С различной размерностью

Сопоставление диагностических данных в шкалах

Нормальное распределение диагностических оценок - это непрерывное вероятностное распределение значений в выборке испытуемых, графически выражающееся куполообразной кривой и математически описывающейся Гауссовской функцией.

Под другими названиями данное распределение известно как «гауссовское распределение» или «Z-распределение».

Обоснование нормального распределения связано с центральной предельной теоремой. В данной теореме доказывается, что случайная величина, полученная путем сложения достаточно большого количества других независимых случайных величин, имеетнормальное распределение.

Кривая нормального распределения имеет куполообразную симметричную форму. Середина купола, разделяющая его на две равные части, соответствует среднему значению в выборке. Справа и слева от средней находятся интервалы распределений, образованные стандартными отклонениями (сигмами). В симметричных интервалах находится равное количество значений.Оценка нормального распределения проводится по эмпирическому правилу трех сигм.

Правило трех сигм, которое еще иначе называется, как правило «68-95-99.7» говорит о том, что при нормальном распределении все значения выборки группируются слева и справа от среднего значения в диапазоне трех сигм.

· В пределах одной сигмы от среднего значения размещается почти две трети всех значений – 68,27%.

· В диапазон в пределах двух сигм попадает подавляющее большинство значений – 95, 45%.

· В пределах трех сигм укладываются практически все значения - 99,73%.

В психометрии используется стандартное нормальное распределение, в котором средняя оценка равна «0», а стандартное отклонение равно 1.

Таким образом, приведение распределения сырых оценок к нормальному в процессе нормализации позволяет их структурировать в удобном для последующей оценки и интерпретации виде.

Клинико-психологический смысл преобразования сырых оценок в стандартизированные показатели, имеющие нормальное распределение, состоит в определении соответствия полученных сырых значений определенному уровню выраженности измеряемого диагностического свойства. Как правило, нормализованные оценки представляются на шкале, подобной шкале интервалов.

Наряду с оценкой полученных диагностических данных с точки зрения выраженности исследуемого свойства в популяции перевод сырой оценки в стандартизированную позволяет сравнить друг с другом показатели разных шкал методики. Это возможно сделать, поскольку нормализация приводит все шкалы диагностической методики к шкале единой размерности.

Зачастую шкалы методики содержат различное количество пунктов-заданий. Вследствие этого по значениям первичных оценок невозможно сравнить выраженность свойств, оцениваемых этими шкалами. Процедура нормализации дает возможность привести различные распределения сырых оценок в разных шкалах к одной стандартизированной шкале. В результате нормализации стандартизированные оценки, полученные из сырых оценок по разным шкалам, можно корректно сравнивать друг с другом.

Классификация нормализованных шкал

Нормализация первичных данных в рамках психометрически стандартизированного подхода предоставляет клиницисту нормализованную шкалу, которую он может использовать для относительно валидной оценки полученных диагностических результатов. Классификация нормализованных шкал в клинической психодиагностике включает 5 типов:

· шкала стандартных отклонений

· шкала процентилей,

· шкала стенайнов (стены),

· шкала стандартизованных показателей,

· шкала Т-баллов.

Ниже подробно рассматривается каждая из перечисленных шкал.

Дата добавления: 2015-06-04