Психодиагностическое обследование − деятельность психолога-психодиагноста, конечным результатом которой является психологический диагноз.

Основные этапы психодиагностического обследования:

− сбор данных в соответствии с задачами обследования;

− обработка и интерпретация полученных данных;

− вынесение решения (диагноз и прогноз).

Рассмотрим наиболее важные вопросы, возникающие на этих этапах [4].

1. Этап сбора данных. Сбору данных с помощью диагностических методик предшествует стадия знакомства с комплексом объективных и субъективных показателей (беседа, история болезни, заключения других специалистов и т. д.) об обследуемом, в ходе которого формируется исследовательская задача. Разработчики популярных диагностических методик обращают особое внимание на тщательное предварительное изучение испытуемого, необходимость учета его прошлого и настоящего. Этим создается основной фон исследования, намечаются элементы рабочей картины личности, необходимой для диагноза и прогноза.

Проведение диагностического обследования предполагает наличие цели, объекта, предмета исследования, учета возможных ограничений. Существует несколько типов ограничений:

− по ресурсам (времени, диагностическим материалам, профессиональной компетентности и т.п.);

− по точности;

− принципиальные (например, ряд переменных, которые являются дополнительными и не могут быть одновременно измерены со сколь угодной точностью).

При разработке сценария и технологии психодиагностического обследования диагност должен соблюдать профессионально-этические требования, такие как гуманность, ответственность, уважение к личности клиента, профессиональная компетентность, обеспечение суверенных прав личности клиента и др.

К типичным ошибкам начинающих психодиагностов относятся поиски идеальной методики и коллекционирование методик. В первом случае пытаются найти методику, которая идеально подходила бы для решения любой диагностической задачи. Во втором – собирается максимально возможный набор методик без учета того, что они должны оптимально соответствовать решаемой задаче и составлять целостную систему. На самом деле цель заключается в том, как проще, точнее определить необходимый показатель с учетом возможных ограничений.

Чаще всего предметами психодиагностического обследования являются особенности личности испытуемых. Личность может рассматриваться в различных аспектах: личность как индивидуальность (совокупность индивидуальных качеств, таких как темперамент, характер, способности, эмоционально-волевые процессы) и личность как субъект социальной деятельности и системы межличностных отношений (взаимоотношений, взаимодействий). В зависимости от доминирующего аспекта рассмотрения личности используются различные диагностические методики. Личность как индивидуальность изучается, например, личностными опросниками, тестами интеллекта, проективными методиками и др. Личность как субъект межличностных отношений исследуется социально-психологическими методами исследования личности в группах, например социометрической методикой.

В психодиагностике часто отсутствуют (за исключением диагноза познавательных функций) какие-либо четкие предписания, касающиеся выбора определенных методик в зависимости от поставленных задач. Особенно отчетливо это проявляется в области диагностики личностных особенностей, где одна и та же методика используется в различных целях. При выборе психодиагностических методик следует руководствоваться данными об их надежности и валидностипо отношению к диагностической задаче.

Для того чтобы составить полную картину исследуемого явления, необходимо собрать три типа данных по интересующей нас характеристике: L-, Q- и Т-данные (Р. Кеттелл).

L-данные (life – «жизнь») – это данные, получаемые путем регистрации каких-либо психических проявлений в реальной жизни. Наиболее часто в педагогической практике для получения этого типа данных используются экспертные оценки. Подбираются люди, хорошо знающие учащегося (их называют экспертами), и оценивают выраженность интересующей нас характеристики, например тревожности или уровня развития межличностных отношений в группе.

Q-данные (question – «вопрос»). Этот тип данных получается с помощью опросников и других методов самооценок.

Т-данные(test – «тест») – это данные, получаемые с помощью объективных тестов в строго контролируемых условиях, когда испытуемый не знает, на оценку какой характеристики направлена диагностическая процедура.

Привлечение этих трех типов данных позволяет построить объемный LTQ – образисследуемой переменной. Если собраны три таких типа данных, тогда можно говорить о том, что проведено полное психодиагностическое оценивание изучаемой характеристики.

Для первоначального ознакомления с диагностическими процедурами следует применять легко реализуемые методики, а с развитием навыков обследования и интерпретации − переходить к более сложным процедурам. Если целью диагностического обследования является оценка личностных особенностей учащихся, то объектом – сами учащиеся, а предметом – особенности их личности. При этом мы можем воспользоваться тестами типа MMPI, 16PF, ПДТ, ПДО или Люшера. Но, учитывая ограничения по времени (в нашем распоряжении, например, один час времени), по точности (нам необходимы лишь общие психологические портреты учащихся для неспециалистов – учителей, родителей), мы воспользуемся сочетанием двух тестов: 16PF и Люшера. Указанные тесты быстро выполняются испытуемыми, легко обрабатываются и интерпретируются в категориях, понятных для неспециалистов, обеспечивают получение двух типов данных о личности (Q-данные – 16PF и Т-данные – тест Люшера). Указанное сочетание данных, дополненное характеристиками учителей как экспертов (L-данные), позволяет получить объемный образ интересующих нас личностей учащихся [29].

Предварительная подготовка психодиагноста к сеансу обследования должна включать точное запоминание инструкции, приобретение тестовых материалов, оптимальное их размещение, подробное знакомство с процедурой проведения, предварительный инструктаж ассистентов и т.п. Условия проведения обследования должны быть надлежащим образом стандартизированы. В первую очередь это относится к словесным инструкциям, времени обследования, тестовым материалам. Кроме этого, особое внимание следует уделять факторам, связанным с окружающей обстановкой: изолированное от излишнего шума помещение; подходящее освещение; специальные меры, предотвращающие прерывание тестирования; манера поведения экспериментатора; характер его знакомства с испытуемыми и ряд других. Примеров важных диагностических условий можно привести достаточно много, но основные выводы из подобных примеров можно сделать при выполнении трех требований:

− следовать процедурам стандартизации даже в незначительных подробностях;

− регистрировать любые нестандартные условия эксперимента;

− учитывать условия тестирования при интерпретации результатов [1; 18].

Правила проведения психодиагностического обследования, обработки и интерпретации результатов: 1. Прежде чем применять тест, психологу необходимо попробовать его на себе или другом человеке, что позволит избежать возможных ошибок из-за недостаточного знания его нюансов. 2. Важно заранее позаботиться о том, чтобы до начала работы испытуемые хорошо поняли задания и инструкцию к тесту. 3. Во время тестирования все испытуемые должны работать самостоятельно, не оказывая влияния друг на друга. 4. Для каждого теста должна быть обоснованная и выверенная процедураобработки и интерпретации результатов. Это позволяет избежать ошибок, возникающих на этом этапе тестирования [1; 15].

Так как психодиагностическое обследование всегда образует систему взаимодействия «экспериментатор − испытуемый», в психологической литературе много внимания уделяется анализу воздействия различных переменных, включенных в эту систему. Выделяют ситуационные переменные, переменные цели обследования и задания, переменные исследователя и обследуемого. Значение этих переменных достаточно велико, а их влияние должно учитываться при планировании и проведении исследований, обработке и использовании полученных результатов. Невозможно проконтролировать все факторы, могущие оказать воздействие на процесс тестирования. Однако подготовка к обследованию обязана исключить возникновение непредвиденных ситуаций и обеспечить единообразие процедуры.

Стандартизация условий тестирования касается не только инструкций и всего того, что связано с предложением обследуемому тестового материала, но и обстановки тестирования. В связи с этим важнейшая обязанность разработчика теста − полное и ясное описание всех этапов процедуры тестирования. Значительное внимание должно быть уделено установлению раппорта (доверительного контакта) с испытуемым. Психолог, начиная работу с тестом, должен быть, уверен в том, что он обеспечил, насколько это возможно, полное сосредоточение обследуемого на предъявляемых задачах и приложение всех сил для того, чтобы их решить искренно и честно.

Для качественного проведения психодиагностического обследования важно также взаимопонимание между диагностом и испытуемыми. Хорошее взаимопонимание позволяет должным образом мотивировать интерес клиента, установить с ним необходимый контакт и обеспечить выполнение стандартных процедур диагностики. Например, очень важно ослабить напряжение клиента. В случае тестирования дошкольников необходимо учитывать также боязнь незнакомых людей, легкую отвлекаемость, негативизм и т.п. При обследовании школьников и взрослых следует иметь в виду, что любой тест неявно задевает престиж индивида. Учащимся старших классов, студентам и взрослым важно знать цели диагностики. Во всех ситуациях необходимо убедить обследуемых в том, что в их собственных интересах получить по тесту показатели, правильно отражающие их возможности.

В психодиагностическом обследовании важную роль играет характер диагностической ситуации. В отечественной психодиагностике разработана классификация психодиагностических ситуаций. В. И. Дружинин (1990) различает четыре варианта таких ситуаций [3; 4]:

1) добровольное участие в обследовании и самостоятельный выбор дальнейшего поведения (например, психологическая консультация);

2) принудительное участие в обследовании, но самостоятельный выбор дальнейшего поведения (например, обследования студентов-психологов при разработке тестов);

3) принудительное участие в обследовании и выбор поведения после обследования навязан (например, тестирование для определения соответствия требованиям занимаемой должности);

4) добровольное участие в обследовании, но выбор дальнейшего поведения навязан (например, профессиональный отбор).

Любое психодиагностическое обследование актуализирует у испытуемого мотив экспертизы, минимизация которого − одна из важнейших задач психолога. У испытуемого одно поведение, если он сам обратился к психологу за консультативной помощью («ситуация клиента»), и совершенно другое, если производится принудительное обследование по заказу администрации («ситуация экспертизы»). Испытуемые могут добровольно и бескорыстно сотрудничать с психологом в целях помощи исследованию («научное сотрудничество») либо участвовать в эксперименте за определенное вознаграждение («платное участие»). Для каждой из перечисленных ситуаций следует использовать соответствующие тестовые нормы, методы диагностики и интерпретации.

Диагноз и прогнозреализовываются на базе проверки гипотез с помощью методик, позволяющих получить более локальные данные. После формулирования диагностической задачи, выбора соответствующих методик проводится психодиагностическое обследование.

2. Этап переработки и интерпретации. Процесс обработки результатов психодиагностического обследования может включать следующие основные этапы:

1. Первичная обработка результатов. Результаты, полученные в процессе психодиагностического обследования, должны быть представлены в том виде, который обусловливается свойствами используемых методик («сырые» оценки преобразуются в стандартные величины, рассчитывается коэффициент интеллекта, строятся «профили личности» и т. д.).

2. Окончательная обработка результатов− это статистическая обработка, выполняемая на основе всех собранных результатов по данному тесту; на основе этой обработки создается таблица (шкала) соответствия между первичными и окончательными (тестовыми) баллами.

Нередко на определенном этапе психодиагностического обследования возникает необходимость упорядочения диагностических показателей, сведение их в систему. Эта задача усложняется в случае, когда применяемые диагностические методики базируются на различных теоретических положениях, а полученные результаты выражаются не в общепринятых терминах. Интеграция разнородных данных может реализовываться на эмпирическом и теоретическомуровнях. На эмпирическом уровне разрабатывается какая-либо схема соотнесения результатов отдельных методик без обращения к их теоретическим концепциям. Это может быть, например, пятибалльная шкала, крайнее значение которой характеризует «высокий» и «низкий» показатели каждой методики. Теоретический уровень обобщения данных намного сложнее. На этом уровне требуется систематизация многообразных результатов на основе какой-либо теории и формулировка их в понятиях этой теории [3, с.267−268].

В психодиагностике традиционно выделяют два пути переработки и интерпретации диагностических данных: клинический и статистический. С уществуют противоречивые мнения о том, какой путь обобщения данных исследования ведет к более надежному прогнозу. Клинический подход в большей степени ориентирован на субъективный опыт, интуицию психодиагноста. Он опирается на анализ в основном качественных показателей, стремясь охватить их во всей полноте. Его особенностью является доверие к «субъективному суждению» и профессиональному опыту психодиагноста. Статистический подход основан на объективных, формализованных критериях. Он предусматривает учет объективных (количественных) показателей, их статистическую обработку в виде, например, уравнения регрессии или факторного анализа. Роль субъективного суждения сводится к минимуму. Прогноз осуществляется на основе эмпирически определенных статистических соотношений.

Вопрос об эффективности клинического и статистического прогноза многократно обсуждался психологами и до сих пор служит предметом дискуссий. Так, например, П. Мил (Р. Мееhl, 1954), являющийся основоположником этих дискуссий, опираясь на анализ внушительного количества работ в этой области, приходит к выводу о том, что статистический прогноз оказывается значительно более эффективным, чем клинический. Это подтверждается и более поздними исследованиями, в которых, в частности, показаны причины, ограничивающие результативность клинического прогноза (J. Barendregh, 1961). Увеличение объема диагностических данных, которые должен учитывать психолог, вначале приводит к возрастанию, а затем к снижению точности прогноза. Самое слабое место клинического подхода − жертва частным, отдельным, во имя полноты картины. Из этого, однако, не следует делать заключение о том, что клинический подход должен быть вытеснен из психодиагностики. Статистический подход не может заменить клинический, когда ставится задача всестороннего описания личности, раскрытия причинных связей и отношений. Трудно найти альтернативу клиническому подходу и в тех сферах изучения личности, в которых применение тестов оказывается малоэффективным.

Критики суждений П. Мила отмечают, что он, очевидно, увеличил расхождения, существующие между сторонниками статистической оценки и клинического подхода, опираясь в своей работе на исследования, в которых оценка эффективности производилась по необоснованным критериям (R. Holt, 1978 и др.).

В полноценном диагностическом исследовании необходимо сделать обоснованные психологические заключения, а тем самым осуществить выход за рамки статистических данных. В большинстве диагностических ситуаций необходимо гармоничное комбинирование клинического и статистического подходов, а не их противопоставление.

3. Этап принятия решения. Выделяют три уровня (N. Sandberg and L. Tyler, 1962) диагностических заключений (рис. 19).

Рис 19. Уровни диагностических решений по Н. Сандбергу и Л. Тайлер

На первом уровне диагностическое заключение вырабатывается непосредственно из имеющихся об обследуемом данных. Психолога не интересует, почемуотдельный испытуемый не смог выполнить заданий теста. Индивидуальный диагноз и более прогноз, на этом этапе не осуществляется. Диагноз на этом уровне сводится к пересказу другими словами исходных данных. Данный уровень следует рассматривать как рабочий, ориентировочный, а в некоторых случаях и соответствующий поставленным задачам (например, исследование значительного числа лиц в целях их дифференциации).

Второй уровень предусматривает создание посредников между результатами отдельных исследований и диагнозом. В качестве таких посредников выступают описательное обобщение и гипотетический конструкт. На этом уровне исследователь получает возможность планирования дальнейших этапов диагностической работы, выбора конкретных методов воздействия.

На третьем уровне должен произойти переход от описательного обобщения, гипотетических конструктов к теории личности. Создается рабочая модель изучаемого случая, в которой конкретные особенности данного индивида представлены в целостности и сформулированы в понятиях, позволяющих наиболее точно и обоснованно раскрыть психологическую сущность явления, его структуру. При осуществлении диагноза на третьем уровне постоянно возникает необходимость отбора существенных свойств личности, раскрытия внутренних связей между ними, а это, в свою очередь, связано с состоянием развития общей теории личности в психологии.

Предполагается, что полученные с помощью психодиагностического обследования результаты будут соотноситься с какой-то точкой отсчета либо сравниваться между собой. В связи с этим можно говорить о двух типах диагноза:

1) констатирующем наличие или отсутствие признака; получаемые данные об индивидуальных особенностях психики соотносятся с нормой (например, при определении патологии развития) или с каким-то критерием (например, социально-психологическим нормативом) для выявления степени приближения к нему и формулирования заключения о степени выраженности изучаемого качества;

2) позволяющем находить место индивида или группы на «оси континуума» по выраженности тех или иных качеств. Для этого требуется сравнение данных внутри обследуемой выборки,ранжирование испытуемых по степени представленности тех или иных показателей, введение критериев разделения высокого, среднего и низкого уровней развития изучаемых особенностей. Диагноз неразрывно связан с прогнозом. Деятельность психолога-психодиагноста не ограничивается описанием индивидуальных особенностей того или иного явления, поиском вызвавших его к жизни причин и соотнесением этих знаний со структурой и динамикой личности. Практическая ценность диагноза во многом определяется возможностью осуществления на его основе прогноза. В диагнозе и прогнозе необходимо учесть не только особенности личности, нашедшие свое место в теоретической модели, нужен анализ условий окружающей среды, специфичности конкретной ситуации.

Психодиагностическое обследование завершается разработкой программыдействий, которые необходимо осуществить в связи с полученными результатами, рекомендациями по выбору оптимальных методов терапии заболевания, реабилитации и т. д.

Итоги диагностического исследования должны быть представлены в объясняющих понятиях, т. е. описываются не результаты, полученные с помощью конкретных методик с привлечением специальной терминологии, а их психологическая интерпретация. Используемые термины должны «доопределяться» путем отнесения к соответствующей теории, например «интроверт по Айзенку» или «интроверт по Роршаху»[4].

7.2. Основные пути обобщения данных психодиагностического обследования

Как уже отмечалось выше, психодиагностике традиционно существуют два пути переработки и интерпретации диагностических данных: клинический и статистический. Однако и меются противоречивые суждения о том, какой путь обобщения данных психодиагностического обследования может привести к более надежному прогнозу. Клинический подход ориентирован на субъективный опыт, интуицию психодиагноста и в основном опирается на анализ качественных показателей. Для этого подхода характерно доверие к «субъективному суждению» и профессиональному опыту психодиагноста. Статистический подход предусматривает учет объективных (количественных) показателей, их статистическую обработку. Роль субъективного суждения психодиагноста в рамках этого подхода сводится к минимуму. Психологический прогноз осуществляется на основе эмпирически установленных статистических соотношений. Предполагается, что полученные с помощью психодиагностического обследования результаты будут соотноситься с какой-то точкой отсчета либо сравниваться между собой.

Тестовые нормы. Особое значение для психодиагностики имеет понятие «норма». В психодиагностике различают два вида норм: статистические и социокультурные. Статистические нормы чаще применяется для оценки стилевых и мотивационных черт. Социокультурные − для оценки способностей и достижений (знаний и умений). Статистическая норма − это средний диапазон значений на шкале измеряемого свойства (область, прилегающая к центральной линии на профиле). Нормой здесь считается близость значения свойства к тому уровню, который характеризует статистически среднего индивида. Значимое отклонение от нормы в этом случае (выход за пределы среднего диапазона) называется акцентуацией, а данная личностная черта называется «акцентуированной». Чем сильнее выражено это отклонение, тем более сильной считается акцентуация, вплоть до появления «патохарактерологических» признаков. Социокультурный норматив − это уровень свойства, который явно или неявно считается в обществе необходимым. Допустимо сделать одну ошибку-описку на страницу текста, но недопустимо 10 ошибок. Если средний выпускник школы делает больше 1 ошибки, то это не значит, что статистичесая норма должна «тянуть» вниз социокультурный норматив. Очевидно, что всякое обучение должно быть ориентировано на нормативы, а не на статистические нормы [19, с 25].

Нормы разрабатываются для различных возрастов, профессий, полов и др. Перечислим некоторые из существующих норм [1]:

1. Школьные нормы разрабатываются на основе тестов школьных достижений или тестов школьных способностей. Они устанавливаются для каждой школьной ступени и действуют на всей территории страны.

2. Профессиональные нормы устанавливаются на основе тестов для разных профессиональных групп (например, механиков разного профиля, машинисток и др.).

3. Локальные нормы устанавливаются и применяются для узких категорий людей, отличающихся наличием общего признака – возраста, пола, географического района, социо-экономического статуса и др. Например, для теста Векслера на интеллект нормы ограничены возрастными рамками.

4. Национальные нормы разрабатываются для представителей данной народности, нации, страны в целом. Необходимость таких норм определяется конкретной культурой, моральными требованиями и традициями каждой нации.

Наличие нормативных данных (норм) в стандартизованных методах психодиагностики является их значимой характеристикой. Нормы необходимы при интерпретации тестовых результатов (первичных показателей) в качестве эталона, с которым сравниваются результаты тестирования. Оценки по психологическим тестам чаще всего интерпретируются посредством сопоставления с нормами, отображающими выполнение теста в выборке стандартизации. Такие нормы устанавливаются эмпирически, путем определения того, как представители репрезентативной группы в действительности справились с тестом. Затем первичную оценку («сырой балл») конкретного человека можно соотнести с распределением оценок, полученных на выборке стандартизации. Соответствует ли его показатель среднему результату группы, на которой проводилась стандартизация теста? Или же он несколько ниже среднего? Иди же он намного превосходит средний результат? [1, с. 64] Например, в тестах интеллекта получаемый первичный показатель IQсоотносится с нормативным IQ (43, 44, 45 баллов в тесте Равена). Если полученный IQ респондента выше нормативного, равен 60 баллам (в тесте Равена), можно говорить об уровне развития интеллекта этого респондента как высоком. Если полученный IQниже, то низком; если полученный IQравен 43, 44 или 45 баллам, то среднем.

Таким образом, наличие нормативных данных и их сопоставление с данными каждого конкретного обследуемого позволяет установить достигнутый уровень развития индивидуума либо его относительное положение в определенной группе.

Чтобы более точно определить положение индивидуума относительно выборки стандартизации, его «сырой» балл (первичная оценка) переводится в некую относительную меру (производную оценку). Предполагается, что эти производные оценки могут служить двум целям: 1) они указывают относительное положение обследуемого человека в нормативной выборке и позволяют оценить полученный им результат в сравнении с результатами других людей; 2) они обеспечивают сопоставимые меры, допускающие прямое сравнение выполнения индивидуумом различных тестов. Первичные оценки по разным тестам обычно выражаются в разных единицах, и прямое их сравнение невозможно. Производные оценки могут быть выражены в одних и тех же единицах и относиться к одним и тем же нормативным выборкам для различных тестов. Таким образом, возможно сравнение относительной эффективности обследуемого при выполнении им множества различных функций. Результат конкретного человека соотносится с распределением оценок, полученных на выборке стандартизации [1, с. 64− 65].

Кривая нормального распределения. Понятиекривой нормального распределениябыло введено в математическую статистику К.Ф. Гауссом (1777−1855), поэтому кривую именуют также кривой Гаусса. Он же дал математическое описание этой кривой. Для построения кри­вой Гаусса (или кривой нормального распределения) теоретически требуется очень большое количество случаев. Практически же приходится довольствоваться тем фактическим материалом, который накоплен в исследовании. Если данные, которыми располагает исследователь, при их внимательном рассмотрении или после переноса их на диаграмму, лишь в незначительной степени расходятся с кривой нормального распределения, то это дает право исследовате­лю применять в статистической обработке параметрические методы, исходные положения которых основываются на нормальной кривой распределения Гаусса. Нормальное распределение называют параметрическим потому, что для построения и анализа кривой Гаусса достаточно иметь всего два параметра: среднее арифметическое, значение которого должно соответствовать высоте перпендикуляра, восстановленного в центре кривой, и так называемое среднее квадратическое, или стандартное, отклонение − величину, характеризующую размах колебаний данной кривой (рис. 20).

Рис.20. Кривая нормального распределения

На этапе создания теста формируется некоторая группа испытуемых, на которой проводится данный тест. Средний результат выполнения этого теста в данной группе принято считать нормой. Средний результат – это не единственное число, а диапазон значений (по. рис. 20: зона средних значений – 43, 44, 45 баллов). Существуют определенные правила формирования такой группы испытуемых, или, как ее иначе называют, выборки стандартизации.

Правила формирования выборки стандартизации:

– выборка стандартизации должна состоять из респондентов, на которых в принципе ориентирован данный тест, т. е. если создаваемый тест ориентирован на детей (например, тест Амтхауэра), то и стандартизация должна происходить на детях заданного возраста;

– выборка стандартизации должна быть репрезентативной, т. е. представлять собой уменьшенную модель популяции по таким параметрам, как возраст, пол, профессия, географическое распределение и т.д. Под популяцией понимается, например, группа дошкольников 6-7 лет, руководителей, подростков и т.д.

Распределение результатов, полученных при тестировании испытуемых выборки стандартизации, можно изобразить с помощью графика – кривой нормального распределения. Этот график показывает, какие значения первичных показателей входят в зону средних значений (в зону нормы), а какие выше и ниже нормы. Например, на рис. 20 изображена кривая нормального распределения для теста «Прогрессивные матрицы Равена».

Установлено, что: 1) большинство распределений человеческих признаков– от роста и веса до способностей и свойств личности – приближается к нормальной кривой; 2) чем больше группа, тем ближе эмпирическое распределение к теоретической нормальной кривой [1, с. 67].

Кривая распределения тестовых баллов отражает свойства пунктов, из которых был 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) (рис.21).

Рис. 21. Асимметрии распределения тестовых баллов

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. Как известно из математической статистики, при достаточно большом количестве независимых испытаний с двумя разновероятными исходами кривая биномиального распределения (кривая суммарного балла) по закону больших чисел автоматически приближается к кривой нормального распределения. 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 – как артефакт самой процедуры подсчета суммарных баллов. При этом,конечно, форма кривой распределения баллов не позволяет говорить о реальной форме распределения измеряемого свойства, каким оно является само по себе, в широкой популяции испытуемых. Нормальность распределения есть артефакт, прямое следствие направленного отбора пунктов с заданными свойствами.

Если подбираются пункты, тесно положительно коррелирующие между собой (испытания не являются статистически независимыми), то в распределении баллов возникает отрицательный эксцесс (рис.22, а), Максимальных значений отрицательный эксцесс достигает по мере возрастания вогнутости вершины распределения – до образования двух вершин – двух мод (с «провалом» между ними – рис. 22, 6). 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.

а б в

Рис.22. Отрицательные (а, б), положительный (в) эксцессы распределения тестовых баллов

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. 22, 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.

Итак, когда в качестве единственного эталона измерения психодиагностами рассматривается сам тест, то в качестве меры измерямого свойства выступает положение балла на кривой распределения. Применяется процентильная шкала. В качестве универсальной меры, пригодной для разных (по своей качественной направленности и количеству пунктов) тестов, используется «процентильная мера». Процентиль − процент испытуемых из выборки стандартизации, которые получили равный или более низкий балл, чем балл данного испытуемого. Таким образом, в качестве источника данной меры выступает нормативная выборка (выборка стандартизации), на которой построено нормативное распределение тестовых баллов. Процентильные шкалы лежат в основе всех традиционных шкал, применяемых в тестологии (Т-очки MMPI, баллы IQ, стены 16 PF и др.).

Для того чтобы строить на базе таких шкал количественный прогноз, нужно повысить уровень измерения. Переход к шкалам интервалов производят либо на базе эмпирического распределения, либо на базе произвольной модели теоретического распределения. В абсолютном большинстве случаев в роли такой теоретической модели оказывается модель нормального распределения (хотя в принципе может быть использована любая модель).

В целом кроме статистических, процентильных шкал следует отличать нередко используемые в дифференциальной психометрике еще два вида шкал (и соответственно два вида тестовых норм). Это, во-первых, то, что можно условно назвать «абсолютными тестовыми нормами» − в роли шкалы для вынесения диагноза выступает сама шкала «сырых» очков, во-вторых, «критериальные» тестовые нормы. Применение таких норм можно считать оправданным в двух случаях: 1) когда сама тестовая «сырая» шкала имеет практический смысл (например, студент, изучающий иностранный язык, должен знать как можно больше слов этого языка, и «сырой» показатель лексического теста имеет практический смысл); 2) когда «сырой» балл по тесту в результате эмпирических исследований связывается с заданной вероятностью успешности какой-либо практической деятельности (вероятность успеха «критериальной» деятельности, каковой для упомянутого выше примера может быть синхронный перевод монолога в течение 30 минут) [18, с. 82− 85].

Чаще всего в руководствах к тому или иному тесту можно встретить выражения нормы не в виде «сырых» баллов, а в виде стандартных производных показателей. То есть нормы к данному тесту могут быть выражены в виде Т-баллов, децилей, процентилей, станайнов, стандартных IQ и др. Перевод «сырых» значений (первичных показателей) в стандартные (производные) делается для того, чтобы результаты, полученные по разным тестам, можно было сравнивать между собой. Производные показатели получаются путем математической обработки первичных показателей. Первичные показатели поразным тестам нельзя сравнивать между собой по причине того, что тесты имеют различное внутреннее строение. Например, IQ, полученный с помощью теста Векслера, нельзя сравнивать с IQ, полученным с помощью теста Амтхауэра, так как эти тесты исследуют разные особенности интеллекта и IQ как суммарный показатель по субтестам складывается из показателей разных по строению и содержанию субтестов.

Значение частотности встречающихся величин. Для того чтобы представить количественные данные в систематизированной и сжатой форме и тем облегчить их понимание, а также для того, чтобы придать данным, полученным в ходе психодиагностического обследования, обозримую форму, необходимо представить их наглядно. В подобном случае вначале интересно представить распределение их различных значений (встречающихся величин ) с учетом их частот. Для этого сначала определяются – исходя из числовых значений первичных оценок – удобные интервалы группирования, а затем каждая оценка отмечается условным значком (крестиком, палочкой и т.п.) в соответствующем интервале. Когда все первичные оценки разнесены по интервалам группирования, в них подсчитывается количество условных значков, с тем чтобы найти частоту, или число случаев для каждого интервала. Сумма всех частот равняется N – общему числу случаев в данной группе. Информация, содержащаяся в частотном распределении, может быть также представлена графически в виде гистограммы, полигона(частот). По горизонтальной оси откладываются первичные оценки, представленные границами интервалов группирования, а по вертикальной – частоты, или число случаев, попадающих в каждый интервал.

Разберем процедуру такого представления на примере. Допустим, проведено обследование 65 учащихся (N= 65) тестом интеллекта и имеются следующие результаты обследования (в баллах):

39 48 53 47 57 64 62 62 63 57 57 81 83

48 65 76 53 61 60 37 51 51 63 81 60 77

71 57 82 66 54 47 61 76 50 57 58 52 57

40 52 66 71 61 61 55 73 50 70 59 50 59

83 69 67 66 47 56 60 43 54 47 81 76 69

Чтобы построить шкалу необходимо реализовать следующий алгоритм.

1. Найти значения изменения переменной:

а) Хmin = 83;

б) Xmax = 37.

2. Выбрать оптимальное число интервалов (К):

K= 10.

