Оценка типа распределения в процессе стандартизации теста

Стандартизация теста. Понятие о норме теста.

Стандартизация теста - это совокупность экспериментальных, методических и статистических процедур, обеспечивающих создание строго фиксированных компонентов теста. В частном случае под стандартизацией понимается сбор репрезентативных тестовых норм и построение стандартной шкалы тестовых баллов. Стандартизация позволяет сравнивать показатели, полученные одним испытуемым, с показателями в генеральной совокупности или соответствующих группах. Стандартизация важна, когда осуществляется сравнение показателей обследуемых.Три основных вида стандартизации первичных тестовых оценок: 1) приведение к нормальному виду; 2) приведение к стандартной форме; 3) квантильная стандартизация.

На этапе разработки теста, а также любого другого метода проводится процедура стандартизации, которая включает 3 этапа. 1)создании единообразной процедуры тестирования. 2)создании единообразной оценки выполнения теста: стандартной интерпретации полученных результатов и предварительной стандартной обработки. 3) определении норм выполнения теста.

Тестовые нормы - количествен­ные и качественные критерии оцен­ки результатов теста, позволяющие опре­делить уровень достижений или степень выраженности психологических свойств, которые являются объектами измерения. В качестве таких критериев могут выступать как статистические показатели выборки стан­дартизации, так и различные признаки-симптомы, свидетельствующие о том или ином уровне выраженности диагностиру­емых качеств. В психодиагностике наи­большее распространение получили количественные тестовые нормы, рассчитанные на основе определе­ния средних величин и дисперсии в вы­борке стандартизации.

В виде качественных тестовые нормы могут выс­тупить, например, стандартизированные наборы ква­лификационных требований к испытуемо­му, аналогичные шкалам умственного развития, либо специально разработан­ные для конкретного теста комплексы диагно­стических признаков.

Оценка типа распределения — аналитико-статистическая процедура исследования основных характеристик эмпирического распределения (мер центральной тенденции, мер изменчивости, асимметрии, эксцесса кривой и некоторых других показателей).

О. т. р. предпринимают с целью проверки предположения о том, что анализируемое распределение соответствует теоретическому. Вопрос такого рода нередко решается в ходе стандартизации методики и разработки шкалы. Обычно в качестве теоретического распределения при сравнении с эмпирическим используется нормальное распределение, О. т. р. выступает в данном случае в форме проверки нормальности эмпирического распределения. Чтобы установить, подчиняется ли эмпирическое распределение изучаемой случайной величины нормальному закону, необходимо сопоставить известные исследователю сведения о свойствах этой величины и условиях ее изучения со свойствами функций нормального распределения. Сперва проводят качественное сопоставление, а затем количественное. Основой качественного сопоставления служит главное условие – действие на изучаемую случайную величину большого числа преимущественно независимых и примерно одинаковых случайных факторов. Если это условие, по мнению исследователя, выполняется, можно ожидать, что исследуемая величина распределена нормально.

Количественное сопоставление может включать ряд этапов. Первый — сравнение отдельных свойств эмпирического распределения со свойствами теоретического нормального распределения. Асимметрия и эксцесс нормального распределения равны нулю. Если хотя бы один из этих двух показателей проверяемого эмпирического распределения существенно отклоняется от данного значения, это означает аномальность оцениваемого распределения.

Второй этап проверки эмпирического распределения состоит в построении теоретической функции распределения по эмпирическому ряду в предположении, что он подчиняется нормальному закону. Именно это предположение и обосновывается при качественном и количественном (на первом этапе) сопоставлении свойств. Вычисление теоретических значений вероятностей, соответствующих эмпирическим частотам, в общем случае осуществляется по таблицам функций распределения. Сопоставление заканчивается сравнением фактических (полученных в опыте) и теоретических (вычисленных) вероятностей. Если различия малы или отсутствуют, можно считать, что изучаемая случайная величина распределяется нормально.

Подтверждение нормального закона данного распределения будет означать, что полученная эмпирическая кривая не требует нормализации; распределение можно рассматривать как репрезентативное по отношению к генеральной совокупности

15 Операции по анализу распределения тест. баллов, построению тест. норм и проверке их репрезент. Действия, которые послед-но должен произвести психолог при построении тест. норм: 1. Сформ. выборку стандартизации (случайную или стра­тифицированную по какому-л. параметру) из популяции, на которой предпол. применять тест. Провести на каждом ис­пытуемом тест в сжатые сроки (чтобы устранить иррелевантный разброс, вызванный внеш.событиями, происш. за время обслед). 2. Произвести группировку сырых баллов с учетом выбр. интервала квантования (интервала равнозначности). Интервал опр-ся величиной W/m, где W=x_max—х_max;m – кол-во интерва­лов равнозначности (градаций шкалы). 3. Построить распределение частот тест. баллов (для заданных интервалов равнозначности) в виде таблицы и соотв. графиков гистограммы и кумуляты. 4. Произвести расчет среднего арифм. значения и стандартного отклонения, а также асимметрии и эксцесса с пом. компьюте­ра. Проверить гипотезы о значимости асимметрии и эксцесса. Сравнить рез-ты проверки с визуальным анализом кривых распределения. 5. Произвести проверку нормальности одного из распределений с пом. критерия Колмогорова (при n<200 с пом. более мощ­ных критериев) или произвести процентильную нормализацию с пе­реводом в стандартную шкалу, а также линейную стандартизацию и сравнить их рез-ты (с точностью до целых значений стандарт­ных баллов). 6. Если совпадения не будет - нормальность отвергается; в этом случае произвести проверку устойчивости распределения расщепле­нием выборки на две случайные половины. При совпадении норма­лизованных баллов для половины и для целой выборки можно счи­тать нормализованную шкалу устойчивой. 7. Проверить однородность распределения по отн. к варь­ированию заданного популяционного признака (пол, профессия и т.п.) с пом. критерия Колмогорова. Построить в совмещенных коор­динатах графики гистограммы и кумуляты для полной и частной вы­борок. При значимых различиях разбить выборку на разнородные подвыборки. 8. Построить таблицы процентильных и нормализованных тесто­вых норм (для каждого интервала равнозначности сырого балла). При наличии разнородных подвыборок для каждой из них должна быть своя таблица. 9. Определить критич.точки (верхнюю и нижнюю) для до­верительных интервалов (на уровне Р<0,01) с учетом стандартной ошибки в определении среднего значения. 10. Обсудить конфигурацию получ. распределений с учетом предполагаемого механизма вып. того или иного теста. 11. В случае негативного рез-та: отсутствия устойчивых норм для шкалы с заданным числом градаций – осущ. обсле­д.более широкой выборки или отказаться от исп.данного теста.

Дата добавления: 2015-06-04