PsyhologToday.Ru

13.1 (а) При допущении, что каждая пара заданий находится под влиянием различных наборов посторонних факторов, корреляция будет показывать степень, с которой пара заданий оценивает измеряемую черту, в данном случае — экстраверсию.

(б) Поскольку вопрос 1 обнаруживает низкую корреляцию со всеми другими вопросами, он, по-видимому, является плохим средством измерения экстраверсии.

(в) Очевидно, следовало бы написать больше вопросов теста, дать старые и новые вопросы новой выборке испытуемых (по крайней мере 200 человек) и заново вычислить корреляции и коэффициент альфа. Существует также другая возможность. Мы видели в ответе на вопрос (б), что вопрос 1 на самом деле не ачень удачен, он обнаруживает низкие корреляции со всеми другими вопросами теста. Удаление этого вопроса из теста увеличит среднюю корреляцию между оставшимися вопросами (от 0,206, базирующейся на 10 корреляциях, до 0,285, базирующейся на 6 корреляциях) и сократит длину теста. Первый фактор будет вести к увеличению коэффициента альфа, второй— к уменьшению. Таким образом, возможно (хотя и не обязательно), что удаление вопроса 1 может также увеличить коэффициент альфа. Мы вернемся к этому в главе 18.

13.2. (а) Альтернативные названия внутренней согласованности, или надежности, теста, которую я называю «альфа» на протяжении всей книги.

(б) Подобные действия обеспечивают очень высокую надежность, поскольку задания разделяют общую специфическую вариативность, так же как и измерение одной и той же черты.

(в) Стандартная ошибка измерения (SEM) показывает, насколько точными окажутся оценки индивидуумов. Если по результам некоторого теста показатель IQ ребенка оказался равен 100, а SEM — 3, мы могли бы с большим основанием считать, что в этом случае интеллект ребенка в действительности был равен 100, чем в том случае, когда тест имел бы ошибку измерения, равную 5.

Представим себе, что тест 2 был абсолютно надежен. В этом случае корреляция между тестом 1 и тестом 2 должна быть такой же, как корреляция между тестом 1 и подлинной оценкой, т.е. 0,9. Однако, поскольку тест 2 не является совершенно надежным, корреляция будет ниже. Можно показать, что самая большая корреляция, которую только можно ожидать между двумя тестами, представляет собой произведение квадратных корней из показателей их надежности. В этом случае не следовало бы ожидать, что тесты будут коррелировать более чем 0,68. Это совпадает с тем, что я говорил ранее, указывая на то, что всю вариативность шкалы репрессии—сенситизации можно объяснить социальной желательностью, хотя корреляция между двумя шкалами была только -0,91, а не -1,0.

13.3. (а) Совершенно определенно нет. Высокая надежность говорит вам, что тест измеряет некоторую черту или состояние, не объясняя, что представляет собой эта черта или состояние. (б) Да. Хотя имейте в виду, если надежность небольшой шкалы оказывается слишком высокой (например, шкала из 10 вопросов с надежностью 0,9), это дает основания полагать, что один и тот же вопрос перефразировали несколько раз.

(в) Смотри текст.

(г) При конструктной валидизации конвергентная валидность — показатель того, в какой степени тест коррелирует с характеристиками, с которыми он должен коррелировать, если он валиден; например, в какой степени тест IQ коррелирует с оценками академической успеваемости детей, которые дают учителя. Дивергентная валидность подтверждает, что тест обнаруживает незначимые корреляции с характеристиками, с которыми он теоретически не должен быть связан. Например, оценки, полученные по тесту IQ, можно было бы коррелировать с тестами, измеряющими социальную желательность, различные аспекты личности и т.д.; при этом предполагается, что такие корреляции будут близки к нулю.