Изучение структурной валидности русскоязычной версии «Многомерной методики экзистенциального смысла»

Контекст и актуальность. Исследование направлено на прояснение структурной валидности «Многомерной методики экзистенциального смысла» В. Костина и В. Виньолес, которая представляет собой вариацию и дальнейшее развитие оригинальной «Многомерной методики экзистенциального смысла» Л. Джорджа и К. Парк. Опросник в виде отдельных субшкал включает в себя такие аспекты смысла, как связность, целенаправленность, значимость и суждения о смысле жизни. Подобные методики получили широкое распространение в зарубежных исследованиях и были адаптированы на многие языки. На русскоязычной выборке подобное исследование трехмерной структуры смысла жизни проводится впервые. Цель: исследовать структурную валидность «Многомерной методики экзистенциального смысла» В. Костина и В. Виньолес. Гипотеза. Факторная структура оригинальной методики воспроизводится на русскоязычной выборке. Методы и материалы. Исследование проведено на выборках (1) участников международного исследования психологического совладания с угрозой КОВИД-19 в возрасте 25—67 лет (N = 116; M = 45,1; SD = 9,79; 92,24% — женщины) и (2) студентов 1 курса московского вуза в возрасте 17—24 лет (N = 280; M = 18,8; SD = 1,22; 90,71% — женщины). Структура опросника изучалась с помощью эксплораторного моделирования структурными уравнениями и кластерного анализа. Результаты. Результаты исследования позволили уточнить факторную структуру опросника на русскоязычной выборке: субшкалы целенаправленности, значимости воспроизводятся полностью на обеих выборках, субшкала связности воспроизведена только на выборке студентов как на наиболее однородной. С помощью построения бифакторных моделей структура методики исследована на многомерность. Выводы. Полученные результаты в целом свидетельствуют в пользу структурной валидности русскоязычной версии методики. Свидетельства в пользу многомерности методики неоднозначны. Отмечена также необходимость уточнения и доработки субшкалы связности.

Введение

Смысл относится к наиболее сложным и многогранным объектам психологического изучения. В последние два десятилетия получают все большее распространение различные многомерные теоретические модели смысла жизни (Леонтьев, 1999; Wong, 2012; Martela, Steger, 2016) и многомерные методики диагностики (George, Park, 2016; Martela, Steger, 2023; Costin, Vignoles, 2020; Qi, Zhou, Miao, 2023). Мы поставили задачу русскоязычной адаптации одной из таких методик (Costin, Vignoles, 2020). Эта задача встала изначально в контексте международного исследования, в котором была применена эта методика, переведенная на 30 языков в 30 странах. Как часть решения задачи адаптации встал вопрос о структурной проверке правомерности выделения трех измерений смысла (Costin, Vignoles, 2020). Данная статья посвящена первому шагу решения указанной задачи, а именно проверке модели внутренней структуры смысла жизни методами структурного моделирования.

Впервые в виде законченного психометрического инструмента «Многомерная шкала экзистенциального смысла» (The Multidimensional Existential Meaning Scale, сокращенно MEMS) была представлена Л. Джорджем и К. Парк в 2016 году (George, Park, 2016). Изначальная версия включала в себя три шкалы: связность (coherence), целенаправленность (purpose), значимость (mattering). На каждую шкалу приходилось по 5 утверждений, согласие с которыми респондент выражал в ответах, измеряемых по шкале Ликерта от 1 до 7. Среди всех утверждений одно было обратным, и оно относилось к шкале значимости. В оригинальном исследовании предполагается, что связь между шкалами и смыслом жизни, который измерялся с помощью методики MLQ (Steger et al., 2006), может быть объяснена наличием третьего фактора — влиянием положительного аффекта (George, Park, 2016). Исследование проводилось на выборке студентов-психологов из США. В дальнейшем, методика MEMS была адаптирована в ряде стран, включая Польшу, Испанию и Турцию (Gerymski, Krok, 2020; Marco et al., 2022; Subasi et al., 2024). Обращает на себя внимание тот факт, что на выборках респондентов из Испании и Турции трехфакторная структура опросника воспроизвелась полностью, все пункты опросника были сохранены, тогда как исследователи из Польши отмечают, что ряд пунктов демонстрировал перекрестную нагрузку на разные шкалы или же вовсе имел слишком низкие значения факторной нагрузки, чтобы быть сохраненным в структуре шкалы. В результате уточнения модели была получена оптимальная трехфакторная структура, включающая по три пункта в каждой шкале (Gerymski, Krok, 2020).

