Гражданская активность и реализация моделей национального государства в Украине

Вышла моя статья в еженедельнике «Зеркало недели». Более подробно можно ознакомиться здесь.

Stacks Image 14017
0 Comments

Социологическое тестирование: нормы VS критериальные уровни

slide1_thumb
Применение норм в психологическом тестировании

Понятие «норма», применительно к психологическому тестированию, относится к результатам, которые показывают представители определенной группы по заданному тесту [Kaplan, 53]. Такие нормы вычисляются с помощью исследований стандартизации и в дальнейшем используются для оценки индивидуальных результатов психологического теста.
Исследования стандартизации заключаются в изучении репрезентативных групп с целью использования полученных результатов в качестве ориентиров сравнения индивидуальных показателей по тесту. Это позволяет выяснить относительное положение участника исследования относительно выборки стандартизации, а также обеспечивает сопоставимость результатов различных тестов [Анастази, 64-65].
Несмотря на то, что этот подход является общепринятым, некоторые его аспекты требуют более детального рассмотрения. Прежде всего это касается понятия «репрезентативность». Так, Клайн говорит о необходимости использования стратифицированной выборки, позволяющей учесть в исследование стандартизации наиболее важные параметры, влияющие на результаты использования теста. В качестве примера он приводит свое исследование, в котором учащиеся шестых классов были стратифицированы по полу, специфике финансирования школы, ее географическому размещению и статусу. Для каждой категории было отобрано по две школы. При этом все школы находились на север Англии. В финальную выборку вошло по 1000 мальчиков и девочек [Клайн, 219]. Следовательно, речь идет не о статистическом обобщении (необходима случайная выборка необходимого объема), а об аналитическом (необходимо изучение релевантных социальных контекстов).
Конечно же, для тестов, имеющих универсальную природу, исследование стандартизации может быть осуществлено и на основании случайной репрезентативной выборки, хотя это и не является принципиальным условием. Последнее связано с тем, что главная цель такого исследования — получение описания изучаемого свойства в различных контекстах, а не описание генеральной совокупности как целого. Здесь уместно вспомнить ироническое замечание Д. Кэмпбелла о том, что для понимания свойств воды, нам не надо черпать из каждой лужи.
Следующий вопрос касается преобразования или статистической нормализации сырых баллов теста, которая позволяет более эффективно решать уже упомянутые задачи — сравнение с результатами выборки стандартизации, а также результатами других тестов. При этом более актуальной задачей в данном случае является именно сравнение результатов различных тестов. Что касается сравнения с результатами выборки стандартизации, то статистические преобразования «завязаны» на феномене нормального распределения. А это значит, что чем ближе эмпирическое распределение результатов использования теста к нормальному, тем меньше смысла в его статистической нормализации. Как указывает Анастази, при приближении распределения первичных показателей к нормальному стандартные показатели, полученные с помощью линейного преобразования, практически не отличаются. Соответственно, статистическая нормализация в таком случае мало или ничего не изменит. Важно учитывать и то, что необходимо добиваться нормального распределения первичных результатов использования теста, а не нормализовать статистическими средствами явно ненормальное распределение [Анастази, 80].
Последнее, что необходимо принять во внимание, — это определение уровней выраженности свойства на основании результатов использования того или иного теста. Очевидно, что исследование стандартизации само по себе ничего не говорит о таких уровнях. По сути, оно проводится с другими целями. Единственное решение этой проблемы, которое встречается в методической литературе (впрочем, оно напрашивается естественным образом), заключается в использовании критериальных норм вместо статистических. В данном случае шкала сырых тестовых баллов калибруется уровнями, определяющими вероятность достижения некоторого критерия или уровней, позволяющих предположить качественно иные состояния участников исследования по изучаемой характеристике [Шмелев, 153-154]. Вместе с тем, о том, как определять критериальные нормы ничего не говорится. Читать дальше...
0 Comments

Респонденты, познавшие дзен

Вчера закончил статью о применении шкалы лжи (MMPI) среди общего населения в Украине (омнибус «Украинское общество» за 2006 год, N = 1800, Институт социологии НАН Украины). Один из моментов, который я проверил - взаимосвязь индекса L-шкалы с показателями враждебности, рассчитанными на основании соответствующей подшкалы из SCL-90-R (Дерогатис). Собственно, об этом и сегодняшнее сообщение.
Прежде всего взглянем на распределение значений подшкалы враждебности:
Stacks Image 14017

Рис. Распределение суммарных значений подшкалы враждебности (SCL-90-R), %

Читать дальше...
0 Comments
Data science (3)
Europe (2)
Geopolitics (2)
Infographics (1)
R (26)
Russia (2)
SPSS (2)
Ukraine (2)
Акционализм (1)
Анализ данных (27)
Аномия (1)
Выборка (1)
Выступления (3)
Геополитика (12)
Гражданское общество (2)
Демократизация (1)
Европа (4)
Интернет ресурсы (1)
Инфографика (8)
Исследовательские дизайны (1)
Историческая социология (10)
История социологии (5)
Киберспорт (1)
Книги (7)
Массивы (3)
Методология социальных исследований (1)
Методология социологических исследований (2)
Научная жизнь (3)
Новости (6)
Обратная связь (1)
Персоналии (3)
Православные конфессии в Украине (1)
Президентская власть (1)
Психологический дистресс (18)
Психология (5)
Публицистика (2)
Революция (1)
Результаты исследований (28)
Религия (3)
Россия (2)
Согласование концептов (4)
Социальная гетерогенность (1)
Социальная работа (1)
Социологическая теория (6)
Социологические тесты (1)
Социологическое образование (5)
Теория конфликта (2)
Теория социального измерения (8)
Украина (9)
Учебные планы (2)
Философия (1)
Шкалирование (36)
Экономика (1)
Эмпирическая социология (46)

free counters
Яндекс.Метрика