Практичне заняття № 4. Дискримінативність та валідність психодіагностичної методики
Кількість годин – 4
Мета: формування в студентів вмінь визначати дискримінативність та валідність психодіагностичної методики
Хід заняття:
Звіти студентів про виконання самостійної та індивідуальної роботи
Актуалізація опорних знань. Обговорення наступних питань:
2.1. В яких випадках дослідник звертається до розрахунку коефіцієнту α Кронбаха?
2.2. В яких випадках дослідник звертається до розрахунку коефіцієнту δ (дельта) Фергюсона?
2.3. Яка властивість тесту має назву «дискримінативність»?
2.4. Які методи математичної статистики слід застосовувати під час доказу конструктної валідності?
3. Поглиблення знань студентів. Обговорення наступних питань:
3.1. Що означає у формулах обчислення дискримінативності тесту змінні «n», «fi»?
3.2. Що можна сказати про тест, якщо відомо, що значення показника дискримінативності δ становить 0,421 бала?
3.3. Чи важливо доводити очевидну валідність тесту?
3.4. Які з видів валідності не обов’язково визначати при розробці тесту?
3.5. У яких випадках варто застосовувати коефіцієнт добутку моментів Пірсона?
4. Формування практичних вмінь студентів:
4.1. Розрахування коефіцієнту δ Фергюсона.
4.2. Визначення характеристики дискримінативності шкали.
4.3. Формулювання гіпотез для визначення конкурентної валідності тесту.
4.4. Перевірка висунутих гіпотез.
4.5. Перевірка валідності тесту у статистичному пакеті SPSS for Windows
Загальні методичні вказівки:
Для підготовки до практичного знаяняття студент повинен ознайомитись з програмним матеріалом за темою 7 другого змістового модулю та рекомендованою літературою до теми, виконати завдання для самостійної й індивідуальної роботи.
Розрахування коефіцієнту δ Фергюсона здійснюється за даними, отриманими на практичному занятті 3.
При перевірці валідності тесту застосовується коефіцієнт кореляції - показник, що демонструє взаємозв'язок між двома наборами даних. Він може приймати значення від -1 до 1.
Негативне значення коефіцієнту показує, що дані двох шкал взаємопов'язано розходяться, при зростанні значень одної з них, значення іншої зменшуються, позитивний - що дані взаємопов'язано зростають, «0» і близькі до нього значення говорять про те, що дані не пов'язані один з одним.
Слід пям'ятати, що коефіцієнт кореляції математичний показник, який може не мати ніяких зв'язків з реальною ситуацією. Так само можлива ситуація, коли 2 набори даних не пов'язані між собою прямо, але корелюють через третій набір (так звана умовна кореляція) тощо. Тому важливим при встановленні конкурентної валідності тесту є чітке та обґрунтоване формулювання гіпотези про зв'язок перевіряємого психодіагностичного інструменту з іншими методиками.
Формула, за якою обчислюється коефіцієнт лінійної кореляції (коефіцієнт добутку моментів Пірсона):
,
де
xі1 – результати діагностики і-го випробуваного за методикою, валідність якої перевіряється;
xі2 – результати діагностики того самого випробуваного за методикою, валідність якої вже встановлена;
M1 i M2 – відповідні середні значення за цими методиками.
Методичні вказівки до перевірки валідності тесту у статистичному пакеті SPSS for Windows
Для обчислення кореляції в пакеті SPSS треба в головному меню вибрати команду Analyze - Correlate - Bivariate. У діалоговому вікні, що з’явится, перенести з лівого списку в правий імена тих змінних, для пар яких необхідно обчислити кореляційні коефіцієнти.
Автоматично обчислюється коефіцієнт кореляції Пірсона (якщо потрібно підрахувати непараметричні коефіцієнти кореляції, слід встановити прапорець для коефіцієнта Спірмена або Кендалла).
Слід також відмітити, що автоматично обирається двосторонній критерій значущості (перемикач Test of Significance встановлений в положення Two-tailed).
Після натискання кнопки «OK» у вікно результатів буде виведена так звана "матриця інтеркорреляций". Це симетрична квадратна таблиця, в якій рядки і стовпці – це вказані вами змінні. На перетині рядків і стовпців знаходяться кореляційні коефіцієнти, дані про об'єм вибірки і рівень значущості:
У таблиці наведено матрицю інтеркорреляций п’ятьох показників, з якої ми бачимо, що показники A і В пов’язані між собою (див. колонку A, рядок В): коефіцієнт кореляції дорівнює. 0,454, друге число - рівень значущості одержаної кореляції (P= 0,44), третє число - об'єм вибірки 20 (дані 20 випробовуваних були використані для обчислення кореляції).
Рівень значущості позначає вірогідність отримати такі результати, якщо вірна нульова гіпотеза, і допомагає нам відповісти на питання: чи випадково відрізняється кореляція у вибірці від нуля Практичне правило перевірки гіпотези про наявність зв'язку виглядає таким чином: якщо P виявляється менше критичного рівня (найчастіше дослідник вибирає значення 0,05 або 0,01), то гіпотеза про відсутність зв'язку в генеральній сукупності відкидається і ми говоримо про значущий зв'язок.
Запам'ятайте, це не означає, що зв'язок значний -- просто ми стверджуємо, що вона не рівна 0 в генеральній сукупності, звідки для свого дослідження ми витягнули вибірку.
Про значність зв'язку говорить величина коефіцієнта. Чим ближче він до 1,00, тим краще відчуває себе дослідник. У більшості досліджень достатньо значними вважаються кореляції, що починаються з 0,500. У нашому прикладі значним слід визнати зв'язок показника D з показниками А (r=0,754; P<0,01), В (r=0,703; P<0,01) і С (r=0,654; P<0,01).
Література
1. Клайн П. Справочное руководство по конструированию тестов.- Киев: ПАН Лтд., 1994. - 288 с.
2. Анастази А. Психологическое тестирование. Пер. с анг. В 2 кн. /Под ред. К.М.Гуревича, В. М. Лубовского – М.: Педагогика, 1982.
3. Практикум по психодиагностике. Дифференциальная психометрика/ Под ред. В.В.Столина, А.Г.Шмелева. - М.: Изд-во МГУ, 1984
4. Миронова Е.А. Дискриминативность как показатель качества тестовых заданий //Международная конференция-выставка "ИТО-2003" – М., 2003.
5. Гильбух Ю.З. Проблема валидности эксперимента в психологии // Психологический журнал. – 1987. - № 4. – С.117-125
6. Общая психодиагностика / Под ред. Столина В. В., Бодалева А. А. - М.: МГУ, 1987. - С. 60