Сравнение классической теории тестирования и теории измерения латентных переменных

Рассмотрим основные достоинства и недостатки обеих теорий.

Классическая теория тестирования

Безусловным достоинством классической теории тестирования являются доступность, наглядность и интерпретация вычислений: уровень подготовленности испытуемого определяется по доле правильных ответов [46].

Однако этой теории присущи существенные недостатки.

• 1. Оценка уровня подготовленности испытуемого зависит от трудности теста. Так, если тест состоит из трудных тестовых заданий, то доля правильных ответов у испытуемого будет низкой. Если же тест состоит из легких тестовых заданий, то доля правильных ответов у того же самого испытуемого будет высокой.
• 2. Оценка трудности тестового задания зависит от уровня подготовленности испытуемых. Так, если выборка состоит из хорошо подготовленных испытуемых, то трудность тестовых заданий будет невысокой. Если же выборка состоит из плохо подготовленных испытуемых, то трудность тестовых заданий будет высокой.
• 3. Шкала измерения уровня подготовленности является нелинейной. Например, одна и та же разница в баллах на краях и в середине шкалы соответствует разному приращению в уровне подготовленности.
• 4. Дисперсия оценки уровня подготовленности наибольшая в середине диапазона измерения и наименьшая по краям, что противоречит логике построения доверительных интервалов.
• 5. Как было показано ранее, тестовый балл испытуемого нелинейно зависит от уровня его подготовленности.

Необходимо отметить еще один способ «измерения», а точнее, оценивания латентной переменной, близкий к классической теории тестирования. Речь идет о вычислении интегральных показателей.

Традиционная методика вычисления интегрального показателя сводится к следующей процедуре:

• 1) на основе экспертных оценок каждой индикаторной переменной приписывается вес: чем выше важность индикаторной переменной, тем больше вес;
• 2) абсолютные значения индикаторных переменных переводятся в относительные. Это осуществляется следующим образом. Для каждой индикаторной переменной ищется ее максимальное значение, которое и принимается за единицу; остальные значения индикаторной переменной выражаются в долях максимального значения;
• 3) относительные значения индикаторной переменной умножаются на вес этой индикаторной переменной, интегральный показатель вычисляется суммированием взвешенных значений всех индикаторных переменных;
• 4) объекты ранжируются на основе этого интегрального показателя.

Однако и эта методика обладает многими существенными недостатками.

• 1. Экспертные оценки являются субъективными (варьируя весами, можно получить любое ранжирование объектов).
• 2. Используемый набор индикаторов может характеризовать не одну переменную, а несколько, что искажает получаемые оценки.
• 3. Получаемые оценки не измеряются на линейной шкале, что затрудняет мониторинг и сравнение объектов.