Глава 3. Изменения профессиональной самооценки респондентов после обучения коммуникативным навыкам

Дисперсия в широком смысле — мера разброса значений случайной величины вокруг ее среднего значения, которое может быть и структурным. В случаях совокупности оценок, выставленных проверяющим, — относительно средней оценки в экзаменуемой группе. Другое дело — самооценки, ведь их выставляет каждый сам себе. Если проверяющий руководствуется официальными критериями или своими убеждениями, то чем руководствуются оценивающие себя? Очевидно, самооценка зависит от периода самооценивания: до или после специального обучения. До обучения самооценка может базироваться только на эмпирически подкрепляемых мнениях каждого о своих соответствующих способностях. Понятно, что такая самооценка будет сильно смещена относительно реального положения дел. Обучение предоставляет каждому некий ориентир, стандарт, которому надо соответствовать. Это в большинстве случаев должно привести к снижению завышенной самооценки и повышению заниженной. Таким образом, дисперсия совокупности самооценок после обучения должна быть ниже, чем до обучения.

Мы проверили это предположение по результатам самооценки 151 респондента до и после обучения КН. Самооценка касалась девяти разделов коммуникации с пациентами. Каждый раздел включал от трех до пяти подразделов (всего 31 подраздел).

Соответствующие совокупности состояли из обобщенных коэффициентов желательности Харрингтона, которые охватывали девять разделов и были сформированы на базе частных коэффициентов соответствующих подразделов. В дальнейшем, когда мы рассуждаем о самооценках, следует иметь в виду, что на самом деле речь ведется о представительстве самооценок обобщенными коэффициентами Харрингтона.

В табл. 3.1 представлены результаты проверки нормальности распределений тех совокупностей, для которых вычислялись дисперсии. При этом использовались критерии Жарка–Бера (анализ коэффициентов асимметрии и эксцесса), Гири (первый нормированный центральный абсолютный момент) и Эппса–Палли (проверка согласия между эмпирическим и нормальным распределением). Два последних критерия в разное время были включены в ГОСТ и рекомендации Росстандарта соответственно [15]. Если два из трех критериев гипотезу о нормальности не отвергали, распределение считалось нормальным (близким к нормальному). Жирным шрифтом выделены достоверные отклонения от нормальности. Судя по Р-значениям, эти отклонения в основном были не слишком велики.