- Конструирование психодиагностических тестов: традиционные математические модели и алгоритмы

Это продолжение увлекательной статьи про конструирование психодиагностических тестов.

...

психодиагностического теста и кратко охарактеризуем основные операции на этих этапах. Современная методология психологического тестирования считает наиболее оптимальной рационально-эмпирическую стратегию решения данной задачи /Общая психодиагностика, 1987/.

1) Формирование исходного варианта психодиагностического теста.

— Теоретический анализ диагностируемого конструкта, разработка теоретической концепции тестируемого свойства. Выявление (с использованием литературы) системы взаимосвязанных диагностических конструктов, внутри которой новый диагностический конструкт характеризуется определенными структурно-функциональными связями и отношениями. Прогнозирование результатов корреляционных экспериментов по проверке конструктной валидности.

— Выделение составных частей теоретического конструкта, формирование системы «эмпирических индикаторов» (системы исходных признаков) — операционально однозначных показателей, фиксирующих проявление конструкта в различных поведенческих ситуациях. Конструирование пунктов теста.

В случае заимствования отдельных частей нового теста у известных психодиагностических методик производится выбор таких методик (как правило, многомерных тестов), части которых теоретически способны отражать требуемое диагностическое свойство.

— Формулирование релевантного внешнего критерия, который будет использоваться для проверки эмпирической валидности теста и может также быть использован при проведении эмпирико-статистического анализа данных для определения параметров диагностической модели.

2) Проведение экспериментальных обследований и определение параметров диагностических моделей.

— Планирование и проведение обследования исходным вариантом нового психодиагностического теста специально подобранной выборки испытуемых, для которых известны (или будут известны) значения критериального показателя, а также результаты по родственным тестам. При необходимости на этих испытуемых проводятся дополнительные тесты с целью обеспечения в дальнейшем проверки конструктной валидности нового теста (экспертные оценки в данном случае рассматриваются как одна из параллельных процедур получения критериальной или психологической информации).

В настоящее время не существует однозначного ответа на вопрос об объеме обследуемой выборки. По крайней мере такой ответ невозможно дать априорно до проведения разведочного статистического анализа и установления вида распределений изучаемых переменных. Исследование большого числа реальных задач многомерного анализа данных показывает, что основная масса использовавшихся таблиц экспериментальных данных содержала от 30 до 200 объектов и медиана эмпирического распределения объема выборки составляет 100 /Александров В. В. и др., 1990/. В зависимости от объема выборки используются различные статистические критерии. Проблема малой выборки при построении линейных решающих правил рассмотрена, например, в /Раудис Ш. и др., 1975/.

— Определение параметров диагностических моделей (отбор информативных пунктов теста, нахождение весовых коэффициентов) производится с помощью методов многомерного статистического анализа, описанных в данной главе. Эти методы в достаточно полном объеме реализованы практически во всех известных пакетах прикладных программ для статистической обработки данных типа STATGRAPHICS, SPSS, BMDP, которые функционируют на персональных компьютерах. Однако, как отмечалось выше, специфика психологических измерений (высокая размерность, номинальный и качественный характер исходных признаков) накладывает свой отпечаток на применение этих методов в психодиагностике. Часто бывает нецелесообразно, а то и невозможно использовать классические версии того или иного метода. Нередко исследователю имеет смысл ограничиться упрощенными моделями указанных методов и остановиться на их реализации в форме отбора признаков и самой приблизительной оценки весовых коэффициентов для пунктов теста, вошедших в правило вычисления результирующего психодиагностического показателя.

3) Анализ распределения тестовых баллов, построение тестовых норм и проверка их репрезентативности.

Таблица. Методы определения параметров диагностических моделей

Открыть таблицу »»»

При построении тестовых норм психолог должен произвести следующие действия /Общая психодиагностика, 1987/.

— Сформировать выборку стандартизации (случайную или стратифицированную по какому-либо параметру) из той популяции, на которой предполагается применять тест. Провести на каждом испытуемом выборки тест в сжатые сроки (чтобы устранить иррелевантный разброс, вызванный внешними событиями, происшедшими за время обследования).

— Произвести группировку «сырых» баллов с учетом выбранного интервала квантования.

— Построить распределение частот тестовых баллов (для заданных интервалов) в виде таблицы и в виде соответствующих графиков гистограммы и кумуляты.

