Файл: 15Вали__дность.docx

Этот метод заключается в расщеплении/разделении теста на две равные части (например, четные и нечетные вопросы, первая и вторая половина), а затем находится корреляция между ними. Если корреляция высокая, тест можно считать надежным.

[Править]Метод эквивалентных бланков

МЭБ состоит в применении двух сопоставимых друг с другом форм теста для большой выборки (например, формы L и M для измерения в шкале интеллекта Стэнфорда-Бине) Результаты, полученные при выполнении двух форм, сравнивают и высчитывают корреляцию. Если коэффициент корреляции высокий, следовательно, тест надежен. Недостаток этого метода в том, что он подразумевает такой длительный и трудоемкий процесс, как создание двух эквивалентных форм.

[Править]Альфа Кронбаха

В этом методе, предложенном Ли Кронбахом, сравнивается разброс каждого элемента с общим разбросом всей шкалы. Если разброс результатов теста меньше, чем разброс результатов для каждого отдельного вопроса, следовательно, каждый отдельный вопрос направлен на исследование одного и того же общего основания. Они вырабатывают значение, которое можно считать истинным. Если такое значение выработать нельзя, то есть получается случайный разброс при ответе на вопросы, тест не надежен и коэффициент альфа Кронбаха будет равен 0. Если же все вопросы измеряют один и тот же признак, то тест надежен и коэффициент альфа Кронбаха в этом случае будет равен 1.

[Править]Вычисление Кронбаха

Кронбаха определяется как

где - число элементов в шкале, - дисперсия общего тестового балла, и - дисперсия элемента .

Альтернативный способ вычисления выглядит следующим способом:

где N - число элементов в шкале, - средняя дисперсия для выборки, - среднее значение для всех ковариаций между компонентами выборки.

В настоящее время Кронбаха считают при помощи SPSS, STATISTICA и других современных статистических пакетов, возможно и при помощи Microsoft Excel

[Править]Значение Кронбаха

Альфа Кронбаха в целом будет возрастать по мере увеличения взаимных корреляций переменных, и, поэтому, считается маркёром внутренней согласованности оценки достоверности результатов тестов. Так как максимальное взаимные корреляции между переменными по всем пунктам присутствуют, если измеряется одно и то же, альфа Кронбаха косвенно указывает на степень того, насколько все пункты измеряют одно и то же. Таким образом, альфа наиболее целесообразно использовать, когда все пункты направлены на измерение одного и того же явления, свойства, феномена. Однако, следует заметить, что высокое значение коэффициента указывает на наличие общего основания у набора вопросов, но не говорит о том, что за ними стоит один единственный фактор - одномерность шкалы следует подтверждать дополнительными методами Когда измеряют гетерогенную структуру, альфа Кронбаха часто будет низким. Таким образом, альфа не подходит для оценки надежности умышленно гетерогенной инструментов (например, для оригинала MMPI, в данном случае имеет смысл проводить отдельные измерения для каждой шкалы).

Считается, что профессионально разработанные тесты должны иметь внутреннюю согласованность на уровне не менее 0.90.

Коэффициент альфа может применяться и для решения другого типа задач. Так, с его помощью можно измерять степень согласованности экспертов, оценивающих тот или иной объект, стабильность данных при многократных измерениях и т.д

[Править]Теоретическое основание Кронбаха

Альфа Кронбаха может быть рассмотрено как расширение Кьюдера-Ричардсона-20 , которая является эквивалентом для работы с дихотомиями или переменными, принимающих только два значения (например, ответы истинно/ложно).

Α Кронбаха теоретически связана с формулой прогнозирования Спирмана-Брауна. И обе эти формулы вытекают из классической теорией теста, заключающийся в том, что достоверность результатов тестирования может быть выражена как отношение дисперсий истинной и общей оценок (ошибки и истинной оценки).

[Править]См. Также Дискриминативность

Дискриминативность задач определяется как способность отделять испытуемых с высоким общим баллом по тесту от тех, кто получил низкий балл, или испытуемых с высокой продуктивностью учебной деятельности от испытуемых с низкой продуктивностью.

Другими словами, дискриминативность — способность заданий теста дифференцировать студентов относительно "максимального" или "минимального" результата теста. Определение дискриминативности тестового задания необходимо для того, чтобы поставить заслон некачественным заданиям.

Для вычисления дискриминативности будет применяться метод крайних групп: при расчете дискриминативности тестового задания учитываются результаты наиболее и наименее успешных студентов — это самый простой и наглядный метод вычисления дискриминативности.

Доля членов крайних групп может изменяться в широких пределах в зависимости от величины выборки. Чем больше выборка, тем меньшей долей испытуемых можно ограничиться при выделении групп с высоким и низким результатами. Нижняя граница "отсечения групп" составляет 10% от общего числа испытуемых в выборке, верхняя — 33%. В данном случае будет использоваться 27% группа, так как при таком процентном соотношении достигается максимальная точность определения дискриминативности. Индекс дискриминации вычисляется как разность между долей лиц, правильно решивших задачу, из "высокопродуктивной" и "низкопродуктивной" групп.

Психометрический парадокс — явление, возникающее при использовании опросников личностных; его сущность состоит в том, что вопросы (утверждения), имеющие высокий показатель дискриминативности (см. Дискриминативность заданий теста), являются неустойчивыми по отношению к повторяемости результата, и, наоборот, стабильность ответа часто отмечается у тех вопросов, которые обладают низкой дискриминативностью.

П. Айзенбергом (1941) было показано, что вопросы, которые позволяют отличать больных неврозом от других больных или здоровых, являются ненадежными; иначе говоря, мала вероятность получения того же самого ответа при повторном обследовании. В то же время с помощью вопросов, определяемых как надежные, различение изучаемых групп не достигалось или было неудовлетворительным. Позднее изучению этого явления, получившего название П. п., были посвящены работы Л. Голдберга (1963) и М. Новаковской (1975).

П. п. не может быть объяснен без психологического анализа процесса формирования ответов на вопросы личностных опросников. Согласно М. Новаковской, вопросы, оставаясь формально неизменными, подвержены семантическим (психологическим) преобразованиям как в плане интериндивидуальном, так и интра-индивидуальном. Интериндивидуальная изменчивость обусловлена двумя причинами: различия в выраженности измеряемой черты (свойства) у разных обследуемых и различия в понимании значения вопросов. Интраиндивидуальная изменчивость обусловлена вариабельностью значения, трудностью принятия решения об ответе и флуктуацией выраженности черты (последний источник изменчивости можно не учитывать, если интервал между повторными исследованиями невелик).

Для психологической интерпретации П. п. М. Новаковская предлагает различать три детерминанты ответов: выраженность черты у обследуемого; значение, придаваемое вопросу; степень легкости принятия решения об ответе. Она подчеркивает также необходимость отличать вопросы однозначные от многозначных, которые в известном смысле могут быть Уподоблены проективным стимулам.

М. Новаковская предлагает различать два вида П. п. — типа Л и типа В — и исходить из следующих гипотез их возникновения. Парадокс типа Л возникает при вопросах, поддающихся различному истолкованию (многозначных), а также в том случае, когда трудно принять решение об ответе. Такие вопросы имеют высокий показатель дискриминативности при значительной вариабельности ответа. Парадокс типа В возникает при однозначных вопросах, для которых легко подобрать ответ. Сюда же должны быть отнесены т. н. односторонние диагностические вопросы или те вопросы, для которых только один тип ответа является диагностически значимым. Подобные вопросы характеризуются слабой дискриминативностью и незначительно выраженной вариабельностью.

Необходимо учитывать П. п. при конструировании (адаптации) личностных опросников.