Мотивация человека - читать онлайн книгу. Автор: Дэвид Макклелланд cтр.№ 216

читать книги онлайн бесплатно
 
 

Онлайн книга - Мотивация человека | Автор книги - Дэвид Макклелланд

Cтраница 216
читать онлайн книги бесплатно

Если М = мотивы, S = воспринимаемый социальный навык, а V = ценность стимула (вознаграждения), произведение М х S не влияет на прогнозирование величины аффилиативного выбора, также и сочетания двух других переменных (М х V или V xS) существенно не влияют на прогнозирование этой величины. Иными словами, ценности не сочетаются с воспринимаемыми социальными навыками так, как сочетаются мотивы, а влияние произведения мотивов и ценностей незначительно.

Замена мотивационного отношения Аткинсона (Atkinson, 1980) оценкой потребности в аффилиации дает поразительный эффект. Коэффициент множественной корреляции, равный для оценок аффилиативных действий без взаимодействий 0,49, возрастает при взаимодействиях до 0, 76, т. е. увеличение очень заметно. Можно только повторить, что использование мотивационного отношения не влияет на прогнозирование оценок аффилиативного выбора и что влияние произведения мотива на навык (взаимодействия этих переменных) вносит весьма заметный вклад в коэффициент множественной корреляции R для измерения аффилиативных действий, как и взаимодействие мотива и ценности. Иными словами, признание аффилиации ценностью меньше, чем другие мотивы, влияет на частоту совершения аффилиативных действий теми, у кого высокая потребность в аффилиации, нежели теми, у кого потребность в аффилиации невысока. Поскольку подобное влияние противоположно тому, что предсказано теорией, и незначимо, если не используется отношение для потребности в аффилиации, оно требует дополнительного подтверждения.

Затем нам следовало бы рассмотреть взаимодействия третьего порядка непосредственно, поскольку и модель Халла, и модель Аткинсона предполагают перемножение всех трех детерминантов силы реакции. Следовательно, мы бы хотели увидеть, как произведение М х S х V влияет на прогнозирование аффилиативного поведения, но сделать это значимым образом нельзя из-за того, что статистики называют мультиколинеарностью. Смысл сказанного заключается примерно в следующем: перемножение двух переменных зараз поглощает столько разъясняющей силы детерминантов, что перемножение всех трех уже ничего не добавляет.

Известен сходный способ тестирования применимости моделей Халла и Спенса. Следует напомнить, что Спенс утверждал: если присутствуют стимул (в данном случае названный ценностью) или возбуждение (в данном случае названное мотивом), результатом явится некое поведение, в то время как, согласно модели Халла, если какая-то из этих переменных равна нулю, не будет никакой реакции. Соответственно Спенс считал, что М и V следует не перемножать, как предлагает Халл, а складывать. Данные, представленные в табл. 13.8, свидетельствуют о том, какое влияние оказывает перемножение и сложение переменных М и V То есть в качестве независимых переменных в многомерном прогнозировании аффилиативного поведения мы можем использовать либо сумму, либо произведение этих двух детерминантов, и посмотреть, что — произведение S (воспринимаемого социального навыка) и (М х V) или произведение S и (М + V) — вносит существенный вклад в прогнозирование этого поведения.

Как следует из данных табл. 13.8, в данном случае уравнение Халла работает, а уравнение Спенса — нет, т. е. как сумма, так и произведение M и V вносят существенный вклад в прогнозирование аффилиативных действий или аффилиативного выбора, но только взаимодействие переменных, выраженное уравнением (М х V) х S приводит к заметному увеличению коэффициента множественной корреляции R и вносит существенный вклад в прогнозирование оценки аффилиативных действий. Взаимодействие, выраженное уравнением (М + V) х S не вносит заметного вклада ни в прогнозирование оценки аффилиативных действий, ни в увеличение коэффициента множественной корреляции R.

Таблица 13.8

Сравнение уравнений Халла и Спенса, прогнозирующих аффилиативные действия и выбор: мотив = потребности в аффилиации, ценность = ценности аффилиации

Альтернативные уравнения, прогнозирующие поведение R Аффилиативные действияа Аффилиативный выборб
Частный коэффициент корреляции p Частный коэффициент корреляции p
Уравнение Халла (М х V x S)
Социальный навык — 0,29 Незначим — 0,06 Незначим
Мотив х ценность (аффилиация) 0,47 0,46 <0,01 0,39 0,39 <0,01
(М x V)xS 0,57 0,37 <0,01 0,12 Незначим
Увеличение R <0,10 Незначимо
Уравнение Спенса (М + V) х S
Социальный навык — 0,30 0,05 — 0,06 Незначим
Мотив + ценность (аффилиация) 0,48 <0,01 0,39 <0,01
0,49 <0,01 0,39 <0,01
(М + V)xS 0,13 Незначим 0,11 Незначим
0,50 <0,01 0,40 <0,01
Увеличение R Незначимо Незначимо
а Процент случаев, когда во время вызова по пейджеру испытуемый разговаривал с кем-либо или писал письма.
б Средняя оценка отношения к выполнению пятнадцати действий вместе с друзьями.

На первый взгляд может показаться, что результаты для (М х V) в табл. 13.7 и 13.8 противоречат друг другу, поскольку в первом случае это произведение негативно влияет на прогнозирование аффилиативных действий, а во втором — позитивно. Но причина этого различия заключается в том, что вклад (М х V) в табл. 13.7 оценен после того, как во внимание был принят вклад М в коэффициент множественной корреляции, а в табл. 13.8 вклад М включен в произведение M x V. Это значит, что если влияние М как такового исключено, влияние оставшегося взаимодействия (М х V) может негативно сказаться на множественной корреляции.

Однако уравнение Халла-Аткинсона не предназначено для этого; здесь гораздо лучше подходит уравнение (М х V) х S, которое хорошо прогнозирует оценку аффилиативных действий (R = 0,57). В этих пределах данные результаты можно рассматривать как подтверждение того, что мультипликативная взаимосвязь между этими тремя детерминантами (перемножение этих трех детерминантов) представляет собой рациональный способ их сочетания для прогнозирования силы реакции. Однако столь же хороший прогноз аффилиативных действий может быть получен и с помощью детерминантов, указанных в табл. 13.7 и включающих преимущественно М и (М х S) (R = 0,60). Так что умножение всех трех детерминантов не только не является единственным способом прогнозирования силы реакции в данной ситуации, но даже не может быть признан лучшим способом.

Вернуться к просмотру книги Перейти к Оглавлению Перейти к Примечанию