Все словари Автомобильный словарь Архитектурный словарь Астрономический словарь Библейская энциклопедия Бизнес словарь Биографический словарь Большой бухгалтерский словарь Джинсовый словарь Кулинарный словарь Медицинский словарь Морской словарь Полиграфический словарь Политический словарь Психологический словарь Религиозный словарь Сексологический словарь Словарь воровского жаргона Словарь географических названий Словарь Даля Словарь Ефремовой Словарь имён Словарь иностранных слов Словарь компьютерного жаргона Словарь курортов Словарь лекарственных растений Словарь логики Словарь мер Словарь моды Словарь молодёжного слэнга Словарь народов Словарь нумизмата Словарь Ожегова Словарь по искусству Словарь по ландшафтному дизайну Словарь по мифологии Словарь русских фамилий Словарь символов Словарь синонимов Словарь фразеологизмов Словарь эпитетов Строительный словарь Толковый словарь Ушакова Финансовый словарь Энциклопедический словарь Энциклопедия Кольера Этимологический словарь Фасмера Этнографический словарь

Что такое Валидность? Значение и толкование слова validnost, определение термина

1) Валидность - (от лат. validus - сильный, крепкий) - англ. validity; нем. Validitat/Gulltigkeit. Обоснованность и адекватность исследовательских инструментов (операционализированных понятий, измерительных операций и экспериментов).

2) Валидность - (от лат. validus - сильный, крепкий) - обоснованность и адекватность исследовательских инструментов (операционализированных понятий, измерительных операций и экспериментов). В. логическая (В. внутренняя) - степень взаимосвязи и взаимной выводимости переменных и индикаторов. В. эмпирическая (В. внешняя) - степень соответствия переменных и индикаторов эмпирическим данным.

3) Валидность - обоснованность и адекватность цели инструментов и методов исследования, понятий и экспериментов.

4) Валидность - - основной показатель качества измерения в социологическом исследовании, отражающий степень соответствия данных измерения объекту измерения.

5) Валидность - - соответствие цели и средств социологического измерения; полностью валидны только бесцельные измерения.

6) Валидность - - мера пригодности применяемых в прикладной социологии методики для решения определенных исследовательских задач, степень соответствия переменных и индикаторов эмпирическим данным, позволяющая получать надежные, репрезентативные и достоверные результаты социологического исследования, избегать систематических ошибок.

7) Валидность - – основная характеристика качества измерения в социологии, одна из составляющих надежности социологической информации. Различают теоретическую (концептуальную) и эмпирическую (валидность по критерию).

8) Валидность - (достоверность) свидетельствует о степени правильности, истинности представленных данных, призванных подтвердить гипотезу.

9) Валидность - - 1. Показатель качества метода, его способность давать результаты, адекватно отражающие изучаемое явление, т.е. именно те результаты, для получения которых он предназначен (В. метода). 2. Мера соответствия теории эмпирическим данным, возможность делать разумно точные предсказания на основании теории (В. теории). 3. Мера соответствия результатов изучаемой реальности, точнее, представлениям о реальности (В. результатов). В данной статье В. обсуждается в первом смысле. В позитивистской науке различают В. измерения, внутреннюю и внешнюю В. экспериментальных процедур и В. статистического вывода. В. измерительных процедур Под измерением понимают процесс связывания теоретического понятия с одной или несколькими латентными переменными, а этих последних - с наблюдаемыми переменными. В классической теории результат измерения включает два не коррелирующих компонента: истинный и ошибочный. В отношении ошибок измерения делаются предположения, при выполнении которых поведение ошибок становится известным. В. измерительной процедуры - мера ее соответствия измеряемому конструкту. Чаще других оценивают критериальную (часто называемую эмпирической), конструктную, конвергентную и дискриминантную В. В качестве вспомогательных методов установления В. используют реферирование литературы по вопросу, экспертные оценки. Критериальная В. измерительной процедуры оценивается по тесноте статистической связи (корреляции) между измеренными результатами и внешним критерием. Так, критериальная В. шкалы лидерства означает, что полученный показатель коррелирует с некоторым независимо полученным показателем, например, социометрическими данными. Указание на критериальную В. предполагает не только сообщение о коэффициенте корреляции между показателями теста и внешним показателем, но также о всех обстоятельствах исследования: как и в какой ситуации был измерен критерий, на какой выборке проводилось исследование и др. Критерии могут быть текущими (измеряемыми одновременно с применением валидизируемой процедуры) и прогностическими. Прогностическая В. высоко желательна для практически ориентированных методов измерения. Недостатками подхода является трудности с подбором критерия и риск измерения невалидного критерия, что существенно снижает полученный коэффициент корреляции. Как оцениваемое поведение, так и критерий могут меняться во времени, а выборки могут быть смещенными. Если бы исследователю удалось найти совершенный критерий, создание измерительной процедуры стало бы избыточным. В этой связи понятен парадокс, сформулированный Дж.Келли: В. метода - это его способность предоставлять и без того известную информацию. Зависимость критериальной В. от свойств критерия, невозможность нахождения удовлетворительного объективного показателя во многих областях знания существенно снижают ценность критериальной В. как показателя качества измерительной процедуры. Конструктная В. устанавливается по статистической связи между показателями данной процедуры и других методик, измеряющих родственный конструкт. Гипотезы о статистической связи формулируются до их проверки, на основании содержательной теории. Конструктная валидизация - длительный процесс, и ни одна эмпирическая корреляция не может гарантировать достоверности измерения. Теоретически постулируется связь между конструктами, оценивается корреляция между индикаторами этих конструктов, на основании полученных данных пересматриваются теоретически ожидаемые связи между конструктами или между конструктами и индикаторами. Подбирается новый конструкт (или новый индикатор, или новая теория о связи между конструктами), и процесс повторяется снова. Оба конструкта могут оказаться неродственными. Так бывает, когда измерительные методы, выступающие под одним и тем же названием, строятся на разных теоретических основаниях. Другие проблемы связаны с ситуациями, когда измеренный показатель, привлекаемый для валидизации процедуры, измеряется недостаточно валидно; один и тот же индикатор одновременно измеряет разные конструкты; ошибки измерения коррелируют между собой. Если исследователь уверен/а в том, что структурная схема корректна (отсутствуют связи между индикаторами и посторонними конструктами, а корреляция между ошибками измерения равна нулю), он/а может найти корреляцию между конструктами, скорректированную на ненадежность индикаторов. Для оценки конструктной В. измерительной процедуры часто используют факторный анализ индикаторов. Под этим именем понимается широкий набор методов снижения размерности данных, когда из множества измеренных переменных извлекается небольшое количество латентных переменных (факторов). Количество и теоретическая интерпретируемость факторов трактуется как мера В. измерительного метода, а факторные нагрузки измеренных переменных - как мера В. индикаторов. Факторная нагрузка - это стандартизованная мера структурной связи между общим фактором (латентной переменной) и индикатором. Ее часто определяют как корреляцию между фактором и переменной. Широко известные методы факторного анализа (например, анализ главных осей) является эксплораторной процедурой, т.е. не позволяет проверять статистических гипотез, а результат анализа существенно определяется техническими решениями, который принимает исследователь. В этом смысле возможности метода как средства валидизации ограничены. Чтобы ослабить произвол при проведении факторного анализа, используют кросс-валидизацию: выборка случайно расщепляется пополам, факторы извлекаются на одной половине выборки, а оправданность и устойчивость факторного решения проверяется на другой половине. Понятия конвергентной и дискриминантной В. введены Д. Кембеллом и Д. Фиске как два взаимосвязанных показателя достоверности метода. Конвергентная В. требует "сходимости" (высокой корреляции) родственных конструктов, дискриминантная В. - отсутствия корреляций между измерениями неродственных конструктов. Более строго эта концепция реализована в подходе, известном под именем "Много черт - много методов", или МЧММ (MTMM - many traits, many methods). Суть его в том, что несколько свойств измеряются несколькими методами. Между показателями одного и того же свойства, измеренного с помощью разных методов, должны быть высокие корреляции, между показателями разных свойств, измеренными с помощью одного метода, - низкие. Третьим условием является превышение первого набора коэффициентов корреляции над вторым. Есть и более строгие статистические методы анализа корреляционной матрицы МЧММ. В последние годы приобрели популярность структурные уравнения, в частности, конфирматорный факторный анализ, который в соответствии с содержательной моделью раскладывает ковариации измерений на компоненты, связанные с влиянием методов, свойств, и ошибки. Полученные структурные коэффициенты интерпретируются как показатели В. В. экспериментального метода Круг понятий, связанных с оценкой В. эксперимента (и результатов эксперимента), был разработан методологами-постпозитивистами в 1960-х (Д. Кэмпбелл, Т. Кук, Дж. Стэнли и др.). В эпистемологической традиции, восходящей к Дж.С.Миллю и связывающей причинность с манипуляцией, истинный эксперимент со случайным распределением испытуемых по условиям рассматривается как единственное средство убедительной проверки каузальных гипотез. С этой точки зрения причинные утверждения в неэкспериментальных науках (социологии) нелегитимны. Предшествование во времени предполагаемой причины (независимой переменной) следствию (зависимой переменной) как одно из условий каузальной связи в эксперименте обеспечивается манипуляцией и измерением ее последствий. Сложнее выполнить другое требование к каузальному выводу - отсутствие правдоподобных альтернативных объяснений. Под внутренней В. понимается уверенность в том, что именно независимая переменная X служит основной причиной систематической изменчивости значений зависимой переменной Y, т.е. отсутствуют другие переменные, опосредующие связь между X и Y. Мы не в состоянии гарантировать В. эксперимента, но с учетом особенностей используемой исследовательской процедуры можем идентифицировать и устранить основные причины невалидности. Кэмпбелл и Стэнли предложили классификацию причин снижения внутренней В. История (фон) - это события, которые произошли между X и Y и могли повлиять на их ковариацию. Естественные изменения - перемены во внутреннем состоянии испытуемых, не связанные с влиянием X, такие как усталость, взросление, научение. Эффект инструмента связан с нежелательными изменениями измерительных процедур (технические поломки, усталость наблюдателей). Эффект статистической регрессии (соскальзывание к среднему) наблюдается тогда, когда экспериментальные и/или контрольные группы отбирались на основании крайних значений релевантных показателей; по причинам статистического свойства к моменту второго измерения максимальные значения показателей понизятся, а минимальные повысятся. Отбор групп как причина невалидности связан с неслучайным (неэквивалентным) отбором испытуемых или других единиц исследования. Отсев ("экспериментальная смертность ") означает неравномерное и неслучайное выбывание участников исследования. Взаимодействие отбора с другими факторами описывает ситуацию, когда неслучайно отобранные испытуемые имеют разную личную историю, склонность к усталости, отсев и др. Внутренняя В. оценивается качественно по степени отклонения исследовательской процедуры от некоторого идеального случая. Это касается также неэкспериментальных планов исследования, в которых к приведенному перечню причин снижения валидности добавляются новые угрозы. Внешняя В. характеризует степень обобщаемости полученных результатов на иные генеральные совокупности и контексты. Успешное воспроизведение исследования служит одним из важных условий оценки достоверности теорий и помогает уточнить диапазон пригодности последних. Одной из стратегий достижения внешней В. также является идентификация и устранение причин, ответственных за случайное получение результата. Это, в частности, реактивный эффект (влияние процедуры начального измерения на поведение испытуемых) и взаимная интерференция экспериментальных воздействий. Другие стратегии основаны на использовании плана рандомизированного эксперимента с единственным измерением после исследования (что снимает реактивный эффект); снижение риска влияния экспериментатора (напр., минимизация контактов экспериментатора с испытуемым, увеличение количества исследователей или двойной слепой метод, когда исследователь до окончания эксперимента не знает, кто из испытуемых каким воздействиям подвергается); повышение экологической В. (реалистичности) исследования. Важную методологическую роль в обеспечении В. научного исследования играет воспроизведение с расширением, когда каждая последующая репликация эксперимента предусматривает небольшие процедурные модификации. В. статистического вывода Под В. статистического вывода понимается выполнение комплекса условий, уменьшающих вероятность неверного статистического решения о нулевой гипотезе (о равенстве параметра некоторому значению или соответствии статистической модели полученным данным) или величине эффекта. Основным методом принятие статистических решений в последние десятилетия стала проверка статистической значимости, т.е. о равенстве параметра некоторому значению. Для этого используются критерии z, t, F, x2 и др. Эмпирически полученное значение критерия сравнивается с критическим, и на основании этого сравнения нуль-гипотеза отвергается или не отвергается. Т.о., решение носит бинарный характер (да-нет). В этом процессе можно совершить одну из трех ошибок: неверно отвергнуть истинную нуль-гипотезу (ошибка первого рода, альфа), неверно принять истинную альтернативную гипотезу (ошибка второго рода, бета) и неверно сформулировать статистические гипотезы, т.е. неправильно перевести исследовательский вопрос на язык статистики. Угрозы В. статистического вывода многочисленны и имеют разную природу. Использование невалидных индикаторов (раздел данной статьи Валидность измерительных процедур) не дает возможности уверенно интерпретировать полученный результат. Использование ненадежно измеренных переменных приводит к существенному занижению полученных статистик. Большой класс угроз В. статистического вывода связан с неверным формулированием модели. В частности, более известные линейные модели выбираются в тех случаях, когда лежащие в их основе предположения нарушаются: связь между переменными носит нелинейный характер, присутствуют экстремальные значения, дисперсии зависимой переменной для разных уровней независимой переменной неравны, переменные измерены более грубо, чем того требует модель, отсутствующие значения переменных распределены неслучайным образом. В стандартных пакетах статистического анализа имеются методы диагностики нарушений предположений модели. Более сложные концептуальные ошибки совершаются в связи с неверным определением переменных как независимых или ковариирующих, неправильным выбором моделей для зависимых (повторных) или независимых измерений, фиксированных или случайных эффектов. При сравнении нескольких средних или оценке значимости нескольких корреляций исследователи не всегда учитывают инфляцию ошибки первого рода: так, для j переменных мы получаем k = j(j - 1)/2 корреляций, и вероятность случайно получить хотя бы один значимый коэффициент корреляции, альфаобщ., равна 1 - (1 - альфа)k. Использование слишком большого числа переменных при небольшом числе наблюдений (респондентов) создает "сверхпригодность" модели, когда модель идеально описывает выборочные данные, но неадекватна для описания генеральной совокупности. Многие простые ошибки статистического вывода обусловлены причудливым и механическим объединением двух разных подходов к статистическому решению - Фишера и Неймана-Пирсона. Последний подход подчеркивает важность мощности критерия для оценки значимости. Так, результат может оказаться статистически незначимым по причинам, связанным с недостаточной мощностью метода: слабость экспериментального воздействия, маленькая или гетерогенная выборка, ненадежное измерение переменных, чрезмерно малое значение ошибки первого рода. Статистическая значимость - это вероятность того, что полученный результат случаен на выборке данного объема, однако эта величина ничего не говорит о величине эффекта. Современные руководства рекомендуют сообщать в публикациях не только показатель значимости (p), но значения эффекта (типичные показатели - r Пирсона, t Стьюдента, d Коэна, g Хиджеса, ню2 для дисперсионного анализа и др.). Другими альтернативами бинарным решениям о статистической значимости являются доверительные интервалы, байесовы статистики и, в более широком смысле, воспроизведение с расширением и метаанализ. В. в качественных исследованиях В. в качественных исследованиях не может быть оценена с помощью описанных выше классических методов. Ряд авторов показывают примитивность имеющихся подходов к оценке В. и "критериологии" в целом (Т.Швандт, Дж.Смит). В то же время отказ от идеи достоверности/аутентичности в отличие от дискредитированной объективности выглядит слишком радикальным даже для постмодернистских исследователей. Поэтому другие авторы (Э.Губа, И.Линкольн, С.Квале, С.Мишлер) пытаются переформулировать традиционные критерии валидности, сделав их менее позитивистскими. Обсуждаются новые процедуры обоснования достоверности: коммуникативная валидизация (участие испытуемых в обсуждении результатов; привлечение к обсуждению коллег), процедурная валидизация (точность, тщательность и полнота полевых заметок или получаемых данных; полное, сбалансированное и прозрачное описание результатов, открытое для иных интерпретаций; чувствительность к обратной связи со стороны коллег; перепроверка выводов на других фрагментах полученного материала) и т.д. Среди прочих подходов к обоснованию достоверности результатов следует упомянуть установление степени правдоподобия (plausibility) как оценки полученного знания с позиции уже имеющихся знаний; доверие (credibility) как оценка и коллективного осмысления результатов с учетом природы феномена, и обстоятельств его наблюдения; укорененность в данных, включенность в контекст исследовательской программы (dependability), которая основана на тщательном изучении и оценке процедурных аспектов; чувствительность как способность исследователя увидеть социальную проблему и способствовать ее решению; онтологическая и образовательная аутентичность - способность повысить сознательность участников исследования (в первом случае) и их окружения (во втором); каталитическая аутентичность как влияние на социальные программы, способствующие улучшению качества жизни изучаемой популяции. Постмодернистскими авторами обсуждаются принципиально новые понятия и принципы обоснования знания: ироническая (Ж.Бодрийар), неопрагматическая (Ж.-Ф.Лиотар), ризоматическая (Ж.Деррида) валидизация. Н.Дензин обосновал метод триангуляции как радикальной альтернативы традиционным подходам к валидизации. Триангуляция есть сочетанное и взаимообогащающее использование разных методов, методологий, данных, теорий и/или исследователей. Множественность подходов и приемов призвана ослабить эпистемологические ограничения, перейти установленные границы, выявить новые стороны феномена. Следует отметить, что идея триангуляции [истины] была порождена в постпозитивизме (Д.Кэмпбелл), где она понималась как некоторая процедура, набор полезных трюков: в дополнение к опросу "обычных" людей опросить экспертов; случайным образом расщепить выборку испытуемых пополам и провести анализ данных раздельно; исключить из анализа одну переменную и посмотреть, как изменится модель; валидизировать конструкт с помощью подхода "много черт - много методов" и т.д. Чтобы избежать нежелательных ассоциаций с позитивизмом, постмодернистская исследовательница-этнограф Л.Ричардсон в радикальном духе отказывается от идеи триангуляции и предлагает иную привлекательную метафору - кристалла, а не треугольника, кристаллизации, а не триангуляции. Кристалл одновременно создает, преломляет и искажает, он многогранен, и ни одна из его граней не более достоверна, чем любая другая. Как и знание, кристалл растет и разрушается. Метафорический подход к проблеме обоснования знания и оценки его качества неслучаен. Он призван разрушить критериальные подходы и представления о стандартах. Социальное исследование обладает ценностью лишь тогда, когда дает равные возможности высказаться представителям разных групп, создает равновероятные версии и подавляет доминирующие, "правильные" интерпретации. С.В. Сивуха

10) Валидность - (validity) - степень, в которой измерение, показатель или метод сбора данных обладает свойством быть настолько правильным или истинным, насколько это можно оценить. Например, если такое психологическое измерение, как тест интеллекта, считается валидным, то это означает, что оно уместно для измерения того, что предполагается измерить. Когда говорят, что социальные обзоры принесли валидные данные, то считается, что они являются истинным отражением изучаемого явления (например, проектирования электорального поведения исследуемого населения). То есть метод обзора обладает валидностью. Ср. Достоверность. На практике в социологии и социальных науках в целом отношение между показателями и мерами, с одной стороны, и лежащими в их основе принятыми концепциями - с другой, часто оспаривается (см. Официальная статистика; Измерение по декрету) .

Валидность

(от лат. validus - сильный, крепкий) - англ. validity; нем. Validitat/Gulltigkeit. Обоснованность и адекватность исследовательских инструментов (операционализированных понятий, измерительных операций и экспериментов).

(от лат. validus - сильный, крепкий) - обоснованность и адекватность исследовательских инструментов (операционализированных понятий, измерительных операций и экспериментов). В. логическая (В. внутренняя) - степень взаимосвязи и взаимной выводимости переменных и индикаторов. В. эмпирическая (В. внешняя) - степень соответствия переменных и индикаторов эмпирическим данным.

обоснованность и адекватность цели инструментов и методов исследования, понятий и экспериментов.

Основной показатель качества измерения в социологическом исследовании, отражающий степень соответствия данных измерения объекту измерения.

Соответствие цели и средств социологического измерения; полностью валидны только бесцельные измерения.

Мера пригодности применяемых в прикладной социологии методики для решения определенных исследовательских задач, степень соответствия переменных и индикаторов эмпирическим данным, позволяющая получать надежные, репрезентативные и достоверные результаты социологического исследования, избегать систематических ошибок.

– основная характеристика качества измерения в социологии, одна из составляющих надежности социологической информации. Различают теоретическую (концептуальную) и эмпирическую (валидность по критерию).

(достоверность) свидетельствует о степени правильности, истинности представленных данных, призванных подтвердить гипотезу.

1. Показатель качества метода, его способность давать результаты, адекватно отражающие изучаемое явление, т.е. именно те результаты, для получения которых он предназначен (В. метода). 2. Мера соответствия теории эмпирическим данным, возможность делать разумно точные предсказания на основании теории (В. теории). 3. Мера соответствия результатов изучаемой реальности, точнее, представлениям о реальности (В. результатов). В данной статье В. обсуждается в первом смысле. В позитивистской науке различают В. измерения, внутреннюю и внешнюю В. экспериментальных процедур и В. статистического вывода. В. измерительных процедур Под измерением понимают процесс связывания теоретического понятия с одной или несколькими латентными переменными, а этих последних - с наблюдаемыми переменными. В классической теории результат измерения включает два не коррелирующих компонента: истинный и ошибочный. В отношении ошибок измерения делаются предположения, при выполнении которых поведение ошибок становится известным. В. измерительной процедуры - мера ее соответствия измеряемому конструкту. Чаще других оценивают критериальную (часто называемую эмпирической), конструктную, конвергентную и дискриминантную В. В качестве вспомогательных методов установления В. используют реферирование литературы по вопросу, экспертные оценки. Критериальная В. измерительной процедуры оценивается по тесноте статистической связи (корреляции) между измеренными результатами и внешним критерием. Так, критериальная В. шкалы лидерства означает, что полученный показатель коррелирует с некоторым независимо полученным показателем, например, социометрическими данными. Указание на критериальную В. предполагает не только сообщение о коэффициенте корреляции между показателями теста и внешним показателем, но также о всех обстоятельствах исследования: как и в какой ситуации был измерен критерий, на какой выборке проводилось исследование и др. Критерии могут быть текущими (измеряемыми одновременно с применением валидизируемой процедуры) и прогностическими. Прогностическая В. высоко желательна для практически ориентированных методов измерения. Недостатками подхода является трудности с подбором критерия и риск измерения невалидного критерия, что существенно снижает полученный коэффициент корреляции. Как оцениваемое поведение, так и критерий могут меняться во времени, а выборки могут быть смещенными. Если бы исследователю удалось найти совершенный критерий, создание измерительной процедуры стало бы избыточным. В этой связи понятен парадокс, сформулированный Дж.Келли: В. метода - это его способность предоставлять и без того известную информацию. Зависимость критериальной В. от свойств критерия, невозможность нахождения удовлетворительного объективного показателя во многих областях знания существенно снижают ценность критериальной В. как показателя качества измерительной процедуры. Конструктная В. устанавливается по статистической связи между показателями данной процедуры и других методик, измеряющих родственный конструкт. Гипотезы о статистической связи формулируются до их проверки, на основании содержательной теории. Конструктная валидизация - длительный процесс, и ни одна эмпирическая корреляция не может гарантировать достоверности измерения. Теоретически постулируется связь между конструктами, оценивается корреляция между индикаторами этих конструктов, на основании полученных данных пересматриваются теоретически ожидаемые связи между конструктами или между конструктами и индикаторами. Подбирается новый конструкт (или новый индикатор, или новая теория о связи между конструктами), и процесс повторяется снова. Оба конструкта могут оказаться неродственными. Так бывает, когда измерительные методы, выступающие под одним и тем же названием, строятся на разных теоретических основаниях. Другие проблемы связаны с ситуациями, когда измеренный показатель, привлекаемый для валидизации процедуры, измеряется недостаточно валидно; один и тот же индикатор одновременно измеряет разные конструкты; ошибки измерения коррелируют между собой. Если исследователь уверен/а в том, что структурная схема корректна (отсутствуют связи между индикаторами и посторонними конструктами, а корреляция между ошибками измерения равна нулю), он/а может найти корреляцию между конструктами, скорректированную на ненадежность индикаторов. Для оценки конструктной В. измерительной процедуры часто используют факторный анализ индикаторов. Под этим именем понимается широкий набор методов снижения размерности данных, когда из множества измеренных переменных извлекается небольшое количество латентных переменных (факторов). Количество и теоретическая интерпретируемость факторов трактуется как мера В. измерительного метода, а факторные нагрузки измеренных переменных - как мера В. индикаторов. Факторная нагрузка - это стандартизованная мера структурной связи между общим фактором (латентной переменной) и индикатором. Ее часто определяют как корреляцию между фактором и переменной. Широко известные методы факторного анализа (например, анализ главных осей) является эксплораторной процедурой, т.е. не позволяет проверять статистических гипотез, а результат анализа существенно определяется техническими решениями, который принимает исследователь. В этом смысле возможности метода как средства валидизации ограничены. Чтобы ослабить произвол при проведении факторного анализа, используют кросс-валидизацию: выборка случайно расщепляется пополам, факторы извлекаются на одной половине выборки, а оправданность и устойчивость факторного решения проверяется на другой половине. Понятия конвергентной и дискриминантной В. введены Д. Кембеллом и Д. Фиске как два взаимосвязанных показателя достоверности метода. Конвергентная В. требует "сходимости" (высокой корреляции) родственных конструктов, дискриминантная В. - отсутствия корреляций между измерениями неродственных конструктов. Более строго эта концепция реализована в подходе, известном под именем "Много черт - много методов", или МЧММ (MTMM - many traits, many methods). Суть его в том, что несколько свойств измеряются несколькими методами. Между показателями одного и того же свойства, измеренного с помощью разных методов, должны быть высокие корреляции, между показателями разных свойств, измеренными с помощью одного метода, - низкие. Третьим условием является превышение первого набора коэффициентов корреляции над вторым. Есть и более строгие статистические методы анализа корреляционной матрицы МЧММ. В последние годы приобрели популярность структурные уравнения, в частности, конфирматорный факторный анализ, который в соответствии с содержательной моделью раскладывает ковариации измерений на компоненты, связанные с влиянием методов, свойств, и ошибки. Полученные структурные коэффициенты интерпретируются как показатели В. В. экспериментального метода Круг понятий, связанных с оценкой В. эксперимента (и результатов эксперимента), был разработан методологами-постпозитивистами в 1960-х (Д. Кэмпбелл, Т. Кук, Дж. Стэнли и др.). В эпистемологической традиции, восходящей к Дж.С.Миллю и связывающей причинность с манипуляцией, истинный эксперимент со случайным распределением испытуемых по условиям рассматривается как единственное средство убедительной проверки каузальных гипотез. С этой точки зрения причинные утверждения в неэкспериментальных науках (социологии) нелегитимны. Предшествование во времени предполагаемой причины (независимой переменной) следствию (зависимой переменной) как одно из условий каузальной связи в эксперименте обеспечивается манипуляцией и измерением ее последствий. Сложнее выполнить другое требование к каузальному выводу - отсутствие правдоподобных альтернативных объяснений. Под внутренней В. понимается уверенность в том, что именно независимая переменная X служит основной причиной систематической изменчивости значений зависимой переменной Y, т.е. отсутствуют другие переменные, опосредующие связь между X и Y. Мы не в состоянии гарантировать В. эксперимента, но с учетом особенностей используемой исследовательской процедуры можем идентифицировать и устранить основные причины невалидности. Кэмпбелл и Стэнли предложили классификацию причин снижения внутренней В. История (фон) - это события, которые произошли между X и Y и могли повлиять на их ковариацию. Естественные изменения - перемены во внутреннем состоянии испытуемых, не связанные с влиянием X, такие как усталость, взросление, научение. Эффект инструмента связан с нежелательными изменениями измерительных процедур (технические поломки, усталость наблюдателей). Эффект статистической регрессии (соскальзывание к среднему) наблюдается тогда, когда экспериментальные и/или контрольные группы отбирались на основании крайних значений релевантных показателей; по причинам статистического свойства к моменту второго измерения максимальные значения показателей понизятся, а минимальные повысятся. Отбор групп как причина невалидности связан с неслучайным (неэквивалентным) отбором испытуемых или других единиц исследования. Отсев ("экспериментальная смертность ") означает неравномерное и неслучайное выбывание участников исследования. Взаимодействие отбора с другими факторами описывает ситуацию, когда неслучайно отобранные испытуемые имеют разную личную историю, склонность к усталости, отсев и др. Внутренняя В. оценивается качественно по степени отклонения исследовательской процедуры от некоторого идеального случая. Это касается также неэкспериментальных планов исследования, в которых к приведенному перечню причин снижения валидности добавляются новые угрозы. Внешняя В. характеризует степень обобщаемости полученных результатов на иные генеральные совокупности и контексты. Успешное воспроизведение исследования служит одним из важных условий оценки достоверности теорий и помогает уточнить диапазон пригодности последних. Одной из стратегий достижения внешней В. также является идентификация и устранение причин, ответственных за случайное получение результата. Это, в частности, реактивный эффект (влияние процедуры начального измерения на поведение испытуемых) и взаимная интерференция экспериментальных воздействий. Другие стратегии основаны на использовании плана рандомизированного эксперимента с единственным измерением после исследования (что снимает реактивный эффект); снижение риска влияния экспериментатора (напр., минимизация контактов экспериментатора с испытуемым, увеличение количества исследователей или двойной слепой метод, когда исследователь до окончания эксперимента не знает, кто из испытуемых каким воздействиям подвергается); повышение экологической В. (реалистичности) исследования. Важную методологическую роль в обеспечении В. научного исследования играет воспроизведение с расширением, когда каждая последующая репликация эксперимента предусматривает небольшие процедурные модификации. В. статистического вывода Под В. статистического вывода понимается выполнение комплекса условий, уменьшающих вероятность неверного статистического решения о нулевой гипотезе (о равенстве параметра некоторому значению или соответствии статистической модели полученным данным) или величине эффекта. Основным методом принятие статистических решений в последние десятилетия стала проверка статистической значимости, т.е. о равенстве параметра некоторому значению. Для этого используются критерии z, t, F, x2 и др. Эмпирически полученное значение критерия сравнивается с критическим, и на основании этого сравнения нуль-гипотеза отвергается или не отвергается. Т.о., решение носит бинарный характер (да-нет). В этом процессе можно совершить одну из трех ошибок: неверно отвергнуть истинную нуль-гипотезу (ошибка первого рода, альфа), неверно принять истинную альтернативную гипотезу (ошибка второго рода, бета) и неверно сформулировать статистические гипотезы, т.е. неправильно перевести исследовательский вопрос на язык статистики. Угрозы В. статистического вывода многочисленны и имеют разную природу. Использование невалидных индикаторов (раздел данной статьи Валидность измерительных процедур) не дает возможности уверенно интерпретировать полученный результат. Использование ненадежно измеренных переменных приводит к существенному занижению полученных статистик. Большой класс угроз В. статистического вывода связан с неверным формулированием модели. В частности, более известные линейные модели выбираются в тех случаях, когда лежащие в их основе предположения нарушаются: связь между переменными носит нелинейный характер, присутствуют экстремальные значения, дисперсии зависимой переменной для разных уровней независимой переменной неравны, переменные измерены более грубо, чем того требует модель, отсутствующие значения переменных распределены неслучайным образом. В стандартных пакетах статистического анализа имеются методы диагностики нарушений предположений модели. Более сложные концептуальные ошибки совершаются в связи с неверным определением переменных как независимых или ковариирующих, неправильным выбором моделей для зависимых (повторных) или независимых измерений, фиксированных или случайных эффектов. При сравнении нескольких средних или оценке значимости нескольких корреляций исследователи не всегда учитывают инфляцию ошибки первого рода: так, для j переменных мы получаем k = j(j - 1)/2 корреляций, и вероятность случайно получить хотя бы один значимый коэффициент корреляции, альфаобщ., равна 1 - (1 - альфа)k. Использование слишком большого числа переменных при небольшом числе наблюдений (респондентов) создает "сверхпригодность" модели, когда модель идеально описывает выборочные данные, но неадекватна для описания генеральной совокупности. Многие простые ошибки статистического вывода обусловлены причудливым и механическим объединением двух разных подходов к статистическому решению - Фишера и Неймана-Пирсона. Последний подход подчеркивает важность мощности критерия для оценки значимости. Так, результат может оказаться статистически незначимым по причинам, связанным с недостаточной мощностью метода: слабость экспериментального воздействия, маленькая или гетерогенная выборка, ненадежное измерение переменных, чрезмерно малое значение ошибки первого рода. Статистическая значимость - это вероятность того, что полученный результат случаен на выборке данного объема, однако эта величина ничего не говорит о величине эффекта. Современные руководства рекомендуют сообщать в публикациях не только показатель значимости (p), но значения эффекта (типичные показатели - r Пирсона, t Стьюдента, d Коэна, g Хиджеса, ню2 для дисперсионного анализа и др.). Другими альтернативами бинарным решениям о статистической значимости являются доверительные интервалы, байесовы статистики и, в более широком смысле, воспроизведение с расширением и метаанализ. В. в качественных исследованиях В. в качественных исследованиях не может быть оценена с помощью описанных выше классических методов. Ряд авторов показывают примитивность имеющихся подходов к оценке В. и "критериологии" в целом (Т.Швандт, Дж.Смит). В то же время отказ от идеи достоверности/аутентичности в отличие от дискредитированной объективности выглядит слишком радикальным даже для постмодернистских исследователей. Поэтому другие авторы (Э.Губа, И.Линкольн, С.Квале, С.Мишлер) пытаются переформулировать традиционные критерии валидности, сделав их менее позитивистскими. Обсуждаются новые процедуры обоснования достоверности: коммуникативная валидизация (участие испытуемых в обсуждении результатов; привлечение к обсуждению коллег), процедурная валидизация (точность, тщательность и полнота полевых заметок или получаемых данных; полное, сбалансированное и прозрачное описание результатов, открытое для иных интерпретаций; чувствительность к обратной связи со стороны коллег; перепроверка выводов на других фрагментах полученного материала) и т.д. Среди прочих подходов к обоснованию достоверности результатов следует упомянуть установление степени правдоподобия (plausibility) как оценки полученного знания с позиции уже имеющихся знаний; доверие (credibility) как оценка и коллективного осмысления результатов с учетом природы феномена, и обстоятельств его наблюдения; укорененность в данных, включенность в контекст исследовательской программы (dependability), которая основана на тщательном изучении и оценке процедурных аспектов; чувствительность как способность исследователя увидеть социальную проблему и способствовать ее решению; онтологическая и образовательная аутентичность - способность повысить сознательность участников исследования (в первом случае) и их окружения (во втором); каталитическая аутентичность как влияние на социальные программы, способствующие улучшению качества жизни изучаемой популяции. Постмодернистскими авторами обсуждаются принципиально новые понятия и принципы обоснования знания: ироническая (Ж.Бодрийар), неопрагматическая (Ж.-Ф.Лиотар), ризоматическая (Ж.Деррида) валидизация. Н.Дензин обосновал метод триангуляции как радикальной альтернативы традиционным подходам к валидизации. Триангуляция есть сочетанное и взаимообогащающее использование разных методов, методологий, данных, теорий и/или исследователей. Множественность подходов и приемов призвана ослабить эпистемологические ограничения, перейти установленные границы, выявить новые стороны феномена. Следует отметить, что идея триангуляции [истины] была порождена в постпозитивизме (Д.Кэмпбелл), где она понималась как некоторая процедура, набор полезных трюков: в дополнение к опросу "обычных" людей опросить экспертов; случайным образом расщепить выборку испытуемых пополам и провести анализ данных раздельно; исключить из анализа одну переменную и посмотреть, как изменится модель; валидизировать конструкт с помощью подхода "много черт - много методов" и т.д. Чтобы избежать нежелательных ассоциаций с позитивизмом, постмодернистская исследовательница-этнограф Л.Ричардсон в радикальном духе отказывается от идеи триангуляции и предлагает иную привлекательную метафору - кристалла, а не треугольника, кристаллизации, а не триангуляции. Кристалл одновременно создает, преломляет и искажает, он многогранен, и ни одна из его граней не более достоверна, чем любая другая. Как и знание, кристалл растет и разрушается. Метафорический подход к проблеме обоснования знания и оценки его качества неслучаен. Он призван разрушить критериальные подходы и представления о стандартах. Социальное исследование обладает ценностью лишь тогда, когда дает равные возможности высказаться представителям разных групп, создает равновероятные версии и подавляет доминирующие, "правильные" интерпретации. С.В. Сивуха

Валидность теста (от англ. valid – пригодный) – критерий качества теста, используемый при выяснении степени достоверности измерения того психического свойства, качества, явления, которое хотят измерить с помощью данного теста.

Различают несколько видов валидность теста:

• валидность теста конструктная,
• валидность теста по критерию,
• валидность теста по содержанию,
• прогностическая валидность теста и др.

Валидность лучших тестов, выраженная коэффициентами корреляции (линейными, ранговыми и др.) составляет 0,3-0,8. К сожалению, есть случаи, когда тесты применяются без проверки их на в. В результате оказывается, что они бесполезны или даже вредны. Валидность теста – это показатель степени его эффективности. Она, естественно, меняется в зависимости от контингента людей, которые подвергаются тестированию, и характера их будущей деятельности. Один и тот же тест может быть высоковалидным для одной ситуации, бесполезным для другой и вредным для третьей.

Валидность теста конструктная

критерий качества теста, используемый при измерении какого-либо сложного психического феномена, имеющего иерархическую структуру, измерить который из-за этого одним актом тестирования невозможно. Так, психодиагностика интеллекта невозможна без предварительного определения понятия "интеллект", его структуры. Степень соответсвия нашего предварительного понимания и определения интеллекта реальной возможности конкретного теста, степень соответствия структуры интеллеткта структуре теста и есть в.т.к. Она нацелена на определение точности измерения сложных, устойчивых типов поведения, качеств личности, психических явлений.

Валидность теста по критерию

критерий качества теста, с помощью которого можно судить об интересующем нас аспекте психики индивида в настоящем и будущем. Для его определения необходимо сопоставить результаты тестирования с уровнем развития измеряемого признака, качества личности на практике. Например, для теста на технические способности основным критерием их определения будет выступать техническая деятельность конкретных специалистов, оценка их технических способностей с помощью экспертов, хорошо знающих испытуемых на протяжении достаточно продолжительного времени в интересующем нас аспекте. Оценка должна даваться по шкале порядковой, интервальной или отношений. В лучших тестах в. по критерию, измеренная коэффициентом корреляции, составляет от 0,3 до 0,8. Применение теста оправдано, если валидность по критерию оставляет 0,2-0,25.

Валидность теста по содержанию

критерий качества теста, используемый при вывяснении соответствия его области измеряемых психических явлений. В.т.к. показывает, насколько полно тест охватывает исследуемое множество измеряемых параметров. Если, например, нужно проверить с помощью теста математическую подготовку абитуриента вуза, то в предлагаемый тест должны быть включены математические задания, для решения которых необходимы знания по всем разделам математики, изучаемым в средней школе. Таким образом, степень соответствия структуры данного теста структуре программы математических дисциплин, изучаемых в школе, и является валидностью данного теста по содержанию. Естественно, что для обследования лиц, окончивших вузы, предназначаются тесты с иной вялидностью по содержанию.

Валидность теста прогностическая

критерий качества теста, используемый при предсказании характера развития измеряемого параметра в будущем. Одним из самых существенных недостатков подобных тестов является то, что они не учитывают неравномерность развития измеряемого параметра у различных людей в будущем. Данный вид валидности является особо ценным с практической точки зрения.

Валидность эксперимента

критерий качества эксперимента, степень его точности, в зависимости от которой выводы, полученные в его ходе могут быть распространены на всю генеральную совокупность. В.э. позволяет определить насколько всеобщими могут быть выводы, полученные путем исследования ограниченной по времени и обьему выборки. Различают внутреннюю и внешнюю валидность эксперимента.

Валидность эксперимента внешняя

критерий качества эксперимента, в зависимости от которого выводы об определенной тенденции, закономерности развития конкретных психических явлений, личностей, видов деятельности и т.д. могут быть распространены на другие явления и т.д. в данной или иной сфере. Языком математики это можно сформулировать так: насколько закономерности данного подмножества характерны для всего множества. Для определения границ применения экспериментальных выводов и необходимо определять в.э.в.

Валидность эксперимента внутренняя

критерий качества эксперимента, используемый при выяснении степени достоверности выявленной в результате эксперимента тенденции, закономерности, характерной для данной единицы множества или для всего подмножества элементов генеральной совокупности. Допустим, исследуя степень влияния освещенности на эффективность производственной деятельности ткачих, психологи обнаружили статистическую зависимость их эффективности работы от частоты смены освещения. Что является основным фактором повышения эффективности деятельности: смена освещения, внимание экспериментаторов, особое поведение руководителей в период эксперимента или другие факторы? В данном случае психологи пришли к выводу: появление молодых мужчин-исследователй в цехе, где работали женщины, и послужило причиной повышения производительности их труда. Но ведь могла быть и принята гипотеза о росте производительности ткацкого труда в зависимости от смены освещенности. В.э.в. показывает в какой степени независимая переменная (производительность труда) связана с зависимой (освещенность). Строго научное проведение психологического эксперимента предполагает определение его валидности.

Валидность

Одна из важнейших характеристик психодиагностических методик и тестов, один из основных критериев их качества. Это понятие близко к понятию достоверности, но не вполне тождественно.

Проблема валидности возникает в ходе разработки и практического применения теста или методики, когда требуется установить соответствие между степенью выраженности интересующего свойства личности и методом его измерения. Валидность указывает, что именно тест или методика измеряет и насколько хорошо это делает; чем они валиднее, тем лучше отображается в них то качество (), ради измерения коего они создавались. Количественно валидность может выражаться через корреляции результатов, полученных с помощью теста или методики, с другими показателями, - например, с успешностью выполнения соответственной деятельности. Валидность можно обосновать разными путями, чаще всего - комплексно. Применяются также дополнительные понятия валидности концептуальной, критериальной, конструктивной, и прочие виды валидности - со своими способами установления их уровня. Требование валидности весьма важно, и многие нарекания в адрес тестов или иных психодиагностических методик связаны с сомнительностью их валидности. Например, валидность измерения интеллекта зависит:

1 ) от определения понятия интеллекта, являющего ту или иную концепцию этого феномена;

2 ) от состава тестовых заданий, разрабатываемых согласно этой концепции;

3 ) от эмпирических критериев.

Разные концепции требуют различного состава заданий, поэтому важен вопрос валидности концептуальной. Чем больше задания соответствуют данной авторской концепции интеллекта, тем увереннее можно говорить о валидности концептуальной теста. Корреляция теста с эмпирическим критерием указывает на его возможную валидность по отношению к данному критерию. Определение валидности теста всегда требует постановки дополнительных вопросов: валидность для чего? для какой цели? по какому критерию? Итак, понятие валидности относится не только к тесту, но и к критерию оценки его качества. Чем выше коэффициент корреляции теста с критерием, тем выше валидность. Развитие анализа факторного позволило создавать тесты, валидные по отношению к идентифицируемому фактору. Только проверенные на валидность тесты можно использовать в ориентации профессиональной, отборе профессиональном, в исследованиях научных.

Словарь практического психолога. - М.: АСТ, Харвест . С. Ю. Головин . 1998 .