— Произвести расчет среднего и стандартного отклонения, а также асимметрии и эксцесса. Проверить гипотезы о значимости асимметрии и эксцесса. Сравнить результаты проверки с визуальным анализом кривых распределений.

— Произвести проверку нормальности закона распределения частот тестовых баллов с помощью, например, критерия Колмогорова или с помощью других более мощных критериев.

— Если гипотеза о нормальности распределения отвергается, произвести процентильную нормализацию с переводом в выбранную стандартную шкалу. Проверить устойчивость распределения расщеплением выборки на две случайные половины. При совпадении нормализованных баллов для половины и для целой выборки считать нормализованную шкалу устойчивой.

— Проверить однородность распределения по отношению к варьированию заданного популяционного признака (пол, профессия и т. п.) с помощью критерия Колмогорова. Построить в совмещенных координатах графики гистограммы и кумуляты для полной и частной выборок. При значимых различиях этих графиков разбить выборку на разнородные выборки.

— Построить таблицы процентильных и нормализованных тестовых норм (для каждого интервала «сырого» балла). При наличии разнородных выборок для каждой из них строится своя таблица.

— Определить критические точки (верхнюю и нижнюю) для доверительных интервалов (на уровне -Р<СО,01) с учетом стандартной ошибки в определении среднего значения.

— Обсудить конфигурацию полученных распределений с учетом предполагаемого механизма решения того или иного теста.

— В случае негативных результатов — отсутствия устойчивости норм для шкалы с заданным числом градаций (с заданной точностью) — осуществить обследование более широкой выборки или отказаться от плана использования данного теста.

4) Анализ надежности.

— Для тестов, построенных по принципу внутренней согласованности (без использования внешнего критерия), производится расчет коэффициентов надежности по формулам 2.69—72.

— Если имеются результаты обследования выборки стандартизации параллельными формами теста, то рассчитываются коэффициенты корреляции этих результатов с баллами, полученными с помощью нового теста.

— Проверка надежности как устойчивости к перетестированию совершенно необходима при диагностике свойств, по отношению к которым теоретически ожидается инвариантность во времени. Анализ ретестовой надежности может быть (так же как анализ надежности — согласованности) совмещен с исследованием информативности отдельных пунктов.

5) Анализ валидности.

Рассчитываются коэффициенты корреляции сконструированного теста с релевантным внешним критерием, а также с результатами дополнительных тестов для оценки конструктной валидности.

Требования кпсихометристу, разрабатывающему психодиагностический тест изложены в /Бурлачук Л. Ф. и др., 1989/. Там же излагаются требования к использованию компьютеров в психодиагностике. 

