (399)	1,574	0,046 (0,039-0,052)	0,926	0,919	1,090
RU-2	610,48 (397)	1,538	0,044 (0,037-0,051)	0,931	0,924	1,068
RU-3	611,07 (398)	1,535	0,044 (0,037-0,051)	0,931	0,925	1,074
RU-4	623,31 (398)	1,566	0,045 (0,038-0,052)	0,927	0,920	1,086
RU-5	616,38 (399)	1,545	0,045 (0,037-0,051)	0,930	0,923	1,086
AZ-1	677,56 (399)	1,698	0,050 (0,044-0,057)	0,880	0,869	1,204
AZ-2	651,34 (396)	1,645	0,048 (0,042-0,055)	0,890	0,879	1,168
AZ-3	655,18 (397)	1,650	0,049 (0,042-0,055)	0,889	0,878	1,177
AZ-4	727,16 (398)	1,827	0,055 (0,048-0,061)	0,858	0,845	1,280
AZ-5	730,35 (397)	1,840	0,055 (0,049-0,062)	0,857	0,843	1,277

Примечания. RU-1 - RU-5 - показатели моделей 1-5 на российской выборке, AZ-1 - AZ-5 - показатели моделей 1-5 на азербайджанской выборке, ?? (df) - значение статистики хи-квадрат с числом степеней свободы, ??/df - отношение значения статистики хи-квадрат к числу степеней свободы, RMSEA - корень из среднеквадратической ошибки аппроксимации, CFI - сравнительный индекс соответствия Бентлера, TLI - индекс Такера и Льюиса, WRMR - взвешенный корень среднего остатка. Параметры моделей первого и второго уровней, показавшие наилучшее соответствие данным, выделены жирным шрифтом

Теоретическая модель на азербайджанской выборке (AZ-1) показала несколько худшее соответствие данным по сравнению с аналогичной моделью для российской выборки (RU-1) (показатели соответствия этой и последующих моделей также представлены в табл. 3). Видимо, это связано с тем, что русский язык для респондентов не является родным и содержание пунктов понимается ими не столь единообразно. На основании анализа индексов модификации и формулировок утверждений в модель были введены три дополнительные параметра (формулировки пунктов см. в Приложении, табл. А): корреляции остатков пунктов под номерами 28 и 33, 21 и 37 (аналогично российской выборке), а также под номерами 18 и 35 (оба пункта касаются вербализации чувств). Полученная модифицированная модель AZ-2 показала несколько лучшее соответствие данным (???(3) = 42,79; p < 0,001).

Стандартизованные параметры моделей RU-2 и AZ-2 представлены на рис. 1 и 2 соответственно. Латентные факторы умеренно положительно коррелируют друг с другом, значения корреляций говорят об осмысленности расчета значений суммарных шкал «Внутриличностный ЭИ» и «Межличностный ЭИ», а также общего показателя по ЭИ. Для проверки этого предположения проводилось сравнение нескольких альтернативных моделей факторов второго уровня: модели с двумя факторами, соответствующими внутриличностному и межличностному ЭИ (RU-3 и AZ-3); модели с двумя факторами, соответствующими пониманию эмоций и управлению ими (RU-4 и AZ-4); а также модели с единым общим фактором ЭИ (RU-5 и AZ-5).



Рис 1. Параметры модели RU-2 Примечания. Названия шкал: ВП - понимание своих эмоций, ВУ - управление своими эмоциями, МП - понимание эмоций других людей, МУ - управление эмоциями других людей. V1-V46 - номера вопросов в опроснике ЭмИн. Для обратных пунктов указаны отрицательные нагрузки



Рис 2. Параметры модели AZ-2 Примечания. Названия шкал: ВП - понимание своих эмоций, ВУ - управление своими эмоциями, МП - понимание эмоций других людей, МУ - управление эмоциями других людей. V1-V46 - номера вопросов в опроснике ЭмИн. Для обратных пунктов указаны отрицательные нагрузки. Статистически не значимые (p > 0,05) корреляции между шкалами обозначены пунктирной линией

