Психологический диагноз (от греч. – «распознание») (ПД) – конечный результат деятельности психолога, направленный на выяснение сущности индивидуально-психологических особенностей личности с целью оценки их актуального состояния, прогноза дальнейшего развития и разработки рекомендаций, определяемых задачей психодиагностического обследования.

Предмет психологического диагноза (ПД) – установление индивидуально-психологических различий в норме и в патологии. Важнейшим элементом психологического диагноза является выяснение в каждом отдельном случае того, почему данные проявления обнаруживаются в поведении обследуемого, каковы их причины и следствия. По мере обогащения психологического знания этиологический элемент в ПД, вероятно, не будет иметь столь существенного значения, как в настоящее время, во всяком случае в текущей, практической работе. Сегодня, как правило, установив средствами психодиагностики те или иные индивидуально-психологические особенности, исследователь лишен возможности указать на их причины, место в структуре личности.

Такой уровень диагностики Л. С. Выготский назвал симптоматическим (или эмпирическим). Этот диагноз ограничивается констатацией определенных особенностей или симптомов, на основании которых непосредственно строятся практические выводы. Л. С. Выготский отмечает, что данный диагноз не является собственно научным, ибо установление симптомов никогда автоматически не приводит к диагнозу. Здесь работу психолога вполне можно заменить машинной обработкой данных.

Второй ступенью в развитии психологического диагноза является тиологический диагноз , учитывающий не только наличие определенных особенностей (симптомов), но и причины их возникновения.

Высший уровень – типологический диагноз , заключающийся в определении места и значения полученных данных в целостной, динамической картине личности. По словам Л. С. Выготского, диагноз всегда должен иметь в виду сложную структуру личности.

Диагноз неразрывно связан с прогнозом. По Л. С. Выготскому содержание прогноза и диагноза совпадает, но прогноз строится на умении настолько понять внутреннюю логику самодвижения процесса развития, что на основе прошлого и настоящего намечает путь развития. Рекомендуется разбивать прогноз на отдельные периоды и прибегать к длительным повторным наблюдениям. Развитие теории психологического диагноза в настоящее время является одной из наиболее важных задач психодиагностики.

Кодирование тестовых оценок – элемент процедуры обработки данных психодиагностического обследования. Применяется в многопараметровых тестовых батареях , личностных опросниках, других методиках, предусматривающих представление результата в виде профильных оценок .

Кодирование тестовых оценок дает возможность более экономного и краткого описания совокупности шкальных оценок, профиля шкал, а также более четкой и быстрой разбивки материала на клинически (или характерологически) сходные группы. Кодирование тестовых оценок способствует выявлению в изучаемой группе наиболее общих характеристик и закономерностей. Формализация комплексных тестовых оценок является важным элементом создания банка данных и автоматизированной обработки данных обследования (см. компьютерная психодиагностика).

Примером кодирования тестовых оценок может служить процедура шифровки данных Миннесотского многоаспектного личностного опросника (MMPI). Код ММРI представляет собой обозначение профиля с последовательным перечислением шкал (начиная с самых высоких) с использованием их порядкового обозначения для шкал клинических и буквенного – для контрольных шкал. Существует несколько вариантов кодирования тестовых оценок профиля MMPI. Наиболее детальным является метод Г. Уэлша. Определение кода осуществляется в несколько этапов.

1. Все клинические шкалы перечисляются с использованием их цифрового обозначения слева направо в таком порядке, чтобы на первом месте находилась шкала, которая является в данном профиле ведущим пиком, а затем – остальные по мере снижения.

2. Обозначается высота шкал профиля в зависимости от выраженности результата в Т-баллах (табл. 13).

Используя эти обозначения, можно отделить шкалы, расположенные в различных сигмах графика (сигмы разделяют на профиле десятки стандартных делений Т). Если между шкалами 2 и более сигм, то следует перечислить пропущенные сигмы. Например, если 2-я шкала находится выше 90 Т, а следующая 3-я – между 80 и 70, то следует записать 2"3" и т. д.

