Начнем с вопроса, который рассматривался также и в связи с изучением младенцев: как исследователю набрать группу пожилых людей? Ответ тот же, что и в случае с младенцами: разными способами, из которых практически ни один не соответствует модели случайного отбора, предлагаемой учебниками (Camp, West, & Poon, 1989). В отличие от исследователей, изучающих детей и подростков, исследователь, интересующийся старением, не имеет возможности набрать испытуемых

в каком-нибудь специальном учреждении, таком как школа или колледж. Поэтому поиск и случайный отбор из репрезентативной группы пожилых лиц связан с серьезными трудностями. Наверное, наиболее часто используемый способ — обращение в различные группы или организации, в которых состоят пожилые люди, например в религиозные группы, в центры досуга для пожилых людей или в ассоциации пенсионеров. Подобный первичный контингент, очевидно, не обладает достаточной репрезентативностью, поскольку в такие группы, как правило, входят лишь относительно активные и здоровые люди. Выборка может стать еще более искаженной в связи с тем, что участие в исследовании предполагает добровольное согласие; и вновь лишь относительно компетентные пожилые люди соглашаются на участие. Как результат, в исследованиях старения нередко используются в той или иной мере нерепрезентативные выборки пожилых лиц, отличающихся в положительную сторону от популяции в целом.

Получение репрезентативной выборки пожилых людей — это одна из задач исследования старения. Вторая задача — получение выборки пожилых людей, сопоставимой с выборкой молодых людей, с которыми будет осуществляться сравнение. Многие исследователи не ограничиваются простым фиксированием результатов пожилых испытуемых; их цель — сравнить результаты лиц пожилого и молодого возраста. Поскольку в подобных исследованиях в качестве независимой переменной выступает возраст, важно, чтобы сравнивались группы, имеющие как можно больше общего во всех аспектах за исключением возраста. Как указывалось в главе 2, это правило не означает, что исследователь должен пытаться исключить все, чем 20-летние испытуемые отличаются, скажем, от 70-летних. Но оно означает, что необходимо исключить все различия, которые не имеют естественной связи с возрастом.

Отклонение от репрезентативности в одной возрастной группе может исказить результаты ее сравнения с другими группами. Из сказанного выше следует, что лица, принимающие участие в исследовании, обычно отличаются в лучшую сторону от общей популяции. Если молодые испытуемые не будут отбираться, сравнение окажется в пользу пожилых испытуемых. С другой стороны, если группа молодых испытуемых состоит из студентов колледжа (что обычно практикуется), или если пожилые испытуемые отобраны из домов престарелых, искажение будет в противоположном направлении. И даже если во всех возрастных группах используются единые критерии отбора, несоответствие выборок может явиться результатом неодинакового количества лиц, выразивших желание принять участие в исследовании (показатель, который редко включают в исследовательские отчеты о старении).

При сравнении молодых и пожилых лиц особые затруднения вызывают смешения факторов двух типов. Первое связано с различиями в уровне образования. Предположим, проводится сравнение среднего уровня IQ у лиц 25- и 75-летнего возраста. Допустим, что исследователю удалось разрешить проблемы, связанные с отбором, о которых говорилось выше, и получить репрезентативные выборки обоих возрастов. Если выборки действительно репрезентативны, они, естественно, будут различаться не только по возрасту, но и по образовательному уровню: в среднем, молодые люди окажутся образованнее пожилых. То есть мы столкнемся со смешением факторов возраста и образования. Заметьте, что складывается парадоксальная ситуация: решение одной из задач отбора, а именно репрезентативности

выборок каждого возраста, в той или иной мере препятствует решению другой задачи, достижению сопоставимости выборок разных возрастов.

В общих чертах проблема, возникающая при исследовании методом поперечных срезов и связанная с различием между представителями разных поколений, рассматривалась в главе 3. Как отмечалось, эта проблема актуальна лишь тогда, когда существует вероятность связи между переменной, значение которой изменяется вместе с возрастом, и изучаемой зависимой переменной. Существует ли вероятность того, что образовательный уровень связан с IQ? Разумеется, существует. В действительности, наличие такой связи не только вероятно, но и доказано в ряде исследований (Gonda, 1980). В стандартизациониых данных по WAIS, к примеру, коэффициент корреляции между уровнем образования и IQ оказался равным 0,68 (Wechsler, 1958). При использовании последовательного анализа (Birren & Morrison, 1961) было обнаружено, что связь между IQ и образовательным уровнем значительно сильнее связи между IQ и возрастом.

Что же делать с этим смешением? Как указывалось в главе 3, единственно верного решения нет. Можно при отборе испытуемых привести в соответствие средний уровень образования в разных возрастных группах — к примеру, повысив требования к уровню образования у пожилых людей и несколько понизив их к молодым людям (например, Green, 1969). С помощью этой процедуры обычно удается сгладить нежелательные возрастные различия в IQ, но не исключить их полностью. Очевидный недостаток этого приема состоит в том, что при его использовании нарушается репрезентативность выборки. Различия в образовательном уровне можно учесть при статистической обработке данных, в частности, с помощью метода, называемого анализом ковариаций. Однако, как и другие формы статистической подгонки, анализ ковариаций обладает рядом недостатков, а его применение в случае смешения возраст/образование было подвергнуто критике (Storandt & Hudson, 1975). Кроме того, приведение выборок в соответствие по определенному параметру и статистическая подгонка в лучшем случае могут уравнять испытуемых по количественным характеристикам образования, то есть по продолжительности обучения. В этих процедурах не учитывается ни новизна образовательных программ, ии качество образования.

Различия в уровне образования являются частным случаем эффектов когорты в исследованиях методом поперечных срезов, к которым мы вскоре обратимся при обсуждении планирования исследования. Пока стоит отметить лишь еще один момент. То, насколько серьезные затруднения вызовет взаимосвязь между возрастом и образовательным уровнем, зависит от того, какого рода выводы мы стремимся получить. Если сфера наших интересов ограничивается различиями между молодыми и пожилыми людьми, беспокоиться не о чем; наличие межвозрастных различий в IQ — это просто факт, который неизменно подтверждается в многочисленных исследованиях. Проблемы возникают в том случае, когда мы пытаемся перейти от различий к возможности изменений. При использовании метода поперечных срезов нельзя получить непосредственное подтверждение снижения IQ с возрастом. Интеллектуальному превосходству молодых людей есть альтернативные объяснения, в том числе и различия между поколениями в возможности получить образование. Фактически, рассмотренные выше исследования демонстрируют не только вероятность того, что разница в IQ обусловлена различиями в образовательном уровне, но и то, что эти различия действительно объясняют по крайней мере часть межвозрастных различий в IQ.

Второе существенное смешение, которое имеет место при использовании метода поперечных срезов для изучения пожилых людей, касается различий в состоянии здоровья. Смешение, как и в предыдущем случае, является неизбежным следствием достижения репрезентативности выборки. В процессе старения здоровье, как правило, ухудшается. Поэтому, получив репрезентативную выборку, мы сталкиваемся с еще одним типом смешения: группы испытуемых будут различаться не только по возрасту, но и по состоянию здоровья.

Связано ли состояние здоровья с IQ? Данные ряда исследований говорят о том, что это так. Как и в случае с образованием, при помощи тщательного отбора можно составить группы испытуемых приблизительно соответствующих одна другой по параметру состояния здоровья. Для этого необходимо в выборку пожилых испытуемых включать только лиц с исключительно хорошим здоровьем (например, Botwinick & Birren, 1963). С помощью этой процедуры обычно удается смягчить (но опять-таки не исключить) межвозрастные различия в IQ. Отметим, что этот метод страдает теми же недостатками, что и метод уравнивания испытуемых по уровню образования: мы создаем выборку лиц преклонного возраста, в положительную сторону отличающихся от популяции. Можно также проанализировать IQ пожилых лиц как функцию от состояния здоровья. Обычно в подобных исследованиях выявляется очевидная связь: пожилые люди со сравнительно хорошим состоянием здоровья интеллектуально превосходят своих ровесников, состояние здоровья которых хуже. На уровне интеллекта может отражаться ряд аспектов физического состояния организма. Среди факторов, которые по крайней мере иногда сказываются на значении IQ, называют потерю слуха (Sands & Meredith, 1989), гипертонию (Hertzog, Shaie, & Gribbin, 1978), ишемическую болезнь сердца (Shaie, 1996b), атеросклероз сосудов головного мозга (Spieth, 1965) и депрессию (Cunningham & Haman, 1992).

В некоторых отношениях состояние здоровья — даже более сложная переменная, чем образование. Во-первых, состояние здоровья, в отличие от уровня образования, трудно оценить. Как узнать, насколько здоров испытуемый? В идеальном случае у нас должно быть заключение врача, основанное на результатах полного медицинского обследования. Хотя в некоторых исследованиях и используются медицинские заключения (например, Shaie, 1996b), большинство из них далеки от этого идеала. Чаще всего о состоянии здоровья испытуемого судят с его слов. Методики оценки состояния здоровья, основанные на самоотчете, различаются по своей сложности, от простейших (например, «все испытуемые оценили состояние своего здоровья как нормальное») до значительно более подробных, тщательно разработанных.