Валидность

Степень нашей уверенности в том, что тест, измерение или эксперимент действительно выполняет ту функцию, для которой они предназначены. Этот весьма общий термин поразному используется в психологии. В процессе эксперимента мы можем оценить:

1. Внутреннюю валидность: действительно ли наблюдаемый эффект является следствием экспериментальной манипуляции? В экспериментах Милгрэма о повиновении авторитету сделанные выводы не могли бы считаться валидными, если бы участники не верили в то, что они действительно получают удар электрическим током.

2. Внешнюю валидность: даже если эксперимент удался, его результаты могут быть неприменимы к другим людям и в других ситуациях. Эксперименты в области социальной психологии часто подвергаются критике, так как они опираются на опыты с американскими студентамидобровольцами и используют лабораторные методы в ходе исследования (см. также Экологическая достоверность).

При определении валидности теста или измерения мы пользуемся одним из ряда следующих критериев:

1. Очевидная валидность: действительно ли тест измеряет то, для чего он предназначен? К примеру, тест иа умственное развитие может выглядеть именно так, как предполагается для тестов подобного рода (высокая степень очевидной валидности), или быть замаскированным под чтото еще (низкая степень очевидной валидности).

3. Конкурентая (совпадающая) валидность: достоверность теста можно проверить. сопоставив его с уже существующими методами измерения. К примеру. новый тест на умственное развитие можно сравнить с другим тестом. валидность которого ужс известна и доказана. Если показатели участников при испытании нового теста совпадают с показателями при провсдснии другого теста, то новый тест тоже обладает валидностью.

4. Прогностическая валидность: можно ли на основе теста предсказывать или рассчитывать показатели по другому критерию? Тесты, используемые с целью отбора, должны обладать хорошей прогностической валидностью.

5. Конструктная валидность: используется ли тест для адекватного измерения теоретического копструкта - т. е. действительно ли тест на умственное развитие определяет коэффициент умственного развития? Если это так, то тест должен обладать особенностями, позволяющими участникам выполнять его в соответствии с их уровнем интеллектуального развития.

Психология. А-Я. Словарь-справочник / Пер. с англ. К. С. Ткаченко. - М.: ФАИР-ПРЕСС . Майк Кордуэлл . 2000 .

Синонимы :

Смотреть что такое "валидность" в других словарях:

валидность - достоверность Словарь русских синонимов. валидность сущ., кол во синонимов: 8 адекватность (18) … Словарь синонимов

Валидность - Валидность ♦ Validité Употребляемый в логике синоним истины, точнее говоря, ее формальный эквивалент. Вывод считается валидным (верным), если представляет собой переход от истинного к истинному (от истинности посылок к истинности заключения) … Философский словарь Спонвиля

Валидность - от фр. valide в статистике законность и достоверность исходной информации, надежность методики сбора, получения данных, в том числе и для экономических исследований. Словарь бизнес терминов. Академик.ру. 2001 … Словарь бизнес-терминов

ВАЛИДНОСТЬ - [Словарь иностранных слов русского языка

ВАЛИДНОСТЬ - (от лат. validus сильный, крепкий) англ. validity; нем. Validitat/Gulltigkeit. Обоснованность и адекватность исследовательских инструментов (операционализированных понятий, измерительных операций и экспериментов). Antinazi. Энциклопедия… … Энциклопедия социологии

Валидность - Надежность информации, отсутствие в ней ошибок из за неточности выбранной методики сбора данных. Терминологический словарь банковских и финансовых терминов. 2011 … Финансовый словарь

ВАЛИДНОСТЬ - (от франц. valide законный, действительный) применительно к исходной статистической информации, используемой в экономических исследованиях: надежность информации, отсутствие в ней ошибок из за неточности выбранной методики сбора данных. Райзберг… … Экономический словарь

валидность - и, ж. validité f. <лат. validus. Действительность, законность, весомость, обоснованность; обладание юридической силой. Комлев 1992. || Способность образовать связную знаковую систему. Барт Что такое критика? // Б. 272. Качество исходной… … Исторический словарь галлицизмов русского языка

Валидность - (англ. validity) мера соответствия того, насколько методика и результаты исследования соответствуют поставленным задачам. В частности, валидность считается фундаментальным понятием экспериментальной психологии и психодиагностики. Как в… … Википедия

Валидность - качество метода психологического исследования, выражающееся в его соответствии тому, для изучения и оценки чего он изначально был предназначен. * * * (лат. validus крепкий, здоровый) надёжность в плане соответствия истине, действительности,… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

Книги

• Личность политика. Теория и методология психологического портретирования , Ракитянский Николай Митрофанович. В настоящем издании обобщен отечественный и зарубежный опыт построения психологического портрета личности политика. Рассматриваются история феномена и понятия психологического портрета и…

1. Показатель качества метода, его способность давать результаты, адекватно отражающие изучаемое явление, т.е. именно те результаты, для получения которых он предназначен (В. метода). 2. Мера соответствия теории эмпирическим данным, возможность делать разумно точные предсказания на основании теории (В. теории). 3. Мера соответствия результатов изучаемой реальности, точнее, представлениям о реальности (В. результатов). В данной статье В. обсуждается в первом смысле. В позитивистской науке различают В. измерения, внутреннюю и внешнюю В. экспериментальных процедур и В. статистического вывода.

В. измерительных процедур

Под измерением понимают процесс связывания теоретического понятия с одной или несколькими латентными переменными, а этих последних - с наблюдаемыми переменными. В классической теории результат измерения включает два не коррелирующих компонента: истинный и ошибочный. В отношении ошибок измерения делаются предположения, при выполнении которых поведение ошибок становится известным. В. измерительной процедуры - мера ее соответствия измеряемому конструкту. Чаще других оценивают критериальную (часто называемую эмпирической), конструктную, конвергентную и дискриминантную В. В качестве вспомогательных методов установления В. используют реферирование литературы по вопросу, экспертные оценки.

Критериальная В. измерительной процедуры оценивается по тесноте статистической связи (корреляции) между измеренными результатами и внешним критерием. Так, критериальная В. шкалы лидерства означает, что полученный показатель коррелирует с некоторым независимо полученным показателем, например, социометрическими данными. Указание на критериальную В. предполагает не только сообщение о коэффициенте корреляции между показателями теста и внешним показателем, но также о всех обстоятельствах исследования: как и в какой ситуации был измерен критерий, на какой выборке проводилось исследование и др. Критерии могут быть текущими (измеряемыми одновременно с применением валидизируемой процедуры) и прогностическими. Прогностическая В. высоко желательна для практически ориентированных методов измерения. Недостатками подхода является трудности с подбором критерия и риск измерения невалидного критерия, что существенно снижает полученный коэффициент корреляции. Как оцениваемое поведение, так и критерий могут меняться во времени, а выборки могут быть смещенными. Если бы исследователю удалось найти совершенный критерий, создание измерительной процедуры стало бы избыточным. В этой связи понятен парадокс, сформулированный Дж.Келли: В. метода - это его способность предоставлять и без того известную информацию. Зависимость критериальной В. от свойств критерия, невозможность нахождения удовлетворительного объективного показателя во многих областях знания существенно снижают ценность критериальной В. как показателя качества измерительной процедуры.

Конструктная В. устанавливается по статистической связи между показателями данной процедуры и других методик, измеряющих родственный конструкт. Гипотезы о статистической связи формулируются до их проверки, на основании содержательной теории. Конструктная валидизация - длительный процесс, и ни одна эмпирическая корреляция не может гарантировать достоверности измерения. Теоретически постулируется связь между конструктами, оценивается корреляция между индикаторами этих конструктов, на основании полученных данных пересматриваются теоретически ожидаемые связи между конструктами или между конструктами и индикаторами. Подбирается новый конструкт (или новый индикатор, или новая теория о связи между конструктами), и процесс повторяется снова. Оба конструкта могут оказаться неродственными. Так бывает, когда измерительные методы, выступающие под одним и тем же названием, строятся на разных теоретических основаниях. Другие проблемы связаны с ситуациями, когда измеренный показатель, привлекаемый для валидизации процедуры, измеряется недостаточно валидно; один и тот же индикатор одновременно измеряет разные конструкты; ошибки измерения коррелируют между собой. Если исследователь уверен/а в том, что структурная схема корректна (отсутствуют связи между индикаторами и посторонними конструктами, а корреляция между ошибками измерения равна нулю), он/а может найти корреляцию между конструктами, скорректированную на ненадежность индикаторов.

Для оценки конструктной В. измерительной процедуры часто используют факторный анализ индикаторов. Под этим именем понимается широкий набор методов снижения размерности данных, когда из множества измеренных переменных извлекается небольшое количество латентных переменных (факторов). Количество и теоретическая интерпретируемость факторов трактуется как мера В. измерительного метода, а факторные нагрузки измеренных переменных - как мера В. индикаторов. Факторная нагрузка - это стандартизованная мера структурной связи между общим фактором (латентной переменной) и индикатором. Ее часто определяют как корреляцию между фактором и переменной. Широко известные методы факторного анализа (например, анализ главных осей) является эксплораторной процедурой, т.е. не позволяет проверять статистических гипотез, а результат анализа существенно определяется техническими решениями, который принимает исследователь. В этом смысле возможности метода как средства валидизации ограничены. Чтобы ослабить произвол при проведении факторного анализа, используют кросс-валидизацию: выборка случайно расщепляется пополам, факторы извлекаются на одной половине выборки, а оправданность и устойчивость факторного решения проверяется на другой половине.

Понятия конвергентной и дискриминантной В. введены Д. Кембеллом и Д. Фиске как два взаимосвязанных показателя достоверности метода. Конвергентная В. требует "сходимости" (высокой корреляции) родственных конструктов, дискриминантная В. - отсутствия корреляций между измерениями неродственных конструктов. Более строго эта концепция реализована в подходе, известном под именем "Много черт - много методов", или МЧММ (MTMM - many traits, many methods). Суть его в том, что несколько свойств измеряются несколькими методами. Между показателями одного и того же свойства, измеренного с помощью разных методов, должны быть высокие корреляции, между показателями разных свойств, измеренными с помощью одного метода, - низкие. Третьим условием является превышение первого набора коэффициентов корреляции над вторым. Есть и более строгие статистические методы анализа корреляционной матрицы МЧММ. В последние годы приобрели популярность структурные уравнения, в частности, конфирматорный факторный анализ, который в соответствии с содержательной моделью раскладывает ковариации измерений на компоненты, связанные с влиянием методов, свойств, и ошибки. Полученные структурные коэффициенты интерпретируются как показатели В.

В. экспериментального метода

Круг понятий, связанных с оценкой В. эксперимента (и результатов эксперимента), был разработан методологами-постпозитивистами в 1960-х (Д. Кэмпбелл, Т. Кук, Дж. Стэнли и др.). В эпистемологической традиции, восходящей к Дж.С.Миллю и связывающей причинность с манипуляцией, истинный эксперимент со случайным распределением испытуемых по условиям рассматривается как единственное средство убедительной проверки каузальных гипотез. С этой точки зрения причинные утверждения в неэкспериментальных науках (социологии) нелегитимны. Предшествование во времени предполагаемой причины (независимой переменной) следствию (зависимой переменной) как одно из условий каузальной связи в эксперименте обеспечивается манипуляцией и измерением ее последствий. Сложнее выполнить другое требование к каузальному выводу - отсутствие правдоподобных альтернативных объяснений. Под внутренней В. понимается уверенность в том, что именно независимая переменная X служит основной причиной систематической изменчивости значений зависимой переменной Y, т.е. отсутствуют другие переменные, опосредующие связь между X и Y. Мы не в состоянии гарантировать В. эксперимента, но с учетом особенностей используемой исследовательской процедуры можем идентифицировать и устранить основные причины невалидности. Кэмпбелл и Стэнли предложили классификацию причин снижения внутренней В. История (фон) - это события, которые произошли между X и Y и могли повлиять на их ковариацию. Естественные изменения - перемены во внутреннем состоянии испытуемых, не связанные с влиянием X, такие как усталость, взросление, научение. Эффект инструмента связан с нежелательными изменениями измерительных процедур (технические поломки, усталость наблюдателей). Эффект статистической регрессии (соскальзывание к среднему) наблюдается тогда, когда экспериментальные и/или контрольные группы отбирались на основании крайних значений релевантных показателей; по причинам статистического свойства к моменту второго измерения максимальные значения показателей понизятся, а минимальные повысятся. Отбор групп как причина невалидности связан с неслучайным (неэквивалентным) отбором испытуемых или других единиц исследования. Отсев ("экспериментальная смертность") означает неравномерное и неслучайное выбывание участников исследования. Взаимодействие отбора с другими факторами описывает ситуацию, когда неслучайно отобранные испытуемые имеют разную личную историю, склонность к усталости, отсев и др. Внутренняя В. оценивается качественно по степени отклонения исследовательской процедуры от некоторого идеального случая. Это касается также неэкспериментальных планов исследования, в которых к приведенному перечню причин снижения валидности добавляются новые угрозы.

Внешняя В. характеризует степень обобщаемости полученных результатов на иные генеральные совокупности и контексты. Успешное воспроизведение исследования служит одним из важных условий оценки достоверности теорий и помогает уточнить диапазон пригодности последних. Одной из стратегий достижения внешней В. также является идентификация и устранение причин, ответственных за случайное получение результата. Это, в частности, реактивный эффект (влияние процедуры начального измерения на поведение испытуемых) и взаимная интерференция экспериментальных воздействий. Другие стратегии основаны на использовании плана рандомизированного эксперимента с единственным измерением после исследования (что снимает реактивный эффект); снижение риска влияния экспериментатора (напр., минимизация контактов экспериментатора с испытуемым, увеличение количества исследователей или двойной слепой метод, когда исследователь до окончания эксперимента не знает, кто из испытуемых каким воздействиям подвергается); повышение экологической В. (реалистичности) исследования. Важную методологическую роль в обеспечении В. научного исследования играет воспроизведение с расширением, когда каждая последующая репликация эксперимента предусматривает небольшие процедурные модификации.

В. статистического вывода

Под В. статистического вывода понимается выполнение комплекса условий, уменьшающих вероятность неверного статистического решения о нулевой гипотезе (о равенстве параметра некоторому значению или соответствии статистической модели полученным данным) или величине эффекта. Основным методом принятие статистических решений в последние десятилетия стала проверка статистической значимости, т.е. о равенстве параметра некоторому значению. Для этого используются критерии z, t, F, x2 и др. Эмпирически полученное значение критерия сравнивается с критическим, и на основании этого сравнения нуль-гипотеза отвергается или не отвергается. Т.о., решение носит бинарный характер (да-нет). В этом процессе можно совершить одну из трех ошибок: неверно отвергнуть истинную нуль-гипотезу (ошибка первого рода, альфа), неверно принять истинную альтернативную гипотезу (ошибка второго рода, бета) и неверно сформулировать статистические гипотезы, т.е. неправильно перевести исследовательский вопрос на язык статистики.

Угрозы В. статистического вывода многочисленны и имеют разную природу. Использование невалидных индикаторов (раздел данной статьи Валидность измерительных процедур) не дает возможности уверенно интерпретировать полученный результат. Использование ненадежно измеренных переменных приводит к существенному занижению полученных статистик.

Большой класс угроз В. статистического вывода связан с неверным формулированием модели. В частности, более известные линейные модели выбираются в тех случаях, когда лежащие в их основе предположения нарушаются: связь между переменными носит нелинейный характер, присутствуют экстремальные значения, дисперсии зависимой переменной для разных уровней независимой переменной неравны, переменные измерены более грубо, чем того требует модель, отсутствующие значения переменных распределены неслучайным образом. В стандартных пакетах статистического анализа имеются методы диагностики нарушений предположений модели. Более сложные концептуальные ошибки совершаются в связи с неверным определением переменных как независимых или ковариирующих, неправильным выбором моделей для зависимых (повторных) или независимых измерений, фиксированных или случайных эффектов. При сравнении нескольких средних или оценке значимости нескольких корреляций исследователи не всегда учитывают инфляцию ошибки первого рода: так, для j переменных мы получаем k = j(j - 1)/2 корреляций, и вероятность случайно получить хотя бы один значимый коэффициент корреляции, альфаобщ., равна 1 - (1 - альфа)k. Использование слишком большого числа переменных при небольшом числе наблюдений (респондентов) создает "сверхпригодность" модели, когда модель идеально описывает выборочные данные, но неадекватна для описания генеральной совокупности.

Многие простые ошибки статистического вывода обусловлены причудливым и механическим объединением двух разных подходов к статистическому решению - Фишера и Неймана-Пирсона. Последний подход подчеркивает важность мощности критерия для оценки значимости. Так, результат может оказаться статистически незначимым по причинам, связанным с недостаточной мощностью метода: слабость экспериментального воздействия, маленькая или гетерогенная выборка, ненадежное измерение переменных, чрезмерно малое значение ошибки первого рода. Статистическая значимость - это вероятность того, что полученный результат случаен на выборке данного объема, однако эта величина ничего не говорит о величине эффекта. Современные руководства рекомендуют сообщать в публикациях не только показатель значимости (p), но значения эффекта (типичные показатели - r Пирсона, t Стьюдента, d Коэна, g Хиджеса, ню2 для дисперсионного анализа и др.). Другими альтернативами бинарным решениям о статистической значимости являются доверительные интервалы, байесовы статистики и, в более широком смысле, воспроизведение с расширением и метаанализ.

В. в качественных исследованиях

В. в качественных исследованиях не может быть оценена с помощью описанных выше классических методов. Ряд авторов показывают примитивность имеющихся подходов к оценке В. и "критериологии" в целом (Т.Швандт, Дж.Смит). В то же время отказ от идеи достоверности/аутентичности в отличие от дискредитированной объективности выглядит слишком радикальным даже для постмодернистских исследователей. Поэтому другие авторы (Э.Губа, И.Линкольн, С.Квале, С.Мишлер) пытаются переформулировать традиционные критерии валидности, сделав их менее позитивистскими. Обсуждаются новые процедуры обоснования достоверности: коммуникативная валидизация (участие испытуемых в обсуждении результатов; привлечение к обсуждению коллег), процедурная валидизация (точность, тщательность и полнота полевых заметок или получаемых данных; полное, сбалансированное и прозрачное описание результатов, открытое для иных интерпретаций; чувствительность к обратной связи со стороны коллег; перепроверка выводов на других фрагментах полученного материала) и т.д. Среди прочих подходов к обоснованию достоверности результатов следует упомянуть установление степени правдоподобия (plausibility) как оценки полученного знания с позиции уже имеющихся знаний; доверие (credibility) как оценка и коллективного осмысления результатов с учетом природы феномена, и обстоятельств его наблюдения; укорененность в данных, включенность в контекст исследовательской программы (dependability), которая основана на тщательном изучении и оценке процедурных аспектов; чувствительность как способность исследователя увидеть социальную проблему и способствовать ее решению; онтологическая и образовательная аутентичность - способность повысить сознательность участников исследования (в первом случае) и их окружения (во втором); каталитическая аутентичность как влияние на социальные программы, способствующие улучшению качества жизни изучаемой популяции.

Постмодернистскими авторами обсуждаются принципиально новые понятия и принципы обоснования знания: ироническая (Ж.Бодрийар), неопрагматическая (Ж.-Ф.Лиотар), ризоматическая (Ж.Деррида) валидизация. Н.Дензин обосновал метод триангуляции как радикальной альтернативы традиционным подходам к валидизации. Триангуляция есть сочетанное и взаимообогащающее использование разных методов, методологий, данных, теорий и/или исследователей. Множественность подходов и приемов призвана ослабить эпистемологические ограничения, перейти установленные границы, выявить новые стороны феномена. Следует отметить, что идея триангуляции [истины] была порождена в постпозитивизме (Д.Кэмпбелл), где она понималась как некоторая процедура, набор полезных трюков: в дополнение к опросу "обычных" людей опросить экспертов; случайным образом расщепить выборку испытуемых пополам и провести анализ данных раздельно; исключить из анализа одну переменную и посмотреть, как изменится модель; валидизировать конструкт с помощью подхода "много черт - много методов" и т.д. Чтобы избежать нежелательных ассоциаций с позитивизмом, постмодернистская исследовательница-этнограф Л.Ричардсон в радикальном духе отказывается от идеи триангуляции и предлагает иную привлекательную метафору - кристалла, а не треугольника, кристаллизации, а не триангуляции. Кристалл одновременно создает, преломляет и искажает, он многогранен, и ни одна из его граней не более достоверна, чем любая другая. Как и знание, кристалл растет и разрушается. Метафорический подход к проблеме обоснования знания и оценки его качества неслучаен. Он призван разрушить критериальные подходы и представления о стандартах. Социальное исследование обладает ценностью лишь тогда, когда дает равные возможности высказаться представителям разных групп, создает равновероятные версии и подавляет доминирующие, "правильные" интерпретации.

Отличное определение

Неполное определение ↓

Билет № 9

Опросники мотивации и их характеристика.

Опросники мотивов – группа опросников, предназначенных для диагностики мотивационно-потребностной сферы личности, которая позволяет установить, на что направлена активность индивидуума (мотивы как причины, определяющие выбор направленности поведения). Помимо этого, существенное значение имеет вопрос о том, как осуществляется регуляция динамики поведения. В этом случае нередко прибегают к измерению установок. Разработка опросников мотивов в психодиагностике во многом связана с необходимостью оценки влияния фактора “социальной желательности”, имеющего установочную природу и снижающего достоверность данных, получаемых с помощью личностных опросников. К наиболее известным опросникам мотивов относится разработанный А. Эдвардсом “Список личностных предпочтений” (1954), который предназначен для измерения “силы” потребностей, заимствованных из перечня, предложенного Г. Мюрреем к тематической апперцепции тесту. К числу этих потребностей относятся, например, потребности в достижении успеха, уважении, лидерстве и др. “Сила” каждой потребности выражается не в абсолютных величинах, а относительно “силы” других потребностей, т.е. используются личностные показатели. Для изучения роли фактора “социальной желательности” А. Эдвардсом (1957) предложен специальный опросник. Достаточно широко применяются и другие опросники мотивов, например, “Форма по изучению личности” Д. Джексона (1967), опросники А. Мехрабяна (1970) и др.

Другим после надежности ключевым критерием оценки качества методик является валидность. Вопрос о валидности методики решается лишь после того, как установлена достаточная ее надежность, поскольку ненадежная методика не может быть валидной. Но самая надежная методика без знания ее валидности является практически бесполезной.

Следует заметить, что вопрос о валидности до последнего времени представляется одним из самых сложных. Наиболее укоренившимся определением этого понятия является то, которое приведено в книге А. Анастази: «Валидность теста - понятие, указывающее нам, что тест измеряет и насколько хорошо он это делает» .

По этой причине не существует какого-то единого универсального подхода к определению валидности. В зависимости от того, какую сторону валидности хочет рассмотреть исследователь, используются и разные способы доказательства. Другими словами, понятие валидности включает в себя разные ее виды, имеющие свой особый смысл. Проверка валидности методики называется валидизацией.

Валидность в первом ее понимании имеет отношение к самой методике, т. е. это валидность измерительного инструмента. Такая проверка называется теоретической валидизацией. Валидность во втором понимании уже относится не столько к методике, сколько к цели ее использования. Это прагматическая валидизация.

Обобщая, можно сказать следующее:

при теоретической валидизации исследователя интересует само свойство, измеряемое методикой. Это, по существу, означает, что проводится собственно психологическая валидизация;

при прагматической валидизации суть предмета измерения (психологического свойства) оказывается вне поля зрения. Главный акцент сделан на то, чтобы доказать, что нечто, измеряемое методикой, имеет связь с определенными областями практики.

Провести теоретическую валидизацию, в отличие от прагматической, порой оказывается значительно труднее. Не вдаваясь пока в конкретные детали, остановимся в общих чертах на том, как проверяется прагматическая валидность: выбирается какой-нибудь независимый от методики внешний критерий, определяющий успех в той или иной деятельности (учебной, профессиональной и т. п.), и с ним сравниваются результаты диагностической методики. Если связь между ними признается удовлетворительной, то делается вывод о практической зна­чимости, эффективности, действенности диагностической методики.

Для определения теоретической валидности найти какой-либо независимый критерий, лежащий вне методики, гораздо труднее. Поэтому на ранних стадиях развития тестологии, когда концепция валидности только складывалась, бытовало интуитивное представление о том, что тест измеряет:

1) методика называлась валидной, так как то, что она измеряет, просто очевидно;

2) доказательство валидности основывалось на уверенности исследователя в том, что его метод позволяет понять испытуемого;

3) методика рассматривалась как валидная (т. е. принималось утверждение, что такой-то тест измеряет такое-то качество) только потому, что теория, на основании которой строилась методика, очень хорошая.

Принятие на веру голословных утверждений о валидности методики не могло продолжаться длительное время. Первые проявления действительно научной критики развенчали такой подход: начались поиски научно обоснованных доказательств.

Таким образом, провести теоретическую валидизацию методики - это доказать, что методика измеряет именно то свойство, качество, которое она по замыслу исследователя должна измерять.

Так, например, если какой-то тест разрабатывался для того, чтобы диагностировать умственное развитие детей, надо проанализировать, действительно ли он измеряет именно это развитие, а не какие-то другие особенности (например, личность, характер и т. п.). Таким образом, для теоретической валидизации кардинальной проблемой является отношение между психологическими явлениями и их показателями, посредством которых эти психологические явления пытаются познать. Это показывает, насколько замысел автора и результаты методики совпадают.

Не столь сложно провести теоретическую валидизацию новой методики, если для измерения данного свойства уже имеется методика с доказанной валидностью. Наличие корреляции между новой и аналогичной уже проверенной методикой указывает на то, что разработанная методика измеряет то же психологическое качество, что и эталонная. И если новый метод одновременно оказывается более компактным и экономичным в проведении и обработке результатов, то психодиагносты получают возможность использовать новый инструмент вместо старого.

Но теоретическая валидность доказывается не только путем сопоставления с родственными показателями, а также и с теми, где, исходя из гипотезы, значимых связей не должно быть. Таким образом, для проверки теоретической валидности важно, с одной стороны, установить степень связи с родственной методикой (конвергентная валидность) и отсутствие этой связи с методиками, имеющими другое теоретическое основание (дискриминантная валидность).

Гораздо труднее провести теоретическую валидизацию методики тогда, когда такой путь проверки невозможен. Чаще всего именно с такой ситуацией сталкивается исследователь. В таких обстоятельствах только постепенное накопление разнообразной информации о изучаемом свойстве, анализ теоретических предпосылок и экспериментальных данных, значительный опыт работы с методикой позволяет раскрыть ее психологический смысл.

Важную роль для понимания того, что методика измеряет, играет сопоставление ее показателей с практическими формами деятельности. Но здесь особенно важно, чтобы методика была тщательно проработана в теоретическом плане, т. е. чтобы имелась прочная, обоснованная научная база. Тогда при сопоставлении методики с взятым из повседневной практики внешним критерием, соответствующим тому, что она измеряет, может быть получена информация, подкрепляющая теоретические представления о ее сущности.

Важно помнить, что если доказана теоретическая валидность, то интерпретация полученных показателей становится более ясной и однозначной, а название методики соответствует сфере ее применения. Что касается прагматической валидизации, то она подразумевает проверку методики с точки зрения ее практической эффективности, значимости, полезности, поскольку диагностической методикой имеет смысл пользоваться только тогда, когда доказано, что измеряемое свойство проявляется в определенных жизненных ситуациях, в определенных видах деятельности. Ей придают большое значение особенно там, где встает вопрос отбора.

Если опять обратиться к истории развития тестологии , то можно выделить такой период (20-30-е гг. XX в.), когда научное содержание тестов и их теоретический багаж интересовали в меньшей степени. Важно было, чтобы тест работал, помогал быстро отбирать наиболее подготовленных людей. Эмпирический критерий оценки тестовых заданий считался единственно верным ориентиром в решении научных и прикладных задач.

Использование диагностических методик с чисто эмпирическим обоснованием, без отчетливой теоретической базы нередко приводило к псевдонаучным выводам, к неоправданным практическим рекомендациям. Нельзя было точно назвать те особенности, качества, которые тесты выявляли. По существу они являлись слепыми пробами.

Такой подход к проблеме валидности тестов был характерен вплоть до начала 50-х гг. XX в. не только в США, но и в других странах. Теоретическая слабость эмпирических методов валидизации не могла не вызвать критики со стороны тех ученых, которые в разработке тестов призывали опираться не только на голую эмпирику и практику, но и на теоретическую концепцию. Практика без теории, как известно, слепа, а теория без практики мертва. В настоящее время теоретико-практическая оценка валидности методик воспринимается как наиболее продуктивная.

Для проведения прагматической валидизации методики, т. е. для оценки ее эффективности, действенности, практической значимости, обычно используется независимый внешний критерий - показатель проявления изучаемого свойства в повседневной жизни. Таким кри­терием может быть и успеваемость (для тестов способностей к обучению, тестов достижений, тестов интеллекта), и производственные достижения (для методик профессиональной направленности), и эффективность реальной деятельности - рисование, моделирование и т. д. (для тестов специальных способностей), субъективные оценки (для тестов личности).

Американские исследователи Д. Тиффин и Е. Мак-Кормик, проведя анализ используемых для доказательства валидности внешних критериев, выделяют четыре их типа [по 31):

1) критерии исполнения (в их число могут входить такие, как количество выполненной работы, успеваемость, время, затраченное на обучение, темп роста квалификации и т. п.);

2) субъективные критерии (они включают различные виды ответов, которые отражают отношение человека к чему-либо или к кому-либо, его мнение, взгляды, предпочтения; обычно субъективные критерии получают с помощью интервью, опросников, анкет);

3) физиологические критерии (они используются при изучении влияния окружающей среды и других ситуационных переменных на организм и психику человека; замеряется частота пульса, давление крови, электросопротивление кожи, симптомы утомления И т. д.);

4) критерии случайностей (применяются, когда цель исследования касается, например, проблемы отбора для работы таких лиц, которые менее подвержены несчастным случаям).

Внешний критерий должен отвечать трем основным требованиям:

он должен быть релевантным;

свободным от помех;

надежным.

Под релевантностью имеется в виду смысловое соответствие диагностического инструмента независимому жизненно важному критерию. Другими словами, должна быть уверенность в том, что в критерии задействованы именно те особенности индивидуальной психики, которые измеряются и диагностической методикой. Внешний критерий и диагностическая методика должны находиться между собой во внутреннем смысловом соответствии, быть качественно однородными по психологической сущности. Если, например, тест измеряет индивидуальные особенности мышления, умение выполнять логические действия с определенными объектами, понятиями, то и в критерии нужно искать проявление именно этих умений. Это в равной степени относится и к профессиональной деятельности. Она имеет не одну, а несколько целей, задач, каждая из которых специфична и предъявляет свои условия к выполнению. Из этого вытекает существование нескольких критериев выполнения профессиональной деятельности. Поэтому не следует проводить сопоставление успешности по диагностическим методикам с производственной эффективностью в целом. Необходимо найти такой критерий, который по характеру выполняемых операций соотносим с методикой.

Если относительно внешнего критерия неизвестно, релевантен он измеряемому свойству или нет, то сопоставление с ним результатов психодиагностической методики становится практически бесполезным. Оно не позволяет прийти к каким-либо выводам, которые могли бы дать оценку валидности методики.

Требования свободы от помех вызываются тем, что, например, учебная или производственная успешность зависит от двух переменных: от самого человека, его индивидуальных особенностей, измеряемых методиками, и от ситуации, условий учебы, труда, которые могут привнести помехи, «загрязнить» применяемый критерий. Чтобы в какой-то мере избежать этого, следует отбирать для исследования такие группы людей, которые находятся в более или менее одинаковых условиях. Можно использовать и другой метод. Он состоит в корректировке влияния помех. Эта корректировка носит обычно статистический характер. Так, например, производительность следует брать не по абсолютным значениям, а в отношении к средней производительности рабочих, работающих в аналогичных условиях.

Когда говорят, что критерий должен иметь статистически достоверную надежность, это означает, что он должен отражать постоянство и устойчивость исследуемой функции.

Поиски адекватного и легко выявляемого критерия относятся к очень важным и сложным задачам валидизации. В западной тестологии много методик дисквалифицировано только потому, что не удалось найти подходящего критерия для их проверки. Например, у большей части анкет данные по их валидности сомнительны, так как трудно найти адекватный внешний критерий, отвечающий тому, что они измеряют.

Оценка валидности методик может носить количественный и качественный характер.

Для вычисления количественного показателя - коэффициента валидности - сопоставляются результаты, полученные при применении диагностической методики, с данными, полученными по внешнему критерию, тех же лиц. Используются разные виды линейной корреляции (по Спирмену, по Пирсону).

Сколько испытуемых необходимо для расчета валидности?

Практика показала, что их не должно быть меньше 50, однако лучше всего более 200. Часто возникает вопрос, какой должна быть величина коэффициента валидности, чтобы она считалась приемлемой? В общем отмечается, что достаточно того, чтобы коэффициент валидности был статистически значим. Низким признается коэффициент валидности порядка 0,20-0,30, средним - 0,30-0,50 и высоким - свыше 0,60.

Но, как подчеркивают А. Анастази , К. М. Гуревич и др., не всегда для вычисления коэффициента валидности правомерно использовать линейную корреляцию. Этот прием оправдан лишь тогда, когда доказано, что успех в какой-то деятельности прямо пропорционален успеху в выполнении диагностической пробы. Позиция зарубежных тестологов, особенно тех, кто занимается профпригодностью и профотбором, чаще всего сводится к безоговорочному признанию того, что для профессии больше подойдет тот, кто больше выполнил заданий в тесте. Но может быть и так, что для успеха в деятельности нужно обладать свойством на уровне 40 % решения теста. Дальнейший успех в тесте уже не имеет никакого значения для профессии. Наглядный пример из монографии К. М. Гуревича : почтальон должен уметь читать, но читает ли он с обычной скоростью или с очень большой скоростью - это уже не имеет профессионального значения. При таком соотношении показателей методики и внешнего критерия наиболее адекватным способом установления валидности может быть критерий различий.

Возможен и другой случай: более высокий уровень свойства, чем это требует профессия, служит помехой профессиональному успеху. Так, еще на заре XX в. американский исследователь Ф. Тейлор нашел, что наиболее развитые работницы производства имеют невысокую производительность труда. То есть высокий уровень их умственного развития мешал им высокопроизводительно трудиться. В этом случае для вычисления коэффициента валидности более подошел бы дисперсионный анализ или вычисление корреляционных отношений.

Как показал опыт работы зарубежных тестологов, ни одна статистическая процедура не в состоянии полностью отразить многообразие индивидуальных оценок. Поэтому часто для доказательства валидности методик используют другую модель - клинические оценки. Это не что иное, как качественное описание сущности изучаемого свойства. В этом случае речь идет об использовании приемов, не опирающихся на статистическую обработку.

Виды валидности

Валидность по своей сути - это комплексная характеристика, включающая, с одной стороны, сведения о том, пригодна ли методика для измерения того, для чего она была создана, а с другой стороны, какова ее действенность, эффективность, практическая полезность.

Проверка валидности методики называется валидизацией.

Для проведения прагматической валидизации методики, т. е. для оценки ее эффективности, действенности, практической значимости, обычно используется независимый внешний критерий - показатель проявления изучаемого свойства в повседневной жизни. Таким критерием может быть и успеваемость (для тестов способностей к обучению, тестов достижений, тестов интеллекта), и производственные достижения (для методик профессиональной направленности), и эффективность реальной деятельности - рисование, моделирование и т. д. (для тестов специальных способностей), субъективные оценки (для тестов личности).

4 типа внешних критериев:

критерии исполнения (в их число могут входить такие, как количество выполненной работы, успеваемость, время, затраченное на обучение, темп роста квалификации и т. п.);

субъективные критерии (они включают различные виды ответов, которые отражают отношение человека к чему-либо или к кому-либо, его мнение, взгляды, предпочтения; обычно субъективные критерии получают с помощью интервью, опросников, анкет);

физиологические критерии (они используются при изучении влияния окружающей среды и других ситуационных переменных на организм и психику человека; замеряется частота пульса, давление крови, электросопротивление кожи, симптомы утомления и т.д.);

критерии случайностей (применяются, когда цель исследования касается, например, проблемы отбора для работы таких лиц, которые менее подвержены несчастным случаям).

Эмпирическая валидность.

Если в случае с содержательной валидностью оценка теста производится за счет экспертов (устанавливающих соответствие заданий теста содержанию предмета измерения), то эмпирическая валидность измеряется всегда с помощью статистического коррелирования: подсчитывается корреляция двух рядов значений - баллов по тесту и показателей по внешнему параметру, избранному в качестве критерия валидности.

Конструктная валидность.

Конструктная валидность имеет отношение к теоретическому конструкту самому по себе и включает в себя поиск факторов, объясняющих поведение при выполнении теста. Как особый тип конструктная валидность канонизирована в статье Кронбаха и Миля (1955). Авторы оценивали с помощью этого типа валидности все тестовые исследования, которые не были прямо направлены на предсказание некоторых значимых критериев. Исследование содержало информацию о психологических конструктахл.

Валидность "по содержанию".

Содержательная валидность требует того, чтобы каждое задание, задача или вопрос, принадлежащие к определенной области, имели равные шансы стать заданиями теста. Валидность по содержанию оценивает соответствие содержания теста (заданий, вопросов) измеряемой области поведения. Тесты, составленные двумя командами разработчиков, проводятся на выборке испытуемых. Надежность тестов подсчитывается путем расщепления заданий на две части, в результате чего получают индекс содержательной валидности.

"Прогностическая" валидность.

"Прогностическая" валидность определяется также по достаточно надежному внешнему критерию, но информация по нему собирается некоторое время спустя после испытания. Внешним критерием обычно бывает выраженная в каких-нибудь оценках способность человека к тому виду деятельности, для которой он отбирался по результатам диагностических испытаний. Хотя этот прием наиболее соответствует задаче диагностических методик - предсказанию будущей успешности, применять его очень трудно. Точность прогноза находится в обратной зависимости от времени, заданного для такого прогнозирования. Чем больше проходит времени после измерения, тем большее количество факторов требуется учитывать при оценке прогностической значимости методики. Однако учесть все факторы, влияющие на предсказание, практически невозможно.

"Ретроспективная" валидность.

Она определяется на основе критерия, отражающего события или состояние качества в прошлом. Может быть использована для быстрого получения сведений о предсказательных возможностях методики. Так, для проверки того, в какой мере хорошие результаты теста способностей соответствуют быстрому обучению, можно сопоставить прошлые оценки успеваемости, прошлые экспертные заключения и т.д. у лиц с высокими и низкими на данный момент диагностическими показателями.

Конвергентная и дискриминантная валидность.

От того, как психолог определяет диагностический конструкт, зависит стратегия включения в тест определенных пунктов. Если Айзенк определяет свойство «нейротизм» как независимое от экстраверсии-интроверсии, то это означает, что в его опроснике примерно поровну должны быть представлены пункты, с которыми будут соглашаться невротичные интроверты и невротичные экстраверты. Если же на практике окажется, что в тесте будут преобладать пункты из квадранта «Нейротизм-Интроверсия», то, с точки зрения теории Айзенка, это означает, что фактор «нейротизм» оказывается нагруженным иррелевантным фактором - «интроверсией». (Точно такой же эффект возникает, если появится перекос в выборке - если в ней будет больше невротичных интровертов, чем невротичных экстравертов.)

Для того чтобы не сталкиваться с такими сложностями, психологи хотели бы иметь дело с такими эмпирическими показателями (пунктами), которые однозначно информируют только об одном факторе. Но это требование реально никогда не выполняется: всякий эмпирический показатель оказывается детерминированным не только тем фактором, который нам нужен, но и другими - иррелевантными задаче измерения.

Таким образом, по отношению к факторам, которые концептуально определяются как ортогональные к измеряемому (встречающиеся с ним во всех комбинациях), составитель теста должен при отборе пунктов применить стратегию искусственного балансирования.

Соответствие пунктов измеряемому фактору обеспечивает конвергентную валидность теста. Сбалансированность пунктов относительно иррелевантных факторов обеспечивает дискриминантную валидностъ. Эмпирически она выражается в отсутствии значимой корреляции с тестом, измеряющим концептуально независимое свойство.

Виды валидности

Существует несколько видов валидности, обусловленных особенностями диагностических методик, а также временным статусом внешнего критерия Во многих работах (А Анастази, 1982; Л.Ф Бурлачук, С.М. Морозов, 1989; KM. Гуревич, 1970; Б.В Кулагин, 1984; В Черны, 1983; "Общая психодиагностика", 1987 и др) называются чаще всего следующие:

1. Валидность "по содержанию". Этот прием используется в основном в тестах достижений. Обычно в тесты достижений включается не весь материал, который прошли учащиеся, а какая-то его небольшая часть (3-4 вопроса). Можно ли быть уверенным в том, что правильные ответы на эти немногие вопросы свидетельствуют об усвоении всего материала. На это и должна ответить проверка валидности по содержанию. Для этого проводится сопоставление успешности по тесту с экспертными оценками учителей (по данному материалу). Валидность "по содержанию" также подходит к критериально-ориентированным тестам. Иногда этот прием называют логической валидностью.

2. Валидность "по одновременности", или текущая валидность, определяется с помощью внешнего критерия, по которому информация собирается одновременно с экспериментами по проверяемой методике. Другими словами, собираются данные, относящиеся к настоящему времени успеваемость в период испытания, производительность в этот же период и т д. С ним коррелируют результаты успешности по тесту.

3. "Предсказывающая" валидность (другое название - "прогностическая" валидность). Определяется также по достаточно надежному внешнему критерию, но информация по нему собирается некоторое время спустя после испытания. Внешним критерием обычно бывает выраженная в каких-нибудь оценках способность человека к тому виду деятельности, для которой он отбирался по результатам диагностических испытаний. Хотя этот прием наиболее соответствует задаче диагностических методик - предсказанию будущей успешности, применять его очень трудно. Точность прогноза находится в обратной зависимости от времени, заданного для такого прогнозирования. Чем больше проходит времени после измерения, тем большее количество факторов требуется учитывать при оценке прогностической значимости методики. Однако учесть все факторы, влияющие на предсказание, практически невозможно.

4. "Ретроспективная" валидность. Она определяется на основе критерия, отражающего события или состояние качества в прошлом. Может быть использована для быстрого получения сведений о предсказательных возможностях методики. Так, для проверки того, в какой мере хорошие результаты теста способностей соответствуют быстрому обучению, можно сопоставить прошлые оценки успеваемости, прошлые экспертные заключения и т.д. у лиц с высокими и низкими на данный момент диагностическими показателями.

Корреляция

Корреля́ция (корреляционная зависимость) - статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом, изменения значений одной или нескольких из этих величин приводят к систематическому изменению значений другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение , либо коэффициент корреляции (или). В случае, если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической.

Впервые в научный оборот термин «корреляция» ввёл французский палеонтолог Жорж Кювье в XVIII веке. Он разработал «закон корреляции» частей и органов живых существ, с помощью которого можно восстановить облик ископаемого животного, имея в распоряжении лишь часть его останков. В статистике слово «корреляция» первым стал использовать английский биолог и статистик Фрэнсис Гальтон в конце XIX века.

Некоторые виды коэффициентов корреляции могут быть положительными или отрицательными (возможна также ситуация отсутствия статистической взаимосвязи - например, для независимых случайных величин). Если предполагается, что на значениях переменных задано отношение строгого порядка, то отрицательная корреляция - корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой переменной, при этом коэффициент корреляции может быть отрицательным; положительная корреляция в таких условиях - корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной, при этом коэффициент корреляции может быть положительным.