КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Ожидаемого баланса шкала 3 страница
ОЦЕНКИ ПРОФИЛЬНЫЕ — способ представления количественных результатов психодиагностической методики. При таком способе оценки по отдельным группам заданий, субтестам тестовой батареи с помощью специальных приемов приводятся к соизмеримым единицам (единой шкале оценок) (см. Стандартизация, Оценки шкальные) и отображаются на Рис. 49. Образец «профиля» оценок Мейли интеллекта аналитического теста общем графике. Соизмеримость оценок тестов, результаты которых выносятся на «профиль», достигается с помощью выравнивающих коэффициентов (см. Шми-шека опросник), унификации оценок первичных, преобразования стандартизированных оценок в шкалу с едиными значениями М иэ. Наряду с наглядностью представления количественных данных с помощью «профиля» обеспечивается также возможность качественного анализа и интерпретации результатов тестовой батареи, изучения структуры суммарного тестового результата (см. IQ-показатель стандартный). Впервые О. п. были применены в Россолимо психологических профилях. Объединение количественных результатов различных субтестов в этой методике основывалось на том, что оценка каждого теста соответствовала числу удач или неудач при его десятикратном повторении. О. п. наиболее распространены в тестах интеллекта, состоящих из комплекса субтестов (см. Амтхауэра интеллекта структуры тест (см. рис. 4), Векслера интеллекта измерения шка- лы(рис. 14) и др.). Особое значение О. п. имеют и в многошкальных опросниках личностных. Представление результатов в виде О. п. часто объединяется с процедурой кодирования оценок тестовых. Примеры О. п. приведены на рис. 49, рис. 41, 42 к статье Миннесотский многоаспектный личностный опросник, рис. 40 к статье Мейли интеллекта аналитический тест. ОЦЕНКИ ШКАЛЬНЫЕ — способ оценки результата теста путем установления его места на специальной шкале. Шкала содержит данные о внутригруппо-вых нормах выполнения дайной методики в выборке стандартизации. Так, индивидуальные результаты выполнения заданий (оценки первичные испытуемых) сравниваются с данными в сопоставимой нормативной группе (напр., результат, до-_ стигнутый учеником, сравнивается с показателями детей того же возраста или года обучения; результат исследования общих способностей взрослого сопоставляется со статистически обработанными показателями репрезентативной выборки лиц в заданных возрастных пределах). О. ш. в этом смысле имеют четко определенное количественное содержание и могут быть использованы при статистическом анализе. Одной из распространенных в психологической диагностике форм оценки результата теста путем соотнесения с групповыми данными является расчет процентилей. Процентиль — процентная доля индивидов из выборки стандартизации, результат которых ниже данного первичного показателя. Шкалу процентилей можно рассматривать как совокупность ранговых градаций (см. Корреляция ранговая) при числе рангов 100 и отсчете от 1-го ранга, соответствующего самому низкому результату; 50-й процентиль (Р50).соответствует медиане (см. Меры центральной тенденции) распределения результатов, Р>5о и Р<5о соответственно представляют ранги результатов выше и ниже среднего уровня результата. Процентили не следует смешивать с обычными процентными показателями. Последние представляют собой долю правильных решений из общего количества заданий теста в индивидуальном результате (см. Оценки первичные). Ранги Р: и Р100 получают соответственно самый низкий и самый высокий результаты из наблюдавшихся в выборке, однако этим рангам могут соответствовать и далеко не нулевой (ни одного правильного решения) или абсолютный (все решения правильны) показатели (например, при общем количестве 120 заданий минимальный результат, соответствующий первому рангу, может составить 6 правильных решений, в то время как максимальный результат, соответствующий рангу Р]00, будет составлять 95 правильно решенных заданий). Такая ситуация наблюдается, напр., при оценке тестов скорости. Основной недостаток процентильных шкал состоит в неравномерности единиц измерения. При нормальном распределении отдельные переменные тесно группируются в центре распределения и по мере удаления к краям рассеиваются. Поэтому равным частотам случаев вблизи центра соответствуют более короткие интервалы по оси абсцисс, расположенные по краям распределения оценок. Процентили показывают относительное положение каждого испытуемого в нормальной выборке, но не величину различий между результа- тами. Это создает некоторые неудобства в интерпретации индивидуальных результатов. Так, разница в первичных показателях, соответствующая интервалу Pyo~PsO' может составить 10 баллов, а различие в количестве правильных решений в интервале рангов Ръо~Р&> — лишь 1-3 балла. ■ Вместе с тем процентильные оценки обладают и рядом достоинств. Они легко доступны пониманию пользователей психодиагностической информацией, универсальны по отношению к различным типам методик и легко рассчитываются. Процентильные оценки не относятся к типичным шкальным показателям. Более широкое распространение в психодиагностике получили стандартные показатели, рассчитываемые на основе линейного и нелинейного преобразования первичных показателей, распределенных по нормальному или близкому к нормальному закону. При таком расчете проводится z-преобразование оценок (см. Стандартизация, Нормальное распределение). Чтобы определить z-стандартный показатель, определяют разность между индивидуальным первичным результатом и средним значением для нормальной группы, а затем делят эту разность на а нормативной выборки. Полученная таким образом шкала z (рис. 50) имеет среднюю точку М - 0, отрицательные значения обозначают результаты ниже среднего и убывают по мере удаления от нулевой точки; положительные значения обозначают соответственно результаты выше среднего. Единица измерения (масштаб) в шкале z равна 1а стандартного (единичного) нормального распределения. Для преобразования полученного при стандартизации распределения первичных нормативных результатов в стандартную z-шкалу необходимо исследовать вопрос о характере эмпирического распределения и степени его согласованное- Рис. 50. Нормальная кривая, процентные и стандартные оценки ти с нормальным (см. Оценка типа распределения). Поскольку для большинства случаев значения показателей в распределении умещаются в пределах М ± За, единицы измерения простой г-шкалы слишком велики. Для удобства оценивания применяется еще одно преобразование типа х — "х г --------. Примером такой шкалы могут а быть оценки тестовой батареи SAT (СЕЕВ) методики для оценки способности к обучению (см. Тесты достижений). Эта г-шкала пересчитана таким образом, что средней точке соответствует значение 500, а о = 100 (рис. 50). Другим аналогичным примером является шкала Векс-лера для отдельных субтестов (см. Векс-лера интеллекта измерения шкала, где М=10,ст = 3. Наряду с определением места индивидуального результата в стандартном распределении групповых данных введение О. ш. направлено и на достижение другой важнейшей цели — обеспечение сопоста- вимости количественных результатов различных тестов, выраженных в стандартных шкалах, возможности их совместных интерпретаций, сведение оценок к единой системе. В случае, если оба распределения оценок в сравниваемых методиках близки к нормальному, вопрос о сопоставимости оценок решается довольно просто (в любом нормальном распределении интервалам М ± пи соответствует одинаковая частота случаев). Для обеспечения сопоставимости результатов, принадлежащих к распределениям другой формы, применяются нелинейные преобразования, позволяющие придать распределению форму заданной теоретической кривой. В качестве такой кривой обычно используется нормальное распределение. Как и в простом г-преобразовании, нормализованным стандартным показателям можно придать любую желаемую форму. К примеру, умножив такой нормализованный стандартный показатель на 10 и прибавив константу 50, получаем Т-показатель (см. Стандартизация, Миннесотский многоаспектный личностный опросник). Примером нелинейно преобразованной в стандартную шкалу является и шкала станайнов (англ. standart nine — стандартная девятка), где оценки принимают значения от 1 до 9, М = 5, а * 2. Шкала станайнов получает все большее распространение, сочетая в себе достоинства стандартных шкальных показателей и простоту процентилей. Первичные показатели легко преобразуются в станайны. Для этого испытуемых ранжируют по возрастанию результатов и из них образуют группы с числом лиц, пропорциональным определенным частотам оценок в нормальном распределении тестовых результатов (табл. 19). При трансформации оценок в шкалу стэнов (от англ. standart ten — стандартная десятка) проводится аналогичная процедура с той лишь разницей, что в основании этой шкалы лежат десять стандартных интервалов. Таблица 19
Дата добавления: 2015-06-04; Просмотров: 449; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |