«Наиболее общие понятия, охватывающие все науки о природе и обществе, — это философские понятия. Поэтому основные проблемы интегральной индивидуальности человека должны быть, прежде всего, рассмотрены в этих понятиях. Философские категории необходимы при решении таких проблем как: взаимосвязь между человеком как биологическим и социальным существом и сущностью человека как совокупности общественных отношений; диалектическое единство в интегральной индивидуальности всеобщего, особенного и единичного...» (В. С. Мерлин, 1986, с. 33).

Философский язык не может быть единственным метаязыком при системном подходе. Для того чтобы описать связь между свойствами различных иерархических уровней индивидуальности, необходим общенаучный язык — математический.

Математический язык системного подхода в интегральном исследовании индивидуальности хотя и близок языку математических методов, применяемых в отдельных науках о человеке, но в гораздо большей степени отличен от него. Близость заключается в том, что исходным материалом в обоих случаях служат стохастические, вероятностные связи. Они являются необходимой отправной точкой математического описания в науках о человеке из-за необозримого множества условий, влияющих на измерение. Только при помощи статистических методов можно отделить влияние случайных явлений от влияния основных условий, принять или отвергнуть нулевую гипотезу. Но гораздо важнее специфичность математических методов в, системном исследовании интегральной индивидуальности. В отдельных науках о человеке по преимуществу применяются идеи линейных связей. Это выражается в анализе линейных корреляций по К. Пирсону; или К. Спирмену, кривых нормального распределения, в поиске и анализе групповых различий по разным критериям и во многом другом. Между тем в характеристике интегральной индивидуальности линейные связи и нормальные кривые распределения опытных данных — крайне редкое исключение. Саморазвитие и саморегуляция больших, сложно иерархизированных систем с относительно замкнутыми и автономными подсистемами возможны только при нелинейных связях. Примером методов установления нелинейных связей можно назвать таксономию (метод распознания образов) или применение уравнений нелинейной регрессии.