Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

Psichologinis įvertinimas ir testavimas > Psichometrika > Flashcards

Psichometrika Flashcards

1
Q

Kas yra tikrasis įvertis? (keli apibrėžimai)

A
  • Vidutinis įvertis, kurį gautų asmuo, jei testą atliktų begalybę kartų
  • Įvertis, kurį gautų asmuo, jei nebūtų matavimo klaidų
  • Tai testo įverčio dalis, kuri matuoja konstruktą
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Iš ko sudeda testo įvertis?

A

Testo įvertis = tikrasis įvertis (viskas, ką turėtų testas matuoti) + matavimo klaidos (viskas, ko testas neturėtų matuoti)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Kokie matavimo klaidų šaltiniai? (grupės)

A

Matavimo klaidą lemia viskas, kas susiję su testu:

  • Pats testas
  • Testuotojas
  • Aplinkybės
  • Testuojamasis
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Ar galima išmatuoti tikrąjį įvertį? Kodėl?

A

Ne

Nes tikrasis įvertis yra hipotetinis įvertis, kurį gautume, jei begalybę kartų pateiktume žmogui testą, ir šio turėtų neveikti matavimo klaidos, nors jos visada yra.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Kas yra patikimumas? (Keli apibrėžimai)

A

Testo charakteristika, kuri nusako:

  • Kiek testo įvertis atspindi tikrąjį įvertį, o ne klaidas
  • Kiek tiksliai testo įvertis atspindi matuojamą konstruktą
  • Kiek panašūs įverčiai gaunami pakartojus testą
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Kokia patikimumo koeficiento teorinė formulė?

A

Tikrojo įverčio dispersija / Testo įverčio dispersija

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Koks visų patikimumo koeficientų pagrindas?

A

Koreliacija

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Kokias vertes gali įgyti patikimumo koeficientai?

A

0 - 1

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Ką rodo patikimumo koeficientas?

A

Kiek testo dispersijos yra dėl tikrojo įverčio

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Ar taisyklingiau sakyti, kad patikimas testas, ar patikimi testo įverčiai? Kodėl?

A

Patikimi testo įverčiai

Nes sakydami, kad patikimas testas, ignoruojame kontekstą, kuriame taikomas testas.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Ar instrumento patikimumas gali būti absoliutus?

A

Negali.

Visada gali atsirasti matavimo klaidos, todėl svarbu į jas atkreipti dėmesį, net jei patikimumo įverčiai geri.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Kas yra matavimo klaida?

A

Viskas, ko testas neturėtų matuoti.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Kokie matavimo klaidų plačiausi tipai?

A

Atsitiktinės ir sisteminės

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Kokios atsitiktinių matavimo klaidų savybės?

A

Veikia tik kai kuriuos kintamuosius ir tik kai kada

Skirtingos kiekvieną matavimą (tiek to pačio individo skirtingi matavimai, tiek skirtingų individų)

Neprognozuojamos ir nenumatomos

Padidina įverčių išsibarstymą, bet nekeičia grupės vidurkio.

Paveikia ir validumą

Nėra didelė problema didelėj imty, nes atsitiktinės klaidos viena kitą sumažina.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Kokios sisteminių matavimo klaidų savybės?

A

Veikia visus tyrimo dalyvius ir visada (vienodos matuojant tiek tą patį individą kelis kartus, tiek skirtingus individus)

Lengviau numatomos, bet sunkiau kontroliuojamos

Keičia grupės vidurkį

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Kokie matavimo klaidų šaltiniai, kylantys iš pačio testo? Pateikite pavyzdžių

A
  • Turinio heterogeniškumas: neišgrynintas konstruktas (pvz.: su soc. uždarumu matuoja ir neurotiškumą, nors neturėtų)
  • Turinio klaida: blogai parinktos užduotys (pvz.: galima atsakyti į testo klausimą, tik jei visas išnašas paskaitai iš vadovėlio)
  • Teiginių klaida: painios testo pateikimo instrukcijos (pvz.: testuotojas vieną kartą vienaip, kitą kartą kitaip pateikia instrukcijas)
  • Teiginių klaida: neaiški užduoties formuluotė (pvz.: ne visi žino, ką reiškia “stropus”)
  • Bloga spausdinimo kokybė (pvz.: nesimato klausimo ar atsakymo dalies)
  • Pasenusi testo medžiaga (pvz.: dar kalbama apie litus)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Kokie trys standartai lemia gerą įvertinimą?

A

Asmeniniai standartai: testuotojo kvalifikacija

Produkto standartai: testo kokybė, patikimumas ir validumas

Įvertinimo proceso standartai: praktika/politika

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Kaip tarpusavyje siejasi trys standartai, lemiantys gerą įvertinimą?

A

Asmeniniai ir produkto:
- Geras testas be kvalifikuoto testuotojo nieko vertas
- Blogas testuotojas nežinos, kas yra geras testas

Įvertinimo proceso ir kt.
- Turi egzistuoti standartų politika, kuri remiasi testuotojais ir testais
- Standartų politikos negalim kurti be tinkamų testų ir kvalifikuotų testuotojų

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Kokios dvi sąlygos renkantis ir administruojant testą?

A
  • Tinkamas testo naudojimas: testuotojas turi kompetenciją naudoti ir daro tai etiškai (turi teisę naudoti)
  • Testo tinkamos psichometrinės charakteristikos: patikimumas, validumas, standartizacija ir kitoss
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Kokia testavimo situacija Lietuvoje?

A
  • LT psichologai neabejoja savo kompetencijomis
  • Taip pat naudoja testus be normų- Mano, kad LT nėra gerų testų.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Kokios geram testuotojui privalomos žinios ir įgūdžiai?

A
  • Testų konstravimo
  • Psichometrikos (patikimumas ir validumas)
  • Statistikos
  • Testų atrankos
  • Testų administravimo
  • Rezultatų skaičiavimo ir interpretavimo
  • Rezultatų pateikimo testuojamajam
  • Etikos reikalavimų
  • Tiriamo konstrukto ir srities žinių
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Kas būdinga geriems testams?

A
  • Jie patikimi
  • Jie validūs
  • Gerai atskiria grupes (diagnostikai/prognozei)
  • Normos sudarytos reprezentatyvia imtimi
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Kokie matavimo klaidos šaltiniai kalbant apie tyrėją?

A
  • Užduočių pateikimas (nesilaikoma griežto aprašymo, kaip pateikti)
  • Laiko matavimas (netiksliai matuoja)
  • Grįžtamojo ryšio teikimas (suponuoja sprendimo būdą)
  • Kontakto ypatumai (atrodo grėsmingas - blogesnė atliktis)
  • Rezultatų skaičiavimas (neteisingai paskaičiuoja)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Kokie matavimo klaidos šaltiniai kalbant apie testavimo sąlygas?

A
  • Laikas (pvz.: anksti ryte žmogus dar neprabudęs, todėl blogiau išlaiko)
  • Aplinka (pvz.: triukšmas, dėl kurio blogiau išlaiko)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Q

Kokie matavimo klaidos šaltiniai kalbant apie testuojamąjį?

A
  • Nuotaika (pvz.: liūdnas - blogesnė atliktis)
  • Nerimas (blogesnė atliktis)- Motyvacija (gali atsakyti nenuoširdžiai, jei yra motyvuotas tai daryti)
  • Fizinė būklė (pvz.: sloga - blogesnė atliktis)
  • Nuovargis
  • Dėmesys (pvz.: dėl nuovargio arba ADHD)
  • Patirtis (pvz.: išmokimas praeito testo)
  • Polinkis rinktis tam tikrus atsakymus (pvz.: labiau vidurinius nei kraštutinius)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
26
Q

Kaip didinti patikimumą?