3. Шкалы, расположенные на одном уровне, записываются согласно порядковому номеру и подчеркиваются одной линией. Если разница показателей шкал в Т единицах не превышает 1 балла, то они также подчеркиваются, однако первой из них становится расположенная выше независимо от порядкового номера (21 – если 2-я имеет результат 68 Т, а 1-я – 67 Т).

4. Шкалы достоверности перечисляются начиная с наиболее высоко расположенной, между ними ставятся обозначения сигм.

Кроме описанного метода кодирования тестовых оценок, существует процедура, предложенная С. Хатуэем , при которой шкалы, расположенные между 46 и 54 Т, не записываются совсем, шкалы выше 70 Т отделяются знаком (С), а те, что расположены ниже 46 Т, – знаком (-). Контрольные шкалы (без шкалы «?») пишутся в порядке их расположения на графике в числовом выражении (в «сырых» баллах). При этом если результат по шкале превышает критические значения (см. контрольные шкалы), перед обозначением шкалы ставится косой крест, чтобы обратить внимание на недостоверность профиля.

Приведенные способы в соответствующей модификации могут быть перенесены на шифровку данных других методик, например тестов интеллекта. Приемы кодирования применимы в тех случаях, когда результаты отдельных субтестов выражаются в единых измерительных шкалах.

Шкальные оценки – способ оценки результата теста путем установления его места на специальной шкале. Шкала содержит данные о внутригрупповых нормах выполнения данной методики в выборке стандартизации. Так, индивидуальные результаты выполнения заданий (первичные оценки испытуемых) сравниваются с данными в сопоставимой нормативной группе (например, результат, достигнутый учеником, сравнивается с показателями детей того же возраста или года обучения; результат исследования общих способностей взрослого сопоставляется со статистически обработанными показателями репрезентативной выборки лиц в заданных возрастных пределах).

Шкальные оценки в этом смысле имеют четко определенное количественное содержание и могут быть использованы при статистическом анализе. Одной из распространенных в психологической диагностике форм оценки результата теста путем соотнесения с групповыми данными является расчет процентилей .

Процентиль – процентная доля индивидов из выборки стандартизации, результат которых ниже данного первичного показателя. Шкалу процентилей можно рассматривать как совокупность ранговых градаций (см. ранговая корреляция) при числе рангов 100 и отсчете от 1-го ранга, соответствующего самому низкому результату; 50-й процентиль (PSQ) соответствует медиане (см. меры центральной тенденции) распределения результатов, Р ›50 и Р ‹50 соответственно представляют ранги результатов выше и ниже среднего уровня результата.

Процентили не следует смешивать с обычными процентными показателями. Последние представляют собой долю правильных решений из общего количества заданий теста в индивидуальном результате (см. первичные оценки). Ранги Р, и Р 100 получают соответственно самый низкий и самый высокий результаты из наблюдавшихся в выборке, однако этим рангам могут соответствовать и далеко не нулевой (ни одного правильного решения) или абсолютный (все решения правильны) показатели (например, при общем количестве 120 заданий минимальный результат, соответствующий первому рангу, может составить 6 правильных решений, в то время как максимальный результат, соответствующий рангу Р 100 , будет составлять 95 правильно решенных заданий). Такая ситуация наблюдается, например, при оценке тестов скорости.

Основной недостаток процентильных шкал состоит в неравномерности единиц измерения. При нормальном распределении отдельные переменные тесно группируются в центре распределения и по мере удаления к краям рассеиваются. Поэтому равным частотам случаев вблизи центра соответствуют более короткие интервалы по оси абсцисс, расположенные по краям распределения оценок. Процентили показывают относительное положение каждого испытуемого в нормальной выборке, но не величину различий между результатами. Это создает некоторые неудобства в интерпретации индивидуальных результатов. Так, разница в первичных показателях, соответствующая интервалу Р 70 -Р 80 , может составить 10 баллов, а различие в количестве правильных решений в интервале рангов Р 50 -Р 60 – лишь 1–3 балла.

Вместе с тем процентильные оценки обладают и рядом достоинств. Они легкодоступны пониманию пользователей психодиагностической информацией, универсальны по отношению к различным типам методик и легко рассчитываются.

Процентильные оценки не относятся к типичным шкальным показателям. Более широкое распространение в психодиагностике получили стандартные показатели , рассчитываемые на основе линейного и нелинейного преобразования первичных показателей, распределенных по нормальному или близкому к нормальному закону. При таком расчете проводится г-преобразование оценок (см. стандартизация, нормальное распределение). Чтобы определить 2-стандартный показатель, определяют разность между индивидуальным первичным результатом и средним значением для нормальной группы, а затем делят эту разность на а нормативной выборки. Полученная таким образом шкала z имеет среднюю точку М = 0, отрицательные значения обозначают результаты ниже среднего и убывают по мере удаления от нулевой точки; положительные значения обозначают, соответственно, результаты выше среднего. Единица измерения (масштаб) в шкале z равна 1а стандартного (единичного) нормального распределения.

Для преобразования полученного при стандартизации распределения первичных нормативных результатов в стандартную z-шкалу необходимо исследовать вопрос о характере эмпирического распределения и степени его согласованности с нормальным. Поскольку для большинства случаев значения показателей в распределении умещаются в пределах М ± 3?, единицы измерения простой z-шкалы слишком велики. Для удобства оценивания применяется еще одно преобразование типа z = (x – ‹x›) / ?. Примером такой шкалы могут быть оценки тестовой батареи SAT(СЕЕВ) методики для оценки способности к обучению (см. тесты достижений). Эта r-шкала пересчитана таким образом, что средней точке соответствует значение 500, а? = 100. Другим аналогичным примером является шкала Векслера для отдельных субтестов (см. шкала измерения интеллекта Векслера, где М = 10, ? = 3).

Наряду с определением места индивидуального результата в стандартном распределении групповых данных введение ШО направлено и на достижение другой важнейшей цели – обеспечение сопоставимости количественных результатов различных тестов, выраженных в стандартных шкалах, возможности их совместных интерпретаций, сведение оценок к единой системе.

В случае, если оба распределения оценок в сравниваемых методиках близки к нормальному, вопрос о сопоставимости оценок решается довольно просто (в любом нормальном распределении интервалам М ± n? соответствует одинаковая частота случаев). Для обеспечения сопоставимости результатов, принадлежащих к рас-пределениям другой формы, применяются нелинейные преобразования , позволяющие придать распределению форму заданной теоретической кривой. В качестве такой кривой обычно используется нормальное распределение. Как и 160–150 в простом г-преобразовании, нормализованным стандартным показателям можно придать любую желаемую форму. К примеру, умножив такой нормализованный стандартный показатель на 10 и прибавив константу 50, получаем Т-показатель (см. стандартизация, миннесотский многоаспектный личностный опросник).

Примером нелинейно преобразованной в стандартную шкалу является и шкала станайнов (от англ. standart nine – «стандартная девятка»), где оценки принимают значения от 1 до 9, М = 5, ?=2.

Шкала станайнов получает все большее распространение, сочетая в себе достоинства стандартных шкальных показателей и простоту процентилей. Первичные показатели легко преобразуются в станайны. Для этого испытуемых ранжируют по возрастанию результатов и из них образуют группы с числом лиц, пропорциональным определенным частотам оценок в нормальном распределении тестовых результатов (табл. 14).

При трансформации оценок в шкалу стэнов (от англ. standart ten – «стандартная десятка») проводится аналогичная процедура с той лишь разницей, что в основании этой шкалы лежат десять стандартных интервалов. Пусть в выборке стандартизации 200 человек, тогда по 8 (4 %) испытуемых, имеющих самые низкие и самые высокие оценки, будут отнесены к 1 и 9 станайнам соответственно. Процедура продолжается до заполнения всех интервалов шкалы. Соответствующие процентным градациям баллы по тесту, таким образом, будут упорядочены в шкалу, соответствующую стандартным частотам распределения результата.

Одной из наиболее распространенных форм шкальных оценок в тестах интеллекта является стандартный IQ-показатель (М = = 100, ? = 16). Эти параметры для стандартной шкалы оценок в психодиагностике выбраны в качестве эталонных. Существует довольно много шкал, опирающихся на стандартизацию; их оценки легко сводимы друг к другу. Шкалирование, в принципе, допустимо и желательно для широкого круга методик, применяемых в диагностических и исследовательских целях, в том числе и для методик, результаты которых выражены в качественных показателях. В этом случае для стандартизации можно использовать перевод номинативных шкал в ранговые (см. шкалы измерительные) или разработать дифференцированную систему количественных первичных оценок.

Следует отметить, что при всей простоте, наглядности шкальные показатели являются статистическими характеристиками, позволяющими лишь указать на место данного результата в выборке из множества аналогичных по характеру измерений. Шкальный показатель даже для традиционного психометрического инструмента является лишь одной из форм выражения показателей теста, используемых при интерпретации результатов обследования. Количественный анализ при этом должен всегда проводиться в комплексе с многосторонним качественным изучением причин возникновения данного тестового результата с учетом как комплекса сведений о личности испытуемого, так и данных о текущих условиях обследования, надежности и валидности методики. Гипертрофированные представления о возможности обоснованных заключений лишь по количественным оценкам приводили к многим ошибочным представлениям в теории и практике психологической диагностики.

Заключение – документ о результатах тестирования, подготовленный психологом. 3аключение должно строиться на всех доступных для исследователя данных. Стандартной формы и правил написания заключения не существует, оно видоизменяется в зависимости от цели, ситуации, в которой проводится тестирование, адресата, теоретических установок и специализации психолога. Основное в подготовке заключения – его соответствие потребностям, интересам и уровню квалификации заказчика.

Заключение должно быть ориентировано на действия, которые необходимо предпринять в связи с тем или иным психологическим диагнозом (рекомендации по программам обучения, типа лечения или коррекции, выбора профессии и т. п.). В заключении должны быть показатели заметно низкие или высокие, а не близкие к средним. Основное содержание – это интерпретация и выводы, в отдельных случаях могут прилагаться протоколы обследования. Утверждения психолога должны отражать степень надежности каждого из приводимых фактов или выводов. Следует избегать специальной терминологии. Заключение эффективно лишь в том случае, когда применимо только к данному обследуемому, а не к людям этого возраста, пола, образования, страдающим тем же заболеванием и т. д. При подготовке заключения обязательно следует руководствоваться этическими нормами психодиагностики.

1. Необходимость тестовых норм

Любые тестовые заключения при использовании статистических тестовых норм являются относительными. Они зависят от той выборки, на которой производилась стандартизация теста. То, насколько выборка стандартизации позволяет применить тест на широкой популяции, называется репрезентативностью тестовых норм. (Популяция – категория испытуемых определенной социальной, профессиональной или половозрастной принадлежности.) Норма теста – средний диапазон значений на шкале измеряемого свойства характерный для испытуемых определенной группы. Их меняют каждые 5 лет.

Репрезентативность (от фр. – показательный) тестовых норм – свойство выборочной совокупности представлять генеральную совокупность.

Репрезентативность означает, что с некоторой наперед заданной или определенной статистической погрешностью можно считать, что представление в выборочной совокупности распределение изучаемых признаков соответствует их реальному распределению. Ошибка репрезентативности – различие характеристик выборки и генеральной совокупности.

Выборка, на которой определяется статистические тестовые нормы, называется выборкой стандартизации. Ее численность, как правило, не меньше 200 человек.

2. Определение норм для теста

На этапе создания теста формируется некоторая группа испытуемых, на которой проводится данный тест. Средний результат выполнения этого теста в данной группе принято считать нормой. Средний результат – это не единственное число, а диапазон значений (см. рис. 1: зона средних значений – 43, 44, 45 баллов). Существуют определенные правила формирования такой группы испытуемых, или, как ее иначе называют, выборки стандартизации.

Правила формирования выборки стандартизации:

· выборка стандартизации должна состоять из респондентов, на которых в принципе ориентирован данный тест, то есть если создаваемый тест ориентирован на детей (например, тест Амтхауэра), то и стандартизация должна происходить на детях заданного возраста;

· выборка стандартизации должна быть репрезентативной, то есть представлять собой уменьшенную модель популяции по таким параметрам, как возраст, пол, профессия, географическое распределение и т.д. Под популяцией понимается, например, группа дошкольников 6-7 лет, руководителей, подростков и т.д.

