 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
70
еще ряд процедур, которые также широко используются для искус-
ственной нормализации.
1. Нормализация пунктов. Ключ для данного пункта корректи-
руется на базе нормальной модели. Если среди нормативной выбор-
ки с данным заданием справились только 16 % испытуемых, то дан-
ному пункту на интервальной шкале «трудности» (при условии ап-
риорного принятия нормальной модели с параметрами М = 0 и а = 1)
соответствует значение +1 (см. график в книге: Анастазй А., 1982, с.
181). Если справились 75 % испытуемых, то балл пункта на сигма-
шкале равен-0,67. В результате суммирования по пунктам баллов,
скорректированных нормализацией, суммарные баллы лучше при-
ближаются к нормальному распределению.
2. Нормализация распределения суммарных баллов (или ин-
тервальная нормализация). В этом случае по таблице нормального
распределения (нормального интеграла) производится переход от
процентильной шкалы к сигма-шкале: используется функция, обрат-
ная интегральной, - от ординаты производится переход к абсциссе
нормального распределения.
Рис. 4. Преобразование процентильной шкалы (по оси X) в
нормализованную сигма-шкалу (по оси Y)
На рис. 4 дана условная графическая иллюстрация этого пере-
хода (кривая, обратная традиционной S-образной интегральной кри-
вой нормального распределения).
Приведем пример интервальной нормализации (табл. 3). Пусть
строка X содержит сырые баллы (не нормализованные) по тесту, по-
лученные простым подсчетом правильных ответов. В строке Р - час-
тоты встречаемости сырых баллов в выборке из 62 испытуемых. В
строке F
- кумулятивные частоты:
i
F
=
i
j
ji
P
1
. В строке F* - кумуля-
тивные баллы:
i
i
i
P
F
F
2
1
*
. В строке PR
- процентильные ранги:
n
F
PR
i
i
/
100
*
. В строке
?
даются нормализованные баллы, по-
