WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 19 |

Относительно этой группы испытуемых, называемой выборкой стандартизации, вырабатываются нормы, указывающие не только средний уровень выполнения, но и его относительную вариативность выше и ниже среднего уровня. В результате можно оценить разные степени успешности или неуспешности в выполнении диагностической пробы.

Это позволяет определить положение конкретного испытуемого относительно нормативной выборки или выборки стандартизации.

Для вычисления статистической нормы психологи-диагносты обратились к приемам математической статистики.

Рассмотрим пример 1. На призывной пункт явились несколько тысяч молодых людей. Допустим, что все они примерно одного возраста. Что мы получим при измерении их роста Обычно оказывается, что большинство почти одного роста, совсем немного будет людей очень маленького и очень высокого роста. Остальные же распределятся симметрично, уменьшаясь по количеству от среднего максимума в ту и другую сторону.

Распределение рассматриваемых величин – это нормальное распределение (или распределение по нормальному закону, кривая распределения Гаусса). Математики показали, что для описания такого распределения достаточно знать два показателя – среднюю арифметическую и называемое стандартное отклонение, которое получается путем несложных вычислений.

Назовем среднюю арифметическую х, а стандартное отклонение (сигма малая).

При нормальном распределении все изучаемые величины практически находятся в пределах х ± 3.

Нормальное распределение обладает многими преимуществами, в частности оно позволяет заранее рассчитать, сколько случаев будет расположено в определенном удалении от средней арифметической при использовании для определения удаленности стандартного отклонения. Для этого имеются специальные таблицы. Из них видно, что в пределах х ± находится 68% изучаемых случаев. За этими пределами находится 32% случаев, а так как распределение симметрично, то по 16% с каждой стороны.

Таким образом, преобладающая и наиболее представительная часть распределения находится в пределах х ± Пример 2. Рассмотрим стандартизацию диагностической методики на примере тестов Стэнфорд–Бине. В группу испытуемых входили 4498 человек от 2,5 до 18 лет.

Усилия стэнфордских психологов были направлены на то, чтобы распределение полученных по каждому возрасту данных о выполнении тестов было близко к нормальному. Этого результата удалось добиться далеко не сразу; в некоторых случаях ученым приходилось заменять одни задания другими. В конце концов работа была закончена, и были подготовлены тесты по каждому возрасту со средней арифметической, равной 100, и со стандартным отклонением, равным 16, с распределением, близким к нормальному.

При измерении роста новобранцев было получено нормальное распределение данных об их росте. Никто не вмешивался в процесс измерения, не заменял одних новобранцев другими. Все получилось естественно, само собой. Но при работе с психологическими методиками дело идет не так. Опытным психологам, неплохо представляющим психические возможности детей, приходилось заменять некоторые задания, чтобы приблизить полученные результаты к нормальному распределению.

Результаты диагностических испытаний в психологии очень редко укладываются в рамки нормального закона; их приходится для этого специально подгонять. Причины этого явления нужно искать в самом существе теста, в обусловленности его выполнения подготовкой испытуемых.

Таким образом, стэнфордскими психологами было получено распределение, близкое к нормальному. Для чего оно нужно Это дало возможность классифицировать весь полученный материал по каждому возрасту. Для такой классификации используется стандартное отклонение и средняя арифметическая х. Принимается, что результаты в пределах х ± показывают границы наиболее характерной, представительной части распределения, границы нормы для данного возраста. При = 16 и х = 100 эти границы нормы будут от 84 до 116. Интерпретируется это так: результаты испытуемых, которые не выходят за эти границы, находятся в пределах нормы. Те, чьи результаты менее 84, находятся ниже нормы, а те, чьи результаты более 116, – выше нормы. Нередко этот же прием применяют и для дальнейшей классификации. Тогда результаты в пределах от х - до х - 2 - интерпретируются как “несколько ниже нормы”, а от х -2 до х-З как “значительно ниже нормы”. Соответственно классифицируются результаты, находящиеся выше нормы.

Вернемся к результату, полученному ребенком шести лет, о котором упоминалось выше. Его успешность по тесту равна 117. Этот результат выше нормы, но очень незначительно (верхняя граница нормы 116).

Кроме статистической нормы, основой для сравнения, интерпретации результатов диагностических испытаний могут стать и такие показатели, как процентили.

Процентиль – это процентная доля индивидов из выборки стандартизации, первичный результат которых ниже данного первичного показателя.

Пример 3. Если, к примеру, 28% людей правильно решат 15 задач в арифметическом тесте, то первичному показателю 15 соответствует 28-й процентиль (Р28).

Процентили указывают на относительное положение индивида в выборке стандартизации. Их также можно рассматривать, как ранговые градации, общее число которых равно 100, с той лишь разницей, что при ранжировании принято начинать отсчет сверху, т.е. с лучшего члена группы, получающего ранг 1. В случае же процентилей отсчет ведется снизу, поэтому, чем ниже процентиль, тем хуже позиция индивида.

50-й процентиль (P50) СООТветствует медиане – одному из показателей центральной тенденции. Процентили свыше 50 представляют показатели выше среднего, а те, которые лежат ниже 50, – сравнительно низкие показатели, 25-й и 75-й процентили известны также под названием 1-го и 3-го квартилей, поскольку они выделяют нижнюю и верхнюю четверти распределения. Как и медиана, они удобны для описания распределения показателей и сравнения с другими распределениями.

Процентили не следует смешивать с обычными процентными показателями.

Последние являются первичными показателями и представляют собой процент правильно выполненных заданий, тогда как процентиль – это производный показатель, указывающий на долю от общего числа членов группы. Первичный результат, который ниже любого показателя, полученного в выборке стандартизации, имеет нулевой процентильный ранг (Р0). Результат, превышающий любой показатель в выборке стандартизации, получает процентильный ранг 100 (P100)- Эти процентили, однако, не означают нулевого или абсолютного результата выполнения теста.

Процентильные показатели обладают рядом достоинств. Их легко рассчитать и понять даже сравнительно неподготовленному человеку. Их применение достаточно универсально и подходит к любому типу тестов. Однако недостаток процентилей – это существенное неравенство единиц отсчета в том случае, когда анализируются крайние точки распределения. При использовании процентилей (как уже отмечалось выше) определяется только относительное положение индивидуальной оценки, но не величина различий между отдельными показателями.

В психодиагностике существует и другой подход к оценке результатов диагностических испытаний. Под руководством К.М. Гуревича разрабатываются тесты, в которых в качестве точки отсчета выступает не статистическая норма, а независимый от результатов испытания, объективно заданный социально-психологический норматив. Социально-психологический норматив реализуется в совокупности заданий, составляющих тест. Следовательно, сам тест в полном его объеме и является таким нормативом. Все сопоставления индивидуальных или групповых результатов тестирования проводятся с тем максимумом, который представляется в тесте (а это полный набор знаний). В качестве критерия оценки выступает показатель, отражающий степень близости результатов к нормативу. Имеется разработанная схема представления групповых количественных данных.

Для анализа данных относительно их близости к социально-психологическому нормативу, условно рассматриваемому как 100%-ное выполнение всего теста, все испытуемые подразделяются по результатам тестирования на 5 подгрупп (%):

1) наиболее успешные – 10;

2) близкие к успешным – 20;

3) средние по успешности – 40;

4) малоуспешные – 20;

5) наименее успешные – 10.

Для каждой из подгрупп подсчитывается средний процент правильно выполненных заданий. Строится система координат, где по оси абсцисс идут номера подгрупп, по оси ординат – процент выполненных каждой из подгрупп заданий. После нанесения соответствующих точек вычерчивается график, отражающий приближение каждой из подгрупп к социально-психологическому нормативу. Такая обработка проводится по результатам как теста в целом, так и каждого субтеста в отдельности.

2.2. Надежность Прежде чем психодиагностические методики могут быть использованы для практических целей, они должны пройти проверку по ряду формальных критериев, доказывающих их высокое качество и эффективность. Эти требования в психодиагностике складывались годами в процессе работы над тестами и над их совершенствованием. В результате появилась возможность оградить психологию от всевозможных безграмотных подделок, претендующих на то, чтобы называться диагностическими методиками.

К числу основных критериев оценки психодиагностических методик относится надежность и валидность. Большой вклад в разработку этих понятий внесли зарубежные психологи (А. Анастази, Е. Гизелли, Дж. Гилфорд, Л. Кронбах, Р. Торндайк и Е. Хаген и др.). Ими были разработаны как формально-логический, так и математико-статистический аппарат (прежде всего корреляционный метод и фактический анализ) обоснования степени соответствия методик отмеченным критериям.

В психодиагностике проблемы надежности и валидности методик тесно взаимосвязаны, тем не менее существует традиция раздельного изложения этих важнейших характеристик.

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 (1982), 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 негативных факторов, влияющих на точность измерений. Многие авторы пытались 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 по предъявлению методики 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.

Разновидностей надежности методик так же много, как и условий, влияющих на результаты диагностических испытаний (В. Черны, 1983). Однако практическое применение находят лишь несколько видов надежности.

Так как все виды надежности отражают 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 больше полученный коэффициент корреляции приближается к единице, и наоборот.

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 19 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.