1) Kuweka viwango - usindikaji na udhibiti wa utaratibu, umoja wa maagizo, fomu za mitihani, njia za kurekodi matokeo, masharti ya kufanya uchunguzi, sifa za idadi ya watu wa masomo. Mzunguko mkali wa utaratibu wa uchunguzi ni sharti la kuhakikisha kuegemea kwa mtihani na kuamua viwango vya mtihani kwa kutathmini matokeo ya mtihani.

2) Kuweka viwango - Ubadilishaji wa kiwango cha kawaida cha ukadiriaji kuwa kiwango kipya kwa msingi sio kwa maadili ya kiashiria kinachosomwa, lakini kwa nafasi yake ya jamaa katika usambazaji wa matokeo katika sampuli ya masomo.

Hatua za usanifishaji

Hatua ya 1. Uundaji wa utaratibu wa kupima sare.

Inajumuisha kuamua wakati wa hali ya uchunguzi.

· Hali ya kupima (chumba, taa, na mambo mengine ya nje).

· Yaliyomo katika maagizo na sifa za uwasilishaji wake (sauti ya sauti, pause, kasi ya hotuba, nk).

· Upatikanaji wa nyenzo za kichocheo cha kawaida (kwa mfano, kadi za Rorschach).

· Vizuizi vya muda wa kufanya jaribio hili.

· Fomu ya kawaida ya kufanya jaribio hili.

· Kuzingatia ushawishi wa mambo ya hali kwenye mchakato wa kupima na matokeo.

· Kuzingatia ushawishi wa tabia ya uchunguzi juu ya mchakato wa kupima na matokeo

· Kwa kuzingatia ushawishi wa uzoefu wa somo katika majaribio.

Hatua ya 2. Kuunda tathmini sare ya utendaji wa mtihani. NA tafsiri ya kawaida ya matokeo yaliyopatikana na usindikaji wa awali wa kiwango. Katika hatua hii, kiashiria kilichopatikana kinalinganishwa na kawaida ya kufanya mtihani huu kwa umri fulani.

Hatua ya 3. Uamuzi wa viwango vya utendaji wa mtihani. Viwango vinatengenezwa kwa umri tofauti, taaluma, jinsia, nk.

z-alama ya kawaida

Mabadiliko ya kawaida ya makadirio ya msingi ni kuweka katikati na kuhalalisha kwa kutumia mikengeuko ya kawaida. Utaratibu wa kuhalalisha unahusisha kuhamia vitengo vingine vya kipimo. Kazi ya kuhalalisha ni kawaida Z-alama (kiashiria cha kawaida), ambacho kinaonyesha kupotoka kwa matokeo ya mtu binafsi X katika vitengo sawia na mkengeuko wa kawaida.

Viashiria vya kawaida, vilivyohesabiwa kwa misingi ya mabadiliko ya mstari na yasiyo ya mstari wa viashiria vya msingi vinavyosambazwa kulingana na sheria ya kawaida au ya karibu na ya kawaida, imeenea zaidi katika uchunguzi wa kisaikolojia. Katika hesabu hii, mabadiliko ya z ya makadirio yanafanywa. Kuamua alama ya z-kiwango, tambua tofauti kati ya matokeo ya msingi ya mtu binafsi na wastani wa kikundi cha kawaida, na kisha ugawanye tofauti hii na δ ya sampuli ya kawaida.

X - alama mbichi (idadi ya kazi imekamilika)

Мх - thamani ya wastani ya kazi zilizokamilishwa kwa sampuli nzima

δ - kupotoka kwa kawaida (katika saikolojia ya kigeni SD)

Mwanahisabati Carl Gauss alipendekeza chaguo za kukokotoa zinazofafanua usambazaji wa kawaida. Grafu ya mlingano wa kawaida wa usambazaji ni mkunjo wenye umbo la kengele ulinganifu (au kengele curve ).

Wacha tuite maana ya hesabu Mx, na mkengeuko wa kawaida δ (sigma ndogo). Kwa usambazaji wa kawaida, idadi yote iliyosomwa iko ndani ya mipaka ya Mx ± 5 δ.

Ndani ya Mx ± δ 68.26% ziko, 31.74% iliyobaki ziko kwa ulinganifu kando ya 15.87.

Ndani ya Mx ± 2 δ ni 95.44%

Na ndani ya Mx ± 3 δ ni 99.72%

ASILIMIA

Asilimia - asilimia ya watu binafsi kutoka kwa sampuli ya usanifishaji ambao matokeo yao ni ya chini kuliko kiashirio hiki cha msingi. Kiwango cha asilimia kinaweza kuzingatiwa kama seti ya viwango vya daraja huku idadi ya safu ikiwa 100 na kuanzia safu ya 1, inayolingana na matokeo ya chini kabisa;

Asilimia 50 ( R50 )inalingana na wastani wa usambazaji wa matokeo

Asilimia haipaswi kuchanganyikiwa na asilimia ya kawaida. Mwisho huwakilisha uwiano wa suluhu sahihi kati ya jumla ya idadi ya vipengee vya majaribio katika matokeo ya mtu binafsi. Vyeo P 1 Na R100 kupokea, kwa mtiririko huo, matokeo ya chini na ya juu zaidi kutoka kwa wale waliozingatiwa katika sampuli, hata hivyo, safu hizi zinaweza kuendana na mbali na sifuri (sio uamuzi mmoja sahihi) au viashiria kabisa (maamuzi yote ni sahihi). Kwa mfano, na jumla ya idadi ya kazi 120, matokeo ya chini yanayolingana na kiwango cha kwanza yanaweza kuwa suluhisho 6 sahihi, wakati matokeo ya juu yanalingana na kiwango. R100 , itafikia kazi 95 zilizotatuliwa kwa usahihi. Hali hii hutokea, kwa mfano, wakati wa kutathmini vipimo vya kasi.

