Реферат Курсовая Конспект
K/f с/ .— A/f /т - раздел Психология, Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие О Z = - О...
|
о |
z = -
о
где Xj — искомая граница интервала «сырых» оценок, stt — граница интервала в стандартной тестовой шкале, Мх, ох, Msh osl — средние и стандартные отклонения «сырых» оценок (х) и стандартной шкалы (st).
Эмпирическая нормализацияприменяется, когда распределение «сырых» баллов отличается от нормального. Она заключается в изменении содержания тестовых заданий. Например, если «сырая» оценка — это количество задач, решенных испытуемыми за отведенное время, и получено распределение с правосторонней асимметрией, то это значит, что слишком большая доля испытуемых решает больше половины заданий. В этом случае необходимо либо добавить более трудные задания, либо сократить время решения.
Нелинейная нормализацияприменяется, если эмпирическая нормализация невозможна или нежелательна, например, с точки зрения затрат времени и ресурсов. В этом случае перевод «сырых» оценок в стандартные производится через нахождение процентильных границ групп в исходном распределении, соответствующих процентильным границам групп в нормальном распределении стандартной шкалы. Каждому интервалу стандартной шкалы ставится в соответствие такой интервал шкалы «сырых» оценок, который содержит ту же процентную долю выборки стандартизации. Величины долей определяются по площади под единичной нормальной кривой, заключенной между соответствующими данному интервалу стандартной шкалы г-оценками.
Например, для того чтобы определить, какой «сырой» балл должен соответствовать нижней границе стена 10, необходимо сначала выяснить, какому г-значению соответствует эта граница (z = 2). Затем по таблице нормального распределения (приложение 1) надо определить, какая доля площади под нормальной кривой находится правее этого значения (0,023). После этого определяется, какое значение отсекает 2,3% наибольших значений «сырых» баллов выборки стандартизации. Найденное значение и будет соответствовать границе 9 и 10 стена.
ЧАСТЬ I. ОСНОВЫ ИЗМЕРЕНИЯ И КОЛИЧЕСТВЕННОГО ОПИСАНИЯ ДАННЫХ
ПРИМЕР
Рассмотрим пример нелинейной нормализации. Допустим, разрабатываемый тест предполагает решение 20 заданий. Объем выборки стандартизации N= 200 человек. Сначала строится таблица распределения частот «сырых» оценок (табл. 5.2).
Таб л и ца 5.2
Таблица распределения частот | «сырыхх | » оценок | |||||||||||||||||
Оценка | |||||||||||||||||||
Частота |
Исходное распределение заметно отличается от нормального — оно имеет правостороннюю асимметрию (рис. 5.6). В качестве стандартной выберем шкалу стенай-нов, для каждой градации которой известны процентные доли (см. рис. 5.5). Исходя из этих процентных долей и таблицы распределения «сырых» оценок строится таблица тестовых норм (табл. 5.3). Сначала отбираются 4% испытуемых, решивших наименьшее количество заданий. У нас 8 испытуемых (4%) решили менее 4 заданий. Это число заданий будет соответствовать 1 -му стенайну. Второму стенайну будет соответствовать результат следующих 7% (14) испытуемых: от 4 до 6 заданий, и т. д. Итог нелинейной стандартизации — таблица перевода «сырых» оценок в шкальные, стенайны (табл. 5.3).
Табл и ца 5.3 Пример нелинейной нормализации: пересчет «сырых» оценок в шкалу стенайнов
Стенайны | |||||||||
% | |||||||||
«Сырые» оценки | <4 | 4-6 | 7-9 | 10-12 | 13-14 | 15-16 | 17-18 |
– Конец работы –
Эта тема принадлежит разделу:
Рецензенты В М А иахвердов доктор психологических наук профессор кафедры... общей психологии СПбГУ... В М Буре кандидат физико математических наук доцент факультета приклаnдной математики процессов управления...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: K/f с/ .— A/f /т
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов