Например, если новый
ученик получит тестовый показатель 34 (т.е. попадет в интервал 30-39),
то его шансы получить балл 90 и выше составляет 17 из 100, шансы по-
лучить балл в интервале 80-90 будут равны 39 из 100 и т.д.
На практике критерий будущего статуса может быть заменен
бинарным критерием-предсказанием успеха или неудачи в работе,
в прохождении учебного курса и т.д. Вероятности успеха или неудачи по
каждому интервалу значений показателя прогностического теста могут
быть представлены в виде так называемой карты прогноза. Рис. 7 есть
пример такой карты, составленной для батареи отбора пилотов, разра-
ботанной для военно-воздушных сил США, на которой для каждого ста-
найна показан процент курсантов, не закончивших начального курса лет-
ной подготовки. Так, в процессе подготовки отсеялось 77Їд, получивших
станайн 1 и только 4% получивших станайн 9. В пределах этих крайних
значений от более низких к более высоким станайнам процент отсева по-
стоянно уменьшается. С
помощью этой карты про-
гноза можно, например,
предсказать, что примерно
40"о курсантов, получив-
ших станайн 4, потерпят
неудачу и приблизительно
60% из них удовлетвори-
тельно завершат началь-
ный курс. Аналогичные
прогнозы по каждому ста-
найну можно строить и от-
носительно вероятности
успеха или неудачи от-
дельных курсантов. Так,
Таблица 6
Прогностическая таблица соотношении результатов те-
ста словесного мышления и оценок, полученных по кур-
су истории США, 171 мальчиком >i XI класса
С разрешения Психологической корпорации штата
Нью-Йорк
Результат тестаЧисло случаевllpoueui получивших критериальную оценку
ниже 7070-7980-8990 и выше
40 и выше 30-39 20-29 ниже 2046 36 6 43 12 46 3015 39 63 5222 39 21 1763 i7 5
97
НАДЕЖНОСТЬ
-г-.
.Станаин Число Процент отчисленных с курсов летной подготовки
человек
9 21,4741f,
8 19,44410%
17 32,129
1 1.6 39,398
i 15 34,975
4 23,69940%
13 11,209i i
2 2,13957%
1 9047%
3 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Рис. 7. Карта прогноза соотношения выполнения батареи по отбору пилотов и от-
числения с к/рсов летной подготовки (J. С. Flanagan, 1947, р. 58)
S сант имеет 60 шансов против 40, т.е. 3 шанса против 2, успешно за-
. кончить начальный курс подготовки. Нетрудно видеть, что помимо кри-
1 териально-ориентированной интерпретации тестовых показателей про-
1 гностические таблицы и карты дают общее представление о валидности
теста в предсказании по данному критерию.
1 ГЛАВА 5. НАДЕЖНОСТЬ
Под надежностью понимается согласованность результатов теста, полу-
чаемых при повторном его применении к тем же испытуемым в раз-i личные моменты времени, с использованием разных наборов эквивалентных заданий или при изменении других условий обследования. На
S понятии <надежность> основывается вычисление ошибки измерения, кс
. торая служит для указания вероятных пределов колебаний измеряемой
величины, возникающих под действием посторонних случайных факто-
ров.
Понятие <надежность теста> может относиться к различным аспек-
1 там согласованности результатов. В самом широком смысле надежность
1. геста показывает, в какой степени индивидуальные различия в тестовых
6 результатах оказываются <истинными>, а в какой могут быть приписаны
1 случайным ошибкам. Говоря более специальным языком, измерение на-
98
ПРИНЦИПЫ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ
показателей, являющуюся дисперсией ошибки. Вопрос, однако, в том, что
считать дисперсией ошибки. Одни и те же факторы, которые примени-
тельно к одним задачам являются посторонними, при решении других
проблем уже считаются источниками <истинных> различий. Например,
если нас интересуют колебания настроения, то происходящие день ото
дня изменения в результатах теста эмоционального состояния могли от-
носится к цели тестирования и, следовательно, к истинной дисперсии ре-
зультатов. Но если тест предназначен для измерения более стабильных
характеристик личности, то те же ежедневные колебания можно отнести
к дисперсии ошибки.
