ТОП авторов и книг ИСКАТЬ КНИГУ В БИБЛИОТЕКЕ
Формула выглядит следующим образом:
л- -
- IN/(п +1)
Она может быть упрощена:
_ (п+1) -2/)
где N - количество испытуемых, п - количество заданий,// -
частота встречаемости каждого показателя.
д = 0, когда все испытуемые получили одинаковые показатели (то
есть когда нет дискриминативности), и равно 1 при равномерном
(прямоугольном) распределении.
ШАГИ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ и ФЕРГЮСОНА (ВЫЧИСЛЕНИЕ
7.1)
(1) Подсчитайте, как часто встречаются значения показателей
для данного теста.
(2) Возведите эти числа в квадрат и просуммируйте: S .
(3) Прибавьте 1 к количеству заданий: п + 1 .
(4) Возведите в квадрат количество испытуемых: N .
(5) Помножьте количество заданий на результат шага (4): п N .
(6) Это дает нам все элементы формулы. Теперь можно их подста-
вить в формулу:
д _ (3) x[(4j -(2)] _ (п +1) (-2/)
-( - nN
Разработчик тестов должен учитывать некоторые характеристики
этого коэффициента, обсуждавшиеся Ferguson (1949). Поскольку
для равномерного (прямоугольного) распределения (наиболее дис-
криминативного) необходимы задания, в которых бы наиболее полно
204
были реализованы все возможные проявления измеряемого свойства,
это означает, что дискриминативность до некоторой степени проти-
востоит надежности, так как использование заданий с широким пе-
речнем возможных проявлений измеряемого свойства уменьшает
взаимную корреляцию между заданиями. Конечно, как утверждает
Ферпосон, распределение показателей, которое дает тест - это фун-
кция трудности заданий и их взаимной коррелированности, а это
влияет не только на надежность, но также и на дискриминативность,
которая равна 0,86 в том случае, когда слишком мало простых и
слишком мало трудных заданий; 0,90 для биномиального и 0,93 для
бимодального распределений. Из всего этого следует, что при конст-
руировании теста то, до какой степени нашей целью является дости-
жение максимальной надежности или максимальной дискримина-
тивности, зависит от назначения теста.
Валидность
Когда показатели надежности и дискриминативности соответст-
вующим образом вычислены, то не может быть никаких разночтений
в толковании результатов. В случае с валидностью сделать такие
точные статистические заключения невозможно. Вместо этого долж-
но быть представлено свидетельство в пользу валидности теста. Это
свидетельство трактуется так, чтобы продемонстрировать валид-
ность теста, но такие интерпретации являются в высокой степени
субъективными. В настоящем разделе главы будут изложены лучшие
методы представления такого свидетельства.
В первой главе были полностью описаны различные виды валид-
ности тестов, и в соответствии с ними будут излагаться процедуры
установления валидности.
Очевидная валидность
Это тривиальный аспект теста, связанный только с тем, какое он
производит впечатление. Если по какой-либо причине тест должен
быть очевидно валидным, то достаточно просто спросить у испытуе-
мых, принимающих участие в процедуре оценки и отбора заданий
для теста, представляется ли он им хорошим средством измерения
данной переменной или нет. Очевидная валидность важна для при-
влечения испытуемых к работу над тестом.
Природа этого явления (снижения надежности при высокой дискриминативнос-
ти) сложнее. Подробнее о психометрическом парадоксе см.: БурлачукЛ.Ф. (1989)
(Прим.ред.)
205
Конкурентная валидность
Этот показатель получают из корреляций (или факторных нагру-
зок) с другими тестами, которые предназначены для измерения той
же переменной. Для эффективного изучения конкурентной валид-
ности существует несколько правил, представленных ниже, хотя они
ничем не отличаются от тех, которые имеют место в любой области
научной психологии.
(1) Убедитесь, что выборка испытуемых отражает ту категорию
лиц (популяцию), для которой данный тест предназначен, особенно
по отношению к полу, возрасту, уровню образования и социальному
положению. Тесты, разработанные для психиатрических целей, дол-
жны предъявляться соответствующим группам пациентов.
(2) Убедитесь, что выборки достаточно велики для получения
статистически значимых корреляций, могущих быть затем использо-
ванными в факторном анализе. Минимальное количество испытуе-
мых - 200.
(3) Используйте настолько широкое разнообразие других тестов
данной переменной, насколько возможно - чтобы убедиться, что
корреляция получена благодаря близости групповых факторов, а не
специфических. Например, если вы пытаетесь тестом измерить ",
то используйте вербальные и невербальные средства измерения "g,
созданные различными авторами.
(4) Если используется факторный анализ, убедитесь, что получе-
на простая структура.
(5) При обсуждении результатов четко объясняйте, какие корре-
ляции и нагрузки факторов можно ожидать. Это позволяет читателю
судить о психологическом значении этих результатов.
Исследования конкурентной валидности, удовлетворяющие этим
критериям, должны дать недвусмысленное свидетельство валиднос-
ти, которое не может быть методологически опровергнуто.
Прогностическая валидность
Здесь основной проблемой является выделение критерия предска-
зания. Хотя это представляет трудность всегда, все же степень труд-
ности изменяется в зависимости от типа теста. Обычно для тестов
способностей и интересов прогностическую валидность продемон-
стрировать легче, чем для личностных тестов. В общем, правила,
которым желательно следовать, подобны приведенным для конку-
рентной валидности.
(1) Что касается комплектования выборок испытуемых, то все
предыдущие замечания остаются в силе.
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
л- -
- IN/(п +1)
Она может быть упрощена:
_ (п+1) -2/)
где N - количество испытуемых, п - количество заданий,// -
частота встречаемости каждого показателя.
д = 0, когда все испытуемые получили одинаковые показатели (то
есть когда нет дискриминативности), и равно 1 при равномерном
(прямоугольном) распределении.
ШАГИ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ и ФЕРГЮСОНА (ВЫЧИСЛЕНИЕ
7.1)
(1) Подсчитайте, как часто встречаются значения показателей
для данного теста.
(2) Возведите эти числа в квадрат и просуммируйте: S .
(3) Прибавьте 1 к количеству заданий: п + 1 .
(4) Возведите в квадрат количество испытуемых: N .
(5) Помножьте количество заданий на результат шага (4): п N .
(6) Это дает нам все элементы формулы. Теперь можно их подста-
вить в формулу:
д _ (3) x[(4j -(2)] _ (п +1) (-2/)
-( - nN
Разработчик тестов должен учитывать некоторые характеристики
этого коэффициента, обсуждавшиеся Ferguson (1949). Поскольку
для равномерного (прямоугольного) распределения (наиболее дис-
криминативного) необходимы задания, в которых бы наиболее полно
204
были реализованы все возможные проявления измеряемого свойства,
это означает, что дискриминативность до некоторой степени проти-
востоит надежности, так как использование заданий с широким пе-
речнем возможных проявлений измеряемого свойства уменьшает
взаимную корреляцию между заданиями. Конечно, как утверждает
Ферпосон, распределение показателей, которое дает тест - это фун-
кция трудности заданий и их взаимной коррелированности, а это
влияет не только на надежность, но также и на дискриминативность,
которая равна 0,86 в том случае, когда слишком мало простых и
слишком мало трудных заданий; 0,90 для биномиального и 0,93 для
бимодального распределений. Из всего этого следует, что при конст-
руировании теста то, до какой степени нашей целью является дости-
жение максимальной надежности или максимальной дискримина-
тивности, зависит от назначения теста.
Валидность
Когда показатели надежности и дискриминативности соответст-
вующим образом вычислены, то не может быть никаких разночтений
в толковании результатов. В случае с валидностью сделать такие
точные статистические заключения невозможно. Вместо этого долж-
но быть представлено свидетельство в пользу валидности теста. Это
свидетельство трактуется так, чтобы продемонстрировать валид-
ность теста, но такие интерпретации являются в высокой степени
субъективными. В настоящем разделе главы будут изложены лучшие
методы представления такого свидетельства.
В первой главе были полностью описаны различные виды валид-
ности тестов, и в соответствии с ними будут излагаться процедуры
установления валидности.
Очевидная валидность
Это тривиальный аспект теста, связанный только с тем, какое он
производит впечатление. Если по какой-либо причине тест должен
быть очевидно валидным, то достаточно просто спросить у испытуе-
мых, принимающих участие в процедуре оценки и отбора заданий
для теста, представляется ли он им хорошим средством измерения
данной переменной или нет. Очевидная валидность важна для при-
влечения испытуемых к работу над тестом.
Природа этого явления (снижения надежности при высокой дискриминативнос-
ти) сложнее. Подробнее о психометрическом парадоксе см.: БурлачукЛ.Ф. (1989)
(Прим.ред.)
205
Конкурентная валидность
Этот показатель получают из корреляций (или факторных нагру-
зок) с другими тестами, которые предназначены для измерения той
же переменной. Для эффективного изучения конкурентной валид-
ности существует несколько правил, представленных ниже, хотя они
ничем не отличаются от тех, которые имеют место в любой области
научной психологии.
(1) Убедитесь, что выборка испытуемых отражает ту категорию
лиц (популяцию), для которой данный тест предназначен, особенно
по отношению к полу, возрасту, уровню образования и социальному
положению. Тесты, разработанные для психиатрических целей, дол-
жны предъявляться соответствующим группам пациентов.
(2) Убедитесь, что выборки достаточно велики для получения
статистически значимых корреляций, могущих быть затем использо-
ванными в факторном анализе. Минимальное количество испытуе-
мых - 200.
(3) Используйте настолько широкое разнообразие других тестов
данной переменной, насколько возможно - чтобы убедиться, что
корреляция получена благодаря близости групповых факторов, а не
специфических. Например, если вы пытаетесь тестом измерить ",
то используйте вербальные и невербальные средства измерения "g,
созданные различными авторами.
(4) Если используется факторный анализ, убедитесь, что получе-
на простая структура.
(5) При обсуждении результатов четко объясняйте, какие корре-
ляции и нагрузки факторов можно ожидать. Это позволяет читателю
судить о психологическом значении этих результатов.
Исследования конкурентной валидности, удовлетворяющие этим
критериям, должны дать недвусмысленное свидетельство валиднос-
ти, которое не может быть методологически опровергнуто.
Прогностическая валидность
Здесь основной проблемой является выделение критерия предска-
зания. Хотя это представляет трудность всегда, все же степень труд-
ности изменяется в зависимости от типа теста. Обычно для тестов
способностей и интересов прогностическую валидность продемон-
стрировать легче, чем для личностных тестов. В общем, правила,
которым желательно следовать, подобны приведенным для конку-
рентной валидности.
(1) Что касается комплектования выборок испытуемых, то все
предыдущие замечания остаются в силе.
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