Для идентификации факторов второго уровня и получения осмысленных стандартизированных значений нагрузок дисперсии латентных факторов второго уровня были зафиксированы в 1, а нагрузки факторов первого уровня моделировались как свободные параметры. Поскольку каждая из трех альтернативных моделей второго уровня являлась вложенной по отношению к модели измерения (RU-2 и AZ-2), последняя использовалась как точка отсчета (модели сравнивались с помощью функции DIFFTEST).

Показатели модели RU-3 статистически не отличались от показателей модели RU-2 (???(1) = 1,95; p = 0,16); показатели модели AZ-3 были значимо хуже показателей модели AZ-2, но это различие было слабым по магнитуде (???(1) = 4,66; p < 0,05). Модель RU-4 давала несколько худшие показатели по сравнению с моделью RU-2 (???(1) = 8,78; p < 0,01), а модель AZ-4 - существенно худшие показатели по сравнению с моделью AZ-2 (???(2) = 34,76; p < 0,001). Модель RU-5 продемонстрировала значимо худшие показатели по сравнению с моделью RU-2 (???(2) = 6,20; p < 0,05); подобный результат был получен и при сравнении модели AZ-5 с моделью AZ-2, различия между этими моделями оказались более выраженными (???(2) = 33,51; p < 0,001).

Полученные результаты свидетельствуют о возможности расчета в обеих культурах суммарных показателей по внутриличностному и межличностному ЭИ (модели RU-3 и AZ-3). При этом на российской выборке корреляция между внутриличностным и межличностным ЭИ высокая (r = 0,88; p < 0,001), а на азербайджанской выборке - сравнительно низкая (r = 0,38; p < 0,01). Представители азербайджанской культуры, которые эффективно справляются с пониманием эмоций и управлением ими у других людей, не всегда эффективно справляются с пониманием эмоций и управлением ими у себя. Из этого следует, что расчет общего показателя по ЭИ является более осмысленным для представителей российской культуры, чем для представителей азербайджанской культуры.

Проверка эквивалентности моделей для двух групп

Дальнейший анализ был посвящен проверке эквивалентности моделей измерения для латентных факторов первого уровня (AZ-2 и RU-2) в двух выборках. Процедура мультигруппового КФА, как правило, начинается с проверки наименее жесткой модели, в которую последовательно вводятся ограничения на равенство параметров в двух группах. В качестве исходной модели (модели измерения) для двух групп выступила модель 1, полученная путем объединения параметров моделей RU-2 и AZ-2.

Для идентификации модели 1 были выбраны пункты-индикаторы конструктов (пункты под номерами 3, 9, 22, 23, относящиеся к четырем компонентам ЭИ; формулировки утверждений см. в Приложении, табл. А). Для идентификации шкалы латентных факторов значения факторных нагрузок этих пунктов фиксировались в 1 в обеих группах, кроме этого вводились ограничения на равенство порогов переменных-индикаторов в двух группах. Факторные нагрузки и пороги, а также ковариации ошибок остальных переменных задавались как свободные параметры в каждой группе. Поскольку одновременная оценка нагрузок, порогов и дисперсий ошибки наблюдаемых переменных невозможна, значения последних были зафиксированы в 1 для всех переменных, за исключением переменных-индикаторов [Muthen, Muthen, 2010].

Модель 1 показала приемлемое соответствие исходным данным (показатели соответствия этой и последующих мультигрупповых моделей представлены в табл. 4). Далее проверялась модель 2, в которую были введены ограничения на равенство факторных нагрузок всех наблюдаемых переменных между группами. Эта модель реализует требование слабой эквивалентности факторов. Несмотря на то что по критерию хи-квадрат для вложенных моделей эта модель соответствовала данным значимо хуже, чем модель 1 (???(26) = 45,16; p < 0,05), магнитуда этого различия невелика, а различия в значениях остальных показателей соответствия моделей несущественны (?RMSEA < 0,001; ???/df < 0,01).

