Презентация на тему Общий психологический практикум: теория измерений

правил организации сбора и обработки эмпирических данных, позволяющих выразить

психические свойства и параметры психических процессов в числовой или квазичисловой (ранговой, категориальной) форме.
Без знания психометрических правил современный специалист (не только исследователь, но и практик) не может корректно применять разнообразные измерительные методы в психологии

* Краткий психологический словарь. — Ростов-на-Дону: «ФЕНИКС». Л.А.Карпенко, А.В.Петровский, М. Г. Ярошевский. 1998.

интенсивностью света, звука) и соответствующим ощущением определенной силы (яркостью,

громкостью и т. п.)

Выражает в количественной форме индивидуальные психологические различия между людьми.

изменения психологических свойств и состояний основано на шкале интервалов.

Измеряемое психическое свойство считается линей­ным и одномерным. Предполагается также, что распределение совокупности людей, обладающих данным свойством, описывается кривой нормального распределения.

лежит классическая теория погрешности измерений; она полностью заимствована из

физики.

Считается, что тест — измеритель­ный прибор. Любое свойство личности имеет «истинный» показатель, а показания по те­сту отклоняются от истинного на величину случайной погрешности.

На показания теста влияет и «систематическая» погрешность, но она сводится к прибавлению (вы­читанию) константы к «истинной» величине параметра, что для интервальной шка­лы значения не имеет.

много раз, то среднее будет характеристикой «истинной» величины параметра.

Отсюда выводится понятие ретестовой надежности: чем теснее коррелируют результаты начального и повторного проведения теста, тем он надежнее

множество заданий, которые могут репрезентировать измеряемое свойство. Тест есть

лишь выборка заданий из их генеральной совокупности.

В идеале можно создать сколько угодно эквивалентных форм теста. Отсюда — определение надежности теста методами параллельных форм и расщепление его на эквивалентные равные части.

Задания теста должны измерять «истинное» значение свойства. Все задания одинаково скоррелированы друг с другом.

монометрическом тесте число заданий ограничено (не более 100), то

оценка надежности теста всегда приблизительна.

Так, определяемая надежность теста связана с однородностью, которая выражается в корреляциях между заданиями. Надежность возрастает с увеличением одномерности теста и числа его заданий, причем довольно быстро.

Стандартная надежность 0,02 соответствует тесту длиной в 10 заданий, а при 30 заданиях она равна 0,007

теория теста касается лишь проблемы надежности. Вся она базируется

на том, что результаты выполнения разных заданий можно сумми­ровать с учетом весовых коэффициентов.

не решается. Надежность теста является приоритетной.

Правило: валидность теста не

может быть больше его на­дежности.

теста измерять то свойство, для измерения ко­торого он предназначен.

Следовательно, чем больше на результат выполнения тес­та или отдельного задания влияет измеряемое свойство и чем меньше — другие пе­ременные (в том числе внешние), тем тест валидней и, добавим, надежнее, посколь­ку влияние помех на деятельность испытуемого, измеряемую валидным тестом, минимально

теории теста, основанной не на бихевиористской парадигме: стимул—ответ.

Если

же рассматривать тестирование как активное порождение испытуемым ответов на задания, то надежность теста будет функцией, производной от валидности:

Тест валиден (и надежен), если на его результаты влияет лишь измеряемое свой­ство.
Тест невалиден (и ненадежен), если результаты тестирования определяются вли­янием нерелевантных переменных.

валидным, если у испытуемого скла­дывается впечатление, что он измеряет

то, что должен измерять.

валидность. Тест должен хорошо коррелировать с тестами, измеряющими конкретное

свойство либо близкое ему по содержанию, и иметь низкие корреляции с тестами, измеряю­щими заведомо иные свойства.

коррелировать с отдаленными по времени внешними критериями: измерение интеллекта

в детстве должно пред­сказывать будущие профессиональные успехи.

тестов достижений: тест дол­жен охватывать всю область изучаемого поведения.

описание измеряемой переменной;
б) выдвижение системы гипотез о связях ее

с другими переменными;
в) эмпирическое подтверждение (неопровержение) этих гипотез.

