11111111111

Психологічне оцінювання у психодіагностиці Вимоги до розробки методик психологічного вимірювання.

Першими про психологічне оцінювання почали вести мову американські психологи і психіатри, описуючи процедуру відбору осіб для розвідувальної та диверсійної діяльності ("Оцінювання людини", 1942). У 70-ті роки XX ст. цей термін поширився у США, країнах Західної Європи, майже повністю витіснивши термін "психологічне тестування".

На відміну від психологічного тестування, що передбачає тільки застосування тестів, психологічне оцінювання є комплексним процесом, який передбачає звернення до різноманітних джерел інформації, завдяки чому можна отримати максимально повну картину функціонування особистості.

Психологічне оцінювання - процес систематизованого збирання інформації про особистість і особливості навколишнього середовища, на основі якого здійснюється прийняття відповідного поставленим завданням рішення (висновку).

Психологічне оцінювання виконують у такій послідовності: визначення предмету оцінювання; визначення мети оцінки; вибір критеріїв прийняття рішення; збирання даних; прийняття рішення і підготовка висновку; повідомлення інформації зацікавленим особам.

Систему оцінювання (вимірювання) оптимального (здорового) функціонування і життєвого успіху особистості позначають терміном "позитивне психологічне оцінювання ". Воно ґрунтується на ідеях позитивної психології, зверненої передусім до сил і достоїнств людини (альтруїзм, сміливість" чесність, радість, здоров'я, відповідальність, гарний настрій тощо). Стандартизовані засоби (методики) їх оцінювання досі недостатньо розроблені. У галузі психологічного оцінювання домінує так звана негативна тенденція, що передбачає виявлення насамперед "ненормальних аспектів функціонування" особистості за недостатньої уваги до навколишнього середовища. У моделі позитивного психологічного оцінювання (С. Лопес, К. Снайдер, Г. Раслусен, 2003) наголошують на збалансованості інформації про "силу і слабкість клієнта", звертають увагу на впливи навколишнього середовища та інші аспекти.

2222222222

ПОНЯТТЯ ПРО вимірювальною шкалою Будь-який вид вимірювання припускає наявність одиниць виміру. Одиниця виміру це та «вимірювальна паличка», як говорив С. Стівенс, яка є умовним еталоном для здійснення тих чи інших вимірювальних процедур. У природних науках і техніці існують стандартні одиниці вимірювання, наприклад, градус, метр, ампер і т.д. Психологічні змінні за поодинокими винятками не мають власних вимірювальних одиниць. Тому в більшості випадків значення психологічного ознаки визначається за допомогою спеціальних вимірювальних шкал. (4). Шкала (лат. scala - сходи) - інструмент для вимірювання безперервних властивостей об'єкта; представляє собою числову систему, де відносини між різними властивостями об'єктів виражені властивостями числового ряду. основне поняття, введене в психологію в 1950р. С.С. Стівенсом; його трактування шкали і сьогодні використовується в науковій літературі. Отже, приписування чисел об'єктам створює шкалу. Розрізняють декілька типів таких систем і відповідно кілька типів шкал. Способи вимірюванняоб'єктів,задають тип шкали. Шкала в свою чергу характеризуєтьсявидом перетворень, які можуть бути віднесені до результатів вимірювання. Якщо не дотримуватися цього правила, то структура шкали порушиться, а дані вимірювання не можна буде осмислено інтерпретувати. Тип шкали однозначно визначає сукупність статистичних методів, які можуть бути застосовані для обробки даних вимірювання.2.ВИДИ ШКАЛИУ психології різні шкали використовуються для вивчення різних характеристик соціально-психологічних явищ. Спочатку виділялися чотири типи числових систем, що визначали відповідно чотири рівня, або шкали вимірювання: 1)шкала найменувань - номінальна; 2) шкала порядку - ординальні; шкала інтервалів - інтервальна; 4) шкала відносин - пропорційна. (6). Перші дві шкали отримали назву неметричних, другі дві - метричних. Відповідно до цього в психології говорять і про два підходи до психологічних вимірах:метричному (більш строгому) і неметричних (менше суворій). (1). 2.1 Шкала найменувань Шкала найменувань виходить шляхом привласнення "імен" об'єктах. Іншими словами, об'єкти порівнюються один з одним і визначається їх еквівалентність - нееквівалентність. У результаті процедури утворюється сукупність класів еквівалентності. Об'єкти, що належать одному класу, еквівалентні один одному і відмінні від об'єктів, що відносяться до інших класів. Еквівалентним об'єктах присвоюються однакові імена. Операція порівняння є первинною для побудови будь-якої шкали. Для побудови такої шкали потрібно, щоб об'єкт був рівний або подібний сам собі (х = х для всіх значень х), тобто на множині об'єктів повинно бути реалізовано ставлення Про шкалою найменувань можна говорити в тому випадку, коли емпіричні об'єкти просто "мітяться" числом. Отже, якщо об'єкти в якомусь відношенні еквівалентні, то ми маємо право віднести їх до одного класу. Головне, як казав Стівенс, не приписувати один і той же символ різних класів або різні символи одного й того ж класу. Незважаючи на тенденцію "завищувати" потужність шкали, психологи дуже часто застосовують шкалу найменувань в дослідженнях. "Об'єктивні" вимірювальні процедури при діагностиці особистості призводять до типологізації: віднесенню конкретної особистості до того або іншого типу. Прикладом такої типології є класичні темпераменти: холерик, сангвінік, меланхолік і флегматик. 2.2 Шкала порядку Якщо можна встановити порядок проходження психологічних об'єктів відповідно до вираженістю якогось властивості, то використовується порядкова шкала. Порядкова шкала утворюється, якщо на множині реалізовано одне бінарне відношення - порядок (відносини "більше" і "менше"). Побудова шкали порядку - процедура складніша, ніж створення шкали найменувань. Вона дозволяє зафіксувати ранг, або місце, кожного значення змінної по відношенню до інших значень. Цей ранг може бути результатом встановлення порядку між якимись стимулами або їх атрибутами самим піддослідним (первинний показник методик ранжирування, або рейтингових процедур), але може і встановлюватися експериментатором як вторинної показника (наприклад, при ранжировки частот позитивних відповідей випробовуваних на питання, пов'язані до різних тем). Класи еквівалентності, виділені за допомогою шкали найменувань, можуть бути впорядковані по деякому основи. Розрізняють шкалу строгого порядку (строга впорядкованість) і шкалу слабкого порядку (слабка впорядкованість). Ще Стівенс висловлював точку зору, що результати більшості психологічних вимірювань в кращому разі відповідають лише шкалами порядку. Шкали порядку широко використовуються в психології пізнавальних процесів, експериментальної псіхосемантіке, соціальної психології: ранжирування, оцінювання, в тому числі педагогічне, дають порядкові шкали. Класичним прикладом використання порядкових шкал є тестування особистісних рис, а також . У порядкової (рангової) шкалою повинно бути не менше трьох класів (груп): наприклад, відповіді на опитувальник: «так», «не знаю», «ні»; або - низький, середній, високий, і т.п., з тим розрахунком, щоб можна було розставити виміряні ознаки по порядку. Саме тому ця шкала і називається порядкової, або ранговій, шкалою. Для інтерпретації даних, отриманих за допомогою порядкової шкали, можна використовувати більш широкий спектр статистичних заходів (на додаток до тих, які допустимі для шкали найменувань). В якості характеристики центральної тенденції можна використовувати медіану, а в якості характеристики розкиду - процентилі. Для встановлення зв'язку двох вимірювань допустима порядкова кореляція (т-Кенделла і р-Спірмена). Числові значення порядкової шкали можна складати, віднімати, ділити та множити. 2.3 Шкала інтервалівпараметричніШкала інтервалів є першою метричної шкали. Власне, починаючи з неї, має сенс говорити про виміри у вузькому сенсі цього. Шкала інтервалів визначає величину різниці між об'єктами в прояві властивості. З допомогою шкали інтервалів можна порівнювати два об'єкти. При цьому з'ясовують, на скільки більше або менше виражено певна властивість в одного об'єкта, ніж в іншого. Шкала інтервалів дуже часто використовується дослідниками. Класичним прикладом застосування цієї шкали у фізиці є вимірювання температури за Цельсієм. Більшість фахівців з теорії психологічних вимірювань вважають, що тести вимірюють психічні властивості з допомогою шкали інтервалів. Перш за все, це стосується тестів інтелекту і досягнень Ряд авторів вважають, що відносити тести інтелекту до шкал інтервалів немає підстав. По-перше, кожен тест має "нуль" - будь-який індивід може отримати мінімальний бал, якщо не вирішить жодної задачі у відведений час. По-друге, тест має максимум шкали - бал, який випробуваний може отримати, вирішивши всі завдання за мінімальний час. По-третє, різниця між окремими значеннями шкали неоднакова. Принаймні, немає жодних теоретичних та емпіричних підстав стверджувати, що 100 і 120 балів за шкалою IQ відрізняються на стільки ж, на скільки 80 і 100 балів. Швидше за все, шкала будь-якого тесту інтелекту є комбінованої шкалою, з природним мінімумом та \ або максимумом, але порядкової. Однак ці міркування не заважають тестологами розглядати шкалу IQ як інтервальну, перетворюючи "сирі" значення в шкальні за допомогою відомої процедури "нормалізації" шкали. 2.4 ШкалавідношеньШкалу відносин називають також шкалоюрівних відносин.Особливістю цієї шкали є наявність твердо фіксованого нуля, який означає повну відсутність якого-небудь властивості або ознаки. Шакала відносин є найбільш інформативною шкалою, що допускає будь-які математичні операції і використання різноманітних статистичних методів. Шкала відносин по суті дуже близька інтервальної, оскільки якщо строго фіксувати початок відліку, то будь-яка інтервальна шкала перетворюється на шкалу відносин. Шкала відносин показує дані про вираженість властивостей об'єктів, коли можна сказати, у скільки разів один об'єкт більше або менше іншого. Це можливо лише тоді, коли окрім визначення рівності, рангового порядку, рівності інтервалів відомо рівність відносин. Шкала відносин відрізняється від шкали інтервалів тим, що на ній визначено положення "природного" нуля. Класичний приклад - шкала температур Кельвіна. (2, 3) Саме в шкалі відносин виробляються точні і надточні вимірювання в таких науках, як фізика, хімія, мікробіологія та ін Вимірювання за шкалою відносин виробляються і в близьких до психології науках, таких, як психофізика, психофізіологія, психогенетика. (4). Вимірювання маси, часу реакції та виконання тестового завдання - області застосування шкали відносин.

АБСОЛЮТНАЯ ШКАЛА — (англ. absolute scale) вариант шкалы, предназначенный для измерения непрерывных свойств объекта, для которой выполняются все 4 типа отношений между числами и объектами: 1) эквивалентность, 2) порядок, 3) равенство интервалов и 4) равенство

3333333 Застосування статистичних методів у психологічних дослідженнях

Статистичні методи в психології — це деякі методи прикладної математичної статистики, які застосовуються в психології здебільшого для обробки експериментальних даних. Основна мета застосування статистичних методів — підвищення обгрунтованості висновків у психологічних дослідженнях за рахунок використання ймовірнісної логіки та ймовірнісних моделей.

Можна виділити такі напрями використання статистичних методів у психології:

а) описова статистика, яка включає групування, табулювання, графічний вираз та кількісну оцінку даних;

б) теорія статистичного висновку, яка використовується в психологічних дослідженнях для передбачення результатів за даними обстежування вибірок;

в) теорія планування експериментів, яка слугує для виявлення та перевірки причинних зв'язків між змінними. Особливо поширеними статистичними методами є: кореляційний аналіз, регре-сійний аналіз та факторний аналіз.

Кореляційний аналіз — це комплекс процедур статистичного дослідження взаємозалежності змінних, що перебувають у кореляційних відношеннях: при цьому переважає нелінійна їхня залежність, тобто значенню будь-якої окремо взятої змінної може відповідати деяка кількість значень змінної іншого ряду, що відхиляються від середнього в ту чи іншу сторону. Кореляційний аналіз — це один з допоміжних методів вирішення теоретичних завдань у психодіагностиці, що включає в себе комплекс статистичних процедур, які широко застосовуються для розробки тестових та інших методик психодіагностики, визначення їхньої надійності, валідності. У прикладних психологічних дослідженнях кореляційний аналіз виступає одним з основних методів статистичної обробки кількісного емпіричного матеріалу.

Регресійний аналіз у психології — це метод математичної статистики, який дає змогу вивчати залежність середнього значення будь-якої величини від варіацій іншої величини або декількох величин (у цьому випадку використовується множинний регресійний аналіз). Поняття регресійного аналізу ввів Ф.Гальтон? , який установив факт визначеного співвідношення між зростом батьків та їхніх дорослих дітей. Він помітив, що у батьків найнижчого зросту діти виявляються дещо вищими, а у батьків найвищого зросту — нижчими. Такого роду закономірність він назвав регресією. Регресійний аналіз використовується переважно в емпіричних психологічних дослідженнях для вирішення завдань, пов'язаних з оцінкою будь-якого впливу (наприклад, впливу інтелектуальної обдарованості на успішність, мотивів — на поведінку тощо), при конструюванні психологічних тестів.

Факторний аналіз — метод багатомірної математичної статистики, який використовується у процесі дослідження статистично пов'язаних ознак з метою виявлення деяких прихованих від безпосереднього спостереження факторів. За допомогою факторного аналізу не просто встановлюється зв'язок між змінними, що перебувають у стані перетворень, а визначається міра цього зв'язку та виявляються основні фактори, що лежать в основі вказаних перетворень. Особливо ефективним факторний аналіз може бути на початкових стадіях дослідження, коли необхідно з'ясувати деякі попередні закономірності в досліджуваній сфері. Це дасть змогу подальший експеримент зробити більш досконалим порівняно з експериментом, заснованим на змінних, обраних довільно або випадково.

Статистичний аналіз дає змогу встановити та визначити кількісну залежність явищ, проте не розкриє її змісту; водночас побудова надійних і валідних тестів неможлива без застосування математичних методів. Отже, дотримання принципів організації психологічних досліджень завжди допоможе запобігти неефективним діям та процедурним недолікам дослідження.

3.1 Поняття про розподіл емпіричних даних

Емпіричні дані, які отримані шляхом вимірювань властивостей вибіркових об'єктів, повинні пройти первинну обробку і систематизацію: внесення у табличні форми (етап табуляціі), упорядкування у варіаційні послідовності (ряди), представлення у вигляді емпіричних розподілів⁴.

Отже, під поняттям "статистичний розподіл"/(х) слід розуміти емпіричний розподіли частот появи певних значень досліджуваної змінної (слово "частота" нерідко опускають, маючи на увазі його присутність). Частота / - це функція, де аргументом виступає варіанта х_;.

Статистичні розподіли можна класифікувати за ознакою типів вимірювань⁶ змінної на: варіаційні, ранжировані та атрибутивні

Варіаційні розподіли базуються на даних, які виміряні за шкалою відношень або інтервалів. Ранжировані розподіли застосовуються у разі порядкових (рангових) типів вимірювання. Атрибутивні розподіли характеризують дані, які виміряні за номінальними шкалами або шкалами "найменувань".

Основні види статистичних розподілів такі: диференціальні та інтегральні, які можуть складатися з абсолютних і відносних частот (рис. 2.2).

Диференціальні розподіли представляють значення частот окремо Диференціальні абсолютні частоти - це кількості об'єктів м_і з однаковими значенням х_і змінної X(або кількість однакових значень).

Диференціальні відносні частоти - це відношення диференціальних абсолютних частот ті до загальної кількості п об'єктів, тобто /_і = т_і/п.

Інтегральні розподіли ( "накопичені" або "кумулятивні") формуються як доданки попередніх диференціальних частот. Вони визначають сумарні частоти для варіантиі

Інтегральні абсолютні частоти це накопичена сума диференціальних абсолютних частот ^і

Інтегральні відносні це накопичена сума диференціальних відносних частот

3.2. Групування первинних даних.

Групування називається первинними, які проведені на основі безпосереднього узагальнення первинних даних статистичного спостереження. Але на практиці доводиться перегруповувати раніше згрупований матеріал. Угрупування зменшення інтервалів – такі угрупування називаються вторинними.

3.3. Міри центральної тенденції та міри мінливості

Міри центральної тенденції (мцт)

Мірами центральної тенденції (МЦТ) називають чисельні показники типових властивостей емпіричних даних. Ці показники дають відповіді на питання про те, наприклад, "який середній рівень інтелекту студентів педагогічного університету?", "яке типове значення показника відповідальності певної групи осіб?". Існує порівняно невелика кількість таких показників-мір і в першу чергу: мода, медіана, середнє арифметичне. Кожна конкретна МЦТ має свої особливості, що роблять її цінною для характеристики об'єкта дослідження в певних умовах.

o мода вибірки обчислюється просто, її можна визначити "на око". Для дуже великих груп даних мода є досить стабільною мірою центру розподілу;

o медіана займає проміжне положення між модою і середнім з погляду її підрахунку. Ця міра особливо легко визначається у разі ранжированих даних;

o середнє арифметичне передбачає використовування всіх значень вибірки, причому всі вони впливають на значення цієї міри.

Розглянемо, що може відбутися з модою, медіаною і середнім, коли зміниться удвічі лише одне значення, наприклад, 10-го об'єкта вибірки (рис. 2.28).

Мода є найбільш представницьким значенням або значенням, яке найкраще "замінює всі значення", якщо ми змушені вибрати одне.

Медіана - це таке значення, для якого сума абсолютних різниць усіх значень менша за суму різниць для будь-якого іншого значення

Використання мір центральної тенденції у якості характеристик випадкової вибірки є умовою необхідною, але недостатньою. Показники описової статистики, крім МЦТ, включають ще одну групу показників - міри мінливості (ММ).

Міри мінливості (мм)

Дисперсія служить мірою однорідності сукупностей емпіричних даних. Чим вища однорідність, тим нижче значення дисперсії. Для повністю однорідних сукупностей дисперсія дорівнює нулю.

Коефіцієнт варіації У_х використовується у разі порівняльної оцінки різноякісних середніх:

Асиметрія А_х характеризує ступінь несиметричності розподілу відносно його середнього. Позитивна асиметрія вказує на відхилення вершини розподілу в бік від'ємних значень, негативна - у бік додатних.

Ексцес E_x характеризує відносну опуклість або згладженість розподілу вибірки порівняно з нормальним розподілом. Позитивний ексцес позначає відносно загострений розподіл, негативний - відносно згладжений.

"Стандартом" розподілів служить нормальний розподіл N(ji,o) з нульовою асиметрією і ексцесом.

Міри зв’язку в різних типах шкал, коефіцієнти кореляції. Поняття про кореляційний, факторний та кластерний аналіз.

12.3. Кореляційний аналіз

Кореляція дослівно з латинської "correlation" – відношення, тобто це означає співвідношення, відповідність речей, понять. Кореляційним зв'язком називається такий зв'язок між ознаками суспільно-економічних явищ, за якого на величину результативної ознаки крім факторної впливають багато інших ознак, які можуть діяти в різних напрямах одночасно чи

послідовно.. Кореляційний зв'язок можна виявити тільки у вигляді загальної тенденції при масовому порівнянні факторів.

Кореляційний аналіз (кореляційний метод) – метод дослідження взаємозалежності ознак у генеральній сукупності, які є випадковими величинами з нормальним характером розподілу.

Основними вимогами до застосування кореляційного аналізу є достатня кількість спостережень, сукупності факторних і результативних показників, а також їх кількісний вимір і відображення в інформаційних джерелах.

Застосування кореляційного аналізу тісно пов'язане з регресійним аналізом, тому його часто називають кореляційно-регресійним. Головними завданнями кореляційного аналізу є:

– визначення форми зв'язку;

– вимірювання щільності (сили) зв'язку;

– виявлення впливу факторів на результативну ознаку.

Здійснення кореляційного аналізу передбачає такі послідовні етапи:

1) встановлення причинно-наслідкових зв'язків між досліджуваними ознаками (виявлення факторів та вибір серед них тих, які найбільше впливають на результативний показник);

2) формування кореляційно-регресійної моделі (інформаційне забезпечення аналізу, вибір типу і форми зв'язку, складання моделі);

3) визначення кореляційних характеристик (показників зв'язку);

4) статистична оцінка параметрів зв'язку (економічна інтерпретація, оцінка значимості коефіцієнтів кореляції (наскільки відібрані фактори пояснюють варіацію результативного показника) та використання їх для вирішення практичних завдань, наприклад прийняття рішень, прогнозування, планування, нормування тощо (рис. 12.3).

Отже, на початковому етапі аналізу виявляються зв'язки між результативною і факторними ознаками.

На другому етапі оцінюється вихідна інформація для дослідження з використанням різних статистичних критеріїв (середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт варіації тощо), а потім формується модель стохастичного зв'язку.

Залежності між декількома факторними ознаками складніші q виражаються рівнянням множинної лінійної кореляції

Коефіцієнт множинної кореляції характеризує ступінь тісноти зв'язку між залежною змінною та кількома незалежними змінними. Він не може бути меншим, ніж абсолютна величина будь-якого коефіцієнта парної чи множинної кореляції і набуває значення від 0 до 1.

Рівняння множинної регресії і показники множинної кореляції розв'язують і визначають за допомогою спеціальних комп'ютерних програм.

Таким чином, кореляційний аналіз має велике значення в економічному аналізі, вивченні суспільних явищ і процесів. Зокрема, він допомагає вирішити такі завдання:

– встановлення характеру і тісноти зв'язку між досліджуваними явищами;

– кількісний вимір ступеня впливу окремих факторів та їх сукупності на рівень явища, яке вивчається;

– розрахунок кількісних змін аналізованого явища при прогнозуванні показників та об'єктивна оцінка господарської діяльності підприємства.

Велике значення відводиться кореляційному аналізу в дослідженні кореляційних зв'язків на виробництві, зокрема між рівнем продуктивності праці та озброєністю її основними засобами, між урожайністю і кількістю внесених добрив, між собівартістю і випуском продукції та ін.