परीक्षण विधियों की विश्वसनीयता। डी) शोधकर्ता का व्यक्तिगत प्रभाव

परीक्षण आमतौर पर माना जाता है भरोसेमंद, यदि इसकी सहायता से बार-बार परीक्षण के दौरान प्रत्येक विषय के लिए समान संकेतक प्राप्त किए जाते हैं।

आंतरिक स्थिरता विश्वसनीयता:यदि किसी चर को परीक्षण के एक भाग द्वारा मापा जाता है, तो उसके अन्य भाग, पहले के अनुरूप न होते हुए, कुछ और मापते हैं।

पुन: परीक्षण विश्वसनीयता- में समान विषयों द्वारा उसी परीक्षा को फिर से प्रस्तुत करना शामिल है और लगभग प्रारंभिक एक के समान शर्तों के तहत, और फिर दो डेटा श्रृंखला (1 के बाद कम से कम 1 महीने, गुणांक कोर 0.7 से अधिक) के बीच एक सहसंबंध स्थापित करना शामिल है।

समानांतर रूपों की विश्वसनीयताप्राप्त परिणामों (COMPLICITY, कार्यों के 2 सेट) के बीच सहसंबंध का मूल्यांकन करने के लिए समान विषयों द्वारा प्रश्नावली और उनकी प्रस्तुति के समकक्ष रूपों के निर्माण के लिए प्रदान करता है।

परीक्षण भागों की विश्वसनीयताप्रश्नावली को दो भागों (आमतौर पर सम और विषम कार्यों में) में विभाजित करके निर्धारित किया जाता है, जिसके बाद इन भागों के बीच संबंध की गणना की जाती है। आमतौर पर केवल उन मामलों में विश्वसनीयता निर्धारित करने की इस पद्धति का सहारा लेने की सिफारिश की जाती है जहां आपको परिणाम जल्दी प्राप्त करने की आवश्यकता होती है।

विश्वसनीयता निर्धारित करने के लिए सबसे अच्छी प्रक्रिया कम या ज्यादा महत्वपूर्ण समय अंतराल पर बार-बार अध्ययन करना है।

सभी विश्वसनीयता अध्ययन पर्याप्त रूप से बड़े (200 या अधिक विषयों की सिफारिश की जाती है) और प्रतिनिधि नमूनों पर किए जाने चाहिए। विश्वसनीयता एक परीक्षण की एक महत्वपूर्ण विशेषता है, लेकिन इसका अपने आप में कोई मूल्य नहीं है। वैधता प्राप्त करना आवश्यक है।

7. परीक्षण की वैधता

परीक्षण को वैध कहा जाता हैअगर यह मापता है कि इसे मापने का इरादा क्या है।

स्पष्ट वैधता- परीक्षण के विषय के विचार का वर्णन करता है।

प्रतिस्पर्धी वैधतादूसरों के साथ विकसित परीक्षण के सहसंबंध द्वारा मूल्यांकन किया जाता है, जिसकी वैधता मापा पैरामीटर के संबंध में स्थापित होती है

अपेक्षित वैधतापरीक्षण स्कोर और कुछ मानदंड के बीच सहसंबंध का उपयोग करके स्थापित किया जाता है जो मापी जा रही संपत्ति की विशेषता है, लेकिन बाद के समय में।

वृद्धिशील वैधतासीमित मूल्य का है और उस मामले को संदर्भित करता है जहां परीक्षणों की बैटरी से एक परीक्षण का मानदंड के साथ कम सहसंबंध हो सकता है, लेकिन इस बैटरी से अन्य परीक्षणों के साथ ओवरलैप नहीं हो सकता है। इस मामले में, परीक्षण में वृद्धिशील वैधता है। मनोवैज्ञानिक परीक्षणों का उपयोग करके पेशेवर चयन करते समय यह उपयोगी हो सकता है।

विभेदक वैधतारुचि के परीक्षणों के उदाहरण द्वारा सचित्र किया जा सकता है। रुचि परीक्षण आमतौर पर अकादमिक प्रदर्शन से संबंधित होते हैं, लेकिन विभिन्न विषयों के लिए अलग-अलग तरीकों से।

अनुभवजन्य -इस तकनीक का उपयोग करके समान विषयों के सर्वेक्षण के परिणामों और इस संपत्ति को मापने वाली ज्ञात विधियों के बीच सांख्यिकीय संबंध की परिमाण की गणना की जाती है।

वैधता का निर्माणपरीक्षण को मापने के उद्देश्य से चर के विवरण के साथ परीक्षण को यथासंभव पूर्ण दिखाया गया है।

मानदंड- निदान की गई संपत्ति का आकलन करने के लिए प्राप्त परीक्षण परिणामों और बाहरी मानदंडों के बीच संबंध का एक मात्रात्मक माप।

साइकोमेट्रिक परीक्षणों के बीच महत्वपूर्ण अंतरों में से एक यह है कि वे मानकीकृत, और यह आपको एक विषय द्वारा प्राप्त संकेतकों की तुलना सामान्य जनसंख्या या संबंधित समूहों के संकेतकों से करने की अनुमति देता है।

टेस्ट मानकीकरण सबसे महत्वपूर्ण है जब जांच के संकेतकों की तुलना।

यह अवधारणा का परिचय देता है मानदंड या मानक।मानक मानदंड प्राप्त करने के लिए, सावधानीपूर्वक चयन करना आवश्यक है बड़ी मात्रास्पष्ट रूप से परिभाषित मानदंडों के अनुसार विषय। मानकीकरण का एक नमूना बनाते समय, इसे ध्यान में रखना चाहिए मात्रा और प्रतिनिधित्व।

कुछ मामलों में, आयु, लिंग, सामाजिक स्थिति जैसे मापदंडों के संबंध में कई मानकीकरण समूह बनाना या मानकीकरण समूह का स्तरीकरण करना आवश्यक है। मानक निर्धारित करना हमेशा आवश्यक नहीं होता है। मनोवैज्ञानिक परीक्षणों का उपयोग करते समय वैज्ञानिक अनुसंधानमानदंड इतने महत्वपूर्ण नहीं हैं और "कच्चे" परीक्षण संकेतक पर्याप्त हैं।

मानदंडप्रत्येक समूह के लिए प्रस्तुत किया जाना चाहिए माध्य मूल्यों और मानक विचलन में।

आज, व्यवहार में, इस प्रकार के व्युत्पन्न अनुमानक का तेजी से उपयोग किया जा रहा है, जैसे कि मानक संकेतक, जो मनोवैज्ञानिक मापन की अधिकांश आवश्यकताओं को पूरा करता है। इस तरह के संकेतक व्यक्तिगत परीक्षण के परिणाम और संबंधित वितरण के मानक विचलन की इकाइयों में औसत के बीच अंतर को व्यक्त करते हैं।

एक मानकीकृत परीक्षण का निर्माण और उसका प्रकाशन आमतौर पर एक मनोवैज्ञानिक का काम पूरा करता है।हालांकि, यह याद रखना चाहिए कि समय के साथ, परीक्षण का एक संशोधन (संशोधन) आवश्यक है।

परीक्षण बनाते समय, आप उपयोग कर सकते हैं कारक विश्लेषणकई अवलोकनों या चरों की उपस्थिति में अध्ययन के तहत जानकारी या घटना का एक संक्षिप्त विवरण संपीड़ित करने के लिए। कुछ मूलभूत कारकों को खोजने के लिए जो विभिन्न परीक्षणों या अन्य साइकोमेट्रिक उपायों पर स्कोर के समूह में अधिकांश भिन्नता की व्याख्या करेंगे।

कारक विश्लेषण के लिए कई प्रक्रियाएं हैं, लेकिन उन सभी में दो चरण शामिल हैं: 1) मूल कारक मैट्रिक्स प्राप्त करने के लिए सहसंबंध मैट्रिक्स का कारककरण; 2) कारक भार के सरलतम विन्यास को खोजने के लिए कारक मैट्रिक्स का रोटेशन।

3.2. परीक्षण विधियों की विश्वसनीयता

साइकोडायग्नोस्टिक प्रक्रियाओं और तकनीकों का विज्ञान और अभ्यास के एक विश्वसनीय उपकरण में परिवर्तन साइकोमेट्रिक डिबगिंग में कई विशेषज्ञों के प्रयासों पर निर्भर करता है, जो बुनियादी साइकोमेट्रिक आवश्यकताओं को पूरा करने वाले परीक्षणों को डिजाइन करते हैं: विश्वसनीयता, वैधता, मानकीकरण। साइकोडायग्नोस्टिक विधियों की विश्वसनीयता, डिजाइन और सत्यापन के सत्यापन और निर्धारण के बुनियादी सिद्धांतों को साइकोडायग्नोस्टिक्स (ए। अनास्तासी, ए। बोदलसी, वी। स्टोलिन, ए। श्मेलेव, के। गुरेविच, वी। मेलनिकोव, आदि) पर कई विशेष कार्यों में शामिल किया गया है। ।) इस में अध्ययन गाइडहम एक साइकोडायग्नोस्टिक परीक्षा आयोजित करने की बुनियादी अवधारणाओं और सिद्धांतों का वर्णन करेंगे, जिसका ज्ञान एक व्यावहारिक मनोवैज्ञानिक की पेशेवर योग्यता के लिए एक अनिवार्य शर्त है।

एक वैज्ञानिक अनुशासन के रूप में साइकोडायग्नोस्टिक्स में मनोवैज्ञानिक ज्ञान के तीन क्षेत्र शामिल हैं:

• 
  विषय क्षेत्रमनोविज्ञान, जो इन मानसिक घटनाओं का अध्ययन करता है;
• 
  साइकोमेट्रिक्स- व्यक्तिगत अंतर और निदान योग्य चर को मापने का विज्ञान;
• 
  प्रायोगिक उपयोगमनोवैज्ञानिक ज्ञान पर्याप्त रूप से मनोवैज्ञानिक प्रभावऔर लोगों की समस्याओं का समाधान करने में मदद करते हैं।

साइकोडायग्नोस्टिक्स का पद्धतिगत आधार साइकोमेट्रिक्स है। यह वह विज्ञान है जो विशिष्ट मनो-निदान विधियों को बनाने के लिए प्रौद्योगिकी विकसित करता है और उनके लिए वैज्ञानिक आवश्यकताओं को सुनिश्चित करने के लिए कार्यप्रणाली निर्धारित करता है:

• 
  विश्वसनीयता- परीक्षण के कुछ हिस्सों की आंतरिक स्थिरता और बार-बार परीक्षण के दौरान परिणामों की प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता;

• 
  वैधता- जिस संपत्ति के निदान के लिए इसका इरादा है, उसके परीक्षण के परिणामों में प्रतिबिंब;

• 
  साख- विषय की इच्छा के परिणामों को वांछित दिशा में बदलने के प्रभाव से परीक्षण की सुरक्षा;

• 
  प्रातिनिधिकता- जनसंख्या में बड़े पैमाने पर सर्वेक्षण के परिणामों के लिए मानदंडों की उपस्थिति जिसके लिए परीक्षण तैयार किया गया है, किसी भी व्यक्तिगत संकेतक के औसत मूल्यों से विचलन की डिग्री का आकलन करने की अनुमति देता है।

ये साइकोमेट्रिक आवश्यकताएं परीक्षणों के विभिन्न समूहों पर लागू होती हैं, जबकि सबसे बड़ी सीमा तक - व्यक्तित्व प्रश्नावली के वस्तुनिष्ठ परीक्षणों के लिए, कम से कम - प्रक्षेपी तकनीकों के लिए।

यथार्थपरक मूल्यांकन मनोवैज्ञानिक तरीकेऔर परीक्षणों का अर्थ है उनकी विश्वसनीयता का निर्धारण करना। साइकोमेट्रिक्स में, शब्द "विश्वसनीयता" हमेशा समान विषयों से प्राप्त अंकों की स्थिरता को संदर्भित करता है।

यह परीक्षण कितना उपयोगी है? क्या यह वास्तव में अपना काम कर रहा है? ये प्रश्न, और कभी-कभी करते हैं, लंबी-लंबी निरर्थक चर्चाओं का कारण बन सकते हैं। पूर्वाग्रह, व्यक्तिपरक निष्कर्ष, व्यक्तिगत पूर्वाग्रह, ए। अनास्तासी के अनुसार, एक तरफ, एक विशेष परीक्षण की क्षमताओं के एक overestimation के लिए, और दूसरी तरफ, इसकी जिद्दी अस्वीकृति के लिए नेतृत्व करते हैं। ऐसे प्रश्नों का उत्तर देने का एकमात्र तरीका अनुभवजन्य परीक्षण है। यथार्थपरक मूल्यांकनमनोवैज्ञानिक परीक्षणों का प्राथमिक अर्थ विशिष्ट परिस्थितियों में उनकी विश्वसनीयता और वैधता का निर्धारण करना है।
^ परीक्षण विश्वसनीयता एक ही परीक्षा या इसके समकक्ष रूप के साथ पुन: परीक्षण किए जाने पर समान विषयों से प्राप्त अंकों की निरंतरता है।
यदि किसी बच्चे का आईक्यू सोमवार को 110 और शुक्रवार को 80 है, तो जाहिर है कि इस तरह के संकेतक को शायद ही विश्वास के साथ लिया जा सकता है। इसी तरह, यदि कोई व्यक्ति 50 शब्दों की श्रृंखला में 40 और दूसरे में 20 की सही पहचान करता है, जिसे समकक्ष माना जाता है, तो इनमें से किसी भी संकेतक को उसकी मौखिक समझ के माप के रूप में नहीं माना जा सकता है। बेशक, दोनों उदाहरणों में यह संभव है कि दो संकेतकों में से केवल एक ही गलत हो, लेकिन केवल बाद के परीक्षण ही इसकी पुष्टि कर सकते हैं; दिए गए डेटा से केवल यह पता चलता है कि एक साथ संकेतक सही नहीं हो सकते।

मनोवैज्ञानिक परीक्षण सामान्य ज्ञान बनने से पहले, इसकी विश्वसनीयता का एक संपूर्ण वस्तुनिष्ठ परीक्षण किया जाना चाहिए। विश्वसनीयता का परीक्षण अस्थायी परिवर्तनों, विशेष वस्तुओं के चयन या प्रयोगकर्ता या परीक्षण स्कोर प्रोसेसर के व्यक्तित्व के परीक्षण नमूने और परीक्षण के अन्य पहलुओं के खिलाफ किया जा सकता है। विश्वसनीयता के प्रकार और इसे कैसे निर्धारित किया जाता है, यह निर्दिष्ट करना बहुत महत्वपूर्ण है, क्योंकि एक ही परीक्षण विभिन्न पहलुओं में बदल सकता है। उन व्यक्तियों की संख्या और विशेषताओं के बारे में जानकारी होना भी वांछनीय है जिन पर परीक्षण की विश्वसनीयता का परीक्षण किया गया था।

