Преимущества исследования отдельных случаев

Отдельные случаи истории болезни служат источником идей, объясняющих поведение людей, и «открывают путь для новых находок» (Bolgar, 1965). Например, теория психоанализа Фрейда основывалась главным образом на случаях из его частной практики. Кроме того, исследование отдельных случаев может дать экспериментальное подтверждение теории. Фрейд использовал исследования отдельных случаев именно как подтверждение точности своих идей. И наоборот, исследование отдельных случаев может оспорить чьи-то теоретические предположения (Kratochwill, 1992).

Исследования отдельных случаев помогают оценить новые терапевтические техники или уникальное применение уже существующих методов. И, наконец, исследования отдельных случаев предлагают новые возможности для изучения необычных расстройств, которые редко возникают в клинической практике и поэтому ограничены небольшим числом наблюдений (Lehman, 1991). Психологи, исследующие такие проблемы, как, например, множественное расстройство личности, раньше целиком опирались на отдельные истории болезней и в них искали полезную для себя информацию.

Ограничения исследований отдельных случаев

Исследования отдельных случаев болезни хотя и во многом полезны, в то же время имеют свои ограничения. В первую очередь эти истории излагаются наблюдателями, которые могут их описывать предвзято (Lehman, 1991). Терапевты, проводящие такие исследования, сами заинтересованы в том, чтобы их лечение имело успех (Stricker & Trierweiler, 1995). Они должны сами выбрать, какую информацию включить в историю болезни, и этот выбор порой может служить их собственным интересам. Исследования отдельных случаев также опираются на субъективные данные. Действительно ли проблема клиента обусловлена событиями, о которых говорит терапевт или клиент? Кроме всего прочего, в истории болезни может быть описана только часть событий, составляющих суть проблемы. Наконец, исследования отдельных случаев не создают базу для обобщений. События или лечение, представляющиеся существенными в одном случае, в другом оказываются ничего не значащими и не облегчают понимание и лечение болезни.

<Возникает ли психическая дисфункция в целых семьях?Один из самых известных случаев истории болезни в патопсихологии — это изучение идентичной четверни близнецов, названной исследователями сестрами «Genain» (от греческих слов «ужасное рождение»). У всех сестер после двадцати лет развилась шизофрения.>

Ограниченность метода исследования отдельных случаев болезни побуждает ученых применять два других метода: корреляционный и экспериментальный. Эти методы лишены подробностей, делающих столь интересными отдельные случаи болезней, но они действительно помогают клиницистам сделать общий вывод о наличии патологии у определенной части населения. Так что эти методы стали предпочтительными методами клинических исследований. (Pincus et al., 1993).

Три характеристики корреляционного и экспериментального метода позволяют исследователям-клиницистам достигать общего понимания: 1) исследователи, как правило, наблюдают за многими людьми. Таким образом, они могут собрать достаточно информации или данных для того, чтобы подтвердить свой выбор; 2) Исследователи применяют одни и те же процедуры. Следовательно, другие исследователи могут повторить или воспроизвести их, чтобы посмотреть, получат ли они те же самые результаты или нет; 3) Исследователи применяют статистические тесты, чтобы проанализировать результаты исследования. Эти тесты показывают, оправданы ли более общие выводы.

Корреляционный метод.

Корреляция — это степень, в которой события или личные характеристики человека зависят друг от друга. Корреляционный метод — процедура в исследовании, использующаяся, чтобы определить взаимосвязь между переменными. Данный метод может, например, ответить на вопрос: «существует ли корреляция между количеством стресса, с которым сталкиваются люди и степенью испытываемой ими депрессии?» То есть, по мере того, как люди продолжают переживать стресс, насколько увеличивается вероятность того, что они впадут в депрессию?

Корреляция — степень зависимости друг от друга событий или характеристик.

Корреляционный метод — процедура исследований, которая используется для определения того, насколько события или характеристики зависят друг от друга.

Чтобы ответить на этот вопрос, исследователи подсчитывают баллы жизненного стресса (например, количество угрожающих событий, переживаемых человеком в определенный период времени) и баллы депрессии (например, баллы в опросниках по депрессии). Как правило, исследователи обнаруживают, что эти переменные увеличиваются или уменьшаются вместе (Stader & Hokanson, 1998; Paykel & Cooper, 1992). To есть чем больше количество баллов стресса в жизни определенного человека, тем выше его или ее сумма баллов по депрессии. Корреляции такого рода имеют позитивную направленность и их называют позитивной корреляцией.

Корреляция может иметь и негативную, а не позитивную направленность. При негативной корреляции, когда значение одной переменной возрастает, значение другой уменьшается. Исследователи обнаружили, например, негативную корреляцию между депрессией и уровнем активности. Чем больше депрессия человека, тем меньше его занятость.

Существует еще и третья взаимосвязь в корреляционном исследовании. Две переменные могут быть не взаимосвязаны, то есть между ними не существует последовательной взаимосвязи. Когда число одной переменной возрастает, показатели другой переменной иногда возрастают, иногда уменьшаются. Исследования обнаружили, например, что депрессия и интеллект не зависят друг от друга.

Кроме знания направленности корреляции исследователям нужно знать ее величину или силу. То есть насколько близко эти две переменные соотносятся между собой. Действительно ли одна переменная всегда зависит от другой или их взаимосвязь менее определенна? Когда обнаруживается тесная взаимосвязь двух переменных у многих испытуемых, то говорят, что корреляция — высокая или устойчивая.

Направленность и величина корреляции часто имеет численное значение и выражается в статистическом понятии — коэффициенте корреляции (r). Коэффициент корреляции может варьироваться от +1.00, показывающего полную позитивную корреляцию между двумя переменными, и до -1.00 — этот коэффициент указывает на полную негативную корреляцию. Знак коэффициента (+ или -) обозначает направленность корреляции; число представляет ее величину. Чем ближе коэффициент к 0, тем слабее корреляция и меньше ее величина. Так корреляции +0.75 и -0.75 имеют одинаковые величины, а корреляция +.25 слабее и той и другой корреляции.

Коэффициент корреляции (r) — статистический термин, указывающий направленность и величину корреляции, колеблющийся от -1.00 до +1.00.

Поведение людей меняется, и многие человеческие реакции можно оценивать лишь приблизительно. Поэтому в психологических исследованиях корреляции не достигают величины полной позитивной или полной негативной корреляции. В одном исследовании стресса и депрессии, проводившемся с 68 взрослыми, корреляция между двумя переменными составила +0.53 (Miller et al., 1976). Несмотря на то, что эту корреляцию едва ли можно назвать абсолютной, ее величина в психологическом исследовании считается большой.