Как мы увидели, соответствие самоотчетов действительности всегда вызывает некоторые сомнения. Поэтому важно отметить, что по крайней мере некоторые методики оценки состояния здоровья, основанные на самоотчете, действительно коррелируют с рейтинговыми оценками врачей и поэтому могут рассматриваться как валидные (например, LaRue, Bank, Yarvik, & Hetland, 1979). Однако факт валидности некоторых методик, естественно, не означает, что все методики доверия заслуживают. Более того, во многих исследованиях старения даже не производит-

ся попытка оценить состояние здоровья или рассматривать его как одну из переменных (Elias, Elias, & Elias, 1990).

Переменная состояния здоровья сложнее переменной образования, как с концептуальной, так и с методологической точки зрения. Нетрудно представить себе — или даже обнаружить — такие культуры или исторические периоды, в которых уровень образования и возраст не связаны. Эта возможность разграничения возраста и уровня образования говорит о том, что недостаточное образование не является неотъемлемой частью преклонного возраста — то есть что их ковариация является смешением, характерным для нашего времени и для нашей культуры. Возможность независимости состояния здоровья от возраста значительно менее очевидна. Следует ли рассматривать изолированно изменение состояния здоровья, связанное с ним изменение IQ и старение само по себе; следует ли рассматривать его как нечто «вторичное», как «отклонение», а не «нормальное старение»? Или же ухудшение здоровья — обязательная составляющая процесса старения?

Как соотносятся между собой состояние здоровья и возраст — спорный вопрос, на который нам вряд ли удастся ответить в этой книге (подробней см. Anstey, Stankov, & Lord, 1993). Замечу, однако, что каково бы ни было решение этой проблемы, для игнорирования снижения IQ, связанного с ухудшением здоровья, как некой случайности или артефакта нет никаких оснований. Состояние здоровья действительно изменяется с возрастом, а IQ действительно изменяется вместе с состоянием здоровья. И даже если бы снижение IQ было полностью обусловлено ухудшением здоровья (что еще не доказано), оно не исчезло бы и не потеряло своей значимости.

Последнее различие между переменной уровня образования и переменной состояния здоровья касается их значения при разном построении исследования. Обе переменные играют роль в исследованиях методом поперечных срезов, о чем свидетельствуют приведенные выше примеры. При проведении лонгитюдного исследования различия в образовании не имеют большого значения, в том случае если к моменту первого тестирования все испытуемые уже закончили получение образования в учебных заведениях. Различия же в состоянии здоровья, напротив, могут создать определенные трудности, поскольку состояние здоровья, в отличие от уровня образования, с возрастом изменяется. Таким образом, состояние здоровья в отличие от образовательного уровня объясняет некую долю межвозрастных различий и в исследованиях методом поперечных срезов, и в лонгитюдных исследованиях.

Вспомним теперь некоторые общие вопросы отбора, в нашем случае, отбора испытуемых для лонгитюдного исследования. В главе 3 мы отмечали, что выборка в лонгитюдных исследованиях, как правило, несколько специфична, поскольку лонгитюдное исследование предъявляет к испытуемому особые требования. Мы отметили также, что в лонгитюдных исследованиях, как правило, участвуют испытуемые, представляющие одну когорту. Оба эти фактора могут отразиться на выводах относительно стабильности или изменчивости IQ с возрастом. Помимо искажений при первичном отборе испытуемых лонгитюдное исследование связано с возможностью избирательного выбывания испытуемых в процессе исследования. В лонгитюдных исследованиях IQ это особенно заметно: в целом, наблюдается тенденция выбывания испытуемых с наиболее низкими показателями IQ.

Источник: Multidimensional Functional Assessment: The OARS Methodology (p. 91,92,93,96), E. Pfeiffer (Ed.), 1975, Durham, NC: Center for the Study of Aging and Human Development.

Такое выбывание создает очевидное искажение в пользу старших возрастных групп: чем старше испытуемые, тем более выражено искажение выборки.

Сиглер и БотвинИК провели исследование, дающее яркий пример феномена избирательного выбывания (Siegler & Botwinick, 1979). Первый раз их испытуемые проходили тестирование в возрасте 65-74 лет, а в течение следующих 10 лет тестирование проводилось до 10 раз, в зависимости от доступности испытуемых. Часть испытуемых выбыла уже после первого тестирования, часть — после первых двух тестирований и т- д., так что до 11 тестирования дошло только 8 из 130 человек. На рис. 13.1 схематически изображены результаты первого тестирования как функция от количества тестирований, на которые пришли испытуемые: заметьте, что разница между лицами, выбывшими после первого тестирования, и теми, кто дошел до конца исследования, составила почти 30 пунктов. Вывод ясен: чем большее количество раз мы тестируем испытуемых в ходе лонгитюдиого исследования, тем больше наша выборка будет в положительную сторону отличаться от популяции в целом.

