Укажите вид способностей соответствующий каждому примеру: Понятие способностей и задатков — Logoprofy.ru

Основные факторы производства — определение, примеры, виды и характеристики

Покажем, как применять обществознание в жизни

Начать учиться

246.9K

Компьютер или телефон, с которого вы сейчас читаете эту статью, появился на свет благодаря труду инженеров и рабочих, наличию нужного оборудования на заводе, а еще — предпринимателю, который вложил во все это деньги. И все это — факторы производства, с которыми мы сейчас познакомимся поближе.

Факторы производства — это экономические ресурсы, которые участвуют в производственном процессе товаров и услуг.

Всего выделяют 5 факторов производства:

• труд,

• земля,

• капитал,

• предпринимательство,

• информация.

Разберем подробнее характеристики факторов производства.

Труд как фактор производства

Труд — умственные или физические способности человека, которые требуются при производстве. Главные характеристики труда — это интенсивность и производительность.

Интенсивность труда — это то, сколько рабочей силы тратится за единицу времени. Интенсивность труда можно измерять, например, в часах.

Производительность труда — это его результативность. Ее измеряют количеством продукции, которую произвели за единицу времени.

Земля как фактор производства

Земля — все виды природных ресурсов, которые мы используем для производства экономических благ. Например: земельные участки, леса, земли, которые используются для выращивания сельскохозяйственной продукции, полезные ископаемые.

Поможем закрепить новый материал на уроках обществознания в онлайн-школе Skysmart.

Капитал как фактор производства

Капитал — совокупность созданных человеком ресурсов производства: оборудование, инструменты, производственные здания, транспортные средства, сырье.

Экономисты выделяют две разновидности капитала: физический и денежный.

• Физический капитал — все изделия, которые созданы человеком. Например: сооружения, здания, транспорт, дороги.

• Денежный капитал — валюта и ценные бумаги, которые используют для покупки сырья и материалов для производства.

По длительности использования капитала его еще разделяют на основной и оборотный:

• Основной капитал используют долго. Издержки покрываются постепенно и в долгосрочной перспективе. К основному капиталу относится технологическое оснащение — приборы, станки, роботы, машины.

• Оборотный капитал имеет маленький срок использования, а затраты на него возмещаются сразу. Используется в течение одного производственного цикла. Примеры оборотного капитала: сырье и расходные материалы, топливо, запчасти.

Предпринимательская активность как фактор производства

Предпринимательство (предпринимательские способности) — навыки и знания, которые позволяют оптимально использовать факторы производства и получать максимальный доход.

Чтобы начать предпринимательскую деятельность, нужны особые навыки. Предприниматель должен уметь:

• организовывать все факторы и средства производства, чтобы выпускать определенное количество товаров;

• принимать правильные решения и разрешать конфликты;

• осваивать новую информацию, вводить новые технологии и продукцию на производство;

• понимать риски неправильного управления ресурсами, потери деловой репутации, как следствие — быть мобильным и способным подстраиваться под меняющиеся условия;

• брать на себя ответственность за принятые решения.

Информация как фактор производства

С развитием технического прогресса и экономики появляются новые, дополнительные факторы производства. Так, сегодня в этот список добавляют информацию, хотя в некоторых учебниках вы можете встретить только 4 фактора производства.

Информация — сведения, знания, способствующие успешной экономической деятельности.

У информации есть особенности, которые отличают ее от других факторов производства:

• ресурс ее использования не ограничен — например, схему, по которой собирается оборудование, можно использовать бесконечное количество раз, в то время как запас расходных материалов придется постоянно пополнять;

• в современном мире информация быстро передается благодаря интернету и другим способам связи;

• информацию легко тиражировать — например, мгновенно отправить тысяче рабочих новую инструкцию.

Теперь мы знаем, что относится к факторам производства. Перейдем к определению факторного дохода.

Факторный доход

Каждый фактор производства создает определенный факторный доход. Иными словами, это прибыль, которую получают после использования данного экономического ресурса.

Доходы, которые создаются факторами производства — это зарплата, арендная плата за землю (рента), процент за капитал, прибыль от предпринимательства.

Другими словами, факторные доходы — это доходы от использования факторов производства.

Рассмотрим в таблице определения факторных доходов.

Фактор производства	Факторный доход
Труд	Заработная плата — материальное вознаграждение за труд.
Земля	Рента — сумма, выплаченная за пользование земли и других природных ресурсов.
Капитал	Процент — доход от капитала, предоставляемого в использование.
Предпринимательство	Прибыль — это все, что остается от общей выручки за вычетом постоянных и переменных издержек, затрат на производство.
Информация	Роялти — вознаграждение за использование авторских прав.

Твоя пятёрка по английскому.

С подробными решениями домашки от Skysmart

Взаимоотношение и комбинации факторов производства

Для производства товара или услуги требуется несколько производственных факторов, так как все они взаимодополняют друг друга и взаимодействуют между собой. Вернемся к примеру из начала статьи: для производства телефона или компьютера нам понадобится капитал (оборудование и расходные материалы), труд (инженеров, рабочих и других людей), предпринимательские навыки владельца компании и информация (накопленные знания, необходимые для производства такой техники).

Одни факторы производства могут заменять другие. Например, природные материалы можно заменить на искусственные, а труд рабочего — на машинное оборудование.

Таким образом, наличие факторов производства является необходимым условием для функционирования как одного предприятия, так и экономики государства. Различные комбинации позволяют сбалансировать производство, увеличить прибыль и минимизировать затраты.

Лидия Казанцева

Автор Skysmart

К предыдущей статье

Основные понятия экономики

К следующей статье

Виды и формы культуры

Получите индивидуальный план обучения обществознанию на бесплатном вводном уроке

На вводном уроке с методистом

1. Выявим пробелы в знаниях и дадим советы по обучению

2. Расскажем, как проходят занятия

3. Подберём курс

Какими качествами должен обладать руководитель?

Современные тренды управления

Одна из наиболее соответствующих современному миру ассоциаций — это “скорость”: все отрасли жизни и бизнеса движутся и изменяются с нарастающей скоростью, чему как никогда ранее способствует развитие технологий. Вместе с преображением рынка и общемировых тенденций меняются и превалирующие черты в управлении, набор актуальных навыков и эффективно работающих систем управления.

Общую картину весьма наглядно демонстрируют опросы ведущих экспертов и бизнес-лидеров: порядка половины из них не берется прогнозировать положение дел далее, чем на три года — настолько быстро все видоизменяется. Это достаточно четко дает понять: в эпоху быстрых перемен важны не “абсолютные” знания, а способность “быстро схватывать”, то есть учиться новому, определять закономерности и верно на них реагировать, развивать в себе независимое и критическое мышление, эмпатию.

Многие эксперты (в том числе доктор экономических наук и директор программы DBA ИБДА РАНХиГС Александр Гапоненко) отмечают первоочередную важность soft-skills среди компетенций успешного управленца: гибкость, умение “чувствовать” своих сотрудников и искренне вовлекать их в процесс, воспитание в себе системного мышления и быстрого выявления закономерностей, эмоциональный интеллект, умение выстроить конструктивную обратную связь.

Кто такой руководитель?

Как известно, лидерами в основной своей массе не рождаются, а именно становятся (хотя ребенок в первые годы жизни более чем успешно управляет своими родителями, однако сейчас мы ведем речь несколько о другом). После первого назначения на руководящую должность, далеко не сразу приходит полное понимание, какими качествами должен обладать руководитель. И соответственно, многие собирают свою личную коллекцию “грабель”, на которые случилось наступить размашистым шагом в первые месяцы (а для кого-то и годы) работы управленцем. Какая бы ни была на старте карьеры теоретическая подготовка, ошибки на этом пути совершают все, идеального руководителя “с рождения” не бывает. Важно лишь, чтобы полученный опыт постепенно систематизировался, а каждая ошибка отражалась образной записью в личном своде правил и далее не повторялась.

У кого-то это получается с большим успехом, а у кого-то, к сожалению, с меньшим. За степень прогресса управленческих навыков и за способности конкретного человека к управлению отвечают вполне определенные характеристики и качества, которые мы и разберем в данной статье.

Качества бизнесмена, как и качества любого управленца делятся на основные три основные категории: личностные, профессиональные и деловые. Коснемся каждой из них подробнее и рассмотрим, какие факторы можно отнести к сильным сторонам руководителя.

Личные качества руководителя

Исходя из того, что должность управленца — это далеко не просто “занятая иерархическая ступень” и набор функций, стоит сказать, что это в первую очередь определенный алгоритм и механизм мышления прежде всего со стратегическим и системным уклоном).

Личные качества, помноженные на опыт, во многом отражают все более актуальные как в современном управлении, так и для рядовых сотрудников soft skills. Для руководителя этот блок характеристик во многом выражается в различных “способностях” и “умениях”: способность выстроить с коллективом здоровые и способствующие развитию отношения, умение развивать свой нетворкинг, переговорные навыки, способность вычленять из огромного потока информации суть и гибко подходить к решениям на фоне меняющихся условий и т. д.

