Интегральные тестовые методы

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 09 Января 2012 в 09:44, контрольная работа

Краткое описание

Между теоретическими положениями, развиваемыми в рамках общей психологии, и основами психодиагностики прослеживается тесная внутренняя взаимосвязь. Представления о закономерностях развития и функционирования психики являются отправным пунктом при выборе психодиагностической методологии, конструировании психодиагностических методик, их использовании в практике.

Содержание работы

1 Введение…………………………………………….. 3 – 4
2 Надёжность тестов. Коэффициент надёжности теста. Критерии надёжности теста…………………
5 – 7
3 Практическое задание……………………………… 8 - 11
4 Используемая литература………………………….. 12

Содержимое работы - 1 файл

к.р. по ИТР1.doc

— 96.00 Кб (Скачать файл)

Министерство  образования Республики Беларусь

Учреждение  образования

«Гродненский  государственный университет имени  Янки Купалы» 
 
 

факультет психологии 

заочное отделение, 4 курс 

Гаевая  Ольга Анатольевна

Контрольная работа

 

по  курсу «Интегральные  тестовые методы»

Вариант 11

 
 
 
 
 
 
 

                        Преподаватель:

                       

                               Иванов Сергей  Александрович 

                                        
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         

г. Гродно, 2007

 

Вопрос: 

  1. Надёжность  тестов. Коэффициент надёжности теста. Критерии надёжности теста.
  2. Подготовить определения основным понятиям математической статистики, используемым в психометрике.
 

План: 

    Страница
1 Введение…………………………………………….. 3 – 4
2 Надёжность  тестов. Коэффициент надёжности теста. Критерии надёжности теста………………… 5 – 7
3 Практическое задание……………………………… 8 - 11
4 Используемая  литература………………………….. 12
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение 

    Между теоретическими положениями, развиваемыми в рамках общей психологии, и основами психодиагностики прослеживается тесная внутренняя взаимосвязь. Представления о закономерностях развития и функционирования психики являются отправным пунктом при выборе психодиагностической методологии, конструировании психодиагностических методик, их использовании в практике.

    История психодиагностики — это и история появления основных психодиагностических методик, и развитие подходов к их созданию на основе эволюционирования взглядов о природе и функционировании психического.

    В этой связи интересно проследить, как формировались некоторые  важные психодиагностические методы в рамках основных школ психологии.

    Тестовые  методы принято связывать с бихевиоризмом. Методологическая концепция бихевиоризма основывалась на том, что между организмом и средой существуют детерминационные отношения. Организм, реагируя на стимулы внешней среды, стремится изменить ситуацию в благоприятную для себя сторону и приспосабливается к ней. Бихевиоризм ввел в психологию в качестве ведущей категорию поведения, понимая его как совокупность доступных объективному наблюдению реакций на стимулы.

    Первым  исследователем, употребившим в психологической  литературе термин "интеллектуальный тест", был Дж.М. Кеттелл.

    Первоначально в качестве тестов использовались обычные  экспериментально-психологические испытания. По форме они походили на приемы лабораторного исследования, но смысл их применения был принципиально иным. Ведь задачей психологического эксперимента является выяснение зависимости психического акта от внешних и внутренних факторов, например, характера восприятия от внешних раздражителей, запоминания — от частоты и распределения во времени повторений и т.д.

    При тестировании психолог регистрирует индивидуальные различия психических актов, оценивая полученные результаты при помощи некоторого критерия и ни в коем случае не изменяя условий осуществления этих психических актов.

    В настоящее время тесты получили достаточное распространение во всех областях человеческой деятельности. Вряд ли найдется человек, который ничего не слышал о тестах. В печати, научной и методической литературе можно встретить множество тестов, рассчитанных на самый широкий круг людей, а также -научно обоснованные, стандартизированные, имеющие долголетнюю историю, строго выверенные шкалы и характеристики.