Hasara kuu ya mizani ya percentile ni kutofautiana kwa vitengo vya kipimo. Katika mgawanyo wa kawaida, vigeu vya mtu binafsi vimewekwa vyema katikati ya usambazaji na kutawanya vinaposonga kuelekea kingo. Kwa hivyo, masafa sawa ya matukio karibu na kituo yanahusiana na vipindi vifupi kando ya mhimili wa x, ulio kwenye kingo za usambazaji wa makadirio. Asilimia zinaonyesha nafasi inayolingana ya kila somo katika sampuli ya kawaida, lakini si ukubwa wa tofauti kati ya matokeo. Hii inaleta usumbufu fulani katika kutafsiri matokeo ya mtu binafsi. Kwa hivyo, tofauti katika viashiria vya msingi vinavyolingana na muda R70 – R80, inaweza kufikia pointi 10, na tofauti katika idadi ya ufumbuzi sahihi katika safu ya safu R50 – R 60, - pointi 1-3 tu.

Kanuni za takwimu

A. Kanuni za takwimu. Thamani za mipaka kwenye mizani ya alama ya jaribio, iliyoundwa kwa msingi wa usambazaji wa marudio ya alama za mtihani katika sampuli ya kusanifisha. Kama sheria, maadili haya ya kupunguzwa hutenganisha asilimia maalum ya masomo kutoka kwa sampuli: (decile), 25 (quartile), 50 (wastani). Kwa usambazaji wa kawaida, kawaida ya takwimu inafafanuliwa kwa kutumia vigezo (maana ya kuongeza/minus sigma, au mkengeuko wa kawaida). Kanuni za kitakwimu hutumika kufanya "maamuzi linganishi" na haitoi habari ya kufanya "maamuzi ya kawaida"

B. Kanuni za umri - matoleo ya kibinafsi ya kanuni za kisaikolojia zilizokusanywa kwa watoto wa umri tofauti.

KATIKA. Vigezo vya kanuni - viwango vya uchunguzi, vinavyobainisha mawasiliano kati ya alama za mtihani kwa kiwango cha mali inayopimwa na kiwango cha kiashiria cha kigezo. Katika kesi ya tabia ya kigezo, kanuni za kigezo zinaonyesha uwezekano wa tukio la tabia ya kigezo kwa alama fulani ya mtihani.

G. Viwango vya shule hutengenezwa kwa misingi ya majaribio ya ufaulu shuleni au majaribio ya uwezo wa shule.

D. Viwango vya kitaaluma. Wao huanzishwa kwa misingi ya vipimo kwa makundi mbalimbali ya kitaaluma.

E. Viwango vya mitaa . Wao ni imara kwa ajili ya makundi nyembamba ya watu, wanajulikana kwa uwepo wa tabia ya kawaida - umri, jinsia, eneo la kijiografia, hali ya kijamii na kiuchumi.

NA. Viwango vya kitaifa. Imeundwa kwa ajili ya wawakilishi wa taifa fulani au nchi kwa ujumla.

STANINES

Mfano wa mizani isiyo ya mstari iliyobadilishwa kuwa mizani ya kawaida ni mizani ya stani (Kiingereza: kiwango cha tisa), ambapo makadirio huchukua maadili kutoka 1 hadi 9, M = 5, δ = 2.

Mizani ya stanini inazidi kuenea, ikichanganya faida za viashirio vya mizani ya kawaida na usahili wa asilimia. Viashiria vya msingi vinabadilishwa kwa urahisi kuwa stanina. Ili kufanya hivyo, masomo yamewekwa katika mpangilio wa kupanda wa matokeo na kutoka kwao huundwa katika vikundi na idadi ya watu binafsi sawia na masafa fulani ya tathmini katika usambazaji wa kawaida wa matokeo ya mtihani.

KUTA

Matokeo ya kuchunguza uwezo wa kitaaluma wa masomo yanaingizwa katika mizani maalum, ambayo inafanya uwezekano wa kutumia zana za kisaikolojia kwa hitimisho la kisayansi kuhusu mapendekezo ya mgombea fulani kwa nafasi iliyo wazi.

Kipimo ni mabadiliko ya sifa na sifa fulani katika vitengo vinavyojulikana, vinavyotafsiriwa kwa urahisi na kuchakatwa vinavyoitwa nambari. Kipimo ni mgawo wa nambari kwa mali na sifa za masomo na vitu kulingana na sheria fulani. Mizani ni aina ya kurekodi seti ya sifa za kitu kinachosomwa na kuagiza katika mfumo fulani wa nambari.

I. Mizani ya kupimia ni aina ya kurekebisha na njia ya kuagiza jumla ya ishara za matukio ya kisaikolojia au michakato inayochunguzwa katika mfumo fulani wa nambari. Matumizi ya mizani yanahusishwa na hitaji la tathmini ya ubora na kiasi

(pamoja na kazi ya kulinganisha inayofuata) ya sifa na vigezo fulani.

Tabia na vigezo ni matukio ya kisaikolojia yanayoweza kupimika. Matukio kama haya yanaweza kuwa: wakati wa kutatua shida, idadi ya makosa yaliyofanywa, kiwango cha wasiwasi, kiashiria cha uwezo wa kiakili, kiashiria cha hali ya kijamii, nk.

Vipimo katika utafiti wa kisaikolojia sio mwisho ndani yao wenyewe, ni njia ya kupata habari mpya ya ziada, na inahitajika kuelezea matukio ya kisaikolojia au michakato inayosomwa, kutabiri mwelekeo na mwelekeo wa mabadiliko yao yanayowezekana.