इस तरह की जानकारी परीक्षण के उपयोगकर्ता को यह तय करने की अनुमति देगी कि जिस समूह के लिए वह इसे लागू करना चाहता है, उसके लिए परीक्षण कितना विश्वसनीय है।

परीक्षण विधियों की विश्वसनीयता की सबसे पूर्ण व्याख्या ए. अनास्तासी द्वारा दी गई है। विश्वसनीयता को परीक्षण के परिणामों की निरंतरता के रूप में समझा जाता है जब इसे एक ही विषय पर अलग-अलग बिंदुओं पर बार-बार लागू किया जाता है, समकक्ष कार्यों के विभिन्न सेटों का उपयोग करते हुए, या जब अन्य परीक्षा की स्थिति बदलती है। गणना विश्वसनीयता पर आधारित है माप त्रुटियाँ,जो बाहरी यादृच्छिक कारकों के प्रभाव में उत्पन्न होने वाली मापी गई मात्रा के उतार-चढ़ाव की संभावित सीमाओं को इंगित करने का कार्य करता है। अपने व्यापक अर्थों में, विश्वसनीयता से तात्पर्य उस सीमा तक है जहाँ तक परीक्षण के परिणामों में व्यक्तिगत अंतर "सत्य" हैं और किस हद तक यादृच्छिक त्रुटियों के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। यदि हम इसे तकनीकी शब्दों की भाषा में अनुवाद करते हैं, तो परीक्षण विश्वसनीयता का माप हमें परीक्षण संकेतकों के कुल विचरण के मूल्य का अनुमान लगाने की अनुमति देता है, जो कि है त्रुटि भिन्नता।हालाँकि, प्रश्न यह है कि त्रुटि का विचरण क्या माना जाता है। वही कारक, जो कुछ समस्याओं के संबंध में बाहरी हैं, अन्य समस्याओं को हल करते समय पहले से ही "सच्चे" मतभेदों के स्रोत माने जाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि हम मिजाज में रुचि रखते हैं, तो परीक्षण स्कोर में दिन-प्रतिदिन परिवर्तन होता है उत्तेजित अवस्थापरीक्षण के उद्देश्य से संबंधित हो सकता है और इसलिए परिणामों के सही अंतर से संबंधित हो सकता है। लेकिन अगर परीक्षण को अधिक स्थिर व्यक्तित्व विशेषताओं को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है, तो उसी दैनिक उतार-चढ़ाव को त्रुटि भिन्नता के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।

गौरतलब है कि जिन शर्तों के तहत परीक्षण आयोजित किया जाता है, उनमें कोई भी बदलाव, यदि वे इसके लक्ष्य के लिए प्रासंगिक नहीं हैं, तो त्रुटि भिन्नता बढ़ जाती है। इसलिए, एक समान परीक्षण स्थितियों (सामान्य वातावरण को नियंत्रित करना, समय की कमी, विषय को निर्देश देना, उसके साथ संपर्क, और अन्य समान कारकों) का पालन करना, प्रयोगकर्ता त्रुटि भिन्नता को कम करता है और परीक्षण की विश्वसनीयता बढ़ाता है। लेकिन इष्टतम परिस्थितियों में भी, कोई भी परीक्षण बिल्कुल विश्वसनीय उपकरण नहीं है। इसलिए, परीक्षण डेटा के एक मानक सेट में विश्वसनीयता का माप भी शामिल होना चाहिए। इस तरह के एक उपाय परीक्षण की विशेषता है जब इसे मानक परिस्थितियों में लागू किया जाता है और उन लोगों के समान विषयों के साथ किया जाता है जिन्होंने मानक नमूने में भाग लिया था। इसलिए इस नमूने के बारे में जानकारी देना भी जरूरी है।

केएम गुरेविच विश्वसनीयता को "एक अत्यंत जटिल और बहुआयामी अवधारणा के रूप में परिभाषित करता है, जिनमें से एक मुख्य कार्य परीक्षण परिणामों की स्थिरता का मूल्यांकन करना है" [गुरेविच, 1981]।

सिद्धांत रूप में, हम कह सकते हैं कि विश्वसनीयता को माप त्रुटि को सही ठहराना चाहिए - यह दिखाना चाहिए कि संकेतक की परिवर्तनशीलता कितनी गलत है। कई मुख्य कारक हैं जो विश्वसनीयता के स्तर को निर्धारित करते हैं। इस प्रकार, यदि परीक्षण प्रक्रिया की शर्तों को स्थिर रखा जाता है, तो विश्वसनीयता हमेशा बढ़ेगी, क्योंकि इससे मापा पैरामीटर की परिवर्तनशीलता में त्रुटि कम हो जाती है। उस समय, लक्ष्यों की बहुलता, समस्या की जटिलता, स्थितियों की परिवर्तनशीलता, एक नियम के रूप में, माप त्रुटि को बढ़ाती है, जिससे विश्वसनीयता कम हो जाती है।

परीक्षण विश्वसनीयता की कई किस्में हैं क्योंकि ऐसी स्थितियां हैं जो परीक्षण के परिणामों को प्रभावित करती हैं, इसलिए ऐसी कोई भी स्थिति लक्ष्य के संबंध में बाहरी हो सकती है, और फिर

उनके कारण होने वाले विचरण को त्रुटि प्रसरण में शामिल किया जाना चाहिए। हालांकि प्रायोगिक उपयोगकेवल कुछ प्रकार की विश्वसनीयता पाता है। चूँकि सभी प्रकार की विश्वसनीयता संकेतकों की दो स्वतंत्र रूप से प्राप्त श्रृंखलाओं की संगति या संगति की डिग्री को दर्शाती है, तो उनका माप हो सकता है सहसंबंध गुणांक।के साथ सहसंबंध की अधिक विशिष्ट चर्चा विस्तृत विवरणशिक्षकों और मनोवैज्ञानिकों (वी। अवनेसोव, ए। गुसेव, च। इस्माइलोव, एम। मिखलेव्स्काया, और अन्य) के लिए सांख्यिकी पर पाठ्यपुस्तकों में कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाएं दी गई हैं।

व्यवहार में, परीक्षणों की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए तीन मुख्य विधियों का उपयोग किया जाता है:

1) पुन: परीक्षण;

2) समानांतर परीक्षण;

3) विभाजन विधि।

आइए उनमें से प्रत्येक पर अलग से विचार करें।

^ पुन: परीक्षण यह विश्वसनीयता मापने के मुख्य तरीकों में से एक है। दोहराया गया

विषयों के नमूने का परीक्षण एक ही परीक्षण के साथ एक निश्चित समय अंतराल पर समान परिस्थितियों में किया जाता है। पुनर्परीक्षण को आमतौर पर कहा जाता है पुन: परीक्षा,और इस तरह से मापी गई विश्वसनीयता है पुन: परीक्षण विश्वसनीयता।पुन: परीक्षण विश्वसनीयता का आकलन करने की योजना इस प्रकार है:

इस मामले में, दो परीक्षणों के परिणामों के बीच सहसंबंध गुणांक को विश्वसनीयता सूचकांक के रूप में लिया जाता है।

रीटेस्ट विधि के फायदे और नुकसान दोनों हैं। फायदे में विश्वसनीयता गुणांक निर्धारित करने की स्वाभाविकता और सरलता है। नुकसान में दो मापों के बीच अंतराल को चुनने में अनिश्चितता शामिल है। अस्थायी अनिश्चितता की घटना इस तथ्य के कारण है कि रिटायरिंग प्रारंभिक एक से अलग है। विषय पहले से ही परीक्षण की सामग्री से परिचित हैं, उनके प्रारंभिक उत्तरों को याद रखते हैं और परीक्षा को फिर से लेते समय उनके द्वारा निर्देशित होते हैं। इसलिए, बार-बार परीक्षण के दौरान, प्रारंभिक परिणामों के लिए या तो "फिटिंग" अक्सर देखा जाता है, या, नकारात्मकता के परिणामस्वरूप, "नए" परिणामों का प्रदर्शन। इससे बचने के लिए, परीक्षण नियमावली में इसकी पुन: जांच की विश्वसनीयता का हवाला देते हुए, यह इंगित करना चाहिए कि यह किस समय अंतराल से मेल खाती है। इस तथ्य के कारण कि बढ़ते समय अंतराल के साथ रीटेस्ट विश्वसनीयता कम हो जाती है, सबसे विश्वसनीय उच्च विश्वसनीयता गुणांक हैं जो परीक्षणों के बीच स्पष्ट रूप से बड़े अंतराल के साथ प्राप्त होते हैं। अपर्याप्त उच्च विश्वसनीयता कारक समय अंतराल के गैर-इष्टतम निर्धारण का परिणाम हो सकते हैं।
^ समानांतर परीक्षण इस मामले में, समानांतर, या समकक्ष, परीक्षणों का उपयोग करके माप की बहुलता का आयोजन किया जाता है। समानांतर परीक्षण वे हैं जो एक ही त्रुटि के साथ मानस की समान संपत्ति को मापते हैं। इस मामले में, एक ही व्यक्ति एक ही परीक्षण या समकक्ष परीक्षणों के कई संस्करण करते हैं। एक नियम के रूप में, इस प्रकार की विश्वसनीयता का व्यावहारिक उपयोग महत्वपूर्ण कठिनाइयों से जुड़ा हुआ है, क्योंकि एक परीक्षण के कई रूपों को इस तरह से बनाना बेहद मुश्किल है कि विषय उनकी मनोवैज्ञानिक एकरूपता का पता नहीं लगा सके। और इस मामले में प्रशिक्षण का विकृत प्रभाव पूरी तरह से समाप्त नहीं हुआ है। इसके अलावा, प्रश्न उठता है: क्या परीक्षण की विश्वसनीयता के वैकल्पिक प्रकार की विश्वसनीयता विशेषताएँ हैं, न कि परीक्षण तुल्यता के पैरामीटर? आखिरकार, यदि परीक्षण के दो रूपों को एक ही प्रकार की निरंतर परिस्थितियों में किया जाता है, तो, सबसे अधिक संभावना है, परीक्षण के दो रूपों के तुल्यता के संकेतकों की जांच की जाती है, न कि स्वयं परीक्षणों की विश्वसनीयता के संकेतक। इस मामले में माप त्रुटि परीक्षण निष्पादन में उतार-चढ़ाव से निर्धारित होती है, न कि परीक्षण की संरचना में उतार-चढ़ाव से।

विश्वसनीयता मापने के लिए समानांतर परीक्षणों का उपयोग करने की योजना इस प्रकार है:

दो परीक्षणों के बीच परिकलित सहसंबंध गुणांक कहलाता है समकक्ष विश्वसनीयता।

^ बंटवारे की विधि यह समानांतर परीक्षण पद्धति का विकास है और यह न केवल व्यक्तिगत परीक्षण रूपों के समानांतरवाद की धारणा पर आधारित है, बल्कि एक परीक्षण के भीतर व्यक्तिगत कार्यों का भी है। यह परीक्षण के सबसे सरल परीक्षणों में से एक है, जब इसके हिस्सों के बीच सहसंबंध गुणांक की गणना की जाती है। फिर, एक या दूसरे विशिष्ट आधार पर दोनों हिस्सों को संरेखित करने में सक्षम होने के लिए परीक्षण को दो हिस्सों में कैसे विभाजित किया जाए? सबसे अधिक बार, परीक्षण कार्यों को सम-विषम में विभाजित किया जाता है, जो कुछ हद तक संभावित कमियों को खत्म करने की अनुमति देता है। इस प्रकार की विश्वसनीयता का मुख्य लाभ व्यायाम, प्रशिक्षण, अभ्यास, थकान आदि जैसे गतिविधि के तत्वों से परीक्षण के परिणामों की स्वतंत्रता है। परीक्षण को दो भागों में विभाजित करते समय, विश्वसनीयता सूचकांक की गणना स्पीयरमैन-ब्राउन सूत्र के अनुसार की जाती है, जिसने इसे एक दूसरे से स्वतंत्र रूप से प्रस्तावित किया था। उनके लेख एक मनोवैज्ञानिक पत्रिका के एक ही अंक में निष्कर्ष और सूत्रों के साथ प्रकाशित हुए थे [अवनेसोव , 1982]. उनके सूत्र में

आर(एक्स, 0=2 आरजे\ + आर, आप
जहां आर परीक्षण के दो हिस्सों का सहसंबंध गुणांक है। विश्वसनीयता सूचकांक के गुणांक के रूप में, सभी परीक्षण वस्तुओं के सहसंबंध गुणांक के औसत मॉड्यूल या निर्धारण के औसत गुणांक पर विचार किया जाता है।

इसलिए, हमने परीक्षणों की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए तीन अनुभवजन्य तरीकों पर विचार किया है: एक ही परीक्षण के साथ पुन: परीक्षण करना, परीक्षण के समानांतर रूप के साथ पुन: परीक्षण करना और परीक्षण को विभाजित करना।

इनमें से कौन सी विधि किसी परीक्षण की विश्वसनीयता का सही अनुमान देती है? किस विधि का उपयोग किया जाना चाहिए? इस प्रश्न का उत्तर व्यक्तिगत पसंद और अध्ययन के लक्ष्यों पर निर्भर करता है।

बार-बार परीक्षण की विधि का उपयोग करते समय, हम समय के साथ और परीक्षण स्थितियों के आधार पर परिणामों की स्थिरता की डिग्री का अनुमान प्राप्त करते हैं। इसलिए, रीटेस्ट विश्वसनीयता कारक को भी कहा जाता है स्थिरता कारकया स्थिरतापरीक्षण। समानांतर रूपों की विधि और विभाजन की विधि का उपयोग करते समय, परीक्षण के कुछ हिस्सों की पारस्परिक स्थिरता की डिग्री का आकलन किया जाता है। इसलिए, इन दो विधियों द्वारा प्राप्त सुरक्षा कारकों को झटकों के रूप में व्याख्यायित किया जाता है और एकरूपता, एकरूपतापरीक्षण।

स्थिरता और एकरूपता के संकेतकों के अलावा, आरबी कैटेल संकेतक पर विचार करना आवश्यक मानते हैं सहनशीलताम्यू (transferability). यह विभिन्न नमूनों, उपसंस्कृतियों और आबादी में माप सटीकता बनाए रखने के लिए परीक्षण की क्षमता का आकलन है। साथ में, स्थिरता, एकरूपता और सुवाह्यता विश्वसनीयता की एक जटिल विशेषता बनाती है, जिसे आर.बी. कैटेल कहते हैं स्थिरता (संगतता) और परिभाषित करता है कि "एक परीक्षण किस हद तक यह भविष्यवाणी करना जारी रखता है कि परिवर्तनों के बावजूद (कुछ सीमाओं के भीतर): ए) परीक्षण को किस हद तक लागू किया गया था; बी) जिन शर्तों के तहत इसे लागू किया गया था; ग) नमूने की संरचना जिसमें इसे लागू किया जाता है।

अंत में, एक प्रकार की विश्वसनीयता होती है जो सीधे परीक्षक की विश्वसनीयता से संबंधित होती है। परीक्षक की विश्वसनीयता का अनुमान दो अलग-अलग प्रयोगकर्ताओं द्वारा स्वतंत्र परीक्षण सिमुलेशन द्वारा प्राप्त किया जाता है।

परीक्षण के परिणामों की विश्वसनीयता न केवल परीक्षण की विश्वसनीयता और इसे आयोजित करने की प्रक्रिया पर निर्भर करती है। डेटा व्याख्या के परिणामों को प्रभावित करने वाला एक महत्वपूर्ण कारक एक विशेष नमूने की विशिष्टता है। इस दृष्टिकोण से नमूने की सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं को विभिन्न मापदंडों में सामाजिक-मनोवैज्ञानिक एकरूपता के रूप में पहचाना जाना चाहिए; उम्र और लिंग को भी ध्यान में रखा जाता है।

ए जी श्मेलेव ने विश्वसनीयता की जाँच करते समय क्रियाओं के अनुक्रम को करने का प्रस्ताव इस प्रकार है [सामान्य मनोविश्लेषण, 1987]:

1. पता करें कि क्या उपयोग के लिए प्रस्तावित परीक्षण की विश्वसनीयता पर डेटा है, किस जनसंख्या पर और किस नैदानिक ​​​​स्थिति में परीक्षण किया गया था। यदि कोई परीक्षण नहीं था, या यदि नई आबादी और स्थितियों की विशेषताएं स्पष्ट रूप से विशिष्ट हैं, तो नीचे दी गई संभावनाओं को ध्यान में रखते हुए विश्वसनीयता का पुन: परीक्षण करें।

2. यदि संभव हो, तो मानकीकरण के पूरे नमूने पर पुन: परीक्षण करें और संपूर्ण परीक्षण और अलग-अलग मदों के लिए दिए गए सभी गुणांकों की गणना करें। प्राप्त गुणांकों के विश्लेषण से यह समझने में मदद मिलेगी कि माप त्रुटि कितनी नगण्य है।

3. यदि संभावनाएं सीमित हैं, तो केवल नमूने के एक भाग (कम से कम 30 विषयों) पर पुनः परीक्षण करें, आंतरिक मूल्यांकन के लिए मैन्युअल रूप से रैंक सहसंबंध की गणना करें

स्थिरता (विभाजन विधि) और पूरे परीक्षण की स्थिरता।

बेशक, साइकोडायग्नोस्टिक्स की मानी गई अवधारणाएं इसकी सबसे महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं। हालांकि उच्च प्रदर्शनकेवल विश्वसनीयता ही किसी परीक्षण के व्यावहारिक मूल्य का निर्धारण नहीं करती है। प्रमुख कारक जो आपको मनोवैज्ञानिक परीक्षण के लक्षित परिणामों को मापने की अनुमति देता है वह वैधता है।

ऐसे परीक्षणों का एक समूह आपको किसी भी प्रकार की गतिविधि में महारत के स्तर का आकलन करने की अनुमति देता है। उपलब्धि परीक्षण बुद्धि और गतिविधि के विभिन्न विचारों और मॉडलों पर आधारित होते हैं।

बुद्धि के व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले मॉडलों में से एक, जिस पर उपलब्धि परीक्षण आधारित हो सकते हैं, जे गिलफोर्ड का मॉडल है। उनका मॉडल तीन चरों पर आधारित है: संचालन, सामग्री और सोच के परिणाम।

साइकोडायग्नोस्टिक्स के साइकोमेट्रिक बेस।

मनोवैज्ञानिक परीक्षा की गुणवत्ता के संकेतक।

किसी भी मनोवैज्ञानिक शोध या निदान को के अनुसार अच्छी या बुरी तरह से किया जा सकता है विभिन्न कारणों से. नैदानिक ​​​​प्रक्रियाओं की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए कई संकेतकों का उपयोग किया जाता है:

वैधता

विश्वसनीयता

विश्वसनीयता

प्रातिनिधिकता

वैधता उस डिग्री का माप है जिस तक एक परीक्षण मापता है कि वह क्या करने का इरादा रखता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई परीक्षण किसी सैनिक की मानसिक स्थिरता को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है, तो उसे केवल इस चर को मापना चाहिए और किसी अन्य को नहीं। इस आवश्यकता को 100% लागू करना हमेशा संभव नहीं होता है, लेकिन इसके लिए प्रयास करना आवश्यक है। अस्तित्व विभिन्न प्रकारऔर वैधता निर्धारित करने के तरीके। वैधता स्थापित करने के सबसे सामान्य तरीकों में से एक मनोवैज्ञानिक परीक्षण पर संकेतकों की तुलना विशेषज्ञ आकलन के साथ करना है। दी गई गुणवत्ता(या गुण) विषयों में।

विश्वसनीयता - माप प्रक्रिया की स्थिरता। यह उन स्थितियों में वैधता से भिन्न होता है जहां विषय जानबूझकर उत्तर को विकृत करने का प्रयास कर रहा है या मापी गई विशेषता किसी अन्य विशेषता से रैखिक रूप से संबंधित है। विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए, विभिन्न विधियों का उपयोग किया जाता है जैसे: अतिरिक्त पैमानों की शुरूआत (झूठ, सुधार); सुपर प्रश्नों से प्रश्नों का निर्माण (व्यवहार या वरीयताओं के बारे में नियमित प्रश्नों का संयोजन); निदान, आदि से स्वतंत्र संकेतों का उपयोग।

विश्वसनीयता एक ही विषय पर प्राप्त अंकों की निरंतरता का आकलन करती है जब एक ही परीक्षण या इसके समकक्ष रूप के साथ बार-बार परीक्षण किया जाता है। दूसरे शब्दों में, परीक्षण को विषयों के एक निश्चित नमूने पर एक निश्चित समय के बाद उसी परिणाम को पुन: पेश करना चाहिए, बशर्ते कि इस समय के दौरान, सैद्धांतिक अवधारणाओं के अनुसार, यह विशेषता महत्वपूर्ण रूप से नहीं बदलती है।

विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने के लिए तीन मुख्य विधियाँ हैं:

पुन: परीक्षण (पुनः परीक्षण विश्वसनीयता);

समानांतर परीक्षण (समतुल्य विश्वसनीयता);

बंटवारा (संगति)।

पहले मामले में, समान विषयों के समान परीक्षण के साथ बार-बार परीक्षण किया जाता है। दूसरे में, परीक्षण के दो समकक्ष रूपों का उपयोग किया जाता है। एकरूपता का आकलन करने के लिए, परीक्षण को दो भागों में विभाजित किया जाता है और परीक्षण के दो भागों के साथ एक समूह की जांच की जाती है।

माप के विषय और वस्तु के रूप में वैधता और विश्वसनीयता एक दूसरे से संबंधित हैं।

यदि विश्वसनीयता माप की वस्तुओं के संबंध में एक प्रक्रिया की स्थिरता का संकेतक है, तो वैधता वस्तुओं के गुणों को मापने के परिणामों की स्थिरता की विशेषता है, अर्थात। माप के विषय के सापेक्ष स्थिरता। एक माप प्रक्रिया विश्वसनीय होती है यदि यह किसी चीज़ से किसी चीज़ को अलग करती है, लेकिन यह ज्ञात नहीं है कि क्या भिन्न है।

विश्वसनीयता माप प्रक्रिया का प्रतिरोध है, विशेष रूप से, मिथ्याकरण के लिए, अर्थात। जानबूझकर गलत बयानी।

प्रतिनिधित्व - विषयों के नमूने की प्रतिनिधि होने की क्षमता, अर्थात। सटीक रूप से (पर्याप्त रूप से) उन विषयों के दल की विशेषताओं को दर्शाता है जिनकी जांच की जाती है। यदि आपके पास हाई स्कूल के छात्रों पर प्राप्त परीक्षण मानदंड हैं, तो उनका उपयोग वयस्कों के आकलन (उदाहरण के लिए, व्यक्तित्व लक्षण) के लिए नहीं किया जा सकता है, अर्थात। परीक्षण का उपयोग करने से पहले, आपको निम्नलिखित बिंदुओं को जानना होगा:

इस तकनीक की विश्वसनीयता

इसका प्रतिनिधित्व

इसकी वैधता

इसकी प्रामाणिकता

क्या कार्यप्रणाली हमारे समाज की मानसिकता की विशिष्टताओं के अनुकूल है?

अपने अध्ययन में परीक्षण का उपयोग करने की संभावना को समझने और मूल्यांकन करने के लिए वैधता, विश्वसनीयता, प्रतिनिधित्व की पुष्टि करने वाले डेटा की जांच के लिए परीक्षण का उपयोगकर्ता। यदि परीक्षण की वैधता और विश्वसनीयता के मानकीकरण और सत्यापन की शर्तें उन स्थितियों से भिन्न होती हैं जिनमें उपयोगकर्ता काम करता है, तो उपयोगकर्ता अपने स्वयं के उपयोग के लिए परीक्षण की वैधता पर अतिरिक्त शोध करने के लिए बाध्य है, या इसका उपयोग करने से इनकार करता है। .

टेस्ट 3. अनुसंधान के तरीके

1. बाह्य प्रेक्षण के दौरान प्राप्त व्यक्ति के वास्तविक व्यवहार के आंकड़े कहलाते हैं:

ए) एल - डेटा;

बी) क्यू-डेटा;

ग) टी-डेटा;

डी) जेड-डेटा।

2. प्रश्नावली और अन्य स्व-मूल्यांकन विधियों का उपयोग करके दर्ज किए गए परिणामों के प्रकार को कहा जाता है:

ए) एल - डेटा;

बी) क्यू-डेटा;

ग) टी-डेटा;

डी) जेड-डेटा।

3. वस्तुओं को संख्याओं का ऐसा असाइनमेंट, जिसमें संख्याओं के समान अंतर के अनुरूप हों मतभेदों के बराबरकिसी वस्तु की मापी गई विशेषता या गुण, एक पैमाने की उपस्थिति का तात्पर्य है:

ए) नाम;

सीमा;

ग) अंतराल;

डी) रिश्ते।

4. आदेश का पैमाना स्तर पर माप से मेल खाता है:

ए) नाममात्र;

बी) क्रमिक;

ग) अंतराल;

डी) रिश्ते।

5. एक निश्चित विशेषता की गंभीरता के अनुसार वस्तुओं की रैंकिंग स्तर पर माप का सार है:

ए) नाममात्र;

बी) क्रमिक;

ग) अंतराल;

डी) रिश्ते।

6. मनोविज्ञान में पैमाने का उपयोग करना अत्यंत दुर्लभ है:

ए) नाम;

सीमा;

ग) अंतराल;

डी) रिश्ते।

7. जिन अभिधारणाओं में क्रमसूचक पैमानों के परिवर्तन विषय हैं, उनमें निम्नलिखित अभिधारणाएँ शामिल नहीं हैं:

ए) ट्राइकोटॉमी;

बी) विषमताएं;

ग) संक्रमणीयता;

डी) द्विभाजन।

8. सबसे सामान्य रूप में, माप के पैमाने को एक पैमाने द्वारा दर्शाया जाता है:

ए) नाम;

सीमा;

ग) अंतराल;

डी) रिश्ते।

9. आप पैमाने पर कोई अंकगणितीय संक्रिया नहीं कर सकते हैं:

ए) नाम;

सीमा;

ग) अंतराल;

डी) रिश्ते।

10. पैमाने के स्तर पर व्यक्तिगत मूल्यों के बीच संबंधों की समानता स्थापित करना स्वीकार्य है:

ए) नाम;

सीमा;

ग) अंतराल;

डी) रिश्ते।

11. बीजी Ananiev अनुसंधान की अनुदैर्ध्य पद्धति का श्रेय देता है:

क) संगठनात्मक तरीकों के लिए;

बी) अनुभवजन्य तरीकों के लिए;

ग) डाटा प्रोसेसिंग के तरीके;

डी) व्याख्यात्मक तरीकों के लिए।

12. उद्देश्यपूर्ण, व्यवस्थित रूप से वस्तुओं की धारणा, जिसके ज्ञान में व्यक्ति रुचि रखता है, है:

ए) एक प्रयोग;

बी) सामग्री विश्लेषण;

ग) अवलोकन;

डी) गतिविधि के उत्पादों के विश्लेषण की विधि।

13. दीर्घकालिक और व्यवस्थित अवलोकन, एक ही लोगों का अध्ययन, जिससे विभिन्न चरणों में मानसिक विकास का विश्लेषण करना संभव हो जाता है जीवन का रास्ताऔर इसके आधार पर कुछ निष्कर्ष निकालने के लिए, अनुसंधान को कॉल करने की प्रथा है:

ए) एरोबेटिक;

बी) अनुदैर्ध्य;

ग) तुलनात्मक;

डी) जटिल।

14. "आत्म-अवलोकन" की अवधारणा शब्द का पर्याय है:

ए) अंतर्मुखता;

बी) अंतर्मुखता;

ग) आत्मनिरीक्षण;

डी) इंट्रोस्कोपी।

15. मॉडलिंग का व्यवस्थित अनुप्रयोग सबसे अधिक विशेषता है:

क) मानवतावादी मनोविज्ञान के लिए;

बी) गेस्टाल्ट मनोविज्ञान के लिए;

ग) मनोविश्लेषण के लिए;

d) चेतना के मनोविज्ञान के लिए।

16. एक संक्षिप्त, मानकीकृत मनोवैज्ञानिक परीक्षण, जिसके परिणामस्वरूप किसी विशेष मानसिक प्रक्रिया या समग्र रूप से एक व्यक्ति का मूल्यांकन करने का प्रयास किया जाता है, वह है:

ए) अवलोकन;

बी) प्रयोग;

ग) परीक्षण;

घ) आत्मनिरीक्षण।

17. विषय द्वारा अपनी मानसिक प्रक्रियाओं और अवस्थाओं के बारे में उनके घटित होने के समय या उसके बाद प्राप्त करना है:

ए) अवलोकन;

बी) प्रयोग;

ग) परीक्षण;

घ) आत्मनिरीक्षण।

18. मनोवैज्ञानिक तथ्य की स्थापना के लिए परिस्थितियाँ बनाने के लिए विषय की गतिविधियों में शोधकर्ता के सक्रिय हस्तक्षेप को कहा जाता है:

ए) सामग्री विश्लेषण;

बी) गतिविधि के उत्पादों का विश्लेषण;

ग) बातचीत;

डी) एक प्रयोग।

19. आधुनिक मनोवैज्ञानिक अनुसंधान की मुख्य विधि नहीं है :

एक जुड़वा;

बी) गोद लिए हुए बच्चे;

ग) परिवार;

डी) आत्मनिरीक्षण।

20. स्थिति के आधार पर, एक अवलोकन को प्रतिष्ठित किया जा सकता है:

ए) क्षेत्र;

बी) ठोस;

ग) व्यवस्थित,

डी) असतत।

21. लोगों की पारस्परिक पसंद की माप के आधार पर लोगों के पारस्परिक संबंधों की संरचना और प्रकृति का अध्ययन करने की विधि कहलाती है:

ए) सामग्री विश्लेषण;

बी) तुलना विधि;

ग) सामाजिक इकाइयों की विधि;

डी) समाजमिति।

22. पहली बार प्रायोगिक मनोवैज्ञानिक प्रयोगशाला खोली गई:

ए) डब्ल्यू जेम्स;

बी) जी एबिंगहॉस;

सी) डब्ल्यू वुंड्ट;

डी) एच वुल्फ।

23. दुनिया की पहली प्रायोगिक प्रयोगशाला ने अपना काम शुरू किया:

ए) 1850 में;

बी) 1868 में;

ग) 1879 में;

24. रूस में पहली प्रयोगात्मक मनोवैज्ञानिक प्रयोगशाला के लिए जाना जाता है:

ए) 1880 से;

बी) 1883 से;

ग) 1885 से;

25. पहली पेडोलॉजिकल प्रयोगशाला बनाई गई थी:

ए) ए.पी. 1901 में नेचाएव;

बी) 1889 में एस हॉल;

ग) 1875 में डब्ल्यू. जेम्स;

घ) एन.एन. 1896 में लैंग

26. रूस में, पहली प्रयोगात्मक मनोवैज्ञानिक प्रयोगशाला किसके द्वारा खोली गई थी:

लक्ष्य। सेचेनोव;

बी) जी.आई. चेल्पानोव;

ग) वी.एम. बेखतेरेव;

डुबोना। पावलोव।

27. शोधकर्ता की किसी प्रकार की मानसिक प्रक्रिया या संपत्ति का कारण बनने की क्षमता मुख्य लाभ है:

ए) अवलोकन;

बी) प्रयोग;

ग) सामग्री विश्लेषण;

डी) गतिविधि के उत्पादों का विश्लेषण।

28. प्रयोगात्मक विधि का उपयोग करते हुए, किसकी उपस्थिति के बारे में अनुमान लगाते हैं:

ए) घटना;

बी) घटना के बीच संबंध;

ग) घटना के बीच कारण संबंध;

डी) घटनाओं के बीच संबंध।

29. सबसे सामान्य गणितीय और सांख्यिकीय पैटर्न स्थापित करने की अनुमति देता है:

ए) सामग्री विश्लेषण;

बी) गतिविधि के उत्पादों का विश्लेषण;

ग) बातचीत;

घ) प्रयोग।

30. अचेतन भावात्मक संरचनाओं के अध्ययन के लिए एक साहचर्य प्रयोग विकसित और प्रस्तावित किया गया था:

ए) पी जेनेट;

बी) जेड फ्रायड;

ग) जे. ब्रेउर;

ए) आर गोट्सडैंकर;

बी) ए.एफ. लाज़र्स्की;

सी) डी कैंपबेल;

d) डब्ल्यू वुंड्ट।

32. "पूर्ण अनुपालन प्रयोग" की अवधारणा को वैज्ञानिक प्रचलन में लाया गया था:

ए) आर गोट्सडैंकर;

बी) ए.एफ. लाज़र्स्की;

सी) डी कैंपबेल;

d) डब्ल्यू वुंड्ट।

33. प्राकृतिक अनुसंधान विधियों और विधियों के बीच मध्यवर्ती जहां चर का सख्त नियंत्रण लागू होता है:

ए) सोचा प्रयोग;

बी) अर्ध-प्रयोग;

ग) प्रयोगशाला प्रयोग;

घ) बातचीत का तरीका।

34. एक मनोवैज्ञानिक प्रयोग में सक्रिय रूप से परिवर्तित होने वाली विशेषता को एक चर कहा जाता है:

ए) स्वतंत्र;

बी) आश्रित;

ग) बाहरी;

घ) पक्ष।

35. डी. कैम्पबेल के अनुसार, संभावित रूप से नियंत्रित चर प्रयोगात्मक चर हैं:

ए) स्वतंत्र;

बी) आश्रित;

ग) पक्ष;

घ) बाहर।

36. परिणामों की विश्वसनीयता के लिए एक मानदंड के रूप में, एक आदर्श प्रयोग की तुलना में एक वास्तविक प्रयोग के दौरान प्राप्त वैधता को कहा जाता है:

ए) आंतरिक;

बी) बाहरी;

ग) परिचालन;

डी) रचनात्मक।

37. वस्तुनिष्ठ वास्तविकता के साथ प्रायोगिक प्रक्रिया के अनुपालन का माप वैधता की विशेषता है:

ए) आंतरिक;

बी) बाहरी;

ग) परिचालन;

डी) रचनात्मक।

38. एक प्रयोगशाला प्रयोग में, वैधता का सबसे अधिक उल्लंघन होता है:

ए) आंतरिक;

बी) बाहरी;

ग) परिचालन;

डी) रचनात्मक।

39. "पर्यावरण वैधता" की अवधारणा को अक्सर "वैधता" की अवधारणा के पर्याय के रूप में प्रयोग किया जाता है:

ए) आंतरिक;

बी) बाहरी;

ग) परिचालन;

डी) रचनात्मक।

40. आंतरिक वैधता का उल्लंघन करने वाले आठ मुख्य कारक और बाहरी वैधता का उल्लंघन करने वाले चार कारकों की पहचान की गई:

ए) आर गोट्सडैंकर;

बी) ए.एफ. लाज़र्स्की;

सी) डी कैंपबेल;

d) डब्ल्यू वुंड्ट।

41. संरचना के संदर्भ में समूहों की गैर-समतुल्यता का कारक, जो अध्ययन की आंतरिक वैधता को कम करता है, डी। कैंपबेल ने कहा:

एक चयन;

बी) सांख्यिकीय प्रतिगमन;

ग) प्रयोगात्मक उन्मूलन;

घ) प्राकृतिक विकास।

42. प्लेसीबो प्रभाव की खोज की गई:

ए) मनोवैज्ञानिक;

बी) शिक्षक;

ग) डॉक्टर;

डी) शरीर विज्ञानी।

43. प्रयोग में किसी बाहरी पर्यवेक्षक की उपस्थिति के कारक को प्रभाव कहा जाता है:

ए) प्लेसीबो;

बी) नागफनी;

ग) सामाजिक सुविधा;

डी) हेलो।

44. परिणामों पर प्रयोगकर्ता का प्रभाव अध्ययन में सबसे महत्वपूर्ण है:

ए) साइकोफिजियोलॉजिकल;

बी) "वैश्विक" व्यक्तिगत प्रक्रियाएं (खुफिया, प्रेरणा, निर्णय लेने, आदि);

ग) व्यक्तित्व मनोविज्ञान और सामाजिक मनोविज्ञान;

डी) मनोवैज्ञानिक।

45. विशेष रूप से विकसित तकनीक के रूप में, मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में आत्मनिरीक्षण का सबसे अधिक लगातार उपयोग किया गया है:

ए) ए.एन. लियोन्टीव;

बी) डब्ल्यू वुंड्ट;

ग) वी.एम. बेखतेरेव;

d) जेड फ्रायड।

46. ​​शैक्षिक सामग्री पर डिज़ाइन की गई और शैक्षिक ज्ञान और कौशल की महारत के स्तर का आकलन करने के लिए डिज़ाइन की गई मनोवैज्ञानिक तकनीकों को परीक्षण के रूप में जाना जाता है:

ए) उपलब्धियां;

बी) बुद्धि;

ग) व्यक्तित्व;

घ) प्रक्षेप्य।

47. सामान्य या विशिष्ट प्रकृति के ज्ञान, कौशल और क्षमताओं को प्राप्त करने के लिए व्यक्ति की क्षमताओं का आकलन परीक्षण का उपयोग करके किया जाता है:

ए) उपलब्धियां;

बी) बुद्धि;

ग) व्यक्तित्व;

डी) क्षमताएं।

48. समान विषयों और उसी परीक्षण या उसके समकक्ष रूप का पुन: परीक्षण करके प्राप्त संकेतकों की स्थिरता का मूल्यांकन इसके संदर्भ में परीक्षण की विशेषता है:

क) वैधता;

बी) विश्वसनीयता;

ग) विश्वसनीयता;

डी) प्रतिनिधित्व।

49. मापित मानसिक घटना के क्षेत्र के साथ इसके अनुपालन को निर्धारित करने में प्रयुक्त परीक्षण की गुणवत्ता मानदंड, परीक्षण की वैधता का प्रतिनिधित्व करता है:

ए) रचनात्मक;

बी) मानदंड के अनुसार;

डी) भविष्यसूचक।

50. किसी भी जटिल मानसिक घटना को मापने के लिए उपयोग की जाने वाली परीक्षण गुणवत्ता मानदंड जिसमें एक पदानुक्रमित संरचना होती है, जिसे परीक्षण के एक अधिनियम द्वारा मापना असंभव है, के रूप में जाना जाता है:

ए) परीक्षण की वैधता का निर्माण;

बी) कसौटी के अनुसार परीक्षण की वैधता;

ग) परीक्षण सामग्री की वैधता;

घ) परीक्षण की विश्वसनीयता।

51. व्यक्तित्व प्रश्नावली का डेटा इससे प्रभावित नहीं होना चाहिए:

क) परीक्षार्थी द्वारा गलत मानकों का प्रयोग;

बी) विषयों के बीच आत्मनिरीक्षण कौशल की कमी;

ग) सर्वेक्षण प्रक्रिया की आवश्यकताओं के साथ उत्तरदाताओं की बौद्धिक क्षमताओं का गैर-अनुपालन;

d) शोधकर्ता का व्यक्तिगत प्रभाव।

52. चरों के बीच सांख्यिकीय संबंध स्थापित करने के लिए, निम्नलिखित लागू होता है:

ए) छात्र का टी-टेस्ट;

बी) सहसंबंध विश्लेषण;

ग) गतिविधि के उत्पादों के विश्लेषण की विधि;

डी) सामग्री विश्लेषण।

53. मनोविज्ञान में कारक विश्लेषण सबसे पहले लागू हुआ:

ए) आर कैटेल;

बी) के. स्पीयरमैन;

सी) जे केली;

d) एल थर्स्टन।

54. डेटा सेट में सबसे अधिक बार आने वाला मान कहलाता है:

क) माध्यिका;

बी) फैशन;

ग) विनम्र;

घ) प्रतिशतक।

55. यदि मनोवैज्ञानिक डेटा एक अंतराल पैमाने या संबंध पैमाने पर प्राप्त किया जाता है, तो सहसंबंध गुणांक का उपयोग संकेतों के बीच संबंधों की प्रकृति की पहचान करने के लिए किया जाता है:

ए) रैखिक;

बी) रैंक;

ग) स्टीम रूम;

डी) एकाधिक।

56. मनोवैज्ञानिक अनुसंधान के परिणामों की समग्रता का सारणीकरण, प्रस्तुतिकरण और विवरण किया जाता है:

क) वर्णनात्मक सांख्यिकी में;

बी) सांख्यिकीय अनुमान के सिद्धांत में;

ग) परिकल्पना के परीक्षण में;

डी) मॉडलिंग में।

57. मनोविज्ञान में गणितीय विधियों के आवेदन की विस्तृत श्रृंखला पैमाने में संकेतकों की मात्रा का ठहराव की अनुमति देती है:

ए) नाम;

सीमा;

ग) संबंध;

घ) अंतराल।

58. प्रसरण किसका सूचक है?

ए) परिवर्तनशीलता;

बी) केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय;

ग) मध्यम संरचना;

घ) औसत।

59. बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय विधियों में शामिल नहीं है:

ए) बहुआयामी स्केलिंग;

बी) कारक विश्लेषण;

ग) क्लस्टर विश्लेषण;

डी) सहसंबंध विश्लेषण।

60. विभिन्न चरों की एक बड़ी संख्या द्वारा वर्णित कुछ वस्तुओं के बीच समानता और अंतर का एक दृश्य मूल्यांकन द्वारा प्रदान किया जाता है:

ए) बहुआयामी स्केलिंग;

बी) कारक विश्लेषण;

ग) क्लस्टर विश्लेषण;

डी) संरचनात्मक-अव्यक्त विश्लेषण।

61. छिपे हुए चर (सुविधाओं) की पहचान के लिए विश्लेषणात्मक और सांख्यिकीय प्रक्रियाओं के सेट के साथ-साथ इन विशेषताओं के बीच संबंधों की आंतरिक संरचना को कहा जाता है:

ए) बहुआयामी स्केलिंग;

बी) कारक विश्लेषण;

ग) क्लस्टर विश्लेषण;

डी) संरचनात्मक-अव्यक्त विश्लेषण।

व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए मनो-निदान विधियों का उपयोग करने से पहले, उन्हें कई औपचारिक मानदंडों के अनुसार परीक्षण किया जाना चाहिए जो उनकी उच्च गुणवत्ता और प्रभावशीलता साबित करते हैं। साइकोडायग्नोस्टिक्स में ये आवश्यकताएं परीक्षणों पर काम करने और उन्हें सुधारने की प्रक्रिया में वर्षों से विकसित हुई हैं। नतीजतन, मनोविज्ञान को सभी प्रकार के अनपढ़ नकली से बचाना संभव हो गया, जो नैदानिक ​​​​विधियों को बुलाया जाने का दावा करते हैं।

मनो-निदान विधियों के मूल्यांकन के लिए विश्वसनीयता और वैधता मुख्य मानदंडों में से हैं। इन अवधारणाओं के विकास में एक महान योगदान विदेशी मनोवैज्ञानिकों (ए। अनास्तासी, ई। घीसेली, जे। गिलफोर्ड, एल। क्रोनबैक, आर। थार्नडाइक और ई। हेगन, आदि) द्वारा किया गया था। उन्होंने विख्यात मानदंडों के साथ विधियों के अनुपालन की डिग्री को प्रमाणित करने के लिए औपचारिक-तार्किक और गणितीय-सांख्यिकीय तंत्र (मुख्य रूप से सहसंबंध विधि और वास्तविक विश्लेषण) दोनों विकसित किए।

साइकोडायग्नोस्टिक्स में, विश्वसनीयता और विधियों की वैधता की समस्याएं निकटता से संबंधित हैं, फिर भी, इन सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं की अलग-अलग प्रस्तुति की परंपरा है। इसके बाद, हम विधियों की विश्वसनीयता पर विचार करने के साथ शुरू करते हैं।

विश्वसनीयता

पारंपरिक परीक्षण विज्ञान में, शब्द "विश्वसनीयता" का अर्थ है सापेक्ष स्थिरता, स्थिरता, परीक्षण के परिणामों की निरंतरता, एक ही विषय पर इसके प्रारंभिक और बार-बार उपयोग के दौरान। जैसा कि ए। अनास्तासी (1982) लिखते हैं, बुद्धि परीक्षण पर भरोसा करना शायद ही संभव है यदि सप्ताह की शुरुआत में बच्चे के पास HO के बराबर एक संकेतक था, और सप्ताह के अंत तक यह 80 था। विश्वसनीय तरीकों का बार-बार उपयोग समान अनुमान देता है। इसी समय, दोनों परिणाम स्वयं और समूह में विषय द्वारा कब्जा किए गए क्रमिक स्थान (रैंक) एक निश्चित सीमा तक मेल खा सकते हैं। दोनों ही मामलों में, प्रयोग को दोहराते समय, कुछ विसंगतियां संभव हैं, लेकिन यह महत्वपूर्ण है कि वे एक ही समूह के भीतर महत्वहीन हों। इस प्रकार, हम कह सकते हैं कि कार्यप्रणाली की विश्वसनीयता एक मानदंड है जो मनोवैज्ञानिक माप की सटीकता को इंगित करता है, अर्थात। आपको यह आंकने की अनुमति देता है कि प्राप्त परिणाम कितने विश्वसनीय हैं।

विधियों की विश्वसनीयता की डिग्री कई कारकों पर निर्भर करती है। इसलिए, व्यावहारिक निदान की एक महत्वपूर्ण समस्या माप की सटीकता को प्रभावित करने वाले नकारात्मक कारकों की व्याख्या है। कई लेखकों ने ऐसे कारकों को वर्गीकृत करने का प्रयास किया है। उनमें से, सबसे अधिक बार उल्लेख निम्नलिखित हैं:

1) निदान संपत्ति की अस्थिरता;

नैदानिक ​​​​विधियों की अपूर्णता (निर्देश लापरवाही से तैयार किए गए हैं, कार्य प्रकृति में विषम हैं, विषयों को कार्यप्रणाली प्रस्तुत करने के निर्देश स्पष्ट रूप से तैयार नहीं हैं, आदि);

परीक्षा की बदलती स्थिति (दिन के अलग-अलग समय जब प्रयोग किए जाते हैं, कमरे की अलग रोशनी, बाहरी शोर की उपस्थिति या अनुपस्थिति, आदि);

प्रयोगकर्ता के व्यवहार में अंतर (अनुभव से अनुभव तक विभिन्न तरीकों से निर्देश प्रस्तुत करता है, विभिन्न तरीकों से कार्यों के प्रदर्शन को उत्तेजित करता है, आदि);

विषय की कार्यात्मक अवस्था में उतार-चढ़ाव (एक प्रयोग में, अच्छा स्वास्थ्य, दूसरे में - थकान, आदि);

परिणामों के मूल्यांकन और व्याख्या के तरीकों में व्यक्तिपरकता के तत्व (जब विषयों के उत्तर दर्ज किए जाते हैं, तो उत्तरों का मूल्यांकन पूर्णता, मौलिकता आदि की डिग्री के अनुसार किया जाता है)।

यदि इन सभी कारकों को ध्यान में रखा जाता है और उनमें से प्रत्येक में माप की सटीकता को कम करने वाली स्थितियों को समाप्त कर दिया जाता है, तो परीक्षण विश्वसनीयता का एक स्वीकार्य स्तर प्राप्त किया जा सकता है। साइकोडायग्नोस्टिक तकनीक की विश्वसनीयता बढ़ाने के सबसे महत्वपूर्ण साधनों में से एक परीक्षा प्रक्रिया की एकरूपता, इसका सख्त विनियमन है: विषयों के परीक्षण किए गए नमूने के लिए समान वातावरण और काम करने की स्थिति, एक ही प्रकार के निर्देश, एक ही समय सीमा सभी, विषयों के साथ संपर्क के तरीके और विशेषताएं, कार्यों की प्रस्तुति का क्रम, आदि। डी। अनुसंधान प्रक्रिया के इस तरह के मानकीकरण के साथ, परीक्षण के परिणामों पर बाहरी यादृच्छिक कारकों के प्रभाव को काफी कम करना संभव है और इस प्रकार उनकी विश्वसनीयता में वृद्धि करना संभव है।

अध्ययन किए गए नमूने का विधियों की विश्वसनीयता की विशेषताओं पर बहुत प्रभाव पड़ता है। यह इस सूचक को कम कर सकता है और अधिक अनुमान लगा सकता है, उदाहरण के लिए, विश्वसनीयता कृत्रिम रूप से उच्च हो सकती है यदि नमूने में परिणामों का एक छोटा प्रसार होता है, अर्थात। यदि परिणाम उनके मूल्यों में एक दूसरे के करीब हैं। ऐसे में पुन: परीक्षा के दौरान नजदीकी समूह में नए परिणाम भी आ जाएंगे। विषयों के रैंकिंग स्थानों में संभावित परिवर्तन महत्वहीन होंगे, और इसलिए, कार्यप्रणाली की विश्वसनीयता अधिक होगी। विश्वसनीयता का एक ही अनुचित overestimation तब हो सकता है जब एक नमूने के परिणामों का विश्लेषण किया जाता है जिसमें बहुत उच्च स्कोर वाले समूह और बहुत कम परीक्षण स्कोर वाले समूह होते हैं। तब ये व्यापक रूप से अलग किए गए परिणाम ओवरलैप नहीं होंगे, भले ही यादृच्छिक कारक प्रयोगात्मक स्थितियों में हस्तक्षेप करते हों। इसलिए, मैनुअल आमतौर पर उस नमूने का वर्णन करता है जिस पर कार्यप्रणाली की विश्वसनीयता निर्धारित की गई थी।

वर्तमान में, सबसे सजातीय नमूनों पर विश्वसनीयता तेजी से निर्धारित की जा रही है, अर्थात। लिंग, आयु, शिक्षा के स्तर, व्यावसायिक प्रशिक्षण आदि में समान नमूनों पर। ऐसे प्रत्येक नमूने के लिए, अपने स्वयं के विश्वसनीयता गुणांक दिए गए हैं। दिया गया विश्वसनीयता संकेतक केवल उन समूहों के समान ही लागू होता है जिन पर यह निर्धारित किया गया था। यदि प्रक्रिया एक नमूने पर लागू होती है जो उस नमूने से भिन्न होती है जिस पर इसकी विश्वसनीयता का परीक्षण किया गया था, तो इस प्रक्रिया को फिर से किया जाना चाहिए।

कई, साथ ही नैदानिक ​​परीक्षणों के परिणामों को प्रभावित करने वाली स्थितियां (वी चेर्नी, 1983) हालांकि, केवल कुछ प्रकार की विश्वसनीयता व्यावहारिक अनुप्रयोग पाती है

चूंकि सभी प्रकार की विश्वसनीयता संकेतकों की दो स्वतंत्र रूप से प्राप्त श्रृंखलाओं की स्थिरता की डिग्री को दर्शाती है, गणितीय और सांख्यिकीय तकनीक जिसके द्वारा विधि की विश्वसनीयता स्थापित की जाती है, सहसंबंध है (पियर्सन या स्पीयरमैन के अनुसार, अध्याय XIV देखें)। विश्वसनीयता जितनी अधिक होती है, उतना ही अधिक प्राप्त सहसंबंध गुणांक एकता के करीब पहुंचता है, और इसके विपरीत।

इस मैनुअल में, विश्वसनीयता के प्रकारों का वर्णन करते समय, केएम गुरेविच (1969, 1975, 1977, 1979) के काम पर मुख्य जोर दिया गया है, जिन्होंने इस मुद्दे पर विदेशी साहित्य के गहन विश्लेषण के बाद विश्वसनीयता की व्याख्या करने का प्रस्ताव दिया:

माप उपकरण की विश्वसनीयता ही,

अध्ययन की गई विशेषता की स्थिरता;

3) स्थिरता, यानी। प्रयोगकर्ता के व्यक्तित्व से परिणामों की सापेक्ष स्वतंत्रता

मापने के उपकरण की विशेषता वाले संकेतक को विश्वसनीयता कारक कहा जाना प्रस्तावित है, मापी गई संपत्ति की स्थिरता को दर्शाने वाला संकेतक - स्थिरता कारक; और प्रयोगकर्ता के व्यक्तित्व के प्रभाव का आकलन करने का सूचक - स्थिरता के गुणांक द्वारा।

यह इस क्रम में है कि कार्यप्रणाली की जांच करने की सिफारिश की जाती है: पहले मापने वाले उपकरण की जांच करना उचित है। यदि प्राप्त आंकड़े संतोषजनक हैं, तो मापी गई संपत्ति की स्थिरता के माप को स्थापित करने के लिए आगे बढ़ना संभव है, और उसके बाद, यदि आवश्यक हो, तो स्थिरता की कसौटी से निपटने के लिए।

आइए हम इन संकेतकों पर अधिक विस्तृत विचार करें, जो विभिन्न कोणों से मनो-निदान तकनीक की विश्वसनीयता की विशेषता रखते हैं।

1. मापने के उपकरण की विश्वसनीयता का निर्धारण।किसी भी मनोवैज्ञानिक माप की सटीकता और निष्पक्षता इस बात पर निर्भर करती है कि कार्यप्रणाली कैसे संकलित की जाती है, कार्यों को उनकी पारस्परिक स्थिरता के संदर्भ में कितना सही ढंग से चुना जाता है, यह कितना सजातीय है। कार्यप्रणाली की आंतरिक समरूपता से पता चलता है कि इसके कार्य एक ही संपत्ति, संकेत को साकार करते हैं।

मापने के उपकरण की विश्वसनीयता की जांच करने के लिए, जो इसकी एकरूपता (या समरूपता) की बात करता है, तथाकथित "विभाजन" विधि का उपयोग किया जाता है। आमतौर पर, कार्यों को सम और विषम में विभाजित किया जाता है, अलग-अलग संसाधित किया जाता है, और फिर दो प्राप्त श्रृंखलाओं के परिणाम एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध होते हैं। इस पद्धति को लागू करने के लिए, विषयों को ऐसी परिस्थितियों में रखना आवश्यक है कि वे सभी कार्यों को हल करने (या हल करने का प्रयास) कर सकें। यदि तकनीक सजातीय है, तो ऐसे हिस्सों के लिए समाधान की सफलता में कोई बड़ा अंतर नहीं होगा, और इसलिए, सहसंबंध गुणांक काफी अधिक होगा।

कार्यों को दूसरे तरीके से विभाजित करना संभव है, उदाहरण के लिए, परीक्षण के पहले भाग की दूसरी और पहली और तीसरी तिमाही की तुलना दूसरे और चौथे के साथ करना, आदि कारक जैसे कि कार्यशीलता, प्रशिक्षण, थकान, आदि।

तकनीक को विश्वसनीय माना जाता है जब प्राप्त गुणांक से कम नहीं होता है0.75-0.85। सर्वोत्तम विश्वसनीयता परीक्षण 0.90 या अधिक के कोटि के गुणांक देते हैं।

लेकिन पर आरंभिक चरणनैदानिक ​​​​तकनीक का विकास, कम विश्वसनीयता कारक प्राप्त करना संभव है, उदाहरण के लिए, 0.46-0.50 के क्रम में। इसका मतलब यह है कि विकसित कार्यप्रणाली में ऐसे कई कार्य हैं जो उनकी विशिष्टता के कारण सहसंबंध गुणांक में कमी की ओर ले जाते हैं। ऐसे कार्यों का विशेष रूप से विश्लेषण किया जाना चाहिए और या तो फिर से किया जाना चाहिए या पूरी तरह से हटा दिया जाना चाहिए।

यह स्थापित करना आसान बनाने के लिए कि कौन से कार्य सहसंबंध गुणांक को कम करते हैं, सहसंबंधों के लिए तैयार किए गए लिखित डेटा के साथ तालिकाओं का विश्लेषण करना आवश्यक है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि कार्यप्रणाली की सामग्री में कोई भी परिवर्तन - कार्यों की वापसी, उनकी पुनर्व्यवस्था, प्रश्नों या उत्तरों के सुधार के लिए विश्वसनीयता गुणांक की पुन: गणना की आवश्यकता होती है।

विश्वसनीयता गुणांक से परिचित होने पर, किसी को यह नहीं भूलना चाहिए कि वे न केवल अपने आपसी समझौते के दृष्टिकोण से कार्यों के सही चयन पर निर्भर करते हैं, बल्कि नमूने की सामाजिक-मनोवैज्ञानिक एकरूपता पर भी निर्भर करते हैं, जिस पर विश्वसनीयता मापक यंत्र का परीक्षण किया गया।

वास्तव में, कार्यों में ऐसी अवधारणाएँ हो सकती हैं जो विषयों के एक हिस्से के लिए बहुत कम जानी जाती हैं, लेकिन दूसरे भाग के लिए अच्छी तरह से जानी जाती हैं। विश्वसनीयता गुणांक इस बात पर भी निर्भर करेगा कि कार्यप्रणाली में ऐसी कितनी अवधारणाएँ हैं; ऐसी अवधारणाओं वाले कार्य यादृच्छिक रूप से परीक्षण के सम और विषम आधे दोनों में स्थित हो सकते हैं। जाहिर है, विश्वसनीयता संकेतक को केवल कार्यप्रणाली के लिए जिम्मेदार नहीं ठहराया जाना चाहिए, और कोई यह उम्मीद नहीं कर सकता कि यह अपरिवर्तित रहेगा, चाहे किसी भी नमूने का परीक्षण किया जाए।

2. अध्ययन की गई विशेषता की स्थिरता का निर्धारण।तकनीक की विश्वसनीयता का निर्धारण करने का अर्थ स्वयं उसके अनुप्रयोग से संबंधित सभी मुद्दों को हल करना नहीं है। यह भी स्थापित करना आवश्यक है कि शोधकर्ता जिस गुण को मापना चाहता है, वह कितना स्थिर, कितना स्थिर है। मनोवैज्ञानिक विशेषताओं की पूर्ण स्थिरता पर भरोसा करना एक पद्धतिगत गलती होगी। इस तथ्य में विश्वसनीयता के लिए कुछ भी खतरनाक नहीं है कि समय के साथ मापी गई विशेषता बदल जाती है। संपूर्ण बिंदु यह है कि एक ही विषय के लिए अनुभव से अनुभव के परिणाम किस हद तक भिन्न होते हैं, क्या ये उतार-चढ़ाव इस तथ्य की ओर ले जाते हैं कि विषय अज्ञात कारणों से या तो शुरुआत में है, फिर मध्य में या अंत में है नमूने का। ऐसे विषय में प्रस्तुत मापित विशेषता के स्तर के बारे में कोई विशिष्ट निष्कर्ष निकालना असंभव है। इस प्रकार, सुविधा में उतार-चढ़ाव अप्रत्याशित नहीं होना चाहिए। यदि तेज उतार-चढ़ाव के कारण स्पष्ट नहीं हैं, तो ऐसे संकेत का उपयोग नैदानिक ​​उद्देश्यों के लिए नहीं किया जा सकता है।

निदान किए गए लक्षण, गुणों की स्थिरता की जांच करने के लिए, एक परीक्षण-पुनर्परीक्षण के रूप में जानी जाने वाली तकनीक का उपयोग किया जाता है। इसमें उसी तकनीक का उपयोग करके विषयों की फिर से जांच करना शामिल है। विशेषता की स्थिरता को पहली और दोहराई गई परीक्षाओं के परिणामों के बीच सहसंबंध गुणांक द्वारा आंका जाता है। यह नमूने में उसकी क्रमिक संख्या के प्रत्येक विषय द्वारा संरक्षण या गैर-प्रतिधारण की गवाही देगा।

विभिन्न कारक निदान की गई संपत्ति की स्थिरता, स्थिरता की डिग्री को प्रभावित करते हैं। इनकी संख्या काफी बड़ी है। यह पहले ही ऊपर उल्लेख किया जा चुका है कि प्रयोग करने की प्रक्रिया की एकरूपता के लिए आवश्यकताओं का पालन करना कितना महत्वपूर्ण है। इसलिए, उदाहरण के लिए, यदि पहला परीक्षण सुबह किया गया, तो दूसरा परीक्षण

सुबह किया जाना चाहिए, यदि पहला प्रयोग कार्यों के प्रारंभिक प्रदर्शन के साथ किया गया था, तो इस शर्त को दूसरे परीक्षण आदि के दौरान भी पूरा किया जाना चाहिए।

एक विशेषता की स्थिरता का निर्धारण करते समय बडा महत्वपहली और दोहराई गई परीक्षाओं के बीच एक समय अंतराल है। पहले से दूसरे परीक्षण तक की अवधि जितनी कम होगी, निदान किए गए लक्षण के पहले परीक्षण के स्तर को बनाए रखने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। समय अंतराल में वृद्धि के साथ, विशेषता की स्थिरता कम हो जाती है, क्योंकि इसे प्रभावित करने वाले बाहरी कारकों की संख्या बढ़ जाती है। इसलिए, निष्कर्ष खुद ही बताता है कि पहले के थोड़े समय बाद फिर से परीक्षण करना उचित है। हालाँकि, यहाँ कुछ कठिनाइयाँ हैं, यदि पहले और दूसरे प्रयोगों के बीच की अवधि कम है, तो कुछ विषय अपने पिछले उत्तरों को स्मृति में पुन: प्रस्तुत कर सकते हैं और इस प्रकार, कार्यों के अर्थ से दूर हो जाते हैं। इस मामले में, तकनीक की दो प्रस्तुतियों के परिणामों को अब स्वतंत्र नहीं माना जा सकता है।

इस प्रश्न का स्पष्ट उत्तर देना कठिन है कि किस अवधि को पुनरावृत्त प्रयोग के लिए इष्टतम माना जा सकता है। केवल एक शोधकर्ता, कार्यप्रणाली के मनोवैज्ञानिक सार के आधार पर, जिन स्थितियों में इसे किया जाता है, विषयों के नमूने की विशेषताएं, इस अवधि को निर्धारित कर सकती हैं। इसके अलावा, इस तरह के विकल्प को वैज्ञानिक रूप से उचित ठहराया जाना चाहिए। परीक्षण साहित्य में, कई महीनों के समय अंतराल (लेकिन छह महीने से अधिक नहीं) को अक्सर कहा जाता है। छोटे बच्चों की जांच करते समय, जब उम्र से संबंधित परिवर्तन और विकास बहुत जल्दी होते हैं, तो ये अंतराल कई हफ्तों के क्रम के हो सकते हैं ( ए अनास्ताज़ी, 1982)।

यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि स्थिरता गुणांक को केवल इसके संकीर्ण औपचारिक पक्ष से, इसके निरपेक्ष मूल्यों से नहीं माना जाना चाहिए। यदि परीक्षण एक ऐसी संपत्ति की जांच करता है जो परीक्षण अवधि के दौरान गहन विकास की प्रक्रिया में है (उदाहरण के लिए, सामान्यीकरण करने की क्षमता), तो स्थिरता गुणांक कम हो सकता है, लेकिन इसे परीक्षण दोष के रूप में व्याख्या नहीं किया जाना चाहिए। इस तरह के स्थिरता गुणांक की व्याख्या कुछ परिवर्तनों, अध्ययन किए गए गुणों के विकास के संकेतक के रूप में की जानी चाहिए। इस मामले में, उदाहरण के लिए, केएम गुरेविच (1975) उन हिस्सों पर विचार करने की सलाह देते हैं, जिन पर स्थिरता गुणांक स्थापित किया गया था। इस तरह की परीक्षा के साथ, परीक्षण विषयों का एक हिस्सा समान गति से विकास के मार्ग को पार करते हुए खड़ा होगा, दूसरा भाग - जहां विकास विशेष रूप से तीव्र गति से आगे बढ़ा; और नमूने का एक हिस्सा जहां विषयों का विकास लगभग पूरी तरह से ध्यान देने योग्य नहीं है। नमूने का प्रत्येक भाग विशेष विश्लेषण और व्याख्या का पात्र है। इसलिए, केवल यह बताना पर्याप्त नहीं है कि स्थिरता का गुणांक कम है, आपको यह समझने की आवश्यकता है कि यह किस पर निर्भर करता है।

स्थिरता गुणांक पर एक पूरी तरह से अलग आवश्यकता लगाई जाती है, अगर तकनीक के लेखक का मानना ​​​​है कि मापा संपत्ति पहले ही बन चुकी है और पर्याप्त रूप से स्थिर होनी चाहिए। इस मामले में स्थिरता गुणांक पर्याप्त रूप से अधिक होना चाहिए (0.80 से कम नहीं)।

इस प्रकार, मापी गई संपत्ति की स्थिरता का प्रश्न हमेशा स्पष्ट रूप से हल नहीं होता है। समाधान निदान की गई संपत्ति की प्रकृति पर ही निर्भर करता है।

3. स्थिरता की परिभाषा,अर्थात्, प्रयोगकर्ता के व्यक्तित्व से परिणामों की सापेक्ष स्वतंत्रता। चूंकि निदान के लिए तकनीक विकसित हुई है

उद्देश्य, हमेशा के लिए अपने रचनाकारों के हाथों में रहने का इरादा नहीं है, यह जानना बेहद जरूरी है कि इसके परिणाम किस हद तक प्रयोगकर्ता के व्यक्तित्व से प्रभावित होते हैं। यद्यपि नैदानिक ​​तकनीक हमेशा इसके उपयोग के लिए विस्तृत निर्देशों के साथ आपूर्ति की जाती है, नियम और उदाहरण बताते हैं कि प्रयोग कैसे किया जाता है, प्रयोगकर्ता के व्यवहार, उसके भाषण की गति, आवाज की टोन, विराम, चेहरे के भाव को नियंत्रित करना बहुत मुश्किल है। प्रयोग के प्रति उसके दृष्टिकोण में विषय हमेशा प्रतिबिंबित करेगा कि प्रयोगकर्ता स्वयं इस अनुभव से कैसे संबंधित है (लापरवाही को सहन करता है या प्रक्रिया की आवश्यकताओं के अनुसार बिल्कुल कार्य करता है, सटीकता, दृढ़ता या नियंत्रण की कमी, आदि दिखाता है)।

तथाकथित गैर-नियतात्मक विधियों (उदाहरण के लिए, प्रक्षेपी परीक्षणों में) का संचालन करते समय प्रयोगकर्ता का व्यक्तित्व विशेष रूप से महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

हालाँकि, टेस्टोलॉजिकल अभ्यास में निरंतरता की कसौटी का उपयोग शायद ही कभी किया जाता है, हालांकि, केएम गुरेविच (1969) के अनुसार, यह इसे कम करके आंकने के आधार के रूप में काम नहीं कर सकता है। यदि तकनीक के लेखकों को निदान प्रक्रिया के परिणाम पर प्रयोगकर्ता के व्यक्तित्व के संभावित प्रभाव के बारे में संदेह है, तो इस मानदंड से तकनीक की जांच करना उचित है। निम्नलिखित बिंदु को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है। यदि, एक नए प्रयोगकर्ता के प्रभाव में, सभी विषयों ने एक ही हद तक थोड़ा बेहतर या थोड़ा खराब काम करना शुरू कर दिया, तो यह तथ्य अपने आप में (हालांकि यह ध्यान देने योग्य है) विधि की विश्वसनीयता को प्रभावित नहीं करेगा। विश्वसनीयता तभी बदलेगी जब विषयों पर प्रयोगकर्ता का प्रभाव अलग होगा: कुछ ने बेहतर काम करना शुरू किया, अन्य ने बदतर, और अभी भी अन्य पहले प्रयोगकर्ता के समान ही। दूसरे शब्दों में, यदि नए प्रयोगकर्ता के अधीन विषयों ने नमूने में अपने क्रमिक स्थान बदल दिए।

स्थिरांक गुणांक का निर्धारण एक ही विषय के नमूने पर अपेक्षाकृत समान परिस्थितियों में किए गए दो प्रयोगों के परिणामों को सहसंबंधित करके किया जाता है, लेकिन विभिन्न प्रयोगकर्ताओं द्वारा। सहसंबंध गुणांक 0.80 से कम नहीं होना चाहिए।

तो, मनोविश्लेषण विधियों की विश्वसनीयता के तीन संकेतकों पर विचार किया गया। यह सवाल उठ सकता है कि क्या साइकोडायग्नोस्टिक तरीके बनाते समय उनमें से प्रत्येक की जांच करना आवश्यक है? विदेशी साहित्य में इसकी चर्चा है। कुछ शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि किसी परीक्षण की विश्वसनीयता निर्धारित करने के सभी तरीके कुछ हद तक समान हैं, और इसलिए उनमें से किसी एक के साथ एक विधि की विश्वसनीयता की जांच करने के लिए पर्याप्त है। उदाहरण के लिए, जी. गैरेट (1962), मनोवैज्ञानिकों और शिक्षकों के लिए सांख्यिकी पर एक पुस्तक के लेखक, संयुक्त राज्य अमेरिका में बार-बार पुनर्मुद्रित, परीक्षण विश्वसनीयता के तरीकों के बीच मूलभूत अंतर नहीं पाते हैं। उनकी राय में, ये सभी विधियां परीक्षण संकेतकों की पुनरुत्पादन क्षमता को दर्शाती हैं। कभी-कभी एक, कभी-कभी दूसरा, सर्वोत्तम मानदंड प्रदान करता है। अन्य शोधकर्ता एक अलग दृष्टिकोण रखते हैं। इस प्रकार, "विश्वसनीयता" अध्याय में "शैक्षणिक और मनोवैज्ञानिक परीक्षणों के लिए मानक आवश्यकताएं" (1974) के लेखक ध्यान दें कि आधुनिक अर्थों में विश्वसनीयता गुणांक एक सामान्य अवधारणा है जिसमें कई प्रकार शामिल हैं, और प्रत्येक प्रकार का अपना विशेष अर्थ है . इस दृष्टिकोण को साझा करता है और के.एम. गुरेविच (1975)। उनकी राय में, जब कोई विश्वसनीयता निर्धारित करने के विभिन्न तरीकों की बात करता है, तो कोई बेहतर या बदतर माप के साथ नहीं, बल्कि अनिवार्य रूप से अलग विश्वसनीयता के उपायों के साथ काम कर रहा है। वास्तव में, एक तकनीक का क्या मूल्य है यदि यह स्पष्ट नहीं है कि क्या यह मापने के उपकरण के रूप में अपने आप में विश्वसनीय है या क्या मापी गई संपत्ति की स्थिरता स्थापित नहीं की गई है? निदान तकनीक की लागत क्या है, यदि

यह ज्ञात नहीं है कि प्रयोग करने वाले के आधार पर परिणाम बदल सकते हैं या नहीं? प्रत्येक व्यक्तिगत संकेतक अन्य सत्यापन विधियों को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है और इसलिए, विश्वसनीयता की एक आवश्यक और पर्याप्त विशेषता के रूप में नहीं माना जा सकता है। केवल एक तकनीक जिसमें विश्वसनीयता की पूर्ण विशेषता है, नैदानिक ​​और व्यावहारिक उपयोग के लिए सबसे उपयुक्त है।

