Имеются сведения об удовлетворительной валидности методики (по корреляции с
результатами обследования больных эндогенной депрессией и данными шкалы
Гамильтона).
ОЦЕНКА ПОВЕДЕНИЯ ВОДИТЕЛЕЙ - проективная методика исследования личности.
Предназначена для измерения детерминант в манере вождения автомобиля и
разнообразных реакций водителей на различные дорожные ситуации. Разработана Ж.
Аупетит в 1988 г.
Испытуемым предъявляют 50 фотографий возможных городских дорожных ситуаций и
просят описать свои реакции.
Приводятся данные о стандартизации теста на выборке французских водителей-
профессионалов в возрасте 26-62 года. Гетероагрессивные, защитные и пассивные
реакции коррелировали с соответствующими личностными чертами испытуемых, сходство
было достаточно сильным, чтобы сделать вывод о валидности О. п. в.
Сведений об использовании в СНГ нет.
ОЦЕНКА ТИПА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ - аналитико-статистическая процедура исследования
основных характеристик эмпирического распределения (мер центральной тенденции, мер
изменчивости, асимметрии, эксцесса кривой и некоторых других показателей).
ОЦЕ
На практике О.т. р. предпринимают с целью проверки предположения о том, что
анализируемое распределение соответствует теоретическому (подтверждение нуль-
гипотезы о том, что расхождение между характеристиками эмпирического и теоретического
распределений близки нулю). Вопрос такого рода нередко решается в ходе
стандартизации методики и разработки шкалы (см. Оценки школьные}. Обычно в качестве
теоретического распределения при сравнении с эмпирическим используется нормальное
распределение, О. т. р. выступает в данном случае в форме проверки нормальности
эмпирического распределения. Чтобы установить, подчиняется ли эмпирическое
распределение изучаемой случайной величины нормальному закону, необходимо
сопоставить известные исследователю сведения о свойствах этой величины и условиях ее
изучения со свойствами функций нормального распределения (см. Нормальное
распределение). Сперва проводят качественное сопоставление, а затем - с помощью
специальных методов - количественное. Основой качественного сопоставления служит
главное <физическое> условие появления нормального распределения, а именно,
действие на изучаемую случайную величину большого числа преимущественно
независимых и примерно одинаковых случайных факторов. Если это условие, по мнению
исследователя, выполняется, можно ожидать, что исследуемая величина распределена
нормально.
Количественное сопоставление может включать ряд этапов. Первый - сравнение
отдельных свойств эмпирического Распределения со свойствами теоретичес-1<ого
нормального распределения. Это ка-ется прежде всего мер симметрии (мо-Да, медиана и
среднее арифметическое см. Меры центральной тенденции) и
эксцесса. Асимметрия (As) кривой эмпирического распределения определяется по
формуле:
4=(0-ЗС23),
где х-среднее арифметическое, S- стандартное отклонение, c - среднее
кубическое (c = ?/-Sx3), С - среднее
квадратическое (С = ,1-Sx2). Эксцесс \п
кривой (?_() определяется по формуле:
Ex = - (О4 - 4c3 + бС2]?2 - З4) - 3, о
где Q - среднее значение четвертой степени (Асимметрия и эксцесс нормального распределения равны нулю. Если хотя бы один из этих
двух показателей проверяемого эмпирического распределения существенно отклоняется
от данного значения, это означает аномальность оцениваемого распределения.
Проверку статистической значимости вычисляемого показателя асимметрии можно
провести на основании общего неравенства Чебышева:
где SQ - дисперсия эмпирической оценки асимметрии: = уР-УРО-
вень значимости или вероятность (Р) ошибки первого рода - ошибочного вывода о
незначимости асимметрии при наличии значимой асимметрии (Р = 0,05 или? =0,01).
230
231
ОЦЕ
Аналогично оценивается значение эксцесса (?_): |--
где 5g - эмпирическая дисперсия оценки эксцесса:
24п(га-2)(п-3) 6 (n+l)2(n+3)(n+5)
Второй этап проверки эмпирического распределения состоит в построении теоретической
функции распределения по эмпирическому ряду в предположении, что он подчиняется
нормальному закону. Именно это предположение и обосновывается при качественном и
количественном (на первом этапе) сопоставлении свойств. Вычисление теоретических зна-
чений вероятностей, соответствующих эмпирическим частотам, в общем случае
осуществляется по таблицам функций распределения. В предположении нормального
закона обычно пользуются таблицами функций / (г) или F (г). Вычисление вероятностей при
такой процедуре производится следующим образом. Значение случайной величины JC,
преобразовывается в значение стандартного показателя (см. Стандартизация):
х..-x
г=---. а
Затем по табл. 1 Приложения III для каждого г;эмпирического ряда определяются значения
стандартной плотности /(z),
\
которые затем умножаются на - для пест рехода от стандартного к истинному
эмпирическому масштабу функций распределения или значению функции распределения
F (г):
Р,(х,Хх)= /(z);
ст
Р,(Х<.х,)=Р,(г).
Сопоставление заканчивается сравнением фактических (полученных в опыте)
и теоретических (вычисленных) вероятностей. Если различия малы или отсутствуют,
можно считать, что изучаемая случайная величина распределяется нормально. Для
проверки нуль-гипотезы о нормальности распределения можно воспользоваться критерием
X2 и другими методами (универсальный критерий Колмогорова и др.).
Подтверждение нормального закона данного распределения будет означать, что
полученная эмпирическая кривая не требует нормализации; распределение можно
рассматривать как репрезентативное по отношению к генеральной совокупности и на его
основе определить репрезентативные оценочные нормы. Если гипотеза не подтвердилась,
то либо выборка мала или нерепрезентативна, либо данный тест не дает нормального
распределения результатов.
ОЦЕНКИ ПЕРВИЧНЫЕ (<сырые> баллы) - оценки, полученные испытуемым на
начальном этапе обработки результатов тестовой методики. Обычно это сведения о
количестве правильно решенные задач, числе попыток при их решении, реже - о времени
выполнения заданий.
О. п. в большинстве опросников личностных содержат результат подсчета ответов,
совпадающих с кодом (<ключом>) исследуемого количества или свойства. В проективных
методиках <сырые> оценки могут быть получены на основании измерения объема ответа
испытуемого, подсчета частоты обращения к отдельным <темам> (см. Тематический
апперцепции тест), классификации ответов с подсчетом каждого из выделяемых типов (см.
Розенцвейга рисуночной фрустрации методика) и т.
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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159