Mlolongo wa kazi ya mwanasaikolojia anayesoma matukio maalum ya kisaikolojia au michakato kupitia usindikaji wa takwimu wa nyenzo za majaribio, utaratibu na uchambuzi wa data ya majaribio (ya majaribio) inaonekana kama ifuatavyo: kwanza kabisa, ni muhimu kutambua wazi mali na sifa zinazohusika. alisoma (kwa mfano, kutoa ufafanuzi sahihi wa sifa fulani ya tabia inayosomwa , ubora wa kitaaluma muhimu wa mtu); chagua viwango vya kutofautisha (ishara) vya mali hizi, i.e. weka vitengo vya kipimo kwa mali hii; kugawa nambari kwa sifa zinazosomwa au mali zao (zilizochukuliwa kama kitengo cha kipimo), ambayo itaruhusu ama kuainisha, kuagiza vitu vilivyopimwa kulingana na mali maalum, au kuorodhesha kulingana na kiwango cha usemi wa mali hizi. Kwa kusudi hili, kiasi mbalimbali cha takwimu hutumiwa: alama za masharti, safu za umuhimu wa kiasi kilichosoma, sababu "uzito", nk; kipimo, kwa kuzingatia vitengo vilivyochaguliwa vya kuhesabu, mali au ubora unaosomwa; kufanya usindikaji wa takwimu wa viashiria vya kisaikolojia vilivyopatikana.

Matokeo ya nyenzo za takwimu zilizokusanywa juu ya somo la uchunguzi lazima zichambuliwe vizuri kutoka kwa nafasi za mbinu na kisaikolojia. Ili kufanya hivyo, ni muhimu kuanzisha aina ya kipimo cha kupima na mabadiliko yanayoruhusiwa ya maadili ya takwimu yaliyojumuishwa ndani yake.

Uainishaji wa mizani ya kipimo unategemea ishara ya uamuzi wa metri na mwanasaikolojia wa Marekani S.S. Stevens. Kwa mujibu wa kipengele hiki, mizani ya kipimo kawaida hugawanywa katika zisizo za metri (mizani ya jina, mizani ya utaratibu) na metric (mizani ya muda, mizani ya uwiano).

Mizani ya sifa za ubora.

1. Katika kiwango cha kumtaja (jina lingine ni la kuteuliwa), wakati wa kurekodi habari ya ubora, inakubalika kuanzisha sifa inayofanana kwa darasa fulani. Mfano wa mizani ya kuteuliwa ni mizani ya mseto, inayojumuisha seli mbili pekee, kwa mfano: mtaalam "aliyepiga kura" au "dhidi". Ishara inayobadilika kulingana na kiwango cha tofauti cha majina inaitwa mbadala. Toleo ngumu zaidi la kipimo cha nomino ni uainishaji wa seli tatu au zaidi, kwa mfano: "uteuzi wa mgombea

A - watahiniwa B - watahiniwa C - watahiniwa D". Katika kesi hii, uhusiano wa kitakwimu unaweza kuanzishwa kati ya vikundi vya sifa (uchanganuzi wa uwiano). Hata hivyo, kunaweza kusiwe na uhusiano kati ya sifa zilizopimwa (Jedwali 11).

Jedwali 11

Mfano wa mizani ya majina

Ili kuchambua uhusiano kati ya data iliyopimwa kwa kiwango cha majina, coefficients zifuatazo za uwiano hutumiwa mara nyingi: a) coefficients 2? 2 (4) muunganiko wa seli (kigeu cha dharura Q; mgawo wa ushirika?); b) viambatanisho m x n (multicellular) muunganisho (Mgawo wa unyambulishaji wa pande zote wa Pearson C; mgawo wa unyambulishaji wa pande zote wa Chuprov K).

Wakati wa kutambua usambazaji katika madarasa, inawezekana kuamua masafa kamili na ya jamaa ya tukio la sifa, kuamua mode na wastani.

1. Katika kiwango cha utaratibu, inaruhusiwa kugawanya seti ya sifa katika vipengele vilivyounganishwa na mahusiano: "zaidi-chini" (Jedwali 12).

Jedwali 12

Mfano wa kiwango cha utaratibu

Tathmini za wataalam mara nyingi huwasilishwa kwa kiwango cha kawaida, kwani, kwa mfano, wakati wa uchunguzi wa mtaalam, ni rahisi kwa mtaalamu kujibu maswali ya hali ya ubora, ya kulinganisha (Ivanov ni bora kwa Petrov) kuliko yale ya kiasi. Wakati wa kuchakata nyenzo za kitakwimu, inawezekana kubainisha wastani wa usambazaji na kukokotoa migawo ya uwiano wa daraja.

Kiwango cha kawaida lazima kiwe na angalau madarasa matatu, kwa mfano, "majibu chanya - majibu ya upande wowote - majibu hasi" au "inafaa kwa nafasi iliyo wazi - inayofaa na uhifadhi - haifai" au X A = X B; X A< Х В; Х А >X V.

Mizani ya sifa ya kiasi ni mizani ya muda na mizani ya uwiano.

2. Mizani ya muda ni kipimo ambacho huamuru, kuainisha na kutathmini sifa kulingana na ukali wa sifa inayopimwa, kwa kulinganisha na muda fulani (kiwango) kulingana na kanuni "zaidi kwa idadi fulani ya vitengo - chini kwa a. idadi fulani ya vitengo." Vipindi vinaweza kuamua viwango vya maendeleo ya parameter fulani ya kisaikolojia inayopimwa. Sehemu ya kumbukumbu ya sifuri inaweza kuweka kiholela (Jedwali 13).

Jedwali 13

Mfano wa mizani ya muda

Mkengeuko wa kawaida hutumiwa kama muda katika kipimo hiki. Vipengele vya muda vinaweza kuwa: wakati wa kutatua tatizo, kulingana na kubadilisha alama ghafi katika vitengo vya kawaida vya kupotoka; viashiria vya kawaida: IQ, T - alama, percentiles, nk.

Mabadiliko yanayokubalika: mahesabu ya wastani wa hesabu, kupotoka kwa kawaida; upatanishi wa vijisehemu viwili (Spearman coefficient r s; kipimo cha Goodman na Kruskal; kipimo cha Kendall; kipimo cha Somers d; COV - covariance; mgawo wa uunganisho wa mstari wa Pearson r xy; mgawo wa uunganisho wa vigeu kadhaa: mgawo wa konkodansi W;

4. Katika kipimo cha uwiano, vipengele huainishwa kulingana na kiwango cha udhihirisho wa mali inayopimwa, na thamani za nambari huwekwa kwa vipengele vilivyopimwa kulingana na kanuni ya ufanano, uwiano, usawa-kutokuwa na usawa, n.k. kiwango cha uwiano kuna hatua muhimu ya sifuri, ambayo inaonyesha kutokuwepo kabisa kwa mali iliyopimwa, ubora , na vipengele vina uhusiano wa uwiano wa nambari (kwa mfano, 2 ni hadi 4, kama 4 hadi 8, nk).