वैधता

विश्वसनीयता के बाद, विधियों की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए एक अन्य महत्वपूर्ण मानदंड वैधता है। विधियों की वैधता का प्रश्न इसकी पर्याप्त विश्वसनीयता स्थापित होने के बाद ही तय किया जाता है, क्योंकि इसकी वैधता को जाने बिना एक अविश्वसनीय विधि व्यावहारिक रूप से बेकार है।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि हाल ही में वैधता का मुद्दा सबसे कठिन में से एक लगता है। इस अवधारणा की सबसे मूल परिभाषा ए. अनास्तासी की पुस्तक में दी गई परिभाषा है: "एक परीक्षण की वैधता एक अवधारणा है जो हमें बताती है कि परीक्षण क्या मापता है और यह कितनी अच्छी तरह करता है" (1982, पृष्ठ 126)। इसके सार में वैधता एक जटिल विशेषता है, जिसमें एक ओर, इस बारे में जानकारी शामिल है कि क्या तकनीक यह मापने के लिए उपयुक्त है कि इसे किस लिए बनाया गया था, और दूसरी ओर, इसकी प्रभावशीलता और दक्षता क्या है। इस कारण से, वैधता निर्धारित करने के लिए कोई एकल सार्वभौमिक दृष्टिकोण नहीं है। वैधता के किस पक्ष के आधार पर शोधकर्ता विचार करना चाहता है, और विभिन्न तरीकेका प्रमाण। दूसरे शब्दों में, वैधता की अवधारणा में इसके विभिन्न प्रकार शामिल हैं, जिनका अपना विशेष अर्थ है। किसी पद्धति की वैधता की जाँच करना सत्यापन कहलाता है।

वैधता अपने पहले अर्थ में कार्यप्रणाली से ही संबंधित है, अर्थात यह मापने के उपकरण की वैधता है। इस जांच को सैद्धांतिक सत्यापन कहा जाता है। दूसरे अर्थ में वैधता पहले से ही कार्यप्रणाली के लिए उतनी नहीं है जितनी कि इसके उपयोग के उद्देश्य के लिए। यह व्यावहारिक सत्यापन है।

इसलिए, सैद्धांतिक मान्यता में, शोधकर्ता तकनीक द्वारा मापी गई संपत्ति में रुचि रखता है। यह, संक्षेप में, इसका मतलब है कि वास्तविक मनोवैज्ञानिक सत्यापन किया जा रहा है। व्यावहारिक मान्यता के साथ, माप के विषय (मनोवैज्ञानिक संपत्ति) का सार दृष्टि से बाहर है। मुख्य जोर यह साबित करने पर है कि कार्यप्रणाली द्वारा मापी गई "कुछ" का अभ्यास के कुछ क्षेत्रों के साथ संबंध है।

व्यावहारिक सत्यापन के विपरीत, सैद्धांतिक सत्यापन का संचालन करना कभी-कभी अधिक कठिन होता है। अभी के लिए विशिष्ट विवरणों में जाने के बिना, आइए हम सामान्य शब्दों में इस बात पर ध्यान दें कि व्यावहारिक वैधता की जाँच कैसे की जाती है: कार्यप्रणाली से स्वतंत्र कुछ बाहरी मानदंड चुने जाते हैं जो किसी विशेष गतिविधि (शैक्षिक, पेशेवर, आदि) में सफलता निर्धारित करते हैं, और इसके साथ नैदानिक ​​​​तकनीक के परिणामों की तुलना की जाती है। यदि उनके बीच संबंध को संतोषजनक माना जाता है, तो निदान तकनीक की व्यावहारिक प्रभावशीलता के बारे में निष्कर्ष निकाला जाता है।

निर्धारण के लिए सैद्धांतिक वैधताकिसी भी स्वतंत्र मानदंड को खोजना बहुत कठिन है जो कार्यप्रणाली से बाहर है। इसलिए, पर प्रारंभिक चरणटेस्टोलॉजी का विकास, जब वैधता की अवधारणा आकार ले रही थी, तो एक सहज ज्ञान युक्त विचार था कि परीक्षण क्या उपाय करता है:

1) तकनीक को वैध माना गया, क्योंकि यह जो मापता है वह बस "स्पष्ट" है;

वैधता का प्रमाण शोधकर्ता के इस विश्वास पर आधारित था कि उसकी विधि "विषय को समझने" की अनुमति देती है;

पद्धति को वैध माना गया था (अर्थात, कथन को स्वीकार किया गया था कि इस तरह के और इस तरह के एक परीक्षण ऐसे और ऐसी गुणवत्ता को मापता है) केवल इसलिए कि जिस सिद्धांत के आधार पर कार्यप्रणाली आधारित थी वह "बहुत अच्छा" था।

कार्यप्रणाली की वैधता के बारे में आरोपों के विश्वास पर स्वीकृति लंबे समय तक नहीं चल सकी। वास्तव में वैज्ञानिक आलोचना की पहली अभिव्यक्तियों ने इस दृष्टिकोण को खारिज कर दिया: वैज्ञानिक रूप से ध्वनि प्रमाण की खोज शुरू हुई।

जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, एक पद्धति का सैद्धांतिक सत्यापन करने के लिए यह दिखाना है कि क्या कार्यप्रणाली वास्तव में संपत्ति, गुणवत्ता को मापती है, जिसे शोधकर्ता के इरादे के अनुसार मापना चाहिए। इसलिए, उदाहरण के लिए, यदि स्कूली बच्चों के मानसिक विकास के निदान के लिए कुछ परीक्षण विकसित किए गए थे, तो यह विश्लेषण करना आवश्यक है कि क्या यह वास्तव में इस विकास को मापता है, न कि कुछ अन्य विशेषताओं (उदाहरण के लिए, व्यक्तित्व, चरित्र, आदि)। इस प्रकार, सैद्धांतिक मान्यता के लिए, मुख्य समस्या मानसिक घटनाओं और उनके संकेतकों के बीच संबंध है, जिसके माध्यम से इन मानसिक घटनाओं को जानने की कोशिश की जा रही है। यह दर्शाता है कि लेखक की मंशा और तकनीक के परिणाम मेल खाते हैं।

एक नई तकनीक को सैद्धांतिक रूप से मान्य करना इतना मुश्किल नहीं है अगर किसी दिए गए संपत्ति को मापने के लिए पहले से ही ज्ञात, सिद्ध वैधता के साथ एक तकनीक है। नए और समान पुराने तरीकों के बीच एक सहसंबंध की उपस्थिति इंगित करती है कि विकसित विधि उसी मनोवैज्ञानिक गुणवत्ता को मापती है जो संदर्भ के रूप में है। और अगर नई विधिसाथ ही यह परिणामों को पूरा करने और संसाधित करने में अधिक कॉम्पैक्ट और किफायती हो जाता है, फिर साइकोडायग्नोस्टिक्स को पुराने के बजाय एक नए उपकरण का उपयोग करने का अवसर मिलता है। मानव तंत्रिका तंत्र के मूल गुणों के निदान के लिए विधियों का निर्माण करते समय इस तकनीक का विशेष रूप से अक्सर अंतर मनोविज्ञान विज्ञान में उपयोग किया जाता है (अध्याय VII देखें)।

लेकिन सैद्धांतिक वैधता न केवल संबंधित संकेतकों के साथ तुलना करके, बल्कि उन लोगों के साथ भी साबित होती है, जहां परिकल्पना के आधार पर महत्वपूर्ण संबंध नहीं होने चाहिए। इस प्रकार, सैद्धांतिक वैधता का परीक्षण करने के लिए, एक ओर, संबंधित तकनीक (अभिसारी वैधता) के साथ संबंध की डिग्री और एक अलग सैद्धांतिक आधार (विभेदक वैधता) वाले तरीकों के साथ इस संबंध की अनुपस्थिति को स्थापित करना महत्वपूर्ण है।

जब ऐसा पथ संभव न हो तो विधि का सैद्धांतिक सत्यापन करना अधिक कठिन होता है। प्रायः यही स्थिति शोधकर्ता के सामने आती है। ऐसी परिस्थितियों में, अध्ययन के तहत संपत्ति के बारे में विभिन्न जानकारी का क्रमिक संचय, सैद्धांतिक परिसर और प्रयोगात्मक डेटा का विश्लेषण, और तकनीक के साथ काम करने में महत्वपूर्ण अनुभव इसके मनोवैज्ञानिक अर्थ को प्रकट करना संभव बनाता है।

गतिविधि के व्यावहारिक रूपों के साथ इसके संकेतकों की तुलना करके कार्यप्रणाली के उपायों को समझने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई जाती है। लेकिन यहां यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है कि कार्यप्रणाली को सैद्धांतिक रूप से सावधानीपूर्वक तैयार किया जाए, अर्थात। एक ठोस, अच्छी तरह से स्थापित वैज्ञानिक आधार होना। फिर, विधि की तुलना से ली गई विधि से करते समय

एक बाहरी मानदंड द्वारा दैनिक अभ्यास जो इसे मापता है, उसके अनुरूप जानकारी प्राप्त की जा सकती है जो इसके सार के बारे में सैद्धांतिक विचारों को पुष्ट करती है।

यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि यदि सैद्धांतिक वैधता सिद्ध हो जाती है, तो प्राप्त संकेतकों की व्याख्या स्पष्ट और अधिक स्पष्ट हो जाती है, और कार्यप्रणाली का नाम इसके आवेदन के दायरे से मेल खाता है।

विषय में व्यावहारिक सत्यापन,तो इसका तात्पर्य है कि कार्यप्रणाली को उसकी व्यावहारिक प्रभावशीलता, महत्व, उपयोगिता के संदर्भ में परीक्षण करना। इसे बहुत महत्व दिया जाता है, खासकर जहां चयन का सवाल उठता है। निदान विधियों का विकास और उपयोग तभी समझ में आता है जब एक उचित धारणा हो कि मापी जा रही गुणवत्ता कुछ जीवन स्थितियों में, कुछ गतिविधियों में प्रकट होती है।

यदि हम फिर से टेस्टोलॉजी के विकास के इतिहास की ओर मुड़ते हैं (ए अनास्तासी, 1982; वी.एस. अवनेसोव, 1982; के.एम. गुरेविच, 1970; "जनरल साइकोडायग्नोस्टिक्स", 1987; बी.एम. टेप्लोव, 1985, आदि), तो हम इस तरह के अंतर कर सकते हैं अवधि (20 -30s), जब परीक्षणों की वैज्ञानिक सामग्री और उनके सैद्धांतिक "सामान" कम रुचि के थे। यह महत्वपूर्ण था कि परीक्षण "काम", सबसे तैयार लोगों को जल्दी से चुनने में मदद करें। परीक्षण वस्तुओं के मूल्यांकन के लिए अनुभवजन्य मानदंड को वैज्ञानिक और व्यावहारिक समस्याओं को हल करने में एकमात्र सही दिशानिर्देश माना जाता था।

एक स्पष्ट सैद्धांतिक आधार के बिना, विशुद्ध रूप से अनुभवजन्य औचित्य के साथ नैदानिक ​​​​विधियों का उपयोग, अक्सर छद्म वैज्ञानिक निष्कर्ष और अनुचित व्यावहारिक सिफारिशों को जन्म देता है। परीक्षणों से पता चला कि क्षमताओं और गुणों का सटीक नाम देना असंभव था। बी.एम. टेप्लोव ने उस अवधि के परीक्षणों का विश्लेषण करते हुए उन्हें "अंधा परीक्षण" (1985) कहा।

परीक्षण वैधता की समस्या के लिए यह दृष्टिकोण 1950 के दशक की शुरुआत तक विशिष्ट था। न केवल अमेरिका में, बल्कि अन्य देशों में भी। सत्यापन के अनुभवजन्य तरीकों की सैद्धांतिक कमजोरी उन वैज्ञानिकों की आलोचना का कारण नहीं बन सकती है, जिन्होंने परीक्षणों के विकास में न केवल "नग्न" अनुभववाद और अभ्यास पर भरोसा करने का आह्वान किया, बल्कि सैद्धांतिक अवधारणा पर भी भरोसा किया। सिद्धांत के बिना अभ्यास अंधा है, और अभ्यास के बिना सिद्धांत मृत है। वर्तमान में, विधियों की वैधता का सैद्धांतिक और व्यावहारिक मूल्यांकन सबसे अधिक उत्पादक माना जाता है।

व्यावहारिक विधि सत्यापन के लिए, अर्थात। इसकी प्रभावशीलता, दक्षता, व्यावहारिक महत्व का आकलन करने के लिए, आमतौर पर एक स्वतंत्र बाहरी मानदंड का उपयोग किया जाता है - रोजमर्रा की जिंदगी में अध्ययन की गई संपत्ति की अभिव्यक्ति का एक संकेतक। ऐसा मानदंड अकादमिक प्रदर्शन (सीखने की क्षमता परीक्षण, उपलब्धि परीक्षण, बुद्धि परीक्षण), उत्पादन उपलब्धियां (पेशेवर अभिविन्यास विधियों के लिए), वास्तविक गतिविधि की प्रभावशीलता - ड्राइंग, मॉडलिंग इत्यादि हो सकता है। (विशेष योग्यताओं के परीक्षण के लिए), व्यक्तिपरक आकलन (व्यक्तित्व परीक्षण के लिए)।

अमेरिकी शोधकर्ता टिफिन और मैककॉर्मिक (1968) ने वैधता साबित करने के लिए इस्तेमाल किए गए बाहरी मानदंडों का विश्लेषण करने के बाद, उनमें से चार प्रकारों में अंतर किया:

1) प्रदर्शन मानदंड (इनमें शामिल हो सकते हैं जैसे कि प्रदर्शन किए गए कार्य की मात्रा, शैक्षणिक प्रदर्शन, प्रशिक्षण पर खर्च किया गया समय, विकास दर)

योग्यता, आदि);

2) व्यक्तिपरक मानदंड (उनमें विभिन्न प्रकार के उत्तर शामिल हैं जो किसी व्यक्ति या किसी व्यक्ति के दृष्टिकोण को दर्शाते हैं, उसकी राय, विचार, प्राथमिकताएं; आमतौर पर व्यक्तिपरक मानदंड साक्षात्कार, प्रश्नावली, प्रश्नावली के माध्यम से प्राप्त किए जाते हैं);

3) शारीरिक मानदंड (वे मानव शरीर और मानस पर पर्यावरण और अन्य स्थितिजन्य चर के प्रभाव का अध्ययन करने में उपयोग किए जाते हैं; नाड़ी की दर, रक्तचाप, त्वचा विद्युत प्रतिरोध, थकान के लक्षण, आदि मापा जाता है);

4) यादृच्छिकता मानदंड (जब अध्ययन का उद्देश्य संबंधित होता है, उदाहरण के लिए, काम के लिए चयन की समस्या ऐसे व्यक्तियों पर लागू होती है जो दुर्घटनाओं से कम प्रवण होते हैं)।

बाहरी मानदंड को तीन बुनियादी आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए:

यह प्रासंगिक होना चाहिए, हस्तक्षेप (संदूषण) से मुक्त और विश्वसनीय होना चाहिए।

प्रासंगिकता एक स्वतंत्र महत्वपूर्ण मानदंड के लिए एक नैदानिक ​​उपकरण के शब्दार्थ पत्राचार को संदर्भित करता है। दूसरे शब्दों में, यह विश्वास होना चाहिए कि मानदंड में व्यक्तिगत मानस की वे विशेषताएं शामिल हैं जिन्हें नैदानिक ​​तकनीक द्वारा भी मापा जाता है। एक बाहरी मानदंड और एक नैदानिक ​​​​तकनीक एक दूसरे के साथ आंतरिक शब्दार्थ पत्राचार में होनी चाहिए, मनोवैज्ञानिक सार में गुणात्मक रूप से सजातीय होनी चाहिए (के.एम. गुरेविच, 1985)। यदि, उदाहरण के लिए, एक परीक्षण सोच की व्यक्तिगत विशेषताओं, कुछ वस्तुओं, अवधारणाओं के साथ तार्किक क्रियाओं को करने की क्षमता को मापता है, तो मानदंड में किसी को इन कौशलों की अभिव्यक्ति की तलाश करनी चाहिए। यह पेशेवर गतिविधियों पर समान रूप से लागू होता है। इसके एक नहीं, बल्कि कई लक्ष्य, कार्य हैं, जिनमें से प्रत्येक विशिष्ट है और कार्यान्वयन के लिए अपनी शर्तों को लागू करता है। इसका तात्पर्य पेशेवर गतिविधियों के प्रदर्शन के लिए कई मानदंडों के अस्तित्व से है। इसलिए, किसी को सामान्य रूप से उत्पादन क्षमता के साथ नैदानिक ​​​​विधियों की सफलता की तुलना नहीं करनी चाहिए। एक मानदंड खोजना आवश्यक है, जो किए गए कार्यों की प्रकृति से, कार्यप्रणाली के साथ तुलनीय हो।

यदि बाहरी मानदंड के संबंध में यह ज्ञात नहीं है कि यह मापी गई संपत्ति के लिए प्रासंगिक है या नहीं, तो इसके साथ साइकोडायग्नोस्टिक तकनीक के परिणामों की तुलना करना व्यावहारिक रूप से बेकार हो जाता है। यह किसी भी निष्कर्ष पर आने की अनुमति नहीं देता है जो कार्यप्रणाली की वैधता का आकलन कर सकता है।

संदूषण से मुक्ति की आवश्यकताएं इस तथ्य के कारण होती हैं कि, उदाहरण के लिए, शैक्षिक या औद्योगिक सफलता दो चर पर निर्भर करती है: स्वयं व्यक्ति पर, उसकी व्यक्तिगत विशेषताओं, विधियों द्वारा मापा जाता है, और स्थिति, अध्ययन की स्थिति, कार्य, जो हस्तक्षेप कर सकता है, लागू मानदंड को "दूषित" कर सकता है। इससे कुछ हद तक बचने के लिए कमोबेश एक जैसी स्थिति वाले लोगों के समूह को शोध के लिए चुना जाना चाहिए। आप दूसरी विधि का भी उपयोग कर सकते हैं। इसमें हस्तक्षेप के प्रभाव को ठीक करना शामिल है। यह समायोजन आमतौर पर प्रकृति में सांख्यिकीय होता है। इसलिए, उदाहरण के लिए, उत्पादकता को निरपेक्ष रूप से नहीं, बल्कि समान परिस्थितियों में काम करने वाले श्रमिकों की औसत उत्पादकता के संबंध में लिया जाना चाहिए।

जब यह कहा जाता है कि एक मानदंड में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण विश्वसनीयता होनी चाहिए, इसका मतलब है कि यह अध्ययन के तहत कार्य की स्थिरता और स्थिरता को प्रतिबिंबित करना चाहिए।

एक पर्याप्त और आसानी से पहचाने जाने योग्य मानदंड की खोज सत्यापन के सबसे महत्वपूर्ण और कठिन कार्यों में से एक है। पश्चिमी टेस्टोलॉजी में, कई विधियों को केवल इसलिए अयोग्य घोषित कर दिया जाता है क्योंकि उन्हें उनके परीक्षण के लिए उपयुक्त मानदंड नहीं मिला। उदाहरण के लिए, अधिकांश प्रश्नावली के लिए, उनकी वैधता पर डेटा संदिग्ध है, क्योंकि एक पर्याप्त बाहरी मानदंड खोजना मुश्किल है जो उनके माप से मेल खाता है।

कार्यप्रणाली की वैधता का आकलन मात्रात्मक और गुणात्मक हो सकता है।चरित्र।

एक मात्रात्मक संकेतक की गणना करने के लिए - वैधता का गुणांक - नैदानिक ​​​​तकनीक का उपयोग करके प्राप्त परिणामों की तुलना समान व्यक्तियों के बाहरी मानदंड द्वारा प्राप्त आंकड़ों से की जाती है। उपयोग किया जाता है अलग - अलग प्रकाररैखिक सहसंबंध (स्पीयरमैन के अनुसार, पियर्सन के अनुसार)।

वैधता की गणना के लिए कितने विषयों की आवश्यकता है? अभ्यास से पता चला है कि उनमें से 50 से कम नहीं होना चाहिए, लेकिन 200 से अधिक सर्वश्रेष्ठ हैं। अक्सर यह सवाल उठता है कि वैधता के गुणांक का मूल्य क्या होना चाहिए ताकि इसे स्वीकार्य माना जा सके? सामान्य तौर पर, यह नोट किया जाता है कि यह पर्याप्त है कि वैधता का गुणांक सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हो। लगभग 0.20-0.30 की वैधता के गुणांक को निम्न, 0.30-0.50 को मध्यम और 0.60 से अधिक उच्च के रूप में मान्यता प्राप्त है।

लेकिन, जैसा कि ए. अनास्तासी (1982) जोर देते हैं, के.एम. गुरेविच (1970) और अन्य, वैधता गुणांक की गणना के लिए रैखिक सहसंबंध का उपयोग करना हमेशा सही नहीं होता है। यह तकनीक तभी उचित है जब यह साबित हो जाए कि किसी गतिविधि में सफलता नैदानिक ​​परीक्षण करने में सफलता के समानुपाती होती है। विदेशी टेस्टोलॉजिस्ट की स्थिति, विशेष रूप से पेशेवर उपयुक्तता और पेशेवर चयन में शामिल, अक्सर बिना शर्त मान्यता के नीचे आती है कि जिसने परीक्षण में सबसे अधिक कार्य पूरा किया वह पेशे के लिए अधिक उपयुक्त है। लेकिन यह भी हो सकता है कि किसी गतिविधि में सफल होने के लिए, आपके पास परीक्षण समाधान के 40% के स्तर पर संपत्ति होनी चाहिए। परीक्षण में आगे की सफलता अब पेशे के लिए मायने नहीं रखती है। केएम गुरेविच के मोनोग्राफ से एक उदाहरण उदाहरण: एक डाकिया को पढ़ने में सक्षम होना चाहिए, लेकिन क्या वह सामान्य गति से पढ़ता है या बहुत तेज गति से पेशेवर महत्व का नहीं है। कार्यप्रणाली के संकेतकों और बाहरी मानदंड के बीच इस तरह के संबंध के साथ, वैधता स्थापित करने का सबसे पर्याप्त तरीका मतभेदों की कसौटी हो सकता है।

एक और मामला भी संभव है: ऊँचा स्तरपेशे की आवश्यकता से अधिक संपत्ति पेशेवर सफलता में हस्तक्षेप करती है। तो एफ टेलर ने पाया कि उत्पादन में सबसे विकसित श्रमिकों की श्रम उत्पादकता कम है। यानी उनका मानसिक विकास का उच्च स्तर उन्हें अत्यधिक उत्पादक रूप से काम करने से रोकता है। इस मामले में, भिन्नता का विश्लेषण या सहसंबंध अनुपात की गणना वैधता के गुणांक की गणना के लिए अधिक उपयुक्त होगी।

जैसा कि विदेशी टेस्टोलॉजिस्ट के अनुभव ने दिखाया है, एक भी सांख्यिकीय प्रक्रिया व्यक्तिगत आकलन की विविधता को पूरी तरह से प्रतिबिंबित करने में सक्षम नहीं है। इसलिए, तरीकों की वैधता को साबित करने के लिए अक्सर एक अन्य मॉडल का उपयोग किया जाता है - नैदानिक ​​मूल्यांकन। यह अध्ययन के सार के गुणात्मक विवरण से ज्यादा कुछ नहीं है

गुण। इस मामले में, हम उन तकनीकों के उपयोग के बारे में बात कर रहे हैं जो सांख्यिकीय प्रसंस्करण पर आधारित नहीं हैं।

वैधता कई प्रकार की होती हैनैदानिक ​​​​विधियों की ख़ासियत के साथ-साथ बाहरी मानदंड की अस्थायी स्थिति के कारण कई कार्यों में (ए अनास्तासी, 1982; एल.एफ. बर्लाचुक, एस.एम. मोरोज़ोव, 1989; केएम गुरेविच, 1970; बी.वी. कुलगिन, 1984; वी। चेर्नी, 1983; " जनरल साइकोडायग्नोस्टिक्स", 1987, आदि) को अक्सर निम्नलिखित कहा जाता है:

वैधता "सामग्री द्वारा"।इस तकनीक का प्रयोग मुख्य रूप से उपलब्धि परीक्षणों में किया जाता है। आमतौर पर, उपलब्धि परीक्षण में वह सभी सामग्री शामिल नहीं होती है जो छात्रों ने पास की है, लेकिन इसका कुछ छोटा हिस्सा (3-4 प्रश्न)। क्या यह सुनिश्चित करना संभव है कि इन कुछ प्रश्नों के सही उत्तर सभी सामग्री को आत्मसात करने की गवाही देते हैं। सामग्री वैधता जांच का यही उत्तर देना चाहिए। ऐसा करने के लिए, शिक्षकों के विशेषज्ञ मूल्यांकन (इस सामग्री के लिए) के साथ परीक्षण पर सफलता की तुलना की जाती है। "सामग्री द्वारा" वैधता मानदंड-आधारित परीक्षणों पर भी लागू होती है। इस तकनीक को कभी-कभी तार्किक वैधता कहा जाता है।

वैधता "एक साथ"या वर्तमान वैधता, एक बाहरी मानदंड द्वारा निर्धारित की जाती है, जिसके अनुसार परीक्षण की जा रही विधि पर प्रयोगों के साथ-साथ जानकारी एकत्र की जाती है। दूसरे शब्दों में, परीक्षण अवधि में वर्तमान समय के प्रदर्शन, उसी अवधि में प्रदर्शन आदि से संबंधित डेटा एकत्र किया जाता है। परीक्षण पर सफलता के परिणाम इसके साथ सहसंबद्ध होते हैं।

"अपेक्षित वैधता(दूसरा नाम "भविष्य कहनेवाला" वैधता है)। यह काफी विश्वसनीय बाहरी मानदंड द्वारा भी निर्धारित किया जाता है, लेकिन इस पर जानकारी परीक्षण के कुछ समय बाद एकत्र की जाती है। बाहरी मानदंड आमतौर पर किसी व्यक्ति की क्षमता होती है, जिसे कुछ आकलन में व्यक्त किया जाता है, जिस प्रकार की गतिविधि के लिए उसे नैदानिक ​​​​परीक्षणों के परिणामों के आधार पर चुना गया था। यद्यपि यह तकनीक नैदानिक ​​तकनीकों के कार्य के लिए सबसे उपयुक्त है - भविष्य की सफलता की भविष्यवाणी, इसे लागू करना बहुत कठिन है। पूर्वानुमान की सटीकता ऐसे पूर्वानुमान के लिए दिए गए समय से व्युत्क्रमानुपाती होती है। माप के बाद जितना अधिक समय बीतता है, तकनीक के पूर्वानुमान संबंधी महत्व का आकलन करते समय अधिक कारकों को ध्यान में रखा जाना चाहिए। हालांकि, भविष्यवाणी को प्रभावित करने वाले सभी कारकों को ध्यान में रखना लगभग असंभव है।

"पूर्वव्यापी" वैधता।यह एक मानदंड के आधार पर निर्धारित किया जाता है जो अतीत में घटनाओं या गुणवत्ता की स्थिति को दर्शाता है। के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है शीघ्र प्राप्तितकनीक की भविष्य कहनेवाला क्षमताओं के बारे में जानकारी। तो, किस हद तक जाँच करने के लिए अच्छे परिणामक्षमता परीक्षण तेजी से सीखने के अनुरूप हैं, पिछले ग्रेड की तुलना की जा सकती है, पिछले विशेषज्ञ राय आदि। इस समय उच्च और निम्न नैदानिक ​​संकेतक वाले व्यक्तियों में।

विकसित पद्धति की वैधता पर डेटा प्रस्तुत करते समय, यह निर्दिष्ट करना महत्वपूर्ण है कि किस प्रकार की वैधता का अर्थ है (सामग्री द्वारा, एक साथ, आदि)। उन व्यक्तियों की संख्या और विशेषताओं के बारे में जानकारी देना भी वांछनीय है जिन पर सत्यापन किया गया था। इस तरह की जानकारी शोधकर्ता को तकनीक का उपयोग करने के लिए यह तय करने की अनुमति देती है कि यह तकनीक उस समूह के लिए कितनी वैध है जिसके लिए

जिसका वह उपयोग करना चाहता है। विश्वसनीयता के साथ, यह याद रखना चाहिए कि एक तकनीक में एक नमूने में उच्च वैधता और दूसरे में कम वैधता हो सकती है। इसलिए, यदि शोधकर्ता उन विषयों के नमूने पर पद्धति का उपयोग करने की योजना बना रहा है जो उस पद्धति से काफी अलग है जिस पर वैधता परीक्षण किया गया था, तो उसे इस तरह के परीक्षण को फिर से करने की आवश्यकता है। मैनुअल में दिया गया वैधता गुणांक केवल उन्हीं विषयों के समूहों पर लागू होता है, जिन पर यह निर्धारित किया गया था।

साहित्य

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