Использовать ли показатель трудности при анализе психологических тестов?

Никита Колачев

doi:10.54359/ps.v16i88.1374

Авторы

Никита Колачев Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия

DOI:

https://doi.org/10.54359/ps.v16i88.1374

Ключевые слова:

психодиагностика, энтропия, показатель трудности,, дискриминативность, конфирматорный факторный анализ, классическая теория тестирования, современная теория тестирования

Аннотация

В предлагаемой статье рассматривается вопрос применимости показателя трудности в рамках психометрического анализа психологических тестов. Показывается, что в традиционных психометрических исследованиях авторы игнорируют этот показатель, поскольку парадигмой конфирматорного факторного анализа, на основе которой большинство психологов проводит свои исследования, его изучение не предусмотрено. На аналитическом и эмпирическом примерах продемонстрировано, что трудность – аналог энтропии (меры количества информации), не имеющий единиц измерения. Проведено сравнение обоих показателей на предмет преимуществ и недостатков и даны рекомендации по их использованию в исследованиях качества диагностических методик.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Автор

Никита Колачев, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия

Психолог, стажёр-исследователь Международной лаборатории позитивной психологии личности и мотивации, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», ул. Славянская площадь, д. 4 стр. 2, 109240 Москва, Россия.

Литература

Burlachuk L.F. Psihodiagnostika: uchebnik dlya vuzov. SPb.: Piter, 2011. (in Russian)

Cover T.M., Thomas J.A. Elements of Information Theory. New Jersey: Wiley-Interscience, 2006.

DiStefano C., Hess B. Using confirmatory factor analysis for construct validation: An empirical re-view. Journal of Psychoeducational Assessment. 2005, 23(3), 225-241. DOI:10.1177/073428290502300303

Embretson S.E., Reise S.P. Item Response Theory for Psychologists. Psychology Press, 2013. DOI:10.4324/9781410605269

Fan X. Item response theory and classical test theory: An empirical comparison of their item/person statistics. Educational and psychological measurement, 1998, 58(3), 357–381. DOI:10.1177/0013164498058003001

Ferguson K.E., Iverson G.L. Alternate Test Forms. In: Kreutzer, J.S., DeLuca, J., Caplan, B. (eds) Encyclopedia of Clinical Neuropsychology. 2011, Springer. DOI:10.1007/978-0-387-79948-3_1170

Fischer G. H. Applying the principles of specific objectivity and of generalizability to the measure-ment of change. Psychometrika, 1987, 52(4), 565-587. DOI:10.1007/BF02294820

Ivanova, T.YU. Funkcional'naya rol' lichnostnyh resursov v obespechenii psihologicheskogo blagop-oluchiya [kand. disser.]. M.: Izd-vo Mosk. un-ta, 2016.

Kardanova E.YU. Preimushchestva sovremennoj teorii testirovaniya po sravneniyu s klassicheskoj teoriej testirovaniya. Voprosy testirovaniya v obrazovanii, 2004, 10, 7-34.

Kargin YU. Issledovanie vzaimosvyazi teorii informacii i teorii pedagogicheskih izmerenij. Pedagog-icheskie izmereniya, 2013, 2, 3-22. (in Russian)

Kohli N., Koran J., Henn L. Relationships among classical test theory and item response theory frameworks via factor analytic models. Educational and Psychological Measurement, 2015, 75(3), 389-405. DOI:10.1177/0013164414559071

Kroker L., Algina D. Vvedenie v klassicheskuyu i sovremennuyu teoriyu testov. M.: Logos, 2012. (in Russian)

Li C. H. Confirmatory factor analysis with ordinal data: Comparing robust maximum likelihood and diagonally weighted least squares. Behavior Research Methods, 2016, 48(3), 936-949. DOI:10.3758/s13428-015-0619-7

Lidovskij V. V. Teoriya informacii. M.: Kompaniya Sputnik+, 2004. (in Russian)

Lord F. M., Novick M. R. Statistical theories of mental test scores. Addison-Wesley, 1968.

Macdonald P., Paunonen S. V. A Monte Carlo comparison of item and person statistics based on item response theory versus classical test theory. Educational and psychological measurement, 2002, 62(6), 921-943. DOI:10.1177/0013164402238082

Maslak A. A. Teoriya i praktika izmereniya latentnyh peremennyh v obrazovanii. M.: YUrajt, 2016. (in Russian)

Osin E. N., Rasskazova E. I. Kratkaya versiya testa zhiznestojkosti: psihometricheskie ha-rakteristiki i primenenie v organizacionnom kontekste. Vestnik Moskovskogo universi-teta. Seriya 14. Psihologi-ya, 2013, (2), 147-165.

Rasch G. On specific objectivity: An attempt at formalizing the request for generality and validity of scientific statements. Danish Yearbook of Philosophy, 1977, 14, 58-94. DOI:10.1163/24689300-01401006

Rönkkö M., Cho E. An updated guideline for assessing discriminant validity. Organizational Re-search Methods, 2022, 25(1), 6-14. DOI:10.1177/1094428120968614

Schaufeli W.B., De Witte H., Desart S. (2020). Manual Burnout Assessment Tool (BAT) – Version 2.0. KU Leuven, Belgium: Unpublished internal report. Retrieved from https://burnoutassessmenttool.be/wp-content/uploads/2020/08/Test-Manual-BAT-English-version-2.0-1.pdf

Shannon C.E. A mathematical theory of communication. The Bell system technical journal, 1948, 27(3), 379–423. DOI:10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x

Stark S., Chernyshenko O. S., Drasgow F. Detecting differential item functioning with confirmatory factor analysis and item response theory: toward a unified strategy. Journal of Applied Psychology, 2006, 91(6), 1292. DOI:10.1037/0021-9010.91.6.1292

Steyer R., Mayer A., Geiser C., Cole D. A. A theory of states and traits—Revised. Annual review of clinical psychology, 2015, 11, 71-98. DOI:10.1146/annurev-clinpsy-032813-153719

Sun K. T., Chen Y. J., Tsai S. Y., Cheng C. F. Creating IRT-based parallel test forms using the genet-ic algorithm method. Applied Measurement in Education, 2008, 21(2), 141–161. DOI:10.1080/08957340801926151