Kumbuka. Uwezo wa psyche ya binadamu ni kubwa sana kwamba ni vigumu kufikiria sifuri kabisa katika kutofautiana yoyote ya kisaikolojia inayoweza kupimika. Ujinga kabisa na uaminifu kabisa ni dhana badala ya saikolojia ya kila siku. Vile vile hutumika kwa uanzishwaji wa mahusiano sawa: tu mfano wa hotuba ya kila siku inaruhusu Ivanov kuwa mara 2 (3, 5, 10) nadhifu kuliko Petrov au kinyume chake.

Mabadiliko yanayokubalika: kuhusiana na viashiria vya mzunguko, inawezekana kutumia shughuli zote za hesabu; kitengo cha kipimo katika kipimo hiki cha uhusiano ni uchunguzi 1, chaguo 1, majibu 1, nk.

Wakati mwingine katika uchunguzi mmoja ni muhimu kuwasilisha matokeo kwa mizani tofauti. Tutaona hili katika mfano unaofuata (Jedwali 14).

Jedwali 14

Uwiano wa matokeo ya tathmini ya kufikiri kwa maneno yaliyoonyeshwa katika mizani tofauti

Kulingana na fomu ya kurekodi data ya majaribio, mizani ya kipimo imegawanywa katika: matusi, nambari, picha.

Mizani ya maneno ni aina ya kurekodi hukumu juu ya uwepo (ndio - hapana) au kiwango cha kujieleza (pamoja na fomu ya ufafanuzi wa polar) ya tabia inayosomwa (kwa mfano, extrovert - introvert, nk).

Katika mizani ya nambari, data iliyopimwa katika uchunguzi inawasilishwa kwa kutumia maadili ya nambari, ambayo ni rahisi zaidi kwa kurekodi na usindikaji wa takwimu wa nyenzo za majaribio.

Mizani ya picha inakuwezesha kuonyesha wazi mienendo ya maendeleo ya tabia iliyopimwa kwenye abscissa na axes za kuratibu na kuona mwenendo katika mabadiliko yake (Mchoro 16).

Mchele. 16. Histogram

Histogram ni grafu katika mfumo wa mlolongo wa baa, ambayo kila moja inategemea muda wa tarakimu moja, na urefu wake unaonyesha idadi ya matukio, au mzunguko, katika tarakimu hiyo.

Uwasilishaji wa mchoro wa data unaweza kuwa katika mfumo wa chati ya bar au pie au histogram (Mchoro 17).

Mchele. 17. Chati za pau na pai za uwezekano wa usambazaji wa matukio yaliyoainishwa

Tathmini za mizani ni njia ya kutathmini matokeo ya mtihani kwa kuweka nafasi yake kwa kiwango maalum. Katika psychodiagnostics, aina mbalimbali za kutathmini matokeo ya mtihani hutumiwa kwa kuziunganisha na data ya kikundi na kuanzisha nafasi yake kwa kiwango maalum.

Mojawapo ya njia za kawaida za kupata alama ni asilimia. Asilimia huonyesha asilimia ya watu binafsi katika safu ya daraja kutoka 1 hadi 100, ambapo asilimia 50 inalingana na wastani (Mimi). Njia ifuatayo hutumiwa kuamua asilimia:

ambapo f com ni marudio yaliyokusanywa ya alama ambazo ni chini ya alama iliyozingatiwa ambayo percentile inakokotolewa; f ni mzunguko wa makadirio yaliyobadilishwa; N ni jumla ya idadi ya makadirio (Mchoro 18).

Mchele. 18. Usambazaji wa matokeo katika asilimia

Hasara ya mizani ya percentile ni kutofautiana kwa vitengo vya kipimo. Kwa usambazaji wa kawaida, matokeo mengi ya mtihani hupangwa katikati ya usambazaji na kutawanya yanaposonga kuelekea kingo.

Ili kuondokana na upungufu huu, alama za mtihani ni sanifu, ambayo inafanya uwezekano wa kulinganisha matokeo ya masomo tofauti kulingana na viashiria vinavyofanana na sampuli.

Alama za Z ni uwiano wa tofauti kati ya thamani ya X na thamani ya wastani kwa kupotoka kwa kawaida (Mchoro 19).

Mchele. 19. Usambazaji wa matokeo katika alama Z

Ubadilishaji wa matokeo ya mtihani kuwa alama za Z hufanywa kwa kutumia fomula:

ambapo X 1 ni matokeo ya mtu binafsi ya somo, ni maana ya hesabu,? - kupotoka kwa kawaida.

Ubaya wa alama za Z ni uwepo wa maadili hasi na sehemu (Mchoro 20).

T - pointi

Mchele. 20. Usambazaji wa matokeo katika alama za T

T - alama ni mgawanyo wa kawaida wa alama na wastani wa 50 na upungufu wa kawaida wa 10. Ikiwa usambazaji wa alama zilizozingatiwa ni wa kawaida, ubadilishaji unafanywa kwa kutumia fomula:

ambapo X ni alama iliyozingatiwa; M ni thamani ya wastani ya makadirio yaliyozingatiwa; ? x ni mkengeuko wa kawaida wa alama zilizoangaliwa.

Ikiwa alama zilizozingatiwa hazitii usambazaji wa kawaida, basi zinabadilishwa kuwa percentiles, kisha kwa mujibu wa meza ya kawaida ya usambazaji katika alama za Z, ambayo formula hutumiwa: T = 10 z + 50 (Jedwali 15).