Существенно, что любые изменения условий, в которых проводится
тест, если они не имеют отношения к его цели, увеличивают дисперсию
ошибки. Поэтому, придерживаясь единых условий тестирования (контро-
лируя общую обстановку, временные ограничения, инструктирование ис-
пытуемого, контакт с ним и другие аналогичные факторы), эксперимен-
татор уменьшает дисперсию ошибки и повышает надежность теста. Но
и в оптимальных условиях ни один тест не является абсолютно надеж-
ным инструментом. Поэтому стандартный набор данных о тесте должен
включать в себя и меру надежности. Такая мера характеризует тест, ког-
да он применяется в стандартных условиях и проводится с испытуемы-
ми, похожими на тех, кто участвовал в нормативной выборке. Следова-
тельно, необходимо также приводить сведения об этой выборке.
Разновидностей надежности теста так же много, как и условий,
влияющих на результаты теста, поэтому любые такие условия могут
оказаться посторонними по отношению к какой-то цели, и тогда обусло-
вленная ими дисперсия должна войти в дисперсию ошибки. Однако
практическое применение находит лишь несколько типов надежности.
В этой главе мы обсудим важнейшие способы измерения надежности те-
стовых результатов, а также соответствующие им источники дисперсии
ошибки. Поскольку все типы надежности отражают степень последова-
тельности или согласованности двух независимо полученных серий пока-
зателей, то в качестве их меры может выступать коэффициент корреля-
ции. Соответственно в следующем разделе рассматриваются некоторые
из основных характеристик коэффициента корреляции, их назначение
и интерпретация. Более специальное обсуждение корреляции с под-
робным описанием вычислительных процедур приводится в элемен-
тарных учебниках по статистике для педагогов и психологов (J. P. Guil-
ford, В. Fruchter, 1973).
КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ
Понятие корреляции. Коэффициент корреляции (г) выражает сте-
пень соответствия или связи между двумя сериями показателей теста.
Например, если испытуемый, получивший высший результат по перемен-
ной 1, получает высший результат и по переменной 2, а испытуемый, по-
лучивший второй лучший результат по переменной 1, получает такой же
результат по переменной 2 и т.д. до самого низшего результата, то
имеет место полная корреляция между переменными 1 и 2. Коэффициент
корреляции будет при этом равен + 1,0.
Рис. 8 иллюстрирует гипотетический случай полной положительной
корреляции. На рисунке представлена диаграмма рассеяния, или двумер-
ное распределение. Каждая палочка на этой диаграмме отмечает резуль-
99
НАДЕЖНОСТЬ
тат испытуемого как по переменной 1 (горизонтальная ось), так и по
переменной 2 (вертикальная ось).
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
ученик получит тестовый показатель 34 (т.е. попадет в интервал 30-39),
то его шансы получить балл 90 и выше составляет 17 из 100, шансы по-
лучить балл в интервале 80-90 будут равны 39 из 100 и т.д.
На практике критерий будущего статуса может быть заменен
бинарным критерием-предсказанием успеха или неудачи в работе,
в прохождении учебного курса и т.д. Вероятности успеха или неудачи по
каждому интервалу значений показателя прогностического теста могут
быть представлены в виде так называемой карты прогноза. Рис. 7 есть
пример такой карты, составленной для батареи отбора пилотов, разра-
ботанной для военно-воздушных сил США, на которой для каждого ста-
найна показан процент курсантов, не закончивших начального курса лет-
ной подготовки. Так, в процессе подготовки отсеялось 77Їд, получивших
станайн 1 и только 4% получивших станайн 9. В пределах этих крайних
значений от более низких к более высоким станайнам процент отсева по-
стоянно уменьшается. С
помощью этой карты про-
гноза можно, например,
предсказать, что примерно
40"о курсантов, получив-
ших станайн 4, потерпят
неудачу и приблизительно
60% из них удовлетвори-
тельно завершат началь-
ный курс. Аналогичные
прогнозы по каждому ста-
найну можно строить и от-
носительно вероятности
успеха или неудачи от-
дельных курсантов. Так,
Таблица 6
Прогностическая таблица соотношении результатов те-
ста словесного мышления и оценок, полученных по кур-
су истории США, 171 мальчиком >i XI класса
С разрешения Психологической корпорации штата
Нью-Йорк
Результат тестаЧисло случаевllpoueui получивших критериальную оценку
ниже 7070-7980-8990 и выше
40 и выше 30-39 20-29 ниже 2046 36 6 43 12 46 3015 39 63 5222 39 21 1763 i7 5
97
НАДЕЖНОСТЬ
-г-.