Почему это происходит? Избирательное выбывание имеет два основных объяснения. Первое отражает желание или нежелание людей продолжать участие в исследовании. В целом, испытуемые со сравнительно низкими результатами при первом тестировании менее склонны продолжать участие в исследовании, чем испытуемые со сравнительно высокими показателями. Эту закономерность иллюстрирует исследование Оуэне (Owens, 1966). Его исходным пунктом было предъявление в 1919 году Армейского альфа-теста {Army Alpha test) (одного из первых тестов интеллекта взрослых) 363 первокурсникам университета штата Айова. Была сделана попытка найти и повторно протестировать как можно больше испытуемых из первоначальной выборки, состоявшей из 363 человек. Был найден 201 потенциальный испытуемый; 138 оказались готовы к сотрудничеству — то есть согласились на повторное тестирование, а 63 отказались от сотрудничества. Анализ результатов 1919 года показал, что средний уровень испытуемых, согласившихся на повторное тестирование, составлял 5,63, а средний уровень испытуемых, отказавшихся от участия, составлял 5,20 — статистически значимая, разница (она сравнима с разницей около 7 пунктов IQ по стандартной шкалеIQсо средним значением 100). Таким образом, более склонными к повторному тестированию оказались лица с наиболее высокими значениями IQ. В других исследованиях (включая упомянутое выше (Siegler & Botwinick, 1979)) констатируется аналогичное избирательное выбывание, причем при интервалах между тестированиями значительно меньших, чем 31 год, как в исследовании Оуэне.

Вторая причина избирательного выбывания — смерть. В лонпгподных исследованиях с лицами преклонного возраста некоторые испытуемые умирают в перио-I ды между тестированиями. В среднем у испытуемых со сравнительно низкими те-[ стовыми показателями риск смерти выше, чем у испытуемых со сравнительно вы-I сокими показателями (например, Botwinick, West, & Storandt, 1978). То есть [ низкое значение IQ оказалось предиктором —хотя и неточным — приближающейся смерти.

Один из особенно интересных примеров связи между IQи продолжительностью жизни — феномен терминального спада. Терминальный спад — это довольно резкое снижение умственных способностей за несколько месяцев или лет до смерти. Предположительно он связан с общим ухудшением функционирования организма, которое является одним из первых признаков надвигающейся смерти.

Терминальный спад можно изучать только в лонгитюдном исследовании, которое включает в себя по меньшей мере три тестирования. Допустим, проводится лонгитюд-ное исследование с оценкой IQ испытуемых в 65-, 70- и, наконец, в 75-летнем возрасте. Испытуемых в этом исследовании можно разделить на три группы: те, кто пройдет тестирование все три раза, те, кто пройдет тестирование дважды, но не доживет до третьего, и те, кто пройдет только одно тестирование, не дожив до остальных. Нас будет интересовать вторая группа. В среднем уровень интеллекта этих испытуемых падает от момента прохождения тестирования первый раз ко второму. Эта закономерность в графическом виде изображена на рис. 13.2. Терминальный спад состоит именно в ухудшении результатов незадолго до смерти.

(Заметьте, что этот феномен не всегда так ярко выражен, как явствует из рисунка, ато, насколько он типичен и значим, остается спорным вопросом (см. Berg, 1996).) Возможно, было бы полезно подвести краткие итоги сказанному в этом разделе о связях между состоянием здоровья и IQ. Связь между состоянием здоровья и IQ действительно существует. В среднем лица с хорошим состоянием здоровья лучше справляются с IQ-тестами, чем лица с не очень хорошим состоянием здоровья. Существует также связь между состоянием здоровья и возрастом. В среднем, чем старше люди, тем чаще у них возникают проблемы со здоровьем. Связь здоровья с возрастом имеет некоторые следствия при изучении выборок пожилых лиц. И при использовании метода поперечных срезов, и при использовании лонгитюдного метода выборки лиц самых старших возрастов по состоянию здоровья в положительную сторону отличаются от популяции, что уменьшает межвозрастные различия в IQ. Однако даже при этом искажении разница в состоянии здоровья между разными возрастными группами остается, и эта разница, очевидно, объясняет по меньшей мере часть межвозрастных различий в IQ.