Сведения о
надежности и валидности опросника НПА дают основание предполагать эффективность
методики в индивидуальном и массовом скрининге состояний психической дезадаптации.
НЕСУЩЕСТВУЮЩЕЕ ЖИВОТНОЕ - проективная методика исследования личности;
предложена М. 3. Дру-каревич.
Испытуемому предлагают придумать и нарисовать несуществующее животное, а также
дать ему ранее не существовавшее имя. Из имеющейся литературы видно, что процедура
обследования не стандартизована (используются разных размеров листы бумаги для
рисования, в одних случаях рисунок выполняется цветными карандашами, в других -
одним цветом и т. д.). Общепринятой системы оценки рисунка не существует.
Теоретические посылки, положенные в основу создания методики, совпадают с таковыми у
прочих проективных методик. Как и многие другие рисуночные тесты, Н. ж. направлен на
диагностику личностных особенностей, иногда ее творческих потенций.
Показана удовлетворительная валид-ность конвергентная методики путем установления
связи между результатами, полученными с ее помощью, и данными других личностных
методик на материале обследования пациентов психиатрической клиники и лиц,
проходящих профот-бор в штат МВД (П.В.Яньшин, 1988, 1990). Валидность также
подтверждена при дифференциации больных неврозами и здоровых (Т. И. Краско, 1995).
Н. ж. - одна из наиболее популярных рисуночных методик и широко используется
психологами СНГ при обследовании детей и взрослых, больных и здоровых чаще все-
НОР
го в качестве ориентирующей методики, т. е. такой, данные которой позволяют выдвинуть
некоторые гипотезы об особенностях личности.
НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ - вид распределения переменных. Н. р. наблюдается
при изменении признака (переменной) под влиянием множества относительно
независимых факторов. График уравнения Н. р. представляет собой симметричную
унимодальную колоко-лообразную кривую, осью симметрии которой является вертикаль
(ордината), проведенная через точку 0 (рис. 46).
Рис.46. Процентное распределение случаев под нормальной кривой
Кривая Н. р. была построена для простого аппроксимативного решения задачи
вероятности частот событий. Нормальная кривая описывается формулой де Муавра
U=-
(х)2
~ 2а2
где U - высота кривой над каждым заданным значением х,, х - среднее арифметическое
х,, ет - среднеквадратическое отклонение от х.
Теоретически существует бесконеч-иое множество нормальных кривых с конкретными
значениями М и ст. При
стандартизации тестовых оценок и в некоторых других случаях используется Н. р. со
следующими характеристиками:
М = 0; сг= 1; площадь под нормальной кривой равна единице. Такое распределение носит
название стандартного (единичного) Н. р. Для любого Н. р. в пределах значений хМ. + а
лежит около 68%, в пределах М + 2ог - 95%, М + Зст- 99,7% площади под кривой.
Частоты случаев, укладывающихся в интервалы, ограниченные значениями от М + стдоМ +
а, составляют 68,26%; 95,44%; 99,72%;
99,98 % соответственно (рис. 46). Высота кривой (U} над значением М приблизительно
равна 0,3989. Асимметрия стандартной, как и любой другой нормальной, кривой равна
нулю, эксцесс (Q) - трем (см. Оценка типа распределения). Распределение показателей,
получаемых в эмпирических психологических и психодиагностических исследованиях при
большом числе наблюдений, как правило, приближается к Н. р.
На практике важную роль имеет вычисление площади слева от любой точки на оси
абсцисс, ограниченной участком нормальной кривой и ординатой этой точки. Так как
площадь стандартного Н. р. равна единице, то доля этой площади отражает частоту
случаев с х,, меньшими, чем данное значение на оси X. Решение уравнения де Муавра для
любого значения х неудобно, поэтому для определения площади слева от данного зна-
чения в различных Н- р. (по оси г) имеются специальные таблицы (см. табл. 1 Приложения
III).
Важнейшим качеством Н. р. является то, что для семейства нормальных кривых
характерны одинаковые доли площадей, лежащих под участками, ограниченными равными
значениями ст. При этом любую нормальную кривую можно свести к единичной и таким
образом ответить на вопрос о площади между выбранными точка-
207
HOP -----------------
ми на кривой или высоте кривой над любой из точек оси X. Форма нормальной кривой не
изменяется при вычитании среднего значения и делении на а. Так, если нужно выяснить,
какая часть площади лежит слева от значения х = 20 в Н. р. с ~х. = 25 и ст = 5, эту задачу
можно заменить выяснением площади, лежащей слева от
20-25 " "
z = ---- в единичном Н. р. Для стан-
0
дартного Н. р. значение х. указывает, что точка отстоит от среднего на х единиц.
Отклонение значения от среднего х - ~х, а число стандартных отклонений, которое
(х-х)
отделяет х отх, составляет --- - ст
единичное нормальное отклонение (z). Рассмотренная выше закономерность обобщается
правилом: если х имеет нормальное распределение со средним х и стандартным
отклонением ст, то
(х-х)
г = --- характеризуется нормальным
ст
распределением со средним 0 и стандартным отклонением 1. Площадь между х; и ]?2 в Н.
р. со средней ~х и стандартным отклонением ст равна площади между О:,-Х[) _ (х-х)
1 -
и гч~
в единич-
0 О
номН. р.
Предположим, результаты измерения /Q-показателей в выборке с достаточно большим
числом обследованных (п) обладают свойствами нормального распределения. Значение
~х = 4,52, ст = 3, тогда в точке со значением /Q-показателя 10,4
00,4-4,52J ,.,, _ ------=1,96. Для этого значе-
0
ния площадь слева от z составит 0,975 (97,5%). Это означает, что лишь у 2,5% испытуемых
оценки IQ превышают 10,4. Можно определить, какое число членов выборки укладывается
в интервал оценок
Площадь слева от г для этого значения составит 0,1020 (10,2%). Следовательно, число
лиц, имеющих оценку ниже 8,3, составляет 89,8%, а число лиц с оценкой в интервале 8,3-
10,4 составляет 97,5-89,8=7,7%.
Число случаев в пределах стандартного отклонения можно легко определить без расчетов.
Так, в интервале оценок, соответствующих -2ст и -ст. находится 13,6% обследованных (см.
рис. 46).
Н. р. наиболее часто применяют для статистического описания совокупности эмпирических
данных, оценки совокупности генеральной по выборке,для стандартного нормирования
тестовых баллов и перевода их в оценки школьные (см. Стандартизация). На свойствах Н.
р. основаны статистические критерии проверки гипотез (z-критерий, критерий X2, f-критерий
Фишера, -критерий Стьюден-та и др.).
z-Критерий широко применяется для проверки коэффициентов корреляции:
где г - значение коэффициента корреляции, п - количество наблюдений. Напр., при
сопоставления двух рядов переменных в выборке 50 испытуемых получен коэффициент
корреляции г, равный 0,8. Тогда z = 0,8 :
= 5,6. Далее необходимо найти ординату Н. р. (см. Корреляция бисериальная}согласно
уравнению
(1-2а)
от 10,4 до 8,3. Тогда г
1,27.
где а - допустимый уровень значимости (а = 0,05), U = 1 - 2 0,05 : 2 = 0,45. По
статистическим таблицам определяется, что ординате U = 0,45 соответствует j
г = 0,65. В нашем примере г > 2ц" вычисленный коэффициент корреляции значим на
уровне а < 0,05 и лишь менее чем в 5% случаев равен нулю.
НОРМАТИВНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ -
подход к оценке и интерпретации измеряемых тестом показателей, отражающих
особенности личности или поведения, путем сравнения индивидуальных результатов со
статистическими значениями нормативной выборки.
