CC BY
15
НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ИД
Психометрический анализ шкалы экспансивности опросника невротических расстройств
Цидик Л.И.
Гродненский государственный медицинский университет, Беларусь
Tsidik L.I.
Grodno State Medical University, Belarus
Psychometric analysis of the expansivity scale of the questionnaire neurotic disorders
Резюме. Ежегодно в мире модернизируются психодиагностические методики, что обусловлено необходимостью внедрения в клинику более надежных и валидных инструментов. На основе опросника невротических расстройств, созданного в рамках классической теории тестов, конструируется новая многошкальная методика оценки личности в клинике. Основной статистический метод работы - метрическая система Раша, являющаяся разновидностью современной теории тестов. Оценены психометрические свойства шкалы экспансивности опросника невротических расстройств. В исследовании участвовало 296 человек. Утверждения шкалы экспансивности обладают адекватной конструктной валидностью, меры трудностей пунктов находятся в диапазоне от -2 до +2 логитов, шкала является одномерной, имеет сбалансированную метрическую структуру, индекс надежности равен 0,80, шкала способна дифференцировать 3 уровня выраженности конструкта. Ключевые слова: психометрический анализ, шкала экспансивности, опросник невротических расстройств.
Медицинские новости. — 2019. — №2. — С. 58-61. Summary. Every year in the world modernizes psychodiagnostic techniques, which is due to the need to introduce more reliable and valid instruments to the clinic. Based on the questionnaire neurotic disorders, created in the framework of the classical theory of tests, a new multi-scale method for assessing personality in the clinic is being designed. The main statistical method of work is the metric Rush system, which is a variation of the modern theory of tests. To assess the psychometric properties of the expansivity scale of the questionnaire neurotic disorders. The study involved296people. The approval of the expansivity scale has an adequate construct validity measures of difficulty points are in the range from -2 to +2 logits, the scale is one-dimensional, has a balanced metric structure, the reliability index is 0.80, the scale is able to differentiate 3 levels of constructional expression. Keywords: psychometric analysis, expansivity scale, questionnaire neurotic disorders. Meditsinskie novosti. - 2019. - N2. - P. 58-61.
озрастающая необходимость в бо- представляют собой ненаблюдаемые
В лее совершенных измерительных инструментах требует использования высококачественных аналитических технологий психометрической разработки. Традиционные психометрические подходы, как показывают данные исследований последних десятилетий, обнаруживают ряд недостатков, значительно снижающих диагностическую эффективность методик, созданных на их основе. Поэтому значительно возрастает актуальность внедрения новых психометрических технологий, которые лишены недостатков классических подходов и являются продуктом научного прогресса в психометрике. По мнению известного американского психометриста Б. Райта, прогресс в науке зависит от уровня изобретения, конструирования и развития полезных измерительных инструментов [1, 2].
Измерение в психологии имеет дело с латентными конструктами, которые не могут быть определены напрямую. Теоретическая разработка конструкта еще не означает возможности его измерения. Необходимо определить индикаторы латентного психологического конструкта, измерения которых эквивалентны измерению самого конструкта. Латентные переменные
факторы, которые оказывают влияние на наблюдаемое поведение, в частности на ответы испытуемых на пункты опросника и на получение тестовых оценок [4, 8]. Следовательно, актуальна проблема конструирования измерительного инструмента, который позволял бы оценивать психологический конструкт на шкале равноинтервальных единиц. Несмотря на то, что в настоящее время существует несколько подходов к шкалированию, большинство из них в той или иной степени не соответствуют требованиям научного измерения латентных конструктов. На базе шкальной структуры должны быть разработаны измерительные правила, которые позволяют интерпретировать полученные шкальные оценки с точки зрения их выраженности по отношению к какому-либо значимому критерию [2, 5].
Основная концепция классической теории тестов (КТТ), на основе которой был разработан опросник невротических расстройств (ОНР), заключается в понятии истинной оценки. Больше никаких теоретических положений КТТ не содержит. С точки зрения КТТ, если методика обладает достаточной надежностью,
значит, при ее создании соблюдены все правила научного измерения. Такие параметры пунктов, как трудность и дискриминативность не интегрированы в классическую психометрическую модель и находятся за ее рамками [3, 6].
Г. Раш в 1953 году предложил статистическую модель, которая позволяла построить измерение латентного психологического конструкта таким образом, чтобы были соблюдены все принципы аддитивного и объективного измерения. Далее измерительная система Раша из теоретической модели трансформировалась в психометрическую модель полного цикла, которая содержит все необходимое для полноценного психометрического анализа и разработки психодиагностической шкалы [2, 7].
Цель исследования - осуществить психометрический анализ шкалы экспансивности многошкального личностного опросника, создаваемого на основе опросника невротических расстройств. Данный этап работы заключался в оценке конструктной валидности, осуществлении расчета трудности пунктов, проведении содержательного анализа утверждений шкалы, факторном анализе нормализованных остатков пунктов,
визуальном анализе карты распределения мер выраженности экспансивности у испытуемых и трудностей ответных категорий пунктов. На заключительном этапе психометрического анализа шкалы была произведена оценка надежности и дифференцирующей способности шкалы.
Материалы и методы
Исследование проводилось на базе психоневрологического отделения Юродской клинической больницы №3 Гродно. Обследованы пациенты с верифицированными диагнозами (п=220) из рубрик: невротические, связанные со стрессом и соматоформные расстройства ^40, F41, F43, F45), рекуррентное депрессивное расстройство и депрессивный эпизод умеренной степени тяжести ^32, F33), а также здоровые испытуемые (п=76). Для моделирования шкалы на основе метрической системы Раша необходим широкий диапазон выраженности исследуемого конструкта в выборке.
Группа исследования включала 296 человек, каждый из которых подписал информированное согласие, одобренное на этической комиссии 1род-ненского государственного медицинского университета. Состав группы по полу: мужчины - 129, женщины - 167. Средний возраст испытуемых - 36,4+9,6 года.
Изначально испытуемым предлагалось ответить на 300 дихотомических утверждений методики: ответ «да» кодировался 1, ответ «нет» - 0. Из ответов всех испытуемых на все задания методики была составлена общая матрица данных, которая изначально рассматривалась как единая шкала. Далее с помощью метрической системы Раша данная матрица была преобразована в матрицу вероятностей, на основании которой итерационным способом был произведен расчет трудности пунктов и конструктной валидности путем вычисления индексов качества для каждого утверждения опросника. Пункты, индексы качества которых не входили в диапазон приемлемых значений (для дихотомических опросников он равен 0,8-1,2), исключались из дальнейшего анализа как нарушающие конструктную валидность шкалы.
В модели Раша конструктная валид-ность утверждений шкалы оценивается по значениям среднеквадратичных индексов остатков (UMS и WMS) между ожидаемыми и наблюдаемыми вероятностями ответов на пункты. Индекс UMS оценивает качество пункта на любом уровне выраженности измеряемого конструкта, индекс WMS - качество пунктов с учетом выбросов в оценках испытуемых - резко
аномальных значений вероятностей ключевых ответов. Значения индексов UMS и WMS, выходящие за эмпирически установленные границы, свидетельствуют о низкой конструктной валидности диагностических пунктов [1, 2].
Показатель трудности пункта в рамках метрической системы Раша вычислялся итерационным способом с помощью оценивания методом максимального правдоподобия. В модели Раша параметр трудности пункта выражается в логитах. Трудность пункта характеризует количество испытуемых, не предоставивших ключевой ответ на пункт опросника. Чем труднее пункт, тем большей выраженностью психологического конструкта необходимо обладать, чтобы предоставить на него ключевой ответ [4].
Надежность диагностической шкалы оценивалась при помощи показателей надежности и сепарационной статистики. Показатель надежности в модели Раша отображает, насколько наблюдаемая дисперсия данных соответствует истинной дисперсии исследуемого конструкта. Индекс числа слоев представляет собой количество уровней выраженности конструкта, которое способен выявить диагностический инструмент в исследуемой выборке, что
П Значения индексов валидности UMS и WMS пунктов шкалы экспансивности ОНР
№ пункта 4-я итерация 5-я итерация 6-я итерация № пункта 4-я итерация 5-я итерация 6-я итерация
WMS UMS WMS UMS WMS UMS WMS UMS WMS UMS WMS UMS
1 0,82 0,76 0,84 0,81 0,85 0,81 60 0,96 0,94 0,99 0,97 0,99 0,98
2 1,15 1,24 - - - - 83 0,95 0,78 - - - -
5 0,90 0,88 0,93 0,89 0,93 0,89 99 1,23 1,04 - - - -
8 0,90 0,87 0,92 0,89 0,92 0,89 122 0,96 0,73 - - - -
10 1,08 1,23 - - - - 124 1,02 1,22 - - - -
16 0,97 0,94 1,00 0,96 1,01 0,96 130 1,01 1,23 - - - -
19 1,00 1,06 1,06 1,17 1,06 1,17 133 0,91 0,78 - - - -
22 0,95 0,93 0,98 0,94 0,98 0,94 174 1,24 1,10 - - - -
26 1,08 1,22 - - - - 177 1,11 1,23 - - - -
28 0,89 0,87 0,90 0,87 0,91 0,87 248 1,14 1,23 - - - -
30 1,04 1,03 1,11 1,11 1,11 1,11 250 1,09 1,21 - - - -
36 1,27 1,09 - - - - 251 1,13 1,26 - - - -
51 1,04 1,22 - - - - 252 1,03 1,23 - - - -
52 0,94 0,90 0,92 0,84 0,92 0,85 269 1,02 1,23 - - - -
53 0,83 0,80 0,82 0,80 0,83 0,81 293 1,08 1,09 1,15 1,18 1,15 1,18
58 1,02 1,31 - - - - 300 0,93 1,03 0,95 1,21 - -
КИ Параметры трудностей пунктов шкалы экспансивности ОНР (в логитах)
№ пункта Трудность
1 0,79
5 0,15
8 - 0,69
11 - 0,76
16 1,31
19 - 1,43
22 0,97
28 0,67
30 - 0,41
42 0,59
48 0,83
49 - 0,02
52 - 1,21
53 - 0,44
60 1,39
253 0,94
254 - 1,08
259 0,55
260 - 0,47
261 0,37
264 0,01
267 - 0,05
275 1,15
277 0,21
278 0,38
285 2,01
287 0,02
290 1,75
293 - 0,95
имеет непосредственное отношение к дифференциально-диагностическим свойствам методики [2, 7].
Осуществлен факторный анализ нормализованных остатков утверждений шкалы на основании матрицы вероятностей, позволяющий определить одномерность или неодномерность полученной шкалы методики.
Результаты и обсуждение Данная шкала была сформирована путем проведения 6 итерационных циклов. В результате осуществления заключительной итерации в шкалу вошли 29 утверждений. Некоторые значения
Примеры утверждений шкалы экспансивности
№ Утверждения шкалы экспансивности
1 Я довольно живой и темпераментный
5 Я очень быстро все схватываю
8 Я оказываю большое влияние на других
16 Даже если шансы на успех не очень велики, я все равно стремлюсь к нему
28 Я думаю, что легко могу приспосабливаться к самым различным условиям жизни
42 У меня полно мыслей и идей
49 Я хороший организатор
53 Думаю, что я могу превратить жизнь в праздник
259 Я решаюсь на работу, которая кажется мне интересной, даже в том случае, когда не могу точно оценить, смогу ли я ее выполнить
среднеквадратичных индексов остатков UMS и WMS, полученные в результате проведения последних трех итераций, представлены в таблице 1. Анализируя таблицу, можно увидеть, что в результате 4-й итерации значения индексов качества UMS либо WMS 19 утверждений не вошли в рамки приемлемого диапазона для дихотомических шкал (0,8-1,2), что свидетельствует об их несоответствии диагностической направленности данной шкалы. Поэтому они были исключены из дальнейших вычислений. После проведения 5-й итерации значение индекса UMS только одного пункта (№300) превысило допустимый интервал (UMS=1,21). После его элиминации значения индексов остатков, по которым мы и оценивали конструктную валидность, по всем оставшимся пунктам приняли удовлетворительные значения. Отсюда следует, что полученные показатели характеризуют утверждения как принадлежащие исследуемому конструкту, а шкалу позволяют оценить как достаточно конструктно валидную.
Далее был осуществлен анализ полученных мер трудности для каждого пункта шкалы. В модели Раша параметр трудности выражается, как и уровень измеряемого конструкта, в логитах. Интервал мер трудности от -2 до +2 ло-гитов является наиболее приемлемым для дихотомических психодиагностических шкал. Анализ представленных в таблице 2 данных показывает, что меры трудности исследуемого конструкта соответствуют данному диапазону распределения. Трудность пункта соответствует определенной мере выраженности конструкта. Чем труднее пункт,
тем большая выраженность конструкта требуется для ответа на него. Пункт шкалы (№19) со значением трудности -1,43 логита является наиболее легким, то есть вероятность ключевого ответа на него наиболее высока у испытуемых с минимальной выраженностью конструкта, а наиболее трудный пункт (№285) со значением трудности 2,01 логита, так как на него, наоборот, ключевой ответ возможен только при максимальной выраженности свойства. Оценка, равная 0 логитов, соответствует среднему уровню выраженности измеряемого конструкта. Присутствие в структуре шкалы полюсных утверждений расширяет ее диагностические возможности.
В результате содержательного анализа утверждений шкалы выявлено, что все они описывают различные проявления экспансивности. В таблице 3 частично представлены утверждения новой шкалы.
Таким образом, оценка содержательной валидности утверждений шкалы, полученных в результате осуществления 6 итерационных циклов, позволила рассматривать их как пункты новой шкалы опросника, получившей название «шкалы экспансивности».
Факторный анализ нормализованных остатков от разницы между наблюдаемыми и ожидаемыми оценками ответов на пункты методики выявил одномерность сформированной шкалы, так как все факторы остатков ниже двух (рис. 1). Данная шкала оценивает только один конструкт (в данном случае уровень экспансивности), никакие другие факторы на результат исследования влияния не оказывают, что соответствует принципам научного измерения.
Рисунок 2
Карта распределения мер выраженности экспансивности у испытуемых и трудностей ответных категорий пунктов шкалы
4
► г I» • А
.....т .........■!.....
а.25
Испытуемые
5 1П 15 2D 25 3D
Ответные категории пунктов
На рисунке 2 представлена карта соотношения мер трудности ответных категорий пунктов шкалы и уровня выраженности экспансивности в группе испытуемых.
Визуально анализируя карту (см. рис. 2), отмечаем, что меры выраженности конструкта у испытуемых (левая часть карты) находятся в диапазоне от -2,7 до +3,2 логита. Причем и чрезмерная выраженность конструкта (выше +2 логита), и минимальная (ниже -2 логита) характерны для незначительного количества испытуемых. В правой части карты видим, что распределение трудностей ответных категорий пунктов шкалы находится в диапазоне от -1,6 до +2,1 логита, что является приемлемым для психодиагностических шкал. Отсюда можно сделать вывод, что границы диапазона распределения мер выраженности конструкта у испытуемых практически совпадают с границами диапазона распределения трудностей ответных категорий пунктов шкалы, за исключением крайних вариантов выраженности исследуемого свойства. Это предопределяет минимальную ошибку измерения мер трудности. Шкала будет
ЛШЦаВ Показатели надежности и сепарационной статистики шкалы экспансивности ОНР
Статистический показатель 1-я итерация 6-я итерация
Надежность 0,87 0,80
Индекс числа слоев 3,86 2,98
больше направлена на диагностику среднего уровня выраженности экспансивности. Что касается зоны высоких и низких значений выраженности конструкта, там могут быть искаженные данные. Следовательно, шкала имеет сбалансированную метрическую структуру и обладает достаточной диагностической мощностью.
Анализ показателей надежности и сепарационной статистики был произведен на заключительном этапе работы. Данные показатели значительно изменялись при проведении каждой последующей итерации (табл. 4). В результате проведения 1-й итерации индекс надежности был равен 0,87. В заключительном 6-м итерационном цикле индекс надежности снизился за счет уменьшения количества утверждений и стал равен 0,80. Этот показатель характеризует надежность шкалы как хорошую и свидетельствует о ее популяционной независимости.
Далее оценивалась дифференцирующая способность шкалы на основе показателя «Индекс числа слоев». Его значение по результатам первой итерации составило 3,86, а в результате 6-й итерации снизилось до 2,98. Шкала изменила свои дискриминативные возможности, освободившись от некачественных пунктов, и может различать три уровня выраженности конструкта, что является показателем высоких дифференциально-диагностических свойств.
Выводы:
1. Разработана новая шкала экспансивности многошкального опросника на основе ОНР.
2. Шкала экспансивности обладает удовлетворительными психометрическими свойствами: является конструктно валидной (значения индексов качества UMS и WMS находятся в диапазоне 0,8-1,2); меры трудностей пунктов - в пределах приемлемого диапазона (от -2 до +2 логитов).
3. Шкала является одномерной, имеет сбалансированную метрическую структуру.
4. Индекс надежности равен 0,80, шкала способна дифференцировать 3 уровня выраженности свойства, что является показателем высоких дифференциально-диагностических свойств.
Л И Т Е Р А Т У Р А
1. Ассанович М.А. Клиническая психодиагностика: Учебное пособие. - Минск, 2012. - 343 с.
2. Ассанович М.А. Методологические подходы к научному измерению в клинической психодиагностике. - Минск, 2017. - 224 с.
3. Фер Р.М. Психометрика: Введение / Р.М. Фер, В.Р. Бакарак; пер. с англ. А.С. Науменко, А.Ю. Попова; под ред. Н.А. Батурина, Е.В. Эйдмана. - Челябинск, 2010. - 445 с.
4. Baghaei P. // Rasch Measurement Transactions. -2008. - Vol.22. - P.1145-1146.
5. Boone W.J. Rasch Analysis in the Human Sciences / W.J. Boone, J.R. Staver, M.S. Yale. - New York, London: Springer, 2014. - 482 p.
6. Feinstein A.R. Clinimetrics. - Yale University Press, 1987. - 272 p.
7. Maurer K., H. Hafner // SAGE Open. -Mode of access: http://journals.sagepub.com/ doi/10.1177/2158244014545326. - Date of access: 28.02.2018.
8. Wright B.D // Rasch Measurement Transactions. -1996. - Vol.9, N4. - P.472.
Поступила 28.06.2018 г.