3. Определить размер интервала (шага шкалы):

R= Хmin – Xmax /K = (83 – 37) / 4,6 (примерно 5).

4. Построить интервалы шкалы и найти частоту случаев для каждого интервала (табл.5).

Таблица 5

Частотное распределение первичных оценок по тесту интеллекта (N = 65)

№	Интервал группирования	Частота
9 10	36 – 40 41– 45 46– 50 51 – 55 56 – 60 61– 65 66 – 70 71 – 75 75– 80 81– 85	9 9

5. Построить гистограмму (рис. 23).

Рис. 23. Распределение частот значений

Построив шкалу и представив результаты обследования на гистограмме, можно произвести качественный анализ данных и теста. В нашем примере распределение данных значительно отличается от нормального распределения.

Это может быть обусловлено одной из двух причин (или обеими):

1) тест является невалидным;

2) обследование проведено на нерепрезентативной выборке, есть две подгруппы обследуемых: средние значения интеллекта и высокие значения [29, с. 132− 133].

Понятие признака. К основным понятиям психодиагностики следует, прежде всего, отнести диагностические признаки и диагностические категории.

Признак − все то, что выражает природу объектов (явлений), их сходство или различия. По признакам объекты опознаются, обозначаются и описываются. Каждый объект и каждое явление обладает множеством признаков, среди которых выделяются простые, сложные, комплексные, целостные. Один и тот же признак может выступать как общий, присущий нескольким объектам и явлениям, так и отличительный, характерный только для одного из них. По своему значению признаки делятся на существенные и несущественные [5, с. 149]. Признак − показатель, примета, знак, по которому можно определить, узнать что-либо об объекте; может быть количественным, качественным, существенным. Признакиотличаются тем, что их можно непосредственно наблюдать и регистрировать. Категории скрыты от непосредственного наблюдения. Поэтому в социальных науках их принято называть «латентными переменными». Для количественных категорий часто используется также название «диагностические факторы». Диагностический вывод (заключение) − это переход от наблюдаемых признаков к уровню скрытых категорий [19].

Особая трудность психологической диагностики заключается в том, что между признаками и категориями не существует строгих взаимнооднозначных связей. Например, один и тот же внешний поступок ребенка (вырвал листок из дневника) может быть обусловлен абсолютно различными психологическими причинами (повышенный уровень скрытого фактора «склонность к обману» или повышенный уровень другого скрытого фактора «страх наказания»). Для однозначного вывода одного симптома (одного поступка), как правило, недостаточно. Нужно проанализировать комплекс симптомов, т. е. серию поступков в разных ситуациях. На рис. 24 схематически проиллюстрировано соотношение этих понятий [19].

Систематический перебор различных симптомов, связанных с гипотетическим скрытым фактором, обеспечивают тесты. Тест в психодиагностике − это серия однотипных стандартизированных кратких испытаний, которым подвергается испытуемый − носитель предполагаемого скрытого фактора. Различные тестовые задания призваны выявить у испытуемого различные симптомы, связанные с тестируемым скрытым фактором. Сумма результатов этих кратких испытаний говорит об уровне измеряемого фактора (здесь для большей ясности имеется в виду самая простая схема подсчета тестового балла).

Рис. 24. Соотношение наблюдаемых диагностических признаков и ненаблюдаемых диагностических категорий

В ходе диагностического обследования реализуется комплекс теоретических и экспериментальных работ, направленных на формулирование концепции измеряемого психического свойства (скрытого фактора, влияющего на эффективность и характер деятельности), на выявление диагностических признаков (или «эмпирических индикаторов»), по которым можно получать информацию о заданном свойстве [19].

Связи признаков. Анализ взаимосвязи между большим количеством переменных осуществляется путем использования многомерных методов статистической обработки вручную или с применением компьютера. Цель применения подобных методов − сделать наглядным скрытые закономерности, выделить наиболее существенные взаимосвязи между переменными. Примерами таких многомерных статистических методов являются:

− многомерное шкалирование;

− факторный анализ;

− кластерный анализ (кластер − гроздь);

− латентно-структурный анализ.

Многомерное шкалирование обеспечивает наглядную оценку сходства и различия между некоторыми объектами, описываемыми большим количеством разнообразных переменных. Эти различия представляются в виде расстояния между оцениваемыми объектами в многомерном пространстве.

Факторный анализ заключается в выявлении и интерпретации факторов. Фактор − обобщенная переменная, которая позволяет свернуть часть информации, т.е. представить ее в удобном для обозрения виде. Например, факторная теория личности выделяет ряд обобщенных характеристик поведения, которые в данном случае называются чертами личности. Факторный анализ – комплекс аналитических методов, позволяющих выявить скрытые (латентные) признаки, а также причины их возникновения и внутренние закономерности их взаимосвязи. Факторный анализ направлен на преобразование исходного набора признаков в более простую и содержательную форму. Центральная задача метода – переход от совокупности непосредственно измеряемых признаков изучаемого явления к комплексным обобщенным факторам, за которыми комбинации исходных признаков, выделяемых на основе их внутренних закономерностей, отражающих структуру исследуемой области явлений. Факторный анализ представляет собой не только способ статистической обработки исходных данных для их обобщений, но и научный метод подтверждения гипотез относительно природы процессов, присущих самому измеряемому свойству [3, с.361].

