ПСИХОДИАГНОСТИКА ТЕМА 4 ПРОБЛЕМА ИЗМЕРЕНИЯ В ПСИХОДИАГНОСТИКЕ

МОТИВАЦИОННАЯ ЦЕЛЬ ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОЧЕМУ? ЗАЧЕМ? ДЛЯ ЧЕГО? ЧТО? КАК? МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ

ПРЕДМЕТ И МЕСТО ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ МЕТОДОВ В ПСИХОЛОГИИ МЕТОДОЛОГИЯ МЕТОД способ СРЕДСТВО – способ, орудие ТЕХНОЛОГИЯ – система методов МЕТОДИКА – конкретный способ ИНСТРУМЕНТ – орудие ТЕХНИКА Тестирование (тест) Совокупность средств, инструментов Моделирование (модель) Система навыков и приемов

• ДАННЫЕ (DATA) представляют собой результаты наблюдений, накапливаемые с целью последующего изучения и анализа. испытаний, • ПЕРЕМЕННАЯ, ПРИЗНАК (VARIABLE) это некоторая общая для всех изучаемых объектов характеристика или свойство, конкретные проявления которого могут меняться от объекта к объекту. • ПРОЯВЛЕНИЯ ПРИЗНАКА называют значениями, показателями, альтернативами, градациями. • РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕМЕННОЙ (DISTRIBUTION OF THE VARIABLE) совокупность различных значений, которые переменная принимает для различных изучаемых объектов.

ПОДХОДЫ К ОПРЕДЕЛЕНИЮ ТЕРМИНА «МЕТОДОЛОГИЯ» МЕТОДОЛОГИЯ система принципов и способов организации и построения исследования (Психологический словарь) путь исследования с помощью методов объективных проявлений психики и раскрытия закономерностей (А. Я. Анцупов, М. И. Дьяченко ) учение о методах, методиках, способах и средствах познания. (Энциклопедический словарь) система методов, конкретные процедуры и средства, использующиеся в исследовании (А. Ребер)

СТРУКТУРА ПОНЯТИЯ «МЕТОДОЛОГИЯ» МЕТОДОЛОГИЯ ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ СОСТАВЛЯЮЩАЯ методологии — гносеология (наука о познании) стремится к модели идеального знания СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ — эпистемология (наука о методе познания) включает изучение законов, теорий, структуры научного знания, критериев научности и системы используемых методов исследования ПРАКТИЧЕСКАЯ СОСТАВЛЯЮЩАЯ МЕТОДОЛОГИИ — это программа (алгоритм), набор действенных приемов и способов достижения практической цели, позволяющих не погрешить против истины ФОРМАЛЬНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ связана с анализом методов исследования с точки зрения логической структуры и формализованных подходов к построению теоретического знания, его истинности и аргументир

ПРОБЛЕМА ИЗМЕРЕНИЯ В ПСИХОДИАГНОСТИКЕ ИЗМЕРЕНИЕ – операция для определения отношения одного объекта к другому. ШКАЛА – это форма фиксации совокупности признаков изучаемого объекта с упорядочиванием их в определенную числовую систему. НЕОБХОДИМОСТЬ КАЧЕСТВЕННОЙ И КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ (с задачей последующего сравнения) определенных признаков и переменных ПРИЗНАКИ И ПЕРЕМЕННЫЕ – это измеряемые психологические явления

ТИПЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ШКАЛИРОВАНИЕ – метод моделирования явлений с помощью числовых систем. ШКАЛЫ НЕМЕТРИЧЕСКИЕ НОМИНАТИВНЫЕ ШКАЛЫ ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ШКАЛЫ ПОРЯДКА ШКАЛЫ ОТНОШЕНИЙ

ТИПЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ШКАЛЫ НЕМЕТРИЧЕСКИЕ НОМИНАТИВНЫЕ ШКАЛЫ шкалы наименований (от лат. nomen – имя, название) – шкалы, устанавливающие соответствие признака тому или иному классу. Объекты группируются по различным классам так, чтобы внутри класса они были идентичны по измеряемому свойству ü «пол» (1 – мужской, 0 – женский), ü «национальность» (1 – русский, 2 – белорус, 3 – украинец), ü «предпочтение домашних животных» (1 – собаки, 2 – кошки, 3 – крысы, 0 – никакие)

ТИПЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ШКАЛЫ НЕМЕТРИЧЕСКИЕ ПОРЯДКОВАЯ (РАНГОВАЯ) ШКАЛА при сравнении испытуемых друг с другом мы можем сказать, больше или меньше выражено свойство, но не можем сказать, насколько больше или насколько меньше оно выражено измерение в этой шкале предполагает приписывание объектам чисел в зависимости от степени выраженности измеряемого свойства (больше/меньше, лучше/хуже) Бегун А В С D Ранг 1 2 3 4 Четверым бегунам присвоены ранги в соответствии с тем, кто раньше достиг «финиша» (ранг 1 – самый быстрый)

ТИПЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ШКАЛЫ НЕМЕТРИЧЕСКИЕ ПОРЯДКОВАЯ (РАНГОВАЯ) ШКАЛА При ранжировании «вручную» , а не при помощи компьютера, следует иметь в виду два обстоятельства: 1. Установите порядок ранжирования: ранжировать испытуемых можно: ü по их «месту в группе» (ранг 1 присваивается тому, у которого наименьшая выраженность признака, и далее увеличение ранга по мере увеличения уровня признака) ü по выраженности данного признака (ранг 1 присваивать тому, у которого 1 е место (например, «самый быстрый» )). 2. Для связанных рангов (когда двое или более испытуемых имеют одинаковую выраженность измеряемого свойства) испытуемым присваивается один и тот же, средний ранг

ТИПЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ШКАЛЫ НЕМЕТРИЧЕСКИЕ ПОРЯДКОВАЯ (РАНГОВАЯ) ШКАЛА ЕДИНИЦА ИЗМЕРЕНИЯ В ШКАЛЕ ПОРЯДКА – расстояние в один класс или в один ранг, при этом расстояние между классами и рангами может быть разным 1 2 3 4 5

ТИПЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ШКАЛЫ МЕТРИЧЕСКИЕ ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ШКАЛЫ числовая шкала, количественно равные промежутки которой отображают равные промежутки между значениями измеряемых характеристик нулевая точка отсчета может устанавливаться произвольно шкала, классифицирующая по принципу «больше на определенное количество единиц – меньше на определенное количество единиц» . 1 2 3 4 5

ТИПЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ШКАЛЫ МЕТРИЧЕСКИЕ ШКАЛЫ ОТНОШЕНИЙ В шкалах отношений классы обозначаются числами, которые пропорциональны другу (например, 2 так относится к 4, как 4 к 8) нулевая точка отсчета указывает на полное отсутствие измеряемого свойства шкала, классифицирующая объекты или субъектов пропорционально степени выраженности измеряемого свойства 1 3 2 4

ХАРАКТЕРИСТИКА ШКАЛ РАЗЛИЧНОГО ТИПА Характеристики шкал Уровень измерений описание порядок расстояние Шкала наименований * Шкала порядка * * Интервальная шкала * * * Шкала отношений * * * наличие начальной точки *

ХАРАКТЕРИСТИКА ШКАЛ РАЗЛИЧНОГО ТИПА ДАННЫЕ КАЧЕСТВЕННЫЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ НОМИНАТИВНЫЕ ШКАЛЫ (NOMINAL) ШКАЛА ПОРЯДКА (ORDINAL) ШКАЛА ОТНОШЕНИЙ (RATIO SCALE) ИНТЕРВАЛЬНАЯ ШКАЛА (INTERVAL SCALE) их нельзя выстроить в последовательность качественные, но могут быть упорядочены; размер интервалов на шкале неодинаковый Дискретные Discrete существует реальное нулевое значение Непрерывные Continuous положение нулевой точки выбрано произвольно Потеря информации и точности

ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КАЧЕСТВЕННЫХ ИЛИ РАНГОВЫХ ПЕРЕМЕННЫХ 1 группа 2 группа 3 группа 4 группа Группы испытуемых промежутки между столбиками

ЧАСТОТНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПЕРЕМЕННЫХ Взвешиваем N кроликов

ЧАСТОТНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПЕРЕМЕННЫХ УПОРЯДОЧИМ ПО ВОЗРАСТАНИЮ ЗНАЧЕНИЯ ПЕРЕМЕННОЙ (выстроим кроликов от меньшего к большему); РАЗОБЬЁМ ИХ НА ГРУППЫ по равным интервалам

ЧАСТОТНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПЕРЕМЕННЫХ ЧАСТОТА – то, сколько раз встретилось данное значение переменной. ГИСТОГРАММА – графическое представление частотного распределения, разбитого по интервалам, где высота столбика отражает ЧАСТОТУ Интервалы должны быть: ü одного размера, Частота ü не должны иметь общих точек, ü для психологических данных – 10 20 интервалов Масса кролика, кг Полигон частот (frequency polygon)

КАК ОПИСАТЬ ЧАСТОТНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕМЕННОЙ? ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ, которыми можно почти полностью описать большинство распределений «СЕРЕДИНА» РАСПРЕДЕЛЕНИЯ «ШИРИНА» РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ (mean) РАЗМАХ (range) МЕДИАНА (median) ДИСПЕРСИЯ (variance) МОДА (mode) СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ (standard deviation) КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ (Coefficient of variation) ФОРМА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

ЧАСТОТНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ И ЕГО ПАРАМЕТРЫ Распределением называется закономерность встречаемости признака и разных его значений. НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ – вид распределения переменных, характеризуемое тем, что крайние значения признака в нем ссылаются достаточно редко, а значения, близкие к средней величине – достаточно часто. Нормальным такое распределение называется потому, что оно очень часто встречалось в естественно научных исследованиях и казалось “нормой” всякого массового проявления признаков.

МЕРЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ СРЕДНЕЕ АРИФМЕТИЧЕСКОЕ (М – оценка математического ожидания) – это обобщающий показатель положения уровня центра распределения. МЕДИАНА (Ме) – центральное значение переменной: результат, находящийся в середине последовательности показателей, если их расположить в порядке возрастания или убывания. МОДА (Мо) – наиболее часто встречающийся результат (самая высокая точка кривой распределения).

МЕРЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ СРЕДНЕЕ АРИФМЕТИЧЕСКОЕ СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ – сумма всех значений переменной, делённая на количество значений

МЕРЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ МЕДИАНА– значение, которое делит распределение пополам (его площадь в т. ч. ): половина значений больше медианы, половина – не больше 1, 0 1, 5 3, 2 4, 1 5, 7 6, 0 7, 1 7, 9 9, 5 10, 4 11, 0 Медиана Имеет смысл не только для количественных переменных, но и для ранговых! (не для качественных).

МЕРЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ МОДА (MODE) – наиболее часто встречающееся значение

СООТНОШЕНИЕ МЕР СРЕДНЕГО ПОЛОЖЕНИЯ Тип шкалы Меры центральной тенденции Номинальная Мода Ранговая Мода, медиана Интервальная Мода, медиана, среднее Отношений Мода, медиана, среднее

КАК ОПИСАТЬ ЧАСТОТНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕМЕННОЙ? ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ, которыми можно почти полностью описать большинство распределений «СЕРЕДИНА» РАСПРЕДЕЛЕНИЯ «ШИРИНА» РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ (mean) РАЗМАХ (range) МЕДИАНА (median) ДИСПЕРСИЯ (variance) МОДА (mode) СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ (standard deviation) КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ (Coefficient of variation) ФОРМА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

МЕРЫ ВАРИАЦИИ (РАССЕЯНИЯ, ИЗМЕНЧИВОСТИ ДАННЫХ) ВАРИА ЦИЯ — различие значений какого либо признака у разных единиц совокупности за один и тот же промежуток времени. МЕРЫ ИЗМЕНЧИВОСТИ – статистические показатели вариации (разброса) признака (переменной) относительно среднего зна чения, степени индивидуальных отклонений от центральной тенденции распределения. Меры изменчивости позволяют судить о дос товерности и однородности полученной эмпирически совокупности данных, сущест венности сходств и различий в распре делении и сравниваемых группах распре делений, точности проведенных измерений. Размах (range) Дисперсия (variance) Стандартное отклонение (standard deviation) коэффициент вариации