ЛИТЕРАТУРА

1. Аванесов В. С. Тесты в социологическом исследовании. — М., 1982. —199 с.
2. Автоматизация методик психологического исследования: принципы и рекомендации. — Орел: ВНИИ охраны труда. —1989. —326 с.
3. Айвазян С. А., Бежаева 3. И., Староверов О. В. Классификация многомерных (наблюдений. — М.: Статистика, 1974. —240 с.
4. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. — М.: Финансы и статистика, 1983. —471 с.
5. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Статистическое оценивание зависимостей. — М.: Финансы и статистика, 1985. — 484 с.
6. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989. —607 с.
7. Александров В. В., Алексеев А. И., Горский Н. Д. Анализ данных на ЭВМ (на примере системы СИТО). — М.: Финансы и статистика, 1990. —192 с.
8. Александров В. В., Лачинов В. И., Поляков А. О. Рекурсивная алгоритмизация кривой, заполняющей многомерный интервал // Изв. АН СССР: Техн. кибернетика, 1978, № 1. — с. 192-197.
9. Александров В. В., Шнейдеров В. С. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ. — М.: Медицина, 1984. —157 с.
10. Анастази А. Психологическое тестирование: Книга 2. Пер. с англ. / Под ред. Гуревича К. М., Лубовского В. И. — М.: Педагогика, 1982.
11. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. — М.: Физ-матгиз, 1963. —500 с.
12. Анцыферова Л. И. Системный подход в психологии личности // Сб.: Принцип системности в психологических исследованиях. — М.: Наука, 1990. — с. 61-77.
13. Аркадьев А. Г., Браверман Э. М. Обучение машины классификации объектов. — М.: Наука, 1971. —172 с.
14. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. — М.: Мир. —329 с.
15. Барабаш Б. А. Минимизация описания в задачах автоматического распознавания образов // Техн. Кибернетика, 1964, № 3. — с. 32-44.
16. Белюк Л. В. Комплексная системная реализация задач вузовской профориентации с применением ЭВМ. — М., 1988. —88 с.
17. Березин Ф. Б., Мирошников М. П., Рожанец Р. В. Методика многостороннего исследования личности. — М.: Медицина, 1976.
18. Беспалько И. Г., Гильяшева И. Н. Проективные методы // Методы психологической диагностики и коррекции в клинике. — Л.: Медицина. — с. 116-144.
19. Бобров А. Е., Шурыгин А. И. Алкогольный скрининг-тест: его валид-ность и структура // Психологическая диагностика при нервно-психических и психосоматических заболеваниях. — Л.: НИИ психоневрологии им. В. М. Бехтерева, 1985. — с. 33-36.
20. Боннер Р. Е. Некоторые методы классификации // Автоматический анализ изображений. —М.: Мир, 1969. — с. 205-234.
21. Брусенцов Н. П., Галимов Ю. Ю., Маслов С. П., Рамиль А. X. Автоматизированная система обучения «Наставник». — М., 1975.
22. Будущее искусственного интеллекта/Под ред. К. Е. Левитина и Д. А. Поспелова — М.: Наука, 1991. —302 с.
23. Букатова И. Л. Эволюционное моделирование и его приложения. — М.: Наука, 1979. —231 с.
24. Бурлачук Л. Ф., Морозов С. М. Словарь-справочник по психологической диагностике. — Киев: Наукова думка. —1989. —200 с.
25. Бушурова В. Г. Дисс. на соиск. уч. ст. канд. психол. наук. — ЛГУ,-У1988.
26. Вайнцвайг М. Н. Алгоритм обучения распознаванию образов «Кора» // Алгоритмы обучения распознаванию образов. — М.: Сов. радио, /973. — с. 8-12.
27. Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов / (стати-стические проблемы обучения). — М.: Наука, 1974. — 415 с.
28. Васильев В. И. Распознающие системы. Справочник. — Киев: Наукова думка, 1983. — 422.
29. Веселков А. Ф. К вопросу о принципах создания автоматизированной базы экспериментальных психологических исследований // Психол. жури. — т. 8, № 3. —1987. — с. 130-136.
30. Вешторр А. М., Зуев Ю. А., Краснопрошин В. В. Двухуровневая схема распознавания с логическим корректором // В кн.: Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. — М.: Наука, 1989. — Вып. 2. — с. 73-98.
31. Воробьев В. М., Буров В. В., Дюк В. А. Опыт медико-психологического обследования некоторых контингентов молодежи // 3дравоохранение РСФСР, 1984, № 2. — с. 37.
32. Воробьев В. М., Дюк В. А., Иовлев Б. В., Сенопальников Е. В., Чигирев В. А. Разработка автоматизированной психодиагностической системы массового обследования в профилактических целях // Исследование механизмов и эффективности психотерапии при нервно-психических заболеваниях. — Л.: НИИ психоневрологии им. В. М. Бехтерева, 1981.
33. Воробьев В. М., Дюк В.А. Применение стандартизированных вопросников для экспресс-диагностики нервно-психических расстройств // Психологиче-ская диагностика при нервно-психических и психосоматических заболеваниях. — Л.: НИИ психоневрологии им. В. М. Бехтерева. —1985. — с. 27-28.
34. Воробьев В. М., Дрызго Н. П., Дюк В. А., Саввин Ю. Б., Чигирев В. А. Научно-методические рекомендации по применению стандартизированного личностного вопросника для медико-психологического обследования кандидатов в вузы. —Л.: МО СССР, 1984. —32 с.
35. Гаврилова Т. А. Представление знаний в экспертной диагностической системе АВТАНТЕСТ // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1984, № 5. — с. 168-175.
36. Гаврилова Т. А., Червинская К. Р., Яшин А. М. Формирование поля знаний на примере психодиагностики // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1988, № 5. — с. 72-85.
37. Гайда В. К., Захаров В. П. Психологическое тестирование. —Л.: изд-во ЛГУ, 1982. —101 с.
38. Ганзен В. А. Системные описания в психологии. — Л.: изд-во ЛГУ, 1984. —175 с.
39. Ганнушкин П. Б. Клиника психопатий, их статика, динамика. — М.: Медицина, 1939. —309 с.
40. Гильбух Ю. 3. Метод психологических тестов: сущность и значе-ние // Вопр. психол., 1986, № 2. — с. 30-42.
41. Гласе Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. — М.: Прогресс, 1976 — 495 с.
42. Говоркова А. Ф. Опыт изучения некоторых интеллектуальных уме-ний // Вопр. психологии, 1962, № 2-е. 83-91.
43. Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания. — М.: Высшая школа, 1989. —232 с.
44. Горелик А. Л., Гуревич И. Б., Скрипкин В. А. Современное состояние проблемы распознавания: Некоторые аспекты. — М.: Радио и связь, 1985.
45. Горский Н. Д. Рекурсивный метод отображения многомерного пространства при решении задач хранения и обработки данных в автоматизированных
46. системах научных исследований. — Автореф. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук. —Л., 1981. —19 с.
47. Грановская Р. М., Березная И. Я. Интуиция и искусственный интеллект.--Л.: ЛГУ, 1991. — 272 с.
48. Губерман Т. А., Ямпольский Л. Т. Применение алгоритмов распознавания образов в психодиагностике // Вопр. психологии, 1983, № 5. — с. 118-125.
49. Гублер Е. В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. —Л.: Медицина, 1990. —176 с.
50. Деев А. А., Ложкин Г. В., Спасенников В. В. Автоматизированная процедура обследования при использовании шестнадцатифакторного личностного опроса // Психол. журн., 1984, № 6. — с. 106-111.
51. Демиденко Е. 3. Линейная и нелинейная регрессия. — М.: Финансы и статистика, 1981. —302 с.
52. Диго С. М. Проектирование баз данных. — М.: Финансы и статистика, 1988.
53. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. — М.: Статистика, 1973. —392 с.
54. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. — М.: Мир, 1976. —511 с.
55. Дейвисон М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных. — М.: Финансы и статистика, 1988.
56. Дюк В. А. Проблемы применения формальных методов формирования метапонятий при концептуальном анализе знаний // Методы и системы принятия решений. Системы поддержки процессов проектирования на основе знаний. — Рига: Рижск. техн. ун-т. 1991. — с. 90-95.
57. Елисеева И. И., Рукавишников В. О. Группировка, корреляция, распознавание образов (Статистические методы классификации и измерения связи). — М.: Статистика, 1977. —144 с.
58. Енюков И. С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: Пакет ППСА. — М.: Финансы и статистика, 1986. —232 с.
59. Ермакова И. В. Автоматизированная система АЛИСА как инструмент психолога-экспериментатора // Вопр. психологии, 1984, № 3. — с. 141-144.
60. Ермакова И. В. Некоторые подходы и перспективы развития автоматизированной психодиагностики и прогнозирования за рубежом // Вопр. психологии, 1986, № 4. — с. 170-175.
61. Жамбю М. Иерархический кластерный анализ и соответствия. — М.: Финансы и статистика, 1988.
62. Житков Г. Н. Некоторые методы автоматической классифика-ции // Структурные методы опознавания и автоматическое чтение. М.: ВИНИТИ, 1970. — с. 68-85.
63. Журавлев Ю. И. Непараметрические задачи распознавания обра-зов // Кибернетика, 1976, № 6. — с. 93-103.
64. Журавлев Ю. И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики. — М.: Наука, 1978, вып. 33. — с. 5-68.
65. Журавлев Ю. И., Гуревич И. Б. Распознавание образов и анализ изображений/Искусственный интеллект. — В. 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/под ред. Д. А. Поспелова. —М.: Радио и связь, 1990. —304 с.
66. Забродин Ю. М. Развитие советской психологии и задачи психологической службы // Психол. журн., 1984, № 6. — с. 3-20.
67. Забродин Ю. М., Похилько В. И., Шмелев А. Г. Статистические и семантические проблемы конструирования и адаптации многофакторных личностных тест-опросников // Психол. журн., т. 8, № 6, 1987. — с. 79-89.
68. Загоруйко Н. Г. Методика оценки информационной эффективности независимых параметров речевого сигнала // Тр. ИМ Сиб. отд. АН СССР: Вычислительные системы, 1964, вып. 10. — с. 77-89.
69. Загоруйко Н. Г. Методы распознавания и их применение. — М.: Сов. радио, 1972. —206 с.
70. Загоруйко Н. Г., Елкина В. Н., Лбов Г. С. Алгоритмы обнаружения^ эмпирических закономерностей. — Новосибирск: Наука, 1985. —110 с.
71. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976.
72. Закс Л. Статистическое оценивание. — М.: Статистика, 1976.
73. Зеличенко А. И. Интеллектуальные системы и психологическое зна-ние // В кн.: Компьютеры и познание. — М.: Наука, 1990. — с. 69-86.
74. Зеличенко А. И. Некоторые экстремальные задачи распознавания образов. — Дисс. на соиск. уч. степ. канд. физ.-мат. наук. — М., 1982.
75. Иберла К. Факторный анализ. — М.: Статистика, 1980. —308 с.
76. Ивахненко А. Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования. — Киев: Техника, 1969. —392 с.
77. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник/под ред. Э. В. Попова. — М.: Радио и связь, 1990. — 464 с.
78. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/под ред. Д. А. Поспелова. — М.: Радио и связь, 1990. —304 с.
79. Кальниш В. В., Романенко Е. В., Самойлов В. Д. Архитектура системы и разработка программных средств и автоматизации диагностики психологических и психофизиологических качеств оперативного диспетчерского персонала. — Киев: Ин-т пробл. моделирования в энергетике, 1989. —53.
80. Карвасарский Б. Д. Медицинская психология. — Л., 1982.
81. Карвасарский Б. Д. Неврозы. — М., 1980.
82. Кендалл М. Методы ранговой корреляции. — М.: Статистика, 1974.
83. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. — М.: Наука, 1973. —900 с.
84. Классификация и кластер/под ред. Дж. Вэн Райзин. — М.: Мир, 1980. — 390 с.
85. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Т. 1. — М.: Мир, 1977.
86. Колесов В. В. Отражение русского менталитета в слове/Человек в зеркале наук. —Л.: ЛГУ, 1991. — с. 106-124.
87. Колмогоров А. Н. Три подхода к определению понятия «количество ин-формации» // Проблемы передачи информации/под ред. Яглома П. С., 1965, т. 1, вып. 1.
88. Коновалова Н. Л. Психологические факторы социально-трудовой реабилитации больных с хронической недостаточностью мозгового кровообращения. — Дисс. на соиск. уч. ст. канд. психол. наук. — НИИ психоневрологии им. В. М. Бехтерева, 1989.
89. Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику. — М.: Наука, 1975. — 286 с.
90. Крылов В. Ю. Метод многомерной геометризации психологических данных, системный подход в математической психологии // Принцип системности в психологических исследованиях. — М.: Наука, 1990. — с. 33-48.
91. Кузнецов А. С. Методы поиска оптимальных групп признаков при статистическом распознавании образов. — Л.: ВИКИ им. А. Ф. Можайского, 1982. — с. 14-23.
92. Кук Н. М., Макдональд Дж. Формальная методология приобретения и представления экспертных знаний // ТИИЭР, 1986, т. 74, № 10. — с. 145-155.
93. Кулагин Б. В. Основы профессиональной психодиагностики. — Л.: Медицина, 1984. —216 с.
94. Кулагин Б. В., Сергеев С. Т. Типологический подход к исследованию проблемы профотбора // Психол. журн., 1989, т. 10, № 1.
95. Лбов Г. С. Выбор эффективной системы зависимых признаков/Труды Сиб. отд. АН СССР: Вычислительные системы. — Новосибирск, 1965, вып. 19. — с. 87-101.
96. Лбов Г. С. Логические функции в задачах эмпирического предсказа-ния // Эмпирическое предсказание и распознавание образов: Вычислительные системы. — Новосибирск, 1978, вып. 76. — с. 34-64.
97. Лбов Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. — Новосибирск: Наука, 1981. —157 с.
98. Личко А. Е., Иванов Н. Я. Патохарактерологический диагностический опросник для подростков и опыт его практического использования. — Л.: Медицина, 1976.
99. Личко А. Е. Психопатии и акцентуации характера у подростков. — Л.: Медицина, 1983. —225 с.
100. Ломов Б. Ф. О системном подходе в психологии // Вопр. психол., 1975, № 2. — с. 31-45.
101. Ломов Б. Ф. О системной детерминации психических явлений и пове-дения // Сб.: Принцип системности в психологических исследованиях. — М.: Наука, 1990. — с. 10-17.
102. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. — М.: Мир, 1967. —144 с.
103. Меллер Ф., Капекки В. Роль энтропии в номинальной классифика-ции // Математика и социология. — М., 1977. — с. 301 -338.
104. Мельников А. В. О применении персональных компьютеров в психо-логии // Психол. журн., т. 10, № 1, 1989. — с. 56-61.
105. Мельников В. М., Ямпольский Л. Т. Введение в экспериментальную психологию личности. — М.: Просвещение, 1985. —319 с.
106. Методика определения уровня невротизации и психопатизации. — Л.: НИИ психоневрологии им. В. М. Бехтерева, 1980. — 45 с.
107. Методическое пособие по организации и проведению психиатрического обследования кандидатов в вузы/под ред. Спивака Л. И. — МО СССР, 1980. — 46 с.
108. Методы и технические средства психологической диагностики: тез. науч. сообщ. всесоюз. конф./отв. ред. Забродин Ю. М., Плотников В. В. — Орел: ВНИИ охраны труда, 1988. —175 с.
109. Мешалкин Л. Д. Локальные методы классификации // Статистические методы классификации. — М.: МГУ, 1969, вып. 1. — с. 58-78.
110. Минский М., Пейперт С. Перцептроны. — М.: Мир, 1971. — 261 с.
111. Миркин Б. Г. Анализ качественных признаков и структур. — М.: Статистика, 1980. — 319 с.
112. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. — М.: Финансы и статистика, 1982. —239 с.
113. Мясищев В. Н. Личность и неврозы. —Л.: ЛГУ, I960. —224 с.
114. Назаретов В. М., Ким Д. П. Техническая имитация интеллекта. Кн. 6. Робототехника и гибкие автоматизированные производства. В 9-ти кн./под ред. И. М. Макарова. — М.: Высшая школа, 1986.
115. Налимов В. В. Теория эксперимента. — М.: Наука, 1971. —208 с.
116. Никифоров А. М., Фазылов Ш. X. Методы и алгоритмы преобразования типов признаков в задачах анализа данных. — Ташкент: Фан, 1988. —132 с.
117. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. — М.: Радио и связь, 1985.
118. Норакидзе В. Г. Методы исследования характера личности. Тбилиси: Мецниереба, 1975. —243 с.
119. Нормативные предписания разработчикам и пользователям психодиагностических методик // Вопр. психол., 1987, № 5. — с. 176-181.
120. Оганезов А. С., Суменко О. В. Автоматизация исследования личности по психологической методике MMPI с синтезом словесного диагноза // Вопр. психол., 1990, № 1. — с. 154—157.
121. Паповян С. С. Эксперимент в прикладной социальной психологии: актуальные проблемы статистического анализа данных // Психол. журн., т. 6, № 6, 1985. — с. 90-100.
122. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. — М.: Сов. радио, 1970. —408 с.
123. Петренко В. Ф. Введение в экспериментальную психосемантику: Исследование формы репрезентации в обыденном сознании. — М.; 1983. —127 с.
124. Петренко В. Ф., Пронина Е. Е. Человек на телеэкране: опыт психологического исследования // Психол. журн., 1986, т. 7, № 3. — с. 62-70.
125. Пиръов Г. Д. Классификация методов в психологии. — Братислава: Психодиагностика в социалистических странах, 1985. — с. 19-25.
126. Попечителев Е. П., Романов С. В. Анализ числовых таблиц в биотехнических системах обработки экспериментальных данных. — Л.: Наука, 1985. — 148 с.
127. Попов Э. В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. — М.: Наука, 1987. —288 с.
128. Попов Э. В. Особенности разработки и использования экспертных си-стем // Искусственный интеллект. Кн. 1: системы общения и экспертные системы. — М.: Радио р связь, 1990.
129. Поспелов Д. А. Ситуационное управление. — М.: Наука, 1986. —288 с.
130. Поспелов Д. А. Данные и знания. Представление знаний // Искусственный интеллект. Кн. 2: Модели и методы: Справочник/под ред. Д. А. Поспелова. — М.: Радио и связь, 1990. — с. 7-13.
131. Похилько В. И., Федотова Е. О. Техника репертуарных решеток в экспериментальной психологии личности // Вопр. психол., № 3, 1984. — с. 151-157.
