Общая психодиагностика

2. Оптимальные значения порогов , т. е. значения , обеспечи­вающие наивысшую точность распознавания. Эти значения порогов в нашем случае можно .интерпретировать как чувствительность мето­дики; ?j - своего рода дифференциальный порог на шкале тестового показателя aj определяющий переход индивида из одной диагности­ческой категории в другую. Пусть на этапе разработки теста (тесто­вой батареи) была обследована группа из К человек, про которых из­вестно, что k1 из них относится к одному классу, а К2 - к другому, К = К1 + К2. Выбрав случайным образом из этой группы М (М<<К) многомерных описаний, проводим на них процедуру обучения алго­ритма. Точность обучения характеризует валидность теста. После это­го применяем процедуру собственно распознавания (по выработан­ному решающему правилу) для остальных К-М описаний. В резуль­тате этой процедуры мы определяем принадлежность респондентов (испытуемых) к этим классам. Сравнивая полученные результаты с эталонными данными о принадлежности испытуемых к классам, мы определяем точность самого распознавания. Если эта точность близ­ка к точности обучения, то наша пилотажная выборка объемом М может быть признана репрезентативной для обучения. Теперь можно переходить к задаче определения информационных весов.

* * *

Для эффективного использования алгоритмов распознавания по отношению к многомерным тестовым системам (при K>3), как пра­вило, требуется использование компьютера.

При решении задач небольших размерностей (по количеству па­раметров) иногда психолог может быстрее найти решающее прави­ло, применяя собственные способности зрительной системы (очень мощные) к визуально-геометрической группировке объектов. В про­странстве параметров диагностические, классы выглядят как «сгуще­ния», некие «облака» из точек, изображающих испытуемых. В этом случае при наличии априорной информации о принадлежности ин­дивидов к классам удобно изображать точки из различных классов разными цветами (хуже - квадратиками, кружками, треугольниками). В этом случае «решающее правило» легко «увидеть» как некую вооб­ражаемую линию (прямую или кривую), разделяющую точки разного цвета (рис. 17). Точность диагностики в данном случае можно оценить по количеству точек, попавших при данном решающем правиле в «чужую» половину пространства параметров.