4. Проводится опрос респондентов (на занятии в аудитории их должно быть не менее 10, а для курсовой работы – 18…20). Хотя предпочтительнее проводить исследования определенной социально-демографической группы (абитуриенты, пенсионеры, руководящие работники), допускается выборка по удобству. При выполнении курсовой работы следует учесть, что одной из целей тестирования является разделение респондентов на определенные группы, например, возможность различать склонных и не склонных к риску. Поэтому лучше, если будут опрошены респонденты с различными характеристиками: разного возраста, пола, социального положения, профессии. При опросе только среди студентов одной группы разница в значениях определенной психологической характеристики будет не столь заметна, могут даже появиться идентичные наборы ответов.
5. Данные вводятся в программу SPSS. Строки вводимой таблицы должны соответствовать респондентам, столбцы – вопросам, а в клетках таблицы должны содержаться веса ответов. Пример вводимых данных, собранных от 8 респондентов по 7 вопросам представлен на рис. 20.
Рис. 20. Вид окна SPSS при вводе результатов предварительного тестирования
6. Введенные данные обрабатываются. Первая часть обработки заключается в определении корреляций ответов респондентов на каждый вопрос и сумм баллов, набранных респондентами. Отрицательное значение корреляции ответов на некоторый вопрос и общих оценок означает, что ответы на этот вопрос противоречат общей оценке: например, большинство респондентов, характеризующихся высокой коммуникабельностью по сумме баллов, по этому вопросу показали низкий балл и наоборот. Проще всего переставить веса этих вопросов: за ответ весом 1 балл давать 3, вместо 3 баллов давать 1. Более правильным было бы разобраться в причинах такого несоответствия и либо переформулировать вопрос, либо исключить его, если он оказался двусмысленным.
Для обработки данных введенного примера:
- в окне SPSS выберите Analyze à Scale à Reliability analysis… (анализировать à шкала à анализ надежности);
- выберите для анализа все переменные;
- убедитесь, что в поле Model указано Alpha;
- в окне Statistics в рамке Descriptives for (описатели для…) установите флажок Scale if item deleted ([параметры] шкалы, если убрать вопрос);
- закрыв окно Statistics, выполните анализ, нажав OK;
- если в результатах анализа (рис.21) имеются вопросы с отрицательным значением предпоследнего столбца, Corrected item-total correlation (скорректированная корреляция между ответами на вопрос и общей суммой ответов), следует преобразовать шкалы ответов, как рассказано выше.
Рассматриваемый пример потребовал следующих действий:
- выделения вопроса с минимальной отрицательной корреляцией (на рис. 21 помечен как Var00006);
- замены весов ответов на него в таблице данных: 3 балла заменено на 1; 1 – на 3;
- перерасчета данных рис. 21 (параметры повторно устанавливать не надо, достаточно лишь нажать кнопку ОК);
- выделения следующего вопроса для преобразования аналогично var00006 (теперь это var00002) и повторения вышеописанных действий с ним, включая перерасчет таблицы рис. 21;
- окончательный перерасчет таблицы рис. 21 после замены ответов на последний вопрос с отрицательной корреляцией (var00001).
Итог проделанной работы – рис.22.
Рис. 21. Результат обработки данных тестирования
7. Вторая часть обработки заключается в определении α Кронбаха теста и последовательном исключении тех вопросов, исключение которых приведет к увеличению α. Показатель α оценивает качество теста: если α близко к нулю, вопросы теста не связаны между собой. Значение α=1 показывает идеальное согласие между вопросами и бывает только когда весь тест состоит из одинаковых вопросов. Реально для хорошего теста значение α=0,8…0,9. Процесс исключения вопросов повторяется до тех пор, пока удаление любого вопроса не начнет приводить к ухудшению теста.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.