К вопросу о выборе модели при оценивании индивидуальных различий в траекториях латентного роста

В исследованиях скорости переработки информации в задачах с варьирующей сложностью часто обнаруживаются проблемы методологического характера, связанные с невозможностью оценить надежные индивидуальные различия в параметрах, характеризующих возрастание времени ответа с усложнением задачи, а также с нестабильностью получаемых корреляций этих параметров с внешними мерами. В данной работе с помощью компьютерных симуляций, включавших многократную генерацию данных и их последующий анализ на основе моделирования латентного роста, демонстрируется, что нестабильность и систематическое занижение оценок связи параметра роста с внешней мерой вполне может быть следствием некорректного выбора модели для описания индивидуальных траекторий возрастания. Кроме того, выбор недостаточно «гибкой» функции для моделирования может не позволить корректным образом идентифицировать индивидуальные различия в форме возрастания. Полученные результаты и выводы, хотя и обсуждаются в контексте изучения скорости переработки информации, справедливы для любых исследований, в которых на латентном уровне моделируются траектории изменения психологических показателей.