ШКАЛЫ В ПРИКЛАДНОЙ ПСИХОМЕТРИКЕ

Статистические методы в конструировании психометрических шкал

Создание психометрических шкал для решения практических задач начинается с определения шкальной структуры данных, которые будут получены в результате измерения конструкта. В связи с этим должны быть предложены правила шкалирования оцениваемого конструкта на теоретическом —> одноразмерном континууме его выраженности. Необходимо также определить, какие свойства числовой системы будет иметь создаваемая тестовая шкала [13].

Процесс конструирования тестовых психодиагностических методик включает использование различных методов математической статистики, где выделяются два типа статистистических процедур: описательная статистика и статистика вывода. Оба типа применяются в процессе конструирования психометрических шкал. Описательная статистика включает расчет статистических параметров отдельной выборки наблюдений и не всегда подразумевает распространение выводов на всю генеральную совокупность. В этом состоит недостаток описательного подхода. Обобщение описательных статистических выводов основано во многом на допущениях. Статистика вывода (инференциальная статистика) включает распространение статистических результатов, полученных на отдельной выборке наблюдений, на всю генеральную совокупность в категориях вероятности [43].

Помимо указанных выше двух видов статистики, в психометрике статистические процедуры можно разделить еще на два типа: с закрытой и открытой формой [43]. Статистика закрытой формы предлагает конкретные решения посредством расчета по определенным формулам. В формулы вместо символов подставляются полученные значения и в результате рассчитываются значения переменных. Статистика открытой формы не предлагает конкретных решений по формулам. Уравнения открытой формы предназначены для поиска наилучшего решения путем подбора.

По обоснованному мнению Дж. Наннели и А. Бернштейна, процесс конструирования психометрических шкал, соответствующих принципам научного измерения, должен проводиться с помощью методов статистики открытой формы, поскольку в области измерения психологических конструктов решения статистики закрытой формы неприменимы. Среди статистических методов открытой формы важное место применительно к психометрическим задачам занимают методы статистического оценивания. К ним относятся специальные статистические процедуры, направленные на оценку соответствия диагностических данных, рассчитанных на выборке наблюдений, параметрам шкальной модели. Наиболее известные методы оценивания — метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия. Их сущность в нахождении функции потерь. Основаны они на повторяющихся расчетах (итерациях) до момента срабатывания определенного критерия минимизации потерь. Для оптимизации итерационных процедур предложены специальные алгоритмы, предназначенные для получения наилучших аппроксимаций. В частности, к таким алгоритмам относится алгоритм Ньютона— Рафсона, широко применяемый в современных психометрических подходах, не основанных на КТТ. Использование статистических методов оценивания позволяет осуществить проверку качества построенной психометрической шкалы. В ходе создания шкалы для измерения психологических конструктов необходимо ориентироваться на определение того, насколько наблюдаемые данные соответствуют предлагаемой измерительной модели. Определение этого соответствия включает оценку качества проведенного измерения. Таким образом, в то время как классические методы построения психодиагностического исследования используют статистику закрытой формы, в более аффективных современных методах психометрики применяются более сложные методы оценивания, основанные на статистике открытой формы [43].

В последние десятилетия подавляющее большинство психометрических шкал, используемых в клинике, созданы путем субъект-центрирован кого шкалирования на основе классической теории тестов. Другие рассмотренные нами подходы к шкалированию не применялись в создании психодиагностических методик. Приоритет субъект-центрированного подхода и КТТ объясняется методологической сложностью других подходов, необходимостью в каждом новом исследовании проводить шкалирование ответов испытуемых. В этом смысле классическая теория тестов с субъект- центрированным шкалированием имеет преимущество в практическом использовании. Технология создания методик на основе КТТ по сравнению с другими подходами достаточно проста. Получение шкальной структуры данных заключается в линейном суммировании ключевых ответов и последующей нормализации суммарных оценок. Суммарный балл автоматически принимается за единицу измерения. Калибровка шкалы не проводится. Допускается однократное конструирование шкальной структуры с допущением последующего ее многократного использования на различных выборках. Главный недостаток этого подхода в том, что он полностью игнорирует принципы объективного аддитивного измерения. Тем не менее классический субъект-центриро- ванный подход к созданию шкал до недавнего времени представлял собой фактически единственный способ создания психодиагностических методик.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >