Смекни!
smekni.com

Методика составления психологического опросника (стр. 3 из 7)

Если D<0 , то необходимо удалить задание из теста.

Если D близко к нулю, значит задание некорректно сформулировано.

В идеале D>=0,2 и D<1

Задания, не соответствующие требованию удаляются из опросника, т.е.удаляем из опросника задания под номерами 2, 6, 7, 17, 26, 37.

4. ОПРЕДЕЛЕНИЕ НАДЁЖНОСТИ ТЕСТА

Надёжность - устойчивость результатов, которые получены при помощи теста. Надежность – это один из критериев качества теста, относящийся к точности психологических измерений. Чем больше надежность теста, тем относительно свободнее он от погрешностей измерения.

Обычно тест считается надёжным, если с его помощью получаются одни и те же показатели для каждого испытуемого при повторном тестировании/исследовании. Существует несколько способов определения надёжности.

4.1 Определение надёжности целого теста

Надёжность ретестовая предполагает повторное предъявление того же самого теста тем же самым испытуемым в тех же условиях, а затем установление корреляции между двумя рядами данных. Повторное испытание проводилось через месяц.

Для вычисления надёжности целого теста необходимо произвести вычисления:

- Определяем стандартное отклонение первого испытания:

Sx=

, где

Sx-стандартное отклонение индивидуальных оценок всех испытуемых выборки для первого испытания,

Xi- индивидуальный балл каждого испытуемого по всему тесту для первого испытания,

- среднее арифметическое оценок по всему тесту всех испытуемых для первого испытания,

n-общее количество испытуемых, для первого испытания;

Стандартное отклонение первого испытания было определено нами ранее и составляет

Sx=10,538

- Теперь вычисляем стандартное отклонение второго испытания:

Sy=

,где

Sу-стандартное отклонение индивидуальных оценок всех испытуемых выборки для второго испытания,

Yi- индивидуальный балл каждого испытуемого по всему тесту для второго испытания,

- среднее арифметическое оценок по всему тесту всех испытуемых для второго испытания,
=

Результаты вычисления стандартного отклонения всех испытуемых для второго испытания сведено в таблицу 7.

Таблица 7

i Yi
1 45 13,02 169,5204
2 43 11,02 121,4404
3 41 9,02 81,3604
4 34 2,02 4,0804
5 35 3,02 9,1204
6 23 -8,98 80,6404
7 26 -5,98 35,7604
8 29 -2,98 8,8804
9 21 -10,98 120,5604
10 38 6,02 36,2404
11 42 10,02 100,4004
12 40 8,02 64,3204
13 34 2,02 4,0804
14 44 12,02 144,4804
15 40 8,02 64,3204
16 45 13,02 169,5204
17 18 -13,98 195,4404
18 47 15,02 225,6004
19 38 6,02 36,2404
20 35 3,02 9,1204
21 28 -3,98 15,8404
22 20 -11,98 143,5204
23 26 -5,98 35,7604
24 38 6,02 36,2404
25 43 11,02 121,4404
26 32 0,02 0,0004
27 16 -15,98 255,3604
28 42 10,02 100,4004
29 38 6,02 36,2404
30 24 -7,98 63,6804
31 40 8,02 64,3204
32 47 15,02 225,6004
33 37 5,02 25,2004
34 20 -11,98 143,5204
35 40 8,02 64,3204
36 44 12,02 144,4804
37 19 -12,98 168,4804
38 29 -2,98 8,8804
39 18 -13,98 195,4404
40 19 -12,98 168,4804
41 29 -2,98 8,8804
42 28 -3,98 15,8404
43 35 3,02 9,1204
44 33 1,02 1,0404
45 19 -12,98 168,4804
46 17 -14,98 224,4004
47 25 -6,98 48,7204
48 18 -13,98 195,4404
49 18 -13,98 195,4404
50 39 7,02 49,2804
4614,98

n-общее количество испытуемых, для первого испытания;

Таким образом:

Sy=

=
=9,705

- Затем вычисляем коэффициент корреляции между двумя тестовыми испытаниями, для этого используем формулу коэффициента корреляции произведений моментов Пирсона:

Воспользуемся следующей таблицей.

Таблица 8

i Xi
Yi
*
1 46 15,18 45 13,02 197,6436
2 43 12,18 43 11,02 134,2236
3 40 9,18 41 9,02 82,8036
4 30 -0,82 34 2,02 -1,6564
5 35 4,18 35 3,02 12,6236
6 17 -13,82 23 -8,98 124,1036
7 27 -3,82 26 -5,98 22,8436
8 22 -8,82 29 -2,98 26,2836
9 18 -12,82 21 -10,98 140,7636
10 38 7,18 38 6,02 43,2236
11 42 11,18 42 10,02 112,0236
12 39 8,18 40 8,02 65,6036
13 32 1,18 34 2,02 2,3836
14 45 14,18 44 12,02 170,4436
15 39 8,18 40 8,02 65,6036
16 44 13,18 45 13,02 171,6036
17 15 -15,82 18 -13,98 221,1636
18 47 16,18 47 15,02 243,0236
19 36 5,18 38 6,02 31,1836
20 35 4,18 35 3,02 12,6236
21 28 -2,82 28 -3,98 11,2236
22 16 -14,82 20 -11,98 177,5436
23 26 -4,82 26 -5,98 28,8236
24 38 7,18 38 6,02 43,2236
25 42 11,18 43 11,02 123,2036
26 30 -0,82 32 0,02 -0,0164
27 13 -17,82 16 -15,98 284,7636
28 43 12,18 42 10,02 122,0436
29 36 5,18 38 6,02 31,1836
30 21 -9,82 24 -7,98 78,3636
31 40 9,18 40 8,02 73,6236
32 48 17,18 47 15,02 258,0436
33 36 5,18 37 5,02 26,0036
34 18 -12,82 20 -11,98 153,5836
35 40 9,18 40 8,02 73,6236
36 43 12,18 44 12,02 146,4036
37 17 -13,82 19 -12,98 179,3836
38 27 -3,82 29 -2,98 11,3836
39 15 -15,82 18 -13,98 221,1636
40 19 -11,82 19 -12,98 153,4236
41 29 -1,82 29 -2,98 5,4236
42 26 -4,82 28 -3,98 19,1836
43 34 3,18 35 3,02 9,6036
44 32 1,18 33 1,02 1,2036
45 19 -11,82 19 -12,98 153,4236
46 16 -14,82 17 -14,98 222,0036
47 25 -5,82 25 -6,98 40,6236
48 17 -13,82 18 -13,98 193,2036
49 18 -12,82 18 -13,98 179,2236
50 39 8,18 39 7,02 57,4236
*
4956,82

Коэффициент корреляции между двумя испытаниями равен

r=4956, 82/ ((50-1)*10,538*9,705) = 0,989

Чем ближе к 1 значение r, тем выше надёжность теста.

Минимальное значение коэффициента корреляции равно 0,7.

Тем самым примерно 98% испытуемых выполнили задание с теми самыми значениями. Это говорит о достаточной высокой надежности разработанного теста.

4.2 Определение надёжности частей теста

Надёжность частей теста определяется сопоставлением результатов тестирования по двум эквивалентным частям теста. «Разбиваем» наш тест на 2 одинаковый части по принципу деления на чётные и нечётные номера заданий.

Всех испытуемых мы протестируем сначала по одной части теста, а затем по другой.

После тестирования вычислим коэффициент корреляции:

- Сначала вычисляем стандартные отклонения (

1 и
2) для половин теста:

1=
, где

X1i- общий балл, полученный каждым испытуемым по первой половине теста,