А-П

П-Я

А  Б  В  Г  Д  Е  Ж  З  И  Й  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  A-Z

 

Предполагается, что первоначально происходит глобальное оценивание
задания-матрицы, а затем осуществление аналитической перцепции с выделением
испытуемым принципа, принятого при разработке серии. На заключительном этапе
выделенные элементы включаются в целостный образ, что и способствует обнаружению
недостающей детали изображения. Теория Ч. Спирмена развивает рассмотренные
положения теории перцепции форм.
Данные, полученные с помощью Р.п.м., хорошо согласуются с показателями других
распространенных тестов общих способностей. Так, коэффициенты корреляции между
результатами теста (форма ABCDE) и WISC-R (см. Вексле-ра интеллекта измерения
шкалы) составляют 0,70-0,74; для испытуемых в возрасте 9-10 лет -0,91; Станфорд-
Бине умственного развития шкалы. - 0,66; Выготского-Сахарова теста - 0,54. Наиболее
высока корреляция оценок Р. п. м. с группой арифметических тестов (0,74-0,87).
Коэффициент надежности теста, по данным различных исследований, варьирует от 0,70 до
0,89. Средняя трудность заданий теста-32,12%, показатель валидности прогностической
теста (по связи с критериями успеваемости)- 0,72.
Существуют модификации Р.п. м. Одна из таких модификаций предложена автором (Дж.
Равен в сотрудничестве с Д. Кортом, 1977, 1982). Оригинальный материал теста претерпел
значительные изменения (усложнение заданий, введение новых серий). Существенной
особенностью является дополнение теста вербальной шкалой (Mill-Hill Vocabulary Scales),
что, по мнению разработчиков, в немалой мере способствует расширению области
применения теста. Интересная мо