Jedwali 15

Uhusiano kati ya asilimia, alama za Z na alama za T

Matokeo ya masomo yanaweza kuonyeshwa katika Stans (Mchoro 21).

Mchele. 21. Stan Scale

Kiwango cha Stan kinatumika kusawazisha viashiria vya kisaikolojia ambavyo vina idadi ndogo ya viwango vinavyoweza kutofautishwa kimaelezo.

Stans ni vitengo kwenye mizani ya pointi kumi na wastani wa 5.5 na mkengeuko wa kawaida wa 2. Ili kubadilisha alama kamili kuwa stani, fomula inatumika:

Wapi? c ni mkengeuko wa kawaida wa mizani ya Stan, sawa na 2; ? x ni mkengeuko wa kawaida wa viashirio vya mbinu katika sampuli ya kusanifisha; Хi - thamani ya sasa ya kiashiria;

Mx ni thamani ya wastani ya viashirio vya mbinu katika sampuli ya kusanifisha; Mc - thamani ya wastani ya kiwango cha Stan sawa na 5.5;

Kiwango cha Stenine ni badiliko la viashiria linalokubalika kwa ujumla, ambalo alama huchukua maadili kutoka 1 hadi 9, wastani ni 5.0, na kupotoka kwa kawaida? = 2.0 (Mchoro 22).

Mchele. 22. Kiwango cha Stenine

Masomo yameorodheshwa katika mpangilio wa kupanda wa matokeo, na vikundi vinaundwa kutoka kwao na idadi ya watu binafsi inayolingana na masafa fulani ya tathmini katika usambazaji wa kawaida wa matokeo ya mtihani.

Viashiria vya msingi vinabadilishwa kuwa stenini kwa kuagiza maadili yao ya nambari kwa mujibu wa curve ya kawaida ya usambazaji wa asilimia ya makadirio ya msingi yaliyotolewa katika Jedwali la 16.

Jedwali 16

Uongofu kwa stenini

Alama za chini na za juu zaidi zitagawiwa kwa matokeo ya 1 na 9.

Ili kulinganisha matokeo ya kupima kiashiria sawa cha kisaikolojia (sifa), baada ya kuleta matokeo kwa kiwango chochote cha kipimo cha umoja (kwa mfano, kiwango cha stan), O.P. Eliseev alipendekeza fomula ya kukokotoa tena matokeo na kuyaonyesha kwa kipimo kimoja cha 20-80.

Kuhesabu tena matokeo ya mtihani kwenye jedwali 20-80 hufanywa kwa kila parameta iliyosomwa kando kwa kutumia fomula ifuatayo:

Ambapo: - Pointi ghafi - idadi ya pointi zilizopokelewa kwa kusuluhisha kila jaribio kivyake, na jumla ya matokeo ya jaribio zima; 60 - upeo wa kiwango kinachoonekana 20-80; Upeo - idadi ya juu inayowezekana ya pointi ambazo mtumaji wa mtihani anaweza kupata (kwa kila mtihani mdogo na kwa mtihani kwa ujumla); 20 - kiwango kisichoonekana cha 20-80 (Mchoro 23).

Mchele. 23. Histogram ya matokeo ya mtihani wa "SHTUR".

Hizi ndizo taratibu za msingi za uchakataji wa takwimu za saikolojia zinazoturuhusu kupata maelezo ya ziada kuhusu sifa na mienendo ya matokeo ya utafiti.

Unapaswa pia kuondokana na kutokuwa na mstari wa alama za msingi kuhusiana na kiwango cha maandalizi.

Mfano. Kiwango cha upangaji shuleni kinaturuhusu kuhitimisha tu kwamba mwanafunzi Ivanov anasoma bora kuliko mwanafunzi Petrov. Tofauti zao ni zipi, mafanikio, juhudi n.k.? - Kiwango hiki hakijibu maswali kama haya. Kadhalika, alama mbichi huweka nafasi za walio mtihani pekee.

Katika mizani hiyo ya kawaida, takwimu kuu ni wastani, quantiles na uwiano wa cheo.

Kuweka masomo kwenye mhimili wa nambari kulingana na matokeo ya mtihani hufanyika kwa njia tofauti. Kwa hivyo, aina tofauti za mizani ya ukadiriaji hutumiwa, kama vile zifuatazo.

Kiwango cha mwisho cha ukadiriaji- kiwango, kilichoamuliwa na alama za chini na za juu (pointi), ni mabadiliko ya mstari wa sehemu kutoka kwa kiwango cha chini hadi alama ya juu; kwa mfano, kiwango ni pointi 100.

Kiwango cha kawaida- kiwango kilichoanzishwa kwa misingi ya uhalali wa nadharia kuhusu sheria ya kawaida ya usambazaji wa pointi; kwa mfano, tafsiri katika kiwango cha kawaida huchukulia kwamba ujuzi wa masomo katika sampuli yao ya nasibu iko chini ya sheria ya kawaida ya usambazaji, kwa hivyo, sehemu sawa chini ya mkondo wa kawaida wa usambazaji hulingana na idadi sawa ya majibu sahihi.

Kawaida, ubora, kiwango cha uhusiano- kiwango cha kuanzisha mahusiano ya utaratibu katika seti ya vitu vinavyoweza kupunguzwa, mifumo na kufanya mabadiliko yote ambayo hayakiuki sheria hii ya utaratibu; kwa mfano, kiwango cha alama katika shule ya sekondari ni 2, 3, 4, 5 na katika shule ya upili - "haifai", "ya kuridhisha", "nzuri", "bora".

Kiwango cha kawaida (vitu) hutumiwa na wataalam wakati wa kuainisha vitu vya majaribio ya kipimo. Kipimo hiki hutumika wakati kipimo cha ufundishaji kinapokusanya wanafunzi bila kuweka mpangilio wa vikundi; kwa mfano, kuwagawanya wanafunzi katika makundi ya waliofaulu na wale ambao hawakufaulu mtihani huo.

