Приблизительное оценивание результата выполнения субтеста KL методики Р. Амтхауэра в зависимости от степени обобщения признаков

Номер задания	Объединяемые общим понятием объекты	Оценка
2 балла	1 балл	0 баллов
61 Яблоко — земляника	Плоды	Имеют кожуру, стебель	Круглые, красные
67 Семя — яйцо	Зародыш	Пищевые продукты	Продукты сельского хозяйства
75 Благословение — проклятие	Санкции, пожелания	Осуждение, заклинание	Угрозы, похвалы

Как видно из табл. 18, критерии разде­ления на «сильные» и «слабые» понятия условны и недостаточно конкретизирова­ны. Наглядно проступает необходимость тщательной проработки системы оценива­ния для задач такого типа.

При подсчете количества правильных решений или совпадений с ключом повсе­местно используются шаблоны. Техничес­кие ошибки в «ключе», возникающие при дублировании и размножении методик, являются одной из распространенных причин появления ошибочных результа­тов. Точность подсчета О. п. в значитель­ной мере обеспечивается рациональным оформлением и организацией бланка обследования.

ОЦЕНКИ ПРОФИЛЬНЫЕ — способ представления количественных результа­тов психодиагностической методики. При таком способе оценки по отдельным груп­пам заданий, субтестам тестовой бата­реи с помощью специальных приемов при­водятся к соизмеримым единицам (единой шкале оценок) (см. Стандартизация, Оценки шкальные) и отображаются на общем графике. Соизмеримость оценок тестов, результаты которых выносятся на «профиль», достигается с помощью вы­равнивающих коэффициентов (см. Шмишека опросник), унификации оценок первичных, преобразования стандартизи­рованных оценок в шкалу с едиными зна­чениями М и s.

Наряду с наглядностью представле­ния количественных данных с помощью «профиля» обеспечивается также воз­можность качественного анализа и ин­терпретации результатов тестовой батареи, изучения структуры суммарного те­стового результата (см. IQ-показатель стандартный). Впервые О. п. были при­менены в Россолимо психологических профилях. Объединение количествен­ных результатов различных субтестов в этой методике основывалось на том, что оценка каждого теста соответствовала числу удач или неудач при его десяти­кратном повторении.

О. п. наиболее распространены в тес­тах интеллекта, состоящих из комп­лекса субтестов (см. Амтхауэра интел­лекта структуры тест (см. рис. 4), Векслера интеллекта измерения шка­лы (рис. 14) и др.). Особое значение О. п. имеют и в многошкальных опросниках личностных. Представление результатов в виде О. п. часто объединяется с проце­дурой кодирования оценок тестовых.

Примеры О. п. приведены на рис. 49, рис. 41, 42 к статье Миннесотский мно­гоаспектный личностный опросник, рис. 40 к статье Мейли интеллекта ана­литический тест.

Рис. 49. Образец «профиля» оценок Мейли интеллекта аналитического теста

ОЦЕНКИ ШКАЛЬНЫЕ — способ оценки результата теста путем установле­ния его места на специальной шкале. Шкала содержит данные о внутригрупповых нормах выполнения данной методики в выборке стандартизации. Так, индиви­дуальные результаты выполнения зада­ний (оценки первичные испытуемых) сравниваются с данными в сопоставимой нормативной группе (напр., результат, достигнутый учеником, сравнивается с по­казателями детей того же возраста или года обучения; результат исследования общих способностей взрослого сопостав­ляется со статистически обработанными показателями репрезентативной выборки лиц в заданных возрастных пределах).

О. ш. в этом смысле имеют четко оп­ределенное количественное содержание и могут быть использованы при статисти­ческом анализе. Одной из распространен­ных в психологической диагностике форм оценки результата теста путем соотне­сения с групповыми данными является расчет процентилей. Процентиль -процентная доля индивидов из выборки стандартизации, результат которых ниже данного первичного показателя. Шкалу процентилей можно рассматривать как совокупность ранговых градаций (см. Корреляция ранговая) при числе рангов 100 и отсчете от 1-го ранга, соответству­ющего самому низкому результату; 50-й процентиль (P₅₀) соответствует медиане (см. Меры центральной тенденции) рас­пределения результатов, Р_>50 и Р_<50 со­ответственно представляют ранги резуль­татов выше и ниже среднего уровня результата.

Процентили не следует смешивать с обычными процентными показателями. Последние представляют собой долю пра­вильных решений из общего количества заданий теста в индивидуальном резуль­тате (см. Оценки первичные). Ранги Р₁ и Р₁₀₀ получают соответственно самый низ­кий и самый высокий результаты из на­блюдавшихся в выборке, однако этим ран­гам могут соответствовать и далеко не ну­левой (ни одного правильного решения) или абсолютный (все решения правиль­ны) показатели (например, при общем ко­личестве 120 заданий минимальный ре­зультат, соответствующий первому рангу, может составить 6 правильных реше­ний, в то время как максимальный резуль­тат, соответствующий рангу Р₁₀₀, будет составлять 95 правильно решенных зада­ний). Такая ситуация наблюдается, напр., при оценке тестов скорости.

Основной недостаток процентильных шкал состоит в неравномерности единиц измерения. При нормальном распределе­нии отдельные переменные тесно группи­руются в центре распределения и по мере удаления к краям рассеиваются. Поэтому равным частотам случаев вблизи центра соответствуют более короткие интервалы по оси абсцисс, расположенные по краям распределения оценок. Процентили пока­зывают относительное положение каждо­го испытуемого в нормальной выборке, но не величину различий между результатами. Это создает некоторые неудобства в интерпретации индивидуальных резуль­татов. Так, разница в первичных пока­зателях, соответствующая интервалу Р₇₀ - P₈₀, может составить 10 баллов, а различие в количестве правильных реше­ний в интервале рангов P₅₀ – P₆₀ — лишь 1-3 балла.

Вместе с тем процентильные оценки обладают и рядом достоинств. Они легко доступны пониманию пользователей пси­ходиагностической информацией, универ­сальны по отношению к различным типам методик и легко рассчитываются.

Процентильные оценки не относятся к типичным шкальным показателям. Более широкое распространение в психодиагно­стике получили стандартные показате­ли, рассчитываемые на основе линейного и нелинейного преобразования первич­ных показателей, распределенных по нор­мальному или близкому к нормальному закону. При таком расчете проводится z-преобразование оценок (см. Стандар­тизация, Нормальное распределение). Чтобы определить z-стандартный показа­тель, определяют разность между индиви­дуальным первичным результатом и сред­ним значением для нормальной группы, а затем делят эту разность на σ норматив­ной выборки. Полученная таким образом шкала z (рис. 50) имеет среднюю точку М = 0, отрицательные значения обознача­ют результаты ниже среднего и убывают по мере удаления от нулевой точки; поло­жительные значения обозначают соответственно результаты выше среднего. Еди­ница измерения (масштаб) в шкале z рав­на 1σ стандартного (единичного) нор­мального распределения.

Рис. 50. Нормальная кривая, процентные и стан­дартные оценки

Для преобразования полученного при стандартизации распределения первич­ных нормативных результатов в стандар­тную z-шкалу необходимо исследовать вопрос о характере эмпирического распределения и степени его согласованности с нормальным (см. Оценка типа рас­пределения).

Поскольку для большинства случаев значения показателей в распределении умещаются в пределах , единицы измерения простой z-шкалы слишком ве­лики. Для удобства оценивания приме­няется еще одно преобразование типа . Примером такой шкалы могут а быть оценки тестовой батареи SAT (СЕЕВ) методики для оценки способнос­ти к обучению (см. Тесты достижений). Эта z-шкала пересчитана таким образом, что средней точке соответствует значение 500, а = 100 (рис. 50). Другим анало­гичным примером является шкала Векс­лера для отдельных субтестов (см. Векс­лера интеллекта измерения шкала, где М= 10, = 3.

Наряду с определением места индиви­дуального результата в стандартном рас­пределении групповых данных введение О. ш. направлено и на достижение другой важнейшей цели — обеспечение сопоставимости количественных результатов раз­личных тестов, выраженных в стандарт­ных шкалах, возможности их совместных интерпретаций, сведение оценок к единой системе.

В случае, если оба распределения оце­нок в сравниваемых методиках близки к нормальному, вопрос о сопоставимости оценок решается довольно просто (в лю­бом нормальном распределении интерва­лам М ± n σ соответствует одинаковая ча­стота случаев). Для обеспечения сопоста­вимости результатов, принадлежащих к распределениям другой формы, применя­ются нелинейные преобразования, позволяющие придать распределению форму за­данной теоретической кривой. В качестве такой кривой обычно используется нор­мальное распределение. Как и в простом 2-преобразовании, нормализованным стан­дартным показателям можно придать лю­бую желаемую форму. К примеру, умно­жив такой нормализованный стандартный показатель на 10 и прибавив константу 50, получаем Т-показатель (см. Стандар­тизация, Миннесотский многоаспект­ный личностный опросник).

Примером нелинейно преобразован­ной в стандартную шкалу является и шка­ла станайнов (англ, standart nine — стан­дартная девятка), где оценки принимают значения от 1 до 9, М = 5, ≈2.

Шкала станайнов получает все боль­шее распространение, сочетая в себе дос­тоинства стандартных шкальных показа­телей и простоту процентилей. Первич­ные показатели легко преобразуются в станайны. Для этого испытуемых ранжи­руют по возрастанию результатов и из них образуют группы с числом лиц, пропорциональным определенным часто­там оценок в нормальном распределении тестовых результатов (табл. 19). При трансформации оценок в шкалу стэнов (от англ, standart ten — стандартная де­сятка) проводится аналогичная процедура с той лишь разницей, что в основании этой шкалы лежат десять стандартных ин­тервалов.

Таблица 19

Дата добавления: 2015-07-10