Установление норм для «шкал психоло- гического напряжения» J. Zhang: актуальность для исследования суицидальных тенденций молодежи в России

Теория суицидального напряжения, сформулированная J. Zhang в 2005 году [1–4], предлагает двухфакторную модель суицидального поведения, учитывающую не только феноменологию переживания суицидальности, но и «большую картину»: влияние социальных проблем, на индивидуальном уровне преломляющихся в борьбу разнонаправленных мотивов и приводящих к специфическим суицидальным явлениям, уже хорошо изученным в суицидологии (душевная боль, безнадёжность, депрессия, тревога, стресс и т.д.) [5]. Автор выделил четыре типа напряжения: напряжение ценностей (противоречие традиционных и более современных взглядов), напряжение стремлений (конфликт желаний и возможностей в достижениях), напряжение лишений (сравнение своего дохода с доходом в ближайшем окружении, относительная бедность) и напряжение совладания (индивидуальные особенности совладания со стрессом).

Теория суицидального напряжения J. Zhang основана на типологии суицидов Э. Дюркгейма [6], а также на работах Р. Мертона [7] и Р. Агнью [8] о роли психологического напряжения в отклоняющемся поведении и теории когнитивного диссонанса Л. Фестингера [9]. Нами были описаны типажи суицидентов, соответствующие ведущим факторам психологического напряжения, на примере романа Л.Н. Толстого «Анна Каренина» [10].

Типы психологического напряжения показали свою актуальность в разных социальных выборках. Так, в турецком исследовании по адаптации опросника «Шкалы психологического напряжения» обнаружилось, что для турецкой молодёжи, в отличие от русских сверстников [11], актуально напряжение лишений, в то время как утверждения из шкалы напряжения ценностей требуют пересмотра в связи с культурными особенностями страны [12]. Исследования на китайской популяционной выборке показали, что напряжение лишений и напряжение стремлений напрямую связано с душевным здоровьем молодых взрослых [13].

В исследовании случаев завершённых суицидов молодых взрослых в китайских деревнях напряжение лишений также оказалось актуальным фактором [14], была подтверждена модель медиации (напряжение лишений – депрессия – суицид), в которой данный тип напряжения предсказывал завершённый суицид как опосредованно (через депрессию), так и напрямую. Помимо этого, в исследовании тяжёлых суицидальных

The Strain Theory of Suicide, formulated by J. Zhang in 2005 [1–4], offers a bifactor model of suicidal behavior, which accommodates not only the phenomenology of suicidal experience, but also the “big picture”: influence of social problems, which at the individual level break into the struggle of opposing motives, leading to specific suicidal phenomena, well-studied in suicidology (psychache, hopelessness, depression, anxiety, stress, etc.) [5]. The author identified four types of strain: value strain (conflicts of traditional and modern worldviews), aspiration strain (conflict of aspirations and reality), deprivation strain (relative poverty), and coping strain (individual abilities of coping with stress).

The Strain Theory of Suicide by J. Zhang is based on a typology of suicide by E. Durkheim [6], as well as on works by R. Merton [7] and R. Agnew [8] on the role of psychological strain in deviant behavior, and the theory of cognitive dissonance by L. Festinger [9]. We described the types of suicidal people, corresponding to the leading factors of psychological strain, on the example of Leo Tolstoy novel Anna Karenina [10].

The types of psychological strains showed their relevance in various social populations. For example, in the Turkish study on the adaptation of the inventory Psychological Strain Scales , for Turkish youth, contrary to their Russian peers [11], the deprivation strain was prominent, while for the value strain, some items needed revision due to the cultural specifics [12]. Studies on the Chinese population sample showed that deprivation strain and aspiration strain are directly linked to the mental health of the young adults [13].

The study of the deaths by suicide in young adults in the rural China also showed the prominence of deprivation strain [14], the mediation was confirmed (deprivation strain – depression – suicide), this type of strain predicted death by suicide directly and indirectly (through depression). Besides, in the interview study of brutal suicide attempts in the rural China, it was found that aspiration strain and coping strain are more relevant for males, while value strain is more pronounced in females [15].

The Strain Theory of Suicide was also applied for the sport psychology: the survey of

попыток в деревенском Китае с помощью интервью выяснилось, что напряжение стремлений и совладания более актуально для мужчин, а напряжение ценностей – для женщин [15].

Теория суицидального напряжения также применялась в спортивной психологии: опрос китайских спортсменов (включая высокого уровня), показал значимость для них всех видов напряжения и корреляцию этих шкал с суицидальной идеацией – опосредованно, с медиацией факторов безнадёжности и депрессии, и напрямую [16].

Помимо эффектов медиации классических суицидологических переменных, модерационный эффект социальной поддержки на связь психологического напряжения с суицидальными мыслями и поведением был выявлен на выборках китайских служащих [17] и студентов [18]: социальная поддержка смягчала развитие суицидальных мыслей и поведения под воздействием разного рода напряжения, и чем выше была социальная поддержка от семьи, друзей и значимых близких, тем слабее была связь между психологическим напряжением и суицидальностью.

В нашем исследовании по адаптации методики «Шкалы психологического напряжения» [11] также был показан медиационный эффект душевной боли и безнадёжности между напряжением ценностей, стремлений, лишений и совладания и суицидальными проявлениями у молодых взрослых.

Цель исследования

Поскольку типы напряжения, измеряемые предлагаемой методикой «Шкалы психологического напряжения», являются источниками суицидального поведения, представляется важным нормировать получаемые показатели, чтобы прикладная диагностика была более осмысленной и качественной.

Выборка

Выборка нормы состояла из студентов московского технического (n=155) и кировского гуманитарного вузов (n=122). Исследование было добровольным, участники заполняли бумажную версию опросников в свободное время (Киров) или по желанию на семинарах (Москва). Однако мы исключили из окончательной обработки протоколы 8 участников, по личным причинам не заполнивших Шкалы психологического напряжения. В итоге у нас осталось 269 участников, 169 женщин (63%), 99 мужчин (1 участник не указал пол) в возрасте от 17 до 28 лет (М=19,0, SD=1,1).

Кроме того, в исследовании участвовали 146 пациентов кризисного суицидологического стационара, у которых наблюдались суицидальные мысли или попытки суицида. Исследование также было добровольным. Оно являлось частью диагностического процесса и психологического консультирования при лечении, однако пациенты могли отказаться (6 человек это сделали и не вошли в окончательную выборку). Пациен-

Chinese athletes (including of high performance), showed the relevance of all types of strains and correlations of these scales with suicidal ideation – directly and mediated by the hopelessness and depression [16].

Besides the mediation effects of classic suicidological variables, moderation of social support on the link between psychological strains and suicidal thoughts and behavior was found in the samples of Chinese employees [17] and students [18]: social support mitigated the development of suicidal thoughts and behavior under various strains, and the higher the social support from family, friends and significant others was perceived, the weaker was the link between psychological strain and suicidal thoughts and behaviors.

In our study on adaptation of the inventory Psychological Strain Scales [11], the mediations of psychache and hopelessness between the value, aspiration, deprivation, and coping strains, and suicidality in young adults were also found.

The Study

Objective. As far as the types of strain, measured by the inventory Psychological Strain Scales , are the sources of suicidal behavior, it is important to establish cut-off scores, for the applied diagnostics to become more qualified and sensible.

Sample. The normative sample consisted of students of the Moscow technical (n=155) and Kirov humanities universities (n=122). The study was voluntary, and the respondents filled out the pen-and-paper version of the inventory in their spare time (Kirov) or voluntarily during the seminar (Moscow). From the final analysis, we excluded the responses of 8 people, who did not fill out the Psychological Strain Scales . In the end, there were 269 participants, 169 females (63%), 99 males (1 respondent did not state their sex), aged 17–28 (М=19.0, SD=1.1).

Besides, 146 patients of the psychiatry (crisis) department took part in the survey, all of them with suicidal thoughts or/and behavior. The study was also voluntary. It was part of the diagnostic process and psychological counseling during their stay, but patients could refuse to take part in it (6 people did that and were not included in the sample). Patients were given feedback on the results of the study. One hundred five women (72%) took part in the study, and 41 men aged 16–48 (M=23.1, SD=5.9). Non-suicidal self-injuries were practiced by 87 patients (59.6%), and 73 patients had suicide attempts during their lifetime (50%).

Method. The studied inventory was the Psychological Strain Scales , the adaptation was described in our previous paper [11]. The inventory is a self-report questionnaire on the

там давалась обратная связь по результатам исследования. Опрошены 105 женщин (72%) и 41 мужчина, возраст от 16 до 48 лет (M=23,1, SD=5,9). Несуицидальные самоповреждения практиковали 87 пациентов (59,6%), попытки суицида совершали 73 человека (50%).

Методика

Исследуемой методикой были «Шкалы психологического напряжения», адаптация которой описана в нашей предыдущей работе [11]. Методика представляет собой форму самоотчёта о различном противоречивом жизненном опыте человека. Изначально она состояла из 40 утверждений, по 10 пунктов на каждую шкалу. Оценивание утверждений происходит по 5балльной шкале ликертовского типа от «неверно» до «верно». В результате адаптации у нас осталось 29 утверждений, и три шкалы из четырёх («напряжение ценностей», 4 пункта, «напряжение стремлений», 7 пунктов, и «напряжение совладания», 9 пунктов) показали высокую дискриминантную валидность. Они и были отобраны для выявления пороговых баллов, по аналогии с предыдущими нашими работами [19, 20]. Шкала напряжения лишений (9 пунктов) менее информативна в этом плане, однако она также способна дать специалисту важную информацию о присутствующем у респондента напряжении в данной сфере.

Статистический анализ

В основу метода установления норм легла теория измерений, постулирующая, что статистически значимое разделение испытуемых на группы возможно только с учётом погрешности измерения. При этом важно, чтобы результаты респондентов были выражены в метрической (например, интервальной), а не порядковой шкале. Для преобразования сырых баллов в шкалу интервалов мы использовали модель современной теории тестирования, предназначенной для моделирования рейтинговых шкал – rating scale model [21]. Результаты измерения располагаются на шкале логитов, где каждому логиту ставится в соответствие сырой балл по диагностической методике. Кроме того, другим преимуществом этой модели (как и других моделей современной теории тестирования) является то, что у каждого логита рассчитана своя ошибка измерения, то есть она разная для каждого результата на шкале. Это важно, поскольку на краях распределения признака результаты имеют большую погрешность, чем в середине, в силу меньшего количества наблюдений.

Для установления пороговых значений мы использовали подход, описанный М.А. Ассановичем в ряде работ [22, 23]. Суть метода заключается в том, что разделение шкалы на значимые метрические уровни основывается на определении статистически значимых метрических различий между шкальными значениями. Если оценки метрически различаются (с учётом погрешности измерения), они относятся к различным метрическим уровням выраженности конструкта. Если varied contradictory life experience of a respondent. Initially it had 40 items, 10 items per scale. The items are evaluated on 5-point Likert-type scale from “not true at all” to “very true”. As a result of adaptation, 29 items were left, and three scales out of four (value strain, 4 items, aspiration strain, 7 items, and coping strain, 9 items) showed high discriminant validity. They were chosen for establishing cut-off scores, analogous to our previous works [19, 20]. The deprivation strain scale (9 items) was less informative on this matter, but it also can give a specialist valuable information on the difficulties of a respondent in this sphere.

Statistical analysis. The method used to establish cut-off scores was grounded in measurement theory, which postulates that any statistically meaningful differentiation of respondents into groups is only possible when measurement error is considered. In this context, it is essential that respondents’ scores be placed on a metric (e.g., interval) scale rather than on an ordinal one. To transform raw scores into an interval scale, we applied a model from item response theory designed for rating-scale data – the rating scale model [21]. The measurement results are placed on a logit scale, where each logit value corresponds to a raw score of the diagnostic instrument. An additional advantage of this model (as well as of other models within modern test theory) is that a specific measurement error is estimated for each logit, meaning that the precision of measurement varies across different points on the scale. This is particularly important because scores located at the extremes of the trait distribution are associated with greater measurement error than those in the middle of the distribution, due to the smaller number of observations in these regions.