Распределение результатов, полученных при тестировании испытуемых выборки стандартизации, можно изобразить с помощью графика – кривой нормального распределения. Этот график показывает, какие значения первичных показателей входят в зону средних значений (в зону нормы), а какие выше и ниже нормы. Например, на рис.1 изображена кривая нормального распределения для теста "Прогрессивные матрицы Равена".

Чаще всего в руководствах к тому или иному тесту можно встретить выражения нормы не в виде сырых баллов, а в виде стандартных производных показателей. То есть нормы к данному тесту могут быть выражены в виде Т-баллов, децилей, процентилей, станайнов, стандартных IQ и др. Перевод сырых значений (первичных показателей) в стандартные (производные) делается для того, чтобы результаты, полученные по разным тестам, можно было сравнивать между собой.

Производные показатели получаются путем математической обработки первичных показателей.

Первичные показатели по разным тестам нельзя сравнивать между собой по причине того, что тесты имеют различное внутреннее строение. Например, IQ, полученный с помощью теста Векслера, нельзя сравнивать с IQ, полученным с помощью теста Амтхауэра, так как эти тесты исследуют разные особенности интеллекта и IQ как суммарный показатель по субтестам складывается из показателей разных по строению и содержанию субтестов.

"Любая норма, в чем бы она ни выражалась, ограничивается конкретной совокупностью людей, для которых она вырабатывалась... Применительно к психологическим тестам они (нормы) никоим образом не абсолютны, не универсальны и не постоянны. Они просто выражают выполнение теста испытуемыми из выборки стандартизации"

А.Анастази

3. Проблемы репрезентативности тестовых норм

В репрезентативности тестовых норм рассматривают следующие проблемы:

1. Стандартизация шкалы.

2. Статистическая природа тестовых шкал. Как повысить долю постоянного компонента и сократить долю случайного в величине суммарного балла по шкале теста.

3. Проблема меры в психометрике. В дифференциальной психометрике отсутствуют физические эталоны: мы не располагаем индивидами, которые были бы постоянными носителями заданной величины измеряемого свойства. Роль косвенных эталонов в психометрике выполняют сами тесты.

4. Оценка типа распределения тестовых баллов и проверка устойчивости распределения. Используют следующие параметры: среднее арифметическое, среднее квадратическое (стандартное) отклонение, асимметрия, эксцесс, общее неравенство Чебышева, критерий Колмогорова. Общая логика проверки устойчивости распределения основывается на индуктивном рассуждении: если «половинное» (полученное на половине выборки) распределение хорошо моделирует конфигурацию целого распределения, то можно предположить, что это целое распределение будет хорошо моделировать распределение генеральной совокупности.

Доказательство устойчивости распределения означает доказательство репрезентативности норм. Традиционный способ доказательства устойчивости сводится к выяснению хорошего приближения эмпирического распределения к какому-либо теоретическому (например, нормальному распределению, хотя может быть и любое другое).

5. Тестовые эталоны (или тестовые нормы).

5.1. Сама сырая шкала может иметь практический смысл.

5.2. Стандартизированные шкалы: Шкала IQ, Т-шкала, шкала стэнайнов (стандартная девятка), шкала стэнов.

5.З. Процентильная шкала. Процентиль – процент испытуемых из выборки стандартизации, которые получили равный или более низкий балл, чем балл данного испытуемого. Процентили указывают на относительное положение индивида в выборке стандартизации. Их можно рассматривать как ранговые градации, общее число которых равно ста, только (в отличие от ранжирования) отсчет ведется снизу. Поэтому чем ниже процентиль, тем хуже позиция индивида. Процентили отличаются от процентных показателей. Процентные показатели фиксируют качество выполненных заданий. Процентиль – это производный показатель, указывающий на долю от общего числа членов группы.

5.4. Критериальные нормы. В качестве эталона используется целевой критерий. Высокую эффективность показывают узкоспециализированные диагностические методики, нацеленные на очень конкретные и узкие критерии. Хорошо зарекомендовали в сфере образования (тесты достижений и КОТ).

5.5. Социально-психологический норматив.

Независим от результатов испытаний и объективно задан. СПН реализуется в совокупности заданий, составляющих тест. Следовательно, сам тест в полном его объеме и является таким нормативом. Для анализа данных относительно их близости к СПН, рассматривается как 100% -ое выполнение теста, испытуемые делятся на 5 подгрупп. Для каждой из подгрупп подсчитывается средний процент правильно выполнивших задания.

10% – наиболее успешные, 20% – близкие к успешным, 40% – средние,

20% – мало успешные, 10% – наименее успешные.

4. Стандартизация теста.

Стандартизация – это единообразие процедуры проведения и оценки выполнения теста. Стандартизация как выработка единых требований к процедуре эксперимента и как определение единого критерия оценки результатов диагностических испытаний.

· В первом случае (см. письменную лекцию ), стандартизация процедуры эксперимента подразумевает регламентацию процедуры, унификацию инструкций, бланков обследованияспособов регистрации результатов, условий проведения обследования, характеристика контингентов испытуемых (указывается область применения теста). К числу требований, которые необходимо соблюдать при проведении эксперимента относятся такие: инструкции следует сообщать испытуемым одинаковым образом, как правило, письменно; в случае устных указаний они даются в разных группах одними и теми же словами, понятными для всех, в одинаковой манере; ни одному испытуемому не следует давать никаких преимуществ перед другими; в процессе эксперимента не давать отдельным испытуемым дополнительные пояснения; эксперимент с разными группами следует проводить в одинаковое, по возможности, время дня, в сходных условиях; временные ограничения в выполнении заданий для всех испытуемых должны быть одинаковыми.

Обычно авторы методики в руководстве приводят точные и подробные указания по процедуре ее проведения. Формулирование таких указаний составляет основную часть стандартизации новой методики, т.к. только строгое и соблюдение дает возможность сравнить между собой показатели, полученные разными испытуемыми.

· Во втором случае под стандартизацией понимается преобразование нормальной (или искусственно нормализованной) шкалы оценок в новую шкалу, основанную уже не на количественных эмпирических значениях изучаемого показателя, а на оценке его относительного места в распределении результатов в выборке испытуемых.

Первоначальный суммарный балл, подсчитанный с помощью ключа, не является показателем, который можно диагностически интерпретировать. Его называют «сырым тестовым баллом». Для применения тестовых норм необходимо перевести тестовые баллы из «сырой» шкалы в «стандартную». Эта процедура называется «стандартизация тестового балла».

При простейшей линейной стандартизации сначала высчитывается –

Z-показатель (стандартный балл по стандартной шкале Z).

Z = ------------;

где Z (с центром 0 и отклонением 1), Х – сырой балл по тесту, X 1 – средний балл по выборке стандартизации, Sx (о) – стандартное отклонение по выборке стандартизации.

После получения стандартного балла Z можно перевести тестовый балл в любую стандартную тестовую шкалу, принятую в психодиагностике.

Например, перевод в шкалу IQ, производится по формуле:

IQ = 100 + 15* (X−X 1 / σ)

В шкале IQ центр равен 100, а отклонение равно 15.

Если перевод требуемся в шкалу «стенов» (от англ. «standart ten» – стандартная десятка), то формула пересчета из шкалы Z выглядит так:

S = 5,5 + (X−X 1 / σ)

В шкале стенов центр равен 5.5, а отклонение равно 2.

Т-шкала Маккола (MMPI) (центр равен 50, отклонение равно 10):

T = 50 + 10 * (X−X 1 / σ)

Для серьезных профессиональных тестов вместо простейшей линейной стандартизации используется более сложная процедура нелинейной нормализации (форсированный переход к нормальному распределению).

В результате этой, более точной процедуры разработчики снабжают пользователей теста конверсионной таблицей для перевода сырых баллов в стандартные баллы по заданной шкале. В ней приводится полный перечень соответствий между интервалами сырой шкалы и интервалами стандартной.

Таким образом, благодаря стандартизации методики достигается сопоставимость полученных результатов у разных испытуемых, появляется возможность выражения тестовых оценок в относительных к выборке стандартизации показателях, сопоставления таких оценок в разных тестовых методиках.