Учебник - общая психодиагностика - 2006 (846296), страница 20

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 20)

п.). В более общем случае такой простейший метод установления однородности двух эмпирических распределенийможет быть применен и при разбиении выборки по какому-либо систематическому признаку. Если, в частности, по какому-либо из популяционно значимых признаков (пол, возраст, образование, профессия)психолог получает значимую неоднородность эмпирических распределений; то это значит, что относительно данных популяционных категорий тестовые нормы должны быть специализированы (одна таблицанорм - для мужчин, другая - для женщин и т. д.).Более статистически корректный метод проверки однородностидвух распределений, полученных при расщеплении выборки на равные части, опять же связан с применением критерия Колмогорова.

Дляэтого с табличным значением сравнивается:K e  max F j1  F j 2n/4(3.1.15)где Ке - эмпирическое значение статистики Колмогорова;Fj1 - кумулятивная относительная частота для у-того интервалашкалы по первой половине выборки;Fj2 - та же частота для второй половины;n - полный объем выборки.Точные значения квантилей распределения Колмогорова дляопределения размеров выборки можно найти в кн.: Мюллер П. и др.,1982.Применение критерия Колмогорова не зависит от нормальностицелого распределения и от необходимости производить нормализациюинтервалов.* * *Итак, априорная предпосылка нормальности распределения тес94товых баллов основывается скорее на принципах операциональногоудобства, чем на теоретической необходимости.

Психометрически корректные процедуры получения устойчивых тестовых норм возможны спомощью специальных методов непараметрической статистики (критерий «хи-квадрат» и т. п.) для распределений произвольной формы.Выбор статистической модели распределения - законный произволпсихометриста, пока сам тест выступает в качестве единственного эталона измеряемого свойства. В этом случае остается лишь тщательноследить за соответствием сферы применения диагностических нормтой выборке испытуемых, на которой они были получены.

Произвольность в выборе статистической модели шкалы исчезает, когда речь заходит о внешних по отношению к тесту критериях.Репрезентативность критериальных тестов. В таких тестах в качестве реального эталона применяется критерий, ради которого создается тест, - целевой критерий. Особое значение такой подход имеет в тех областях практики, где высокие результаты могут дать узкоспециализированные диагностические методики, нацеленные на оченьконкретные и узкие критерии. Такая ситуация имеет место в обучении: тестирование, направленное на получение информации об уровне усвоения определенных знаний, умений и навыков (При профессиональном обучений), должно точно отражать уровень освоения этихнавыков и тем самым давать надежный прогноз эффективности конкретной профессиональной деятельности, требующей применения этихнавыков.

Так возникают «тесты достижений», по отношению к которым критериальный подход обнаружил свою высокую эффективность(Гуревич К. М, Лубовский В. И,, 1982).Рассмотрим операциональную схему шкалирования, применяемую при создании критериального теста.

Пусть имеется некоторыйкритерий С, ради прогнозирования которого психодиагност создаеттест X. Для простоты представим С как дихотомическую переменную сдвумя значениями: 1 и 0. С, = 1 означает, что j-й субъект достиг критерия (попал в «высокую» группу по критерию), Сj=0 означает, что i-йсубъект не достиг критерия (попал в «низкую» группу).

Психодиагностприменяет на нормативной выборке тест X, и в результате каждый индивид получает тестовый балл Xi. После того как для каждого индивида из выборки становится известным значение С (иногда на это тре95буются месяцы и годы после момента тестирования), психодиагностгруппирует индивидов по порядку возрастания балла Xi и для каждогоделения исходной шкалы сырых тестовых баллов подсчитывает эмпирическую вероятность Р попадания в «высокую» группу по критериюС. На рис. 5 показаны распределения вероятности Р (Ci = 1) в зависимости от XiРис. 5 Эмпирическая зависимость между вероятностьюкритериального события и тестовым балломОчевидно, что кривая на рис. 5 по своей конфигурации можетсовершенно не совпадать с кумулятивной кривой распределения частот появления различных Xi.

Кривая, представленная на рис. 5, является эмпирической линией регрессии С по Xi Теперь можно сформулировать основное требование к критериальному тесту: линия регрессиидолжна быть монотонной функцией С от Xi Иными словами, ни для одного более высокого значения X. вероятность Р не должна быть меньшей, чем для какого-либо менее высокого значения Xi Если это условие выполняется, то открывается возможность для критериальногошкалирования сырых баллов X. Так же как в случае с интервальнойнормализацией», когда применяется поточечный перевод интерваловХ в интервалы Z, для которых выполняется нормальная модель распределения, так и при критериальном шкалировании к делениям сырой шкалы X применяется поточечный перевод прямо в шкалу Р на основании эмпирической линии регрессии.

Например, если испытуемыйА получил по тесту X 18 сырых баллов и этому результату соответствует Р=0,6, то испытуемому А ставится в соответствие показатель 60%.Конечно, любая эмпирическая кривая является лишь приближенной моделью той зависимости, которая могла бы быть воспроизве96дена на генеральной совокупности.

Обычно предполагается, что на генеральной совокупности линия регрессии С по Х должна иметь болеесглаженную форму. Поэтому обычно предпринимаются попытки аппроксимировать эмпирическую линию регрессии какой-либо функциональной зависимостью, что позволяет затем производить прогноз сприменением формулы (а не таблицы или графика).Например, если линия регрессии имеет вид приблизительно такой, какой изображен на рис. 6, то применение процентильной нормализации позволяет получить простую линейную регрессию С понормализованной шкале Z.

Это как раз тот случай, когда имеет местоэквивалентность стратегии, использующей выборочно-статистическиетестовые нормы, и стратегии, использующей критериальные нормы.Рис. 6. Зависимость вероятности критериального событияР отнормально распределенного диагностического параметраXОперации по анализу распределения тестовых баллов, построению тестовых норм и проверке их репрезентативности. Завершая этотраздел, кратко перечислим действия, которые последовательно должен произвести психолог при построении тестовых норм.1.

Сформировать выборку стандартизации (случайную или стратифицированную по какому-либо параметру) из той популяции, на которой предполагается применять тест. Провести накаждом ис-пытуемом из выборки тест в сжатые сроки (чтобы устранить иррелевантный разброс, вызванный внешними событиями, происшедшими завремя обследования).2. Произвести группировку сырых баллов с учетом выбранного97интервала квантования (интервала равнозначности). Интервал определяется величиной W/m , где W=xmax—хmax;m - количество интер-валов равнозначности (градаций шкалы).3. Построить распределение частот тестовых баллов (для заданных интервалов равнозначности) в виде таблицы и в виде соответствующих графиков гистограммы и кумуляты.4. Произвести расчет среднего арифметического значения истандартного отклонения, а также асимметрии и эксцесса с помощьюкомпьютера.

Проверить гипотезы о значимости асимметрии и эксцесса.Сравнить результаты проверки с визуальным анализом кривых распределения.5. Произвести проверку нормальности одного из распределенийс помощью критерия Колмогорова (при n < 200 с помощью более мощных критериев) или произвести процентильную нормализацию с переводом в стандартную шкалу, а также линейную стандартизацию исравнить их результаты (с точностью до целых значений стандартныхбаллов).6.

Если совпадения не будет - нормальность отвергается; в этомслучае произвести проверку устойчивости распределения расщеплением выборки на две случайные половины. При совпадении нормализованных баллов для половины и для целой выборки можно считатьнормализованную шкалу устойчивой.7. Проверить однородность распределения по отношению кварьированию заданного популяционного признака (пол, профессия ит. п.) с помощью критерия Колмогорова. Построить в совмещенных координатах графики гистограммы и кумуляты для полной и частной выборок. При значимых различиях разбить выборку на разнородныеподвыборки.8.

Характеристики

Список файлов книги