установления «внутрен­ней» валидности теста и отдельных заданий является метод

факторного анализа (и аналогичные), позволяющий:

а) выявлять латентные свойства и вычислять значение «факторных нагрузок» — коэффициенты детерминации свойств тех или иных поведенческих признаков;

б) определять меру влияния каждого латентного свойства на результаты тести­рования.

В классической теории теста не выявлены причинные связи фак­торных нагрузок и надежности теста.

разными уровнями выраженности свойства.

Считается, что больше 9-10 градаций

использовать не стоит.

систе­му шкал с характеристиками распределения тестового балла для различных

выбо­рок.

Они не являются «внутренним» свойством теста, а лишь облегчают его практи­ческое применение.

Response Theory (IRT). Она основывается на теории латентно-структурного анализа

(ЛСА), созданной П. Лазарсфельдом и его после­дователями.

свойства — латентной переменной (х); на этом континууме происходит

вероятностное распределение индивидов с опреде­ленной плотностью f(х).

ответа испытуемого на задачу (пункт теста) от уровня его

психического свойства, которая называется характеристи­кой кривой пункта. Если ответ имеет две гра­дации («да — нет», «верно — неверно»), то эта функция есть вероятность ответа, завися­щая от места, занимаемого индивидом на кон­тинууме (х).

зависят друг от друга, а связаны только через латентную

чер­ту. Вероятность того, что, выполняя тест, ис­пытуемый даст определенную последователь­ность ответов, равна произведению вероятно­стей ответов на отдельные задания.

индивидов является точечно-дискретной: все индивиды относятся к разным непересекающимся

классам. Измерение производится при помощи номинальной шкалы.

ответа индивида на пункт текста является мультипликативной функцией от

параметров задачи и ве­личины свойства

она специально предназначена для тестов, где свойство измеряется суммированием

баллов, полу­ченных за выполнение каждого задания с учетом их весов.

и индиви­дов, и задания можно расположить на одной оси

«способность — трудность» или «интенсивность свойства — сила пункта». Каждому испытуемому ставится в соответствие только одно значение латентного параметра («способности»).

В общем виде вероятность ответа зависит от множества свойств испытуемого, но в моделях IRT рассматривается лишь одномерный случай.

фундаментальные проблемы эмпирической валидности и надежности теста: задача априорно

соотносится лишь с одним свойством, т.е. тест заранее считается валидным. Вся процедура сводится к получению оценок параметров трудности задания и к измерению «способностей» испытуемых (образованию «характери­стических кривых»).

В классической теории теста индивидуальный балл (уровень свойства) считает­ся некоторым постоянным значением. В IRT латентный параметр трактуется как непрерывная переменная.

xi – i, где хi — положение i-ro испытуемого

на шкале, а j — положение j-го задания на той же шкале.

Расстояние (xi – i) характеризует отставание способности испытуе­мого от уровня сложности задания. Если разница велика и отрицательна, то задание не может быть выполнено, так как для данного испытуемого оно слишком сложно. Если же разница велика и положительна, то задание также не информативно, ибо испытуемый заведомо легко и правильно его решит.

называются функциями выбора пункта. Соответственно первая является характеристической функцией

испытуемого, а вторая — характе­ристической функцией задания.
Считается, что латентные переменные х и  нормально распределены, поэтому для характеристически функций выбирают либо логистическую функцию, либо ин­тегральную функцию нормированного нормального распределения (как мы уже от­метили выше, они мало отличаются друг от друга).
Поскольку логистическую функцию проще аналитически задавать, ее использу­ют чаще, чем функцию нормального распределения.
Кроме «свойства» и «силы пункта» (она же — трудность задания) в аналитиче­скую модель IRT могут включаться и другие переменные. Все варианты IRT класси­фицируются по числу используемых в них переменных.

изд. – СПб.: Питер, 2011.
Наследов А.Д. Математические методы психологического

исследования. Анализ и интерпретация данных. 4-е изд. - СПб: «Речь», 2011.