Таблица 4. Показатели соответствия мультигрупповых моделей, основанных на совмещении российской и азербайджанской выборок

Модель	?? (df)	??/df	RMSEA (с 90% доверительным интервалом)	CFI	TLI	WRMR
1. Модель измерения	1268,51 (797)	1,592	0,046 (0,042-0,051)	0,913	0,905	1,585
2. Равенство нагрузок	1281,03 (823)	1,557	0,045 (0,040-0,050)	0,915	0,911	1,657
3. Равенство порогов	1449,57 (901)	1,609	0,047 (0,043-0,051)	0,899	0,902	1,787
4. Равенство ошибок	1457,02 (905)	1,610	0,047 (0,043 -0,052)	0,898	0,902	1,796

Примечания. ?? (df) - значение статистики хи-квадрат с числом степеней свободы, ??/df - отношение значения статистики хи-квадрат к числу степеней свободы, RMSEA - корень из среднеквадратической ошибки аппроксимации, CFI - сравнительный индекс соответствия Бентлера, TLI - индекс Такера и Льюиса, WRMR - взвешенный корень среднего остатка

Затем проверялась модель 3, в которую были введены ограничения на равенство всех порогов наблюдаемых переменных между группами. Модель 3 соответствовала данным значимо хуже по сравнению с моделью 2 (???(78) = 244,40; p < 0,001), и по другим показателям это различие также можно считать существенным, хотя и слабым (?RMSEA > 0,001; ?CFI > 0,01). Тем не менее в целом показатели модели 3 свидетельствуют о приемлемом соответствии модели данным, с учетом того, что показатели соответствия исходных моделей измерения (RU-2 и AZ-2) находились в этом же диапазоне.

И, наконец, проверялась модель 4, в которую были введены дополнительные ограничения на равенство дисперсий ошибок четырех переменных-индикаторов. Эта модель показала значимое, но слабое ухудшение соответствия данным, по сравнению с моделью 3 (???(4) = 12,67; p < 0,05). Введение дополнительных ограничений на равенство ковариаций ошибок между группами не приводило к значимому ухудшению модели (???(2) = 2,33; p = 0,31). Ряд индексов модификации, относящихся к введенным ограничениям на равенство параметров между группами, были статистически значимыми, однако сравнительно небольшими по магнитуде (??(1) < 12) и не превышали индексов, касающихся дополнительных нагрузок или ковариаций ошибок.

Как отмечают К.Уайдэмэн и коллеги [Widaman et al., 2010], в ситуациях, когда совокупность введенных ограничений на равенство параметров приводит к статистически значимому (по критерию хи-квадрат) ухудшению соответствия модели данным, но без существенных изменений в практических показателях соответствия (RMSEA, CFI и др.), выбором исследователя может стать принятие более ограниченной модели, обладающей более высокой объяснительной ценностью. На этом основании модель 4 (см. рис. 3) была принята в качестве окончательной. Разработанная модель позволяет говорить о строгой факторной эквивалентности моделей измерения в двух выборках, позволяющей сравнивать сырые баллы по шкалам. Последующая проверка эквивалентности латентных факторов второго уровня (межличностного и внутриличностного ЭИ) оказалась неуспешной: модель не сходилась, что, вероятно, связано с эмпирическим недоопределением модели [Brown, 2006], обусловленным малым количеством индикаторов (факторов первого уровня).