.Станаин Число Процент отчисленных с курсов летной подготовки
человек
9 21,4741f,
8 19,44410%
17 32,129
1 1.6 39,398
i 15 34,975
4 23,69940%
13 11,209i i
2 2,13957%
1 9047%
3 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Рис. 7. Карта прогноза соотношения выполнения батареи по отбору пилотов и от-
числения с к/рсов летной подготовки (J. С. Flanagan, 1947, р. 58)
S сант имеет 60 шансов против 40, т.е. 3 шанса против 2, успешно за-
. кончить начальный курс подготовки. Нетрудно видеть, что помимо кри-
1 териально-ориентированной интерпретации тестовых показателей про-
1 гностические таблицы и карты дают общее представление о валидности
теста в предсказании по данному критерию.
1 ГЛАВА 5. НАДЕЖНОСТЬ
Под надежностью понимается согласованность результатов теста, полу-
чаемых при повторном его применении к тем же испытуемым в раз-i личные моменты времени, с использованием разных наборов эквивалентных заданий или при изменении других условий обследования. На
S понятии <надежность> основывается вычисление ошибки измерения, кс
. торая служит для указания вероятных пределов колебаний измеряемой
величины, возникающих под действием посторонних случайных факто-
ров.
Понятие <надежность теста> может относиться к различным аспек-
1 там согласованности результатов. В самом широком смысле надежность
1. геста показывает, в какой степени индивидуальные различия в тестовых
6 результатах оказываются <истинными>, а в какой могут быть приписаны
1 случайным ошибкам. Говоря более специальным языком, измерение на-
98
ПРИНЦИПЫ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ
показателей, являющуюся дисперсией ошибки. Вопрос, однако, в том, что
считать дисперсией ошибки. Одни и те же факторы, которые примени-
тельно к одним задачам являются посторонними, при решении других
проблем уже считаются источниками <истинных> различий. Например,
если нас интересуют колебания настроения, то происходящие день ото
дня изменения в результатах теста эмоционального состояния могли от-
носится к цели тестирования и, следовательно, к истинной дисперсии ре-
зультатов. Но если тест предназначен для измерения более стабильных
характеристик личности, то те же ежедневные колебания можно отнести
к дисперсии ошибки.
Существенно, что любые изменения условий, в которых проводится
тест, если они не имеют отношения к его цели, увеличивают дисперсию
ошибки. Поэтому, придерживаясь единых условий тестирования (контро-
лируя общую обстановку, временные ограничения, инструктирование ис-
пытуемого, контакт с ним и другие аналогичные факторы), эксперимен-
татор уменьшает дисперсию ошибки и повышает надежность теста. Но
и в оптимальных условиях ни один тест не является абсолютно надеж-
ным инструментом. Поэтому стандартный набор данных о тесте должен
включать в себя и меру надежности. Такая мера характеризует тест, ког-
да он применяется в стандартных условиях и проводится с испытуемы-
ми, похожими на тех, кто участвовал в нормативной выборке. Следова-
тельно, необходимо также приводить сведения об этой выборке.
Разновидностей надежности теста так же много, как и условий,
влияющих на результаты теста, поэтому любые такие условия могут
оказаться посторонними по отношению к какой-то цели, и тогда обусло-
вленная ими дисперсия должна войти в дисперсию ошибки. Однако
практическое применение находит лишь несколько типов надежности.
В этой главе мы обсудим важнейшие способы измерения надежности те-
стовых результатов, а также соответствующие им источники дисперсии
ошибки. Поскольку все типы надежности отражают степень последова-
тельности или согласованности двух независимо полученных серий пока-
зателей, то в качестве их меры может выступать коэффициент корреля-
ции. Соответственно в следующем разделе рассматриваются некоторые
из основных характеристик коэффициента корреляции, их назначение
и интерпретация. Более специальное обсуждение корреляции с под-
робным описанием вычислительных процедур приводится в элемен-
тарных учебниках по статистике для педагогов и психологов (J. P. Guil-
ford, В. Fruchter, 1973).
КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ
Понятие корреляции. Коэффициент корреляции (г) выражает сте-
пень соответствия или связи между двумя сериями показателей теста.
Например, если испытуемый, получивший высший результат по перемен-
ной 1, получает высший результат и по переменной 2, а испытуемый, по-
лучивший второй лучший результат по переменной 1, получает такой же
результат по переменной 2 и т.д. до самого низшего результата, то
имеет место полная корреляция между переменными 1 и 2. Коэффициент
корреляции будет при этом равен + 1,0.
Рис. 8 иллюстрирует гипотетический случай полной положительной
корреляции. На рисунке представлена диаграмма рассеяния, или двумер-
ное распределение. Каждая палочка на этой диаграмме отмечает резуль-
99
НАДЕЖНОСТЬ
тат испытуемого как по переменной 1 (горизонтальная ось), так и по
переменной 2 (вертикальная ось).
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143