Психологическая диагностика. Учебное пособие / Под ред. К.М. Гуревича и Е.М. Борисовой. М.: УРАО, 1997.

К оглавлению

Глава III. ТРЕБОВАНИЯ К ПОСТРОЕНИЮ И ПРОВЕРКЕ МЕТОДИК

§ 1. Стандартизация

Диагностическая методика отличается от любой исследовательской тем, что она стандартизирована. Как отмечает А. Анастази (1982), стандартизация — это единообразие процедуры проведения и оценки выполнения теста. Таким образом, стандартизация рассматривается в двух планах: как выработка единых требований к процедуре эксперимента и как определение единого критерия оценки результатов диагностических испытаний.

Стандартизация процедуры эксперимента подразумевает унификацию инструкций, бланков обследования, способов регистрации результатов, условий проведения обследования.

К числу требований, которые необходимо соблюдать при проведении эксперимента, можно, например, отнести такие:

1. инструкции следует сообщать испытуемым одинаковым образом, как правило, письменно; в случае устных указаний они даются в разных группах одними и теми же словами, понятными для всех, в одинаковой манере;
2. ни одному испытуемому не следует давать никаких преимуществ перед другими;
3. в процессе эксперимента не следует давать отдельным испытуемым дополнительные пояснения;
4. эксперимент с разными группами следует проводить в   одинаковое по возможности время дня, в сходных условиях;
5. временные ограничения в выполнении заданий для всех испытуемых должны быть одинаковыми и т.д.

Обычно авторы методики в руководстве приводят точные и подробные указания по процедуре ее проведения. Формулирование таких указаний составляет основную часть стандартизации новой методики, так как только строгое их соблюдение даёт возможность сравнить между собой показатели, полученные разными испытуемыми.

Другим наиболее важным этапом в стандартизации методики является выбор критерия, по которому следует проводить сравнение результатов диагностических испытании, поскольку диагностические методики не имеют заранее определённых стандартов успешности или неудачи в их выполнении. Так, например, ребёнок шести лет, выполняя тест умственного развития, получил балл, равный 117. Как это понимать? Хорошо это или плохо? Часто ли такой показатель встречается у детей данного возраста? Количественный результат как таковой ничего не означает. Полученный дошкольником балл нельзя интерпретировать как показатель относительно высокого, среднего или низкого развития, так как это развитие выражено в единицах измерения, присущих данной методике, и, таким образом, абсолютного значения полученные результаты иметь не могут. Очевидно, нужно располагать точкой отсчёта и какими-то строго определёнными мерами, чтобы с их помощью оценивать полученные при диагностировании индивидуальные и групповые данные. Возникает вопрос, что за эту точку отсчёта брать? В традиционном тестировании такая точка добывается статистическим путём — это так называемая статистическая норма.

В общих чертах стандартизация диагностической методики, ориентированной на норму, осуществляется путём проведения этой методики на большой репрезентативной выборке того типа, для которого она предназначена. Относительно этой группы испытуемых, называемой выборкой стандартизации, вырабатываются нормы, указывающие не только средний уровень выполнения, но и его относительную вариативность выше и ниже среднего уровня. В результате можно оценить разные степени успешности или неуспешности в выполнении диагностической пробы. Это позволяет определить положение конкретного испытуемого относительно нормативной выборки или выборки стандартизации (А. Анастази, 1982).

Для вычисления статистической нормы психологи-диагносты обратились к давно применяемым в биологии приёмам математической статистики. Рассмотрим пример.

На призывной пункт явились несколько тысяч молодых людей. Допустим, что все они примерно одного возраста. Что мы получим при измерении их роста? Обычно оказывается, что большинство почти одного роста, совсем немного будет людей очень маленького и очень высокого роста. Остальные же распределятся симметрично, уменьшаясь по количеству от среднего максимума в ту и другую сторону. Распределение рассматриваемых величин — это нормальное распределение (или распределение по нормальному закону, кривая распределения Гаусса). Математики показали, что для описания такого распределения достаточно знать два показателя — среднюю арифметическую и так называемое стандартное отклонение, которое получается путём несложных вычислений.

Назовём среднюю арифметическую х, а стандартное отклонение σ (сигма малая). При нормальном распределении все изучаемые величины практически находятся в пределах ± 5σ.

Нормальное распределение обладает многими преимуществами, в частности оно позволяет заранее рассчитать, сколько случаев будет расположено в определённым удалении от средней арифметической при использовании для определения удалённости стандартного отклонения. Для этого имеются специальные таблицы. Из них видно, что в пределах х ± σ находится 68% изучаемых случаев. За этими пределами находится 32% случаев, а так как распределение симметрично, то по 16% с каждой стороны. Итак, преобладающая и наиболее представительная часть распределения находится в пределах x±σ.

Рассмотрим стандартизацию диагностической методики на примере тестов Стэнфорд—Вине. В группу испытуемых входили 4498 человек от 2,5 до 18 лет. Усилия стэнфордских психологов были направлены на то, чтобы распределение полученных по каждому возрасту данных о выполнении тестов было близко к нормальному. Этого результата удалось добиться далеко не сразу; в некоторых случаях учёным приходилось заменять одни задания другими. В конце концов, работа была закончена, и были подготовлены тесты по каждому возрасту со средней арифметической, равной 100, и со стандартным отклонением, равным 16, с распределением, близким к нормальному.

Выше говорилось о том, что при измерении роста новобранцев было получено нормальное распределение данных об их росте. Никто не вмешивался в процесс измерения, не заменял одних новобранцев другими. Все получилось естественно, само собой. Но при работе с психологическими методиками дело идёт не так. Опытным психологам, неплохо представляющим психические возможности детей, приходилось заменять некоторые задания, чтобы приблизить полученные результаты к нормальному распределению. Результаты диагностических испытаний в психологии очень редко укладываются в рамки нормального закона; их приходится для этого специально подгонять. Причины этого явления нужно искать в самом существе теста, в обусловленности его выполнения подготовкой испытуемых.

Итак, стэнфордскими психологами было получено распределение, близкое к нормальному. Для чего оно нужно? Это дало возможность классифицировать весь полученный материал по каждому возрасту. Для такой классификации используется стандартное отклонение СТ и средняя арифметическая jc. Принимается, что результаты в пределах jc ± σ показывают границы наиболее характерной, представительной части распределения, границы нормы для данного возраста. При σ=16 и х=100 эти границы нормы будут от 84 до 116. Интерпретируется это так: результаты испытуемых, которые не выходят за эти границы, находятся в пределах нормы. Те, чьи результаты менее 84, находятся ниже нормы, а те, чьи результаты более 116, — выше нормы. Нередко этот же приём применяют и для дальнейшей классификации. Тогда результаты в пределах от jc - СТ до х - 2σ интерпретируются как "несколько ниже нормы", а от jc - 2σ до jc - СТ — как "значительно ниже нормы". Соответственно классифицируются результаты, находящиеся выше нормы.

Вернемся к результату, полученному ребенком шести лет, о котором упоминалось выше. Его успешность по тесту равна 117. Этот результат выше нормы, но очень незначительно (верхняя граница нормы 116).

Кроме статистической нормы, основой для сравнения, интерпретации результатов диагностических испытаний могут стать и такие показатели, как процентили.

Процентиль — это процентная доля индивидов из выборки стандартизации, первичный результат которых ниже данного первичного показателя. Например, если 28% людей правильно решат 15 задач в арифметическом тесте, то первичному показателю 15 соответствует 28-й процентиль (P28). Процентили указывают на относительное положение индивида в выборке стандартизации. Их также можно рассматривать, как ранговые градации, общее число которых равно 100, с той лишь разницей, что при ранжировании принято начинать отсчёт сверху, т.е. с лучшего члена группы, получающего ранг 1. В случае же процентилей отсчёт ведется снизу, поэтому, чем ниже процентиль, тем хуже позиция индивида.

50-й процентиль (Р50) соответствует медиане — одному из показателей центральной тенденции. Процентили свыше 50 представляют показатели выше среднего, а те, которые лежат ниже 50, — сравнительно низкие показатели, 25-й и 75-й процентили известны также под названием 1-го и 3-го квартилей, поскольку они выделяют нижнюю и верхнюю четверти распределения. Как и медиана, они удобны для описания распределения показателей и сравнения с другими распределениями.

Процентили не следует смешивать с обычными процентными показателями. Последние являются первичными показателями и представляют собой процент правильно выполненных заданий, тогда как процентиль — это производный показатель, указывающий на долю от общего числа членов группы. Первичный результат, который ниже любого показателя, полученного в выборке стандартизации, имеет нулевой процентильный ранг (Р0). Результат, превышающий любой показатель в выборке стандартизации, получает процентильный ранг 100 (Р100). Эти процентили, однако, не означают нулевого или абсолютного результата выполнения теста.

Процентильные показатели обладают рядом достоинств. Их легко рассчитать и понять даже сравнительно неподготовленному человеку. Их применение достаточно универсально и подходит к любому типу тестов. Однако недостаток процентилей — это существенное неравенство единиц отсчёта в том случае, когда анализируются крайние точки распределения. При использовании процентилей (как уже отмечалось выше) определяется только относительное положение индивидуальной оценки, но не величина различий между отдельными показателями.

В психодиагностике существует и другой подход к оценке результатов диагностических испытаний. В нашей стране под руководством К.М. Гуревича разрабатываются тесты, в которых в качестве точки отсчёта выступает не статистическая норма, а независимый от результатов испытания, объективно заданный социально-психологический норматив. В главе XII дано определение этого понятия и показано, в чем преимущество такого критерия оценки по сравнению со статистической нормой.

Социально-психологический норматив реализуется в совокупности заданий, составляющих тест. Следовательно, сам тест в полном его объёме и является таким нормативом. Все сопоставления индивидуальных или групповых результатов тестирования проводятся с тем максимумом, который представляется в тесте (а это полный набор знаний). В качестве критерия оценки выступает показатель, отражающий степень близости результатов к нормативу. Имеется разработанная схема представления групповых количественных данных.

Для анализа данных относительно их близости к социально-психологическому нормативу, условно рассматриваемому как 100%-ное выполнение всего теста, все испытуемые подразделяются по результатам тестирования на 5 подгрупп (%):

1. наиболее успешные — 10;
2. близкие к успешным — 20;
3. средние по успешности — 40;
4. малоуспешные — 20;
5.  наименее успешные — 10.

Для каждой из подгрупп подсчитывается средний процент правильно выполненных заданий. Строится система координат, где по оси абсцисс идут номера подгрупп, по оси ординат — процент выполненных каждой из подгрупп заданий. После нанесения соответствующих точек вычерчивается график, отражающий приближение каждой из подгрупп к социально-психологическому нормативу. Такая обработка проводится по результатам как теста в целом, так и каждого субтеста в отдельности.

К оглавлению