Рис 3. Параметры мультигрупповой модели 4

Примечания. Названия шкал: ВП - понимание своих эмоций, ВУ - управление своими эмоциями, МП - понимание эмоций других людей, МУ - управление эмоциями других людей. V1-V46 - номера вопросов в опроснике ЭмИн. Для обратных пунктов указаны отрицательные нагрузки. Незначимые корреляции между шкалами (на уровне p < 0,05) обозначены пунктирной линией

На основе построенной мультигрупповой модели 4 можно также получить содержательную информацию о различиях между выборками. Для этой цели в модель были внесены изменения: нагрузки всех наблюдаемых переменных оценивались как свободные параметры (с ограничением на равенство между группами), средние и дисперсии латентных факторов были зафиксированы для российской выборки (? = 0, ?? = 1), а на азербайджанской - оценивались свободно. Полученная модель была математически эквивалентна модели 4 (??(905) = 1457,02).

В азербайджанской выборке средние для латентных факторов внутриличностного ЭИ (? = -0,59 - для фактора «Понимание своих эмоций» и ? = -0,35 - для фактора «Управление своими эмоциями») оказались значимо ниже, чем в российской выборке (p < 0,001). При этом средние для латентных факторов межличностного ЭИ статистически значимо не отличались в двух выборках (данные по азербайджанской выборке: ? = 0,03 - для фактора «Понимание эмоций других людей» и ? = 0,16 - для фактора «Управление эмоциями других людей»). Полученные результаты свидетельствуют о том, что азербайджанцы считают себя менее компетентными в понимании собственных эмоций и управлении ими по сравнению с россиянами.

В азербайджанской выборке дисперсии латентных факторов внутриличностного ЭИ (?? = 0,60 - для фактора «Понимание своих эмоций» и ?? = 0,80 - для фактора «Управление своими эмоциями») оказались значимо ниже, а дисперсии латентных факторов межличностного ЭИ (?? = 1,51 - для фактора «Понимание эмоций других людей» и ?? = 1,26 - для фактора «Управление эмоциями других людей»), напротив, значимо выше соответствующих показателей российской выборки (p < 0,001). Полученные результаты говорят о том, что азербайджанцы более дифференцированно оценивают себя по характеристикам, касающимся межличностного ЭИ и менее дифференцированно - по показателям внутриличностного ЭИ.

Далее в модель были введены переменные пола и возраста как предикторы четырех факторов ЭИ. В России у мужчин были более высокие баллы по факторам «Понимание своих эмоций» (? = ?0,20; p < 0,01) и «Управление своими эмоциями» (? = ?0,39; p < 0,001), а также «Управление эмоциями других людей» (? = ?0,15; p < 0,05) по сравнению с женщинами. В Азербайджане у женщин были более высокие баллы по фактору «Понимание эмоций других людей» (? = 0,15; p < 0,05) по сравнению с мужчинами. Возраст не был значимым предиктором показателей эмоционального интеллекта ни в одной из двух выборок. Приемлемые показатели полученной модели (?? = 1507,74, df = 1009, RMSEA = 0,042, CFI = 0,909, TLI = 0,910, WRMR = 1,691) говорят в пользу эквивалентности модели измерения относительно пола и возраста (в сочетании с отсутствием выраженных индексов модификации, затрагивающих эти переменные).

Для получения более подробной картины связей демографических характеристик с показателями ЭИ проводился анализ на уровне сырых баллов. Перед использованием сырых баллов были рассчитаны показатели альфа Кронбаха для оценки надежности шкал в каждой из выборок (см. табл. 5). Показатели надежности шкал внутриличностного ЭИ оказались более высокими у россиян, а показатели надежности шкал межличностного ЭИ - напротив, у азербайджанцев. В целом показатели надежности являются достаточно высокими для исследовательских целей. Для сравнения средних использовался t-критерий для выборок с неоднородными дисперсиями.

Таблица 5. Внутренняя согласованность шкал сокращенной русскоязычной версии опросника ЭмИн

Шкалы опросника ЭмИн	Количество пунктов	Российская выборка	Азербайджанская выборка
Понимание своих эмоций	7	0,714	0,578
Управление своими эмоциями	8	0,778	0,729
Понимание эмоций других людей	9	0,734	0,799
Управление эмоциями других людей ...

