K/f с/ .— A/f /т

о

z = -

о

где Xj — искомая граница интервала «сырых» оценок, st_t — граница интервала в стандартной тестовой шкале, М_х, о_х, M_sh o_sl — 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