Лекции по "Психодиагностика"

3) Метод стихийного отбора. Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – желанием и активностью респондентов.

4) Метод отбора типичных объектов. После районирования (стратификации) из каждой группы отбирается типичный объект, т.е. объект, который по большинству изучаемых в исследовании характеристик приближается к средним показателям.

Репрезентативность выборки измеряется разностью между характеристиками выборочной и генеральной совокупностей. (Чем более выборка и генеральная совокупность являются статистически однородны, тем более выборка репрезентативна.) Однако фактическая величина указанной разности остаётся неизвестной, вследствие чего мерой репрезентативности служит определяемая по правилам математической статистики её вероятная величина или же средняя квадратическая её возможных значений.

При разработке, оценке и стандартизации методики суждение о степени репрезентативности выносится на основе оценки минимального объема выборки и соответствия эмпирического распределения нормальному. 

Требуемый объем выборки для обеспечения её количественной репрезентативности часто определяется как минимальный объем выборки, необходимый для того, чтобы выборочное среднее значение ( ) отличалось от истинного среднего значения генеральной совокупности не более, чем на заданную величину. В этом случае минимальный объем выборки может оцениваться посредством определения доверительного интервала для среднего значения по показателям методики:

  ,  (2)

где  n – минимальный объем выборки, ua – значения для стандартных доверительных вероятностей, - выборочное стандартное отклонение, d – заданная величина отклонения выборочного среднего значения от генерального среднего.

Например, по методике изучения общительности-замкнутости мы провели пилотажное обследование 50 испытуемых. С помощью «ключа» производим обработку результатов и получаем тестовые показатели по каждому испытуемому. Далее на этой выборке (N=50) проводим расчет:

а) среднего значения: , (3)

где  - тестовый показатель каждого испытуемого, N – количество испытуемых;

б) стандартного (среднеквадратического) отклонения:  (4).

По результатам выборочного исследования среднее значение составляет 11,25 и стандартное отклонение – 3,47. Задаемся, например, доверительной вероятностью 95% (ua=1,96 в табл. 1) и отклонением выборочного среднего значения от истинного значения среднего результата не более чем на d = 0,5 и по формуле (1) находим

= 154.

Таким образом, при объеме выборки n = 154 существует 95%-ная вероятность того, что выборочное среднее арифметическое будет отличаться от генерального среднего не более чем на 0,5 баллов. 

Таблица 1

Значения ua для стандартных доверительных вероятностей

В этом случае нам надо провести дополнительное обследование 104 испытуемых и, тем самым, довести объем выборки до 154. Величина минимального объема выборки зависит от заданного уровня доверительной вероятности, величины d и выборочного стандартного отклонения. Чем больше будет доверительная вероятность, меньше величина d или больше стандартное отклонение, тем потребуется большая по численности минимальная выборка.

Нормальное распределение наиболее часто применяют для статистического описания совокупности эмпирических данных, оценки репрезентативности выборки и шкалы (методики), для стандартизации тестовых баллов (на основе перевода в интервальную шкалу). На свойствах нормального распределения основаны статистические критерии проверки гипотез (z-критерий, критерий , F-критерий Фишера, t-критерий Стъюдента и др.).      

Нормальность распределения оценивается с помощью критерия Колмогорова – Смирнова, который считается наиболее состоятельным для определения степени соответствия эмпирического распределения нормальному. Если p>0,1, то делается вывод о приблизительном соответствии данного эмпирического распределения нормальному. В качестве примера можно привести показатели оценки нормальности распределения по шкалам многомерного профессионально-психологического личностного теста.

Сравнение эмпирического распределения с теоретическим нормальным распределением можно также осуществлять посредством оценки таких свойств как асимметрия ( ) и эксцесс ( ). 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.   

Асимметрия эмпирического распределения определяется по формуле:   

, (5)

где - среднее арифметическое значение, - стандартное отклонение,

- среднее кубическое ( ), (6)

С – среднее квадратическое ( ) (7).

Эксцесс определеяется по формуле:

, (8)

где Q – среднее значение четвертной степени ( ) (9).

Проверку статистической значимости вычисляемого показателя асимметрии можно провести на основе неравенства Чебышева:

, (10)

где  - дисперсия эмпирической оценки асимметрии, которая вычисляется следующим образом:  (11), р – уровень значимости (р=0,05 или р=0,01).

Подобным образом оценивается значение эксцесса:

, (12)

где  - эмпирическая дисперсия оценки эксцесса, которая вычисляется по формуле:  (13).

Если эмпирическое распределение не соответствует нормальному, то выборка не репрезентативна по качеству и/или количеству. Однако это может свидетельствовать и о том, что данная методика  не дает нормального распределения результатов, так как плохо составлен стимульный материал (например, многие тестовые задания не обладают средней диагностической силой).  

7.3. Понятие стандартности

Стандартность – унификация, приведение к единым нормативам разных частей ПДМ и процедуры ее применения. 

Психодиагностические методики с самого начала их разработки задумываются как универсальные, неспецифические, т.е. такие, которые могут использоваться разными специалистами в различных ситуациях. Поэтому ПДМ должна иметь единообразную процедуру проведения, стандартный стимульный материал (утверждения, рисунки и т.д.), стандартный метод обработки и способ интерпретации результатов. Именно это позволяет сравнить выводы, т.е. оценить проявление одного и того же психического параметра в разных ситуациях и у разных людей и, в зависимости от силы проявления диагностируемого параметра, выработать адекватные рекомендации. Стандартность ПДМ и условий ее применения дает возможность сравнивать результаты, полученные разными специалистами при диагностике различных людей. При любом отклонении ПДМ от стандарта, ее результаты  невозможно сравнивать с результатами, полученными с помощью оригинала данной методики, использованной на других людях или в другой ситуации.

Однако отсутствие или нарушение стандартности ПДМ не означает, что данной методикой вообще невозможно пользоваться. Нестандартизированную методику можно использовать в научно-исследовательских целях – изучать новые психические явления, выявлять новые факты и накапливать научные результаты, устанавливать причинно-следственные связи и закономерности. Однако такой методикой нельзя пользоваться в психодиагностических целях.

7.4. Подходы к пониманию нормы в психодиагностике

Важное значение для постановки психологического диагноза имеет понятие «норма». В психодиагностике принимаются во внимание два основных подхода к пониманию нормы: клинический и статистический.

1) Клинический подход к пониманию нормы

Нормальным считается такой человек, который ведет себя адекватно соответствующей обстановке. Активность этого человека подчиняется определенной логике, характеризуется определенной последовательностью, целеустремленностью и эффективностью. Сама цель активности такого человека   соответствует его возможностям, а методы достижения этой цели адекватны социальным нормам. Ненормальный человек проявляет неадекватную активность или неадекватную пассивность, его поведение не подчиняется логике, оно непредсказуемо, исходит из неадекватных целей и включает применение неадекватных методов достижения цели. Как правило, такой человек с трудом адаптируется к социальным нормам, у него возникают трудности в общении с другими людьми. (Названы далеко не все признаки адекватности или неадекватности человека.)

Такой подход к определению нормальности довольно широко применяется  на практике. Чаще он используется психиатрами, которым надо ответить на вопрос: здоров ли человек или болен, нуждается в психиатрическом лечении или нет?

Данный подход может применяться и для диагностики нормальности психически здоровых людей. Основные его ограничения состоят в том, что:

  выражен субъективный фактор (со стороны специалиста) в постановке диагноза;

  установленная норма не поддается количественной оценке (нельзя ответить на вопрос: если человек не совсем нормален, то насколько он ненормален?);

  трудно зафиксировать все многообразие жизненных ситуаций и  реакций на эти жизненные ситуации, которые можно считать  адекватными для исследуемого человека.

2) Статистический подход к пониманию нормы

Этот подход чаще используется при создании и применении ПДМ. С точки зрения данного подхода по любому диагностируемому психическому параметру считается, что нормальных людей большинство. Людей с более сильными и менее сильными проявлениями этого параметра меньше; причем, чем сильнее отклонения от среднего проявления параметра, тем меньше таких людей. Иными словами, статистическое понимание нормы предполагает, что при диагностике параметров индивидов или групп действует закон нормального распределения.

Теоретически для полного описания нормального распределения используются три переменные: среднее значение, стандартное отклонение, количество обследованных людей.  

Из математической статистики известно, что если распределение подчиняется нормальному закону, сколько бы результатов испытуемых не было бы рассмотрено, 68% из них лежит в интервале  + . Следовательно, какое бы число людей ни обследовалось с помощью ПДМ, около 68% из них считаются нормальными (рис. 3). Результаты примерно 27% испытуемых оказываются в зоне тенденции к патологии (с высокими и низкими результатами). Оставшиеся 5% людей относятся к группе патологии; причем, у половины из них диагностируемый параметр проявляется патологически ярко, а у другой половины – патологически отсутствует. Термин «патология» используется в статистическом, а не клиническом значении. Он не несет нагрузки, касающейся явных психических расстройств, патологий. Он информирует только о мере проявления данного психического параметра у конкретного человека относительно его выраженности в популяции.      

Рис. 3. Кривая нормального распределения

Статистический подход имеет несколько особенностей. Во-первых, статистическая норма не интерпретируется, т.е. о нормальном человеке нечего сказать, кроме того, что он нормален. Кроме того, в пределах нормы встречаются люди с  различными показателями диагностируемого параметра. Тем не менее, все они считаются одинаково нормальными. Значит, внутри нормы никаких различий нормальности не делается.