дификация Р. п. м., а также процедуры обследования предложена югославскими
психологами (3. Буяс, 1961). В этом случае предусмотрена дифференцированная форма
оценки ответов обследуемых. От них требуется указать на три фрагмента из тех, которые
предложены для восполнения матрицы: точно подходящий, подходящий более-менее и
совершенно неподходящий. Это дает возможность качественной оценки результатов,
отпадает также необходимость в использовании индекса вариабельности. Р. п. м. благода-
ря простоте применения, валидности и надежности результатов, возможности группового
обследования получили широкое распространение в психодиагностике.
В отечественных исследованиях тест успешно используется при обследовании детей и
взрослых (С.М.Морозов, 1979, 1980 и др.).
<РАННИЕ ВОСПОМИНАНИЯ> ПРОЦЕДУРА (The Early Memories Procedure, EMP) -
проективная методика исследования личности. Предназначена для выявления т. н.
проблемных зон личности на основе воспоминаний. Опубликована А.Брюномв 1992г.
Первый этап работы с <Р. в.> п. связан с актуализацией у пациента 5 спонтанных ранних
детских воспоминаний (early childhood memories - ECMs), среди которых - одно особенно
ясное или важное воспоминание. Второй этап - 15 направленных воспоминаний, в их
числе как ECMs, так и более поздние воспоминания.
Автор предлагает когнитивно-перцеп-уальную модель для интерпретации полученных
результатов.
Предлагается использовать <Р. в.> п. лри поступлении пациентов в клинику. Методика
предоставляет психологу воз-жность исследования проблемных об-частей за
минимальное время общения с
------------------ РАШ
пациентом, на основе чего составляется схема лечения. С помощью теста возможна
помощь неопытным клиентам психотерапевта в адаптации к терапевтической ситуации.
Сведений об использовании в СНГ не имеется.
РАША МОДЕЛЬ - теоретическая модель конструирования психологических тестов,
предложенная Г. Рашем и лежащая в основе Раша шкал.
Разработка Р. м. связана с попыткой создания стандартизированных шкал, нормативные
показатели которых были бы независимы от конкретной выборки стандартизации. При этом
Г. Раш (1960) ориентировался на обоснование принципиально нового, отличного от
нормативного оценивания и ипсативного оценивания подхода к построению психометри-
ческой шкалы. Г. Раш в своей модели исходит из того, что каждый человек решает или не
решает ту или иную тестовую задачу с определенной степенью вероятности (см. Трудность
заданий теста, <Задание-ответ> зависимость). Исследуемой характеристике личности (X) в
этой модели соответствует т. н. <способность индивида>, вероятности решения тестовой
задачи (D) - <трудность задания>. Цель шкалирования по Рашу состоит в измерении
характеристики личности с использованием соотношения Х и D. Поскольку Г. Раш
стремился к созданию пропорциональных шкал (см. Шкалы измерительные) с наличием
абсолютной нулевой точки измерения психологического качества, то для установления
отношения Х и D может быть выбрана любая популяция. Существует возможность перейти
от некоторой эмпирически полученной частоты решения серии задач (отношение Х / D., где
г - измеряемая способность, а ; - верное решение) к оценке вероятности решения
любой из них. Другими слова-
276
277
РАШ ------------------
ми, посредством соотнесения двух порядковых шкал: рангового ряда серии заданий (г) и
рангового ряда вероятностей решения (р) образуется пропорциональная шкала.
Логарифмированием коэффициентов
x!
D,
g r
g-l
можно получить линейное аддитивное отношение разности (х~ d,), которое в
терминологии Г. Раша обозначается . В результате получается простое линейное
уравнение для определения вероятностей (е") решения задачи определенной степени
трудности. При этом число неизвестных x, и ri, в системе уравнений (каждое уравнение
соответствует конкретному индивиду) соответствует числу заданий теста. Тем самым
создается такой инструмент измерений, который позволяет, исходя из ряда эмпирически
установленных отношений, определять психологическое качество, а иногда и оценивать
степень его выраженности по отношению к <абсолютному нулю> (<полная неспособность
X> или <бесконечная простота Z)>). Таким образом, структурная модель Раша, хотя и ис-
ходит из объективной структуры требований, однако независима от популяции в том
смысле, что для своего построения не нуждается в последней. Шкалирование по трудности
задач (в определенном смысле) всегда предполагает популяцию, которая, однако,
непосредственно не определяет шкалу. Так, вероятность решения, выраженная
отношением Х/ D,, не зависит от того, какая популяция используется (Г. Витцлак, 1986).
РАША ШКАЛЫ - разновидность психодиагностических методик, в которых реализован
принцип конструирования шкалы и комплектации набора заданий с
учетом <задание-ответ> зависимостей. При построении Р.ш. используется аналитико-
статистический аппарат, сформулированный в рамках Раша модели. Если задания в тесте
различимы в терминах трудности (см. Трудность задач теста, <Задание-ответ>
зависимость), то Р. ш. становится идентичной Гутмена шкалам.
Основным содержанием Р. ш. является построение последовательности заданий в тесте
по возрастающей трудности. Показатели трудности при этом определяются независимо от
случайных особенностей комплектации эмпирической выборки испытуемых. Трудность
устанавливается дифференцированно в зависимости от выраженности исследуемого каче-
ства и способности к решению задач у испытуемых. Метод шкалирования по Рашу
позволяет разрабатывать однородные, высоко дискриминативные тесты (см. Внутренняя
согласованность. Надежность по внутренней согласованности, Диск-риминативность
заданий теста), эффективно комплектовать эквивалентные наборы заданий (см.
Параллельные формы. теста).
В практической психодиагностике Р. ш. пока не находят широкого распространения. Это
связано с тем, что теоретические основы и аналитический аппарат, опирающиеся на
модель Раша, находятся еще в стадии разработки. Сложность практической реализации
связана и с некоторыми теоретическими допущениями и требованиями модели,
практическое выполнение которых затруднено (пренебрежение угадыванием решений,
требование принадлежности выборочной совокупности заданий теста только одной гене-
ральной совокупности заданий теста, требование идентичной дискриминативности каждого
из заданий). Конструирование Р. ш. технически невозможно без применения специальных
компьютерных
278
РЕГ
средств. Существенным недостатком р. ш. является необходимость использования
многочисленных выборок для градуирования заданий.
Шкалирование по Рашу может породить бессмысленные шкалы. Так, шкалирование
опросника EPQ (см. Айзенка личностные опросники) привело к некоей смеси личностных
шкал N, Е, Р и L (П.Клайн,1988).
Несмотря на сказанное выше, построение Р. ш. целесообразно в тех случаях, когда
тестирование связано с хорошо описываемой выборочной совокупностью заданий, а также
в тех случаях, когда желательна разработка коротких форм тестов и эквивалентных
наборов заданий для повторного тестирования и определения надежности. Особенно
перспективным представляется реализация принципа построения Р. ш. при
конструировании тестов индивидуально ориентированных.
РЕВЕРСИВНЫЙ ТЕСТ-тест интеллекта, относящийся к группе невербальных, разработан
А. В. Этфельдтом.
Тест применяется для проверки готовности к обучению, чтению. Методика основана на
определении степени реверсивной тенденции,то есть степени затруднений в различении
зеркальных образов, которые являются естественной стадией развития зрительного
восприятия у детей.
Задания заключаются в сопоставлении двух изображений, находящихся в прямоугольнике,
и обнаружении среди них тех, которые не являются одинаковыми. Образы различаются
отдельными деталями. Пример заданий приводится на РИС.54.
Время выполнения не ограничено, за каждый правильный ответ начисляется 1 балл.
Первичные данные переводятся в оценки 4-балльной шкалы, которые интерпретируются
следующим образом: от-





V
V






/
ЛА
С
С








Рис. 54. Пример заданий реверсивного теста
сутствие готовности к обучению, чтению (1 балл), недостаточная готовность, требующая
более подробного изучения (2 балла), средний уровень готовности (3 балла), уровень
готовности выше среднего (4 балла).
Возможно индивидуальное и групповое применение теста.
Сведения о надежности, и валиднос-ти теста отсутствуют.
Данных об использовании в СНГ нет.
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ (лат. regressio - движение назад), область статистического
анализа, изучающая зависимость изменений значений переменных от одной или
нескольких независимых переменных (факторов).
Р. а. применим только по отношению к количественно выраженным переменным,
измеряемым в интервальных шкалах (см Шкалы измерительные). Основными процедурами
Р. а. являются построение линий и нахождение уравнений регрес сии. Под линией
регрессии пoнимaeтc линия, соединяющая точки средних зна чений сгруппированных
признаков-факто ров (т. е. тех признаков, влияние которые на переменную изучается).
Построенньн таким образом линии в общем виде опре деляют взаимодействие изучаемого
пока
РЕГ

. 9 10 11 12 13 14 15 16 X О Возраст испытуемых (годы)
Рис. 55. Эмпирическая и выровненная линии регрессии средних оценок по тесту при
лонгитюдном обследовании группы испытуемых
зателя и одного (или группы) из объясняющих факторов, позволяют дать предварительную
наглядную оценку воздействия фактора на результирующий признак (рис. 55).
Уравнение регрессии (упрощенно уравнение парной регрессии, описывающее воздействие
одного фактора на результирующий признак)строится следующим образом. Линейная
зависимость признака описывается уравнением
у = a + Ьх,
где a - свободный член уравнения, Ь - коэффициент регрессии. С т. з. аналитической
геометрии Ь - угловой коэффициент, определяющий наклон линии регрессии по
отношению к осям Л", У. В аспекте Р. а. этот параметр показывает, насколько в среднем
величина признака Y изменяется при соответствующем изменении на единицу меры
признака X. Наглядное представление об этом параметре и о положении линий регрессии
У по Х и Х по У в системе прямоугольных координат дает рис. 56. Показано, что линии
регрессии пересекаются в точке 0 (х, у), соответствующей средним арифметическим
корреляционно связанных друг с другом признаков У и X. Линия АВ, проходящая через эту
точку, изображает полную функциональную зависимость между переменными У и Х
(коэффициент корреляции г= 1). Чем сильней связь между У и X, тем ближе линии
регрессии к АВ, и на-
280

Рис, 56. Линии регрессии Х по У и У по Л в системе прямоугольных координат
оборот, чем слабее эта связь, тем более удаленными оказываются линии регрессии от АВ.
При отсутствии связи между признаками (г = 0) линии регрессии оказываются под прямым
углом по отношению друг к другу.
Для нахождения рассмотренных выше параметров (а, Ь) решается система уравнений:
(Т,у = an + Ы.х;
[l.xyaT.x+Ы.х2,
отсюда
или

Si/Zx2 - Тхху яух= пЕ-()1
1.х1.у~ - Т.уху ху= п-у)2
аух=~У-Ьу;
axy:=~x-bxyУ ,
- РЕГ
Таблица 22
Определение параметров линейной регрессии в зависимости от ошибок и скорости
выполнения заданий теста
Номер
об
Время
выпол
Количес
тво
X2

Расчет параметра
уравнения
следов
ания
нения,
мин
ошибок

xy
регрессии
1
6
4
36
24
Si/S-c2 - .yxLx
2
9
7
81
63
а n-CLxf
3
3
4
9
12
24-187-149-29 ,,.
4
5
4
25
20
- ----------- -
i,/o 5.187-841
5
6
5
36
30
, ntxy - ?J(Si/
n=5
Zx =29
?i/=24
S-c2 =
187
Lxy =
149
nS,x2 - I.xl.y





5.149-29.24





5.187-841 -052

n-Lxy
-LxS.y
которые должны быть близкими по вели

4х 9
n?x2 -
-H2
чинам. Квадрат коэффициента корреляции (в

nLxy
- I,xl.y .

пример
е что
75%
г = 0,86, ft = 0,75)
показывает, общей
дисперсии У объясняют-

Їxu
/ \9


nLy-\Ъу] ся влиянием переменной X, остальные
25% обусловлены влиянием неучтенных
или
в уравнении факторов.

V V 11
-nxy

При с
эценке зависимости
результирую-

h - y

щего признака от нескольких факторов

У..2
-"г2

- "" строится уравнение множественной рег-




рессии.
Интерпретация
коэффициентов

-Lxy
-nxy
регрессии аналогична случаю парной per-

xy
-rau2

рессии.

Коэффициент регрессии находится в
К примеру, даны два ряда оценок ус-
пешности выполнения теста. Пусть Х
- скорость выполнения; У -
количество ошибок. Расчет
уравнения регрессии в Данном
случае приведен в табл. 22.
тесной связи с коэффициентами
корреляции (см. Корреляционный
анализ). Коэффициент корреляции
представляет собою среднее
геометрическое из коэффициентов
регрессии признаков:
Подста
эвив полученные при расчете в
<
таблицу значения, получаем уравнение
~ v ух~ху
регресс
ии






у= 1,78+0,52х.
Проверка расчетов может быть осуще-влена путем сопоставления эмпиричес-их и
теоретических значений (г/, и у,),
Благодаря этому имеется возможность определения неизвестной величины по значениям
коэффициентов регрессии и контроля правильности расчета коэффициента корреляции.
281
РЕП
Стандартная ошибка выборочного коэффициента регрессии может быть рассчитана при
помощи следующих уравнений:
,__[Z(, ,)(. .)]
L. .EKl 1 l ) ,-.)2
Достоверность выборочного коэффициента регрессии проверяется с помощью критерия
Стьюдента с k = п - 2 числом степеней свободы и принятым уровнем. значимости (а).
Нулевая гипотеза (см. Оценка типа распределения) сводится к предположению, что в
генеральной совокупности коэффициент регрессии равен нулю.
Различные способы Р. а. широко применяются в эмпирических психодиагностических
исследованиях для выявления влияния отдельных факторов на результирующие
показатели теста, анализа надежности, внутренней и внешней валид-ности методики и др.
РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ (франц. ге-
presentatif - показательный) свойство выборочной совокупности представлять
характеристики генеральной совокупности. Р. означает,что с некоторой наперед заданной
или определенной статистически погрешностью можно считать, что представленное в
выборочной совокупности распределение изучаемых признаков соответствует их
реальному распределению.
Для обеспечения Р. выборки данных необходимо учесть ряд обязательных для
любого исследования условий. Среди них важнейшими являются следующие:
а) каждая единица генеральной совокупности должна иметь равную вероятность
попадания в выборку; б) выборка переменных производится независимо от изучаемого
признака; в) отбор производится из однородных совокупностей; г) число единиц в выборке
должно быть достаточно большим; д) выборка и генеральная совокупность должны быть
по возможности статистически однородны ((выб)~ - Х()->0), показатели вариации при
увеличении числа наблюдений сближаются между собой:
2 "(ген.)
2 "(выб.)
71-1,
Статистическое определение Р. в практической психодиагностике необходимо для
установления Р.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64