Задачи статистики в пакете SPSS




21.1 Задания типа верно — не верно



21.1 Задания типа верно — не верно

В качестве примера, который мы хотим обработать при помощи SPSS, рассмотрим личностный тест, с помощью которого определяется степень любопытства опрашиваемых.

Вопрос

Правильный ответ

1

У Вас много книг?

Да

2

Ходите ли Вы за покупками всё время в одни и те же магазины?

Нет

3

Считаете ли Вы, что космонавтику развивать необходимо?

Да

4

Вас не интересует, почему на вашего соседа одели наручники?

Нет

5

Можете ли Вы долго заниматься чем-нибудь одним?

Да

6

Регулярно ли Вы смотрите новости?

Да

7

Знаете ли Вы, сколько человек живёт в городе, в котором проживаете Вы?

Да

8

Ходите ли Вы на работу всегда одной и той же дорогой?

Нет

9

Становится ли Вам иногда скучно?

Нет

10

Хотели бы Вы полететь на Луну?

Да

11

Читаете ли Вы ежедневные газеты регулярно?

Да

12

Спрашивали ли Вы уже себя, как будет выглядеть мир через сто лет?

Да

13

Замечаете ли вы иногда, что недовольны тем, что Вы можете и знаете?

Да

14

Предоставите ли Вы себя для научных экспериментов?

Да

15

Интересует ли Вас, сколько зарабатывает ваш сосед?

Да

16

Бездельничаете ли Вы во время отпуска?

Нет

17

Приятней ли Вам находиться в кругу большого количества друзей, нежели с одним другом?

Да

18

Случается ли с вами часто так, что Вы не знаете с чего начать?

Да

Здесь речь идёт о вопросах, на которые следует давать строго определенные ответы: верно или не верно. Ответ верно соответствует наличию любопытства. Такое же самое значение можно присвоить и ответу не верно; при разработке теста, в него рекомендуется включать и такие вопросы, значимым ответом на которые является отрицательный. Это всегда возможно при соответствующей формулировке.

Если следовать Линерту, то для оценки пригодности отдельных пунктов следует применять нижеследующие два критерия:

Индекс сложности

В простейшем случае он представляет собой долю правильных ответов на данный вопрос, взятую в процентах от общего количества ответов. Для вопросов с несколькими возможными ответами и ступенчатыми ответами существуют модифицированные формулы. Удивительно, но для сложных вопросов индекс сложности принимает малые значения, а для лёгких большие. Вопросы с низким и высоким индексом сложности считаются не желательными.

Коэффициент избирательности

Коэффициентом избирательности, который является важным критерием для оценки применимости вопроса, служит корреляционный коэффициент между ответом на вопрос и суммарным показателем теста. В качестве суммарного показателя теста берётся сумма всех ответов. Это означает, что все правильные ответы должны иметь одинаковый знак! К сожалению, этому важному обстоятельству в справочниках уделяется не достаточно внимания. Для приведенного примера это означает, что пункты 2, 4, 8, 9 и 16 перед анализом должны быть подвергнуты перекодировке.

Для определения корреляционного коэффициента Линерт предлагает различные варианты, так, к примеру, двухрядная поточечная корреляция между заданием с ответом верно — не верно и значением масштаба или ранговая корреляция между заданием со ступенчатым ответом и значением масштаба. Как ни странно: SPSS всегда использует коэффициенты Пирсона.

Непригодные для применения пункты обычно отбираются посредством сравнения индексов сложности и избирательности. Самым простым способом является отбор сначала тех вопросов, которые обладают индексом сложности ниже 20 или выше 80, а затем из списка оставшихся вопросов исключаются те, которые имеют самые низкие коэффициенты избирательности. Линерт предлагает рассчитывать ещё и дополнительные показатели вопросов, такие как: индекс однородности, индекс пригодности, селекционный показатель и (если имеется так называемый внешний критерий) коэффициенты действительности.

Коэффициент пригодности

Коэффициент пригодности является важным критерием для оценки результата теста. Он является мерой точности, с которой проводится тестирование некоторого признака. SPSS предлагает для этой цели множество методов; по умолчанию устанавливается альфа Кронбаха (Cronbach's Alpha) со значением, модуль которого находится между 0 и 1. Обработаем наш пример при помощи SPSS.

  • Откройте файл nuegier.sav.

Помните о том, что вопросы 2, 4, 8, 9 и 16 должны быть перекодированы; их кодовые числа необходимо поменять местами (1 станет 2, 2 станет 1).

  • Это можно сделать при помощи метода, рассмотренного в главе 8, посредством выбора меню Transform (Трансформировать) Recode (Перекодировать) Into same Variables... (В те же переменные)

Можно было бы также воспользоваться и синтаксисом. Для этого необходимо было бы записать следующие инструкции:

RECODE item2, item4, item8, item9, item16 (1=2) (2=1). EXECUTE.

  • После перекодировки выберите в меню Analyze (Анализ) Scale (Масштабировать) Reliability Analysis... (Анализ пригодности) Откроется диалоговое окно Reliability Analysis (Анализ пригодности).

  • Переменные iteml-itemlS поместите в поле пунктов (Items:). Затем из числа предлагаемых методов расчёта коэффициентов пригодности необходимо выбрать подходящий:


Начало  Назад  Вперед