4. Comparați indici de dificultate cu cea mai dificilă și ușoară problemă folosind criteriul
Mac Nemary. Cele mai ușoare sarcini sunt numerele 1 și 4, deoarece au fost rezolvate de tot. Cea mai dificilă sarcină numărul 8, a decis opt persoane. Să comparăm indicii de dificultate
c2 = ¾2¾2 = ¾2¾2 = 10,083
5. Să elaboreze un protocol și să tragă concluzii cu privire la indicele dificultății pentru care sarcinile s-au dovedit a fi optime pentru un anumit eșantion de subiecți; care sarcini au fost cele mai ușoare și mai dificile pentru ei; care este fiabilitatea diferențelor dintre sarcina cea mai dificilă și mai ușoară.
6. Concluzie: 10.083 mai mult de 6.63 înseamnă că diferențele în indicii dificultății ar trebui considerate fiabile.
2. DISCRIMINAREA SARCINILOR DE TESTARE
La elaborarea unui test, este necesar să se depună eforturi pentru a se asigura că sarcinile sale, cât mai subțiri, măsoară proprietatea de testare. De exemplu, dacă, în urma studiului, aproape toți subiecții obțin aproximativ aceleași rezultate, aceasta înseamnă că testul măsoară foarte brutal. Cu cât mai multe gradări ale rezultatelor pot fi obținute cu ajutorul unui test, cu atât este mai mare puterea de rezolvare. Măsurarea fineței măsurătorii (sau a gradului de diferențiere a rezultatelor) testului se numește discriminare în psihometrie. Discriminarea testului este măsurată prin delta Ferguson:
,
unde N este numărul de subiecți. n - numărul de sarcini, frecvența apariției fiecărui indicator.
Cel mai puțin discriminatoriu # 948; = 0, cel mai mare la # 948; = 1.
Sarcina 2. Calcularea indicelui de discriminare la locul de muncă.
Scopul sarcinii: stăpânirea abilității de a calcula indicele de discriminare.
Echipament: microcalculator, tabel de rezultate primare (tabelul nr. 2).
Rezultatele primare ale studiului privind subtitlul "Probleme aritmetice", care au fost efectuate de 122 de subiecți.
N - numărul de subiecți N = 122, n - numărul de sarcini n = 25, fi - frecvența apariției fiecărui indicator. # 931; f² = 812
# 948; = (25 + 1) x (122-812) = 0,98
concluzie: # 948; = 0,98, acest indicator indică o discriminare ridicată, de la cea mai mare discriminare # 948; = 1. Indicator # 948; = 0.98 abordează unitatea.
3. FIABILITATEA SARCINILOR DE TESTARE
Fiabilitatea testului înseamnă gradul de precizie cu care testul măsoară o anumită proprietate sau calitate. Fiabilitatea testului este o caracteristică a preciziei sale ca instrument de măsurare, rezistența sa la interferențe (atât externe, cât și interne). O definitie empirica a fiabilitatii unui test este o conditie prealabila pentru admiterea sa in practica a unui psiholog.
Sarcina 3. Calcularea coeficienților de fiabilitate
Scopul sarcinii: mastering metodele de calcul al coeficienților de fiabilitate a sarcinilor prin împărțirea testului pe două părți (fiabilitatea pieselor de încercare).
Echipament: microcalculator, tabel cu rezultate primare (tabelul nr. 3).
Rezultatele primare ale studiului utilizând testul Raven (n = 36, N = 80).
=
Concluzie: Testul Ravenna poate fi considerat fiabil, deoarece coeficienții de fiabilitate se apropie de unitate.
4. STANDARDIZAREA SCALEI DE TESTARE
Standardizarea scalelor de testare este crearea unor astfel de criterii (tabele) prin care va fi posibilă transformarea rezultatelor inițiale ale testului în estimări relative.
1. Cea mai ușoară cale de a normaliza (împărțirea distribuției în nivele) este scala percentilă. Un percentil este un punct pe o scală numerică formată din 100 de nivele. Rangul indicatorului în percentili este determinat de raportul procentual din grupul normativ al acelor subiecți care au primit un scor mai mic. De exemplu, 15 percentile (P15) înseamnă că 15% din eșantionul normativ au primit cifrele de mai jos. Calculul percentilei este puțin mai complicat decât definiția sa. Se exprimă prin următoarea formulă:
,
unde Pp - valoarea dorită pe percentilele scală, L - reale estimări limita inferioară frecvenței intervalului conținând rn, produsul pn- din numărul total de n date a frecvenței relative (t.e.p / 100), fcum - acumulat la frecvența L, f- frecvența estimărilor în intervalul care conține estimarea rn.
Calculul este recomandat pentru următorul algoritm:
a) Aranjați rezultatele în ordine ascendentă.
b) fiecărui rezultat primar îi echivalează frecvența, adică numărul de subiecți care au obținut același rezultat;
c) Acumulați frecvențele
d) Înlocuiți valorile din formula.
Profesorul a oferit 125 de elevi o sarcină de control compusă din 40 de întrebări. Ca scor de test, a fost aleasă numărul de întrebări la care au fost primite răspunsurile corecte. Distribuția frecvenței diferitelor rezultate este dată în tabelul 4. Este necesar să se determine care este cel de-al 25-lea percentil în grupul de 125 de evaluări, adică care este egal cu P25. P25 este punctul de dedesubt la care se află 25% din cele 125 de estimări.
Estimările pentru test și frecvențele acestora.
Calculul oricărui percentil va fi mai simplu dacă vom construi distribuția frecvențelor acumulate. Frecvențele acumulate la o estimare dată reprezintă numărul total de frecvențe din această estimare și sub aceasta. Cea de-a treia coloană a tabelului prezintă frecvențele acumulate pentru 125 evaluări ale sarcinii de control. De exemplu, un scor de test de 33 sau mai puțin a primit 106 de studenți.
Calculul P25 poate fi efectuat în 5 etape:
Pasul 1. r = 0,25, rn = 0,25n = 0,25X125 = 31,25
Pasul 2. Găsiți evaluările efective mai mici de descărcare limită care conțin testul cu evaluarea de mai jos 31.25: 16 persoane, deoarece evaluează 28 sau mai puțin, și 34 - evaluarea 29 sau mai puțin, rata de 31.25 este în intervalul de descărcare 28,5 evaluări - 29.5.
Pasul 3. Se scade frecvența acumulată la L de la 31.25
Pasul 4. Împărțiți rezultatul treilea pas cu frecvența f în intervalul care conține estimarea 31.25
Pasul 5. Adăugați rezultatul din pasul 4 în L
P25 = 28,5 + 0,85 = 29,35
Scala percentilă vă permite să evaluați un singur rezultat individual în raport cu alte rezultate individuale din eșantion. Cel mai mare dezavantaj al scalei percentilei este că nu reflectă forma distribuirii primare a rezultatelor. Distribuția percentilele întotdeauna în mod uniform (dreptunghiular), în timp ce distribuția multe abordări de testare a abaterilor normale și mici din percentilele medii sunt mult îmbunătățite, și abateri relativ mari, dimpotrivă, sunt comprimate. Prin urmare, percentile pot denatura rezultatele și, prin urmare, utilizarea lor nu este recomandată.
2. Cele mai frecvente transformări ale estimărilor primare sunt centrifugarea și raționalizarea prin deviații pătrat medii (z-transformare). Prin centrare se înțelege o transformare liniară a valorilor caracteristice la care valoarea medie de distribuție devine zero. Astfel, în cazul studiului, subiecții au fost folosind rezultatul mediu de testare nou dezvoltat pentru Grupul 17 este puncte „prime“, această valoare poate fi selectată ca un cadru de centru scală, pe ambele părți ale care sunt aranjate simetric cu valori mai mari și mai mică decât media. Pentru transformarea z, se aplică următoarea formulă:
- Diferența dintre rezultatul primar al măsurării de testare și media mediei aritmetice,
- deviația standard pentru un eșantion dat.
Dezavantajul lucrului în continuare cu scara standard este acela că este necesar să funcționeze cu valori negative și pozitive și, de asemenea, cu zero.
Din scara standard z este ușor să faceți tranziția la orice altă scară mai convenabilă. Pentru aceasta, o transformare liniară a tipului
,
unde a> 0,0, constantele a și b sunt numere reale arbitrare, alegerea căreia este determinată numai de comoditatea lucrului ulterior cu scara.
În practicarea testelor psihologice sunt utilizate un număr de așa-numite scări normalizate: scara T, scara Wechsler, scara Amthauer, scara pereților, scara staninelor,
Numărul de sarcină 4 Standardizarea scalelor de testare
Estimările pentru test și frecvențele acestora
Pe baza datelor din tabel, calculați percentilele: Pp = L +
,
Etapa 1. Pp = 5 / 100x125 = 6,25
Pasul 2. Găsiți limita inferioară a jgheabului de descărcare conta cu testul de evaluare care conține 6.25 Partea de jos: 6 din moment ce oamenii au estimat 27 sau mai puțin, iar 16 persoane - 28 de estimări sau mai puțin, frecvența este în intervalul de 6,25 (27-28), astfel, , L = (27 + 28) / 2 = 27,5.
Pasul 3. Se scade frecvența acumulată la L de la 6.25 6.25-6 = 0.25, unde 6 = fcum
Etapa 4. Împărțim rezultatele treia etapă în frecvența f în intervalul care conține estimarea 6.25 0.25 / 10 = 0.05, unde f = 10.
Astfel, 5% dintre subiecți au un scor de 27,53 și mai jos
Sarcina 4. Construirea unei scări percentile
Scopul sarcinii: mastering metodele de standardizare a scalelor de testare utilizând exemplul construirii scării percentile.
Echipament: calculator micro, tabel de rezultate primare (tabelul nr. 4).
1. Pe baza datelor din Tabelul 4, calculați P1, P5, P10, P20, P30, P40, P50, P60, P70, P80, P90, P95, P100.
2. Pe baza datelor obținute, construiți o scală percentilă.
Sarcina 5. Construirea de scări normalizate
Scop: mastering metodele de conversie a rezultatelor primare în scale normalizate.
Echipament: microcalculator, tabel de rezultate primare (tabelul nr. 4).
1. Efectuați o transformare liniară a rezultatelor primare (z-transformare):
1) calculați media aritmetică (
);
2) calculați deviația standard (standard) din formula:
,
- Diferența dintre valorile variantelor și valoarea medie aritmetică,
1. Efectuați o transformare liniară a rezultatelor primare (z-transformare):
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: