История возникновения и развития психодиагностики

ФИО__________________________пол___возраст_____ факультет________ курс___ группа_______ дата заполнения___________

Используя пятибалльную систему оценки, оцените насколько выражены ниже предложенные качества у Ваших однокурсников (себя оценивать не нужно). Где

Фамилия, И.О.	Успешность в образовательном процессе	Компетентность в сфере межлич. отнош	Дисциплинированность	Уравновешанность	Мотивация к обучению	Интеллектуальные способности	Активное участие и интерес к жизни ВУЗа	Преобладание положительного настроения	Активность в учебном процессе
Алексеева А.В.
Бандурка А.Е.
Григорьева С.Н.
Груздова О.Ю.
Демченко А.Е.
Дмитриева О.В.
Журавлева Ю.С.
Зайцева С.В.
Князев И.А.
Круглова В.В.
Лясова Д.Ю.
Малыгин М.Е.
Музыкантова В.Г.
Орлова Е.Б.
Пустовит Ю.Ю.
Цмокно И.С.

Необходимость испытывать и оценивать индивидуально-психологические особенности людей для решения разнообразных практических задач была понята очень давно, на заре истории человечества. Так, еще в третьем тысячелетии до нашей эры в Древнем Китае существовала система проверки лиц, желавших занять места государственных чиновников, а в Древнем Вавилоне оценивались некоторые качества выпускников в школах для подготовки писарей. Однако история научной психодиагностики началась значительно позже. Психодиагностика как прикладная наука сформировалась не сразу, а прошла значительный путь развития и становления.

Психологическая диагностика выделилась из психологии и начала складываться на рубеже XX в. под воздействием требований практики. Ее возникновение было подготовлено несколькими направлениями в развитии психологии.

Первым ее источником стала экспериментальная психология, поскольку экспериментальный метод лежит в основе психодиагностических методик, разработка которых и составляет одну из задач психодиагностики. Психодиагностика выросла из экспериментальной психологии. А ее возникновение в 50-70-е гг. XIX в. связано с возросшим влиянием естествознания на область психических явлений, с процессом «физиологизации» психологии, состоявшим в переводе изучения психических фактов в русло эксперимента и точных методов естественных наук. Первыми экспериментальными методами психологию снабдили другие науки, главным образом физиология.

Дифференциальная психология стала еще одним источником психодиагностики. Вне представлений об индивидуально-психологических особенностях, которые изучает дифференциальная психология, невозможно было бы возникновение психодиагностики как науки о методах их измерения.

Но возникновение психодиагностики не было итогом простого логического развития экспериментально-психологического и дифференциально-психологического изучения человека. Она складывалась под воздействием запросов практики, сначала медицинской и педагогической, а затем и индустриальной. Одной из основных причин, обусловившей зарождение психодиагностики, нужно считать выдвинутую врачебной практикой потребность в диагностике и лечении умственно отсталых и душевнобольных людей. Работы французских врачей Ж. Е. Д. Эскироля и Э. Сегена, занимавшихся проблемами умственной отсталости детей, внесли определенный вклад в разработку методов, помогавших определить умственную отсталость.

3. Диагностические признаки и диагностические категории.
4. Клинические и стандартизированные методы.
5. Психологический диагноз и прогноз.
6. Диагностический профиль.
7. Статистическая норма.
8. Социокультурный норматив.
9. Репрезентативность тестовых норм.

Репрезентативность тестовых норм - соответствие граничных точек на распределении тестовых баллов, полученных на выборке стандартизации, аналогичным граничным точкам, которые могли бы быть получены на популяции проведения - на множестве испытуемых, для которых предназначен тест. Обычно при получении кривой нормального распределения делается вывод о том, что тестовые нормы обладают репрезентативностью. Однако нормальность не является необходимым условием репрезентативности. Репрезентативность тестовых норм может достигаться и в отсутствие нормального распределения.

Стандартная шкала - в психодиагностике используются несколько типов стандартных шкал, позволяющих сравнивать между собой показатели разных тестов (субшкал одного теста) в едином масштабе. Как правило, стандартные шкалы основаны на модели нормального распределения и описываются двумя параметрами значением среднего и стандартного (или среднеквадратического) отклонения. Вот неполный перечень основных СШ:

Шкала стенов: среднее=5.5; станд.откл=2; пример теста - 16PF

Т-шкала: среднее=50; станд.откл=10; пример теста - MMPI

IQ: среднее=100; станд.откл=15; пример теста - IQ Айзенка

Нормальное распределение - частотное распределение значений интегративного тестового показателя, которое возникает в результате воздействия на этот показатель со стороны множества факторов - случайных и разнонаправленных. Математик Карл Гаусс предложил функцию, описывающую нормальное распределение. Графическая кривая нормального распределения имеет характерную колоколообразную форму.

10. Виды шкал.
11. Свойства пунктов теста.
12. Кривая нормального распределения.

Определение норм для теста На этапе создания теста формируется некоторая группа испытуемых, на которой проводится данный тест. Средний результат выполнения этого теста в данной группе принято считать нормой. Средний результат - это не единственное число, а диапазон значений (см. рис. 1: зона средних значений - 43, 44, 45 баллов). Существуют определенные правила формирования такой группы испытуемых, или, как ее иначе называют, выборки стандартизации. Правила формирования выборки стандартизации: 1) выборка стандартизации должна состоять из респондентов, на которых в принципе ориентирован данный тест, то есть если создаваемый тест ориентирован на детей (например, тест Амтхауэра), то и стандартизация должна происходить на детях заданного возраста; 2) выборка стандартизации должна быть репрезентативной, то есть представлять собой уменьшенную модель популяции по таким параметрам, как возраст, пол, профессия, географическое распределение и т.д. Под популяцией понимается, например, группа дошкольников 6-7 лет, руководителей, подростков и т.д. Распределение результатов, полученных при тестировании испытуемых выборки стандартизации, можно изобразить с помощью графика - кривой нормального распределения.Этот график показывает, какие значения первичных показателей входят в зону средних значений (в зону нормы), а какие выше и ниже нормы. Например, на рис.1 изображена кривая нормального распределения для теста "Прогрессивные матрицы Равена".

Чаще всего в руководствах к тому или иному тесту можно встретить выражения нормы не в виде сырых баллов, а в виде стандартных производных показателей. То есть нормы к данному тесту могут быть выражены в виде Т-баллов, децилей, процентилей, станайнов, стандартных IQ и др. Перевод сырых значений (первичных показателей) в стандартные (производные) делается для того, чтобы результаты, полученные по разным тестам, можно было сравнивать между собой. Производные показатели получаются путем математической обработки первичных показателей. Первичные показатели по разным тестам нельзя сравнивать между собой по причине того, что тесты имеют различное внутреннее строение. Например, IQ, полученный с помощью теста Векслера, нельзя сравнивать с IQ, полученным с помощью теста Амтхауэра, так как эти тесты исследуют разные особенности интеллекта и IQ как суммарный показатель по субтестам складывается из показателей разных по строению и содержанию субтестов. Любая норма, в чем бы она ни выражалась, ограничивается конкретной совокупностью людей, для которых она вырабатывалась... Применительно к психологическим тестам они (нормы) никоим образом не абсолютны, не универсальны и не постоянны. Они просто выражают выполнение теста испытуемыми из выборки стандартизации. (Анастази)

13. Ассиметрия распределения тестовых баллов. Эксцесс.
14. Нормализация пунктов.

Стандартизация шкалы. В психометрике следует различать две формы стандартизации. Под стандартизацией теста понимают прежде всего стандартизацию самой процедуры проведения инструкций, бланков, способа регистрации, условий и т. п. Без стандартизации теста невозможно получить нормативное распределение тестовых баллов и, следовательно, тестовых норм.

Применение стандартных шкал позволяет использовать более грубые, приближенные способы проверки типа распределения тестовых баллов. Если, например, процентильная нормализация с переводом в стены и линейная нормализация с переводом в стены по формуле (3.1.13) дают совпадающие целые значения стенов для каждого Y, то это означает, что распределение обладает нормальностью с точностью до «стандартной десятки».

Применение стандартных шкал необходимо для соотнесения результатов по разным тестам, для построения «диагностических профилей» по батарее тестов и тому подобных целей.

Проверка устойчивости распределения. Общая логика проверки устойчивости распределения основывается на индуктивном рассуждении: если половинное (полученное по половине выборки) распределение хорошо моделирует конфигурацию целого распределения, то можно предположить, что это целое распределение будет также хорошо моделировать распределение генеральной совокупности.

Таким образом, доказательство устойчивости распределения означает доказательство репрезентативности тестовых норм. Традиционный способ доказательства устойчивости сводится к наличию хорошего приближения эмпирического распределения к какому-либо теоретическому. Но если эмпирическое распределение не приближается к теоретическому, несмотря на значительное увеличение объема выборки, то приходится прибегать к более общему индуктивному методу доказательства.

Простейший его вариант может быть сведен к получению таблиц перевода сырых баллов в нормализованную шкалу по данным всей выборки и применению этих таблиц для каждого испытуемого из половины выборки; если распределение нормализованных баллов из половины выборки хорошо приближается к нормальному, то это значит, что заданные таблицами нормализации тестовые нормы определены устойчиво. Близость к нормальному распределению проверяется с помощью критерия Колмогорова (при n <200 целесообразно использовать более мощные критерии: «хи-вадрат» или «омега-квадрат»).

При этом под «половиной выборки» подразумевается случайная половина, в которую испытуемые зачисляются случайным образом -с помощью двоичной случайной последовательности (типа подбрасывания монетки и т. п.). В более общем случае такой простейший метод установления однородности двух эмпирических распределений может 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 таблица норм - для мужчин, другая - для женщин и т. д.).

Более статистически корректный метод проверки однородности двух распределений, полученных при расщеплении выборки на равные части, опять же связан с применением критерия Колмогорова. Для этого с табличным значением сравнивается:

Итак, априорная предпосылка нормальности распределения тестовых баллов основывается скорее на принципах операционального удобства, чем на теоретической необходимости. Психометрически корректные процедуры получения устойчивых тестовых норм возможны с помощью специальных методов непараметрической статистики (критерий «хи-квадрат» и т. п.) для распределений произвольной формы. Выбор статистической модели распределения - законный произвол психометриста, пока сам тест выступает в качестве единственного эталона измеряемого свойства. В этом случае остается лишь тщательно следить за соответствием сферы применения диагностических норм той выборке испытуемых, на которой они были получены. Произвольность в выборе статистической модели шкалы исчезает, когда речь заходит о внешних по отношению к тесту критериях.

В традиционной тестологии термин «надежность» означает относительное постоянство, устойчивость, согласованность результатов теста при первичном и повторном его применении на одних и тех же испытуемых. Как пишет А. Анастази, вряд ли можно с доверием относиться к тесту интеллекта, если по нему в начале недели ребенок имел показатель, равный 110, а к концу — 80. Повторное применение надежных методик дает сходные оценки. При этом в определенной мере могут совпадать как сами результаты, так и порядковое место (ранг), занимаемое испытуемым в группе. И в том, и в другом случае при повторении опыта возможны некоторые расхождения, но важно, чтобы они были незначительными, в пределах одной группы. Таким образом, можно сказать, что надежность методики — это такой критерий, который говорит о точности психологических измерений, т. е. позволяет судить о том, насколько внушают доверие полученные результаты.

Степень надежности методик зависит от многих причин. Поэтому важной проблемой практической диагностики является выяснение факторов, снижающих точность измерений. Была сделана попытка составить классификацию таких факторов. Среди них наиболее часто называются следующие:

1) нестабильность диагностируемого свойства;
2) несовершенство диагностических методик (небрежно составлена инструкция, задания по своему характеру разнородны, нечетко сформулированы указания, как методику предъявлять испытуемым, и т. д.);
3) меняющаяся ситуация обследования (разное время дня, когда проводятся эксперименты, разная освещенность помещения, наличие или отсутствие посторонних шумов и т. д.);
4) различия в манере поведения экспериментатора (от опыта к опыту по-разному предъявляет инструкции, по-разному стимулирует выполнение заданий и т. д.);
5) колебания в функциональном состоянии испытуемого (в одном эксперименте отмечается хорошее самочувствие, в другом — утомление и т. д.);
6) элементы субъективности в способах оценки и интерпретации результатов (когда ведется протоколирование ответов испытуемых, оцениваются ответы по степени полноты, оригинальности и т. п.).

Если все эти факторы иметь в виду и постараться в каждом из них устранить условия, снижающие точность измерений, то можно добиться приемлемого уровня надежности теста. Одним из важнейших средств повышения надежности психодиагностической методики является единообразие процедуры обследования, его строгая регламентация: одинаковые для обследуемой выборки испытуемых обстановка и условия работы, однотипный характер инструкций, одинаковые для всех временные ограничения, способы и особенности контакта с испытуемыми, порядок предъявления заданий и т. д. При такой стандартизации процедуры исследования можно существенно уменьшить влияние посторонних случайных факторов на результаты теста и таким образом повысить их надежность.

На характеристику надежности методик большое влияние оказывает исследуемая выборка. Она может как снижать, так и завышать этот показатель, например, надежность может быть искусственно завышена, если в выборке небольшой разброс результатов, т. е. если результаты по своим значениям близки друг к другу. В этом случае при повторном обследовании новые результаты также расположатся тесной группой. Возможные изменения ранговых мест испытуемых будут незначительными, и, следовательно, надежность методики будет высокой. Такое же неоправданное завышение надежности может возникнуть при анализе результатов выборки, состоящей из группы, имеющей очень высокие результаты, и из группы с очень низкими оценками по тесту. Тогда эти далеко отстоящие друг от друга результаты не будут перекрываться, даже если и вмешаются в условия эксперимента случайные факторы. Поэтому в руководстве обычно делается описание выборки, на которой определялась надежность методики.

В настоящее время надежность все чаще определяется на наиболее однородных выборках, т. е. на выборках, схожих по полу, возрасту, уровню образования, профессиональной подготовке и т. п. Для каждой такой выборки приводятся свои коэффициенты надежности. Приводимый показатель надежности применим только к группам, подобным тем, на которых он определялся. Если методика применяется к выборке, отличающейся от той, на которой проверялась ее надежность, то эта процедура должна быть проведена заново.

Так как надежность отражает степень согласованности двух независимо полученных рядов показателей, то математико-статистический прием, с помощью которого устанавливается надежность методики — это корреляции (по Пирсону или Спирмену). Надежность тем выше, чем ближе полученный коэффициент корреляции подходит к единице, и наоборот.

В данной книге при описании видов надежности основной упор делается на работы К. М. Гуревича, который, проведя тщательный анализ зарубежной литературы по этой проблеме, предложил толковать надежность как комплексную характеристику, включающую:

- надежность самого измерительного инструмента;
- стабильность изучаемого признака;
- константность, т. е. относительную независимость результатов от личности экспериментатора.

Основные показатели он предложил обозначить следующим образом:

- показатель, характеризующий измерительный инструмент, предлагается называть коэффициентом надежности;
- показатель, характеризующий стабильность измеряемого свойства — коэффициентом стабильности;
- показатель оценки влияния личности экспериментатора — коэффициентом константности.

Именно в таком порядке рекомендуется осуществлять проверку методики на надежность: целесообразно сначала проверить инструмент измерения. Если полученные данные удовлетворительны, то можно переходить к установлению меры стабильности измеряемого свойства, а уже после этого, при необходимости, заняться критерием константности.

Остановимся на более подробном рассмотрении этих показателей, характеризующих с разных сторон надежность психодиагностической методики.