A

Sumažinti arba eliminuoti matavimo klaidas

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
27
Q

Kokie pagrindiniai patikimumo vertinimo būdai? (patikimumų tipai)

A

Pakartotinis testavimas

Paralelinių formų pateikimas

Dalijimas pusiau

Vidinis suderintumas (Cronbach alfa/KR-20)

Kelių vertintojų suderintumas

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
28
Q

Kas yra pakartotinis testavimas?

A

Patikimumo įrodymo būdas, kai tas pats testas tiems patiems testuojamiesiems pateiktas du kartus per skirtingą laiko tarpą

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
29
Q

Kaip matuojamas pakartotinis testavimas?

A

Koreliacija tarp pakartotinių matavimų:

  • Pearson
  • Intra-class (kai numanoma, kad skirsis)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
30
Q

Kokios sąlygos (prielaidos), kada taikomas pakartotinis testavimas?

A
  • Matuojamas konstruktas yra stabilus - toks pats skirtingu laiku ir situacijose (pvz.: netinka emocijos)
  • Testuojamasis pamirš savo atsakymus (nebus išmokimo)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
31
Q

Ar testo naudotojui svarbu kelti savo kvalifikaciją? Kodėl?

A

Taip, nes jis tiesiogiai atsako už tai, kokios kokybės testą naudoja.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
32
Q

Kodėl testo naudotojui reikia kompetencijos?

A

Kad galėtų įvertinti testo psichometrinius duomenis

Ir ar testas bus naudojamas tinkamai paskirčiai.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
33
Q

Kodėl pakartotiniame testavime antro testo rezultatai būna geresni nei pirmo?

A
  • Išmokimas (išmoksta spręsti tokias užduotis)
  • Atmintis (atsimena buvusio testo atsakymus)
  • Brendimas (vidiniai pokyčiai per tą laiką)
  • Mokymasis mokykloje (išmoksta kažką naujo)
  • Intervencijos (pvz.: terapija pakeičia depresijos įverčius)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
34
Q

Kokiems testams labiau būdinga, kad pakartotinio testavimo antras testas geresnis nei pirmas?

A

Labiau žinių ir gebėjimų nei asmenybės

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
35
Q

Nuo ko priklauso pakartotinio testavimo patikimumo koreliacinis įvertis?

A
  • Laiko intervalo tarp matavimų (kuo trumpesnis, tuo didesnė r)
  • Imties ypatumų (didesnė ir įvairesnė imtis - didesnė r; šoninės reikšmės - mažesnė r)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
36
Q

Koks optimalus laiko tarpas tarp pakartotinių testavimų? Skirtingiems testams

A

Bendrai: 2 - 6 sav., max 6 mėn.

Asmenybės testų: 2 - 3 sav

Gebėjimų testų: 3 - 4 men. (IQ net 6 mėn)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
37
Q

Kokios problemos su pakartotiniu testavimu?

A
  • Nubyrėjimas
  • Žmogus pasikeičia (raida, mokymasis mokykloje, terapija, t.t., dėl kurių pakinta vertinamas konstruktas)
  • Išmokimas (išmoktos sprendimų strategijos arba atsimenami atsakymai)
  • Netinka laike greitai kintantys konstruktai
  • Geras patikimumas pakartotinio testavimo būdu nereiškia matavimo tikslumo
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
38
Q

Kokią matavimo klaidą apskaičiuoja pakartotinis testavimas?

A

Laiko pokyčių - kai matavimo klaida atsiranda dėl laiko pokyčių tarp matavimų (pvz.: išmokimas)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
39
Q

Kas yra paralelinių formų pateikimas?

A

Patikimumo įrodymo būdas, kai pakartotinai pateikiamas testas, su labai panašiu, bet ne identišku turiniu.

Gali būti iš karto vienas po kito, gali būti po laiko tarpo.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
40
Q

Kokių sąlygų reikia, kad testai būtų laikomi paraleliniais?

A
  • Vienodo sunkumo užduočių
  • Vienodos skiriamosios galios užduočių
  • Vienodo testo ilgio
  • Vienodo vidurkio ir standartinio nuokrypio
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
41
Q

Kaip matuojamas patikimumas pagal paralelinių formų pateikimą?

A

Pearson koreliacija

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
42
Q

Kokia prielaida remiasi paralelinių formų patiekimas?

A

Testuojamojo tikrasis įvertis bus toks pat nepriklausomai nuo formos, skirsis tik matavimo klaida

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
43
Q

Kokie paralelinių formų pateikimo privalumai virš pakartotinio testavimo?

A

Išvengiama išmokimo (nes ne tokios pat užduotys)

Išlaikoma motyvacija (nes kitokie uždaviniai;

Tačiau pilnai neina išvengti šių problemų.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
44
Q

Kokie paralelinių formų pateikimo trūkumai?

A

Sukūrimas - brangus ir sudėtingas

Savotiškos matavimo klaidos skirtingoms formoms

Nuovargis testuojant vieną po kito

Matuojamas konstruktas pakinta testuojant po laiko.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
45
Q

Kas yra dalinimas pusiau?

A

Patikimumo įrodymo būdas, kai testas padalinamas į dvi ekvivalenčias dalis ir yra matuojama koreliacija tarp jų.

Testas pateikiamas žmogui vieną kartą.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
46
Q

Kaip matuojamas dalinimo pusiau patikimumas?

A

Pearson koreliacija tarp dviejų ekvivalenčių to paties testo dalių

Spearman-Brown korekcijos formulė naudojama

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
47
Q

Kodėl dalinimo pusiau patikimume naudojamas Spearman-Brown korekcijos formulė?

A

Tam, kad matuojant koreliaciją būtų atsižvelgta į tai, kad testas patrumpėjo per pusę, nes esant mažesniam testui, koreliacija mažesnė, tačiau mes realiai testo nesumažinome.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
48
Q

Kokia dalinimo pusiau sąsaja su pakartotinio matavimo patikimumu?

A

Kad jei dvi dalys stipriai koreliuoja, tai tą patį testą pateikus du kartus, rezultatai taip pat stipriai koreliuos.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
49
Q

Koks dalinimo pusiau santykis su kitais patikimumo įrodymo metodais.

A

Naudojamas papildomai šalia pakartotinio testavimo

Kartais naudojamas vietoje paralelinio testavimo: viena pusė atliekama vienu metu, kita kitu metu.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
50
Q

Kokie dalinimo pusiau patikimumo privalumai?

A
  • Leidžia taupyti resursus
  • Išvengiama išmokimo
  • Išvengiama matuojamo konstrukto pokyčių laike
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
51
Q

Kaip padalinti testą į dalis, kai taikomas dalinimo pusiau patikimumo metodas?

A
  • Pradžia/pabaiga
  • Lyginės/nelyginės (pvz.: kai pradžios ir pabaigos sunkumas skiriasi)
  • Dalinimas skalėmis (pvz.: neurotiškumo subskalė padalinta į dvi dalis, taip pat ekstraversijos, t.t.)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
52
Q

Kokie padalinimo pusiau patikimumo metodo trūkumai?

A
  • Dalijimo pusiau patikimumas keičiasi priklausomai nuo to, kaip padalinam- Kartais neina padalinti testą į dvi dalis.
  • Sutrumpinam testą, todėl sumažinam jo patikimumą (taikomas Spearman-Browni)
  • Negalim matuoti testų, orientuotų į greitį.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
53
Q

Kaip matuoti patikimumą testo, kuris orientuotas į greitį (teiginiai lengvi, bet skaičiuojama, kiek jų padarys per laiką)

A

Pakartotinis arba paralelinių formų testavimas.Bet tarpas turi būti pakankamas (3–4 mėn.)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
54
Q

Kokią matavimo klaidą matuoja dalinimo pusiau patikimumas?

A
  • Turinio klaidos - kai matavimo klaidos atsiranda dėl testo turinio (pvz.: žinių testas iš išnašų neatspindės testuojamojo mokėjimo aprėpties)
  • Turinio heterogeniškumo - kai teiginiai matuoja skirtingus konstruktus, nors turėtų matuoti tuos pačius
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
55
Q

Kuris patikimumo įrodymo būdas yra pagrindinis ir geriausias?

A

Vidinis suderintumas

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
56
Q

Kas yra vidinis suderintumas?

A

Patikimumo įrodymo būdas, kai gaunamas visų įmanomų dalijimo pusiau koeficientų vidurkis.

Testas pateikiamas vieną kartą.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
57
Q

Kaip matuojamas vidinis suderintumas?

A
  • Cronbach alfa (koreguotas Spearman-Brown)
  • Kuder - Richardson - 20: jei binariniai kintamieji.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
58
Q

Kodėl atliekamas vidinio suderintumo matavimas? (paaiškinti pačio metodo esmę)

A

Sumuojant teiginius eliminuojame matavimo klaidą.

Kuo geriau teiginiai matuoja tikrąjį įvertį, tuo jie geriau koreliuos tarpusavyje

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
59
Q

Kokia vidinio suderintumo matavimo prielaida? Kas bus, jei ji pažeidžiama?

A

Kad visi teiginiai matuoja numatytą konstruktą, o ne kažką kitą.

Jei taip nėra (matuoja tokiu pat būdu), koeficientas gali būti aukštas, bet visi teiginiai matuoja ne tikrąjį įvertį, o tikrąjį įvertį su matavimo klaida (ypač jei <10 teiginių)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
60
Q

Ką rodo vidinis suderintumas?

A

Kaip tiksliai matuojame konstruktą.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
61
Q

Jei aukštas vidinis suderintumas, ar mes galime skaičiuoti bendrą testo įverčių sumą?

A

Ne, didelis vidinis suderintumas nerodo testo vienadimensiškumo.

Tai galime daryti tik atlikę faktorinę analizę.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
62
Q

Kaip matuoti vidinį suderintumą esant (intentionally) heterogeniškam turiniui?

A

Suskaidyti turinį į subskales ir matuoti jų vidinį suderintumą atskirai.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
63
Q

Kada naudojamas kelių vertintojų suderintumas?

A

Kai teste nėra vienareikšmiškai teisingo atsakymo (pvz.: projekcinės technikos, kūrybiškumas)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
64
Q

Kas yra kelių vertintojų suderintumas?

A

Patikimumo įrodymo būdas, kai to paties tiriamojo testo atsakymus vertina du ar daugiau nepriklausomų tyrėjų ir jų įvertinimas lyginamas

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
65
Q

Kokie kelių vertintojų suderintumo matavimo būdai?

A
  • Koreliacija tarp vertintojų įverčių
  • Sutapimų procentas (neatsižvelgia į atsitiktinius sutapimus)
  • Cohen’s kappa - atsižvelgia į atsitiktinius sutapimus.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
66
Q

Kokia Cohen’s kappa yra pakankama?

A

0.4 - 0.6

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
67
Q

Kokio reikia patikimumo matavimo, jei klaidos šaltinis - skirtumai tarp vertintojų vertinimo?

A

Kelių vertintojų suderintumą

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
68
Q

Kokio reikia patikimumo matavimo, jei klaidos šaltinis - laiko pokyčiai

A

Pakartotinį testavimą

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
69
Q

Kokio reikia patikimumo matavimo, jei klaidos šaltinis - turinio klaidos?

A

Paralelinę formą arba dalijimo pusiau patikimumą

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
70
Q

Kokio reikia patikimumo matavimo, jei klaidos šaltinis - interitem inconsistency?

A

Dalijimo pusiau patikimumas arba Cronbach alfa

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
71
Q

Kokio reikia patikimumo matavimo, jei klaidos šaltinis - interitem inconsistency ir turinio heterogeniškumo?

A

Vidinis suderintumas

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
72
Q

Kokio reikia patikimumo matavimo, jei klaidos šaltinis - laiko pokyčiai ir turinio klaidos?

A

Paralelines formas, matuojamas skirtingais laiko tarpais.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
73
Q

Kas yra turinio klaida (angl. content sampling error)? Pateikite pvz

A

Matavimo klaidos dėl išrinkto testo turinio ar specifinių teiginių

(pvz.: testas matuoja tik 2/5 skyrių knygos, tada žmogus, kuris 40% moka turinio, gali gauti 100%, 0% arba 50%, nors moka tokį patį kiekį.)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
74
Q

Kas yra interitem inconsistency? Pateikite pvz.

A

Matavimo klaidos, kai į teiginius, kurie turėtų matuoti tą patį, tas pats žmogus atsako labai skirtingai.

Gali kilti dėl turinio klaidos ar turinio heterogeniškumo

Pavyzdžiui.: žmogus į du teiginius, kurie abu turėtų matuoti ekstraversiją, atsako skirtingai

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
75
Q

Kas yra turinio heterogeniškumas? Pateikite pvz.

A

Matavimo klaidos dėl to, kad skirtingi teiginiai nematuoja to pačio konstrukto, o matuoja dar kažką.

Pvz.: netinkami teiginiai, kurie matuoja ne tik socialinę adaptaciją, kurią turėtų matuoti, o dar ir neurotiškumą.

Bet testas gali būti specialiai heterogeniškas (5 asmenybės subskalės), tada tai nėra matavimo klaida

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
76
Q

Kokius geriausia pasirinkti patikimumo matavimo būdus?

A

Jeigu tik galime matuoti ir mums tinka:
- Pakartotinis testavimas (greičio testams)
- Vidinis suderintumas

Jei negalime rinktis šių - renkamės kitus testus pagal poreikį.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
77
Q

Į ką, nepaisant pačių koeficientų, reikia atsižvelgti vertinant patikimumą?

A

Koks matuojamas konstruktas (gebėjimų testams reik didesnio nei asmenybės)

Teiginių/užduočių skaičius (daugiau teiginių, didesnis patikimumas)

Testo įverčio naudojimo tikslo (didesnis aukštos rizikos testuose)

Patikimumo vertinimo būdas (skiriasi tarpusavyje)

Imties dydžio, heterogeniškumo, pobūdžio (geriau didesnė ir heterogeniškesnė)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
78
Q

Kaip galima pagerinti patikimumą?

A

Jeigu testas gerai veikia, jo įverčiai ir taip bus geri.

Bet galima pagerinti šiais būdais:
- Vengti matavimo klaidų
- Ieškoti geresnių užduočių
- Aiškiai apibrėžti ir taikyti administravimo procedūras
- Didinti užduočių skaičių (bet ne identiškų)
- Didinti ir plėsti imtį.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
79
Q

Kas yra pasikliauties intervalas? (keli apibrėžimai)

A

Tai yra apatiniai ir viršutiniai įvertinimo rėžiai, į kuriuos, yra tikimybė (dažniausiai 0.95), kad patenka tikrieji testuojamųjų įverčiai.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
80
Q

Koks yra pasikliautinių intervalų taikymas?

A

Dviejų tiriamųjų rezultatų lyginimas

To pačio individo dviejų skirtingų testo rezultatų lyginimas

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
81
Q

Kokiu atveju tiriamųjų testo rezultatai yra laikomi statistiškai reikšmingai vienodais arba skirtingais? Pagal pasikliauties intervalus

A

Vienodi - jei jų įverčių pasikliauties intervalai persidengia (pvz.: 20 - 24 ir 23 - 27)

Skirtingi - jei jų įverčių pasikliauties intervalai nepersidengia (pvz.: 20 - 24 ir 25 - 29)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
82
Q

Koks geriausias metodas lyginti du testo įverčius?

A

Standartinė skirtumų paklaida

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
83
Q

Kas yra standartinė matavimo paklaida (SEM)?

A

SEM nurodo, į kokį intervalą patektų tiriamojo rezultatai, jei tiriamasis darytų testą begalybę kartų.

Šios dispersijos vidurkis - tikrasis įvertis.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
84
Q

Kaip paskaičiuoti pasikliauties intervalą?

A

SEM=SD\sqrt{1-r}
PI_a=X-1.96\ast SEM
PI_v=X+1.96\ast SEM

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
85
Q

Kam naudojama standartinės paklaidos skirtumas (SEdiff)?

A

Testo įverčių lyginimui:
- To pačio individo kelis skirtingų testų įverčius
- Skirtingų individų to pačio testo įverčius.

SEdiff (standartinės paklaidos skirtumas) leidžia pamatuoti, ar kai kurie gebėjimai stat. reikšmingai skiriasi.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
86
Q

Kokios dvi patikimumo matavimo strategijos?

A

Vertinant pastovumą: koreliaciją tarp kelių matavimų (pakartotinis testavimas/paralelinių formų pateikimas)

Vertinant vidinį suderintumą (užtenka vieno matavimo)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
87
Q

Pakartotiniame testavime antro testavimo įverčiai dažnai geresni.

Kaip to išvengti?

A

Matuoti koreliacijas ne tarp pakartotinių testų įverčių, o rangų (ar tas pats žmogus išliks toje pačioje vietoje grupėje)

88
Q

Kokie aspektai apsprendžia patikimumo įrodymo pasirinkimą?

Duokite pavyzdžių

A

Konstruktas (emocijų testo negalim matuoti pakartotiniu testavimu)

Testo pobūdis (greičio testo negalim matuoti vidiniu suderintumu)

Tikslas (depresiją diagnozuojantiems testams reiks aukštesnio patikimumo)

89
Q

Ar skirtingi patikimumo tipai susiję?

A

Taip

90
Q

Kuo skiriasi interitem inconsistency ir turinio klaida?

A

Interitem inconsistency - kai į teiginius, kurie turėtų matuoti tą patį konstruktą, atsakoma labai skirtingai (realiai vidinio suderintumo priešingybė)

Turinio klaida - kai teiginiai, kurie atspindi konstruktą, blogai jį aprėpia, t.y., pasirinkti netinkami teiginiai (pvz.: matuojamas tik fluidinis intelektas, kai norim matuoti bendrą)

91
Q

Kas yra konstruktas?

A

Bet kas, kas sukuriama žmogaus proto, bet negali būti tiesiogiai matuojama/stebima.

Testo matavimo kontekste - tai išvada, daroma pasitelkus testu

92
Q

Kas yra validumas? Keli apibrėžimai

A

Laipsnis, kuriuo testas matuoja tai, ką numatyta išmatuoti.

Laipsnis, kuriuo teorija ir empiriniai įrodymai pagrindžia tam tikrą testo įverčio interpretaciją (pvz.: ar tikrai IQ prognozuoja studijų sėkmę?)

93
Q

Kokia formuluotė tinkamesnė? Kodėl?

” Testas - validus”

“Testo įverčio interpretacija - validi”

A

“Testo įverčio interpretacija - validi”

Nes validumas neturėtų būti atsiejamas nuo konteksto. Jei sakome, kad testas validus, tai suponuoja, kad jis validus naudojant bet kokiame kontekste.

94
Q

Kas yra validumo tikrinimas?

A

Procesas, atspindintis nuolatines pastangas (testo kūrėjų, mokslinikų ir naudotojų) rinkti įrodymus, grindžiančius siūlomas testo įverčių interpretacijas

95
Q

Kokie yra nevalidumo šaltiniai?

A

Testu matuojama tik dalis norimo matuoti konstrukto (pvz.: tiria IQ, bet neištiria neverbalinių gebėjimų, tik verbalinius)

Testu matuojami gebėjimai/savybės, nesusiję su norimu matuoti konstruktu (pvz.: tiria neurotiškumą, bet kartu išmatuoja ir ekstraversiją)

Testuojamojo ypatumai, keičiantys/ribojantys galimus atsakymus (Pvz.: dėl nerimo prasčiau atlieka IQ testą)

Testo administravimas ir įverčių skaičiavimas (Pvz.: administruoja ne pagal reikalavimus)

Testo standartizcinė imtis (pvz.: nereprezentatyvi, maža)

Tiriamojo išmokimas

96
Q

Koks santykis tarp validumo ir patikimumo?

A

Patikimumas - būtina validumo sąlyga (jei nepatikimas - nevalidus)

Pvz.: jei gaunami vis kitokie rezultatai, tai turbūt nebus tinkamai matuojamas konstruktas)

Patikimumas - nėra pakankama validumo sąlyga (gali patikimai matuoti ne tai, ką reikia)

Pvz.: matuojama galvos apimtis kaip intelekto matavimas - tiksliai (patikimai), bet neatspindi intelekto (nevalidi)

97
Q

Kokie validumo tipai pagal tradicinį požiūrį?

A

Turinio validumas

Kriterinis validumas

Konstrukto validumas

98
Q

Kas yra turinio validumas? Kokios jo dalys?

A

Kiek tinkamai testo turinys reprezentuoja matuojamą konstruktą:

  • Turinio aprėptis: ar aprėpia visą konstruktą (pvz.: ar matuoja visas intelekto dimensijas, kurias turi matuot?)
  • Užduočių relevantiškumas: ar iš viso matuoja reikiamą konstruktą (pvz.: ar iš viso matuoja intelektą, o ne kažką kitą)
99
Q

Kas yra kriterinis validumas?

A

Kiek asmens testo įvertis yra susijęs su kitais jo veiklos rodikliais (t.y., kriterijumi)

Ryšių tarp testo įverčių ir kriterijaus įvertinimas.

100
Q

Kas yra konstrukto validumas?

A

Kiek remiantis testo įverčiais galime daryti pagrįstas išvadas apie matuojamo konstrukto išraišką

(Pvz.: ar depresijos skalės aukšti įverčiai rodo, kad žmogui depresija)

101
Q

Kokia šiuolaikinė validumo struktūros samprata?

A

Validumas yra nedalomas - nėra skirtingų validumo tipų.

Yra tik validumo įrodymo tipai.

102
Q

Kokie validumo įrodymo tipai pagal šiuolaikinį požiūrį?

Kokius tradicinius validumo tipus jie atitinka?

A

Remiantis:

  • Testo turiniu (turinio validumas)
  • Atsakymo proceso analize (turinio ir konstrukto validumas)
  • Vidine struktūra (konstrukto validumas)
  • Ryšiais su kitų testų įverčiais (konstrukto validumas)
  • Ryšiais su kitais kintamaisiais (kriterinis validumas)
  • Testo įverčių skirtingose grupėse palyginimas (konstrukto validumas)
103
Q

Kokie validumo vertinimo testo turiniu būdai?

A
  • Ekspertų vertinimas (SPECIFIKACIJOS LENTELĖ)
  • Psichologinis-loginis-lingvistinis metodas
  • Statistiniai metodai
104
Q

Kaip validumas vertinamas testo turiniu: ekspertų vertinimas?

A

Nepriklausomų ekspertų prašoma įvertinti, kiek atskiros užduotys matuoja konstruktą.

Lyginamas jų vertinimų atitikimas ir neatitikimas

105
Q

Kaip validumas vertinamas testo turiniu: psichologinis-loginis-lingvistinis metodas?

A

Tiesiog įvertinama, ar teiginiai/užduotys aiškios: siekiama kuo suprantamiau, universaliau, aiškiau apibrėžti

Vertinamas teiginių sudėtingumas, sąsajos su specifine kultūra.

106
Q

Kaip validumas vertinamas testo turiniu: statistinis metodas?

A

Matuojame:
- Užduoties-testo įverčio (koreguotą) koreliaciją (kiek koreliuoja užduotis su testu)
- Užduoties sunkumą
- Užduoties skiriamąją galią
- Užduočių atsakymų alternatyvų dažnį, jei dydis ranginis

107
Q

Kokiems testams svarbus validumas, vertinamas testo turiniu pagal statistinį metodą (užduočių analizė)?

A

Testams, kurie diferencijuoja, pvz.: diagnostiniams.

108
Q

Kas yra paviršinis/akivaizdus validumas? (angl. face validity)

A

Kiek neprofesionalaus asmens (pvz.: testuojamojo) akimis testas matuoja tai, ką turėtų matuoti.

109
Q

Kodėl svarbus geras paviršinis validumas?

A
  • Palankesnis testuojamojo požiūris į testą
  • Didesnė motyvacija pildyti testą ir bendradarbiauti
  • Gauti rezultatai labiau pripažįstami

Bet tai nėra actual validumas ir juo nesiremiama.

110
Q

Kodėl paviršinis validumas - blogai?

A

Jei asmuo supranta, kas matuojama testu, tai gali taip pakreipti testo atsakymus, kad atitiktų jų tikslus (pvz.: kad geriau pasirodytų asmenybės teste)

111
Q

Kas yra validumo įrodymas atsakymo procesais? (turinys/konstrukto)

Pateikite pvz. tokio validumo trūkumo.

A

Kiek testuojamojo veiksmai atliekant testo užduotis atspindi matuojamą konstruktą

Pvz.: žmogus teisingai išsprendžia uždavinį, bet aprašo netinkamai (VBE)

Pvz.: žmogus matematikos uždavinius išsprendžia tik dėl to, kad žino sprendimo algoritmą.

112
Q

Kokie būdai įrodyti validumą atsakymo procesais?

A
  • Interviu su testuojamuoju apie užduoties sprendimo procesą ir naudotas strategijas
  • Elgesio rodiklių fiksavimas
  • Klaidų analizė
113
Q

Kas yra validumo įrodymas vidine testo struktūra?

Pateikite pavyzdį.

A

Kiek testo struktūra (užduočių tarpusavio ryšiai) sutampa su norimo matuoti konstrukto struktūra

T.y. ar testas turi tą pačią struktūrą, kurią teorija siūlo turėti

Pvz.: ar testo struktūra atitinka Didžiojo Penketo teorijos struktūrą.

114
Q

Kokie būdai įrodyti validumą vidine testo struktūra?

A
  • Faktorinė analizė (tiriamoji - ar išlenda faktoriai, žymimi teorijoje; patvirtinančioji - sukišam faktorius ir žiūrim ar tinka)
  • Testo struktūros patvirtinimas skirtingose imties grupėse (jei neurotiškumas būdingesnis moterims, ar tai atsispindi teste)
  • Vidinio suderintumo analizė - kiek skalės teiginiai koreliuoja su savo skale (turi su savo geriau nei sukitom)
  • Divergentinis ir konvergentinis validumas
  • multibruožų–multimetodų matrica
115
Q

Kas yra validumo įrodymas remiantis testo įverčių ryšiais su kito testo įverčiais?

Kas jį sudaro?

A

Siekiama nustatyti testo ir tą patį konstruktą matuojančio kito testo įverčių reikšmingus ryšius.

Sudaro:
- Konvergentinis validumas (teigiami ryšiai)
- Diskriminantinis validumas (neigiami ryšiai)

116
Q

Kas yra konvergentinis validumas? Duokite pavyzdį

A

Validumo įrodymo remiantis testo įverčių ryšiais su kito testo įverčiais tipas.

Kai siekiama nustatyti testo ir tą patį konstruktą matuojančio kito testo įverčių reikšmingus teigiamus ryšius

Pvz.: ar mūsų depresijos testas koreliuoja su kitu depresiją matuojančiu testu.

117
Q

Kokia yra konvergentinio validumo tikrinimo sąlyga?

A

Kad testas, su kuriuo lyginama, validus ir patikimas

118
Q

Ar gerai, jei konvergentinis validumas yra >0.9?

A

Ne, nes tada per daug panašios skalės.

O tai negerai, nes mums nenaudingos dvi vienodos skalės.

Tai tikėtinai turi būti nuo 0,55 (efpa) iki 0,9.

119
Q

Kas yra diskriminantinis validumas? Duokite pavyzdį

A

Kai instrumentas, su kuriuo lyginame savo testą, matuoja kažką kitą, kas turėtų (empiriškai ar teoriškai) priešintis konstruktui, kurį matuoja mūsų testas

Pvz.: jei mūsų skalė matuoja ekstraversiją, ji turėtų prastai koreliuoti su introversijos skale.

120
Q

Kas yra multitrait-multimethod matrix (MTMM)? Kam naudojamas?

A

Kai du ar daugiau konstruktų yra matuojami dviem ar daugiau testų.

Sukuriama koreliacijų matrica.

Naudojamas konvergentiniui ir diskriminantiniui validumui įvertinti.

121
Q

Kaip nustatyti konvergentinį validumą MTMM metodu?

A

Tikrinama koreliacija, kurioje tas pats konstruktas matuojamas skirtingais būdais. Jis turėtų stipriai koreliuoti.

Taip pat turėtų geriau koreliuoti nei su kitomis savybėmis, matuotų tiek tuo pačiu, tiek kitais instrumentais.

pxy > HM ir HH

122
Q

Kaip nustatyti diskriminantinį validumą MTMM metodu?

A

Skirtingi konstruktai, matuojami skirtingais metodais, tarpusavyje turėtų blogiau koreliuoti nei skirtinga savybė–toks pats instrumentas…..

(((((ARBA ta pati savybė–kitoks instrumentas.)))))))

HM>HH – diskriminantinis

rxy > HM arba HH. kai konvergentinis

(((rxx>rxy>HM>HH)))

123
Q

Kaip nustatyti patikimumą MTMM metodu?

A

Koreliacija tarp tų pačių konstruktų, matuotų tais pačiais metodais

pxx

124
Q

Kokią išvadą galime daryti, jeigu MTMM matricoje koreliacijos tarp skirtingų konstruktų, matuotų tais pačiais instrumentais, daug didesni nei tarp skirtingų konstruktų, matuotų skirtingais instrumentais?

A

Instrumentas turi didesnę matavimo paklaida

125
Q

Kas yra validumo įrodymas testo įverčių testuojamųjų grupėse palyginimu? Pateikite pavyzdį.

A

Siekiama nustatyti, ar testo įverčių grupėse (pvz.: amžiaus, lyties) palyginimas atspindės teoriškai numatytus ir empiriškai patvirtintus skirtumus

Pvz.: intelekto testo žali balai turėtų būti aukštesni jaunų suaugusiųjų nei vaikų)

Taip parodome, kad tikrai matuojame konstruktą, kurį norime matuoti.

126
Q

Minimalus teiginio svoris faktoriuj

A

0,4

127
Q

Kas yra validumo įrodymas, remiantis testo įverčių ryšiais su kitais kintamaisiais?

Kaip jis skirstomas?

Pateikite pavyzdį

A

Kiek asmens testo įvertis yra susijęs su kitais jo veiklos rodikliais, t.y., kriterijumi. Bet ne konvergentinis validumas čia.

Pvz.: kaip testuojamojo VBE rezultatai siejasi su jo pažymiais universitete (prognostinis)

Skirstoma į:
- Diagnostinį (lyginama su kriterijumi dabar)
- Prognostinį (lyginama su kriterijumi ateityje

128
Q

Kas yra diagnostinis validumas?

A

Kiek asmens testo įvertis siejasi su kitais jo veiklos rodikliais, t.y., kriterijumi, esamuoju laiku.

(Priešingai nei prognostinis, kuris matuojamas ateityje)

129
Q

Kas yra prognostinis validumas? Pateikite pavyzdį

A

Kiek validžiai galime pagal testo įverčius prognozuoti ateities atliktį.

Nustatomas ryšys tarp testo įverčio ir būsimos veiklos rezultatų, t.y., kriterijaus.

Pvz.: kaip testuojamojo VBE rezultatai siejasi su jo pažymiais universitete

130
Q

Kaip matuojamas diagnostinis validumas? Pateikite pavyzdį

A

Kontrastinių grupių metodu:

Testas taikomas priešingų grupių asmenims (pvz.: sergančiais ir nesergančiais depresija) ir nustatoma, kiek skiriasi dviejų grupių testo įverčiai.

Jei skiriasi, reiškia testas gali būti naudojamas diagnostiniais tikslais.

Pvz.: sergantys depresija gauna daug mūsų depresijos teste, o nesergantys - mažai.

131
Q

Kaip matuojamas prognostinis validumas? Pateikite pavyzdį

A

Nustatomas ryšys tarp testo įverčio ir būsimos veiklus rezultatų, t.y., kriterijaus.

Pvz.: kaip testuojamojo VBE rezultatai siejasi su jo pažymiais universitete

132
Q

Koks turėtų būti prognostinio validumo koeficientas, kad galėtume taikyti testą?

A

Mokyklinių pasiekimų apie 0.5

Darbo rezultatų apie 0.2 - 0.3

133
Q

Kas svarbu tiriant validumą, remiantis įverčių ryšiais su kitais kintamaisiais?

(Kriterinį validumą)

A
  • Kriterijus, kurį bandome prognozuoti/diagnozuoti, turi būti patikimas ir validus
  • Testo įvertis ir kriterijus turi būti matuojami nepriklausomai (kriterijų testuotojai neturėtų žinoti matuojamo testo įverčių; ir atvirkščiai)
  • Svarbu atskirties įverčio jautrumas ir specifiškumas
134
Q

Kas yra atskirties įvertis (angl. cut-off)?

Pateikite pavyzdį.

Kur jis taikomas?

A

Mažiausias galimas testo balas, kurį asmuo, atlikęs testą, turi gauti, kad būtų atrinktas/pasirinktas

Pavyzdys: turi surinkti 27 ar daugiau taškus depresijos teste, kad būtų diagnozuota depresija; jei mažiau - nebus diagnozuota

Taikomas diagnostiniuose ir prognostiniuose testuose kaip sprendimo rodiklis (ar atrinksime, ar ne)

135
Q

Kokie keturi parametrai apibūdina atskirties įvertį?

Trumpai apibūdinkite juos

A

Pagal atskirties įvertį:

Jautrumas - kaip gerai aptinkami individai, pasižymintys X savybe

Specifiškumas - kaip gerai aptinkami individai, neturintys X savybės

Teigiamos prognozės vertė - kiek iš tų, kurie buvo atrinkti kaip pasižymintys X savybe, iš tikrųjų ją turi.

Neigiamos prognozės vertė - kiek iš tų kurie buvo atrinkti kaip pasižymintis X savybe, iš tikrųjų jos neturi.

136
Q

Kas yra (atskirties įverčio) jautrumas? Pateikite pavyzdį

A

Parametras, kaip gerai atskirties įverčio pagalba aptinkami individai, pasižymintys X savybe

T.y. koks procentas turinčių X savybę buvo atskirti kaip turintys ją

Pvz.: iš visų gabių vaikų, testas sugebėjo atrinkti 50% jų.

137
Q

Kas yra (atskirties įverčio) specifiškumas?

Pateikite pavyzdį

A

Parametras, kaip gerai atskirties įverčio pagalba aptinkami individai, neturintys X savybės

T.y. koks procentas neturinčių X savybės buvo atskirti kaip neturintys jos

Pvz.: iš visų negabių vaikų, testas sugebėjo atrinkti 50% jų

138
Q

Kas yra (atskirties įverčio) teigiamos prognozės vertė? Pateikite pavyzdį

A

Koks procentas individų, atrinktų kaip turinčių X savybę, iš tikrųjų ją turi

Pvz.: atrinko, kad 100 vaikų yra gabūs, bet tik 80 iš jų realiai gabūs, tai 80%

139
Q

Kas yra (atskirties įverčio) neigiamos prognozės vertė? Pateikite pavyzdį

A

Koks procentas individų, atrinktų kaip neturinčių X savybės, iš tikrųjų jos neturi

Pvz.: atrinko, kad 100 vaikų yra negabūs, bet tik 80 iš jų realiai negabūs, tai 80%

140
Q

Kaip apskaičiuojami atskirties įverčio parametrai? (jautrumas, specifiškumas, t.t.)

A

Jautrumas: aptiktų kaip turinčių ir turinčių X savybę / visų turinčių X savybę

Specifiškumas: aptiktų kaip neturinčių ir neturinčių savybės / visų neturinčių X savybės

Teigiamos prognozės vertė: aptiktų kaip turinčių X savybę ir turinčių ją / visų aptiktų kaip turinčių

Neigiamos prognozės vertė: aptiktų kaip neturinčių X savybės ir neturinčių jos / visų aptiktų kaip neturinčių

141
Q

Kiek pageidautina klaidingų priskyrimų jautrumo/specifiškumo rodiklyje?

A

Ne daugiau 25% klaidingų priskyrimų.

142
Q

Ar galima lyginti testų rezultatus vieno individo kai instrumentai skirtingi?

A

Ta pati norminė imtis
Tie patys matavimo vienetai/balai
Tas pats M ir SD

143
Q

Kaip brėžiama ROC kreivė? Kaip interpretuoti ją? Kam ji naudojama?

A

X ašis - true negative ir false positive

Y ašis - true positive ir false negative

Kuo didesnis plotas apimtas - tuo geriau

Atsirinkti geriausią atskirties įvertį pagal tai, koks jautrumo ir specifiškumo santykis mums tinka. Galima rinktis jautrumo/specifiškumo santykį.

144
Q

Jeigu testas yra validus, ar galime jį naudoti bet kokiame kontekste?

A

Ne, interpretaciją pagal testo įverčius galima atlikti tik tuose kontekstuose, kur ji yra empiriškai pagrįsta

Pvz.: ar galime ADHD vaikų depresiją išmatuoti tuo pačiu testu, kuris skirtas bendrai populiacijai?

145
Q

Koks minimalus pageidautinas jautrumas arba specifiškumas

A

75%

146
Q

Kas yra žalias/pirminis balas (angl. raw score)?

A

Suminis testo įvertis (pvz.: teisingai išspręstų užduočių kiekis; laikas, per kurį atliko; t.t.)

147
Q

Ar žalias/pirminis balas iš savęs interpretuojamas? Kodėl?

A

Ne.

Iš savęs jis nieko nereiškia, kol nežinom, koks yra kriterijus ar kokius įverčius gavo kiti.

148
Q

Kas yra standartinis balas? Kokiuose testuose jis būdingas? Kokie būna?

A

Individo atliktis, lyginama su kitų atliktimi.

Normose grįstuose testuose

z- balai; standartiniai balai, t balai, IQ, t.t.

149
Q

Kokie įverčių tipai būdingi normomis ir kriterijais grįstiems testams?

A

Normomis: standartiniai balai (z-balai, t-balai, t.t.)

Kriterijais: teisingų atsakymų procentas, atskirties įvertis (išlaikė/ne; atrinktas/ne) , standartu grįstas įvertis.

150
Q

Kokios normos minimalios ir tobulos? (Imties dydis, atranka, reprezentatyvumas, amžius)

A
  • Pakankamas imties dydis (min 200 lowstake/300 highstake; geriausia 1000+)
  • Tikimybinė atranka; iš bėdos - netikimybinė kvotinė
  • Tikslinės populiacijos reprezentacija (pagal demografinius duomenis)
  • Normų amžius (<20 m.)
  • Standartinė administravimo procedūra + kompetentingi testuotojai
151
Q

Kokie būna normų tipai? (additional)

A

Amžiaus (mokyklos klasės) normos: kokius įverčius gauna to amžiaus ar klasės žmonės.

