24. Применение факторного анализа в психодиагностике.

“Факторный анализ – метод многомерной математической статистики, применяемый при исследовании статистически связанных признаков с целью выявления определенного числа скрытых от непосредственного наблюдения факторов”.

Созданный в начале века для нужд психологии (предпринимались попытки выделить основной фактор, определяющий интеллект), факторный анализ впоследствии получил большое распространение. С помощью факторного анализа не просто устанавливается связь изменения одной переменной с изменением другой переменной, а определяется мера этой связи, и обнаруживаются основные факторы, лежащие в основе указанных изменений. Факторный анализ особенно продуктивен на начальных этапах научных исследований, когда необходимо выделить какие-либо предварительные закономерности в исследуемой области. Это позволяет последующий эксперимент сделать более совершенным по сравнению с экспериментом на переменных, выбранных произвольно или случайно. Как метод факторный анализ имеет определенные слабые стороны, в частности отсутствует однозначное математическое решение проблемы факторных нагрузок, т.е. влияния отдельных факторов на изменения различных переменных.

25. Индивидуально ориентированное тестирование (адаптивное), кривая зависимости «задание-ответ», модель Раша.

Компьютерные адаптивные тесты

Разработанные для тестирования больших групп людей, компьютерные адаптивные тесты имитируют ситуацию индивидуального тестирования, поскольку тестовое задание предъявляется на компьютере. Этот подход иногда называют индивидуально-ориентированным, или адаптивным, поскольку он адаптирован к тому человеку, который проходит тестирование.

При проведении же компьютерного адаптивного тестирования вы не должны терять время, отвечая на слишком легкие для вас вопросы. Программа компьютера разработана так, что он начинает с вопросов средней трудности. Если вы отвечаете неверно, он задаст вам более легкий вопрос.

Методы, основанные на кривых зависимости "задание-ответ", описывают вероятность ответов "Да" или "Нет" на дихотомические задания, относящиеся к гипотетическим свойствам или латентным чертам, которые они измеряют. Их статистическая основа полностью описана у Lord и Novick (1968).

Кривые зависимости "задание-ответ" в применении к тестированию

Не следует ожидать или стремиться к тому, чтобы кривые зависимости "задание-ответ" для всего объема заданий были идентичными. Если это так, то каждое задание будет иметь идентичные характеристики. Наоборот, выдвигается предположение, что каждое задание имеет тенденцию соответствовать конкретной кривой. Характеристики заданий отражаются в кривых зависимости "задание-ответ" и частично показаны на рис. 1.1. Такими характеристиками являются: Трудность ( d ) — difficulty

Эта характеристика отражается тем, насколько далеко вправо или влево смещена кривая, и определяется как точка на оси свойства, в которой кривая пересекает значение вероятности 0,5. Дискриминативность ( r ) — discriminability

Это отражается в крутизне кривой. Чем выше значение r , тем более точно задание выделяет среди испытуемых по латентной черте тех, которые попадают в интервал, соответствующий значению вероятности 0,5.

Раша модель — теоретическая модель конструирования психологических тестов, предложенная Г. Рашем и лежащая в основе Раша шкал.

Разработка Р. м. связана с попыткой создания стандартизированных шкал, нормативные показатели которых были бы независимы от конкретной выборки стандартизации. Г. Раш в своей модели исходит из того, что каждый человек решает или не решает ту или иную тестовую задачу с определенной степенью вероятности. Исследуемой характеристике личности (X) в этой модели соответствует т. н. «способность индивида», вероятности решения тестовой задачи (D) — «трудность задания». Цель шкалирования по Рашу состоит в измерении характеристики личности с использованием соотношения X и D. Поскольку Г. Раш стремился к созданию пропорциональных шкал с наличием абсолютной нулевой точки измерения психологического качества, то для установления отношения X и D может быть выбрана любая популяция.