НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИМ. Н.И. ЛОБАЧЕВСКОГО

ФАКУЛЬТЕТ СОЦИАЛЬНЫХ НАУК

ОТДЕЛЕНИЕ ПСИХОЛОГИИ

Е.А. Хмелёв

Психометрика

• Стандартизация диагностических методик

• Измерение надёжности методик

Учебно-методическое пособие.

Нижний Новгород, 2006

Е.А. Хмелёв Психометрика. Стандартизация диагностических методик. Измерение надёжности методик. Учебно-методическое пособие. Нижний Новгород. 2006..

В пособие включены разделы описательной статистики, стандартизации шкал и измерение надежности тестовой методики. Практическое освоение данных разделов позволит студенту, обучающемуся по специальности "Психология", приобрести навыки психометрического исследования диагностического инструментария. Овладение этими навыками позволяет самостоятельно проводить процедуру стандартизации и рестандартизации диагностических методик, как основы профессиональной постановки психологического диагноза.

Пособие предназначено для студентов – психологов 3 курса в русле практического освоения курса "Основы психодиагностики", а также для специалистов психологов .

© Хмелёв Е.А.,2006.

Оглавление:

РАЗДЕЛ 1 первичная статистическая обработка данных психологического исследования. 6

1.1. Группировка первичных данных. 6

1.2. Графическое представление экспериментальных данных. 10

1.3. Параметры распределения, числовые характеристики выборки. 11

РАЗДЕЛ 2 стандартизация шкал. 17

2.1. Нормальное распределение. 17

2.2. Стандартизированные шкалы. 19

РАЗДЕЛ 3 Психометрические требования к психодиагностической методике. 24

3.1. Проверка надёжности теста. 24

3.2. Алгоритм проверки надёжности теста. 26

РАЗДЕЛ 4 План – задание №1 Построение психометрических шкал 32

РАЗДЕЛ 5 План – задание №2 анализ надежности тестовой методики «методом расщепления». 34

Словарь наиболее употребляемых терминов:

Выборка– формируемое из генеральной или выборочной совокупности множество:

1. Испытуемых.

2. Заданий (стат.)

Генеральная совокупность– исходная совокупность, из которой взята выборка.

Гистограмма– один из способов графического представления количественных данных. Столбики (прямоугольники) гистограммы примыкают друг к другу и соответствуют частоте каждого класса данных.

Дисперсия– (вариативность, квадрат стандартного отклонения) показатель изменчивости, разброса некоторого множества измерений (вариант) вокруг арифметического среднего (стат.)

Интервал– упорядоченный набор величин, находящихся в заданных числовых границах и характеризуемых их средней величиной (стат.)

Кривая нормального распределения– (Гаусова) кривая, характеризующая распределение большинства количественных данных или результатов. Является наиболее важной моделью распределения, показывающей закономерность распределения, сущность которого: результаты большинства исследуемых группируются вокруг среднего значения (M), а по мере удаления от него в ту, или иную сторону, количество встречаемых результатов становится всё меньше, что обуславливает колоколообразность кривой.

Нормы– показатели для различных групп испытуемых, полученные при проведении процедуры стандартизации теста.

Показатель– количественная характеристика выраженности измеряемого психологического свойства (черты, состояния и др.), получаемая при помощи данного теста.

1. Показатель необработанный (сырой балл)– первичный (не подвергнутый обработке) показатель, полученный испытуемым по данному тесту.

2. Показатель стандартизированный (стандартный балл) – показатель, отражающий степень выраженности измеряемого психологического свойства (черты и др.) у испытуемого относительно некоторой нормативной группы (стат.).

3. Z-показатель– стандартизированный показатель, имеющий распределение со среднимM=0; стандартным отклонением=1.

4. Стен – нормализованный стандартный показатель на одномерной шкале ранжирования от 1 до 10.

5. Станайн – нормализованный стандартный показатель на одномерной шкале ранжирования от 1 до 9.

Признак– качество объекта изучения, позволяющие классифицировать объекты, сравнивать их друг с другом. Наличие общего признака является основой для образования статистической совокупности.

1. Варьирующий признак– (статистический признак) признак, изменяющий свой показатель при переходе от одного элемента к другому.

2. Качественные признаки – признаки, которыми объект обладает либо не обладает.

3. Количественные признаки – представляют собой результат подсчёта или измерения.

4. Дискретные признаки – признаки, которые принимают лишь отдельные значения из некоторого ряда чисел.

5. Непрерывные признаки – могут принимать любые значения в определённом интервале. На основе непрерывности распределения признака в определённом интервале используют закономерности нормального распределения (Гаусово, колоколообразное), применяемого в математической статистике.

Репрезентативность выборки– свойство выборочной совокупности отражать (с определённой погрешностью) характеристику генеральной совокупности распределения в ней изучаемого признака.

Совокупность генеральная– гипотетическое множество элементов объединённых общей характеристикой (стат.)

Стандартизация теста– процедура получения показателей по тесту для репрезентативных групп испытуемых, чем достигается сопоставимость полученных результатов у разных испытуемых. (Определение в разделе психометрики).

Стандартное отклонение– показатель разброса данных (S– выборочное;[сигма] генеральной совокупности) характеристика изменчивости. Определяется как положительный квадратный корень из дисперсии. Характеризует разброс в распределении признака относительно среднего (стат.)

Шкала– форма фиксации совокупности признаков изучаемого объекта с упорядочиванием их в определённую числовую схему.

Шкала наименований– качественная шкала, как простейшая классификация, устанавливающая соответствие признака тому или иному классу.

Шкала порядковая– качественная шкала, в которой элементы шкалы упорядочены (ранжированы), но в этой шкале не учитываются расстояния между ними.

Шкала интервалов– количественная шкала, с равномерным разбиением измеряемого интервала делениями шкалы. Нет фиксированной нулевой точки (точки отсчёта).

Шкала отношений– количественная шкала с равномерно нанесёнными делениями и со значимой нулевой точкой.

Центральная тенденция– измеряемая величина, соответствующая числовому "центру" выборки (по измеряемому признаку). Меры центральной тенденции –Mo(мода),Me(медиана),- средняя арифметическая.