Подобные документы

• Уровень развития эмоционального интеллекта у мужчин и женщин

  Особенности эмоционального интеллекта. Анализ представлений об обусловленных полом особенностях эмоциональной сферы личности. Психофизиологические предпосылки гендерных различий. Сравнительный анализ особенностей эмоциональной экспрессии и рефлексии.
  
  курсовая работа [309,0 K], добавлен 03.01.2016
  

• Модели, методики и способы диагностики эмоционального интеллекта

  История становления понятия эмоционального интеллекта в зарубежной и отечественной психологии, его основные особенности и составляющие. Исследование проявлений эмоционального интеллекта и способы его диагностики, основанные на предложенных моделях.
  
  курсовая работа [53,6 K], добавлен 15.12.2013
  

• Проблемы взаимоотношений полов и детства. Сравнительный анализ китайской и японской культур

  Проблемы взаимоотношений полов и детства: взаимоотношения между ребенком и его родителями в зависимости от типа общества, в котором развивается ребенок. Сравнительный анализ китайской и японской культур: особенности, сходства, отличия, контрасты.
  
  контрольная работа [19,2 K], добавлен 06.12.2007
  

• Взаимосвязь эмоционального интеллекта и тревоги у студентов

  Проблема взаимосвязи эмоционального интеллекта и тревоги. Эмоции в психологических исследованиях, модели эмоционального интеллекта. Психологическая природа тревоги. Эмпирическое исследование взаимосвязи эмоционального интеллекта и тревоги у взрослых.
  
  дипломная работа [92,0 K], добавлен 14.10.2010
  

• Особенности применения эмоционального интеллекта

  Изучение связи способности к распознаванию обмана с социальным интеллектом. Исследование взаимосвязь эмоционального интеллекта с показателями психодинамики и свойствами личности. Зависимость уровня эмоционального интеллекта от субъектной позиции личности.
  
  реферат [20,7 K], добавлен 22.03.2010
  

• Формирование компонентов эмоционального интеллекта у обучающихся подросткового возраста

  Теоретические аспекты изучения компонентов эмоционального интеллекта у обучающихся подросткового возраста. Особенности развития интеллекта в подростковом возрасте. Обоснование программы по формированию компонентов эмоционального интеллекта у подростков.
  
  дипломная работа [1,5 M], добавлен 02.07.2017
  

• Исследование эмоционального интеллекта

  Понятие эмоционального интеллекта и основные подходы к его изучению в современной психологии. Самосознание, самоконтроль и управление отношениями. Четыре методики диагностики эмоционального интеллекта и его связь с адаптацией. Опросник "ЭмИн" Д.В. Люсина.
  
  курсовая работа [64,4 K], добавлен 18.03.2013
  

• Теоретические аспекты эмоционального интеллекта

  Понятие эмоционального интеллекта, подходы к его изучению и определяющие качества: пытливость и глубина ума, гибкость и подвижность, логичность и доказательность. Взаимосвязь эмоционального интеллекта со статусом личности в группе, значение и роль лидера.
  
  контрольная работа [677,0 K], добавлен 23.09.2016
  

• Психодиагностика интеллекта

  Вербальные и невербальные тесты интеллекта. Особенности измерения интеллектуального развития индивидов с помощь шкалы Д. Векслера. Основные подходы к пониманию сущности интеллекта. Представления о его структуре. Способы измерения интеллекта в ХХ веке.
  
  лекция [213,4 K], добавлен 09.01.2012
  

• Разработка рекомендаций по повышению эмоционального интеллекта команды на основе анализа ее деятельности на примере компании "ТМ-путешествие" в Туркменистане

  Психические свойства личности, взаимодействие разума и чувств. Внешние и внутренние факторы восприятия. Анализ межличностных отношений команды и выявление общего эмоционального фона. Основные мероприятия по повышению эмоционального интеллекта команды.
  
  дипломная работа [7,4 M], добавлен 16.03.2023
  

• Эмоциональный интеллект виктимных подростков

  Понятие эмоционального интеллекта человека в психологии. Основные модели эмоционального интеллекта. Теории эмоционального интеллекта в зарубежной и отечественной психологии. Виктимность как предрасположенность подростка продуцировать поведение жертвы.
  
  курсовая работа [1,3 M], добавлен 10.07.2015
  

• Влияние эмоционального интеллекта на успешность деятельности

  Понятие эмоционального интеллекта как альтернативы традиционного, методы его диагностики. Эмоциональный интеллект как фактор эффективности деловых переговоров и разрешения деловых конфликтов. Влияние эмоционального интеллекта на деятельность руководителя.
  
  курсовая работа [62,4 K], добавлен 12.01.2013
  

• Пакет методик для исследования эмоционального интеллекта и межличностных отношений в группе

  Феномен эмоционального интеллекта. Разработка автоматизированного пакета методик для психодиагностического исследования эмоционального интеллекта и межличностных отношений сотрудников института физики. Использование программных средств Borland Delphi 7.0.
  
  дипломная работа [1,5 M], добавлен 13.08.2014
  

• Модели эмоционального интеллекта

  Сущность и содержание теории эмоционального интеллекта, сферы ее практического применения, влияющие на него факторы. Модель Сэловея и Мэйера. Анализ способностей, связанных с переработкой эмоциональной информации. Модели Гоулмена и Бар – Она, Люсина.
  
  реферат [14,0 K], добавлен 14.05.2011
  

• Теория психологического измерения культур (Г. Хофстеде, Г. Триандис)

  Классификация культур в кросскультурной психологии. "Культурный синдром" и его параметры: "простота—сложность", "индивидуализм—коллективизм", "открытость—закрытость". Синдромы "избегание неопределенности" и "дистанция власти" в разных культурах.
  
  презентация [1,3 M], добавлен 30.11.2016
  

• Изучение эмоционального интеллекта детей дошкольного возраста

  Анализ понятия эмоционального интеллекта и подходов к его изучению. Формирование эмоциональной сферы дошкольников. Организация и описание методов исследования процесса данного психологического явления у детей младшего возраста, а также его результатов.
  
  дипломная работа [74,8 K], добавлен 26.05.2017
  

• Диагностика и коррекция познавательного развития личности

  Исследование генетического механизма наследования пространственных способностей. Различия между мужчинами и женщинами в познавательной сфере. Гендерные несоответствия в выраженности компонентов эмоционального интеллекта. Методы выявления одаренности.
  
  контрольная работа [44,4 K], добавлен 12.09.2012
  

• Анализ современного состояния проблемы исследования интеллекта

  Характеристика, сходства и различия основных теорий интеллекта. Особенности и сущность теорий интеллекта в исследовании М.А. Холодной. Понятие операциональной и структурно-уровневой теорий и теории функциональной организации познавательных процессов.
  
  курсовая работа [1,3 M], добавлен 19.03.2011
  

• Интеллектуальная шкала Д. Векслера

  Обзор методов измерения интеллекта. Ранняя диагностика нервно-психического развития ребенка. Опыт проведения исследования интеллекта детей по методикам WPPSI и WISC в Челябинской области, их роль в психодиагностике. Классификация IQ-показателей.
  
  реферат [188,3 K], добавлен 03.10.2014
  

• Эмоциональный интеллект и его формирование в процессе обучения в высшем учебном заведении

  Понятие эмоционального интеллекта как группы ментальных способностей, которые способствуют осознанию и пониманию собственных эмоций и эмоций окружающих. Авторы оригинальной концепции эмоционального интеллекта, анализ его уровня у студентов-психологов.
  
  курсовая работа [1,3 M], добавлен 15.04.2014
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам