Учебное пособие общая психодиагностика




НазваниеУчебное пособие общая психодиагностика
страница9/51
ТипУчебное пособие
rykovodstvo.ru > Руководство эксплуатация > Учебное пособие
1   ...   5   6   7   8   9   10   11   12   ...   51
ГЛАВА 3

ПСИХОМЕТРИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПСИХОДИАГНОСТИКИ

3.1. РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ ТЕСТОВЫХ НОРМ

Основные статистические принципы построения тестов достаточно

полно освещены в появившейся в начале 80-х годов на русском языке

литературе по дифференциальной психометрике (Аванесов В. С., 1982;

Анастази А" 1982; Гайда В. К., Захаров В. П., 1982). Тем не менее в

указанных руководствах центральная проблема психометрики те-

стов - вопрос о тестовых нормах - еще не получила последователь-

ного освещения. Прежде всего это относится к руководству известной

представительницы американской тестологии А. Анастази.

В руководстве Анастази не получают достаточного критического об-

суждения две основополагающие предпосылки традиционной западной

тестологии: вопрос о применении статистических норм (квантилей рас-

пределения баллов) в качестве диагностических норм и вопрос о све-

дении всех эмпирических распределений к нормальной модели. Здесь

эти предпосылки будут проанализированы в контексте краткой рекон-

струкции системы основных понятий дифференциальной психометрики.

Статистическая природа тестовых шкал. Типичный измерительный

тест в психодиагностике - это последовательность кратких заданий,

или пунктов, дающая в результате ее выполнения испытуемым последо-

вательность исходов, которая затем подвергается однозначной количе-

ственной интерпретации. Примеры интерпретации в интеллектуальных

тестах, состоящих из отдельных задач: <правильное решение>, <оши-

бочное решение>, <отсутствие ответа> (пропуск задачи из-за нехватки

времени). Примеры интерпретации в случае личностных опросников,

состоящих из высказываний, предлагаемых для подтверждения испы-

туемым: <подтверждение> (ответ <верно>), <отвержение> (ответы <не

согласен>, <неверно>).

Суммарный балл по тесту подсчитывается с помощью ключа: ключ

устанавливает числовое значение исхода по каждому пункту. Напри-

мер, за правильное решение задания - <+1>, за неправильное или

пропуск - <О>. Тогда балл буквально выражает количество правиль-

ных ответов.

Исход по отдельному заданию подвержен воздействию не только со

стороны измеряемого фактора - способности или черты испытуемого,

но и побочных шумовых факторов, которые являются иррелевантными

по отношению к задаче измерения. Примеры случайных факторов: ко-

лебания внимания, вызванные неожиданными отвлекающими события--

ми (шум на улице, стук в дверь и т. п.), трудности в понимании смыс-

ла задания (вопроса), вызванные особенностями опыта данного кон-

кретного испытуемого, и т. п. Последовательность исходов оказывает-

ся последовательностью событий, содержащей постоянный и случайный

компоненты. Как известно, основным приемом, позволяющим устранить

искажающее влияние случайных факторов на результат (суммарный

балл), является балансирование этого влияния с помощью повторе-

ния. При этом фактически предполагается, что повторение обеспечива-

ет рандомизацию (случайное варьирование) неконтролируемого фак-

53

STR.54

тора, в результате чего при суммировании исходов положительные и

негативные эффекты случайных факторов взаимопоглощаются (о ме-

ханизме рандомизации см.: Готтсданкер P., 1982).

В оптимальном тесте набор и последовательность заданий органи-

зуются таким образом, чтобы повысить долю постоянного компонента

и сократить долю случайного в величине суммарного балла. Тем не ме-

нее, несмотря на различные статистические ухищрения, суммарный

балл в психологических измерениях содержит несравненно большугс

долю случайного компонента, чем в обычных физических измерениях.

В силу этого суммарный балл оказывается определенным лишь в из-

вестных пределах, заданных ошибкой измерения.

Для того чтобы оценить эффективность, дифференциальную цен-

ность всей процедуры измерения, необходимо соотнести размеры ошиб-

ки измерения с размерами разброса суммарных баллов, вызванных ин-

дивидуальными различиями в измеряемой характеристике между испы-

туемыми. В терминах статистики речь идет о сравнении так называе-

мой <истинной> дисперсии распределения суммарных баллов с диспер-

сией <ошибки>. Именно этим обусловлен необходимый интерес психо-

метристов к распределению суммарных баллов. Поэтому анализ рас-

пределения необходим не только при использовании статистически?!

норм, но и в случае абсолютных и критериальных норм.

Как известно, частотное распределение суммарных баллов имее1

удобную графическую иллюстрацию в виде кривых распределений: ги-

стограммы и кумуляты (см., в частности, удачное популярное введе-

ние в описание распределений в книге: Кимбл Г., 1982, с. 55-70)

В случае гистограммы по оси абсцисс откладываются <сырые очки> -

первичные показатели суммарных баллов, возможных для данного те-

ста, по оси ординат -- относительные частоты (или проценты) встреча

емости баллов в выборке стандартизации (Анастази А., 1982, с. 66)

Как известно, для <колоколообразной> кривой нормального распреде

ления дисперсия визуализируется как параметр, ответственный з;

<распластанность> графика плотности вероятности (теоретического ана

лога эмпирической кумуляты) вдол]

оси X. Чтобы визуализировать дис

Частота персию ошибки измерения, нужно бы

ло бы многократно провести тест

одним испытуемым и построить гра

фическое распределение частот ег

<персональных> баллов. В результат

получится схема, представленная н

рис. 1.

Очевидно, что дифференцирующая

способность теста сводится к нулк

если кривые, иллюстрирующие <и(

Суммарный Ват ТИННуЮ> И <ошибочную> ДИСПерСИ1

совпадают. Как видим, анализ ра(

Рис. 1. Графическая иллюстрация пределения тестовых баллов необхс

соотношений индивидуальной и меж- дим уже для анализа надежност

индивидуальной (общей) вариации теста (СМ. 3.2).

тестовых баллов Проблема, меры в психометр1

ке и свойства пунктов теста. В физ1

ческих измерениях калибровка шкалы производится на основе контр

ля за равномерным варьированием измеряемого свойства эталоннь

объектах. Носителем меры является эталон - физический объект, ст.

бильно сохраняющий заданную величину измеряемого свойства. В дис

STR.55

ференциальной психометрике такие физические эталоны отсутствуют:

мы не располагаем индивидами, которые были бы постоянными носи-

телями заданной величины измеряемого свойства. Роль косвенных эта-

лонов в психометрике выполняют сами тесты: в том смысле, в каком

трудность задач можно рассматривать как величину, прямо пропорцио-

нально сопряженную со способностью (чем труднее задача, тем выше

должен быть уровень способности, требуемый для ее решения). Анало-

гом понятия <трудность> для <ли-вопросов> опросника является <си-

ла>: более <сильные> высказывания (в логическом смысле) вызывают

подтверждение (согласие) у меньшего числа испытуемых. Ни труд-

ность, ни силу пунктов теста нельзя выявить иначе, чем с помощью про-

ведения теста. Операциональным определением трудности оказывает-

ся <процентильная мера>: процент испытуемых, справившихся с зада-

нием теста (или ответивших <верно> на <ли-вопрос>). Чем меньше про-

цент, тем выше трудность.

Кривая распределения тестовых баллов отражает свойства пунктов,

из которых составлен тест. Если кривая имеет правостороннюю асим-

метрию, то значит в тесте преобладают трудные задания; если кривая

имеет левостороннюю асимметрию, то значит большинство пунктов в

тестер-легкие (слабые) (рис. 2).

Тесты типа а) плохо дифференцируют испытуемых с низким уров-

нем способностей: все эти испытуемые получают примерно одинаковый

низкий балл. Тесты типа б), наоборот, хуже дифференцируют испытуе-

мых с высоким уровнем способностей.

Если пункты обладают оптимальным уровнем трудности (силы), то

кривая распределения зависит от того, насколько пункты однородны.

Если пункты разнородны (исход по одному пункту не предопределя-

ет исход по другому), то мы получаем тест в виде последовательности

независимых испытаний Бернулли. Как известно из математической

статистики, при достаточно большом количестве независимых испыта-

ний с двумя разновероятными исходами кривая биномиального распре-

деления (кривая суммарного балла) автоматически по закону боль-

ших чисел приближается к кривой нормального распределения (цент-

ральная предельная теорема Муавра - Лапласа). Если тест содержит

такие разнородные задания примерно равного уровня трудности (имен-

но такие задания и подбираются для измерения интегральных свойств

ПраИмторанняп

патжчтельнм

ассчиеприя

kTX

Рис. 2. Графики, иллюстрирующие

асимметрию распределения тестовых

баллов

Рис. 3. Графики, иллюстрирующие

положительный (а) и отрицательный

(а, б) эксцесс распределения тесто-

,вых баллов

личности - с широкой областью применения), то нормальность рас-

пределения суммарных баллов возникает автоматически - как арте-

факт самой процедуры подсчета суммарных баллов. При этом, конеч-

<Ли.-вопросы>-это вопросы, содержащие высказывания, с которыми испытуе-

мый должен либо согласиться, либо не согласиться.

55

STR.56

но, форма кривой распределения баллов не позволяет говорить о ре-

альной форме распределения измеряемого свойства, каким оно являет-

ся само по себе - в широкой популяции испытуемых. Нормальность

распределения есть артефакт, прямое следствие направленного отбора

пунктов с заданными свойствами.

Если подбираются пункты, тесно положительно коррелирующие

между собой (испытания не являются статистически независимыми), то

в распределении баллов возникает отрицательный эксцесс (рис. 3, а).

Максимальных величин отрицательный эксцесс достигает по мере воз-

растания вогнутости вершины распределения - до образования двух

вершин - двух мод (с <провалом> между ними - рис. 3, б). Бимо-

дальная конфигурация распределения баллов указывает на то, что вы-

борка испытуемых разделилась на две категории (с плавными пере-

ходами между ними): одни справились с большинством заданий (со-

гласились с большинством <ли-вопросов>), другие - не справились.

Такая конфигурация распределения свидетельствует о том, что в ос-

нове пунктов лежит какой-то один оощий им всем признак; соответс-

твующий определенному свойству испытуемых: если у испытуемых есть

это свойство (способность, умение, знание), то они справляются с

большинством пунктов, если нет этого свойства - то не справляются,

В некоторых редких ситуациях пункты могут отрицательно коррелиро-

вать друг с другом. В этом случае на кривой возникает положитель-

ный эксцесс (рис. 3, в): вся масса эмпирических точек скучивается

вблизи среднего значения. Такое возможно в двух случаях: когда ключ

составлен неверно - объединены при подсчете отрицательно связан-

ные признаки, которые обусловливают взаимоуничтожение баллов; во-

вторых, когда испытуемые применяют, разгадав направленность опрос-

ника, специальную тактику <медианного балла> - искусственно ба-

лансируют ответы <за> и <против> одного из полюсов измеряемого ка-

чества.

Итак, когда в качестве единственного эталона измерения психоди-

агностами рассматривается сам тест, то в качестве меры измеряемого

свойства выступает местоположение балла на кривой распределения.

Применяется процентильная шкала. В качестве универсальной меры,

пригодной для разных (по своей качественной направленности и ко-

личеству пунктов) тестов, используется <процентильная мера>. 77/70-

центиль - процент испытуемых из выборки стандартизации, которые

получили равный илц более низкий балл, чем балл данного испытуе-

мого. Таким образом, в качестве источника данной меры выступает

нормативная выборка (выборка стандартизации), на которой построе-

но нормативное распределении тестовых баллов. Процентильные шка-

лы лежат в основе всех традиционных шкал, применяемых в тестоло-

гии (Т-очки ММР1, баллы IQ, стены 16 PF я др.).

Подчеркнем, что с точки зрения теории измерений процентильные

шкалы относятся к порядковым шкалам: они дают информацию, у ко-

го из испытуемых сильнее выражено измеряемое свойство, но ничего

не позволяют говорить о том, насколько или во сколько раз сильнее.

Для того, чтобы строить на базе таких шкал количественный прогноз,

нужно повысить уровень измерения (популярное изложение представ-

лений о теории измерений GM.I в книге: Клигер С. А. и др., 1978). Пе-

реход к шкалам интервалов производят либо на базе эмпирического

распределения, л,ибо на базе произвольной модели теоретического рас-

пределения. В абсолютном большинстве случаев в роли такой теоре-

тической модели оказывается модель нормального распределения (хо-

тя в общем случае может быть использована любая модель).

STR.57

В целом кроме статистических, процентильных шкал следует отли-

чать нередко используемые в дифференциальной психсметрике еще 2

вида шкал (и соответственно 2 вида тестовых норм). Это, во-первых,

то, что можно условно назвать <абсолютными тестовыми нормами> -

в роли шкалы для вынесения диагноза выступает сама шкала <сырых>

очков, во-вторых, <критериальные> тестовые нормы, применение таких

норм можно считать оправданным в двух случаях: 1) когда сама те-

стовая <сырая> шкала имеет практический смысл (например, студент,

изучающий иностранный язык, должен знать как можно больше слрв

этого языка, и сырой показатель лексического теста имеет практиче-

ский смысл); 2) когда применяются <критериальные> тестовые нормы:

сырой балл по тесту в результате эмпирических исследований связыва-

ется с заданной вероятностью успешности какой-то практической дея-

тельности (вероятность успеха <критериальной> деятельности, какой

.для упомянутого выше примера может быть синхронный перевод мо-

нолога в течение 30 минут).

Процентильная нормализация шкалы. Выше показано, что нор-

мальность распределения достигается искусственным подбором пунк-

тов теста с заданными статистическими свойствами. Опишем еще ряд

процедур, которые также широко используются для искусственной нор-

мализации.

1. Нормализация пунктов. Ключ для данного пункта корректирует-

ся на базе нормальной модели. Если среди нормативной выборки с дан-

ным заданием справились только 16% испытуемых, то данному пункту

на интервальной шкале <трудности> (при условии априорного приня-
1   ...   5   6   7   8   9   10   11   12   ...   51

Похожие:

Учебное пособие общая психодиагностика iconОбщая биология
Костерин О. Э. Общая биология: Курс лекций для психологов. Учебное пособие. – 2-е изд., испр и доп. / Новосибирск: Новосиб гос ун-т.,...

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие по дисциплине «медицина катастроф»
Учебное пособие подготовили доценты Астапенко В. П., Кудинов В. В., Волкодав О. В., Кобец Ю. В

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие по дисциплине «медицина катастроф»
Учебное пособие подготовили доценты Астапенко В. П., Кудинов В. В., Волкодав О. В., Кобец Ю. В

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие
Медицинская подготовка командного состава судов: Учебное пособие. М.: Мортехинформреклама, 1993. 152с

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие тема: «профилактика пролежней»
Учебное пособие пм 04 Выполнение работ по профессии Младшая медицинская сестра по уходу за больными

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие
Учебное пособие составлено с учетом требований Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования...

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие Иркутск 2006
Учебное пособие предназначено для студентов III v курсов специальности «Технология художественной обработки материалов»

Учебное пособие общая психодиагностика iconКомпьютерные коммуникации в культуре учебное пособие по английскому языку
Учебное пособие предназначено для развития навыков и умений устной речи. Пособие включает 8 тем, 21 текст, словарь. Текстовый материал...

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие соответствует примерной учебной программе по дисциплине...
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по специальности «Педиатрия»

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие
Г82 Противодействие организованной преступности: Учебное пособие для вузов / Под ред. А. И. Гурова, B. C. Овчинского. М.: Инфра-м,...

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие для бакалавров
Безопасность жизнедеятельности / Под редакцией д-ра экон наук, проф. С. Г. Плещица. Часть 1: Учебное пособие.– Спб.: Изд-во Спбгэу,...

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие (Краткий курс) Москва Издательство Российского университета дружбы народов
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре и специализирующихся по защите растений

Учебное пособие общая психодиагностика iconАвиационный учебный центр «Северный Ветер» система управления безопасностью...
Учебное пособие рассмотрено и одобрено Учебно-методическим советом Ассоциации ауц

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие правила etops. Навигация и процедуры при отказе двигателя,...
Учебное пособие рассмотрено и одобрено Учебно-методическим советом Ассоциации ауц

Учебное пособие общая психодиагностика iconУчебное пособие ппи, 2008 104 с.: ил. Учебное пособие по дисциплине...
Учебное пособие по дисциплине «Конструкторско-технологическое обеспечение производства эвм» предназначено для студентов Псковского...

Учебное пособие общая психодиагностика iconСтрахование. Транспорт. (Корреспонденция и документация) учебное пособие по английскому языку
Пособие содержит аутентичные документы и письма; материалы для развития навыков устного и письменного перевода; снабжено англо-русским...


Руководство, инструкция по применению






При копировании материала укажите ссылку © 2018
контакты
rykovodstvo.ru
Поиск