Выделяют несколько  видов тестов:

    Дидактические (педагогические) - дают возможность проверить сформированность знаний, умений и навыков учащихся,    предназначены для контроля и обучения.

Психологические - позволяют диагностировать личностные качества человека, общие и специальные способности, уровень интеллекта.

Профессиональные (тесты на профпригодность) - помогают определить уровень знаний и умений сотрудника в области его непосредственной деятельности.

 
 

 

Надёжность  тестов. Коэффициент  надёжности теста.

Критерии  надёжности теста. 

     Надежность  теста – это устойчивость тех  результатов, которые вы получаете при помощи теста. В большинстве случаев, устойчивость связана с числом случайных ошибок в процессе.

     Задача  оценки надежности – определение  того, насколько изменчивость тестового  балла определяется ошибкой измерения, и насколько - изменчивостью действительного балла.

    Надежность  оказывает существенное влияние  на тестовые баллы. Если тест совершенно случаен, то есть надежность равна нулю, то нет никакой устойчивости в  получении студентами определенных баллов. Если надежность равна единице, то результаты каждый раз будут повторяться.

    Степень надежности методик зависит от многих причин. Поэтому важной проблемой практической диагностики является выяснение негативных факторов, влияющих на точность измерений. Многие авторы пытались составить классификацию таких факторов. Среди них наиболее часто называются следующие:

    1) нестабильность диагностируемого свойства;

  1. несовершенство диагностических методик (небрежно составлена инструкция, задания   по   своему  характеру  разнородны,   нечетко сформулированы   указания   по предъявлению методики испытуемым и т.д.);
  2. меняющаяся   ситуация   обследования   (разное   время  дня,   когда  проводятся эксперименты, разная освещенность помещения, наличие или отсутствие посторонних шумов и т.д.);
  3. различия в манере поведения экспериментатора (от опыта к опыту по-разному предъявляет инструкции, по-разному стимулирует выполнение заданий и т.д.);
  4. колебания в функциональном состоянии испытуемого (в одном эксперименте отмечается хорошее самочувствие, в другом — утомление и т.д.);
  5. элементы субъективности в способах оценки и интерпретации результатов (когда ведется   протоколирование   ответов   испытуемых,   оцениваются   ответы   по   степени полноты, оригинальности и т.п.).

    В настоящее время надежность все чаще определяется на наиболее однородных выборках, т.е. на выборках, схожих по полу, возрасту, уровню образования, профессиональной подготовке и т.п. Для каждой такой выборки приводятся свои коэффициенты надежности. Тест обычно считается надежным, если с его помощью получаются одни и те же показатели для каждого обследуемого при повторном тестировании.

    Методика  признается надежной, когда полученный коэффициент не ниже 0,75—0,85. Лучшие по надежности тесты дают коэффициенты порядка 0,90 и более.

    Но  на начальном этапе разработки диагностической методики можно получить невысокие коэффициенты надежности, например, порядка 0,46—0,50. Это означает, что в разрабатываемой методике присутствует некоторое число заданий, которые в силу своей специфичности ведут к снижению коэффициента корреляции. Такие задания необходимо специально проанализировать и либо переделать их, либо вообще изъять.

    При ознакомлении с коэффициентами надежности не следует забывать, что они зависят не только от правильного подбора заданий с точки зрения их взаимосогласованности, но и от социально-психологической однородности той выборки, на которой проверялась надежность измерительного инструмента. Надежность ретестовая — предполагает повторное предъявление того же самого теста тем же испытуемым и примерно в тех же условиях, что первоначальное, а затем установление корреляции между двумя рядами данных. При использовании этого способа определения надежности нужно отдавать себе отчет в том, что испытуемые могут запомнить свои ответы и воспроизвести их во второй раз, поэтому повторное тестирование дрлжно быть отделено от первого более-менее значительным временным интервалом, обычно не менее месяца. Некоторые психологи настаивают на интервале между тестированиями не менее 6 месяцев (Клайн, 1994).

