Коэффициент валидности и ошибка оценки

Измерение соотношения.Коэффициент валидности выражает величину корреляции между показателем теста и мерой критерия. Этот коэффициент позволяет характеризовать валидпость единственным числовым показателем, и поэтому его часто приводят в руководствах к тестам, указывая его величину для каждого из использованных критериев. Данные, по которым вычисляется коэффициент валидности, могут к тому же быть представлены в виде таблицы ожидаемых результатов или диаграммы ожидаемого отсева (см. главу 3). Собственно говоря, такие таблицы и диаграммы — наглядные иллюстрации того, что коэффициент валидности означает для тестируемого. Напомним, что в таблицах ожидаемых результатов приводятся вероятности достижения определенного уровня выполнения критериальной деятельности испытуемым, получившим определенный показатель по данному тесту. Например, с помощью табл. 3-6, зная показатель ученика по тесту числового рассуждения из батареи Дифференциальных тестов способностей (DAT), можно определить вероятность получения им той или иной оценки по математике в 7-м классе. Для тех же данных коэффициент валидности составляет 0,60. Если, как в приведенном примере, тестовая и критериальная переменные являются непрерывными, то применим уже знакомый нам коэффициент корреляции произведения моментов Пирсона. Если же исходные данные выражены в иной форме (скажем, при использовании дихотомического критерия «выполнено—невыполнено» — см. рис. 3-7), вычисляются другие виды коэффициентов корреляции. Соответствующие вычислительные процедуры можно найти в любом типовом учебнике по статистике.

Условия, влияющие на величину коэффициентов валидности.Как и в случае с надежностью, важно точно определять характер группы, на которой вычисляется коэффициент валидности теста. Один и тот же тест может измерять различные функции, если его дать лицам разного возраста, пола, уровня образования, рода занятий и т. д. Люди с разным жизненным, учебным и профессиональным опытом могут, па-пример, воспользоваться разными методами для решения одной и той же тестовой задачи. Следовательно, тест может обладать высокой валидностью относительно заданного критерия в одной популяции и низкой или нулевой валидностью — в другой. Или, скажем, оказаться валидной мерой разных функций в двух популяциях. Поэтому в технических руководствах к тестам, предназначенным для работы с разнотипными популяциями, следует приводить соответствующие данные о понуляционной обобщаемое™ (populationgeneralizah'dity). Кроме того, когда имеет место значительная внутрипопуляционная вариация тестовых показатели'!, коэффициент валидности теста может заметно различаться в разных частях диапазона показателей и должен проверяться в соответствующих подгруппах (R. Lee, & Foley, 1986).

Вопрос неоднородности выборки имеет для измерения валидности такое же значение, как и для измерения надежности, поскольку обе характеристики обычно приводятся в виде коэффициентов корреляции. Напомним, что при прочих равных условиях чем шире размах распределения показателей, тем выше будет корреляция. Это обстоятельство необходимо иметь в виду при интерпретации коэффициентов валидности, приводимых в руководствах к тестам.

Специфическая проблема, присущая многим выборкам валидизации, связана с пре-"отбором (preselection). Например, новый тест, валидизируемый для целей профотбора,

Часть 2. Технические и методологические принципы

может проводиться на группе недавно нанятых работников, в отношении которых со временем будут доступны такие меры критерия, как эффективность труда. Вполне вероятно, однако, что эти работники представляют собой верхнюю (лучшую) часть выборки из всех тех, кто хотел поступить на эту работу. Поэтому нижний конец распределения тестовых показателей и критериальных мер в такой выборке окажется обрезанным. Эффектом такого предотбора, естественно, будет снижение коэффициента валидности. При последующем использовании теста, когда его будут проводить со всеми поступающими на работу в целях их отбора, можно ожидать некоторого повышения его валидности.

Коэффициенты валидности могут также измениться через какое-то время вследствие изменения норм отбора. В качестве примера сравним коэффициенты валидности, полученные с интервалом в 30 лет при обследовании студентов Йельского университета (Burnham, 1965). Определялась корреляция между прогнозирующим показателем, основанным на тестах Совета колледжей, и успеваемостью в старших классах, с одной стороны, и средним баллом первокурсника — с другой. Оказалось, что за 30 лет корреляция снизилась с 0,71 до 0,52. Анализ соответствующих двумерных распределений данных легко выявил причину этого снижения. Дело в том, что в связи с повысившимися требованиями при приеме в колледж группа студентов во втором случае стала более однородной, чем в первом, по отношению как к прогнозирующему показателю, так и к мерам критерия. Отсюда и падение корреляции, несмотря на то что точность прогноза успеваемости в колледже осталась, в общем, прежней. Иными словами, наблюдаемое снижение корреляции вовсе не свидетельствовало о том, что прогнозирующие показатели стали менее валидными, чем 30 лет назад. А ведь именно к такому выводу можно было бы прийти, упустив из виду различия в однородности групп.

Для правильной интерпретации коэффициента валидности следует принимать во внимание и форму связи между тестом и критерием. Вычисление пирсоновского коэффициента корреляции предполагает, что эта связь линейна и остается неизменной во всем диапазоне распределения. Исследование связи тестовых показателей с выполнением работы показало, что эти условия, в общем, выполняются (Coward, & Sa-ckett, 1990; Hawk, 1970). Все же особые обстоятельства могут изменять характер этой связи, и пользователю теста следует быть всегда готовым к такому повороту событий. Пусть для выполнения некоторой работы требуется лишь минимальный уровень понимания читаемого, достаточный для прочтения инструкций, названий и т. д. Но как только этот минимальный уровень превзойден, то от дальнейшего развития данного умения успешность выполнения работы уже не зависит, т. е. между тестом и выполнением работы существуют нелинейные отношения. Изучение двумерного распределения или диаграммы рассеяния, построенной по показателям теста на понимание читаемого и мерам критерия, в этом случае показало бы, что уровень выполнения работы растет, пока умение понимать читаемое не достигает требуемой степени, после чего он остается примерно тем же. Следовательно, точки на диаграмме группируются вокруг кривой, а не прямой линии.

В других случаях линия наилучшего соответствия может быть и прямой, но точки, соответствующие индивидуальным данным, могут отклоняться от нее в верхнем конце шкалы больше, чем в нижнем. Предположим, что успешное выполнение теста академических способностей — необходимое, но не достаточное условие для успешного завершения некоторого учебного курса. Это значит, что учащиеся с низкими показа-

Глава 6. Валидность: измерение и интерпретация

телями по данному тесту получат скорее всего неудовлетворительные оценки, тогда как среди учащихся с высокими показателями одни получат положительные оценки, а другие, из-за недостаточной мотивации, отсутствия интереса или других неблагоприятных условий, не сдадут экзамена. В этой ситуации будет наблюдаться большая вариативность выполнения критериальной деятельности у учащихся с высокими тестовыми показателями, чем с низкими. Такое условие в двумерном распределении называется гетероскедастичностью.' Пирсоновская корреляция предполагает гомо-скедастичность, т. е. одинаковую вариабельность во всем диапазоне двумерного распределения. В приведенном примере двумерное распределение было бы веерообразным — широким в верхнем конце и узким в нижнем. Уже визуального анализа двумерного распределения обычно бывает достаточно для установления характера связи между тестом и критерием. Таблицы ожидаемых результатов и диаграммы ожидаемого отсева также правильно показывают относительную эффективность теста на разных уровнях.

Величина коэффициента валидности.Какова должна быть величина коэффициента валидности? На этот вопрос нет единого ответа, так как при интерпретации коэффициента валидности нужно учитывать ряд сопутствующих обстоятельств. Разумеется, корреляция должна быть достаточно высокой для того, чтобы быть статистически значимой на приемлемом уровне, таком как 0,01 или 0,05 (см. главу 4). Иными словами, прежде чем делать какие-либо выводы о валидности теста, нужно иметь обоснованную уверенность в том, что полученный коэффициент валидности не появился в результате случайных колебаний выборки из генеральной совокупности с нулевой корреляцией.

Установив значимую корреляцию между тестовыми показателями и критерием, необходимо еще оценить ее величину в аспекте тех целей, ради которых и создавался данный тест. Если мы собираемся предсказывать точное значение критериального показателя у конкретных лиц (скажем, средний балл студента в колледже), коэффициент валидности можно интерпретировать исходя из стандартной ошибки оценки (standard error of estimate, или сокращенно, SE„ ), которая аналогична ошибке измерения, обсуждавшейся в связи с надежностью. Напомним, что ошибка измерения указывает допустимый предел возможной ошибки индивидуального показателя в результате ненадежности теста. Аналогично этому, ошибка оценки указывает допустимый предел возможной ошибки прогнозируемой величины индивидуального критериального показателя в результате недостаточной валидности теста.

Ошибка оценки вычисляется по следующей формуле:

^гд-^{е г}1, — квадрат коэффициента валидности и SD_V — стандартное отклонение критериального показателя. Заметим, что при полной валидности (г_п, = 1,00 ) ошибка оценки была бы равна нулю. С другой стороны, если валидность теста равна нулю, то ошибка оценки достигает величины стандартного отклонения распределения критерия \^sE_es, = SD_y -v/l - 0 = SD_y). При этих условиях вероятность правильного прогноза не

Термины «гомоскедастичность» и «гетероскедастичность» (букв, «одинаковая рассеянность» и «Неодинаковая рассеянность» соответственно) введены в статистику А. А. Чупровым. — Примеч. ^н«Уч. ред.

Часть 2. Технические и методологические принципы

превышает вероятности случайного угадывания, и диапазон ошибки предсказания равен ширине распределения критериальных показателей. Между этими двумя пределами И будут заключаться ошибки оценки, соответствующие тестам с варьирующей валидностью.

Обращаясь к формуле для SE_a, покажем, что выражение Jl-/Ј позволяет определить величину ошибки оценки относительно ошибки простого угадывания (т. е. при нулевой валидности). Иными словами, если ^|1 - г£ = 1,00, то ошибка оценки столь же велика, как и при случайном угадывании критериального показателя у конкретного испытуемого. Использование такого теста не дало бы нам никакого выигрыша в точности предсказания. Если же коэффициент валидности равен 0,80, Tajl-rЈ =0,60, и максимальная ошибка составляет 60 % от величины той, которая была бы при случайном угадывании. Выражаясь иначе, использование этого теста позволяет нам предсказывать индивидуальные результаты в критериальной деятельности с пределом ошибки, который на 40 % меньше, чем в случае угадывания.

Может показаться, что даже при такой необычайно высокой валидности, как 0,80, ошибка предсказываемых показателей довольно значительна. Если бы главной функцией психологических тестов было предсказание точного положения индивидуума в критериальном распределении, такая перспектива выглядела бы совершенно обескураживающей. Когда мы рассматриваем тесты в аспекте ошибки оценки, большинство из них представляются не особенно эффективными. Однако чаще всего при тестировании нет необходимости предсказывать точный результат критериальнойдеятельности каждого обследуемого человека, но требуется лишь определить, кто из них превзойдет некоторый минимальный стандарт выполнения, или критический показатель выбранной в качестве критерия деятельности. Каковы шансы у Мери Грин закончить медицинское училище, у Тома Хиггинса усвоить курс вычислительной математики, а у Беверли Брюса преуспеть в качестве астронавта? Кто из поступающих на работу, скорее всего, будет хорошим клерком, страховым агентом, механиком? Такая информация полезна не только для профотбора, но и для профориентации. Например, студенту полезно и выгодно знать, что у него хорошие шансы благополучно окончить юридический факультет, даже если мы не можем с уверенностью сказать, будет ли его средний балл 74 или 81.

Тест может заметно повысить свою предсказуемостную эффективность, если для него будет установлена любая значимая корреляция с критерием, какой бы низкой она ни была. При некоторых обстоятельствах валидность порядка 0,20-0,30 уже оправдывает включение теста в программу отбора. Для многих целей тестирования оценивание тестов с точки зрения их стандартной ошибки оценки является неоправданно строгим. В большинстве случаев должны применяться другие способы оценивания тестов, те, которые бы учитывали типы решений, принимаемых на основе их результатов. О некоторых из них пойдет речь в следующем разделе.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: