Любой валидный и надежный психологический опросник тоже построен по закону нормального распределения: для каждого измеряемого опросником психического качества существует диапазон значений, который является нормой.
Когда мы говорим о законе нормального распределения, мы обязательно должны упомянуть об ограничениях, которые создает типология. Фактически можно сказать, что любая типология сосредоточена на краях кривой нормального распределения и упускает из виду основную массу значений, которые и составляют норму. Экстраверт вы или интроверт? Вероятнее всего, что-то среднее. Конечно, быть середняком никто не хочет, этот подход несколько уязвляет нашу гордость, но зато он правилен.
При этом практически каждый человек считает, что он превосходит среднее значение в своих позитивных качествах (например, в интеллекте или физической привлекательности) и, соответственно, имеет менее выраженные, чем в среднем, негативные качества. Этот эффект в психологии называют иллюзорным превосходством или эффектом «выше среднего». Действительно, если, например, человека сначала попросить отметить, каким интеллектом обладает, по его мнению, большинство людей, а потом сказать, какое положение на этой шкале занимает он сам, то вторая отметка почти всегда окажется несколько выше, чем первая.
Еще два важных явления, связанных с нормальным распределением, – это регрессия к среднему значению и ее игнорирование, к рассмотрению которых мы и переходим.
Регрессия к среднему значению
Явление регрессии к среднему значению открыл выдающийся английский исследователь Фрэнсис Галь-тон (1822–1911). Это открытие было сделано им при сравнении (на достаточно большой выборке) роста детей и роста их родителей. Явление регрессии заключалось в том, что у родителей, рост которых был выше среднего, дети были менее высокими. И наоборот: если рост родителей был ниже среднего, то их дети были выше, то есть их рост был ближе к среднему.
Регрессия к среднему наблюдается в случае не только различных признаков, распространенных в популяции, таких как рост, вес или интеллект, но и серийных событий или действий. Например, если вы бьете по груше, то за экстремально сильным ударом, скорее всего, последует удар более слабый; соответственно за экстремально слабым ударом – более сильный.
Почему так происходит?
Дело в том, что срабатывает закон нормального распределения. Какой бы варьирующий признак мы ни взяли, множество его значений можно расположить на кривой Гаусса. Эта кривая, как мы уже знаем, как раз и демонстрирует нормальное распределение.