    Мы  не считаем требование П. Клайна об обязательном 6 месячном интервале между тестированиями безусловным. В подтверждение сошлемся на результаты исследования канадских психологов. С помощью личностного опросника были обследованы 302 студента с интервалом в 3 недели. Условия повторною тестирования варьировались. Стандартный коэффициент ретестовой надежности, равный 0,872, не отличался от коэффициентов надежности, полученных в трех группах испытуемых, получавших одну из трех специфических инструкций: 1) продумывать ответы; 2) использовать воспоминания о прошлых ответах; 3) выполнять параллельную форму теста. Было обнаружено, что стандартный коэффициент надежности выше коэффициента, полученного при инструкции воспроизводить прошлые ответы. Наименьшим удовлетворительным значением для ретестовой надежности является коэффициент корреляции, равный 0,7. Для определения ретестовой надежности и надежности параллельных форм корреляции подсчитывается на основе коэффициента произведения моментов Пирсона.

  Для определения надежности частей теста ранее рассчитанный коэффициент произведения моментов Пирсона (между двумя половинами теста) используется в формуле Спирмена—Брауна. Формула Спирмена— Брауна имеет вид:

 

 

 
 
 

     Все исследования надежности должны выполняться  на достаточно больших и репрезентативных выборках. Надежность — важная характеристика теста, но сама по себе ценности не представляет. Она необходима для достижения валидности. 
 

 

     Подготовить определения основным понятиям математической статистики, используемым в психометрике: 

