Точность
обучения характеризует валидность теста. После этого применяем про
цедуру собственно распознавания (по выработанному решающему пра-
вилу) для остальных Я-М описаний. В результате этой процедуры мь
определяем принадлежность респондентов (испытуемых) к нашим клас
сам. Сравнивая эти результаты с априорными (эталонными) данным)
о принадлежности ис-пытуемых классам, мы определяем точность са
мого распознавания. Если эта точность близка к точности обучения, т
наша пилотажная выборка объемом М может быть признана репре
зентативной для обучения. Далее можно переходить к задаче опр(
деления информационных весов.
Для эффективного использования алгоритмов распознавания
отношению к многомерным тестовым системам (при K>S), как пр
вило, требуется использование ЭВМ. Большинство алгоритмов при
ципиально сконструированы в расчете на вычислительные возможн
сти ЭВМ с ее <терпеливой готовностью> повторять одни и те же UHKJ
вычислений (итерации) сотни и тысячи раз.
При решении задач небольших размерностей (по количеству пар
метров) иногда психолог может быстрее найти решающее правю
используя собственные способности зрительной системы (очень мо
ные) к визуально-геометрической группировке объектов. В прострг
STR.103
стве параметров диагностические классы выглядят как <сгущения>,
некие <облака> из точек, изображающих испытуемых. В этом случае
при наличии априорной информации о принадлежности индивидов
классам удобно изображать точки из различных классов разными цве-
тами (хуже - разными фигурками: квадратиками, -кружками, тре-
угольниками). В этом случае <решающее правило> легко <увидеть>
как некую воображаемую линию (прямую или кривую), разделяю-
щую точки разного цвета (см. рис. 17). Точность диагностики в дан-
ном случае можно оценить по числу точек, попавших при данном
решающем правиле в <чужую> половину пространства параметров.
Точность правила, изображенного на рис. 17, равна:
А____В
10 2
3 12
10 X 12-2х3
13х14х12х15
0,63
Здесь в четырехклеточной таблице сопряженности по строкам за-
дано попадание объекта в один из априорных классов А (треуголь-
ники на рис. 17) или В (кружочки на рис. 17), а по столбцам - по-
падение объектов в один из апостери-
орных классов, образованных приме-
нением решающего правила, - .4
(слева от критериальной линии) или
В (справа от критериальной линии).
Как указано выше, для статистичес-
и.л
о\ \ А о д
\оо
"--
ч о л во- -S- ~~~~о"-0 U Ї\ д 0\< д
О\
Рис. 17. Геометрическая схема, иллюстрирую-
щая разделение двух классов объектов (изоб-
ражены кружками и треугольниками) в про-
странстве двух параметров Xi и Xi
кой оценки точности может быть использован фи-коэффициент, связан-
ный по известной формуле с критерием хи-квадрат.
3.6. КОМПЬЮТЕРИЗОВАННАЯ ПСИХОМЕТРИКА
В современных условиях дальнейший прогресс поиходиагностики не-
возможен без использования ЭВМ в ходе психометрической отладки
методик. Это обусловлено не данью моде, а рядом объективных обстоя-
тельств:
1) психодиагностические процедуры отличаются от многих естест-
венно-научных измерительных процедур относительно низкой надеж-
ностью, что объективно приводит к использованию не дискретных, ка-
чественных, но вероятностно-количественных методов прогноза;
2) в практическом плане оказывается выгоднее, экономически це-
лесообразнее заменить длительную и трудоемкую процедуру с высо-
кой надежностью на несколько дешевых, кратких процедур с низкой
надежностью, что неизбежно приводит к задаче количественной инте-
грации данных, полученных на одном испытуемом с помощью разных
процедур (множества вопросов тест-огаросника, например), к исполь-
зованию математических методов поиска <оптимальной батареи> тес-
товых процедур;
3) практика применения процедур и методов обработки, характе-
ризующихся многократным повторением одних и тех же рутинных опе-
раций (подсчет суммарных баллов, корреляций и т. п.), загружает
психодиагноста непроизводительной, несодержательной рутинной рабо-
той, с которой всегда лучше справляется ЭВМ.
103
STR.104
Активное и квалифицированное использование ЭВМ позволяет пси-
хологу сконцентрировать свое внимание именно на тех содержательных
аспектах психодиагностики, с которыми лучше справляется человек.
Для того чтобы, оптимально и квалифицированно использовать
ЭВМ в своей работе, психодиагност должен учесть:
1) как соотносятся сроки выполнебия заданного объема работы с
использованием ЭВМ и без ее использования: если применение ЭВМ
явно не приведет к сокращению сроков выполнения заданной работы
(из-за отсутствия доступной ЭВМ, нужной программы, квалифициро-
ванных программистов и операторов по подготовке данных), то целе-
сообразно временно отказаться от использования ЭВМ;
2) как часто в будущем придется выполнять определенные виды
работы: если однотипные количественные методы явно придется в бу-
дущем применять неоднократно, то, возможно, целесообразно прибег-
нуть к организации работы с помощью ЭВМ даже в ущерб срокам вы-
полнения ближайшего задания;
3) какова перспектива использования и расширения массива пси-
ходиагностической информации: если к этому массиву придется обра-
щаться многократно (с какими-то разными методами обработки) или
OK неизбежно будет расширяться в будущем настолько значительно
при неизменном составе методик), что с ним будет трудно справляться
<вручную>, то целесообразно организовать хранение и расширение
массива в памяти ЭВМ;
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 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172