- •Кондаков и.М., Романюк э.И., Сорокина о.Л., Шишлянникова л.М. Разработка тестовых заданий для анализа знаний студентов
- •Глава 1. Психодиагностика в свете когнитивных наук 3
- •Глава 2. Разработка заданий тестов достижений 21
- •Глава 3. Обзор основных понятий общей теории педагогических измерений. 29
- •Глава 4. Основные психометрические характеристики тестов 35
- •Глава 5. Обработка результатов тестирования с помощью статистического пакета spss for windows 47
- •Глава 1. Психодиагностика в свете когнитивных наук
- •1.1. Принципы объективного тестирования
- •Классы диагностических средств в образовании
- •Примеры объективных тестов
- •Пример ситуационного теста
- •1.2. Тесты интеллекта и современная когнитивная психология
- •Методика
- •1.3. Тесты способностей и современная когнитивная психология
- •Примеры тестов способностей
- •Методика
- •Методика
- •Методика
- •Методика
- •1.4. Тесты достижений и современная когнитивная психология
- •Пример теста достижений
- •1.5. Использование моделей когнитивной психологии в тестировании знаний
- •Литература к главе 1
- •Глава 2. Разработка заданий тестов достижений
- •2.1. Содержание тестовых заданий
- •2.2. Формы тестовых заданий
- •Примеры тестовых форм
- •2.3. Анализ заданий в тестах достижений
- •Глава 3. Обзор основных понятий общей теории педагогических измерений.
- •3.1. Основные принципы построения педагогического теста.
- •3.2. Основные понятия общей теории измерений.
- •3. Шкала как средство отображения истинных баллов. Типы шкал
- •3.3. Процедура построения теста. Классификация видов педагогических тестов.
- •3.4. История развития теорий педагогических измерений.
- •1. Классическая теория тестов.
- •IV. Классификация теорий педагогических измерений по в.С. Аванесову:
- •1. Общая теория педагогических измерений.
- •4. Специальные математические теории педагогического измерения (Item Analysis; Item Response Theory)
- •Глава 4. Основные психометрические характеристики тестов
- •4.1. Валидность
- •4.2. Надежность
- •Глава 5. Обработка результатов тестирования с помощью статистического пакета spss for windows 11.5.0
- •5.1. Частотный анализ
- •5.2. Тест хи-квадрат
- •5.3. Непараметрические тесты
- •3.1. Сравнение двух независимых выборок
- •3.2. Сравнение двух зависимых выборок
- •3.3. Сравнение более чем двух независимых выборок
- •3.4. Сравнение более чем двух зависимых выборок
- •3.5. Тест Колмогорова-Смирнова
- •3.6. Отдельный тест по критерию хи-квадрат
- •3.7. Биноминальный тест
- •3.8.Анализ последовательностей
- •4. Корреляции
- •4.1. Коэффициент корреляции по Пирсону
- •4.2. Ранговые коэффициенты корреляции по Спирмену и Кендалу
- •4.3. Частная корреляция
- •4.4. Мера расстояния и мера сходства
- •5.5. Факторный анализ
- •5.6. Анализ пригодности
- •6.1. Задания типа верно – не верно
- •1. Descriptives for (Дескриптивные (описательные) статистики для)
- •2. Summaries (Итоги, общие сведения)
- •3. Inter-Item (Между пунктами)
- •6.2. Задания со ступенчатыми ответами (шкала Лайкерта)
4.1. Коэффициент корреляции по Пирсону
Для вычисления коэффициента корреляции по Пирсону выберите в меню Analyze... (Анализ) Correlate... (Корреляция) Bivariate... (Парные) Появится диалоговое окно Bivariate Correlations (рис. 4.49).
Исследуемые переменные по очереди внесите в поле тестируемых переменных. Расчет коэффициента по Пирсану является предварительной установкой, также как двухсторонняя проверка значимости и маркировка значимых корреляций. Начните расчет путем нажатия кнопки ОК.
При помощи щелчка на кнопке Options... (Опции) можно организовать расчёт среднего значения и стандартного отклонения для двух переменных. Дополнительно могут выводиться отклонения произведений моментов (значений числителя формулы для коэффициента корреляции) и элементы ковариационной матрицы (числитель, делённый на n - 1).
4.2. Ранговые коэффициенты корреляции по Спирмену и Кендалу
Для расчета ранговых коэффициентов корреляции по Спирмену и Кендалу, уберите в диалоговом окне Bivariate Correlations... (Парные корреляции) метку для расчета корреляции по Пирсону, установленную по умолчанию. Вместо этого активируйте расчет корреляции Спирмена. Ещё одним вариантом ранговых коэффициентов корреляции являются коэффициенты Кендала (tb Кендала), расчет которых можно вызвать в диалоговом окне Bivariate Correlations... (Парные корреляции). В этом методе одна переменная представляется в виде монотонной последовательности в порядке возрастания величин; другой переменной присваиваются соответствующие ранговые места. Количество инверсий (нарушений монотонности по сравнению с первым рядом) используется в формуле для корреляционных коэффициентов. Применение коэффициента Кендала является предпочтительным, если в исходных данных встречаются выбросы, т.е экстремально большие или малые значения признака.
4.3. Частная корреляция
Если изучается связь между тремя метрическими переменными, то возможна проверка предположения о том, что связь между двумя переменными не зависит от влияния третьей переменной. С этой целью вычисляется коэффициент частной корреляции. Например, проверим влияет ли на связь между группой студентов и количеством правильных ответов на тест пол студентов.
Для вычисления частной корреляции выберите в меню Analyse... (Анализ) Correlate... (Корреляция) Partial... (рис. 4.50). Откроется диалоговое окно Partial Correlations (Частные корреляции). Перенесите переменные, например, gruppa и otvet_pr в поле признаков, а переменную pol в поле контрольных переменных и оставьте предварительную установку для двухстороннего теста значимости.
При помощи щелчка на кнопке Options... (Опции) наряду с традиционной обработкой пропущенных значений, Вы можете организовать расчёт среднего значения, стандартного отклонения и вывод «корреляций нулевого порядка» (то есть простых корреляционных коэффициентов).
В случае одной искажающей переменной, возможен расчёт частной корреляции первого порядка, при наличии нескольких искажающих переменных, SPSS выдаёт корреляции высших порядков. Начните расчёт щелчком на кнопке ОК.