132. Практикум по общей и экспериментальной психологии/под ред. Крылова А. А. — Л.: ЛГУ, 1987. —255 с.
133. Практикум по психодиагностике. Дифференциальная психометрика/под ред. Столина В. В., Шмелева А. Г. — М.: МГУ, 1984. —151 с.
134. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Прикладные человеко-машинные системы, ориентированные на знания/под ред. Поспелова Г. С. — М.: ВЦ АН СССР, ВИНИТИ АН СССР, 1980.
135. Представление и использование знаний/под ред. Уэно К., Исидзука М. — М.: Мир, 1989.
136. Психологическая диагностика: Проблемы и исследования/под ред. Гу-ревича К. М. — М.: Педагогика, 1981. —231 с.
137. Психологические центры СССР: Справочник. — М., 1989.
138. Пфанцагль И. Теория измерений. — М.: Мир, 1976. —248 с.
139. Распознавание образов и медицинская диагностика/под ред. Неймарка Ю. М. — М.: Наука, 1972. —328 с.
140. Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин/под ред. Хармона Л. — М.: Мир, 1974. —234 с.
141. Растригин Л. А., Эренштейн Р. X. Метод коллективного распознавания. — М.: Энергоиздат, 1981. — с. 1-78.
142. Раудис Ш., Пикялис В. Табулирование зависимости ожидаемой ошибки классификации линейной дискриминантной функции от объема обучающей вы-борки // Статистические проблемы управления. — Вильнюс, 1975, № 11. — с. 81-119.
143. Решетников М. М. Профессиональный отбор в системе образования, промышленности и армии США // Психол. журн., т. 8, № 3, 1987. — с. 145-153.
144. Румянцев Г. Г. Опыт применения метода незаконченных предложений в психиатрической практике // Исследование личности в клинике и в экстремальных условиях. — Л.: НИИ психоневрологии им. В. М. Бехтерева, 1969. — с. 266-275.
145. Рябов В. Б. Субботин Ю. А. Организация математического обеспечения комплексного эксперимента на базе дисплейной системы // Методы и средства автоматизации психологических исследований. — М.: Наука, 1982. — с. НО
146. Собчик Л. Н. Пособие по применению MMPI. —М.: МЗ РСФСР, 1971.
147. Соколов Е. Н., Измайлов И. А., Шмелев А. Г., Лившиц Г. Я., Третьяков Н. Н. Компьютеризованная система для проведения научных исследовании, психодиагностики и обучения // Психол. журн., т. 6, № 6, 1985. — с. 142-147.
148. Соловьев В. С. Сочинения. В 2-х т. — М., 1988, т. 2 — с. 174.
149. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т. 2/под ред. Ллойда Э., Ледермана У., Айвазяна С. А., Тюрина Ю. Н. — М.: Финансы и статистика, 1990. —526 с.
150. Стандартизированный клинический личностный вопросник (адаптированный И. Н. Гильяшевой, Л. Н. Собчик, Т. Л. Федоровой. Полный вариант MMPI. Мужской вариант). — Л.: НИИ психоневрологии им. В. М. Бехтерева, 1984. — 45 с.
151. Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях/под ред. Осипова Г. В. — М.: Наука, 1979. —319 с.
152. Суппес П., Зинес Дж. Основы теории измерений // Психологические измерения. —М.: Мир, 1976. — с. 9-119.
153. Тарасов К. Е., Беликов В. К., Фролова А. И. Логика и семиотика диагноза (методологические проблемы). — М.: Медицина, 1989. —272 с.
154. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 320 с.
155. Тейяр де Шарден П. Феномен человека. — М.: Наука, 1987. —240 с.
156. Теплов Б. М., Проблема индивидуальных различий. — АПН РСФСР, 1961. —536 с.
157. Терехина А. Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. —М.: Наука, 1986. —168 с.
158. Тихомиров О. К., Гурьева Л. П. Опыт анализа психологических последствий компьютеризации психодиагностической деятельности // Психол. журн., т. 10, № 2, 1989. — с. 33-45.
159. Тихомиров О. К., Собчик Л. Н., Гурьева Л. П., Гарбер И. Е., Тарновская Н. В., Ремизова А. Л. Анализ этапов компьютеризированной психодиагностики (на примере ММР1) // Вопросы психол., № 2, 1990. — с. 136-142.
160. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. — М.: Мир, 1978. — 412 с.
161. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. — М.: Мир, 1981. — 693 с.
162. Уинстон П. Искусственный интеллект. — М.: Мир, 1980.
163. Ушакова Т. Н. Принцип целостности в исследованиях психологических объектов (на материале психологии речи) // Принцип системности в психологических исследованиях. — М.: Наука, 1990. — с. 49-60.
164. Филмер П., Филипсон М. Новые направления в социологической теории. — М.: Прогресс, 1978. —329 с.
165. Финн. В. К. О машинно-ориентированной формализации правдоподобных рассуждений в стиле Ф. Бэкона — Д. С. Милля // Семиотика и информатика. Вып. 20, 1983. — с. 35-101.
166. Фогель Л., Оуэне А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. — М.: Мир, 1969. —230 с.
167. Франселла Ф., Баннистер Д. Новый метод исследования личности. — М.: Прогресс, 1987. —236 с.
168. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин. —М.: Наука, 1971. — 255 с.
169. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. — М.: Мир, 1977. —320 с.
170. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. —М.: Наука, 1979. —368 с.
171. Ханин Ю. Л. Шкала Марлоу-Крауна для исследования мотивации одобрения. — Л.: НИИ физической культуры, 1976. —10 с.
172. Харалик Р. Структурное распознавание образов, гомоморфизмы и раз-мещения // Кибернет. сб. Новая серия. — М.: Мир, 1983, вып. 19.
173. Харитонов Р. А., Хрипкова Л. М. Две психологические игровые методики в клинике детской психиатрии // Психологические проблемы психогигиены, психопрофилактики и медицинской деонтологии. — Л.: НИИ психоневрологии им. В. М. Бехтерева, 1976. — с. 130-132.
174. Харман Г. Современный факторный анализ. — М.: Статистика, 1972. — 486 с.
175. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. — М.: Финансы и статистика, 1987. — 335 с.
176. Хейес-Рот Ф. и др. Построение экспертных систем. — М.: Мир, 1987.
177. Хетагуров В. А. Синтез алгоритмов дискриминации в условиях статистической неопределенности данных для автоматизированной медицинской диагностики. — Автореф. дисс. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук. — М., 1985. —19 с.
178. Цыпкин Я. 3. Адаптация и обучение в автоматических системах. — М.: Наука, 1968. —400 с.
179. Червинская К. Р. Методы концептуального анализа знаний // Методы и системы принятия решений. Системы поддержки проектирования на основе знаний. — Рига: Рижск. техн. ун-т, 1991. — с. 116-122.
180. Чигирев В. А., Селегень В. П., Крюков М. П. Теоретические основы и методы совершенствования управления подготовкой военных специалистов. Концепция локальной системы непрерывной подготовки кадров. — МО СССР, 1990. — 863 с.
181. Шмелев А. Г. Психодиагностика и новые информационные технологии // Компьютеры и познание. — М.: Наука, 1990. — с. 87-105.
182. Шмелев А. Г. Традиционная психометрика и экспериментальная психосемантика: объективная и субъективная парадигмы анализа данных // Вопр. психол., № 5, 1982. — с. 36-46.
183. Шмелев А. Г., Похилько В. И. Экспериментальный подход к построению базисного семантического словаря личностных черт // Вестник МГУ, сер. XIV, Психология № 3, 1985 б. — с. 3-10.
184. Шмелев А. Г., Похилько В. И. Анализ пунктов при конструировании и применении тест-опросников: ручные и компьютерные алгоритмы // Вопр. психол., № 4, 1985. — с. 126-134.
185. Экспертные системы: состояние и перспективы/под ред. Поспелова Д. А. — М.: Наука; 1989. —152 с.
186. Юдин А. Д. Сложность оценивания статистических систем // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, № 6, 1981. — с. 3-13.
187. Юдин Д. Б., Горяшко А. П. Задачи управления и теория сложности. // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, № 3, 1974. — с. 14-23.
188. Юдин Д. Б., Немировский А. С. Оценка информационной сложности задач математического программирования // Экономика и математические методы, т. XII, вып. 1, 1976.
189. Ямпольский Л. Т. Типологический подход к прогнозу клинических особенностей хронического алкоголизма // Вопр. психол., № 2, 1986. — с. 91
190. Backer E., Shipper J. A. On the max-min approach for feature ordering and selection

продолжение следует...

Продолжение:

Часть 1 Конструирование психодиагностических тестов: традиционные математические модели и алгоритмы
Часть 2 2. Методы, основанные на критерии автоинформативности системы признаков - Конструирование
Часть 3 Дискриминантный анализ - Конструирование психодиагностических тестов: традиционные математические модели и
Часть 4 Типологический подход - Конструирование психодиагностических тестов: традиционные математические модели и
Часть 5 - Конструирование психодиагностических тестов: традиционные математические модели и алгоритмы
Часть 6 - Конструирование психодиагностических тестов: традиционные математические модели и алгоритмы

Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.