12Понятие о надежности целого теста, части теста, пункта теста. Способы их определения.

Надежность частей теста — характеристика надежности психодиагностической методики, получаемая путем анализа устойчивости результатов отдельных совокупностей тестовых задач или единичных пунктов (заданий) теста.

Наиболее простым и распространенным способом определения Н. ч. т. является метод расщепления, суть которого заключается в выполнении испытуемым заданий двух равноценных частей теста. Обоснованием метода является вывод о том, что при нормальном или близком к нормальному распределении оценок по полному тесту выполнение любого случайного набора из частей теста даст аналогичное распределение (при условии, что части однородны по характеру заданий по отношению к тесту в целом).

Надёжность ретестовая (целого теста) предполагает повторное предъявление того же самого теста тем же самым испытуемым в тех же условиях, через какой-то промежуток времени, а затем установление корреляции между двумя рядами данных.

Надежность отдельных пунктов теста рассчитывается в дополнение к ретестовой надежности. Определяется устойчивость ответов по отдельным пунктам теста, то есть выявляются такие пункты теста, на которые испытуемые реагируют одинаково

13Процедура подсчета параметров и оценки типа распределения тестовых баллов.

ПД методики не имеют заранее определенных оценочных стандартов (т.е. не имеют универсальной точки отсчета, пригодной для любых выборок испытуемых) то для каждого конкретного случая точка отсчета определяется статистическим путем и называется статистической нормой.

На основании данных результатов вычисляются оценочные нормы, показывающие не только средний (нормативный) уровень выполнения теста, но и относительную вариативность оценок выше и ниже среднего уровня. Т.о. появляется возможность оценить разные степени успешности выполнения испытуемыми заданий теста, это позволяет сравнивать по шкале оценок результаты как между собой, так и со средним значением для данной группы, т.е. с нормой.

Распределение результатов можно изобразить с помощью графика, кот назыв кривой распределения Гаусса или стандартной кривой нормального распределения.

Нормальное распределение наблюдается при измерении признака под влиянием действия множества независимых факторов.

график нормального распределения представляет собой симметрическую колоколообразную кривую осью ассиметрии которой является вертикаль, проведенная через точку 0 оценочной шкалы. Этот график показывает какие значения первичных показателей выполнения теста входят в зону средних значений, т.е. нормы, а какие выше или ниже.

В реальной практике станд. кривая имеет различного рода отклонения.

Параметрическая статистика применяется в тех случаях ,когда тестовые показатели измерены в интервальной шкале, шкале отношений или абсолютной шкале при условии соблюдения нормальности распределения (Гаусса).

Непараметрическая статистика применяется в тех случаях, когда показатели в тестах распределены ненормально или распределение неизвестно.