Каталог огромен, в восторге
п. в.
Сведений об использовании в СНГ нет.
ОЦЕНКА ТИПА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ - аналитико-статистическая процедура исследования
основных характеристик эмпирического распределения (мер центральной тенденции, мер
изменчивости, асимметрии, эксцесса кривой и некоторых других показателей).
ОЦЕ
На практике О.т. р. предпринимают с целью проверки предположения о том, что
анализируемое распределение соответствует теоретическому (подтверждение нуль-
гипотезы о том, что расхождение между характеристиками эмпирического и теоретического
распределений близки нулю). Вопрос такого рода нередко решается в ходе
стандартизации методики и разработки шкалы (см. Оценки школьные}. Обычно в качестве
теоретического распределения при сравнении с эмпирическим используется нормальное
распределение, О. т. р. выступает в данном случае в форме проверки нормальности
эмпирического распределения. Чтобы установить, подчиняется ли эмпирическое
распределение изучаемой случайной величины нормальному закону, необходимо
сопоставить известные исследователю сведения о свойствах этой величины и условиях ее
изучения со свойствами функций нормального распределения (см. Нормальное
распределение). Сперва проводят качественное сопоставление, а затем - с помощью
специальных методов - количественное. Основой качественного сопоставления служит
главное <физическое> условие появления нормального распределения, а именно,
действие на изучаемую случайную величину большого числа преимущественно
независимых и примерно одинаковых случайных факторов. Если это условие, по мнению
исследователя, выполняется, можно ожидать, что исследуемая величина распределена
нормально.
Количественное сопоставление может включать ряд этапов. Первый - сравнение
отдельных свойств эмпирического Распределения со свойствами теоретичес-1<ого
нормального распределения. Это ка-ется прежде всего мер симметрии (мо-Да, медиана и
среднее арифметическое см. Меры центральной тенденции) и
эксцесса. Асимметрия (As) кривой эмпирического распределения определяется по
формуле:
4=(0-ЗС23),
где х-среднее арифметическое, S- стандартное отклонение, c - среднее
кубическое (c = ?/-Sx3), С - среднее
квадратическое (С = ,1-Sx2). Эксцесс \п
кривой (?_() определяется по формуле:
Ex = - (О4 - 4c3 + бС2]?2 - З4) - 3, о
где Q - среднее значение четвертой степени (Асимметрия и эксцесс нормального распределения равны нулю. Если хотя бы один из этих
двух показателей проверяемого эмпирического распределения существенно отклоняется
от данного значения, это означает аномальность оцениваемого распределения.
Проверку статистической значимости вычисляемого показателя асимметрии можно
провести на основании общего неравенства Чебышева:
где SQ - дисперсия эмпирической оценки асимметрии: = уР-УРО-
вень значимости или вероятность (Р) ошибки первого рода - ошибочного вывода о
незначимости асимметрии при наличии значимой асимметрии (Р = 0,05 или? =0,01).
230
231
ОЦЕ
Аналогично оценивается значение эксцесса (?_): |--
где 5g - эмпирическая дисперсия оценки эксцесса:
24п(га-2)(п-3) 6 (n+l)2(n+3)(n+5)
Второй этап проверки эмпирического распределения состоит в построении теоретической
функции распределения по эмпирическому ряду в предположении, что он подчиняется
нормальному закону. Именно это предположение и обосновывается при качественном и
количественном (на первом этапе) сопоставлении свойств. Вычисление теоретических зна-
чений вероятностей, соответствующих эмпирическим частотам, в общем случае
осуществляется по таблицам функций распределения. В предположении нормального
закона обычно пользуются таблицами функций / (г) или F (г). Вычисление вероятностей при
такой процедуре производится следующим образом. Значение случайной величины JC,
преобразовывается в значение стандартного показателя (см. Стандартизация):
х..-x
г=---. а
Затем по табл. 1 Приложения III для каждого г;эмпирического ряда определяются значения
стандартной плотности /(z),
\
которые затем умножаются на - для пест рехода от стандартного к истинному
эмпирическому масштабу функций распределения или значению функции распределения
F (г):
Р,(х,Хх)= /(z);
ст
Р,(Х<.х,)=Р,(г).
Сопоставление заканчивается сравнением фактических (полученных в опыте)
и теоретических (вычисленных) вероятностей. Если различия малы или отсутствуют,
можно считать, что изучаемая случайная величина распределяется нормально. Для
проверки нуль-гипотезы о нормальности распределения можно воспользоваться критерием
X2 и другими методами (универсальный критерий Колмогорова и др.).