МЕРЫ ВАРИАЦИИ (РАССЕЯНИЯ, ИЗМЕНЧИВОСТИ ДАННЫХ) РАЗМАХ (RANGE) – разность между максимальным и минимальным значениями Размах (range) Дисперсия (variance) Стандартное отклонение (standard deviation) коэффициент вариации

МЕРЫ ВАРИАЦИИ (РАССЕЯНИЯ, ИЗМЕНЧИВОСТИ ДАННЫХ) ДИСПЕРСИЯ (S, S 2) (VARIANCE) характеризует средний разброс значений по выборке относительно среднего арифметического, возведенный в квадрат. Размах (range) ДЛЯ ПОПУЛЯЦИИ Дисперсия (variance) Стандартное отклонение (standard deviation) ДЛЯ ВЫБОРКИ: Поправка на то, что в выборке разброс всегда будет меньше, чем во всей популяции коэффициент вариации

МЕРЫ ВАРИАЦИИ (РАССЕЯНИЯ, ИЗМЕНЧИВОСТИ ДАННЫХ) СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ (STANDARD DEVIATION) характеризует средний разброс значений по выборке относительно среднего арифметического, возведенный в квадрат. Размах (range) ДЛЯ ПОПУЛЯЦИИ Дисперсия (variance) Стандартное отклонение (standard deviation) ДЛЯ ВЫБОРКИ: коэффициент вариации Поправка на то, что в выборке разброс всегда будет меньше, чем во всей популяции

МЕРЫ ВАРИАЦИИ (РАССЕЯНИЯ, ИЗМЕНЧИВОСТИ ДАННЫХ) КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ (COEFFICIENT OF VARIATION) отношение стандартного отклонения к средней, выраженное в процентах. Размах (range) Дисперсия (variance) Стандартное отклонение (standard deviation) коэффициент вариации Даёт понять, насколько на самом деле велик разброс в данных, независимо от масштаба измерений

КАК ОПИСАТЬ ЧАСТОТНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕМЕННОЙ? ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ, которыми можно почти полностью описать большинство распределений «СЕРЕДИНА» РАСПРЕДЕЛЕНИЯ «ШИРИНА» РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ (mean) РАЗМАХ (range) МЕДИАНА (median) ДИСПЕРСИЯ (variance) МОДА (mode) СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ (standard deviation) КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ (Coefficient of variation) ФОРМА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

ФОРМА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КАК ОПИСАТЬ НЕПРЕРЫВНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ? ПО КОЛИЧЕСТВУ «МАКСИМУМОВ» (МОД): Унимодальное Бимодальное Мультимодальное ПО ПРИЗНАКУ СИММЕТРИИ: Симметричное Скошенное влево Скошенное вправо ПО ХАРАКТЕРУ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ Асимптотическое Не асимптотическое РАСПРЕДЕЛЕНИЕ АСИМПТОТИЧЕСКОЕ Распределение вероятностей, к которому стремится функция результатов наблюдений при объеме выборки, приближающемся к бесконечности

СООТНОШЕНИЕ МЕР СРЕДНЕГО ПОЛОЖЕНИЯ У унимодальных распределений с левой асимметрией: У симметричных унимодальных распределений: У унимодальных распределений с правой асимметрией:

НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ (ГАУССОВО): Оценка нормальности распределения ГРАФИЧЕСКИЙ МЕТОД ОЦЕНКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ АСИММЕТРИИ И ЭКСЦЕССА КРИТЕРИЙ КОЛМОГОРОВА СМИРНОВА ü Унимодальное ü Симметричное ü Асимптотическое

ОЦЕНКА НОРМАЛЬНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ГРАФИЧЕСКИЙ МЕТОД

ОЦЕНКА НОРМАЛЬНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОЦЕНКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ АСИММЕТРИИ И ЭКСЦЕССА АСИММЕТРИЯ – это показатель симметричности/скошенности кривой распределения относительно среднего значения. где п – объем выборки; ∑ – знак суммирования; Асимметрия: ü положительная (1); ü нулевая (2); ü отрицательная (3) А 2 x – каждое наблюдаемое значение признака; – среднее арифметическое значение признака; σ – стандартное отклонение ЭКСЦЕСС является мерой «сглаженности» ( «остро » или «плосковершинности» ) распределения. Эксцесс: ü нулевой (1); ü положительный (2); ü отрицательный (3) Е 2 где п – объем выборки; ∑ – знак суммирования; x – каждое наблюдаемое значение признака; – среднее арифметическое значение признака; σ – стандартное отклонение.

СТАНДАРТИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ

ВИДЫ ПСИХОДИАГНОСТИЧЕСКИХ НОРМ ТЕСТОВЫЕ НОРМЫ – количественные (статистические) и качественные (социокультурные) критерии оценки результатов теста, позволяющие определить уровень достижений или степень выраженности психологических свойств, которые являются объектами измерения СТАТИСТИЧЕСКАЯ НОРМА – это средний показатель значений измеряемого свойства (область, прилегающая к центральной линии на профиле). Нормой здесь считается близость значения свойства к тому уровню, который характеризует статистически среднего индивида. Значимое отклонение от нормы в этом случае (т. е. выход за пределы среднего диапазона) называется акцентуацией, а данная личностная черта называется “акцентуированной”. СОЦИОКУЛЬТУРНЫЙ НОРМАТИВ – это уровень свойства, который явно или неявно считается в обществе необходимым разработка и процедуры получения этих показателей составляют ПРОЦЕСС СТАНДАРТИЗАЦИИ ТЕСТА

ВИДЫ ПСИХОДИАГНОСТИЧЕСКИХ НОРМ ПО СФЕРЕ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕСТОВ: ШКОЛЬНЫЕ НОРМЫ – разрабатываются на основе тестов школьных достижений или тестов школьных способностей. Они устанавливаются для каждой школьной ступени и действуют на всей территории страны ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НОРМЫ – устанавливаются на основе тестов для разных профессиональных групп (например, механиков разного профиля, машинисток и др. ) ЛОКАЛЬНЫЕ НОРМЫ – устанавливаются и применяются для узких категорий людей, отличающихся наличием общего признака – возраста, пола, географического района, социо экономического статуса и др. (например, для теста Векслера на интеллект нормы ограничены возрастными рамками) НАЦИОНАЛЬНЫЕ НОРМЫ – разрабатываются для представителей данной народности, нации, страны в целом. Необходимость таких норм определяется конкретной культурой, моральными требованиями и традициями каждой нации

ОТБОР И КОМПЛЕКТОВАНИЕ ВЫБОРКИ НОРМИРОВАНИЯ Под выборкой понимается случайным образом формируемое из генеральной или выборочной совокупности множество заданий или испытуемых. Выборка испытуемых, на которой определяются статистические нормы, называется выборкой стандартизации. НАБЛЮДЕНИЕ ПОПУЛЯЦИЯ – совокупность всех интересующих нас объектов ВЫБОРКА Популяция может быть воображаемой (гипотетической).

ОТБОР И КОМПЛЕКТОВАНИЕ ВЫБОРКИ НОРМИРОВАНИЯ Выборка должна быть РЕПРЕЗЕНТАТИВНОЙ, т. е. её свойства должны отражать свойства популяции. РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ – это свойство выборочной совокупности представлять характеристики генеральной совокупности Для этого она должна быть СЛУЧАЙНОЙ (random) – т. е. , все особи в популяции должны иметь одинаковые шансы попасть в неё, и попадание в выборку одного элемента не должно влиять на попадание другого элемента. НАБЛЮДЕНИЕ ПОПУЛЯЦИЯ – совокупность всех интересующих нас объектов ВЫБОРКА Под ПОПУЛЯЦИЕЙ обычно понимают категорию испытуемых определенной социальной, профессиональной или половозрастной принадлежности

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА СТАНДАРТИЗАЦИЯ (от англ. standard – типовой, нормальный) – унификация, регламентация, приведение к единым нормативам процедуры и оценок теста. ОБЪЕКТИВНОСТЬ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ТЕСТА означает, что первичные показатели, их оценка и интерпретация не должны зависеть от поведения и субъективных суждений экспериментатора Добиться объективности психологического теста можно при выполнении следующих условий: ü единообразие процедуры проведения теста для получения сравнимых с нормой результатов ü единообразие оценки выполнения теста ü определение нормы выполнения теста для сопоставления с ними показателей, полученных в результате обработки данных тестирования

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА ФОРМЫ СТАНДАРТИЗАЦИИ регламентация процедуры обследования определение норм выполнения теста унификация инструкции, бланков обследования, способов регистрации результатов, условий проведения обследования, характеристик контингентов испытуемых преобразование нормальной (или искусственно нормализованной) шкалы оценок в новую шкалу, основанную уже не на количественных эмпирических закономерностях, а на его относительном месте в распределении результатов в выборке испытуемых

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА РЕГЛАМЕНТАЦИЯ ПРОЦЕДУРЫ ОБСЛЕДОВАНИЯ Регламентация процедуры обследования: 1) Условия тестирования (помещение, освещение и др. внешние факторы). 2) Содержание инструкции и особенности ее предъявления (тон голоса, паузы, скорость речи и т. д. ). 3) Наличие стандартного стимульного материала. 4) Временные ограничения выполнения данного теста. 5) Стандартный бланк для выполнения данного теста. Использование стандартного бланка облегчает процедуру обработки. 6) Учет влияния ситуационных переменных на процесс и результат тестирования. 7) Учет влияния поведения диагноста на процесс и результат тестирования. 8) Учет влияния опыта респондента в тестировании. 9) Единообразие оценки выполнения теста: стандартной интерпретации полученных результатов (это предполагает сравнение полученных показателей с нормой выполнения этого теста для данного возраста

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА ОПРЕДЕЛЕНИЕ НОРМ ДЛЯ ТЕСТА ПРАВИЛА ФОРМИРОВАНИЯ ВЫБОРКИ СТАНДАРТИЗАЦИИ: ü выборка стандартизации должна состоять из респондентов, на которых в принципе ориентирован данный тест ü выборка стандартизации должна быть репрезентативной (представлять собой уменьшенную модель популяции по таким параметрам, как возраст, пол, профессия, географическое распределение и т. д. )

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА ВИДЫ ОЦЕНОК ТЕСТА ОЦЕНКИ ПЕРВИЧНЫЕ (“сырые” баллы) ПРОФИЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ оценки, полученные испытуемым на начальном этапе обработки результатов тестовой методики. способ представления количественных результатов психодиагностической методики, при котором оценки по отдельным группам заданий, субтестам с помощью специальных приемов приводятся к соизмеримым единицам (единой шкале оценок) и отображаются на графике Обычно это сведения ü о количестве правильно решенных задач, ü числе попыток при их решении, ü о времени выполнения заданий. Получение первичных оценок – формализованная процедура, заключающаяся обычно в подсчете совпадений с имеющимся кодом (ключом)

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ПЕРВИЧНЫХ ОЦЕНОК ЦЕНТРИРОВАНИЕ НОРМИРОВАНИЕ понимается линейная трансформация величин признака, при котором средняя величина распределения становится равной нулю заключается в переходе к другому масштабу (единицам) измерения. М z – показатель (стандартный показатель), выражающий отклонение индивидуального результата xi в единицах, пропорциональных стандартному отклонению единичного нормального распределения 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5

ОБЩАЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ СТАНДАРТИЗАЦИИ ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ, для которой разрабатывается методика и формируется репрезентативная выборка стандартизации по результатам применения первичного варианта теста СТРОИТСЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ «СЫРЫХ» ОЦЕНОК ПРОВЕРЯЕТСЯ СООТВЕТСТВИЕ ПОЛУЧЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ нормальному закону распределение «сырых» оценок СООТВЕТСТВУЕТ нормальному производится ЛИНЕЙНАЯ СТАНДАРТИЗАЦИЯ распределение «сырых» оценок НЕ СООТВЕТСТВУЕТ нормальному перед линейной стандартизацией производят эмпирическую нормализацию (изменение содержания тестовых заданий) проводят нелинейную нормализацию

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА ЛИНЕЙНАЯ СТАНДАРТИЗАЦИЯ Z ОЦЕНКА (Z SCORES) – переменная, соответствующая количеству стандартных отклонений относительно среднего значения популяция Z оценка Площадь нормального распределения