Факторный анализ не является однородной процедурой, а распадается на ряд «техник» (рис. 25).

R-техника − это традиционный факторный анализ матрицы интеркорреляций показателей различных тестов.

Осуществление Q-техники факторного анализа требует вычисления матрицы интеркорреляций показателей разных испытуемых по различным тестам. Q- и R-техники различаются по виду выделяемых факторов. R-техники дают факторы, отражающие структуру тестов, а Q - техники − факторы сходства и различия испытуемых.

Р-техника состоит в факторном анализе матрицы интеркорреляции значений показателей обследуемых по одним и тем же тестам, но в различные промежутки времени. Эта техника позволяет выявить факторы, обусловливающие изменение величин показателей тестов. Кроме этого, для анализа факторов измерений (состояний) используется так называемая dR - техника факторного анализа, в которой исходным материалом являются матрицы интеркорреляций изменений (разностей) показателей тестов между двумя моментами времени.

Кластерный анализ позволяет выделить ведущий признак и иерархию взаимосвязей признаков.

Латентно-структурный анализ аналитико-статистических процедур выявления скрытых переменных (признаков), а также внутренней структуры связей между этими признаками, дает возможность исследования проявления сложных взаимосвязей непосредственно ненаблюдаемых характеристик социально-психологических явлений. Латентный анализ может являться основой для моделирования указанных взаимосвязей.

Радикальной разницы между перечисленными методами многомерного анализа данных нет. Различия заключаются лишь в удобстве представления тех или иных данных или в личностных предпочтениях исследователей [29, с.129−130].

Тесты

Рис. 25. Техники факторного анализа:

R-техника корреляций тестов относительно испытуемых;

Q-техника корреляций испытуемых относительно тестов

Понятие показателей. Необходимое и достаточное число признаков и показателей. В практической работе психодиагностика предпринимается не ради получения информации о психических свойствах как таковых, а ради прогноза определенного социально значимого поведения − критериального поведения и соответствующего критериального показателя. Показатели (параметры) поведения − количественные характеристики поведения испытуемого. Например, в учебной деятельности критериальное поведение − это успешное обучение, а критериальный показатель − это элементарная успеваемость учащегося. Диагностика способностей учащихся осуществляется для того, чтобы спрогнозировать их успеваемость. На производстве критериальный показатель − это производительность труда. В сфере здравоохранения − это общий уровень физического здоровья (работоспособность).

Успешное прогнозирование возможно тогда, когда измеренное психическое свойство находится в причинных отношениях с критериальным поведением, т. е. буквально служит причиной появления этого поведения. Тогда на основе информации об этом свойстве мы можем предупреждать нежелательное поведение и стараться изменить условия обучения и развития ребенка так, чтобы, воздействуя на психическое свойство в желательном направлении, вызвать желательное поведение [19]. Нужно прежде всего идентифицировать тип переменных (признаков) и шкалу, которая использовалась при измерении психологических показателей и других переменных − например, возраст, состав семьи, уровень образования. В качестве переменных могут выступать любые показатели, которые можно сравнивать друг с другом (т. е. измерять). Это может быть время выполнения задания, количество ошибок, уровень самооценки, количество правильно решенных задач и качественные особенности их выполнения, личностные показатели, получаемые в психологических тестах, и др.

Успешное решение психодиагностических задач возможно только при правильно собранных данных, полученных при помощи различных психодиагностических методик. Существуют требования, предъявляемые к получаемым психодиагностическим данным. К ним относится, прежде всего, необходимое и достаточное количество данных (признаков, тестовых показателей), например, L-, Q-, T - данных, описанных выше. Использование всех этих трех типов данных позволяет построить объемный LTQ-образисследуемой переменной. Если собраны три таких типа данных, тогда можно говорить о том, что проведено полное психодиагностическое оценивание изучаемой характеристики. Например, для исследования агрессивности необходимо использовать результаты наблюдения за реальным поведением человека в различных ситуациях (L-данные), опросник Басса-Дарки (Q - данные ), тест «Несуществующее животное» (T-данные). Если эти данные не подтверждают друг друга, не совпадают, если наблюдаемые признаки агрессивного поведения (либо их отсутствие), не согласуются с показателями по опроснику Басса-Дарки или по «Несуществующему животному», то необходимо провести дополнительное обследование с помощью таких методик, как «Кактус» («Hand-тест», тест С.Розенцвейга) и т. д. Если все типы данных согласуются между собой, то можно говорить о наличии (степени выраженности) изучаемой характеристики (агрессивности) у конкретного обследуемого. Достаточное количество данных − это такой их объем, который обеспечил бы возможность полного и всестороннего сопоставления всех признаков. Единых для всех психодиагностических обследования рекомендаций по количеству представляемых данных дать невозможно. Однако, например, практикой установлено, что только образцов почерка, используемых для анализа, должно быть не менее 5−6, причем различных по характеру (материалы личного дела, заявления, черновые записи, письма и т. д.), свободных образцов подписей − не менее 10 (к ним можно отнести подписи в платежных ведомостях, заявлениях, поручениях на получение пенсии и др.).

---

Дата добавления: 2015-07-11