  1. Математическая  статистика – это раздел математики, посвященный методам сбора, анализа и обработки статистических данных для научных и практиских целей.
  2. Описательная статистика – охватывает методы описания статистических данных, представления их в форме таблиц, распределений.
  3. Частота – количественная величина, определяющая в единичном разрезе проявление измеряемого параметра.
  4. Частость – параметр, характеризующийся определенными признаками, принадлежащими только к одной определенной группе.
  5. Вероятность – некая экспериментальная зависимость между изучаемыми признаками.
  6. Случайная величина – некая величина, которая получается под воздействием определенного признака и  выраженная в действительных числах.
  7. Закон распределения – функция, связывающая значения дискретной случайной величины с их вероятностями.
  8. Кривая распределения – графическое изображение полученных данных.
  9. Нормальное распределение (Лапласа-Гаусса) – непрерывное распределение, имеющее основополагающую роль в математической статистике
  10. Z-оценка – с ее помощью можно определить границы доверительного интервала для генерального коэффициента корреляции.
  11. Статистическая совокупность (или выборка) – совокупность всех возможных значений признака в данном исследовании.
  12. Среднее арифметическое М - это числовая характеристика, указывающая, где "в среднем" располагаются значения признака, насколько эти значения изменчивы и наблюдается ли преимущественное появление определенных значений признака.
  13. Дисперсия D – это среднее арифметическое квадратов отклонений значений переменной от ее среднего значения. Числовая характеристика выборки.
  14. Стандартное отклонение σ – величина, которая получена из извлечения квадратного корня из дисперсии.
  15. Группировка данных – отнесение определенных данных по одному, сходному для всех признаку.
  16. Табулирование – формирование данных, для получения их в виде таблицы.
  17. Гистограмма – столбчатая диаграмма, изображающая распределение случайных величин (зависимой переменной) относительно уровней независимой переменной.
  18. Полигон – графическое изображение, которое образуется ломаной линией, соединяющей точки, соответствующие средним значениям интервалов группировки и частотами этих интервалов.
  19. Статистический вывод - служит двум главным целям: 1) оценить параметры генеральной совокупности по выборочным статистикам; 2) оценить шансы получения определенного паттерна результатов исследования при заданных характеристиках выборочных данных.
  20. Статистическая проверка гипотез - расчет совпадений выборочных значений некоторой случайной величины с определенными вероятностными моделями.
  21. Статистическое оценивание
  22. Доверительный интервал (или интервальная оценка параметра) – определяет граничные значения нормированного нормального распределения.
  23. Уровень значимости – вероятность отклонения нулевой гипотезы или вероятность ошибки первого ряда при принятии решения.
  24. Генеральная совокупность – объемлющая группа людей, которую психолог изучает в выборке.
  25. Выборка – малая группа элементов, выделенная для проведения экспериментов.
  26. Параметры
  27. Статистики (или оценки)
  28. Репрезентативная выборка – такая выборка, в которой есть все основные признаки генеральной совокупности представлены приблизительно в той же пропорции и с той же частотой, с которой данный признак выступает в данной генеральной совокупности
  29. Достоверное различие
  30. Статистический критерий - это решающее правило, обеспечивающее надежное поведение, то есть принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью. Статистические критерии обозначают также метод расчета определенного числа и само это число.
  31. Непараметрические критерии – критерий, который не базируется на предположении о типе распределения генеральной совокупности и не использует параметры этой совокупности.
  32. Параметрические критерии – критерий, который основан на конкретном типе распределения генеральной совокупности или использует параметры этой совокупности.
  33. Корреляция – согласованное изменение двух признаков, отражающее тот факт, что изменчивость одного признака находится в соответствии с изменчивостью другого.
  34. Коэффициент корреляции – характеризуется наличием только линейной связи между признаками обозначаемых Х и У. Величина коэффициента не может превышать +1 и быть меньше чем -1.
  35. Парная корреляция – характеризует тесноту и направленность связи между результативными и факторными признаками.
  36. Частная корреляция – когда при обработке некоторых данных обнаруживается значимая отрицательная корреляция и в этом случае включается дополнительный признак, который характеризуется определенными чертами(например: пол).
  37. Множественная корреляция – оценивает тесноту линейной связи одной переменной с двумя остальными.
  38. Направленность корреляции – геометрическая интерпретация, характеризующая попадание значений х и у в данной области группировки.
  39. Теснота (сила) корреляции – мера, позволяющая оценить степень связи между явлениями или факторами, находящимися в зависимости один от другого.
  40. Сопряжённость – такая зависимость, в которой исследуемая корреляционная зависимость между качественными признаками не поддается непосредственному измерению.
  41. Ранговая корреляция (rs, τ) – метод корреляционного анализа, который отражает отношения переменных, упорядоченных по возрастанию их значений.
  42. Линейный коэффициент корреляции rxy – коэффициент, который показывает существует ли и насколько велика связь между двумя рядами. Может принимать любое значение в пределах от -1 до +1.
  43. Точечный бисериальный коэффициент rpb - случай, когда одна переменная измеряется в дихотомической шкале (переменная Х), а другая в шкале интервалов или отношений (переменная У).
  44. Латентная переменная – переменная, которая протекает скрытно от внешнего наблюдателя и которая фиксируются путем анализа совместной вариации зависимых переменных.
  45. Явная переменная – источник погрешности, который недоступен управлению, но влияющий на зависимую.
  46. Латентная структура – совокупность аналитико-статистических процедур выявления скрытых переменных, а также внутренней структуры связей между ними.
  47. Зависимая переменная (отклик) – переменная, которая рассматривается как следствие, а также определяется как результативный признак.
  48. Независимая переменная (фактор) – переменная, которая рассматривается как причина и которая может варьироваться психологом, в результате чего может анализироваться полученный результат.
  49. Дисперсионный анализ – статистический метод, который предназначен для выявления влияния ряда отдельных факторов на результаты эксперимента. В его основе лежит предположение, что одни переменные могут рассматриваться как причины, а другие как следствие.
  50. Факторный анализ – статистический метод, который используется при обработке больших массивов экспериментальных данных.

Информация о работе Интегральные тестовые методы