1 / 16

PORAZDELITVE IN PRETVORBE TESTNIH DOSEŽKOV

PORAZDELITVE IN PRETVORBE TESTNIH DOSEŽKOV. OBČUTLJIVOST ( DISKRIMINATIVNOST ) TESTA. = stopnja, v kateri test meri majhne razlike v merjeni sposobnosti. 1. pregled frekvenčne porazdelitve, 2. koeficient variabilnosti ipd. UJEMANJE EMPIRIČNE IN TEORETIČNE PORAZDELITVE. 1. Histogram…,

harlow
Download Presentation

PORAZDELITVE IN PRETVORBE TESTNIH DOSEŽKOV

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PORAZDELITVE IN PRETVORBE TESTNIH DOSEŽKOV

  2. OBČUTLJIVOST (DISKRIMINATIVNOST) TESTA = stopnja, v kateri test meri majhne razlike v merjeni sposobnosti. 1. pregled frekvenčne porazdelitve, 2. koeficient variabilnosti ipd.

  3. UJEMANJE EMPIRIČNE IN TEORETIČNE PORAZDELITVE 1. Histogram…, 2. Normalni verjetnostni grafi (dejanska kumulativna porazdelitev- teoretična kumulativna porazdelitev), 3. Hi-kvadrat preizkus ujemanja (goodness-of-fit), 4. Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, 5. Sploščenost, asimetrija.

  4. c2 test ujemanja z n.p.: 1. meje med razredi, 2. z vrednosti mej, 3. tabele n.p. teoretični proporci, 4. teoretične frekvence, 5. c2 test, df = št. razredov - 3. c2 test ujemanja s pravokotno distr.: 1. ft = N/št.razredov, 2. c2 test, df = št. razredov - 1.

  5. Primer c2 testa

  6. PRETVORBE TESTNIH DOSEŽKOV Namen: primerljivost testnih dosežkov. Testne dosežke spravimo na lestvico z določeno M in SD, lahko tudi z določeno porazdelitvijo (npr. normalno).

  7. Linearne pretvorbe: Linearna zveza med prvotnimi in transformiranimi vrednostmi. Splošna oblika: X’= a + bX; Osnovna l.p.: zX = (X-M)/SD Običajna oblika: X’ = M’ + SD’zX

  8. Nekatere pogoste linearne pretvorbe: Poseben primer: Binet-Sternov IQ:

  9. Če izhajamo iz obsega v SD in št. enot: SD’ = št.enot / obseg, enota = obseg / št. enot Npr. 5 enot, obseg = 6 SD: 1 3 5 2 4 1:2 2:3 M 3:4 4:5

  10. Nelinearne pretvorbe: Med prvotnimi in transformiranimi vrednostmi ni linearne povezanosti - oblika porazdelitve se spremeni. Najpogostejša primera: 1. percentili, 2. normalizacija.

  11. Percentil = točka, pod katero leži določen % rezultatov. Računamo na podlagi kumulativnih proporcev. Percentilni rang: odstotek rezultatov, ki leži pod neko vrednostjo PR = (R-0.5)/N

  12. Normalizacija: 1. s pomočjo nelinearnih funkcij (log, koren / potenca); 2. ploščinska.

  13. Ploščinska normalizacija: 1. kumulativne frekvence na sredino razreda, 2. tabele n.p. teoretične z vrednosti, (3. T pretvorba itd.).

  14. Primer ploščinske normalizacije T = 50 + 10zt

  15. Izenačevanje delov testne baterije • a) delne dosežke transformiramo na isto lestvico in seštejemo: • WB: M=10, SD = 3 • z-vrednosti • b) s ponderji: pretvorba na enako SD:

More Related