Тем не менее, для
большинства тестов несколько переменных выборки являются осо-
бенно важными. Они перечислены ниже. Их нужно принимать во
внимание при формировании выборок испытуемых для испытания
заданий.
Пол испытуемых
При конструировании заданий для тестов практически любого
типа необходимо учитывать, что весьма вероятны различия в ответах
на них в зависимости от пола испытуемых. Покажем это на несколь-
ких примерах. Обычно при выполнении тестов способностей детьми
до 16 лет девочки демонстрируют превосходство в словесно-логиче-
ских навыках, а мальчики - в работе с цифрами. Вероятнее всего,
что задания из этих областей будут иметь различные статистические
оценки. Различия испытуемых по полу также обнаруживаются во
многих заданиях личностных тестов, например, тех, которые каса-
ются интереса к одежде, спорту, своей внешности, вождению автомо-
биля, рисованию, верховой езде. Аналогично, в тестах, задания ко-
торых связаны с хобби и интересами, вероятно, также проявятся
такие тенденции. Суть состоит в том, что было бы разумно предви-
деть различия между мужчинами и женщинами при ответах на такие
задания. Но я не утверждаю, что такие различия действительно бу-
дут иметь место.
Одним из решений этой проблемы было бы разделить мужчин и
женщин на отдельные выборки, а затем отобрать задания, удовлет-
воряющие критериям процедуры анализа заданий для обеих групп.
Именно так поступал автор данной книги при разработке собствен-
ных тестов, хотя при этом возникают некоторые трудности, частично
теоретические по своей сути, которые следует полностью осознать,
прежде чем применять эту процедуру.
184
Первая проблема состоит в том, что хотя задания почти всегда
могут быть сформулированы так, что они пройдут процедуру анализа
(с корреляцией задание/общий показатель 0,2 и долей Р ответивших
в соответствии с ключом испытуемых в пределах от 0,20 до 0,80) в
обеих группах, даже для эффективных заданий эти оценки могут не
быть идентичными. Особенно важным здесь является коэффициент
Р, так как если он всегда больше, скажем, для мужчин, чем для
женщин, на большом количестве заданий, то это может привести к
влиянию пола испытуемых на результаты тестирования. Однако, на
практике, несмотря на эти отклонения, автору при использовании
данного метода всегда удавалось найти задания, эффективные для
обеих групп и составлявшие тесты, в которых пол испытуемых не
имел сколь-нибудь значительного влияния на результаты.
Вторая проблема является более фундаментальной. Если мы от-
берем задания, получившие в процедуре их анализа одинаковые
оценки для мужчин и для женщин, мы фактически создадим тест, на
результаты которого пол испытуемых не влияет. С другой стороны,
мы могли бы отобрать задания, по которым женщины показывают
более высокие результаты. Каково, однако, значение такой идентич-
ности или различия в показателях? Чтобы вычленить эту проблему,
следует вспомнить, что средние значения и дисперсии для тестов
являются функциями отдельных наборов заданий. Так что не имеет
смысла утверждать, что исходя из показателей по тесту девочки
выполняют его лучше, или хуже, или так же, как мальчики. Это
должно быть функцией конкретного набора заданий.
На практике это означает, с нашей точки зрения, что если только
у нас нет a priori некоторой веской причины ожидать влияния пола
испытуемых на тест, то должны отбираться те задания, которые не
выявляют половых различий. В случае большинства личностных и
мотивационных переменных это наиболее оптимальный подход.
Следует заметить, что если поданной переменной существуют реаль-
ные различия между полами, то не имеет значения, сколько заданий
испытывается - это проявится в статистических оценках заданий.
Так, если постоянно для каждого задания, безразлично как перефра-
зированного или видоизмененного, обнаруживается устойчивая тен-
денция, то тогда лучше всего будет использовать эти задания, даже
пусть даже тест и показывает нам теперь различия между полами.
Мы можем либо принять это различие как реально существующее
(то есть не как артефакт, порождаемый заданиями), или мы можем
нормировать показатели (см. глава 8), что исправит нарушенное
равновесие. Какой из этих вариантов мы выберем, должно зависеть
от измеряемой переменной. Короче говоря, задания должны испыты-
185
ваться отдельно для испытуемых каждого пола, и отобранные зада-
ния должны работать одинаково на этих группах. Если это не так, то
для восстановления равновесия должно применяться нормирование,
если мы не хотим, чтобы сохранялось, даже теоретически, влияние
различий между полами.
Эта процедура представляется наилучшей для конструирования
тестов, в ней допускается искусственность происхождения любых
получаемых распределений показателей. Однако, еще одна возмож-
ность состоит в том, чтобы дать тест некоторой выборке испытуемых
(которая, если правильно сформирована, будет наполовину муж-
ской), и просто отобрать наилучшие задания. При этом предполага-
ется, что никакие различия пола не впаяют на ответы. Это вполне
приемлемый подход, поскольку, если половина выборки будет вы-
полнять тест иначе, это неблагоприятно повлияет на статистические
оценки заданий, и, следовательно, задания, на которые мужчины и
женщины отвечают по-разному, будут с большей вероятностью уда-
лены. Это более быстрое, но менее изящное решение, не предостав-
ляющее разработчику теста информацию о том, как пол испытуемого
влияет на ответы на задания.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114