В 2020 году В. Костин и В. Виньолес разработали свою версию «Многомерной шкалы экзистенциального смысла». На этапе первичной валидации в исследовании приняли участие англоязычные респонденты из Румынии, Великобритании, США и Канады. На втором и третьем этапе участвовали студенты из Великобритании, США и Португалии. Авторы ставили перед собой цель уточнить ряд утверждений, входящих в каждую из шкал, проверить устойчивость опросника к тенденции давать утвердительные ответы, исследовать связь составных компонентов смысла и суждений о смысле при контроле положительного аффекта и в лонгитюдном формате исследования определить, что является ключевым предиктором смысла. На русскоязычной выборке исследование трехмерной структуры смысла жизни проводится впервые.

Методика MEMS в редакции В. Костина и В. Виньолес включает 4 шкалы: связность (coherence), целенаправленность (purpose), значимость (mattering), суждения о смысле жизни (meaning in life judgements). Связность определяется как упорядоченность и осмысленность собственного опыта. Целенаправленность рассматривается как наличие жизненной цели, организующей и направляющей целенаправленное поведение. Значимость оценивает степень, в которой человек ощущает, что его жизнь имеет значение для мира и воспринимается им как ценная и важная в широком экзистенциальном контексте. Субшкала «Суждения о смысле жизни» описывает субъективную оценку человеком своей жизни как осмысленной.  В рамках первого этапа исследования формировался набор пунктов, наиболее точно описывающих подструктуры, входящие в состав смысла. Для субшкалы связности были рассмотрены 17 пунктов (7 из которых были обратными), в том числе и те, что входят в состав оригинальной методики MEMS. Пункты субшкалы целенаправленности формировались также на основе MEMS версии Л. Джорджа и К. Парк, в дополнение к ним были рассмотрены пункты шкалы психологического благополучия К. Рифф, итого 15 прямых и 6 обратных утверждений. Субшкала значимости в основном включала в себя пункты оригинала, были добавлены обратные пункты, а также создан авторский пункт, не вошедший в финальную версию методики. В «суждения о смысле жизни» вошли адаптированные пункты шкал PPMS П. Вонга и MLQ-P М. Стегера (Steger et al., 2006).  В итоговую версию опросника вошли 16 пунктов, где каждая из субшкал содержит 2 прямых и 2 обратных вопроса. Отмечается, что такой симметричный состав шкал позволяет сделать опросник устойчивым к тенденции давать утвердительные ответы (Welkenhuysen-Gybels, Billiet, Cambré, 2003). Однако подобная симметрия формулировок может осложнять воспроизведение факторной структуры субшкал (Zhou et al., 2024). Важно отметить, что В. Костин и В. Виньолес интерпретируют экзистенциальную значимость именно как степень ощущаемой человеком значимости его жизни для мира. В то время как, например, исследователи из Таиланда и Китая отмечают целесообразность трактовки этого компонента смысла жизни как «значимости для социума», а не для «мира и вселенной» (Haputpong, Dudsdeemaytha, 2023; Qi, Zhou, Miao, 2023). Действительно, в новейшем систематическом обзоре отмечается наличие различных концептуальных подходов к пониманию экзистенциальной значимости: жизнь может ощущаться человеком как значимая для себя, для социального окружения, а также в более широком, универсальном контексте — для мира и вселенной в целом (Alsaadi et al., 2025).

Таким образом, в современной литературе сохраняется методологическая и концептуальная неоднородность в трактовке компонентов смысла жизни. Это подчеркивает необходимость дальнейшей проверки структурной валидности многомерных моделей смысла в различных культурных контекстах. Настоящее исследование посвящено первому этапу русскоязычной адаптации «Многомерной методики экзистенциального смысла» — изучению структурной валидности методики.

Материалы и методы

Выборка. Выборка исследования состояла из двух групп. Первая группа включала участников из России, прошедших второй этап международного исследования, направленного на изучение психологических стратегий совладания в условиях пандемии COVID-19 (октябрь–ноябрь 2020 года) (Леонтьев и др., 2022; Eisenbeck et al., 2022). Выборка состояла из 116 респондентов в возрасте 25—67 лет (M = 45,1; SD = 9,79). В выборку вошли 9 мужчин (M = 42,4; SD = 9,19) и 107 женщин (M = 45,3; SD = 9,85). Вторая группа включала 280 респондентов в возрасте 17—24 лет (M = 18,8; SD = 1,22). Выборка состояла из студентов 1 курса «Высшей школы экономики» (НИУ ВШЭ), специальности «Психология». В выборку вошли 26 мужчин (M = 18,7; SD = 1,12) и 254 женщины (M = 18,8; SD = 1,23).

Методики. В данном исследовании была использована «Многомерная методика экзистенциального смысла», версия В. Костина и В. Виньолес (Costin, Vignoles, 2020).

Опросник состоит из 16 пунктов, формирующих 4 субшкалы (по 2 прямых и 2 обратных утверждения на каждую):

1. Суждения о смысле жизни.
2. Связность.
3. Целенаправленность.
4. Значимость.

Каждое утверждение оценивалось по шкале Ликерта от 1 до 7, где 1 — «Совершенно не согласен», 7 — «Совершенно согласен».           

Прямой перевод методики осуществлялся доктором психологических наук, экспертом в области психологии смысла.

Кроме того, для проверки внешней валидности методики в оба исследования были включены еще несколько методик диагностики смысла и благополучия, однако в силу ограничения объема статьи эта часть исследования будет представлена в отдельной публикации.

Методы анализа данных. Обработка данных проводилась с помощью программ статистической обработки данных Jamovi 2.6.12, MPlus 7.

Результаты

Исходная версия методики содержит симметричное количество прямых и обратных пунктов. Субшкала «Суждения о смысле жизни» исходно описывает общий конструкт, а субшкалы «связность», «целенаправленность», «значимость» — его предполагаемые составные части. Автор методики не включал общий суммарный балл по всем пунктам в перечень имеющихся шкал, подразумевая, что субшкала «суждения о смысле жизни» уже измеряет общий исследуемый феномен смысла жизни. В рамках исследования структуры методики мы добавили суммарный балл в подсчеты. Описательные статистики шкал «Многомерной методики экзистенциального смысла» (ММЭС) представлены в табл. 1.

Таблица 1 / Table 1

Описательные статистики субшкал ММЭС

Summary statistics for the MEMS subscales

Примечание: M — среднее значение; SD — стандартное отклонение; As — асимметрия распределения, SE(As) — стандартная ошибка асимметрии; Ex — эксцесс распределения; SE(Ex) — стандартная ошибка эксцесса; α — Альфа Кронбаха; Ω — Омега Макдональда.

Note: M — mean value; SD — standard deviation; As — skewness of distribution; SE(As) — standard error of skewness; Ex — kurtosis of distribution; SE(Ex) — standard error of kurtosis; α — Cronbach's alpha; Ω — McDonald's omega.

Исследовательское структурное моделирование уравнениями (ESEM)

ESEM проводился с использованием теоретически ожидаемой матрицы нагрузок (MLM, вращение Geomin). Обратные пункты (3, 4, 7, 8, 11, 12, 15, 16) были инвертированы. Результаты ESEM на студенческой выборке показывают приемлемое соответствие модели: χ2(62) =146, CFI = 0,965, TLI = 0,933, SRMR = 0,035, RMSEA = 0,069 (90% CI: [0,057; 0,082], p = 0,007). Несмотря на хорошие и приемлемые показатели соответствия, особенность проведенного ESEM заключается в том, что обратные пункты методики группируются в отдельный фактор, а пункты шкалы «связности» и «суждений о смысле жизни» объединяются в один фактор. По этой причине было принято решение провести анализ модели, состоящей из предполагаемых составных частей смысла жизни — «связности», «целенаправленности», «значимости». Результаты ESEM-анализа 3-факторной версии представлены в табл. 2.

Таблица 2 / Table 2

Факторные нагрузки для модели ESEM, 3 фактора (N = 280)

Factor loadings for the ESEM model, 3 factors (N = 280)

Примечание: «***» — уровень значимости р < 0,001; «**» — уровень значимости р < 0,01; «*» — уровень значимости р < 0,05.

Note: «***» — significance level р < 0.001; «**» — significance level р < 0.01; «*» — significance level р < 0.05.

Пункты субшкал «значимости» и «целенаправленности» дают высокие нагрузки на целевые факторы. Пункты 5, 6, 7, относящиеся к «связности», дают умеренную нагрузку на целевой фактор. Пункт 8 значимо нагружает фактор целенаправленности. Для уточнения структуры был проведен кластерный анализ.

Кластерный анализ

Кластерный анализ проводился с использованием евклидовой метрики (Euclidean) и метода кластеризации Уорда (Ward.D). Результаты кластерного анализа для студенческой выборки представлены на рис. 1. Использованы сокращения: ЗНАЧ (MATT) — Значимость (Mattering), ЦЕЛ (PURP) — Целенаправленность (Purpose), ССЖ (MILJ) — Суждения о смысле жизни (Meaning in life judgments), СВЯЗ (COH) — Связность (Coherence). 1, 2, 3, 4 — пункты соответствующих шкал, Р (R) — реверсивный, обратный пункт.

Как можно увидеть, на дендрограмме уверенно выделяются 4 кластера, каждый из которых сгруппирован из соответствующих субшкалам пунктов. Результаты кластерного анализа взрослой выборки представлены на рис. 2.

Утверждения, относящиеся к субшкалам «целенаправленности» и «значимости», выделяются в отдельные кластеры. Пункты субшкал «связности» и «суждений о смысле жизни» смешиваются. Пункт СВЯЗ_4_Р (COH_4R) (п. 8) выбивается из общей структуры. По результату проведенных анализов было принято решение данный пункт исключить из опросника.

Структурное моделирование (SEM)

SEM проводился с целью проверки воспроизводимости структуры оригинальной методики. Шкалы Ликерта интерпретированы как интервальные, использована статистика MLM (с корректировкой χ² Саторра Бентлера). Фактор «суждения о смысле жизни» выбран в качестве зависимой переменной, факторы «связность», «целенаправленность», «значимость» — как предикторы. Наиболее мощные индексы модификации демонстрируют пункты, обладающие схожими формулировками и относящиеся к обратным пунктам субшкалы «суждений о смысле жизни» (3 и 4) и прямым пунктам субшкал «значимости» (13 и 14) и «связности» (5 и 6).  Их добавление улучшает показатели соответствия модели. Результаты моделирования представлены в табл. 3.

Таблица 3 / Table 3

Структурное моделирование ММЭС

MEMS structural modeling

Примечание: «***» — уровень значимости р < 0,001.

Note: «***» — significance level р < 0.001.

Среди рассмотренных моделей наилучшие показатели соответствия данным продемонстрировала модель 1.б., ее графическое изображение продемонстрировано на рис. 3.

Результаты корреляционного анализа субшкал ММЭС представлены в табл. 4.

Таблица 4 / Table 4

Корреляции субшкал ММЭС для студенческой и взрослой выборки, коэффициент Спирмена

MEMS subscale correlations for a student sample and an adult sample, Spearman's correlation coefficient

Примечание: «***» — уровень значимости р < 0,001.

Note: «***» — significance level р < 0,001.

Как показывает табл. 4, все субшкалы методики значимо (p < 0,001) коррелируют как с суммарным баллом, так и между собой в обеих выборках, что говорит о структурной однородности методики. Внутренние корреляции на взрослой выборке несколько выше и более однородны, чем на студенческой. Корреляция между общим фактором и «суждениями о смысле жизни» равняется 0,86 на студенческой выборке и 0,81 на взрослой выборке, что говорит о фактическом тождестве этих двух показателей.

Исследование устойчивости методики к тенденции давать утвердительные ответы (acquiescence bias)

Для решения этой задачи на студенческой выборке была построена модель, включающая в себя дополнительный фактор, дающий фиксированную нагрузку на каждый пункт методики (Welkenhuysen-Gybels, Billiet, Cambré, 2003). Шкалы Ликерта (от 1 до 7) интерпретировались как порядковые, использовалась статистика WLSMV (ковариации пунктов 3 и 4, 5 и 6, 13 и 14). Модель показала очень хорошие показатели соответствия χ2(76) = 108,0∗∗, CFI = 0,997, TLI = 0,996, SRMR = 0,018, RMSEA = 0,039 (90% CI:[0,020; 0,055], p = 0,867). Ковариации между введенным общим фактором и остальными факторами незначимы. Рассчитанное значение факторной нагрузки на каждый пункт может быть отнесено к слабой и равняется 0,184 (p < 0,001), что указывает на устойчивость методики к данной систематической ошибке.

Исследование многомерности ММЭС

Для решения этой задачи на студенческой выборке были построены бифакторные модели (табл. 5). Данный подход предполагает рассмотрение структуры изучаемой модели как состоящей из двух латентных факторов — общего фактора, включающего в себя пункты всех субшкал, и второстепенного фактора, описывающего остальную специфическую дисперсию (Reise, Moore, Haviland, 2010). Рассмотрены бифакторные модели, включающие 4 субфактора («суждения о смысле жизни», «целенаправленность», «связность», «значимость») и 3 субфактора («целенаправленность», «связность», «значимость»). По причине важности и принципиальности решения поставленной задачи построены варианты с интерпретацией шкал Ликерта в качестве интервальных (MLM) и порядковых (WLSMV). Задана ковариация прямых пунктов субшкалы значимости (ЗНАЧ_1 и ЗНАЧ_2).

Таблица 5 / Table 5

Варианты бифакторных моделей для анализа многомерности МШЭС (N = 280)

Bifactor models for examining the multidimensionality of the MEMS (N = 280)

Примечание: χ² — хи-квадрат; df — число степеней свободы; «***» — p < 0,001; CFI — сравнительный индекс согласия Бентлера; TLI — индекс Такера-Льюиса; SRMR — стандартизованный корень среднеквадратичного остатка; RMSEA — корень среднеквадратичной ошибки аппроксимации, 90% CI — границы доверительного интервала для RMSEA; RMSEA, p — уровень значимости RMSEA; бифакторная модель 4Ф — модель с четырьмя специфическими факторами: «Суждения о смысле жизни», «Целенаправленность», «Связность», «Значимость»; бифакторная модель 3Ф — модель с тремя специфическими факторами «Связность», «Целенаправленность», «Значимость».

Note: χ² — chi-square statistic; df — degrees of freedom; «***» — p < 0,001; CFI — Comparative Fit Index; TLI — Tucker–Lewis Index; SRMR — Standardized Root Mean Square Residual; RMSEA — Root Mean Square Error of Approximation; 90% CI — 90% confidence interval for RMSEA; RMSEA p — p-value for RMSEA. 4-factor bifactor model — model with four specific factors: Meaning in Life Judgments, Coherence, Purpose, and Mattering; 3-factor bifactor model — model with three specific factors: Coherence, Purpose, and Mattering.

С помощью статистики I-ECV (Item-level Explained Common Variance) (Stucky, Edelen, 2015) произведена оценка вклада общего фактора в объяснение систематической дисперсии каждого пункта методики. Результаты представлены в табл. 6. В моделях, включающих пункты субшкалы «Суждения о смысле жизни», отмечаются высокие значения I-ECV для пунктов ССЖ_1 (MILJ_1) — ССЖ_4Р (MILJ_4R), что указывает на доминирующую роль общего фактора в объяснении их дисперсии. Это согласуется с изначальной идеей авторов методики о том, что данный фактор отражает общий конструкт смысла. Также отметим, что несмотря на то, что методика имеет симметричное количество обратных пунктов и при проведении ESEM они выделились в отдельный фактор, оценки вклада общего фактора в объяснение их систематической дисперсии невысоки. Следовательно, общий фактор не является отражением симметричного дизайна методики.

Рассмотрим трехфакторные модели (без «суждений о смысле жизни») (табл. 6). Наименьший вклад общий фактор вносит в объяснение систематической дисперсии пунктов субшкалы «Значимость», пункты субшкалы «Целенаправленность» объясняются общим фактором умеренно. Среди прочих выделяется обратный пункт субшкалы «Связность» (СВЯЗ_3Р / COH_3R) — добавленный в описание этой наблюдаемой переменной латентный общий фактор объясняет почти всю ее систематическую дисперсию.

Таблица 6 / Table 6

Статистика I-ECV каждого пункта в бифакторных моделях

Item-Level I-ECV Statistics for the Bifactor Models

Примечание: «*» — сильное влияние общего фактора в объяснении дисперсии пункта; F — факторы; WLSMV — оценка с использованием метода взвешенных наименьших квадратов; MLM — оценка с использованием метода максимального правдоподобия; ССЖ — субшкала «Суждения о смысле жизни»; СВЯЗ — субшкала «Связность»; ЦЕЛ — субшкала «Целенаправленность»; ЗНАЧ — субшкала «Значимость»; 1, 2, 3, 4 — номера пунктов соответствующей субшкалы; Р — реверсивный, обратный пункт.

Note: «*» — strong influence of the general factor in explaining item variance; F — factors; WLSMV — weighted least squares mean and variance adjusted estimator; MLM — maximum likelihood estimation with robust standard errors; MILJ — Meaning in Life Judgments subscale; COH — Coherence subscale; PURP — Purpose subscale; MATT — Mattering subscale; 1, 2, 3, 4 — item numbers within the corresponding subscale; R — reverse-coded item.

Оценка многомерности методики ММЭС проводилась с помощью индексов качества бифакторных моделей (табл. 7) (Rodriguez, Reise, Haviland, 2016).

Таблица 7 / Table 7

Индексы качества бифакторных моделей

Bifactor model quality indices

Примечание: ECV (S&E) — доля общей объясненной дисперсии; ECV (NEW) — доля общей дисперсии пунктов в подшкале, объясненная одним специфическим фактором, без учета общего фактора; Ω/ΩS​ — доля дисперсии пунктов одной субшкалы, объясненная общей систематической дисперсией; ΩH/ΩHS — иерархическая Омега; H — индекс надежности

Note: ECV (S&E) — explained common variance attributable to the general factor; ECV (NEW) — proportion of common variance in a subscale explained by a specific factor after excluding the general factor; Ω/ΩS — proportion of item variance accounted for by all common sources of variance; ΩH/ΩHS — hierarchical omega coefficients; H — construct replicability index.

Статистика ECV (S&E) позволяет оценить долю общей объясненной дисперсии, которая объясняется конкретным фактором (общим или специфическим) относительно общей систематической дисперсии всех пунктов (Stucky, Edelen, 2015). Мы видим, что максимального значения этот показатель достигает для четырехфакторных моделей, в которые уже включен общий фактор «суждения о смысле жизни». Для трехфакторных моделей значения ECV (S&E) равны 0,410 и 0,477. Граница, по которой модель оценивается как скорее одномерная, составляет 0,7 (Rodriguez, Reise, Haviland, 2016). Таким образом, по этому показателю, трехфакторные модели, состоящие из предполагаемых частей более общего конструкта (смысла), скорее многомерны. Метрика ECV (NEW), рассматривающая, насколько систематическая дисперсия одного специфического фактора (без учета вклада общего фактора) объясняет общую дисперсию пунктов одной субшкалы, также представлена в табл. 7. Важно отметить, что показатели Ω/ΩS высоки как для общего фактора, так и для каждого специфического фактора (в рамках бифакторной модели). Это указывает на то, что разделение дисперсии каждого пункта на общую и специфическую хорошо объясняет всю дисперсию каждого субфактора. Иерархическая Омега ΩH/ΩHS определяется как отношение систематической дисперсии общего или специфического фактора ко всей совокупной дисперсии модели. Общий фактор в трехфакторных моделях объясняет 62% и 67,8% всей дисперсии (в зависимости от выбранной интерпретации шкал). С. Райз определяет границу между одномерной и многомерной моделью в 80% (показатели выше 80% позволяют трактовать модель как преимущественно одномерную) (Reise, Bonifay, Haviland, 2013). Надежность H (Hancock, Mueller, 2001) специфических факторов приведена в табл. 7. «Связность» показывает относительно низкие показатели надежности, надежность «целенаправленности» для трехфакторных моделей находится в умеренных границах, факторы значимости и общий фактор показывают высокую надежность.

Обсуждение результатов

Целью данного исследования являлась проверка структурной валидности и многомерности методики MEMS версии В. Костина и В. Виньолес (Costin, Vignoles, 2020). Кластерный анализ воспроизвел структуру англоязычной версии, однако на взрослой выборке субшкала «связности» не была выделена полноценно. На студенческой выборке при проведении исследовательского структурного моделирования прямые и обратные пункты субшкалы дают умеренную нагрузку на целевой фактор (рис. 1). Трудности с воспроизведением факторной структуры субшкалы «Связность» также возникали при адаптации методики на польский язык (Gerymski, Krok, 2020). Возможно, речь идет об особенностях культурного восприятия данного когнитивного компонента смысла жизни. Мы предполагаем, что субшкала «Связность» нуждается в доработке и уточнении. Исследование методики на «устойчивость к тенденции давать утвердительные ответы» и исследование многомерности методики производилось на студенческой выборке, как на наиболее однородной. Размер выборки русскоязычных участников международного исследования психологического совладания с угрозой COVID-19 оказался недостаточным для оценки параметров структурных моделей. Совокупность исследованных индексов бифакторных моделей, построенных на студенческой выборке, позволяет сделать вывод о том, что методика ММЭС, в которую входят субшкала «Суждения о смысле жизни», отражающая общий изучаемый конструкт смысла жизни, и три субшкалы, относящиеся к составным частям смысла жизни, может быть потенциально отнесена к многомерной в своей трехфакторной версии. Высокие значения ΩHS​ для субфактора «Значимость» указывают на то, что его систематическая дисперсия стремится объяснить всю дисперсию модели практически наравне с введенным общим фактором. Предположительно это связано с тем, что именно «значимость» является наиболее важным предиктором смысла (Costin, Vignoles, 2020). Относительно высокие значения иерархической Омеги для специфических факторов бифакторной модели также могут быть объяснены корреляцией пунктов внутри субшкал.

Заключение

1. По результатам психометрической проверки англоязычной версии методики MEMS (версия В. Костина и В. Виньолес) был отброшен пункт 8, в русскоязычной версии осталось 15 пунктов.
2. Подтверждена устойчивость методики к тенденции давать утвердительные ответы на студенческой выборке.
3. Свидетельства в пользу многомерности методики неоднозначны. В методике сочетаются структурная однородность с потенциальной структурной многомерностью. Факторная структура методики подтвердилась на студенческой выборке и частично подтвердилась на взрослой выборке.
4. На студенческой выборке удалось показать, что субфактор «Суждения о смысле жизни» является более общим по сравнению с остальными субфакторами и аналогичен общему фактору (суммарному баллу).

Теперь перед нами стоит задача проверки внешней валидности шкал методики ММЭС, чему будет посвящена отдельная публикация.

Ограничения. Ограничением нашего исследования является гендерный состав группы, в обе выборки были включены преимущественно женщины. Взрослая выборка имела ограниченный объем, что не позволило в полной мере исследовать ее многомерность.

Limitations. A limitation of the present study is the gender composition of the samples, as women constituted the majority of participants in both samples. In addition, the adult sample was relatively small, which limited our ability to fully examine the multidimensionality of the scale.

1. Леонтьев, Д.А. (1999). Психология смысла: природа, строение и динамика смысловой реальности. М.: Смысл.
   Leontiev, D.A. (1999). Psychology of meaning: the nature, structure, and dynamics of semantic reality. : Smysl. (In Russ.).
2. Леонтьев, Д.А., Рассказова, Е.И., Тараненко, О.В., Кошелева, Н.В. (2022). Изменение субъективного благополучия в ситуации пандемии: роль копинг-стратегий и реакции на пандемию. В: Психология стресса и совладающего поведения: устойчивость и изменчивость отношений, личности, группы в эпоху неопределенности: материалы VI Международной научной конференции (с. 9—13). Кострома: Изд-во КГУ.
   Leontiev, D.A., Rasskazova, E.I., Taranenko, O.V., Kosheleva, N.V. (2022). Changes in subjective well-being during a pandemic: the role of coping strategies and responses to the pandemic. In: Psychology of stress and coping behavior: stability and variability of relationships, personality, and groups in an era of uncertainty: Proceedings of the VI International Scientific Conference (pp. 9—13). Kostroma: Izd-vo KGU. (In Russ.).
3. Alsaadi, F., Maldonado, M.A., Erfanikia, M., Molinario, E., Moyano, M. (2025). Systematic review of search for meaning in life assessment tools: Highlighting the need for a quest for significance scale. Frontiers in Psychology, 16, Article 1513720. https://doi.org/3389/fpsyg.2025.1513720
4. Costin, V., Vignoles, V. (2020). Meaning is about mattering: evaluating coherence, purpose, and existential mattering as precursors of meaning in life judgments. Journal of Personality and Social Psychology, 118(4), 864—884. https://doi.org/1037/pspp0000225
5. Eisenbeck, , et al. (2022). An international study on psychological coping during COVID-19: Towards a meaning-centered coping style. International Journal of Clinical and Health Psychology, 22. https://doi.org/10.1016/j.ijchp.2021.100256
6. George, , Park, C.L. (2016). The Multidimensional Existential Meaning Scale: A tripartite approach to measuring meaning in life. The Journal of Positive Psychology. https://doi.org/10.1080/17439760.2016.1209546
7. Gerymski, R., Krok, D. (2020). A Polish adaptation of the Multidimensional Existential Meaning Scale: Internal structure, reliability, and validity. Roczniki Psychologiczne, 23(2), 173—190.
8. Hancock, G.R., Mueller, R.O. (2001). Rethinking construct reliability within latent variable systems. In: Structural Equation Modeling: Present and Future. Scientific Software International (pp. 195—216).
9. Haputpong, L., Dudsdeemaytha, J. (2023). The Tripartite Meaning in Life Scale: Assessing Meaning in Life in Three Dimensions. In: Proceedings of the 17th National and International Conference on Humanities and Social Sciences (p. 10). Phranakhon Rajabhat University, Thailand.
10. Marco, J.H., García-Alandete, J., Pérez Rodríguez, S., et al. (2022). Spanish validation of the Multidimensional Existential Meaning Scale: Which dimension of meaning in life is more associated with psychopathology in people with mental disorders? Frontiers in Psychiatry, 13, Article 832934. https://doi.org/3389/fpsyt.2022.832934
11. Martela, F., Steger, M.F. (2023). The role of significance relative to the other dimensions of meaning in life: An examination utilizing the Three Dimensional Meaning in Life Scale (3DM). Journal of Positive Psychology, 18(4), 606—626. https://doi.org/10.1080/17439760.2022.2070528
12. Martela, , Steger, M.F. (2016). The three meanings of meaning in life: Distinguishing coherence, purpose, and significance. The Journal of Positive Psychology, 11(5), 531—545. https://doi.org/10.1080/17439760.2015.1137623
13. Qi, W., Zhou, Z., Miao, M. (2023). Quadripartite existential meaning among Chinese: Internal conceptual structure and reciprocating relationship with psychological flexibility and inflexibility. Personality and Individual Differences, 202(4). https://doi.org/1016/j.paid.2022.111961
14. Reise, S.P., Bonifay, W.E., Haviland, M.G. (2013). Scoring and modeling psychological measures in the presence of multidimensionality. Journal of Personality Assessment, 95(2), 129—140. https://doi.org/10.1080/00223891.2012.725437
15. Reise, S.P., Moore, T.M., Haviland, M.G. (2010). Bifactor models and rotations: Exploring the extent to which multidimensional data yield univocal scale scores. Pers. Assess., 92(6), 544—559.
16. Rodriguez, A., Reise, S.P., Haviland, M.G. (2016). Evaluating bifactor models: calculating and interpreting the statistical indices. Methods, 21(2), 137—150.
17. Steger, F., Frazier, P., Oishi, S., Kaler, M. (2006). The Meaning in Life Questionnaire: Assessing the Presence of and Search for Meaning in Life. Journal of Counseling Psychology, 53(1). https://doi.org/10.1037/0022-0167.53.1.80
18. Stucky, B.D., Edelen, M.O. (2015). Using hierarchical IRT models to create unidimensional measures from multidimensional data. In: S.P. Reise, D.A. Revicki (Eds.), Handbook of item response theory modeling: Applications to typical performance assessment (pp. 183—206). New York: Routledge.
19. Subasi, M., Karaman, H., Bulut, S., Osin, E.N. (2024). Turkish Validation of the Multidimensional Existential Meaning Scale (MEMS): A Bifactor Model Approach. Current Psychology. Submitted manuscript (revision submitted).
20. Welkenhuysen-Gybels, J., Billiet, J., Cambré, B. (2003). Adjustment for acquiescence in the assessment of the construct equivalence of Likert-type score items. Journal of Cross-Cultural Psychology, 34, 702—722. https://doi.org/1177/0022022103257070
21. Wong, T.P. (2012). Toward a dual-systems model of what makes life worth living. In: P.T.P. Wong (Ed.), The human quest for meaning: Theories, research, and applications (2nd ed., pp. 3—22). New York, NY: Routledge.
22. Zhou, Z., Qi, W., He, Q., Wen, J., Miao, M. (2024). Which one is the best for evaluating the multidimensional structure of meaning in life among Chinese: A comparison of three multidimensional scales. Applied Research in Quality of Life, 19, 1791—1810. https://doi.org/1007/s11482-024-10307-y