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА ЛИНЕЙНАЯ СТАНДАРТИЗАЦИЯ

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА ПРИМЕР Предположим, получено распределение «сырых» оценок, соответствующее нормальному, со средним Мх = 22 и стандартным отклонением х= 6. ü Найти среднее арифметическое и стандартное отклонение. ü От среднего отсчитать по пять интервалов в 1/2σ в обе стороны. ü Пронумеровать 10 полученных интервалов слева направо. Номер интервала и будет стэном. Тестовые нормы — таблица пересчета «сырых» баллов в стены Стены «Сырые» баллы 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 <11 11 -13 14 -16 17 -19 20 -22 23 -25 26 -28 29 -31 32 -34 >34 ниже среднего выше среднего

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА ЛИНЕЙНАЯ СТАНДАРТИЗАЦИЯ

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА КВАРТИЛИ (Quartiles) — это 3 точки — значения признака (Р 25, Р 50, Р 75), которые делят упорядоченное (по возрастанию) множество наблюдений на 4 равные по численности части: Ø первый квартиль процентилю, соответствует 25 му Ø второй — 50 му процентилю или медиане, Ø третий квартиль процентилю. соответствует 75 му Процентили и квартили используются для ü определения частоты встречаемости тех или иных значений (или интервалов) измерен ного признака, ü выделения подгрупп и отдельных испы туемых, наиболее типичных или нетипичных для данного множества наблюдений. 1 2 3 4

СТАНДАРТИЗАЦИЯ ТЕСТА НЕЛИНЕЙНАЯ СТАНДАРТИЗАЦИЯ ПРИМЕНЯЕТСЯ, если эмпирическая нормализация невозможна или нежелательна. В этом случае перевод «сырых» оценок в стандартные производится ü через нахождение процентильных границ групп в исходном распределении, соответствующих процентильным границам групп в нормальном распределении стандартной шкалы. ü каждому интервалу стандартной шкалы ставится в соответствие такой интервал шкалы «сырых» оценок, который содержит ту же процентную долю выборки стандартизации. ü величины долей определяются по площади под единичной нормальной кривой, заключенной между соответствующими данному интервалу стандартной шкалы г оценками Пример нелинейной нормализации: пересчет «сырых» оценок в шкалу стенайнов Стенайны 1 2 3 4 5 6 7 8 9 % 4 7 12 17 20 17 12 7 4 «Сырые» оценки <4 4 -6 7 -9 10 -12 13 -14 15 -16 17 -18 19 20

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ (от лат. correlatio — соотношение) — статистический метод оценки формы, знака и тесноты связи исследуемых признаков или факторов. КОРРЕЛЯЦИИ – это связанные изменения двух переменных. При определении формы связи рассматривается ее линейность или нелинейность (т. е. как в среднем изменяется y в зависимости от изменения x, а x — от y). Линейная Нелинейная монотонная КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ – мате матический показатель силы связи между двумя сопоставляемыми стати стическими признаками (при К=1 связь однозначна, при К= – 1 связь обратно пропорциональна, при К = 0 связи нет). Нелинейная немонотонная

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ СРАВНЕНИЯ ВЫБОРОК Количество выборок (градаций X) Зависимость выборок Две выборки Независимые Зависимые Больше двух выборок Независимые Зависимые Параметрические методы сравнения метрический t Стьюдента, для независи мых выборок ANOVA, с повторны ми измере ниями Признак Y Непараметрические методы сравнения ранговый U Манна Уитни, критерий серий T Вилкоксона, критерий знаков H Краскала Уоллеса Х 2 Фридмана

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ВЫВОДА Типы шкал: X, Y количественные Задачи: Корреляционный анализ Методы: X, Y— качественные (номинативные) X— качествен ный, У—коли чественный Анализ номинативных дан ных: классификаций, таб лиц Сравнения выбо рок по сопряженности, после довательностей уровню выраженности (серий) признака ü r Пирсона для метричес ü критерий х2 Пирсона (для клас ких Хм Y; сификаций и таблиц сопряжен ü частная корреляция и ности), (методы сравнение корреляций; ü критерий Мак Нимара (для таблиц сравнения) ü r Спирмена, т Кендалла — 2 x 2 с повторными изме рениями), для ранговых Х и Y ü критерий серий (для последова тельностей)

