Общая психодиогностика

Рис. 1.Соотношение индивидуальной и общей вариации тестовых баллов 
Роль косвенных эталонов в психометрике выполняют сами тесты: в том смысле, в каком 
трудность задач можно рассматривать как величину, прямо пропорционально сопряженную со 
способностью (чем труднее задача, тем выше должен быть уровень способности, требуемый для 
ее решения). Аналогом понятия «трудность» для «ли-вопросов»
1
опросника является «сила»: бо-
лее «сильные» высказывания (в логическом смысле) вызывают подтверждение (согласие) у 
меньшего числа испытуемых. Ни трудность, ни силу пунктов теста нельзя выявить иначе, чем с 
помощью проведения теста. Операциональным определением трудности оказывается «процен-
тильная мера»: процент испытуемых, справившихся с заданием теста (или ответивших «верно» 
на «ли-вопрос»). Чем меньше процент, тем выше трудность. 
Кривая распределения тестовых баллов отражает свойства пунктов, из которых составлен 
тест. Если кривая имеет правостороннюю асимметрию, то в тесте преобладают трудные задания; 
если кривая имеет левостороннюю асимметрию, значит, большинство пунктов в тесте - легкие 
(слабые) (рис. 2). 
 
Рис. 2.Асимметрии распределения тестовых баллов 
 
Тесты первого типа плохо дифференцируют испытуемых с низким уровнем способностей: 
1
«Ли-вопросы» - это вопросы, содержащие высказывания, с которыми испытуемый должен либо согласиться, либо 
не согласиться. 

---

50 
все эти испытуемые получают примерно одинаковый низкий балл. Тесты второго типа, наоборот, 
хуже дифференцируют испытуемых с высоким уровнем способностей. 
Если пункты обладают оптимальным уровнем трудности (силы), то кривая распределения 
зависит от того, насколько пункты однородны. Если пункты разнородны (исход по одному пунк-
ту не предопределяет исход по другому), то мы получаем тест в виде последовательности неза-
висимых испытаний Бернулли. Как известно из математической статистики, при достаточно 
большом количестве независимых испытаний с двумя разновероятными исходами кривая бино-
миального распределения (кривая суммарного балла) по закону больших чисел автоматически 
приближается к кривой нормального распределения (центральная предельная теорема Муавра - 
Лапласа). Если тест содержит разнородные задания примерно равного уровня трудности (именно 
такие задания и подбираются для измерения интегральных свойств личности), то нормальность 
распределения суммарных баллов возникает автоматически - как артефакт самой процедуры под-
счета суммарных баллов. При этом, конечно, форма кривой распределения баллов не позволяет 
говорить о реальной форме распределения измеряемого свойства, каким оно является само по 
себе - в широкой популяции испытуемых. Нормальность распределения есть артефакт, прямое 
следствие направленного отбора пунктов с заданными свойствами. 
Если подбираются пункты, тесно положительно коррелирующие между собой (испытания 
не являются статистически независимыми), то в распределении баллов возникает отрицательный 
эксцесс (рис. 3,а), Максимальных значений отрицательный эксцесс достигает по мере возраста-
ния вогнутости вершины распределения - до образования двух вершин -двух мод (с «провалом» 
между ними -рис. 3,6). Бимодальная конфигурация распределения баллов указывает на то, что 
выборка испытуемых разделилась на две категории (с плавными переходами между ними): одни 
справились с большинством заданий (согласились с большинством «ли-вопросов»), другие - не 
справились.