Vietinės (local) normos: kokius įverčius gauna toje šalyje arba organizacijoje

Grupės normos: kokius įverčius gauna tam tikra lytis ar kt.

Specialiosios normos: kokius įverčius gauna tikslingai atrinkta imtis, pvz.: klinikinė.

152
Q

Flynn efektas

A

Intelekto testų normos padidėja apytiksliai 3 IQ kas 10 metų.(M=100, SD=15).

153
Q

Kokią informaciją svarbu pateikti testo leidėjams?

A

Visą informaciją, reikalingą testo naudotojui įvertinti testo normų tinkamumą, patikimumą ir validumą

154
Q

Kaip interpretuoti z-balą?

A

Per kiek SD individo žalias balas yra nutolęs nuo imties žalių balų vidurkio

Vidurkis = 0
SD = 1
Linijinė transformacija
Z balai nepatogūs, nes su kableliais ir minusais, todėl vedam t, SB balus.

155
Q

Kaip interpretuoti t-balą?

A

Vidurkis = 50
SD = 10

34 (5 procentilis) - 66 (95 procentilis)

156
Q

Kaip interpretuoti IQ balą?

A

Dažniausiai vidurkis = 100, SD = 15

Bet kartais būna kitoks SD.

157
Q

Koks pasiskirstymas procentais normaliojoje Gauso kreivėje?

A

Atsiminti: 2 ir 34 (50 - 34 - 2 = 14; o kita pusė kartojasi)

Po vieną SD: 0.1%, 2%, 14%, 34%; kartojasi kita pusė

34; 13,6; 2; 0,1.

158
Q

Ką darome, jeigu žali balai nėra normaliai pasiskirstę?

A

Paverčiame ir normalizuotus standartinius balus - atliekame nelinijinę transformaciją.

Žalias balas –> suminis procentas –> suminė proporcija –> normalizuotas z balas.

159
Q

Kas yra linijinė ir nelinijinė transformacija? Kokie jos pavyzdžiai?

A

Linijinė - įverčių pasiskirstymas išlieka toks pats, kaip žalių įverčių (z-balai; t-balai; SB; IQ)

Nelinijinė - įverčių pasiskirstymas pasikeičia nuo žalių įverčių (staninai, procentiliai)

160
Q

Kaip interpretuoti stenainus?

A

Pasiskirstymas padalinamas į 9 dalis.

4; 5; 6 – vidury.

x = 5; SD = 2 (bet ne visai)

161
Q

Kaip interpretuoti procentilius? Duokite pvz.

A

Koks procentas norminės imties dalyvių atliko testą taip pat arba blogiau.

Pvz.: 64 procentilis - 64% norminės imties dalyvių gavo tokį pat arba blogesnį įvertį; 36% atliko geriau.

162
Q

Kodėl t-balai geriau nei z-balai?

A

Nes z-balai turi skaičius po kablelio ir yra neigiami, todėl juos gali būti sudėtinga interpretuoti

163
Q

Kokie procentilių trūkumai?

A

Intervalai tarp procentilių nėra lygūs (taškų skirtumas tarp 90 ir 99 nėra lygus 50 ir 59)

Todėl tai nepalanku žinių ir gebėjimų lyginimui.

164
Q

Kokie dar įverčiai yra panašūs į procentilius?

A

Kvartiliai: 1: 1-25%; 4: 76 - 99%

Deciliai: 1: 1-10%; 10: 91-99%

165
Q

Kas yra klasės ekvivalentas? Kaip jį interpretuoti?

A

Tam tikrą klasę lankančių mokinių testo įverčių vidurkis/mediana.

Interpretacijos pvz.: 2 klasės mokinys skaito taip, kaip vidutinis 4 klasės mokinys.

166
Q

Kokie klasės ekvivalento trūkumai?

A
  • Dažnai neteisingai interpretuojama (pvz.: 2 klasės mokinys skaito kaip vidutinis 4 kl., bet tai nereiškia, kad jo protas kaip 4-oko)
  • Neturi sąsajos su procentiliais
  • Negalima lyginti kelių subtestų įverčių
  • Tarp 4 klasės ir 6 klasės nebūtinai toks pats žinių skirtumas, kaip tarp 7 ir 9.
  • Beprasmiškai siekiama, kad visi 6 turėtų 6-okų lygį.
167
Q

Kaip žaliems/pirminiams balams suteikiama prasmė?

A
  • Normomis grįsta interpretacija (pagal tai, kokie referentinės grupės įverčiai)
  • Kriterijumi grįsta interpretacija (pagal empiriškai pagrįsta kriterijų)
168
Q

Nuo ko turėtų priklausyti instrumento normų tinkamumo įvertinimas?

(Nepaisant tiesiog skaičiukų)

A
  • Instrumento pobūdžio
  • Instrumento paskirties
  • Instrumento normų kokybės
  • Kokie sprendimai bus priimti pagal instrumentą
169
Q

Kokie svarbiausi aspektai nuo svarbiausio iki mažiausiai svarbaus, vertinant normų kokybę?

A
  1. Imties dydis
  2. Imties atrankos tipas
  3. Imties reprezentatyvumas
  4. Normų amžius
170
Q

Kodėl normuojant testus reikia didelio imties dydžio? Pateikite pavyzdį

A

Kad būtų pakankamai adekvatus kiekis imties galuose, kad testas pakankamai tiksliai galėtų įvertinti imties galų atliktį.

171
Q

Koks yra mažiausias ir koks geriausias imties dydis normuojant testą?

Klasikiniame normavime

A

Žemos rizikos testui: min. 200

Aukštos rizikos testui: min. 300

Tiek žemos, tiek aukštos rizikos testui: puiku 1000+

172
Q

Kuom tęstinis normavimas geresnis nei klasikinis?

A

Reikia mažesnio imties dydžio, kad būtų gaunamas panašus tikslumas

Pagal regresijos liniją galima paskaičiuoti tarpiniu grupiu normas

173
Q

Koks imties dydis minimalus ir geriausias normuojant pagal tęstinį normavimą?

A

Žemos rizikos: min. 8* 70

Aukštos rizikos: min. 8* 100

Abiejų geriausias: 8*150

174
Q

Kokie imties atrankų tipai?

A

Tikimybinė atranka: atsitiktinė, sisteminė, sluoksniuota, klasterinė

Netikimybinė atranka: patogioji, kvotinė, sniego gniūžtės, tikslinė

175
Q

Kokie tikimybinės atrankos tipai?

A

Atsitiktinė, sisteminė, sluoksniuota, klasterinė

176
Q

Kokie netikimybinės atrankos tipai?

A

Patogioji, kvotinė, sniego gniūžtės, tikslinė

177
Q

Kas yra atsitiktinė tikimybinė atranka?

A

Sukuriam atsitiktinių skaičių lentelę, paimam visą populiacijos sąrašą ir pagal tuos skaičius atrenkam žmones.

178
Q

Kas yra sisteminė tikimybinė atranka?

A

Paimam populiacijos sąrašą ir išskiriam žmones pagal taisyklę.

Pvz.: atrenkam kas 10-ą sąrašo žmogų.

179
Q

Kas yra sluoksniuota tikimybinė atranka?

A

Suskirstom populiaciją į grupes ir atrenkam atsitiktinai iš tų grupių.

Pvz.: universiteto studentus suskirstom į 1, 2, 3, 4-kursius; tada iš kiekvienos grupės atsitiktinai atrenkam.

180
Q

Kas yra klasterinė tikimybinė atranka?

A

Suskirstom populiaciją į grupes, atsitiktinai atrenkam grupes ir iš jų paimam visus žmones į imtį.

