Чтобы устранить такой дефект, используют контрольную группу (см.
гл. 5, С. 357—361). Простейший же способ снять влияние установки первого замера
— производить повторный замер спустя достаточное время после первого (например,
две недели) и на достаточно большой выборке испытуемых (около 50 человек).
Составив таблицу замеров для всех обследуемых, мы далее анализируем, какова
общая устойчивость данных и от чего зависят отклонения между двумя замерами
(табл. 2, пример Г. И. Саганенко). При повторных измерениях используют различные оценки
устойчивости данных, одна из которых — это процент полных совпадений ответов
на серию вопросов в двух последовательных пробах методики. Соответствующая
формула: где в числителе п — количество полностью совпавших пар ответов,
а в знаменателе Л7 — общая численность испытуемых, р — процент устойчивости. По этой формуле, для примера, в табл. 2 получим: . полной устойчивости исходных данных. Однако
ее можно повысить, заменив некоторые пункты, в частности пункт 3. по которому
обнаружен наибольший разброс (всего лишь 50% совпадений). Основной критерий
устойчивости информации — анализ данных по отроке. Если анализировать эти
итоги по колонкам, найдем, что некоторые субъекты (В и Г особенно) дали большой
разброс, а некоторые (А и Б) — почти не дали разброса. Те пункты шкалы, в которых
обнаружено несовпадение даже у весьма "устойчивых" субъектов, должны
быть переформулированы. Таблица 3 Сравнение данных двух последовательных замеров в
трехчленной шкале (N=28 чел.) Хостинг от uCoz
|