Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Psikhodiagnostika_ekzamen.docx
Скачиваний:
6
Добавлен:
25.09.2019
Размер:
78.36 Кб
Скачать

11. Свойства пунктов теста.

Роль косвенных эталонов в психометрике выполняют сами тесты: в том смысле, в каком труд­ность задач можно рассматривать как величину, прямо пропорцио­нально сопряженную со способностью (чем труднее задача, тем выше должен быть уровень способности, требуемый для ее решения). Ана­логом понятия «трудность» для «ли-вопросов» это вопросы, содержащие высказывания, с которыми испыту­емый должен либо согласиться, либо не согласиться.1 опросника является «сила»: более «сильные» высказывания (в логическом смысле) вызы­вают подтверждение (согласие) у меньшего числа испытуемых. Ни трудность, ни силу пунктов теста нельзя выявить иначе, чем с помо­щью проведения теста. Операциональным определением трудности оказывается «процентильная мера»: процент испытуемых, справив­шихся с заданием теста (или ответивших «верно» на «ли-вопрос»). Чем меньше процент, тем выше трудность.

Кривая распределения тестовых баллов отражает свойства пунк­тов, из которых составлен тест. Если кривая имеет правостороннюю асимметрию, то в тесте преобладают трудные задания; если кривая имеет левостороннюю асимметрию, значит, большинство пунктов в тесте - легкие (слабые)

Тесты первого типа плохо дифференцируют испытуемых с низ­ким уровнем способностей: все эти испытуемые получают примерно одинаковый низкий балл. Тесты второго типа, наоборот, хуже диффе­ренцируют испытуемых с высоким уровнем способностей.

Если пункты обладают оптимальным уровнем трудности (силы), то кривая распределения зависит от того, насколько пункты однород­ны. Если пункты разнородны (исход по одному пункту не предопре­деляет исход по другому), то мы получаем тест в виде последователь­ности независимых испытаний Бернулли. Если тест содержит разнородные задания примерно равного уровня трудности (именно такие задания и подбираются для измерения интегральных свойств личности), то нормальность распределения суммарных бал­лов возникает автоматически.

12. Кривая нормального распределения.

Нормальное распределение (распределение Гаусса) используется при оценке надежности изделий, на которые воздействует ряд случайных факторов, каждый из которых незначительно влияет на результирующий эффект (нет доминирующих факторов). Доказывается [3], что сумма достаточно большого числа независимых (или слабо зависимых) СВ, подчиненных каким угодно законам распределения (при соблюдении некоторых нежестких ограничений), приближенно подчиняется нормальному закону, и это выполняется тем точнее, чем большее количество СВ суммируется. Основное ограничение, налагаемое на суммируемые СВ, состоит в том, чтобы они все равномерно играли в общей сумме относительно малую роль. Если это условие не выполняется и, например, одна из СВ окажется по своему влиянию на сумму резко превалирующей над всеми другими, то закон распределения этой превалирующей СВ наложит свое влияние на сумму и определит в основных чертах ее закон распределения.

Кривая распределения по нормальному закону имеет симметричный холмообразный вид

13. Ассиметрия распределения тестовых баллов. Эксцесс.

Кривая распределения тестовых баллов отражает свойства пунк­тов, из которых составлен тест. Если кривая имеет правостороннюю асимметрию, то в тесте преобладают трудные задания; если кривая имеет левостороннюю асимметрию, значит, большинство пунктов в тесте - легкие (слабые). Если подбираются пункты, тесно положительно коррелирующие между собой (испытания не являются статистически независимыми), то в распределении баллов возникает отрицательный эксцесс (рис. 3,а), Максимальных значений отрицательный эксцесс достигает по мере возрастания вогнутости вершины распределения - до образования двух вершин -двух мод (с «провалом» между ними. Бимо­дальная конфигурация распределения баллов указывает на то, что вы­борка испытуемых разделилась на две категории (с плавными пере­ходами между ними): одни справились с большинством заданий (со­гласились с большинством «ли-вопросов»), другие - не справились. Такая конфигурация распределения свидетельствует о том, что в ос­нове пунктов лежит какой-то один общий им всем признак, соответ­ствующий определенному свойству испытуемых: если у испытуемых есть это свойство (способность, умение, знание), то они справляются с большинством пунктов, если этого свойства нет - то не справляют­ся. В некоторых редких ситуациях пункты могут отрицательно корре­лировать друг с другом. В этом случае на кривой возникает положи­тельный эксцесс (рис. 3, в): вся масса эмпирических точек собирается вблизи среднего значения. Такое возможно в двух случаях: 1) когда ключ составлен неверно -объединены при подсчете отрицательно свя­занные признаки, которые обусловливают взаимоуничтожение бал­лов; 2) когда испытуемые применяют, разгадав направленность оп­росника, специальную тактику «медианного балла» - искусственно балансируют ответы «за» и «против» одного из полюсов измеряемого качества.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]