Не нужно противопоставлять К.-к. п. конструирования тестов факторно-аналитическому
принципу; следует помнить, что при подборе первичного банка заданий разработчики
исходят, как правило, из описания некоего свойства, конструкта, являющегося объектом
измерения. С Другой стороны, разработанный по К.-к. п. тест в последующем может пройти
процедуру факторизации.
<Эмпиричность> таких тестов в значительной степени сглаживается и последующей
процедурой определения валиднос-ти конструктной.
Для методик, созданных в соответствии с К.-к. п., наибольшее значение имеют
эмпирические модели определения надежности (см. Надежность ретестовая, Надежность
параллельных форм. Надежность частей теста).
----------------- КРИ
КРИТЕРИЙ V- (критерий согласия Пирсона) - характеристика распределения,
используемая для проверки статистических гипотез. Под статистическим критерием
подразумевается правило, обеспечивающее с определенной вероятностью принятие
истинной или отклонение ложной гипотезы. В качестве критериев в математической
статистике применяют определенные случайные величины, являющиеся функциями
изучаемых случайных величин и чисел степеней свободы..
Одним из наиболее часто применяемых является К. X2, представляющий собой сумму
квадратов отклонений эмпирических частот (р) от теоретических или ожидаемых (р),
отнесенную к теоретическим частотам:
<-?
(P-PY Р
При полном совпадении эмпирических и ожидаемых частот S (р - р) = 0. При несовпадении
производится сравнение эмпирической величины X2 с его критическим значением,
определенным по таблицам (см. Приложение III, табл. 3). Нулевая гипотеза, которая
предполагает, что расхождение между эмпирическими частотами и математическим
ожиданием носит случайный характер и между вычисленными и эмпирическими частотами
разницы нет, опровергается, если X2 > X2 для принятого уровня значимости (а) и числа
степеней свободы (df). В качестве примера проанализируем с помощью К. X2
распределение частот выбора ответа на закрытый пункт теста (см. Задачи закрытого типа).
Предлагаемые варианты неправильных ответов должны быть примерно равновероятны.
При обследовании 100 человек, отвечающих на проверяемый пункт неверно, результаты
распределились следующим образом (табл. 14).
149
КРИ
Таблица 14
Распределение ошибочных ответов на репертуар закрытого задания теста у 100
обследованных
Показатель
Выбор ответа

а
Ь
с
d
е

Частота в опыте (р) 22 18 29 21 10
Ожидаемая частота при равновероятном
выборе (р) 20 20 20 20 20 Отклонение-/?) 4 4 81 1 100
190
Вычисление -/. =--=9,5.
Степень свободы для данного случая df = п - 1 = 4 (где п - число вариантов ответа). По
табл. 3 Приложения III для а = 0,01 и df = 4 находим X" = 3,28. Полученное значение X2 =
9,5 меньше табличного. Следовательно, при решении задачи может быть принята гипотеза
о примерно равновероятном распределении выбора ответов а, Ь, с, d, е. При повторных
случайных выборках вероятность ложного вывода составит 1%.
В качестве другого примера рассмотрим проверку нормальности распределения тестовых
оценок (см. Оценка типа распределения). Исходные данные приведены в табл.15,16,
Число степеней свободы определяется в данном случае исходя из свойств нормального
распределения df = k - 3 (ограничения свободы вариации ~х , S,, п). В результате
объединения частот в крайних классах (см. ниже) число классов сократилось с 9 до 7.
тогда df = 4. По таблице критических значений X2 для а = 0,05 находим X2 = 9,49, X2 < X2
следовательно, распределение тестовых оценок идет по нормальному закону,
расхождения между эмпирическим и нормальным распределением случайны и
несущественны.
Как видно из данного примера, для проверки гипотезы о законе распределе-
150
Таблица 15
Распределение частот первичных оценок по тесту

Чзстотз




к





я
3:






? а
1 ?
ЗГ
И
|i
С у -
s
3:
t- СС
OJ та
CL. it:
,-,
о u
п.
о.
0.
1
0.
С.
о
Е cu
Q. ffi г
s--
ш г О.
h- У \-
0-
0.


11 3 1,61 g 0,4 0,16 0,C
31
12 9 10.0J
13 31 34,3 3,3 10,89 0,3
52
14 71 67,8 3,2 10,24 0,15
15 82 77,6 4,4 19,36 0,25
16 46 51,2 5,2 27,04 0,53
17 19 19,5 0,5 0,25 0,0
1
18 51 4,41 1,0 1,0 0,2 19 1J 0,6
0
- ?p=267 Zp=267 - - x2 =
1,
47

Таблица 16 Расчет теоретических частот, соответствующих нормальному распределению
первичных тестовых оце-
та
t"
0: Я
/-



Теорет
ичес

( Q
CU s3



кая
частот
а
?
а:
3:
7
S TO
0. !-
.lj- X
x,-x
f(z)
р = /(г)
х
ГЦ


Si

у
I2




б
?



S,
11 3 -3,74 -2,77 0,0086 1,6
12 9 -2,74 -2,03 0,0508 10,0
13 31 -1,74 -1,29 0,1736 34,3
14 71 -0,74 -0,55 0,3429 67,8
15 82 0,26 0,19 0,3918 77,6
16 46 1,26 0,93 0,2589 51,2
17 19 2,26 1,67 0,0989 19,5
18 5 3,26 2,41 0,0219 4,4
19 1 4,26 3,15 0,0028 0,6
- ?p=267 - - - ?p=267

ния необходимо сопоставить эмпирические и расчетные теоретические частоты.
Последние рассчитываются на основании эмпирических данных по формулам, опи-
сывающим тот или иной закон распределения вероятностей. Так, для проверки
нормальности распределения теоретические частоты рассчитываются по формуле:
п- с/- \ P=--f(z),
"х
где р - теоретически вычисленные или ожидаемые частоты эмпирического ряда, /(г) -
значение функции нормированного отклонения (см. Нормальное распределение,
Стандартизация, Оценки школьные), п - общее число наблюдений, А - величина
классового интервала или промежуток между соседними классами эмпирического ряда, S
- среднее квадратичное отклонение эмпирического ряда.
Для приведенного выше примера расчет сводится к нормированию эмпирического ряда,
т.е. отнесению отклонений х, от средней ~х к величине S,. Затем по табл. 1 (Приложение
III) определяются значения ординаты нормальной кривой
f{z) для каждого г =
х, - х
Значения
х = 14,74; S, = 1,35; I-=267 --"198.
Sx J> Пример расчета приведен в табл. 16.
К. X2 можно использовать для сравнения эмпирических рядов с частотами, рас-
пределенными по одним и тем же классам. В этом случае применяется формула:
i Yipa-p,)2
у! ?,+?;>
е п; и п - объемы сравниваемых выбо-РОК, р\\ р - частоты первого и второго рядов.
Нулевая гипотеза сводится к тому, что сравниваемые выборки взяты из одной и той же
совокупности генеральной и, следовательно, несовпадение между частотами р, и р2 носит
случайный характер.
----------------- КРО
К. X2 обычно используется для проверки гипотез о соответствии (согласии) эмпирического
распределения теоретическому (см. приведенные выше примеры);
при проверке гипотез о статистической независимости признаков (при Х>Х2 предложение
об отсутствии связи между признаками отвергается). Теснота связи может быть рассчитана
с помощью коэффициента сопряженности Пирсона (см. Корреляция качественных
признаков), при подтверждении гипотезы об однородности распределения признаков в
разных совокупностях (в этом случае нулевая гипотеза формулируется как предположение
о сходстве распределения признака в двух совокупностях генеральных,из которых взяты
независимые выборки объемами п и Пд):
1 (x_x\
т "fe
1"=П,
,+-,
Преимуществами К. X2 являются применимость его для различных распределений
дискретных и непрерывных признаков, необязательность предварительных сведений о
законе распределения изучаемой переменной. При использовании К. X2 следует учитывать
такие ограничения:
- сравниваемые выборки должны быть получены из независимых наблюдений;
- минимальное значение эмпирической частоты не должно быть менее 10, теоретической
- менее 5. Если это требование не выполняется, необходимо увеличить объем выборки
или объединить интервалы группировки, суммируя их частоты (см. выше пример сравнения
эмпирического и нормального распределения).
КРОУНА-МАРЛОУ СОЦИАЛЬНОЙ ЖЕЛАТЕЛЬНОСТИ ШКАЛА (Crow ne-Marlowe Social
Desirability Scale, CM SDS) - опросник личностный. Разрабо-
151
КРУ ------------------
тан Д. Кроуном и Д. Марлоу в 1960 г. для диагностики мотивации одобрения.
К.-М. с. ж. ш. состоит из 33 утверждений (18 социально одобряемых и 15 социально
неодобряемых образцов поведения), с каждым из которых испытуемый должен выразить
согласие или несогласие. Примеры утверждений (из русскоязычного варианта):
1. Я внимательно читаю каждый документ, прежде чем его подписать;
7. Иногда я люблю позлословить об отсутствующих;
17. Были случаи, когда я завидовал удаче других.
Каждый ответ, совпадающий с ключом, оценивается в 1 балл. Итоговый показатель
мотивации одобрения получают суммированием всех баллов. Этот показатель
характеризует мотивационную структуру субъекта и, в частности, степень его зависимости
от благоприятных оценок со стороны других людей, его ранимость и чувствительность к
средовым и межличностным влияниям. Иными словами, шкала позволяет получить
косвенную меру потребности человека в одобрении со стороны других людей.
Авторы шкалы руководствовались стремлением разработать инструмент, свободный от
известной фиксированнос-ти на патологических симптомах, что в той или иной степени
присуще ранее созданным шкалам (см. Шкалы контрольные). Кроме того, была поставлена
задача дифференциации содержания утверждений от влияния собственно мотивов.
Имеются данные о достаточно высокой валидности и надежности К.-М. с. ж. ш.
В СНГ известен русскоязычный сокращенный вариант шкалы (20 утверждений),
стандартизированный на выборке более 800 человек с последующей проверкой
валидности и надежности (Ю. Л. Ха-нин, 1974, 1976). Шкала применяется:
при исследовании мотивации одобрения;
для контроля за степенью установочного поведения и склонностью к соответствующим
искажениям ответов в тестах (см. Установки на ответ); при изучении предпочтительных
средовых и межличностных влияний.
КРУГОЗОРА И ИНФОРМИРОВАННОСТИ ТЕСТ - вербальный тест интеллекта,
предназначенный для оценки общей осведомленности детей. Разработан И. Йирасеком в
1953 г.
Материал теста состоит из 40 вопросов, расположенных в порядке возрастания трудности.
В зависимости от полноты ответа выставляется оценка 2, 1 или О баллов. Первичные
баллы с помощью таблиц переводятся в показатели IQ для возрастных групп от 8 до 13,6
года.
Автор приводит следующие данные о психометрических свойствах теста:
- валидность конструктная, определенная корреляцией со Станфорд- Бине шкалой
умственного развития, имеет значение г = 0,76.
- надежность частей теста г = 0,96,
- показатель внутренней согласованности г =0,67.
- валидность содержательная обеспечена отбором тестовых заданий из первоначального
состава в 60 вопросов.
Тест может найти применение в школьной и клинической психодиагностике как
скрининговая методика (см. Отсеивание).
Данных об использовании в СНГ не имеется.
КУДЛИЧКОВОЙ ЛИЧНОСТНЫЙ ОПРОСНИК (КУД) - опросник личностный. Разработан Е.
Кудличковой в 1964г.
Опросник содержит 80 вопросов, на которые испытуемые могут отвечать:
<согласен>, <не знаю>, <не согласен>. Применим для взрослой популяции без ограничения
возраста, допускает как индивидуальное, так и групповое обследование. На основании
оценки первичной испытуемых размещают на девятибалльной шкале станайнов (см.
Оценки школьные).
Диагностика опирается на анализ пяти биполярных факторов личности: устойчивость-
лабильность, активность-пассивность, доминантность-подчиненность,
рациональность-чувствительность, экстра-интроверсия. Перечисленные факторы, по
мнению автора, включают следующие свойства (в скобках приведены примеры вопросов,
диагностирующих соответствующие факторы):
- Активность: быстрота реакций, решительность, динамичность (Бывает, что я никак не
могу принять какое-то решение и упускаю возможность сделать что-либо своевременно).
Пассивность: медлительность, нерешительность, отсутствие напористости (Чаще всего я
стараюсь действовать так, чтобы <не напороться на какие-либо неприятности>).
- Лабильность: возбудимость, неуравновешенность, беспокойство, импульсивность
(Обычно я ничего не планирую, действую по настроению в данный момент).
- Стабильность: уравновешенность, рассудительность, владение собой, постоянство (Я
сохраняю спокойствие даже тогда, когда другие люди теряют самообладание).
- Доминантность: властность, самоуверенность, авторитарность, агрессивность (С
удовольствием выступаю в роли организатора).
- Подчиненность: несамостоятельность, покорность, терпимость(В коллективе, компании
других людей я легко поддаюсь уговорам, проявляю покладистость).
------------------- КУД
- Рациональность: рефлексивность, объективность, рассудительность (Я высказываю
свои мысли, тщательно подумав, стремлюсь выразить их как можно точнее).
- Чувствительность: богатое воображение, интуиция, непосредственность, субъективизм
(Я обычно придаю важное значение внешнему виду и одежде людей - обращаю
внимание, одеты ли они по моде, смотрю на качество ткани).
- Экстраверсия: кооперативность, общительность, открытость, социабель-ность,
разговорчивость (Я был бы очень огорчен, если бы длительное время не мог встречаться
со своими знакомыми, друзьями).
- Интроверсия: замкнутость, сдержанность, внешняя холодность (Чтение книг доставляет
мне больше удовольствия, чем встречи и беседы со знакомыми и приятелями).
В процессе психометрической разработки опросника особое внимание уделялось
валидности содержательной утверждений. Устанавливалась внутренняя согласованность,
а также дискрими-нативность отдельных утверждений. В окончательную версию К. л. о.
были включены только те утверждения, которые соответствовали статистическим кри-
териям, однако точные данные в руководстве не приведены. Имеются сведения о
надежности ретестовой (г, = 0,80 -
- 0,96). Нормы в станайнах разработаны автором для ограниченного контингента
испытуемых (студентов, аспирантов вузов, женщин и мужчин, занимающих руководящие
должности, рабочих отдельных специальностей, работников здравоохранения).
Допускается как индивидуальное, так и групповое обследование.
Опросник рекомендуется для диагностики личности, однако примитивность
стандартизации, условность норм, от-
152
153
КУК -------------------
сутствие сведений о валидности конст-руктной и валидности критериальной делают его
скорее" средством для получе-.
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