To establish cut-off values, we applied the approach described by M.A. Assanovich in a number of studies [22, 23]. The core idea of this method is that the division of a scale into meaningful metric levels is based on identifying statistically significant metric differences between adjacent scale values. If two scores differ metrically (taking measurement error into account), they are assigned to different metric levels of construct expression. If the difference between scores is not statistically significant, they are considered to reflect the same metric level of the trait. Accordingly, we conducted pairwise comparisons of logitscale estimates, starting from the minimum value. A threshold was established at the point where the difference between scale values, adjusted for measurement error, reached statistical significance. After identifying the first threshold, this value was then compared with subsequent scale estimates using the same

оценки статистически не различаются, то они соответствуют одному и тому же метрическому уровню выраженности признака. Таким образом, мы попарно сравнивали оценки на шкале логитов, начиная с минимального значения. Пороговый уровень устанавливался там, где разница между шкальными значениями с учётом ошибки измерения оказывалась значимой. После установления первого порога это пороговое значение по тому же алгоритму сравнивалось со следующими оценками на шкале и т.д. Сравнение оценок происходило с помощью z-теста, поскольку в статистике давно известно, что распределение погрешностей измерения носит нормальный характер [22]. Устанавливать пороговые значения можно как с учётом двух, так и трёх ошибок измерения. Мы рассчитали пороги двумя способами и на основе логистической регрессии, в которой принадлежность к выборке являлась зависимой переменной, а выделенные уровни – независимой, сравнили полученные результаты с помощью метрик классификации – точности и площади под кривой ошибок (area under the error curve, AUC). В идеальном случае обе метрики принимают значение 1 [24], однако на практике качество классификации оказывается ниже. Приемлемым считается значение не менее 0,70.

Поскольку в практической работе может быть более предпочтительным выделение одного уровня выраженности стрессов, мы проверили одномерную модель, в которую включены отобранные пункты для напряжения ценностей, стремлений и совладания. Проверка осуществлялась с помощью одномерной модели современной теории тестирования для рейтинговых шкал. В первую очередь анализ размерности базировался на анализе контрастов, то есть латентных факторов, не связанных с измеряемым конструктом. Чтобы результаты измерения могли считаться существенно одномерными, необходимо, чтобы количество нагруженных на первый контраст переменных не превышало 2 и процент объясненной им дисперсии не превышал процент дисперсии, объясненной трудностью пунктов методики [25]. Кроме того, для того чтобы пользоваться результатами одномерной модели, необходимо наличие приемлемого согласия ответов на все пункты методики с моделью. Исследование согласие данных с моделью основано на метриках уклонений, наиболее распространёнными из которых в семействах моделей Г. Раша являются взвешенная статистика Infit и невзвешенная статистика Outfit. Infit (information-weighted fit) преимущественно чувствительна к «локальным» несоответствиям в области уровней выраженности признака, близких к уровню респондента (т. е. к ожидаемой зоне максимальной информативности пункта), тогда как Outfit (outlier-sensitive fit) более чувствительна к редким, нетипичным ситуациям – неожиданным ответам на пункты, существенно не соответствующие уровню выраженности признака / свойства algorithm, and so forth. The comparisons were performed using a z-test, as it is well established in statistics that the distribution of measurement errors approximates a normal distribution [22]. Threshold values can be determined using either two or three standard errors of measurement as the criterion. We calculated thresholds using both approaches and then compared the resulting classifications by means of logistic regression, in which group membership served as the dependent variable and the derived levels as the independent variable. The performance of the two solutions was evaluated using classification metrics, namely accuracy and the area under the error curve (AUC). In an ideal case, both indices equal 1 [24]; however, in applied research classification quality is typically lower. Values of 0.70 or higher are generally considered acceptable.

Because in applied settings it may be preferable to identify a single overall level of stress, we tested a unidimensional model that included the selected items for value strain, aspiration strain, and coping strain. The analysis was conducted using a unidimensional model from Rasch model for rating-scale data. First, the assessment of dimensionality was based on a contrast analysis, that is, an examination of latent factors unrelated to the target construct. For the measurement results to be considered substantially unidimensional, the number of variables loading on the first contrast should not exceed two, and the proportion of variance explained by this contrast should not exceed the proportion of variance explained by the item difficulty parameters [25]. In addition, to ensure the interpretability of results obtained from a unidimensional model, it is necessary to demonstrate an acceptable level of model fit for all items in the instrument. The evaluation of model fit was based on fit statistics, the most widely used of which in the Rasch model family are the information-weighted statistic (Infit) and the outlier-sensitive statistic (Outfit). Infit is primarily sensitive to local misfit in regions of the trait continuum close to the respondent’s ability level (i.e., in the zone of maximum expected item information), whereas Outfit is more sensitive to rare or atypical response patterns – unexpected responses to items that substantially deviate from the respondent’s estimated trait level. In applied psychometrics, model fit is generally considered acceptable when Infit and Outfit values fall within the range of approximately 0.50 to 1.50 [25], which is interpreted as the absence of both excessive randomness in responses (underfit) and excessive predictability (overfit). The establishment and validation of levels on the unified scale were carried out following the

респондента. В прикладной психометрике согласие данных с моделью обычно рассматривается как приемлемое при нахождении статистик Infit и Outfit в диапазоне порядка 0,50–1,50 [25], что трактуется как отсутствие как избыточной случайности ответов (underfit), так и избыточной предсказуемости (overfit). Установление и проверка уровней по единой шкале проводились аналогично описанным выше шагам.

Анализ проведен с помощью программного обеспечения jamovi версии 2.4.12 [26].

Результаты

Установление норм

Для каждого фактора (типа напряжения) уровни устанавливались отдельно, что методологически оправдано как с точки зрения теории измерений, так и с позиции клинической интерпретации результатов. Такой подход соответствует рекомендациям экспертов в области моделирования, которые указывают, что агрегирование разнородных субшкал без предварительной проверки их психометрической однородности может приводить к искажению диагностических выводов [27, 28].

В таблице 1 представлено количество групп, которое можно выделить в зависимости от установленной разницы между шкальными оценками – либо 2 ошибки измерения, либо 3. Заметим: подход, основанный на разнице в 3 ошибки измерения, в напряжении ценностей, лишений и стремлений позволяет выделить только две группы; в стрессе совладания – 3 группы. При этом подход, базирующийся на разнице в 2 ошибки измерения, позволяет выделить в стрессах лишений и совладания четыре группы испытуемых, в стрессе стремлений – три, а в стрессе ценностей – две.

В таблице 2 представлены метрики качества классификации для двух способов установления норм. Можно отметить, что во всех случаях, кроме стресса лишений, способ, основанный на разнице в две ошибки измерения, даёт лучшие результаты в сравнении с методом трёх ошибок измерения. Для фактора напряжения лишений оба подхода дали неприемлемую точность предсказаний. Возможно, ответы на утверждения этого фактора не стоит учитывать при диагностике суицидальных переживаний, поскольку количественно чётко дифференцировать норму и клинику этот фактор не позволяет.

same procedures described above.

The analyses were conducted using jamovi software, version 2.4.12 [26].

Results

Establishing cut-off scores

For each factor (type of strain), levels were set separately, which is methodologically justified both from the perspective of measurement theory and in terms of the clinical interpretation of the results. This approach is consistent with recommendations from experts in measurement modeling, who emphasize that aggregating heterogeneous subscales without first verifying their psychometric homogeneity may lead to distorted diagnostic conclusions [27, 28].

Table 1 presents the number of groups that can be distinguished depending on the magnitude of the established difference between scale estimates – either two or three standard errors of measurement. It should be noted that the approach based on a difference of three standard errors allows the identification of only two groups for value strain, deprivation strain, and aspiration strain, and three groups for coping strain. In contrast, the approach based on a difference of two standard errors of measurement makes it possible to distinguish four groups of respondents for deprivation strain and coping strain, three groups for aspiration strain, and two groups for value strain.

Table 2 presents the classification quality metrics for the two approaches to establishing cut-off values. We can see that in all cases, except for deprivation strain, the method based on a difference of two standard errors of measurement yields better results than the approach based on three standard errors. For the deprivation strain factor, both approaches demonstrated unacceptable predictive accuracy. This finding suggests that responses to the items of this factor may not be suitable for use in the diagnosis of suicidal experiences, as this factor does not allow for a sufficiently clear quantitative differentiation between normative and clinical groups.

Figure 1 shows the distribution of respondents across levels of value strain, expressed as percentages within each group (clinical vs. normative).

Таблица / Table 1

Количество выделяемых групп в зависимости от разницы между шкальными оценками в терминах ошибок измерений

Number of groups identified as a function of the difference between scale values in terms of measurement error

Фактор / Factor	2 ошибки измерения 2 standard errors	3 ошибки измерения 3 standard errors
Напряжение ценностей / Value Strain	2	2
Напряжение стремлений / Aspiration Strain	3	2
Напряжение лишений / Deprivation Strain	4	2
Напряжение совладания / Coping Strain	4	3

Таблица / Table 2

Метрики качества классификации для двух способов установления норм (порогов)

Classification quality metrics for the two approaches to cut-off values setting

Фактор / Factor	Способ установления порогов Cut-off values setting method	Точность Accuracy	AUC
Напряжение ценностей	2 ошибки измерения / 2 standard errors	0,77	0,78
Value Strain	3 ошибки измерения / 3 standard errors	0,72	0,63
Напряжение стремлений	2 ошибки измерения / 2 standard errors	0,77	0,74
Aspiration Strain	3 ошибки измерения / 3 standard errors	0,69	0,57
Напряжение лишений	2 ошибки измерения / 2 standard errors	0,67	0,59
Deprivation Strain	3 ошибки измерения / 3 standard errors	0,66	0,53
Напряжение совладания	2 ошибки измерения / 2 standard errors	0,80	0,83
Coping Strain	3 ошибки измерения / 3 standard errors	0,78	0,74

На рис. 1 представлено распределение респондентов (в проценте от соответствующей выборки – клиники или нормы) по уровням напряжения ценностей. Можно заметить, что в группе клиники уровень «выше среднего» в 4 раза чаще встречается, чем «ниже среднего» (81% vs. 19%), при этом в группе нормы обратная ситуация: уровень «выше среднего» в 3 раза реже встречается, чем «ниже среднего» (75% vs. 25%).

It is seen that in the clinical group the “above average” level occurs four times more frequently than the “below average” level (81% vs. 19%). In contrast, the opposite pattern is found in the normative group: the “above average” level is observed three times less frequently than the “below average” level (25% vs. 75%).

Рис. / Fig. 1.

Распределение респондентов в разрезе выборок по уровням напряжения ценностей.

Distribution of respondents by sample across levels of value strain.

Рис. / Fig. 2.

Распределение респондентов в разрезе выборок по уровням напряжения стремлений.

Distribution of respondents by sample across levels of aspiration strain.

Из этого следует, что уровень «ниже среднего» – это область нормы, в то время как в группе «выше среднего» доминирует доля респондентов из клинической выборки.

На рисунке 2 представлено распределение респондентов (в проценте от соответствующей выборки – клиники или нормы) по уровням напряжения стремлений. Необходимо отметить, что в клинической выборке более половины случаев (62%) приходится на «умеренный» и «высокий» уровни, в то время как в выборке нормы абсолютное большинство случаев (86%) оказалось на «низком» уровне. Из этого может следовать, что уровень «низкий» – это область преобладания нормы, в то время как «умеренный» и «высокий» – области характерные для клиники.

На рисунке 3 представлено распределение респондентов (в проценте от соответствующей выборки – клиники или нормы) по уровням напряжения совладания. Видно, что две трети (67%) наблюдений из клинической выборки оказалось на «повышенном» или «высоком» уровне; в то же время у абсолютного большинства респондентов нормативной выборки (87%) напряжение совладания проявляется на «низком» или «умеренном уровне». Следовательно, такие уровни, как «низкий» и «умеренный» – это области преобладания нормы, а «повышенный» и «высокий» – области доминирования клинических случаев.

Таким образом, нам удалось установить нормы для трёх стрессов из четырёх. Соответствие баллов и уровней по каждому фактору представлено в Прил. 1.

Использование интегрального показателя по трём типам напряжения

Анализ контрастов показал, что на первый контраст нагружается 2,20 переменной, а доля объясненной дисперсии первым контрастом составляет 6,20%. При этом доля дисперсии, объясненной трудностью утверждений, равна 30,00%.

These results indicate that the “below average” level corresponds to the normative range, whereas the “above average” level is characterized by a predominance of respondents from the clinical sample.

Fig. 2 presents the distribution of respondents across levels of aspiration strain, expressed as percentages within each group (clinical vs. normative). It should be noted that in the clinical sample, more than half of the cases (62%) fall within the “moderate” and “high” levels, whereas in the normative sample most cases (86%) are observed at the “low” level. These findings suggest that the “low” level represents the predominantly normative range, whereas the “moderate” and “high” levels are more characteristic of the clinical group.

Fig. 3 presents the distribution of respondents across levels of coping strain, expressed as percentages within each group (clinical vs. normative). Two thirds (67%) of the observations in the clinical sample fall within the “elevated” or “high” levels. At the same time, for most respondents in the normative sample (87%), coping strain is manifested at the “low” or “moderate” level. Accordingly, the “low” and “moderate” levels represent the predominantly normative range, whereas the “elevated” and “high” levels correspond to domains in which clinical cases predominate.

Thus, we were able to establish normative thresholds for three out of the four strain dimensions. The correspondence between scores and levels for each factor is presented in Appendix 1.

Integral scale use

The contrast analysis showed that 2.20 variables loaded on the first contrast, and that the proportion of variance explained by this contrast was 6.20%. At the same time, the proportion of variance explained by the item difficulty parameters amounted to 30.00%.

Л 90%

'а Е 80%

° у

В S 70%

И о

Таблица / Table 3

Взвешенная и невзвешенная статистики согласия для утверждений трёх шкал психологического напряжения Information-weighted and outlier-sensitive fit statistics for the items of the three psychological strain scales

Шкала / scale	№	Infit	Outfit
Напряжение ценностей Value Strain	Q01	1,04	1,24
	Q04	1,09	1,41
	Q08	1,12	1,28
	Q09	0,90	0,86
Напряжение стремлений Aspiration Strain	Q11	0,98	1,22
	Q12	1,40	1,49
	Q13	1,55	1,53
	Q16	1,26	1,19
	Q17	0,97	0,98
	Q18	0,89	0,88
	Q19	0,74	0,73
Напряжение совладания Coping Strain	Q31	1,30	1,11
	Q32	0,83	0,85
	Q33	0,83	0,83
	Q35	1,01	1,13
	Q36	0,71	0,70
	Q37	1,16	1,19
	Q38	0,89	0,93
	Q39	1,00	1,13
	Q40	0,57	0,56

То есть процент дисперсии, объясненной трудностью утверждений, превышает долю дисперсии, объяснённой первым контрастом, почти в 5 раз. Следовательно, данные можно счесть существенно одномерными.

В таблице 3 представлены статистики согласия по каждому пункту методики для трёх типов стресса из четырёх возможных. Можно заметить, что все пункты находятся в приемлемом согласии с моделью по обеим статистикам за исключением пункта №13 – обе его статистики несколько выходят за границу 1,50. Однако мы не стали исключать этот пункт, поскольку степень несогласия с моделью невелика. Надёжность получившихся измерений составила 0,88.

После проверки согласия данных с моделью мы приступили к определению пороговых значений для норм. Мы воспользовались тем же методом, описанным выше, и сравнили два подхода – на основе разницы в 2 ошибки измерения и 3 ошибки измерения. Метод на основе двух ошибок измерения позволяет выделить 7 уровней выраженности признака (хотя на 7-м уровне не оказалось ни одного респондента), в то время как метод, основанный на трёх ошибках – 4 уровня. Чтобы принять решение о выборе подходящего результата, мы провели регрессионный анализ методом логистической регрессии. Метрики качества предсказания представлены в таблице 4. Как можно заметить, снова метод, основанный на разнице в две ошибки измерения, даёт более высокое качество предсказания случая, – нормы или клиники, – поэтому мы остановимся на нём.

Thus, the percentage of variance explained by item difficulty exceeds the variance explained by the first contrast by almost a factor of five. Accordingly, the data can be considered substantially unidimensional.

Table 3 presents the fit statistics for each item of the instrument for three of the four stress types. All items demonstrate acceptable fit to the model on both statistics, with the exception of Item 13, for which both fit indices slightly exceed the upper boundary of 1.50. Nevertheless, this item was not excluded from the scale, as the degree of misfit was relatively small. The reliability of the measurements was 0.88.

After evaluating the model fit, we proceeded to determine threshold values for norm establishment. We applied the same method described above and compared two approaches – one based on a difference of two standard errors of measurement and the other based on three standard errors. The approach using two standard errors allows the identification of seven levels of construct expression (although no respondents were classified at the seventh level), whereas the approach based on three standard errors yields four levels. To determine the most appropriate solution, we conducted a regression analysis using logistic regression. The metrics of predictive performance are presented in Table 4. As can be seen, the method based on a difference of two standard errors of measurement again demonstrates higher predictive accuracy in distinguishing between cases of normative and clinical status.

Таблица / Table 4

Метрики качества классификации для двух способов установления норм (порогов) на основе интегрального показателя стрессов

Classification quality metrics for the two approaches to norm (threshold) establishment based on the integral strain scale

Таблица / Table 5 Отношение шансов оказаться в клинической группе для выделенных уровней

Odds ratios for belonging to the clinical group across the identified levels

Способ установления порогов Cut-off values setting method	Точность Accuracy	AUC
2 ошибки измерения 2 standard errors	0,82	0,86
3 ошибки измерения 3 standard errors	0,79	0,80

Несмотря на большую точность классификации методом двух ошибок измерения, семь уровней для практических целей – слишком много. Возможно, их удастся сократить. Чтобы сравнить соседние выделенные уровни, мы рассчитали отношение шансов оказаться в клинической группе. Результаты представлены в таблице 5. Можно заметить, что группы 1 и 2, а также 4 и 5 значимо не отличаются по вероятности оказаться в клинической группе. Кроме того, в группах 5 и 6 нет разницы в вероятности. Однако для начала мы объединим группы 1 и 2, а также 4 и 5, для того чтобы проверить, изменятся ли результаты.

В результате перекодировки уровней получились следующие отношения шансов, представленные в таблице 6. Видно, что уровни 1 и 2, а также 2 и 3 существенно отличаются по вероятности оказаться в клинической группе. Однако между группами 3 и 4 нет значимого различия в силу того, что в группе 4 оказалось всего 7 человек, что делает статистический тест незначимым. Тем не менее, средние значения по шкале логитов в группах 3 и 4 существенно отличны: t (419)=5,89, p <0,001. Кроме того, качество классификации существенно не изменилось: точность =0,82, AUC=0,85. Таким образом, после преобразований остаётся 4 метрических уровня выраженности напряжения. Соответствие суммы баллов и уровня представлено в Приложении 1.

Таблица / Table 6

Отношение шансов оказаться в клинической группе для преобразованных уровней

Odds ratios for belonging to the clinical group across the recoded levels

Номер группы Group №	Отношение шансов Odds ratio	p
1 vs. 2	0,10	<0,001
2 vs. 3	0,12	<0,001
3 vs. 4	0,47	0,489

На рисунке 4 представлено распределение респондентов (в % от выборки – клиники или нормы) по уровням. Отметим, что в низкий и умеренный уровни преимущественно попадают респонденты из группы нормы (51% и 36% соответственно, в сумме 87%), в то время как в повышенный и высокий – представители

Номер группы Group №	Отношение шансов Odds ratio	p
1 vs. 2	0,44	0,470
2 vs. 3	0,13	<0,001
3 vs. 4	0,15	<0,001
4 vs. 5	0,35	0,045
5 vs. 6	1,07	0,956

Accordingly, this approach was selected for subsequent analyses. Despite the higher classification accuracy obtained with the two-standard-error approach, the identification of seven levels is excessive for practical purposes. It therefore seemed reasonable to consider whether this number of levels could be reduced. To compare adjacent levels, we calculated the odds ratios for belonging to the clinical group. The results are presented in Table 5. As can be seen, Levels 1 and 2, as well as Levels 4 and 5, do not differ significantly in terms of the probability of being classified as clinical. In addition, there is no difference in this probability between Levels 5 and 6. However, as an initial step, we merged Levels 1 and 2, as well as Levels 4 and 5, in order to examine whether this consolidation would affect the results.

As a result of the recoding procedure, the following odds ratios were obtained and are presented in Table 6. It can be seen that Levels 1 and 2, as well as Levels 2 and 3, differ significantly in terms of the probability of belonging to the clinical group. However, no significant difference was observed between Levels 3 and 4, due to the fact that only seven respondents were included in Level 4, which rendered the statistical test non-significant. Nevertheless, the mean logit scores for Levels 3 and 4 differed substantially: t(419)=5.89, p<0.001. In addition, the classification quality remained essentially unchanged, with an accuracy of 0.82 and an AUC of 0.85. Thus, after the recoding procedure, four metric levels of strain expression were retained. The correspondence between total scores and levels is presented in Appendix 1.

Figure 4 presents the distribution of respondents across levels, expressed as percentages within each group (clinical vs. normative). It is seen that respondents from the normative group predominantly fall into the low and moderate levels (51% and 36%, respectively; 87% in total), whereas respondents from the clinical sample are mainly represented at the elevated and high levels (69% and

клинической выборки (69% и 4% соответственно, в сумме 73%). Таким образом, представленные данные свидетельствуют о выраженной дифференцирующей способности выделенных уровней показателя. Низкий и умеренный уровни в наибольшей степени характерны для нормативной выборки, что позволяет интерпретировать их как зону функциональной нормы и адаптивного функционирования. Напротив, повышенный и высокий уровни преимущественно представлены респондентами клинической группы, что указывает на их клиническую значимость и диагностическую релевантность для выявления состояний психологического неблагополучия. Полученное распределение подтверждает, что предложенная система уровней не носит формально-статистический характер, а отражает качественные различия между нормативной и клинической популяциями, обеспечивая тем самым как психометрическую обоснованность, так и практическую применимость шкалы в мониторинговых и скрининговых целях.

В Приложении 2 представлена краткая характеристика каждого выделенного уровня напряжения. Характеристика дана на основе соответствия диапазона логитов того или иного уровня диапазону трудности утверждений. В силу того, что в рамках моделей современной теории тестирования трудность пунктов методики и меры респондентов лежат на единой шкале логитов, можно установить соответствие между областью преобладания утверждений того или иного фактора и уровнем выраженности признака – интегрального напряжения.

Обсуждение

Настоящее исследование было направлено на установление нормативных пороговых значений для методики «Шкалы психологического напряжения», разработанной в рамках теории суицидального напряжения J. Zhang [1-4]. Полученные результаты позволяют сделать ряд важных выводов как для психометрической практики, так и для прикладной суицидологии.

4%, respectively; 73% in total). Taken together, these findings indicate a pronounced discriminative capacity of the identified levels. The low and moderate levels are most characteristic of the normative sample, which allows them to be interpreted as a range of functional normativity and adaptive functioning. In contrast, the elevated and high levels are predominantly represented by respondents from the clinical group, highlighting their clinical significance and diagnostic relevance for identifying states of psychological distress. The observed distribution further confirms that the proposed system of levels is not merely formally statistical in nature but rather reflects qualitative differences between normative and clinical populations, thereby ensuring both the psychometric soundness and the practical applicability of the scale for monitoring and screening purposes.

Appendix 2 presents a brief characterization of each of the identified strain levels. These descriptions are based on the correspondence between the logit ranges of each level and the range of item difficulties. Since, within the modern test theory models, item difficulty parameters and respondents’ measures are located on a common logit scale, it allows for establishing a meaningful correspondence between the domains in which items from a given factor are predominant, as well as the level of construct expression – namely, integral strain.

Discussion

The present study’s objective was to establish the cut-off values for the inventory Psychological Strain Scales , formulated in the framework of the Strain Theory of Suicide by J. Zhang [1–4]. The acquired results allow for a range of important implications both for the psychometric practice and for the applied suicidology.

■ Клиника / Clinical sample ■ Норма / Normative sample

Рис. / Fig. 4.

Распределение респондентов в разрезе выборок по уровням интегрального напряжения. Distribution of respondents by sample across levels of integral strain.

Центральным результатом исследования стало успешное установление пороговых значений для трёх из четырёх типов психологического напряжения – напряжения ценностей, стремлений и совладания. Все три шкалы продемонстрировали приемлемое и хорошее качество классификации при разграничении нормативной и клинической выборок, что подтверждается показателями точности (0,77–0,80) и площади под кривой ошибок (0,74–0,83). Наилучшие дифференцирующие показатели обнаружены для шкалы напряжения совладания (точность =0,80, AUC=0,83), что согласуется с теоретическими положениями J. Zhang о центральной роли дефицита совладания в генезе суицидального поведения. Напряжение совладания, отражающее несоответствие между стрессовыми воздействиями и индивидуальными ресурсами для их преодоления, по-видимому, наиболее непосредственно связано с клиническим неблагополучием и переходом от нормативного дистресса к суицидально значимым состояниям. Напряжение ценностей и стремлений также показали адекватную способность разделять нормативную и клиническую группы, хотя и с несколько меньшей точностью. Это может объясняться тем, что конфликт ценностей и расхождение между желаниями и возможностями являются в определённой степени нормативными переживаниями периода молодой взрослости [29], однако их интенсификация существенно чаще наблюдается у лиц с суицидальными проявлениями. Распределение респондентов по уровням наглядно это демонстрирует: в клинической выборке уровень «выше среднего» напряжения ценностей встречается в 4 раза чаще, чем «ниже среднего» (81% vs. 19%), тогда как в норме наблюдается обратная картина.

Примечательным результатом является неспособность шкалы напряжения лишений обеспечить приемлемое разграничение нормативной и клинической выборок (точность =0,67, AUC=0,59). Этот результат может интерпретироваться в нескольких плоскостях. Во-первых, данные согласуются с результатами нашей предыдущей работы по адаптации методики [11], в которой шкала напряжения лишений показала более низкую дискриминантную валидность по сравнению с остальными шкалами. Во-вторых, это созвучно данным кросс-культурных исследований, демонстрирующих, что актуальность напряжения лишений существенно варьирует в зависимости от социально-экономического контекста. Так, в турецком исследовании [12] напряжение лишений оказалось значимым для молодёжи, в отличие от русской выборки, а в китайских исследованиях завершённых суицидов в сельских районах [14] именно этот тип напряжения выступал существенным предиктором суицидального поведения. Можно предположить, что в контексте московских и кировских студентов, составивших нормативную выборку, и пациентов столичного кризисного стационара субъектив-

The main result of the study was the successful establishment of cut-off scores for the three out of four types of psychological strain: value, aspiration and coping strains. All three scales demonstrated acceptable and good quality of classification in distinguishing normative and clinical samples, which is confirmed by the accuracy indices (0.77–0.80) and AUC (0.74–0.83). The best differentiating indices were obtained for the coping strain (accuracy =0.80, AUC=0.83), which corresponds to the J. Zhang’s theory on the key role of coping deficit in the origins of suicidal behavior. The coping strain, reflected in the mismatch between the pressures of life and individual resources, has seemingly the strongest link with clinical distress and the shift from the normative distress to suicidal states. Value and aspiration strains also showed the adequate ability to distinguish normative and clinical samples, though to a lesser accuracy. It can be explained by the fact that the value strain and the discrepancy between aspirations and reality are to some degree the normative experiences of young adults [29], but their intensification is significantly more frequent in people with suicidal tendencies. The distribution of respondents upon the levels shows it most vividly: in the clinical sample, the level “above average” of the value strain is observed 4 times more often than “below average” (81% vs. 19%), while for the normative sample, the reverse is true.

The notable result is the inability for the scale of deprivation strain to account for the acceptable distinction of normative and clinical samples (accuracy =0.67, AUC=0.59). This result can be interpreted in several dimensions. Firstly, this data corresponds with the results of our previous paper on the adaptation of the inventory [11], where the deprivation strain scale showed lower discriminant validity in comparison to the other scales. Secondly, this corresponds to the results of cross-cultural studies, which show that the relevance of deprivation strain varies due to the socio-economic context. For example, in the Turkish study [12], the deprivation strain was relevant for the youth, by contrast to the Russian sample, and in Chinese studies in the rural regions [14] precisely this type of strain was a significant predictor of a suicidal behavior. It can be supposed that in the context of Moscow and Kirov students, who comprised the normative sample, and the patients of Moscow clinic, the subjective experience of relative deprivation is not the key differentiating factor between the normative and the clinical groups. Relative poverty seems to be the background risk factor, which acts through the

ное переживание относительной депривации не является ключевым дифференцирующим фактором между нормой и клиникой. Относительная бедность, по-видимому, может быть скорее фоновым фактором риска, действующим через опосредующие механизмы (депрессию, безнадёжность), что подтверждается медиационной моделью [14], нежели чем прямым индикатором клинического состояния.

Важным методологическим и практическим результатом стала возможность использования интегрального показателя, объединяющего три типа напряжения (ценностей, стремлений и совладания) в единую шкалу. Результаты анализа размерности подтвердили существенную одномерность данных: доля дисперсии, объяснённой трудностью утверждений (30%), почти в 5 раз превысила долю дисперсии, объяснённой первым контрастом (6.2%), что соответствует критериям, сформулированным Linacre [25]. Высокая надёжность измерений (0.88) и хорошее качество классификации (точность =0,82, AUC=0,85) свидетельствуют о целесообразности использования интегрального показателя в скрининговых и мониторинговых целях. Четырёхуровневая система оценки интегрального напряжения (низкий, умеренный, повышенный, высокий) обеспечивает клинически осмысленную градацию. Совокупная доля респондентов нормативной выборки на низком и умеренном уровнях (87%) и клинической выборки на повышенном и высоком уровнях (73%) подтверждает диагностическую валидность предложенной системы. Данная система уровней, как показывают результаты, отражает не формально-статистические, а качественные различия между нормативной и клинической популяциями. Вместе с тем при интерпретации результатов следует учитывать, что интегральный показатель, при всей его практической полезности, не заменяет анализа профиля отдельных типов напряжения. Теория суицидального напряжения подчёркивает, что различные типы напряжения могут иметь разную этиологию и требовать различных стратегий вмешательства [2]. Например, напряжение ценностей может указывать на необходимость работы с ценностными конфликтами и культурной идентичностью, тогда как напряжение совладания – на дефицит копинг-ресурсов и необходимость обучения навыкам саморегуляции. Половые различия в преобладающих типах напряжения, обнаруженные в исследовании [15], дополнительно подтверждают важность дифференцированного подхода.

Наше исследование показывает значимость для современной российской молодёжи трёх видов напряжения, отражённых в опроснике «Шкалы психологического напряжения» J. Zhang: напряжения ценностей, напряжения стремлений и напряжения совладания. Пункты из шкалы «напряжение лишений», возможно, требуют доработки, более ярких и актуальных примеров. В целом же, мы можем говорить о том, что данная mediating mechanisms (depression, hopelessness), which is confirmed by the mediation model [14], than being the direct indicator of a clinical state.

The important methodological and practical result is the ability to use the integral index, which unifies three types of strain (value, aspiration, and coping) in an integral scale. The results of dimensional analysis confirmed the significant unidimensionality of the data: the percent of dispersion, explained by the difficulty of the items (30%), was almost 5 times higher, than the percent of the dispersion, explained by the first contrast (6.2%), which corresponds to the criteria, formulated by Linacre [25]. The high reliability of the measures (0.88) and a good quality of classification (accuracy =0.82, AUC=0.85) speak for the viability of use of integral score in screenings and monitoring. Four-level system of assessment of integral strain (low, moderate, elevated, high) allows for clinically sensible grading. The main part of the respondents from the normative sample are at the low and moderate levels (87%) and the main part of the clinical sample is at the elevated and high levels (73%), which confirms the diagnostic validity of the offered system. As the results show, this system of levels reflects not the formally statistical, but the qualitative differences between the normative and the clinical populations. Along with that, while interpreting the results, one should take into account that the integral score, with all its practical utility, does not substitute the analysis of the profile of the individual strain types. The Strain Theory of Suicide emphasizes that various types of strain may have different etiology and call for different strategies for intervention [2]. For example, the value strain may speak for the necessity to work with value conflicts and cultural identity, while the coping strain points out the deficit of coping resources and the necessity to learn selfregulation skills. Additionally, sex differences, predominant in the types of strains, found in the study [15], also confirm the importance of the individual and differentiated approach.

Our study shows the importance of three types of strains, reflected in the inventory Psychological Strain Scales by J. Zhang, for the contemporary Russian youth: value, aspiration and coping strains. Items from the deprivation strain scale probably need revision and more vivid examples. Overall, we may say that this shortened version of the scale out of 20 items is a valid instrument for identification people from the risk group, the “carriers” of the social components of suicidality (with

сокращённая версия опросника из 20 пунктов является валидным методом выявления людей из группы риска, «носителей» социальных компонентов суицидальности (имеющих трудности в реализации ценностей, стремлений, индивидуального совладания), на которые можно воздействовать с помощью комплексных мер социальной поддержки. К примеру, для решения проблем напряжения стремлений будут актуальны групповые и/или индивидуальные занятия по профориентации, дающие школьникам более чёткое понимание, кем они хотят стать в профессиональном плане, какие для них открыты пути и возможности, на что стоит ориентироваться при выборе профессии. Для решения вопросов совладания также будут полезны занятия по обучению саморегуляции, совладанию со стрессом, по формированию более доброжелательного, здравого и зрелого самоотношения [20, 30]. Что касается шкалы «напряжение ценностей», тут тоже возможна её доработка и уточнение с учётом актуальной ситуации, но на данный момент 4 пункта достаточно дифференцируют проблемную ситуацию. Молодёжи нужно предоставлять возможности для лучшего понимания себя, давать выбор и возможности для реализации своих ценностей, обучать подростков безопасно и неконфликтно встраивать эти ценности в канву социальных отношений.

Ограничения

Необходимо отметить ряд ограничений настоящего исследования. Во-первых, нормативная выборка была ограничена студентами двух вузов (московского и кировского), что не позволяет распространять полученные нормы на все возрастные и социальные группы. Возрастной диапазон нормативной выборки (17–28 лет, M =19) существенно у_́же, чем клинической (16–48 лет, M =23,1), что могло повлиять на результаты классификации. Во-вторых, значительное преобладание женщин в обеих выборках (63% в норме и 72% в клинике) не позволяет в полной мере оценить гендерную специфику пороговых значений, хотя имеющиеся данные указывают на возможные половые различия в профилях напряжения [15]. В-третьих, клиническая выборка была представлена пациентами одного кризисного стационара, что может ограничивать обобщающую способность результатов на другие клинические популяции. Наконец, дизайн исследования является поперечным (кросссекционным), что не позволяет оценить прогностическую валидность установленных пороговых значений в отношении последующего суицидального поведения.

Выводы

Опросник «Шкалы психологического напряжения» показал высокую способность выявления группы суицидального риска. Он состоит из 20 пунктов: 4 пункта для шкалы «напряжение ценностей», 7 пунктов для шкалы «напряжение стремлений» и 9 пунктов для шкалы «напряжение совладания». Информативен общий балл. Опросник может использоваться как в исследова- the difficulties in realization of values, aspirations, and individual coping), which can be influenced by the complex measures of social support. For example, to solve the problems of aspirations, group and/or individual sessions in vocational counseling would be useful, which give the school students more vivid understanding of who they would like to become professionally, which ways and possibilities are open to them, what they should look for, when choosing a profession. To solve the issues of coping strain, some trainings in selfregulation, coping with stress, as well as acquiring more friendly, healthy and mature self-regard would be of help [20, 30]. As for the value strain scale, it can also be revised and refined taking into account the current social situation, but even now, 4 items are sufficiently accurate in differentiation of the problem situation. Young adults need possibilities to understand themselves better, they need to have choice and possibilities for realization of their values, and adolescents need to learn how to safely and conflict-free integrate their values into social life.

Limitations

A range of limitations of the present study should be noted. Firstly, the normative sample was limited by students of two universities (Moscow and Kirov), which does not allow to expand the acquired norms to all ages and social groups. The age range of the normative sample (17–28, M=19) is significantly more narrow than of the clinical sample (16– 48, M=23.1), which could had influenced the results of classification. Secondly, the significant prevalence of women in both samples (63% in the normative, and 72% in the clinical sample) does not allow fully estimating the sex specifics of the cut-off scores, though the available data show that some sex differences in strains profiles are possible [15]. Thirdly, the clinical sample comprised of the patients of one crisis department, which may limit the generalization ability of these results on other clinical populations. Finally, the study design is cross-sectional, which does not allow estimating the prognostic validity of the established cut-off scores in relation to subsequent suicidal behavior.

Conclusions

The inventory Psychological Strain Scales showed high capacity for identification of the suicide risk group. It consists of 20 items: 4 items for the value strain scale, 7 items for the aspiration strain scale, and 9 items for the coping strain scale. The integral score is informative too. The inventory can be used both for research and screening purposes, and the cut-off scores were established for its

тельских целях, так и в скринингах, для чего и выделены нормативные показатели.