Хотя при помощи этого метода и можно
получить эффективные тесты, использовать его не рекомендуется, за
исключением тех случаев, когда вы крайне ограничены во времени и
ресурсах.
В заключение следует сказать, что рекомендуется проведение
отдельных процедур анализа заданий для испытуемых разных полов.
Если a priori нет ясной противоположной гипотезы, то должны отби-
раться те задания, на которые не влияет пол испытуемых. Если пол
испытуемых оказывает влияние на результаты окончательного тес-
та, то для устранения этого в дальнейшем показатели могут быть
стандартизованы.
Возраст испытуемых
Это переменная, которая до некоторой степени должна прини-
маться в рассмотрение для всех тестов, но особенно она важна по
отношению к тестам интеллекта и специальных способностей. Что
касается тестов интеллекта, то это обычное явление - конструиро-
вать тесты для относительно узкой возрастной группы. Дело в том,
что если бы для каждой возрастной группы были бы подобраны эф-
фективные задания, надежно их дискриминирующие, то тест был бы
чрезвычайно длинным.
При испытании заданий существенно, чтобы вся сформированная
выборка была подобна той, для которой тест предназначен. Однако,
полезно также провести анализ заданий данного теста отдельно для
186
различных возрастных групп в рамках одной выборки. Так, могут
быть отобраны задания, эффективные для всех возрастных групп в
рамках данной выборки, хотя, вероятно, и наиболее подходящие для
лиц одного конкретного возраста. В данном случае целью является
получить задания с уровнем трудности, плавно уменьшающимся с
возрастом. Для тестов способностей это может быть трудной задачей,
и лучше разрабатывать тесты для конкретных возрастных групп (по
годам) отдельно, например, тесты математических способностей для
13-летних, для 14-летних и т.д.
Что касается личностных и мотивационных тестов, то в этом слу-
чае обычно принято, как мы увидим, их конструирование для взрос-
лых (16 лет и старше), для подростков (от 12 до 15 лет) и для детей
младшего возраста (с 8 лет и старше), хотя могут быть разработаны
специальные варианты тестов и для более младших.
Очевидно, что в этих случаях мы должны проводить испытания
заданий на выборках, соответствующих по возрасту той категории
лиц, для которых предназначается тест. Однако, полезно изучить
статистические оценки заданий и на подвыборках, составленных из
самых старших и самых младших испытуемых той возрастной груп-
пы, для которой предназначен тест. Так, в варианте теста для взрос-
лых должен быть выполнен анализ заданий на 16-летних испытуе-
мых., чтобы убедиться, что задания эффективны для этой группы.
Аналогично, с вариантом для подростков, где важно увидеть, как
задания работают на границе этой возрастной группы (то есть в тех
областях, для которых возможно несоответствие заданий). Напри-
мер, задание-вопрос о вечеринках может дать различные результаты
для 15-летних, которые устраивают уже свои вечеринки, и для млад-
ших детей, которые в них не участвуют. В случае личностных тестов
для младших групп детей рекомендуется выполнять анализ заданий
отдельно по группам однолеток, так как недостаточное понимание
смысла задания может значительно повлиять на их выполнение.
Другие переменные
Другие переменные, такие как принадлежность к определенному
социальному классу, культурные различия и связанный с этим уро-
вень образования могут существенно повлиять на ответы в тестах
способностей. Однако, соответствующие методики формирования
выборок должны рандомизировать влияние этих переменных, так
что задания, подверженные их воздействию, просто не будут рабо-
тать эффективно, а тем самым удаляются из окончательного теста.
Если тест предназначен для всей популяции, то это правильно. В
случае, когда тест предназначен для высокообразованных испытуе-
187
мых, то наша выборка должна, соответственно, состоять из таких
людей. В общем, не следует уделять особого внимания этим перемен-
ным при условии, что наша выборка адекватно отражает ту катего-
рию лиц (популяцию), для которой тест предназначен.
Анализ заданий: два полезных показателя
С этого момента мы будем предполагать, что наши выборки адек-
ватны по составу и достаточно велики. Сейчас мы подходим к реаль-
ному анализу заданий. Поскольку целью является получить одно-
родный дискриминирующий тест, из этого следует, что существует
два полезных показателя: (1) доля испытуемых, давших ключевые
ответы; и (2) величина корреляции заданий с общим показателем.
Корреляция заданий и общего показателя
Существует несколько формул для вычисления корреляции зада-
ний с общим показателем. Они перечислены ниже вместе с коммен-
тариями по их использованию при анализе заданий.
(1) Коэффициент произведения моментов Пирсона . Nunnally
(1978) рекомендует его для заданий с оцениванием по многобалль-
ным шкалам. Однако, в случае пяти-балльных шкал (или с меньшим
количеством градаций) правомочность использования этого коэффи-
циента корреляции вызывает сомнения.
(2) Точечно-бисериальная корреляция. Эта формула использует-
ся для дихотомических заданий. Ответы на другие задания могут
быть приведены к виду "правильно/неправильно" или "ключевой/
неключевой ответ" и также обработаны при помощи этой формулы.
(3) Коэффициент (р . Этот коэффициент можно использовать,
если мы приведем общий показатель к дихотомическому виду ("тест
выполнен / не выполнен" или "показатель выше / ниже среднего") .
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