Нужна помощь в написании работы?

Стандартизация психодиагностических тестов основана на так называемой аксиоме нормальности, т. е. опирается на предположение, что все психические характеристики распределены в популяции по нормальному закону Гаусса. При таком распределении большая часть значений группируется около некоторого среднего значения, по обе стороны от которого частота наблюдений равномерно снижается. Нормальное распределение имеет вид симметричной колоколообразной кривой, которая растянута до бесконечности в положительном и отрицательном направлениях. Если визуальное сравнение реальной гистограммы с кривой нормального распределения кажется недостаточным, можно применить тест Колмогорова-Смирнова

2 основные характеристики:

1) среднее арифметическое = математическое ожидание (средний балл)

2) дисперсия = сумма отклонений значений испытуемых от среднего.

Интерпретация тестовых оценок невозможна без знания того, к какой кривой распределения они принадлежат, т.е. для того, чтобы оценить величину тестовой оценки и частоту ее реализации, необходимо соотнести их с генеральной средней и стандартным отклонением. Без этого исходные тестовые оценки ничего не скажут нам о степени выраженности исследуемой характеристики и о вероятности появления такого ее значения у других лиц.

Предположение о нормальности распределения тестовых результатов является некоторой идеализацией. На практике многие тесты дают результаты, распределение которых отличается от нормального. Поэтому часто возникает вспомогательная задача нахождения способа преобразования данных к нормальному виду. В самом начале поиска способа преобразования большую помощь может оказать построение гистограммы и полигона распределения. Они позволяют легко выявить лево- или правостороннюю асимметрию, двугорбость и другие отклонения от нормальности. Таким образом, удается преобразовать тестовые оценки, не подчиняющиеся закону нормального распределения, чтобы распределение новых, преобразованных оценок стало нормальным.

Таким образом, к недостаткам исходных тестовых оценок можно отнести:

1) по исходным оценкам мы можем судить только о том: чем выше оценка, тем больше выражена соответствующая характеристика, но о том, какова она по отношению к среднему значению этого свойства в популяции, мы ничего сказать не можем.

2) невозможность сопоставления результатов, полученных с помощью разных тестов. Как правило, разные тесты имеют различные средние показатели и стандартные отклонения, поэтому их результаты имеют различную размерность. Чтобы сделать возможным сопоставление результатов и устранить различия в размерности, необходимо тестовые оценки нормировать, введя единый для всех оценок масштаб. С этой целью максимум фактической кривой распределения совмещается с осью ординат. Эта операция называется центрированием случайной величины и выполняется путем вычитания из исходной тестовой оценки ее среднего значения.

Так, на практике психолог-исследователь может рассчитывать параметры любого распределения, если единицы, которые он использовал при измерении, признаются разумными в научном сообществе.

Поделись с друзьями