Z-стандартный показатель

Наиболее распространенным преобразование первичных оценок являются центрирование и нормирование посредством среднеквадратических отклонений. Процедура нормирования заключается в переходе к другим единицам измерения. В качестве функции нормирования обычно выступает Z-показатель (стандартный показатель), который выражает отклонение индивидуального результата Х в единицах, пропрорциональных стандартному отклонению.

Более широкое распространение в психодиагностике получили стандартные показатели, рассчитываемые на основе линейного и нелинейного преобразования первичных показателей, распределенных по нормальному или близкому к нормальному закону. При таком расчете проводится z-преобразование оценок. Чтобы определить z-стандартный показатель, определяют разность между индивидуальным первичным результатом средним значением для нормальной группы, а затем делят эту разность на δ нормативной выборки.

Z= (Х – Мх)

δ

Х – сырой балл (количество выполненных заданий)

Мх – средняя величина выполненных заданий по всей выборке

δ – среднеквадратичное отклонение (в зарубежной психологии SD)

Математик Карл Гаусс предложил функцию, описывающию нормальное распределение. График уравнения нормального распределения – симметричная унимодальная колоколообразная кривая (или кривая нормального распределения).

Назовем среднее арифметическое Мх, а стандартное отклонение δ (сигма малая). При нормальном распределении все изучаемые величины находятся в пределах Мх ± 5 δ.

Это позволяет заранее рассчитать сколько случаев будет расположено в определенном удалении от средеарифметического (и в зависимости от стандартного отклонения).

В пределах Мх ± δ находится 68,26 %, остальные 31,74 % расположены симметрично по 15,87

В пределах Мх ± 2 δ находится 95,44 %

А в пределах Мх ± 3 δ находится 99,72 %

Процентиль – процентная доля индивидов из выборки стандартизации, результат которых ниже данного первичного показателя. Шкалу процентилей можно рассматривать как совокупность ранговых градаций при числе рангов 100 и отсчете от 1-го ранга, соответствующего самому низкому результату;

50-й процентиль (Р 50)соответствует медиане распределения результатов

Процентили не следует смешивать с обычными процентными показателями. Последние представляют собой долю правильных решений из общего количества заданий теста в индивидуальном результате. Ранги Р 1 и Р 100 получают соответственно самый низкий и самый высокий результаты из наблюдавшихся в выборке, однако этим рангам могут соответствовать и далеко не нулевой (ни одного правильного решения) или абсолютный (все решения правильны) показатели. Например, при общем количестве 120 заданий минимальный результат, соответствующий первому рангу, может составить 6 правильных решений, в то время как максимальный результат, соответствующий рангу Р 100, будет составлять 95 правильно решенных заданий. Такая ситуация наблюдается, например, при оценке тестов скорости.

Основной недостаток процентильных шкал состоит в неравномерности единиц измерения. При нормальном распределении отдельные переменные тесно группируются в центре распределения и по мере удаления к краям рассеиваются. Поэтому равным частотам случаев вблизи центра соответствуют более короткие интервалы по оси абсцисс, расположенные по краям распределения оценок. Процентили показывают относительное положение каждого испытуемого в нормальной выборке, но не величину различий между результатами. Это создает некоторые неудобства в интерпретации индивидуальных результатов. Так, разница в первичных показателях, соответствующая интервалу Р 70 – Р 80, может составить 10баллов, а различие в количестве правильных решений в интервале рангов Р50 – Р60, - лишь 1 – 3 балла.

Вместе с тем процентильные оценки обладают и рядом достоинств. Они легко доступны пониманию пользователей психодиагностической информацией, универсальны по отношению к различным типам методик и легко рассчитываются.

А. Статистические нормы. Граничные значения на шкале тестовых баллов, образованные на основе частотного распределения тестовых баллов в выборке стандартизации. Как правило, эти граничные значения отделяют от выборки фиксированный процент испытуемых: (дециль), 25 (квартиль), 50 (медиана). При нормальном распределении статистическая норма описывается с помощью параметров (среднее плюс/минус сигма, или стандартное отклонение). Статистические нормы служат принятию «сравнительный решения» и не дают информации для принятии «нормативных решений»

Б. Возрастные нормы – частные варианты психодиагностических норм, собранные для детей разного возраста.

В. Критериальные нормы - диагностические нормы, в которых задано соответствие между тестовыми баллами по шкале измеряемого свойства и уровнем критериального показателя. В случае критериального поведения критериальные нормы указывают на вероятность появления критериального поведения при данном значении тестового балла.

Г. Школьные нормы разрабатываются на основе тесов школьных достижений или тестов школьных способностей.

Д. Профессиональный нормы. Устанавливаются на основе тестов для различных профессиональных групп.

Е. Локальные нормы. Устанавливаются для узких категорий людей, отличающихся наличием общего признака – возраста, пола, географического района, социоэкономического статуса.

Ж. Национальные нормы. Разрабатываются для представителей данной нации или страны в целом.

СТАНАЙНЫ

Примером нелинейного преобразованной в стандартную шкалу является и шкала станайнов (англ. standart nine – стандартная девятка), где оценки принимают значения от 1 до 9, М = 5, δ = 2

Шкала станайнов получает все большее распространение, сочетая в себе достоинства стандартных шкальных показателей и простоту процентилей. Первичные показатели легко преобразуются в станайны. Для этого испытуемых ранжируют по возрастанию результатов и из них образуют группы с числом лиц, пропорциональным определенным частотам оценок в нормальном распределении тестовых результатов.

СТЭНЫ

При трансформации оценок в шкалу стэнов (от англ. standsrt ten - стандартная десятка) проводится аналогичная процедура с той лишь разницей, что в основании этой шкалы лежат десять стандартных интервалов.

В психодиагностике существует и другой подход к оценке резуль­татов диагностических испытаний. В нашей стране под руководством К. М. Гуревича [35] разрабатываются тесты, в которых в качестве точ­ки отсчета выступает не статистическая норма, а независимый от ре­зультатов испытания, объективно заданный социально-психологиче­ский норматив.

Социально-психологический норматив реализуется в совокупности заданий, составляющих тест. Следовательно, сам тест в полном его объеме 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.

В математической статистике принято различать такие понятия, как генеральная совокупность (популяция) и выборка.

Всякая большая совокупность людей, которую хотели бы исследо­вать или относительно которых собираются делать выводы, называет­ся генеральной совокупностью.

Выборка — это часть или подмножество совокупности. Проводить исследование всей популяции не принято. Обычно из нее выделяют группу людей — выборку стандартизации — которая реально подверга­ется тестированию, и с ее помощью оценивается генеральная совокуп­ность. Чтобы оценки носили достоверный характер, выборка должна быть репрезентативна, представительна рассматриваемой популя­ции, т. е. ее вероятностные свойства должны совпадать или быть близ­кими к свойствам генеральной совокупности.