Подтверждение нормального закона данного распределения будет означать, что
полученная эмпирическая кривая не требует нормализации; распределение можно
рассматривать как репрезентативное по отношению к генеральной совокупности и на его
основе определить репрезентативные оценочные нормы. Если гипотеза не подтвердилась,
то либо выборка мала или нерепрезентативна, либо данный тест не дает нормального
распределения результатов.
ОЦЕНКИ ПЕРВИЧНЫЕ (<сырые> баллы) - оценки, полученные испытуемым на
начальном этапе обработки результатов тестовой методики. Обычно это сведения о
количестве правильно решенные задач, числе попыток при их решении, реже - о времени
выполнения заданий.
О. п. в большинстве опросников личностных содержат результат подсчета ответов,
совпадающих с кодом (<ключом>) исследуемого количества или свойства. В проективных
методиках <сырые> оценки могут быть получены на основании измерения объема ответа
испытуемого, подсчета частоты обращения к отдельным <темам> (см. Тематический
апперцепции тест), классификации ответов с подсчетом каждого из выделяемых типов (см.
Розенцвейга рисуночной фрустрации методика) и т. д.
В определенной группе методик (функциональные пробы, методики с качественным
анализом и интерпретацией результата) О. п. являются окончательными
232
.---------------------------------------- ОЦЕ
Таблица 18
Приблизительное оценивание результата выполнения субтеста KL методики Р. Амтхауэра
в зависимости от степени обобщения признаков
Номе
р
задан
ия
Объединяемые
общим понятием
объекты
Оценка
2 балла
1 балл
0 баллов
61 Яблоко-земляника Плоды 67 Семя-яйцо Зародыш
75
Имеют кожуру, стебель
Круглые, красные
Пищевые продукты Продукты сельского хозяйства
Благословение- проклятие
Санкции, пожелания Осуждение, заклинание
Угрозы, похвалы
результатами, на основании которых осуществляют интерпретацию данных и фор-
мулируют заключение. В большинстве психодиагностических тестов (психометрические
методики, шкалированные личностные опросники) О.п. на основании норм и данных
стандартизации теста переводятся в оценки школьные, отражающие в той или иной форме
отношение полученного результата к показателям выборки стандартизации.
Получение О. п. - обычно формализованная процедура с четкой регламентацией правил
оценки результатов выполнения заданий. При этом легче всего задача формализации О. п.
решается в случае применения задач закрытого типа. Чем больше число возможных
вариантов (или их комбинаций) допускается условиями задания, тем сложнее
регламентация оценки. Особенно сильно эта закономерность проявляется при оценке
задач открытого типа. Даже в типичных психометрических процедурах часто возникают
определенные сложности выставления О. п. Так, напр., в субтесте KL Амтхауэ-Ра
интеллекта структуры теста требуется объединить два предложенных объекта общим
понятием. Результат каждого задания оценивают одним, двумя или нулем баллов в
зависимости от уровня обобщения признаков в понятии. Задача
такой оценки сложна и требует от экспериментатора определенного опыта. Составитель
методики предлагает таблицу приблизительных ответов с соответствующими оценками.
Как видно из табл. 18, критерии разделения на <сильные> и <слабые> понятия условны и
недостаточно конкретизированы. Наглядно проступает необходимость тщательной
проработки системы оценивания для задач такого типа.
При подсчете количества правильных решений или совпадений с ключом повсеместно
используются шаблоны. Технические ошибки в <ключе>, возникающие при дублировании и
размножении методик, являются одной из распространенных причин появления
ошибочных результатов. Точность подсчета О. п. в значительной мере обеспечивается
рациональным оформлением и организацией бланка обследования.
ОЦЕНКИ ПРОФИЛЬНЫЕ - способ представления количественных результатов
психодиагностической методики. При таком способе оценки по отдельным группам
заданий, субтестам тестовой батареи с помощью специальных приемов приводятся к
соизмеримым единицам(единой шкале оценок) (см. Стандартизация, Оценки школьные) и
отображаются на
233
ОЦЕ
Ф.И.О.
Аналитической тест исследования интеллекта (А1Т)
Возраст .
Профильная оценка
Послед, карт.
Числ. ряд Предпож.
Картинки Разрез>, фиг. Геом. аналог
Рис. 49. Образец <профиля> оценок Мейли интеллекта аналитического теста
S-=
11
50
9
80
13
60
14
30
19
60
18
90
общем графике. Соизмеримость оценок тестов, результаты которых выносятся на
<профиль>, достигается с помощью выравнивающих коэффициентов (см. Шми-шека
опросник), унификации оценок первичных, преобразования стандартизированных оценок в
шкалу с едиными значениями М и s.
Наряду с наглядностью представления количественных данных с помощью <профиля>
обеспечивается также возможность качественного анализа и интерпретации результатов
тестовой батареи, изучения структуры суммарного тестового результата (см. IQ-показатель
стандартный). Впервые О. п. были применены в Россолимо психологических профилях.
Объединение количественных результатов различных субтестов в этой методике
основывалось на том, что оценка каждого теста соответствовала числу удач или неудач
при его десятикратном повторении.
О. п. наиболее распространены в тестах интеллекта, состоящих из комплекса субтестов
(см. Амтхауэра интеллекта структуры тест (см. рис. 4), Векслера интеллекта измерения
шкалы (рис. 14) и др.). Особое значение О. п. имеют и в многошкальных опросниках
личностных. Представление результатов в виде О. п. часто объединяется с процедурой
кодирования оценок тестовых.
Примеры О. п. приведены на рис. 49, рис. 41, 42 к статье Миннесотский многоаспектный
личностный опросник, рис. 40 к статье Мейли интеллекта аналитический тест.
ОЦЕНКИ ШКАЛЬНЫЕ - способ оценки результата теста путем установления его места на
специальной шкале. Шкала содержит данные о внутригруппо-вых нормах выполнения
данной методики в выборке стандартизации. Так, индивидуальные результаты выполнения
заданий (оценки первичные испытуемых) сравниваются с данными в сопоставимой
нормативной группе (напр., результат, достигнутый учеником, сравнивается с по-
казателями детей того же возраста или года обучения; результат исследования общих
способностей взрослого сопоставляется со статистически обработанными показателями
репрезентативной выборки лиц в заданных возрастных пределах).
О. ш. в этом смысле имеют четко определенное количественное содержание и могут быть
использованы при статистическом анализе. Одной из распространенных в психологической
диагностике форм оценки результата теста путем соотнесения с групповыми данными
является расчет процентилей. Процентиль - процентная доля индивидов из выборки
стандартизации, результат которых ниже
234
ОЦЕ
данного первичного показателя. Шкалу процентилей можно рассматривать как
совокупность ранговых градаций (см. Корреляция ранговая) при числе рангов 100 и отсчете
от 1-го ранга, соответствующего самому низкому результату; 50-й процентиль (?5о)
соответствует медиане (см. Меры. центральной тенденции) распределения результатов,
Р>50 и Pуровня результата.
Процентили не следует смешивать с обычными процентными показателями. Последние
представляют собой долю правильных решений из общего количества заданий теста в
индивидуальном результате (см. Оценки первичные). Ранги Р, и Р,дд получают
соответственно самый низкий и самый высокий результаты из наблюдавшихся в выборке,
однако этим рангам могут соответствовать и далеко не нулевой (ни одного правильного
решения) или абсолютный (все решения правильны) показатели (например, при общем ко-
личестве 120 заданий минимальный результат, соответствующий первому рангу, может
составить 6 правильных решений, в то время как максимальный результат,
соответствующий рангу Р.дц, будет составлять 95 правильно решенных заданий). Такая
ситуация наблюдается, напр., при оценке тестов скорости.
Основной недостаток процентильных шкал состоит в неравномерности единиц измерения.
При нормальном распределении отдельные переменные тесно группируются в центре
распределения и по мере Удаления к краям рассеиваются. Поэтому Равным частотам
случаев вблизи центра соответствуют более короткие интервалы "о оси абсцисс,
расположенные по краям Распределения оценок. Процентили показывают относительное
положение каждо-Т0 испытуемого в нормальной выборке, но не величину различий между
результатами. Это создает некоторые неудобства в интерпретации индивидуальных
результатов. Так, разница в первичных показателях, соответствующая интервалу PJQ-Pyo,
может составить 10 баллов, а различие в количестве правильных решений в интервале
рангов Ру~Р(/ц - лишь 1-3 балла.
Вместе с тем процентильные оценки обладают и рядом достоинств. Они легко доступны
пониманию пользователей психодиагностической информацией, универсальны по
отношению к различным типам методик и легко рассчитываются.
Процентильные оценки не относятся к типичным шкальным показателям.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77
Сведений об использовании в СНГ нет.
ОЦЕНКА ТИПА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ - аналитико-статистическая процедура исследования
основных характеристик эмпирического распределения (мер центральной тенденции, мер
изменчивости, асимметрии, эксцесса кривой и некоторых других показателей).
ОЦЕ
На практике О.т. р. предпринимают с целью проверки предположения о том, что
анализируемое распределение соответствует теоретическому (подтверждение нуль-
гипотезы о том, что расхождение между характеристиками эмпирического и теоретического
распределений близки нулю). Вопрос такого рода нередко решается в ходе
стандартизации методики и разработки шкалы (см. Оценки школьные}. Обычно в качестве
теоретического распределения при сравнении с эмпирическим используется нормальное
распределение, О. т. р. выступает в данном случае в форме проверки нормальности
эмпирического распределения. Чтобы установить, подчиняется ли эмпирическое
распределение изучаемой случайной величины нормальному закону, необходимо
сопоставить известные исследователю сведения о свойствах этой величины и условиях ее
изучения со свойствами функций нормального распределения (см. Нормальное
распределение). Сперва проводят качественное сопоставление, а затем - с помощью
специальных методов - количественное. Основой качественного сопоставления служит
главное <физическое> условие появления нормального распределения, а именно,
действие на изучаемую случайную величину большого числа преимущественно
независимых и примерно одинаковых случайных факторов. Если это условие, по мнению
исследователя, выполняется, можно ожидать, что исследуемая величина распределена
нормально.
Количественное сопоставление может включать ряд этапов. Первый - сравнение
отдельных свойств эмпирического Распределения со свойствами теоретичес-1<ого
нормального распределения. Это ка-ется прежде всего мер симметрии (мо-Да, медиана и
среднее арифметическое см. Меры центральной тенденции) и
эксцесса. Асимметрия (As) кривой эмпирического распределения определяется по
формуле:
4=(0-ЗС23),
где х-среднее арифметическое, S- стандартное отклонение, c - среднее
кубическое (c = ?/-Sx3), С - среднее
квадратическое (С = ,1-Sx2). Эксцесс \п
кривой (?_() определяется по формуле:
Ex = - (О4 - 4c3 + бС2]?2 - З4) - 3, о
где Q - среднее значение четвертой степени (Асимметрия и эксцесс нормального распределения равны нулю. Если хотя бы один из этих
двух показателей проверяемого эмпирического распределения существенно отклоняется
от данного значения, это означает аномальность оцениваемого распределения.
Проверку статистической значимости вычисляемого показателя асимметрии можно
провести на основании общего неравенства Чебышева:
где SQ - дисперсия эмпирической оценки асимметрии: = уР-УРО-
вень значимости или вероятность (Р) ошибки первого рода - ошибочного вывода о
незначимости асимметрии при наличии значимой асимметрии (Р = 0,05 или? =0,01).
230
231
ОЦЕ
Аналогично оценивается значение эксцесса (?_): |--
где 5g - эмпирическая дисперсия оценки эксцесса:
24п(га-2)(п-3) 6 (n+l)2(n+3)(n+5)
Второй этап проверки эмпирического распределения состоит в построении теоретической
функции распределения по эмпирическому ряду в предположении, что он подчиняется
нормальному закону. Именно это предположение и обосновывается при качественном и
количественном (на первом этапе) сопоставлении свойств. Вычисление теоретических зна-
чений вероятностей, соответствующих эмпирическим частотам, в общем случае
осуществляется по таблицам функций распределения. В предположении нормального
закона обычно пользуются таблицами функций / (г) или F (г). Вычисление вероятностей при
такой процедуре производится следующим образом. Значение случайной величины JC,
преобразовывается в значение стандартного показателя (см. Стандартизация):
х..-x
г=---. а
Затем по табл. 1 Приложения III для каждого г;эмпирического ряда определяются значения
стандартной плотности /(z),
\
которые затем умножаются на - для пест рехода от стандартного к истинному
эмпирическому масштабу функций распределения или значению функции распределения
F (г):
Р,(х,Хх)= /(z);
ст
Р,(Х<.х,)=Р,(г).
Сопоставление заканчивается сравнением фактических (полученных в опыте)
и теоретических (вычисленных) вероятностей. Если различия малы или отсутствуют,
можно считать, что изучаемая случайная величина распределяется нормально. Для
проверки нуль-гипотезы о нормальности распределения можно воспользоваться критерием
X2 и другими методами (универсальный критерий Колмогорова и др.).
Подтверждение нормального закона данного распределения будет означать, что
полученная эмпирическая кривая не требует нормализации; распределение можно
рассматривать как репрезентативное по отношению к генеральной совокупности и на его
основе определить репрезентативные оценочные нормы. Если гипотеза не подтвердилась,
то либо выборка мала или нерепрезентативна, либо данный тест не дает нормального
распределения результатов.
ОЦЕНКИ ПЕРВИЧНЫЕ (<сырые> баллы) - оценки, полученные испытуемым на
начальном этапе обработки результатов тестовой методики. Обычно это сведения о
количестве правильно решенные задач, числе попыток при их решении, реже - о времени
выполнения заданий.
О. п. в большинстве опросников личностных содержат результат подсчета ответов,
совпадающих с кодом (<ключом>) исследуемого количества или свойства. В проективных
методиках <сырые> оценки могут быть получены на основании измерения объема ответа
испытуемого, подсчета частоты обращения к отдельным <темам> (см. Тематический
апперцепции тест), классификации ответов с подсчетом каждого из выделяемых типов (см.
Розенцвейга рисуночной фрустрации методика) и т. д.
В определенной группе методик (функциональные пробы, методики с качественным
анализом и интерпретацией результата) О. п. являются окончательными
232
.---------------------------------------- ОЦЕ
Таблица 18
Приблизительное оценивание результата выполнения субтеста KL методики Р. Амтхауэра
в зависимости от степени обобщения признаков
Номе
р
задан
ия
Объединяемые
общим понятием
объекты
Оценка
2 балла
1 балл
0 баллов
61 Яблоко-земляника Плоды 67 Семя-яйцо Зародыш
75
Имеют кожуру, стебель
Круглые, красные
Пищевые продукты Продукты сельского хозяйства
Благословение- проклятие
Санкции, пожелания Осуждение, заклинание
Угрозы, похвалы
результатами, на основании которых осуществляют интерпретацию данных и фор-
мулируют заключение. В большинстве психодиагностических тестов (психометрические
методики, шкалированные личностные опросники) О.п. на основании норм и данных
стандартизации теста переводятся в оценки школьные, отражающие в той или иной форме
отношение полученного результата к показателям выборки стандартизации.
Получение О. п. - обычно формализованная процедура с четкой регламентацией правил
оценки результатов выполнения заданий. При этом легче всего задача формализации О. п.
решается в случае применения задач закрытого типа. Чем больше число возможных
вариантов (или их комбинаций) допускается условиями задания, тем сложнее
регламентация оценки. Особенно сильно эта закономерность проявляется при оценке
задач открытого типа. Даже в типичных психометрических процедурах часто возникают
определенные сложности выставления О. п. Так, напр., в субтесте KL Амтхауэ-Ра
интеллекта структуры теста требуется объединить два предложенных объекта общим
понятием. Результат каждого задания оценивают одним, двумя или нулем баллов в
зависимости от уровня обобщения признаков в понятии. Задача
такой оценки сложна и требует от экспериментатора определенного опыта. Составитель
методики предлагает таблицу приблизительных ответов с соответствующими оценками.
Как видно из табл. 18, критерии разделения на <сильные> и <слабые> понятия условны и
недостаточно конкретизированы. Наглядно проступает необходимость тщательной
проработки системы оценивания для задач такого типа.
При подсчете количества правильных решений или совпадений с ключом повсеместно
используются шаблоны. Технические ошибки в <ключе>, возникающие при дублировании и
размножении методик, являются одной из распространенных причин появления
ошибочных результатов. Точность подсчета О. п. в значительной мере обеспечивается
рациональным оформлением и организацией бланка обследования.
ОЦЕНКИ ПРОФИЛЬНЫЕ - способ представления количественных результатов
психодиагностической методики. При таком способе оценки по отдельным группам
заданий, субтестам тестовой батареи с помощью специальных приемов приводятся к
соизмеримым единицам(единой шкале оценок) (см. Стандартизация, Оценки школьные) и
отображаются на
233
ОЦЕ
Ф.И.О.
Аналитической тест исследования интеллекта (А1Т)
Возраст .
Профильная оценка
Послед, карт.
Числ. ряд Предпож.
Картинки Разрез>, фиг. Геом. аналог
Рис. 49. Образец <профиля> оценок Мейли интеллекта аналитического теста
S-=
11
50
9
80
13
60
14
30
19
60
18
90
общем графике. Соизмеримость оценок тестов, результаты которых выносятся на
<профиль>, достигается с помощью выравнивающих коэффициентов (см. Шми-шека
опросник), унификации оценок первичных, преобразования стандартизированных оценок в
шкалу с едиными значениями М и s.
Наряду с наглядностью представления количественных данных с помощью <профиля>
обеспечивается также возможность качественного анализа и интерпретации результатов
тестовой батареи, изучения структуры суммарного тестового результата (см. IQ-показатель
стандартный). Впервые О. п. были применены в Россолимо психологических профилях.
Объединение количественных результатов различных субтестов в этой методике
основывалось на том, что оценка каждого теста соответствовала числу удач или неудач
при его десятикратном повторении.
О. п. наиболее распространены в тестах интеллекта, состоящих из комплекса субтестов
(см. Амтхауэра интеллекта структуры тест (см. рис. 4), Векслера интеллекта измерения
шкалы (рис. 14) и др.). Особое значение О. п. имеют и в многошкальных опросниках
личностных. Представление результатов в виде О. п. часто объединяется с процедурой
кодирования оценок тестовых.
Примеры О. п. приведены на рис. 49, рис. 41, 42 к статье Миннесотский многоаспектный
личностный опросник, рис. 40 к статье Мейли интеллекта аналитический тест.
ОЦЕНКИ ШКАЛЬНЫЕ - способ оценки результата теста путем установления его места на
специальной шкале. Шкала содержит данные о внутригруппо-вых нормах выполнения
данной методики в выборке стандартизации. Так, индивидуальные результаты выполнения
заданий (оценки первичные испытуемых) сравниваются с данными в сопоставимой
нормативной группе (напр., результат, достигнутый учеником, сравнивается с по-
казателями детей того же возраста или года обучения; результат исследования общих
способностей взрослого сопоставляется со статистически обработанными показателями
репрезентативной выборки лиц в заданных возрастных пределах).
О. ш. в этом смысле имеют четко определенное количественное содержание и могут быть
использованы при статистическом анализе. Одной из распространенных в психологической
диагностике форм оценки результата теста путем соотнесения с групповыми данными
является расчет процентилей. Процентиль - процентная доля индивидов из выборки
стандартизации, результат которых ниже
234
ОЦЕ
данного первичного показателя. Шкалу процентилей можно рассматривать как
совокупность ранговых градаций (см. Корреляция ранговая) при числе рангов 100 и отсчете
от 1-го ранга, соответствующего самому низкому результату; 50-й процентиль (?5о)
соответствует медиане (см. Меры. центральной тенденции) распределения результатов,
Р>50 и P
Процентили не следует смешивать с обычными процентными показателями. Последние
представляют собой долю правильных решений из общего количества заданий теста в
индивидуальном результате (см. Оценки первичные). Ранги Р, и Р,дд получают
соответственно самый низкий и самый высокий результаты из наблюдавшихся в выборке,
однако этим рангам могут соответствовать и далеко не нулевой (ни одного правильного
решения) или абсолютный (все решения правильны) показатели (например, при общем ко-
личестве 120 заданий минимальный результат, соответствующий первому рангу, может
составить 6 правильных решений, в то время как максимальный результат,
соответствующий рангу Р.дц, будет составлять 95 правильно решенных заданий). Такая
ситуация наблюдается, напр., при оценке тестов скорости.
Основной недостаток процентильных шкал состоит в неравномерности единиц измерения.
При нормальном распределении отдельные переменные тесно группируются в центре
распределения и по мере Удаления к краям рассеиваются. Поэтому Равным частотам
случаев вблизи центра соответствуют более короткие интервалы "о оси абсцисс,
расположенные по краям Распределения оценок. Процентили показывают относительное
положение каждо-Т0 испытуемого в нормальной выборке, но не величину различий между
результатами. Это создает некоторые неудобства в интерпретации индивидуальных
результатов. Так, разница в первичных показателях, соответствующая интервалу PJQ-Pyo,
может составить 10 баллов, а различие в количестве правильных решений в интервале
рангов Ру~Р(/ц - лишь 1-3 балла.
Вместе с тем процентильные оценки обладают и рядом достоинств. Они легко доступны
пониманию пользователей психодиагностической информацией, универсальны по
отношению к различным типам методик и легко рассчитываются.
Процентильные оценки не относятся к типичным шкальным показателям.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77