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
надежности и валидности опросника НПА дают основание предполагать эффективность
методики в индивидуальном и массовом скрининге состояний психической дезадаптации.
НЕСУЩЕСТВУЮЩЕЕ ЖИВОТНОЕ - проективная методика исследования личности;
предложена М. 3. Дру-каревич.
Испытуемому предлагают придумать и нарисовать несуществующее животное, а также
дать ему ранее не существовавшее имя. Из имеющейся литературы видно, что процедура
обследования не стандартизована (используются разных размеров листы бумаги для
рисования, в одних случаях рисунок выполняется цветными карандашами, в других -
одним цветом и т. д.). Общепринятой системы оценки рисунка не существует.
Теоретические посылки, положенные в основу создания методики, совпадают с таковыми у
прочих проективных методик. Как и многие другие рисуночные тесты, Н. ж. направлен на
диагностику личностных особенностей, иногда ее творческих потенций.
Показана удовлетворительная валид-ность конвергентная методики путем установления
связи между результатами, полученными с ее помощью, и данными других личностных
методик на материале обследования пациентов психиатрической клиники и лиц,
проходящих профот-бор в штат МВД (П.В.Яньшин, 1988, 1990). Валидность также
подтверждена при дифференциации больных неврозами и здоровых (Т. И. Краско, 1995).
Н. ж. - одна из наиболее популярных рисуночных методик и широко используется
психологами СНГ при обследовании детей и взрослых, больных и здоровых чаще все-
НОР
го в качестве ориентирующей методики, т. е. такой, данные которой позволяют выдвинуть
некоторые гипотезы об особенностях личности.
НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ - вид распределения переменных. Н. р. наблюдается
при изменении признака (переменной) под влиянием множества относительно
независимых факторов. График уравнения Н. р. представляет собой симметричную
унимодальную колоко-лообразную кривую, осью симметрии которой является вертикаль
(ордината), проведенная через точку 0 (рис. 46).
Рис.46. Процентное распределение случаев под нормальной кривой
Кривая Н. р. была построена для простого аппроксимативного решения задачи
вероятности частот событий. Нормальная кривая описывается формулой де Муавра
U=-
(х)2
~ 2а2
где U - высота кривой над каждым заданным значением х,, х - среднее арифметическое
х,, ет - среднеквадратическое отклонение от х.
Теоретически существует бесконеч-иое множество нормальных кривых с конкретными
значениями М и ст. При
стандартизации тестовых оценок и в некоторых других случаях используется Н. р. со
следующими характеристиками:
М = 0; сг= 1; площадь под нормальной кривой равна единице. Такое распределение носит
название стандартного (единичного) Н. р. Для любого Н. р. в пределах значений хМ. + а
лежит около 68%, в пределах М + 2ог - 95%, М + Зст- 99,7% площади под кривой.
Частоты случаев, укладывающихся в интервалы, ограниченные значениями от М + стдоМ +
а, составляют 68,26%; 95,44%; 99,72%;
99,98 % соответственно (рис. 46). Высота кривой (U} над значением М приблизительно
равна 0,3989. Асимметрия стандартной, как и любой другой нормальной, кривой равна
нулю, эксцесс (Q) - трем (см. Оценка типа распределения). Распределение показателей,
получаемых в эмпирических психологических и психодиагностических исследованиях при
большом числе наблюдений, как правило, приближается к Н. р.
На практике важную роль имеет вычисление площади слева от любой точки на оси
абсцисс, ограниченной участком нормальной кривой и ординатой этой точки. Так как
площадь стандартного Н. р. равна единице, то доля этой площади отражает частоту
случаев с х,, меньшими, чем данное значение на оси X. Решение уравнения де Муавра для
любого значения х неудобно, поэтому для определения площади слева от данного зна-
чения в различных Н- р. (по оси г) имеются специальные таблицы (см. табл. 1 Приложения
III).
Важнейшим качеством Н. р. является то, что для семейства нормальных кривых
характерны одинаковые доли площадей, лежащих под участками, ограниченными равными
значениями ст. При этом любую нормальную кривую можно свести к единичной и таким
образом ответить на вопрос о площади между выбранными точка-
207
HOP -----------------
ми на кривой или высоте кривой над любой из точек оси X. Форма нормальной кривой не
изменяется при вычитании среднего значения и делении на а. Так, если нужно выяснить,
какая часть площади лежит слева от значения х = 20 в Н. р. с ~х. = 25 и ст = 5, эту задачу
можно заменить выяснением площади, лежащей слева от
20-25 " "
z = ---- в единичном Н. р. Для стан-
0
дартного Н. р. значение х. указывает, что точка отстоит от среднего на х единиц.
Отклонение значения от среднего х - ~х, а число стандартных отклонений, которое
(х-х)
отделяет х отх, составляет --- - ст
единичное нормальное отклонение (z). Рассмотренная выше закономерность обобщается
правилом: если х имеет нормальное распределение со средним х и стандартным
отклонением ст, то
(х-х)
г = --- характеризуется нормальным
ст
распределением со средним 0 и стандартным отклонением 1. Площадь между х; и ]?2 в Н.
р. со средней ~х и стандартным отклонением ст равна площади между О:,-Х[) _ (х-х)
1 -
и гч~
в единич-
0 О
номН. р.
Предположим, результаты измерения /Q-показателей в выборке с достаточно большим
числом обследованных (п) обладают свойствами нормального распределения. Значение
~х = 4,52, ст = 3, тогда в точке со значением /Q-показателя 10,4
00,4-4,52J ,.,, _ ------=1,96. Для этого значе-
0
ния площадь слева от z составит 0,975 (97,5%). Это означает, что лишь у 2,5% испытуемых
оценки IQ превышают 10,4. Можно определить, какое число членов выборки укладывается
в интервал оценок
Площадь слева от г для этого значения составит 0,1020 (10,2%). Следовательно, число
лиц, имеющих оценку ниже 8,3, составляет 89,8%, а число лиц с оценкой в интервале 8,3-
10,4 составляет 97,5-89,8=7,7%.
Число случаев в пределах стандартного отклонения можно легко определить без расчетов.
Так, в интервале оценок, соответствующих -2ст и -ст. находится 13,6% обследованных (см.
рис. 46).
Н. р. наиболее часто применяют для статистического описания совокупности эмпирических
данных, оценки совокупности генеральной по выборке,для стандартного нормирования
тестовых баллов и перевода их в оценки школьные (см. Стандартизация). На свойствах Н.
р. основаны статистические критерии проверки гипотез (z-критерий, критерий X2, f-критерий
Фишера, -критерий Стьюден-та и др.).
z-Критерий широко применяется для проверки коэффициентов корреляции:
где г - значение коэффициента корреляции, п - количество наблюдений. Напр., при
сопоставления двух рядов переменных в выборке 50 испытуемых получен коэффициент
корреляции г, равный 0,8. Тогда z = 0,8 :
= 5,6. Далее необходимо найти ординату Н. р. (см. Корреляция бисериальная}согласно
уравнению
(1-2а)
от 10,4 до 8,3. Тогда г
1,27.
где а - допустимый уровень значимости (а = 0,05), U = 1 - 2 0,05 : 2 = 0,45. По
статистическим таблицам определяется, что ординате U = 0,45 соответствует j
г = 0,65. В нашем примере г > 2ц" вычисленный коэффициент корреляции значим на
уровне а < 0,05 и лишь менее чем в 5% случаев равен нулю.
НОРМАТИВНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ -
подход к оценке и интерпретации измеряемых тестом показателей, отражающих
особенности личности или поведения, путем сравнения индивидуальных результатов со
статистическими значениями нормативной выборки.
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