Mfano. Ikiwa mtu wa mtihani anapokea 1 (0) kwa jibu sahihi (sio sahihi) kwa kazi, basi matokeo ya mtihani yanawasilishwa kwa kiwango cha kawaida.

Kiwango cha muda- kiwango, ambacho kazi za mabadiliko ya mstari tu zinaruhusiwa, na ambayo mara nyingi haiwezekani kuashiria mwanzo, mwisho, au kitengo cha kipimo (gradation) ya kiwango; kwa mfano, mizani ya joto Fahrenheit na Selsiasi inahusiana na uhusiano: C = 5/9 (F - 32), C - joto (katika digrii) kwenye kipimo cha Selsiasi, F - joto kwenye kipimo cha Fahrenheit.

Kiwango cha muda ni kipimo cha kiasi cha kuagiza data (vitu) kulingana na mahusiano ya usawa, utaratibu na nyongeza. Inafafanua metric (asili, kitengo cha kipimo na dhana ya umbali kati ya data na vitu), hivyo tatizo la kulinganisha matokeo ya kupima linatatuliwa.

Mizani ya ubora ina usahihi mdogo wa kipimo, wakati ile ya upimaji ina usawa wa juu.

Muundo wa aina na viwango vya kipimo huonyeshwa kwenye Mtini. 6.1.

Mchele. 6.1.

Kiwango cha logi, ambacho hutumiwa mara nyingi katika mtihani, kawaida hutafsiriwa katika kiwango cha alama za mtihani.

Mfano. Ikiwa mshiriki wa Mtihani wa Jimbo la Umoja hajakamilisha kazi moja na kupokea pointi 0 za msingi, anapokea pointi za mtihani wa sifuri, lakini ikiwa amekamilisha kazi zote na kupokea alama ya juu zaidi ya msingi, anapokea pointi 100 za mtihani. Alama za majaribio za washiriki waliosalia wa USE hukokotolewa kwa kutumia mabadiliko ya mstari ambayo hubadilisha sehemu ya saizi ya kumbukumbu iliyodhibitiwa na alama katika kumbukumbu zinazolingana na alama moja ya msingi na alama katika kumbukumbu zinazolingana na alama za msingi ambazo ni chini ya kitengo kimoja. upeo unaowezekana katika sehemu kwenye mizani ya alama ya jaribio kutoka sita hadi tisini na nne zikijumlishwa. Kwa mfano, fomula ya kubadilisha kiwango cha logi kuwa kipimo cha alama ya jaribio inaweza kuonekana kama:

ambapo T ni alama ya mtihani, x ni tathmini ya kiwango cha utayari wa mshiriki wa Mtihani wa Jimbo Iliyounganishwa katika kumbukumbu, x min ni alama katika kumbukumbu zinazolingana na alama moja ya msingi, x max ni alama katika kumbukumbu zinazolingana na alama za msingi. , moja chini ya alama ya juu iwezekanavyo, [x ] - sehemu kamili ya x.

Katika majaribio yaliyoelekezwa kikawaida, kazi ni kuamua ukadiriaji wa wafanya mtihani katika kikundi. Mahali hapa, kwa asili, inategemea "msingi" - kikundi. Viwango vinatumika vinavyoonyesha matokeo ya mtihani kwa sampuli wakilishi ya masomo.

Mfano. Kwa kawaida, kwa mtihani wa ubora wa aina hii, karibu 70% ya matokeo iko katikati ya usambazaji ("chini ya kengele" ya curve ya usambazaji) na kuwa na hitilafu ndogo ya kipimo, takriban 5% (ya dhaifu na. matokeo yenye nguvu zaidi) katika sehemu bapa ya curve ya usambazaji, wanaweza kuwa na hitilafu kubwa sana ya kipimo. Upimaji wa kitaalamu, wakati wa usindikaji, hutupa ncha hizi au sehemu zake.

Katika vipimo vinavyotegemea kigezo, kazi imewekwa: kulinganisha mafanikio ya kielimu ya kila somo la mtihani na kiasi cha ujuzi (ujuzi, ujuzi) uliopangwa kwa uigaji. Hii inategemea zaidi maudhui maalum ya Viwango vya Serikali (mpango) vinavyojaribiwa.

Ili kuondoa utegemezi wa tafsiri ya matokeo ya mtihani juu ya matokeo katika kikundi cha washiriki wa mtihani, kanuni zilizowekwa kwa nguvu za utendaji wa mtihani hutumiwa, ambayo alama za msingi za mtihani fulani hulinganishwa. Huu ni mchakato wa kusawazisha mtihani, kwa mfano kwa wastani na kupotoka kwa kiwango cha alama za mtu binafsi.

Ubadilishaji wa alama ghafi unaotumika sana:

• percentile, inayoakisi asilimia ya masomo kutoka kwa kikundi cha kawaida ambacho matokeo yake si ya juu kuliko thamani fulani ya alama za msingi;
• Z-alama, tathmini ya mstari - uwiano wa kupotoka kwa mtu binafsi kwa alama za mtihani kwa kupotoka kwa kiwango cha alama za kikundi kizima cha masomo, pamoja na mabadiliko ya mstari wa alama ya Z (T-scale, nk);
• Mizani ya Stanine na Ukuta (Mizani ya Cattell), iliyopatikana kwa kugawanya mizani ya alama za msingi katika idadi ya vipindi.

Asilimia huanzisha daraja la kiashirio cha mhusika katika kundi la kawaida, kuonyesha asilimia ya masomo katika sampuli ya kawaida ambayo hayana matokeo ya juu kuliko alama hizi za msingi. Mizani ya percentile haina mstari (jibu kwa mabadiliko ya nukta moja katika kipimo cha alama ghafi si ya mstari), kwa hivyo inaweza hata kupotosha hali halisi.

Kinachojulikana kama kiwango cha Z hutafsiri matokeo ya mtu binafsi kwa kiwango cha kawaida, ambacho kina sifa ya vigezo kuu viwili vya jumla: alama ya wastani na tofauti. Alama ya Z ya mtu aliyejaribiwa i-inapatikana kwa kutumia fomula:

ambapo x i ni alama za msingi za somo; -

Psychodiagnostics: maelezo ya mihadhara Alexey Sergeevich Luchinin

2. Ukadiriaji wa mizani

2. Ukadiriaji wa mizani

Ukadiriaji wa mizani- njia ya kutathmini matokeo ya mtihani kwa kuanzisha nafasi yake kwa kiwango maalum. Kipimo kina data juu ya kanuni za ndani ya kikundi za kutekeleza mbinu hii katika sampuli ya kusanifisha. Kwa hivyo, matokeo ya mtu binafsi ya kumaliza kazi (tathmini za msingi za masomo) yanalinganishwa na data katika kikundi cha kawaida kinacholinganishwa (kwa mfano, matokeo yaliyopatikana na mwanafunzi yanalinganishwa na viashiria vya watoto wa umri sawa au mwaka wa masomo; matokeo. Utafiti wa uwezo wa jumla wa mtu mzima unalinganishwa na viashiria vilivyochakatwa kitakwimu vya sampuli wakilishi ya watu ndani ya mipaka maalum ya umri).

Alama za mizani kwa maana hii zina maudhui yaliyobainishwa wazi ya kiasi na yanaweza kutumika katika uchanganuzi wa takwimu. Mojawapo ya aina za kawaida za kutathmini matokeo ya mtihani katika uchunguzi wa kisaikolojia kwa uwiano na data ya kikundi ni hesabu. asilimia.

Percentile ni asilimia ya watu binafsi kutoka sampuli ya kusawazisha ambao matokeo yao ni ya chini kuliko kiashirio cha msingi kilichotolewa. Kiwango cha asilimia kinaweza kuzingatiwa kama seti ya viwango vya daraja (angalia uwiano wa cheo) na idadi ya vyeo kuwa 100 na kuanzia cheo cha 1, kinacholingana na matokeo ya chini kabisa; Asilimia ya 50 (PSQ) inalingana na wastani (angalia vipimo vya mwelekeo mkuu) wa usambazaji wa utendakazi, P ›50 na P ‹50 mtawalia inayowakilisha viwango vya utendakazi juu na chini ya kiwango cha wastani cha utendakazi.

Asilimia haipaswi kuchanganyikiwa na asilimia ya kawaida. Mwisho huwakilisha uwiano wa maamuzi sahihi kati ya jumla ya idadi ya vipengee vya mtihani katika matokeo ya mtu binafsi (angalia alama za msingi). Cheo P na P 100 hupokea, mtawaliwa, matokeo ya chini na ya juu zaidi kutoka kwa yale yaliyozingatiwa kwenye sampuli, hata hivyo, safu hizi zinaweza pia kuendana na mbali na sifuri (sio suluhisho moja sahihi) au viashiria kamili (suluhisho zote ni sahihi) (kwa kwa mfano, kwa jumla ya idadi ya kazi 120 matokeo ya chini yanayolingana na safu ya kwanza yanaweza kuwa suluhisho 6 sahihi, wakati matokeo ya juu yanayolingana na kiwango cha P 100 yatakuwa kazi 95 zilizotatuliwa kwa usahihi). Hali hii hutokea, kwa mfano, wakati wa kutathmini vipimo vya kasi.

Hasara kuu ya mizani ya percentile ni kutofautiana kwa vitengo vya kipimo. Katika mgawanyo wa kawaida, vigeu vya mtu binafsi vimewekwa vyema katikati ya usambazaji na kutawanya vinaposonga kuelekea kingo. Kwa hivyo, masafa sawa ya matukio karibu na kituo yanahusiana na vipindi vifupi kando ya mhimili wa x, ulio kwenye kingo za usambazaji wa makadirio. Asilimia zinaonyesha nafasi inayolingana ya kila somo katika sampuli ya kawaida, lakini si ukubwa wa tofauti kati ya matokeo. Hii inaleta usumbufu fulani katika kutafsiri matokeo ya mtu binafsi. Kwa hivyo, tofauti katika viashiria vya msingi vinavyolingana na muda P 70 -P 80 inaweza kuwa pointi 10, na tofauti katika idadi ya maamuzi sahihi katika muda wa safu P 50 -P 60 inaweza kuwa pointi 1-3 tu.

Wakati huo huo, alama za percentile pia zina faida kadhaa. Wanaelewa kwa urahisi na watumiaji wa taarifa za kisaikolojia, ni zima kuhusiana na aina mbalimbali za mbinu na ni rahisi kuhesabu.

Alama za asilimia si alama za kawaida za mizani. Inatumika sana katika psychodiagnostics viashiria vya kawaida, iliyohesabiwa kwa misingi ya mabadiliko ya mstari na yasiyo ya mstari wa viashiria vya msingi vinavyosambazwa kulingana na sheria ya kawaida au karibu na kawaida. Kwa hesabu hii, mabadiliko ya r ya makadirio yanafanywa (tazama viwango, usambazaji wa kawaida). Kuamua kiashiria cha 2-kiwango, tambua tofauti kati ya matokeo ya msingi ya mtu binafsi na wastani wa kikundi cha kawaida, na kisha ugawanye tofauti hii na a ya sampuli ya kawaida. Kiwango cha z kilichopatikana kwa njia hii kina alama ya kati M = 0, maadili hasi yanaonyesha matokeo chini ya wastani na hupungua kadri zinavyosonga kutoka kwa sifuri; Thamani chanya zinaonyesha matokeo zaidi ya wastani. Kitengo cha kipimo (kipimo) katika kipimo cha z ni sawa na 1a ya kawaida (kitengo) cha usambazaji wa kawaida.

Ili kubadilisha usambazaji wa matokeo ya msingi ya kanuni yaliyopatikana wakati wa kusanifisha hadi kiwango cha z, ni muhimu kuchunguza swali la asili ya usambazaji wa majaribio na kiwango cha uthabiti wake na ule wa kawaida. Kwa kuwa katika hali nyingi maadili ya viashiria katika usambazaji yanafaa ndani ya M ± 3?, vitengo vya z-scale rahisi ni kubwa sana. Kwa urahisi wa kukadiria, mabadiliko mengine ya aina z = (x – ‹x›) / ? yanatumika. Mfano wa mizani kama hii itakuwa tathmini za mbinu ya betri ya majaribio ya SAT (SEEB) ya kutathmini uwezo wa kujifunza (angalia majaribio ya mafanikio). Kiwango hiki cha r kinahesabiwa upya ili katikati ni 500, huh? = 100. Mfano mwingine sawa ni kipimo cha Wechsler kwa majaribio madogo ya mtu binafsi (ona kipimo cha akili cha Wechsler, ambapo M = 10, ? = 3).

Pamoja na kuamua mahali pa matokeo ya mtu binafsi katika usambazaji wa kawaida wa data ya kikundi, kuanzishwa kwa SHO pia kunalenga kufikia lengo lingine muhimu - kuhakikisha ulinganifu wa matokeo ya upimaji wa vipimo mbalimbali vilivyoonyeshwa kwa mizani ya kawaida, uwezekano wa pamoja wao. tafsiri, na kupunguza tathmini kwa mfumo mmoja.

Ikiwa ugawaji wote wa makadirio katika mbinu zilizolinganishwa ni karibu na kawaida, suala la ulinganifu wa makadirio hutatuliwa kwa urahisi kabisa (katika usambazaji wowote wa kawaida, vipindi M ± n? vinahusiana na mzunguko sawa wa kesi). Ili kuhakikisha ulinganifu wa matokeo yanayohusiana na usambazaji wa fomu tofauti, tuma ombi mabadiliko yasiyo ya mstari, hukuruhusu kutoa usambazaji umbo la curve iliyotolewa ya kinadharia. Usambazaji wa kawaida kawaida hutumiwa kama curve kama hiyo. Kama vile 160–150 katika z-transform rahisi, alama za kawaida za kawaida zinaweza kupewa umbo lolote unalotaka. Kwa mfano, kuzidisha kiashiria cha kawaida cha kawaida na 10 na kuongeza 50 mara kwa mara, tunapata T-alama(tazama viwango, Minnesota Multidimensional Personality Inventory).

Mfano wa isiyo ya mstari iliyobadilishwa kwa kiwango cha kawaida ni na kiwango cha stanini(kutoka kiwango cha tisa cha Kiingereza - "kiwango cha tisa"), ambapo makadirio huchukua maadili kutoka 1 hadi 9, M = 5, ? = 2.

Mizani ya stanini inazidi kuenea, ikichanganya faida za viashirio vya mizani ya kawaida na usahili wa asilimia. Viashiria vya msingi vinabadilishwa kwa urahisi kuwa stanina. Ili kufanya hivyo, masomo yamewekwa katika mpangilio wa kupanda wa matokeo na kutoka kwao huundwa katika vikundi na idadi ya watu binafsi sawia na masafa fulani ya tathmini katika usambazaji wa kawaida wa matokeo ya mtihani (Jedwali 14).

Jedwali 14

Tafsiri ya matokeo ya mtihani wa msingi katika mizani ya stanini

Wakati wa kubadilisha darasa kuwa mizani viwango(kutoka kiwango cha Kiingereza cha kumi - "kiwango cha kumi") utaratibu sawa unafanywa na tofauti pekee ni kwamba kiwango hiki kinategemea vipindi kumi vya kawaida. Acha kuwe na watu 200 katika sampuli ya kusanifisha, kisha masomo 8 (4%) yenye alama za chini na za juu zaidi yatapewa 1 na 9 stanines, mtawalia. Utaratibu unaendelea hadi vipindi vyote vya mizani vijazwe. Alama za majaribio zinazolingana na viwango vya asilimia zitapangwa katika mizani inayolingana na usambazaji wa kawaida wa marudio ya matokeo.

Mojawapo ya aina za kawaida za ukadiriaji wa kiwango katika majaribio ya akili ni alama ya kawaida ya IQ(M = = 100, ? = 16). Vigezo hivi vya kipimo cha kawaida cha ukadiriaji katika uchunguzi wa kisaikolojia vilichaguliwa kama marejeleo. Kuna mizani michache kabisa ambayo inategemea usanifishaji; makadirio yao ni rahisi kupunguzwa kwa kila mmoja. Kuongeza, kimsingi, kunakubalika na kuhitajika kwa anuwai ya mbinu zinazotumiwa kwa madhumuni ya utambuzi na utafiti, pamoja na mbinu ambazo matokeo yake yanaonyeshwa kwa viashiria vya ubora. Katika hali hii, kwa kusanifisha, unaweza kutumia tafsiri ya mizani nomino katika mizani ya cheo (angalia mizani ya kipimo) au kuendeleza mfumo tofauti wa tathmini za msingi za upimaji.

Ikumbukwe kwamba, licha ya unyenyekevu na uwazi wao, viashiria vya mizani ni sifa za takwimu ambazo huruhusu tu mtu kuonyesha mahali pa matokeo fulani katika sampuli ya vipimo vingi vya asili sawa. Alama ya mizani, hata kwa zana ya kitamaduni ya saikolojia, ni aina moja tu ya udhihirisho wa alama za majaribio zinazotumika katika kutafsiri matokeo ya uchunguzi. Katika kesi hii, uchambuzi wa kiasi unapaswa kufanywa kila wakati kwa kushirikiana na uchunguzi wa ubora wa kimataifa wa sababu za kutokea kwa matokeo ya mtihani uliopewa, kwa kuzingatia ugumu wa habari juu ya utu wa somo na data juu ya sasa. hali ya uchunguzi, uaminifu na uhalali wa mbinu. Mawazo yaliyozidi juu ya uwezekano wa hitimisho halali kulingana na makadirio ya kiasi tu yalisababisha mawazo mengi potofu katika nadharia na mazoezi ya uchunguzi wa kisaikolojia.