Pvz.: universiteto studentus suskirstom į 1, 2, 3, 4 kursius; atsitiktinai išrenkam, kuriuos kursus tirsim, ir paimam visus asmenis iš atrinktų kursų.

181
Q

Kas yra patogioji netikimybinė atranka?

A

Kai į imtį atrenkamas bet kas, ką randam

182
Q

Kas yra kvotinė netikimybinė atranka?

A

Imtį suskirstome į grupes, kurios atitinka populiacijos proporciją pagal tam tikrus kintamuosius, ir tada surenkame, kad užpildyti tas grupes.

Pvz.: populiacijoje 30 % vyrai ir 70% moterys, todėl renkame žmones, kad užpildytų 30 % vyrų ir 70% moterų.

183
Q

Kas yra sniego gniūžtės netikimybinė atranka?

A

Kai imtis atrenkama paprašant asmenų dalyvauti ir, kad jie paprašytų kitų asmenų, kad šie paprašytų kitų asmenų ir t.t.

184
Q

Kokia yra tikslinė netikimybinė atranka?

A

Kai imtis atrenkama pagal tam tikrą kriterijų

Pvz.: atrenkame tik depresija sergančius žmones

185
Q

Kokią imtį galima vadinti puikiai reprezentatyvia?

A
  • Imtis surinkta tikimybinės atrankos būdu
  • Imties kompozicija panaši į populiacijos pagal tam tikrus kintamuosius (pvz.: amžius, lytis, t.t.)
186
Q

Koks minimalus ir geriausias testo normų amžius?

A

Minimalus: < 20 (20 jau per senas)

Geriausias: < 10

187
Q

Kodėl instrumento normos pasensta?

A

Nes nebetinka laikotarpiui (pvz.: jau nebevažinėjama arkliais) arba žmonės pasikeičia pagal matuojamą konstruktą (IQ padidėja dėl Flyno efekto).

188
Q

Nuo ko labiausiai priklauso bendras normų įvertinimas?

A

Bendras balas negali būti didesnis už imties dydžio balą – imties dydis yra svarbiausias kriterijus.

Jei netikimybinė atranka, geriausiu atveju tik adekvatus; ir tik kai imties kompozicija (pagal demografinius ar kitus kintamuosius) yra panaši.

189
Q

Kokiu atveju reikalaujamas didesnis patikimumas?

A

Kai sprendimai atliekami apie individą, ne grupes.

Kai aukštos rizikos sprendimai priimami.

190
Q

Kokiems testams negalime matuoti vidinio suderintumo?

A

Greičio testams

Heterogeniškoms skalėms (galim subskalėmis)

191
Q

Kuris tikslesnis, vidinis suderintumas ar dalinimo pusiau metodas?

A

Vidinis suderintumas

192
Q

Koks koeficientų (Cronbach alfa, KR-20 ar kitų) dydis vidiniam suderintumui vertinti minimalus ir geriausias?

A

Minimalus: 0.7+

Geriausias: 0.9+

193
Q

Koks minimalus ir geriausias imties dydis patikimumui matuoti? (skirtingų metodų)

A

Minimalus: 100+

Geriausias: daug tyrimų po 100+

194
Q

Koks koeficientų dydis pakartotinio testavimo patikimumui vertinti minimalus ir geriausias?

A

Minimalus: 0.6+

Geriausias: 0.8+

195
Q

Kokia informacija svarbiausia pateikiant pakartotinio testavimo patikimumą?

A

Koks intervalas tarp pakartojimų.

196
Q

Kokiems testams netinka patikimumo įrodymas pakartotiniu testavimu?

A

Greitai kintančių būsenų testams (pvz.: emocijų)

197
Q

Koks koeficiento dydis minimalus ir geriausias paralelinių formų patikimumui?

A

Minimalus: 0.7 +

Geriausias: 0.9+

198
Q

Koks svarbus aspektas vertinant paralelinių formų patikimumą?

A

Ar formas tikrai galime laikyti paralelinėmis, t.y., ar vienodi:
- vidurkis
- dispersija
- ar geros koreliacijos tarp tų testų.

199
Q

Kokiems testams netinka kelių vertintojų patikimumo vertinimas?

A

Jei nėra subjektyvių įvertinimų

200
Q

Kokie būna kelių vertintojų patikimumo koeficientų tipai?

A

Sutapimo procentas (iš visų užduočių, kiek sutarta),

Cohen’s kappa (tas pats tik atsižvelgiama į atsitiktinumus), kt.

201
Q

Kokie koeficientų dydžiai yra minimalus ir geriausias kelių vertintojų patikimumui?

A

Minimalus: 0.6+

Geriausias: 0.8+

202
Q

Į ką reikia atsižvelgti vertinant, ar patikimumas pakankamai geras

A
  • Apie individą didesnis, apie grupę mažesnis
  • Aukštos rizikos didesnis, žemos mažesnis
  • Kiek patikimumo tyrimų yra
  • Ar pateikta reikalinga informacija: SEM, Standartizavimo imtis, vertintojų skaičius, intervalas tarp pakartotinio testavimo
  • Patikimumo tyrimų aiškumas
203
Q

Kuris validumas svarbesnis, konstrukto ar kriterijaus?

A

Konstrukto (kriterinis tarsi prisideda prie konstrukto validumo)

204
Q

Kaip patikimumas siejasi su validumu?

A

Jei aukštesnis patikimumas, aukštesnis ir validumas;

jei žemesnis patikimumas - žemesnis validumas

205
Q

Kokie konstrukto validumo įrodymo būdai?

A
  • Tiriančioji faktorinė analizė
  • Patvirtinančioji faktorinė analizė
  • Teiginio-skalės koreliacijos
  • Ar yra faktorių struktūros skirtumai tarp grupių
  • Ar tokie patys skirtumai tarp grupių
  • Koreliacijos su kitais instrumentais, kurie matuoja tą patį.
  • MTMM
  • IRT
206
Q

Kokiame intervale geriausias konstrukto validumo koeficiento dydis?

A

Minimalus:
-Jei labai panašūs instrumentai: 0.6
-Jei labiau skiriasi instrumentai/laiko intervalas tarp jų: iki 0.55

Maksimalus: 0.9
- Jei didesnis, skalės per daug vienodos.

207
Q

Koks imties dydis minimalus ir geriausias validumo tikrinimui? (visiems tipams)

A

Minimalus: 100+

Geriausias: daug tyrimų su 100+

208
Q

Koks validumo tyrimo amžius adekvatus?

A

Priklauso nuo konstrukto, todėl nėra bendro rodiklio.

209
Q

Kokie kriterinio validumo tipai?

A
  • Po to numatantis - matuojantis kaip buvo anksčiau
  • Diagnostinis - priskiriantis tiriamąjį tam tikrai grupei čia ir dabar (diagnozės)
  • Prognostinis - prognozuojantis ateitį (akademinę sėkmę iš VBE)
210
Q

Koks kriterinio validumo koeficiento dydis minimalus ir geriausias

A

Bendrai:
- Minimalus: 0.2+
- Geriausias: 0.5+

BET: esant aukštos rizikos sprendimams reiktų didesnio (edukaciniam ar medicinos diagnozės kontekste: 0.8+)

211
Q

Jei teste pakeiti užduočių eiliškumą, ar tai paralelinės formos?

A

Ne!

212
Q

Vidinio suderintumo dydis priklauso nuo ko?

A

Teiginių kiekio teste
Tiriamųjų atsakymo dispersijos

213
Q

Konvergentinio validumo minimalus įvertis

A

0,55

214
Q

B balas yra kas?

A

Kokio sugebėjimo lygio reikia, kad žmogus į uždavinį atsakytų su 50 % tikimybe.

215
Q

A parametras

A

Kampas kurį, icc kreivė sudaro su X ašim.
; kuo statesnė kreivė, tuo geriau diferencijuoja.

Psichologinis įvertinimas ir testavimas (10 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2024 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions