Introduzione alla psicometria

psicometria può essere definito come: "Disciplina metodologica, nell'ambito della Psicologia, il cui compito fondamentale è la misurazione o quantificazione delle variabili psicologiche con tutte le implicazioni che ciò comporta, sia teoriche che pratiche". L'origine della psicometria può essere individuata verso la metà del 19 ° secolo e, da quel momento, sarà sviluppata, fondamentalmente attraverso queste due rotte: Studi psicofisici: hanno dato origine allo sviluppo di modelli che hanno permesso di assegnare valori numerico agli stimoli e, quindi, che ha permesso il ridimensionamento degli stimoli.

1. introduzione
2. Corso storico di psicometria
3. Origini e sviluppo della teoria classica dei test (tct)

introduzione

Pertanto, la psicometria deve prima affrontare la giustificazione e la legittimazione della misurazione psicologica, per la quale deve:

• Sviluppare modelli formali che permettano di rappresentare i fenomeni che si vogliono studiare e rendere possibile la trasformazione dei fatti e dei dati
• Convalidare i modelli sviluppati per determinare la misura in cui rappresentano la realtà che intendono e stabilire le condizioni che consentono di eseguire il processo di misurazione

La misurazione psicologica

Secondo Coombs, Dwes e Tversky (1981) si ritiene che i ruoli fondamentali assegnati alla Scienza siano la descrizione, la spiegazione e la predizione dei fenomeni osservabili attraverso alcune leggi generali che esprimono le relazioni tra le proprietà degli oggetti indagati . La psicologia come scienza avrà le sue basi scientifiche su misura, che ti permetteranno di confrontare empiricamente le ipotesi avanzate. Secondo Nunnally (1970) la misura è ridotta a qualcosa di molto semplice, consiste in un insieme di regole per assegnare numeri agli oggetti in modo tale che quei numeri rappresentino quantità di attributi che comprendono per attributi le caratteristiche degli oggetti e non gli oggetti stessi.

Tuttavia, viene riconosciuta la difficoltà implicata nella misurazione delle caratteristiche psicologiche data l'unicità della stessa e, quindi, le difficoltà che dovevano essere superate fino a quando non è stato raggiunto per accettare la necessità e la possibilità di misurare questo tipo di variabili . Le differenze con gli attributi fisici nella misurazione di questo tipo di variabili (psicologico) è stata considerata una nuova concezione della misurazione (Zeller e Carmines 1980) considerato che si tratta di un processo attraverso il quale concetti astratti non osservabili (costrutti) sono collegati direttamente, con indicatori osservabili empirici direttamente (comportamenti). Questo tipo di misurazione viene solitamente chiamato misurazione mediante indicatori, Dato che le variabili psicologiche non possono essere misurate direttamente, è necessario selezionare una serie di indicatori che possono essere misurati direttamente.

Corso storico di psicometria

Gli studi sulle differenze individuali che hanno dato luogo allo sviluppo di test e alle diverse teorie dei test, hanno reso possibile l'assegnazione di valori numerici ai soggetti e, quindi, il ridimensionamento dei soggetti. Puoi considerare tre fattori decisivi nello sviluppo dei test:

• L'apertura del laboratorio antropometrico di Galton a Londra
• Lo sviluppo della correlazione di Pearson
• L'interpretazione di Spearman, considerando che la correlazione tra due variabili indica che entrambi hanno un fattore comune. I test come strumenti hanno anticipato il loro fondamento teorico.

Le origini più vicine si trovano in quei primi test sensoriali-motori usati da Galton (1822-1911) nel suo laboratorio antropometrico a Kensington, Galton ha anche l'onore di essere il primo ad applicare la tecnologia statistica per analizzare i dati dei suoi test, lavoro che continuerà con Pearson.

James McKeen Cattell (1860-1944) sarà il primo a usare il termine "test mentale", ma i suoi test, come quelli di Dalton, erano di natura sensoriale e l'analisi dei dati chiariva la netta correlazione tra questo tipo di test e il livello intellettuale dei soggetti. Sarà Binet a prendere una svolta radicale nella filosofia dei test, introducendo nella sua scala compiti di natura più cognitiva volti a valutare aspetti come il processo, ecc. Nella revisione della scala condotta da Terman alla Stanford University, che è nota come la recensione di Stanford-Binet, il QI è stato usato per la prima volta per esprimere i punteggi dei soggetti. L'idea era originariamente di Stern, che nel 1911 propose di dividere l'età mentale (SM) tra cronologico (CE), moltiplicando per cento per evitare i decimali: CI = (EM / EC) x100.

Il prossimo passo nell'evoluzione storica dei test sarà contrassegnato da l'emergere di test di intelligenza collettiva, propiziato dalla necessità dell'esercito americano nel 1917 di selezionare e classificare i soldati che stavano per prendere parte alla prima guerra mondiale, un comitato guidato da Yerkes progettato da diversi materiali esistenti, in particolare dal nuovo test di Otis, i famosi Test Alpha e Beta, il primo per la popolazione generale e il secondo per l'uso con analfabeti o detenuti senza padronanza dell'inglese, questi test sono ancora in uso oggi. Per l'aspetto delle classiche batterie di prova di oggi dobbiamo aspettare fino agli anni '30 e '40, il cui prodotto più genuino sarà la capacità mentale primaria di Thurstone.

I diversi modelli daranno luogo a numerose batterie di test (PMA, DAT, GATB, TEA, ecc.) Comunemente usati oggi. Da parte sua, lo psichiatra svizzero Roschach propone nel 1921 il suo famoso test proiettivo di macchie d'inchiostro, che saranno seguiti da altri test proiettivi di tipi molto diversi di stimoli e compiti, tra cui il TAT, il CAT, il test di frustrazione di Rosenzweig, ecc. Tuttavia, la tecnica proiettiva che può essere considerata un pioniere è l'Association of Words o Free Association Test, descritta da Galton.

Origini e sviluppo della teoria classica dei test (tct)

Come risultato del boom raggiunto dai test emerge la necessità di sviluppare un quadro teorico che serva da base per i punteggi ottenuti dai soggetti quando vengono applicati, abilitare la validazione delle interpretazioni e inferenze fatte da esso e consentire la stima di errori di misura inerenti a qualsiasi processo di misurazione attraverso lo sviluppo di una serie di modelli.

Quindi, è stata sviluppata una struttura teorica generale, la Teoria dei test, che permetterà di stabilire una relazione funzionale tra le variabili osservabili dai punteggi empirici ottenuti dai soggetti nei test o negli item che li compongono e le variabili osservabili. Il TCT è stato sviluppato, fondamentalmente, dai contributi di Galton, Pearson e Spearman che ruotano attorno a tre concetti base: l'empirico o osservato (X) i punteggi veri (V) ei punteggi dovuti all'errore (e) L'obiettivo principale era quello di trovare un modello statistico che basi adeguatamente i punteggi del test e consentire la stima degli errori di misurazione associati a qualsiasi processo di misurazione.

Il modello lineare di Spearman è un modello additivo in cui il punteggio osservato (variabile dipendente) di un soggetto in un test (X) è il risultato della somma di due componenti: il suo punteggio reale (variabile indipendente) nel test ( V) e l'errore (e) X = V + e Sulla base di questo modello e delle ipotesi minime, il TCT svilupperà un'intera serie di deduzioni volte a stimare la quantità di errore che influisce sui punteggi del test..

ipotesi:

• Il punteggio (V) è l'aspettativa matematica del punteggio empirico (X): V = E (X)
• La correlazione esistente tra i veri punteggi dei soggetti "n" in un test e gli errori di misurazione è uguale a zero. rve = 0
• La correlazione tra gli errori di misurazione (re1e2) che influenzano i punteggi dei soggetti in due test diversi è uguale a zero. re1e2 = 0.

Sulla base di queste tre ipotesi del modello, vengono stabilite le seguenti detrazioni:

1. L'errore di misurazione (e) è la differenza tra i punteggi empirici (X) e quelli veri (V). e = X-V
2. L'aspettativa matematica degli errori di misura è zero, quindi sono errori imparziali E (e) = 0
3. La media dei punteggi empirici è uguale alla media dei veri.
4. I veri punteggi non avrebbero affrontato errori. Cov (V, e) = 0
5. La covarianza tra i punteggi empirici e quelli veri è uguale alla varianza dei veri: cov (X, V) = S2 (V)
6. La covarianza tra i punteggi empirici di due test è uguale alla covarianza tra i veri: cov (Xj, Xk) = cov (Vj, Vk) g) La varianza dei punteggi empirici è uguale alla varianza del vero più gli errori: S2 (X) = S2 (V) + S2 (e)
7. La correlazione tra i punteggi empirici e gli errori è pari al quoziente tra la deviazione standard degli errori e quella degli empirici. rxe = Se / S