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2012心理咨詢考試《心理測驗學》筆記講義(8)

來源:考試吧發(fā)布時間:2012-02-23

  (1)被試參加測驗的動機不同,會影響其回答問題的態(tài)度、注意力、持久性以及反應速度等,從而影響測驗的成績;在成就、智力和能力傾向等變量時,只有被試動機強力才可能盡力回答,取得好成績。動機效應在測量態(tài)度、興趣及人格等典型行為表現(xiàn)時也有影響。某些被試若欲給人以好印象,就會考慮主試的期望或社會贊許行為,而不按自己的真實情況回答,從而使測驗分數(shù)降低。相反,為了某重動機若欲給人以壞影響,則會使測驗分數(shù)升高。

  (2)b測驗焦慮是指被試在應試前和測試中出現(xiàn)的一種不愉快的、表現(xiàn)為焦慮、擔心、恐懼和緊張的情緒體驗。適度的焦慮會使人興奮型提高,注意力增強,提高反應速度,提高智力測驗、成就測驗和能力傾向測驗的成績。測驗焦慮會受到下列因素影響:

  1能力高的人,測驗焦慮一般較低,而對自己能力沒有把握的人,測驗焦慮較高;

  2抱負水平過高,求勝心切,測驗焦慮較高;

  3具有某種人格特點,如缺乏自信、患得患失、情緒不穩(wěn)定的人易產生測驗焦慮;

  4測驗成績與被試的關系重大,或被試受到的壓力過大,容易使其產生測驗焦慮;

  5經常接受測驗的人焦慮較低,而對測驗程序不熟悉,尤其是測驗中采取了新的題目形式或實施程式會增加測驗焦慮。

  通過教學或輔導可以降低測驗焦慮,而熟悉測驗程序也是降低焦慮的有效方法。

  3、反應定勢:亦稱反應風格,是指獨立于測驗內容的反應傾向,即由于每個人回答問題的習慣不同,而使能力相同的被試得到不同的測驗分數(shù)。幾種常見的反應定勢是:

 。1)求快與求精確的反應定勢;(2)喜好正面敘述的反應定勢;大量研究發(fā)現(xiàn),被試在無法確定“是非題”的正確答案時,選擇“是”的人往往多于選“否”的人,或者說選“是”的人多于實際上應該選“是”的人。(3)喜好特殊位置的反應定勢;(4)喜好較長選項的反應定勢(5)猜測的反應定勢。

  測驗的記分及其誤差的校正

  對于測驗編制者而言:記分標準化應該包括選擇和設計合式的標準化記分程序,考慮分數(shù)的分配、權數(shù)的分配、猜測的處理以及分數(shù)是由原始分數(shù)表示還是轉化成其他形式。對測驗使用者而言:記分標準化則是要求完全按照測驗手冊的規(guī)定和標準答案給予被試分數(shù),有時還可以完全依據(jù)套板或計算機記分。

  1、記分的基本步驟和要求:(1)記錄被試反應。⑵參考標準答案。主試應當熟悉掌握記分鍵,特別是非客觀題的記分要求,不得隨意記分。⑶計算最后得分并轉換原始分數(shù)。把所有分數(shù)匯總,計算出原始分數(shù)的總分。

  轉換原始分數(shù)的意義和方法:在心理測量中,一般原始分數(shù)本身很少有意義,只有將原始分數(shù)進行適當?shù)霓D換處理或與參照標準加以對照,即把原始分數(shù)轉換為導出分數(shù),測驗分數(shù)才有意義。測驗編制者提供的常模表就是原始分數(shù)的轉換表,它為測驗使用者提供了一種方便易行的由原始分數(shù)向導出分數(shù)轉化的方法。

  測驗分數(shù)的解釋

  對測驗分數(shù)的解釋主要包括兩個方面的問題:一是如何使分數(shù)具有意義,即我們必須合理的制度測驗量表以實現(xiàn)測驗結果的數(shù)量化。又能為不同的測驗導出可比較的量表;二是如果將有意義的信息傳達給當事人,即把測驗分數(shù)與常規(guī)比較,依照出個人在測驗量表上的相對等級,從而對個人測驗作業(yè)進行解釋。

  參照常模的分數(shù)解釋

  一、常模的團體和常模樣本

  1、常模團體的性質

  由具有某種共同特征的人所組成的一個群體,或者是該群體的一個樣本。

  對編制者而言:常模的選擇主要是基于對測驗將要施測的總體的認識,常模團體必須能夠代表該總體。這種工作包括:確定一般總體、確定目標總體、確定樣本。

  對測驗使用者:要考慮的問題是,現(xiàn)有的常模團體哪一個最合適。

  2、常模團體的條件

 。1)群體的構成必須明確界定:在制定常模時,必須清楚地說明所要測量的群體的性質與特征。依據(jù)不同的變量確定群體,便可得到不同的常規(guī)。

 。2)常模團體必須是所測群體的代表性樣本。

 。3)樣本的大小要適當。總體數(shù)目小,只有幾十個人,需要100%的樣本;如果總體數(shù)目達,相應的樣本也大,一般最低不小于30或100個;全國性常模,一般應有2000-3000人為宜。

 。4)標準化樣組是一定時空的產物:我們在一定時間和空間中抽取的標準化樣組,它只能反映當時當?shù)氐那闆r。在選擇合適常模時,注意選擇較為新近的常模。

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