PsyhologToday.Ru

Следует помнить, что надежность теста — это просто статистическая характеристика, которая может быть вычислена на основе любого набора данных (при условии, что выборка составляет не менее 200 испытуемых). Помните также, что ее максимально возможное значение составляет 1,0 (ее минимальное значение может при определенных обстоятельствах быть меньше 0). Это в высшей степени важно. Для больших тестов квадратный корень из коэффициента альфа представляет очень близкую апроксимацию к корреляции между оценками индивидуумов по определенному интеллектуальному тесту и подлинной оценкой их черты (Nunnally, 1978). Так, коэффициент альфа, равный 0,7, предполагает корреляцию д/OJ или 0,84, между оценками, полученными по тесту, и подлинными оценками испытуемых, в то время как величина коэффициента альфа, равная 0,9, подразумевает, что корреляция достигает такого высокого значения, как 0,95. Поскольку основная цель использования психологических тестов — попытаться достичь максимально возможного приближения к подлинной оценке черты личности, из этого следует, что тесты должны иметь высокое значение коэффициента альфа.

Широко распространенное эмпирическое правило указывает на то, что тест не должен использоваться, если он имеет коэффициент альфа ниже 0,7, а применять его при принятии важных решений по поводу конкретного индивидуума (например, для оценки необходимости коррекционного обучения) можно только в том случае, если величина коэффициента альфа больше 0,9.

Задание для самопроверки 13-1

Тест из пяти вопросов, измеряющий экстраверсию, предъявляли большой выборке испытуемых. Были вычислены корреляции между ответами на его вопросы. Они представлены в табл. 13.2. (а) Что показывает корреляция между любой парой ответов на вопросы теста?

(б) Какой вопрос оказывается наименее эффективным в измерении экстраверсии?

(в) Представьте себе, что вы подсчитали величину коэффициента альфа по корреляциям, показанным в табл. 13.2, и нашли, что эта величина ниже 0,7. Что вы можете предпринять?

Вышеизложенное кажется достаточно простым, но мы еще ничего не сказали о содержании заданий теста. Проблема заключается в том, что довольно легко повысить среднюю корреляцию между заданиями теста, задавая несколько раз, по существу, один и тот же вопрос, слегка перефразируя его в каждом случае. Благодаря этому все посторонние факторы, которые влияют на первый вопрос, будут влиять и на второй. Поскольку оба вопроса имеют отношение к одному и тому же поведению, они будут также разделять большую часть своей специфической вариативности. Поэтому можно ожидать, что корреляция между двумя утверждениями будет близка к 1,0. Примерами двух таких утверждений могут быть: «Я получаю удовольствие от вечеринок» и «Я получаю удовольствие от «тусовок»». Поскольку эти два задания, по сути, задают один и тот же вопрос, трудно представить себе, что многие люди могли бы полностью согласиться с одним и столь же решительно не согласиться с другим. Ответы на эти два вопроса обязаны иметь высокую положительную корреляцию. При условии, что корреляции между заданиями теста обычно невелики (в лучшем случае порядка 0,2-0,3), корреляция 0,9, полученная в результате сопоставления двух фактически идентичных утверждений, будучи включена в таблицу, существенно увеличит среднюю корреляцию. В примере, приведенном в табл. 13.2, изменение корреляций между вопросом 1 и вопросом 2 с -0,02 до 0,9 увеличит среднюю корреляцию с 0,206 до 0,298. В результате этого произойдет значительное увеличение коэффициента альфа. Однако должно быть ясно, что мы нарушили два главных условия: каждый вопрос будет подвержен влиянию различного набора посторонних факторов и каждый будет иметь свою собственную «уникальную» вариативность, которая не разделяется другими вопросами.