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ (от лат. regressio – движение назад) – область статистического анализа, изучающая зависимость изменений значений переменных от одной или нескольких переменных (факторов). Основными процедурами регрессионного анализа являются построение линий и нахождение уравнений регрессии. Под линией регрессии понимается линия, соединяющая точки средних значений сгруппированных признаков факторов (т. е. тех признаков, влияние которых на переменную изучается). Построенные таким образом линии в общем виде определяют взаимодействие изучаемого показателя и одного (или группы) из объясняющих факторов, позволяют дать предварительную оценку воздействия фактора на результирующий признак. Линейная зависимость признака описывается уравнением: y = a + bx где а – свободный член уравнения, b – коэффициент регрессии.

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ – комплекс аналитических методов, позволяющих выявить скрытые (латентные) признаки, а также причины их возникновения и внутренние закономерности их взаимосвязи. Факторный анализ является од ним из видов латентного анализа. ЛАТЕНТНЫЙ АНАЛИЗ (от лат. latentis – скрытый, невидимый) – совокупность аналитико статистических процедур выявления скрытых переменных (признаков), а также внутренней структуры связей между ними. Факторный анализ направлен на преобразование исходного набора при знаков в более простую и содержательную форму. Центральная задача метода – переход от совокупности непосредственно измеряемых признаков изучаемого явления к комплексным обобщенным факторам, за которыми стоят комбинации исходных признаков, выделяемых на основе их внутренних закономерностей, отражающих структуру исследуемых явлений.

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ позволяет строить систему классификации исследованных объектов в виде “дерева” (дендрограммы) или осуществлять разбиение объектов на заданное число удаленных друг от друга классов (кластеров). Методы классификации могут опираться на равнозначные признаки или же один (главный), быть иерархическими (объединяющими или разъединяющими) или неиерархическими. Графическое представление результатов дается в виде “дерева” иерархической кластеризации. ü По оси Х – объекты, подлежащие классификации (на одинаковом расстоянии друг от друга). ü По оси Y – расстояния, на которых происходит объединение объектов в кластеры.

СТРУКТУРА ПОНЯТИЯ «МЕТОДОЛОГИЯ» Ме тод (от др. греч. μέθοδος — путь исследования или познания, от μετά + ὁδός «путь» ) — систематизированная совокупность шагов, действий, которые необходимо предпринять, чтобы решить определённую задачу или достичь определённой цели

МЕТОДОЛОГИЯ МЕТОД способ МЕТОДИКА – конкретный способ Тестирование (тест) Моделирование (модель) МЕ ТОД (от др. греч. μέθοδος — путь исследования или познания, от μετά + ὁδός «путь» ) — систематизированная совокупность шагов, действий, которые необходимо предпринять, чтобы решить определённую задачу или достичь определённой цели

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Корреляционный анализ (от лат. correlatio — соотношение) — статистический метод оценки формы, знака и тесноты связи исследуемых признаков или факторов. Корреляции – это связанные изменения двух переменных. При определении формы связи рассматривается ее линейность или нелинейность (т. е. как в среднем изменяется y в зависимости от изменения x, а x — от y).

1 2 3 4 5

Площадь нормального распределения

СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ (STANDARD DEVIATION) s s

МЕРЫ ВАРИАЦИИ (РАССЕЯНИЯ, ИЗМЕНЧИВОСТИ ДАННЫХ) РАЗМАХ (RANGE) – разность между максимальным и минимальным значениями

МЕРЫ ВАРИАЦИИ (РАССЕЯНИЯ, ИЗМЕНЧИВОСТИ ДАННЫХ)

наблюдение популяция – совокупность всех интересующих нас объектов ВЫБОРКА Описательная статистика: ОПИСЫВАЕМ ВЫБОРКУ Индуктивная статистика : на основе свойств выборки (параметров выборки) делаем заключения о СВОЙСТВАХ ПОПУЛЯЦИИ.

ТИПЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ШКАЛ Номинативные шкалы наименований от лат. nomen – имя, название) – шкалы, устанавливающие соответствие признака тому или иному классу.

ПРЕДМЕТ И МЕСТО ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ МЕТОДОВ В ПСИХОЛОГИИ

ТИПЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ШКАЛ