Это также и наличие определенных личных качеств (и их соотношение), которое позволяет выстраивать эффективную коммуникацию между своими подчиненными, между смежными отделами и конечно, между самим собой и сотрудниками. Ведь согласитесь, что ситуация не выглядит здоровой, когда между собой и другими отделами у сотрудников взаимоотношения отличные, вместе с тем поручения непосредственного руководителя выполняются с переменным успехом либо просто для галочки. Эту ситуацию мы намеренно указываем в блоке личных характеристик, так как еще Сунь Цзы в “Искусстве войны” говорил: “Управляй из любой точки”. То есть степень выполнения поставленных задач подчиненными (и не только ими) определяется не кипой регламентов, а в большей части способностями руководителя к невербальному воздействию, наличию у него определенной харизмы.

Одним словом, важные личностные качества руководителя (это же касается и качеств предпринимателя) — это определенный комплекс из особенностей личности, его моральных и психологических характеристик, во многом определяющих стиль управления. Рассмотрим несколько примеров качеств, относящихся к блоку личных характеристик:

• Эмоциональная стабильность и стрессоустойчивость. Если определять наиболее важные качества, то невозмутимость будет одним из них. Ежедневно объем задач будет приносить все новые вызовы, и первый человек, который задает собой пример для остальных — это руководитель. Он должен иметь способность оставаться невозмутимым и с холодной головой подходить к задачам и обладать выдержкой.
• Амбициозность. Если бы в свое время Стив Джобс как предприниматель не ставил высокие цели, он не создал бы существующую сегодня империю. Все мы знаем десятки примеров успешных бизнесменов, на старте бизнеса которых их миссия звучала слишком футуристично и сказочно, однако же они добились успеха. Мы не говорим о том, что нужно ставить нереальные цели, однако подвешивать “морковку перед носом” всегда стоит на шаг выше, чем пока видится возможным допрыгнуть.
• Решительность и даже смелость. Это неотъемлемые качества для принятия нестандартных решений. А в эпоху постоянных перемен успешный руководитель должен быть готов отступать от “протоптанной тропы” в пользу эффективных стратегических решений.
• Объективность. Не секрет, что “математику не обманешь”. Для успеха в любом деле, как и для принятия решений жизненно важно видеть картину мира, не искаженную эмоциями, оценивать каждую конкретную ситуацию максимально объективно. К этому же блоку качеств относится равное отношение к подчиненным (способность отказаться от выбора “любимчиков”), а также корректный взгляд “со стороны” на свои действия, способность к ретроспективе и самоанализу. К этому же блоку качеств.относится так называемый “социальный интеллект”, или проще говоря, эмпатические способности.
• Требовательность (контроль полученного результата). Когда не выполняется поставленная маленькая задача, следом не будет выполнена и большая. Управление процессом важно на всех этапах — и при постановке, и в процессе, и когда пришло время “собирать урожай”. Во многом именно от личных характеристик будет зависеть, насколько серьезно сотрудники будут относиться к задаче, выполнят ли ее в срок и в ожидаемом ли качестве.

Когда мы говорим о личных качествах, то стоит также отметить, что данный блок в определенной степени находит отражение во всех прочих аспектах руководства: будь то стиль управления конкретного руководителя, или прогресс его профессиональных характеристик. Однако хорошей новостью будет являться тот факт, что над личными качествами можно и нужно работать, причем на любом этапе (как будучи начинающим руководителем, так и генеральным директором).

Профессиональные качества руководителя (hard skills)

Профессиональные качества характеризуют то, насколько руководитель (или любой сотрудник) разбирается в той предметной области, с которой он работает. Также весьма полезно, когда за руководителем есть определенный авторитет как профессионала, когда он точно знает, о чем говорит. И именно в этом вопросе довольно часто проходит тонкая грань.

С одной стороны, безусловно, будет довольно странным, если предприниматель совсем не понимает и не знает принципиальных черт, скажем, производства. Тогда он элементарно не сможет отсеять правдивость сообщаемой ему информации. В то же время стоит помнить, что необходимый и первоочередной набор управленческих компетенций — это планирование, делегирование и контроль. Это базовые качества хорошего руководителя, и то, от чего необходимо отталкиваться в построении системы управления. Многие неосознанно склоняются к избеганию первых двух составляющих, особенно делегирования, в то время как работать (“производить результат”, согласно формулировке Ицхака Адизеса, признанного гуру менеджмента, научного руководителя программ МВА ИБДА РАНХиГС) — в состав основных управленческих функций не входит. Все это даже при желании невозможно выполнять руководителю, так как по мере приближения к ТОП-менеджменту и директорскому креслу, руководитель все более отдаляется от непосредственного выполнения задач (однако остается важным понимать общие принципы и тенденции).

Проще говоря — помните, что каждый должен заниматься своей работой. Рядовые сотрудники должны быть непосредственно “в бою”, в то время как основная задача руководителя — грамотно распределять их ресурс и заниматься стратегическими вопросами.

Можно отметить следующие важные профессиональные качества управленца:

• Уровень образования, опыт работы (в целом и в конкретной сфере, а также на позиции руководителя)
• Критическое мышление и способность учиться новому, готовность менять процессы. В качестве позитивного примера реализации данного качества — кейсы, когда руководитель (особенно когда речь идет о ТОП-менеджменте и директорах) был принят из другой, порой даже не смежной отрасли бизнеса, однако обладая высоким уровнем профессиональных управленческих качеств, привносит те новшества, которые позволяли бизнесу выйти на новый уровень развития.
• Системность мышления Для принятия эффективных стратегических решений необходима определенная парадигма мышления, позволяющая взглянуть на совокупность окружающих факторов и имеющуюся информацию системно.
• Стремление к изучению новых методов и подходов к работе Иными словами, руководитель всегда “держит руку на пульсе” новшеств в своей области.

Деловые качества руководителя

Так часто упоминаемая “системность мышления” во многом находит отражение именно в деловых качествах, взгляните сами:

• Умение в сжатые сроки получать, оценивать информацию и анализировать ее
• Способность не слишком много “думать” и начинать действовать
• Быстро ориентироваться в ситуации неопределенности и недостаточности информации
• Умение распределять ресурсы и приоритеты (так, пожалуй, более корректно определять “режим многозадачности”)
• Грамотная и четкая постановка задач подчиненным (чтобы сотрудник детально осознал саму задачу и сроки и выполнил ее)
• Умение оптимизировать рабочий процесс, определять и избавлять от излишних рутинных задач себя и своих подчиненных

Успешный управленец сочетает в себе все перечисленные выше профессиональные качества руководителя, при этом они должны сочетаться достаточно гармонично. Ведь как только начинается перекос в один из блоков в ущерб другим, то эффективность управления неизбежно снижается (например, на одних только личных амбициях без профессиональных и деловых качеств не вытянуть бизнес на новый уровень, и даже не удержать на текущих показателях). А потому всегда важно не только иметь “базовый набор”, но и продолжать гармоничное развитие своих качеств.

Жесткое и мягкое лидерство

Каждому из руководителей приходится делать выбор в сторону одного из стилей управления (иногда это происходит осознанно, однако зачастую наблюдается интуитивное тяготение к более свойственному личности стилю лидерства). Также данный выбор может быть обусловлен общей политикой компании. Разберем детальнее отличия в мягком и жестком стилях:

Мягкое лидерство

“Мягкий” стиль подразумевает либо отсутствие регламентов, либо их минимальное количество, а управление в основном имеет либеральный оттенок. Политика в отношении сотрудников во многом направлена на их развитие и поощрение, а основной ориентир направлен на так называемые “человеческие ценности”. При всем этом важно учитывать, что в силу размытости границ и определений в построении рабочего процесса обратной стороной “мягкого” управления является высокий уровень неопределенности, а также сложность мобилизации в условиях кризиса или возросшей активности компаний-конкурентов. «Мягкие» модели управления — это также модели с изменяющимися целями, KPI и их значениями (а соответственно, у персонала довольно часто возникает соблазн объяснить невыполнение показателей внешними факторами и обратиться, например, к директору с просьбой скорректировать целевой показатель).

Практика показывает, что “мягкий” стиль лидерства управленческого состава присущ небольшим бизнесам (до 30 человек), и по мере роста компании происходит закономерный и необходимый для устойчивости на рынке переход к более жестким моделям лидерства и политики управлениям персоналом.

Жесткое лидерство

Название стиля управления обусловлено в первую очередь четкостью, измеримостью и однозначностью (или “жесткостью”) поставленных целей. То есть “жесткое” лидерство — это модель управления, ориентированная на конкретный результат: поставленные цели и KPI в отведенный период не подлежат изменению. Задачи вышестоящего руководства принимаются к исполнению, а не трактуются в “вольном стиле” (однако и управленцу необходимо максимально точно формулировать задачу и ожидаемый результат, для чего чаще всего применяется SMART-система). Также именно жесткому стилю управления гораздо более присуща системность.

В период резких перемен на рынке, различного рода кризисов или вспышек активности конкурирующих бизнесов (представляющих реальную или потенциальную угрозу) быстро мобилизоваться позволяет именно жесткое лидерство. И чем более критическое положение дел, тем более авторитарной должна быть система управления для удачного выхода из сложившегося “пике”. Также, исходя из практики российского бизнеса, более свойственным стилем выступает жесткое управление с вполне четкими иерархическими гранями и целями.

Стоит учитывать, что нередко в компаниях встречается в различных пропорциях смешанный стиль, в то время как в “абсолютных ипостасях” стиль встречается скорее в формате исключения. Также стиль управления может меняться внутри одной и той же компании, с одним и тем же составом сотрудников в зависимости от конкретной сложившейся ситуации. Или же руководитель применяет разные стили управления к разным сотрудникам, что также зачастую оправдано результатами и при верном применении характеризует высокие лидерские качества руководителя.

Чтобы обеспечивать эффективность любого из стилей, руководитель должен иметь системное мышление для корректного определения как стратегических, так и тактических задач. А ответом на вопрос “как именно эти задачи ставить и как контролировать” как раз выступает один из стилей лидерства. Если размышлять, какими качествами должен обладать предприниматель, то способность применять по необходимости различные стили управления определенно будет одним из них.

Отношения с коллективом

При любом стиле управления и лидерства руководителю необходимо работать с людьми, а это означает все вытекающие из этого нюансы: как положительные, так и требующие внимания. Среди качеств лидера и профессионального руководителя совершенно точно находится выстраивание взаимоотношений со своими сотрудниками. И речь здесь идет, конечно же, не о дружеском общении, а о четкой настройке управленческого взаимодействия, похожем в чем-то на настройку музыкального инструмента. Особенно этот процесс важен для руководителей, недавно принявших свои полномочия на новом посту или в новой компании. Рассмотрим основные аспекты взаимодействия с подчиненными сотрудниками:

1. Обратная связь

Согласно некоторым опросам, именно качественной и конструктивной, содержательной обратной связи чаще всего не хватает подчиненным (это касается как рядовых сотрудников, так и управления руководителями подразделений). Не секрет, что обратная связь, помимо регулярной основы, должна отвечать базовым правилам:

• Если вопросы касаются линии поведения конкретного сотрудника, или же подразумевает критику действий сотрудника, то делать это необходимо наедине, “без лишних глаз и ушей”.
• Четко разъяснить суть своих пожеланий к конкретным аспектам работы
• Оценивать не саму личность сотрудника, а его работу или результат
• Предоставлять возможность сотрудникам инициировать получение обратной связи от непосредственного руководителя
• Направлять сотрудника на повышение его навыков и умений

2. Предоставление права принятия решений

Руководитель должен быть открыт к инициативам и предложениям сотрудников касаемо решения рабочих задач (однако право “вето”, или конечное решение — всегда за руководителем). А также, разумеется, подобные инициативы не должны выступать в качестве оспаривания решения руководителя. В данном пункте речь идет именно о развитии в сотрудниках эффективной проактивности и поощрении за подобные предложения сотрудников, принесшие положительный результат.

3. Личное поведение — пример для подчиненных

Сотрудники неосознанно являются своеобразным отражением своего руководителя. Поэтому одно из негласных правил — требовать от подчиненных то, что можешь выполнить сам (это касается также многих, казалось бы, мелочей, но которые крайне заметны. Например, своевременное появление на рабочем месте, выполнение обещаний, фактически проявляемое отношение к клиенту и т.п.)

4. Переговорные навыки

На более чем 70% важно то, как руководитель ведет себя и доносит информацию сотрудникам, чем то, что именно он произносит. И для этого как нельзя кстати подходит фраза Игоря Рызова: “Вы живете ровно так, как умеете вести переговоры”. Ее чаще ассоциируют со взаимоотношениями с клиентами, однако фраза справедлива для всего спектра отношений между людьми, в том числе (и даже особенно) между руководителем и подчиненными. Не менее важно уметь вести переговоры с вышестоящим руководителем, собственником, инвесторами бизнеса, партнерами и т.д.

5.

Моральные принципы и справедливость

Возможно, заголовок прозвучит несколько “сентиментально”, однако сотрудник даже с выраженной финансовой мотивацией обладает определенным ассоциированием себя с компанией-работодателем. И сотрудник с подорванным в отношении компании доверием уже не проработает долго (или по крайней мере так эффективно, как мог бы). Для соблюдения этих принципов руководителю необходима способность оценивать любую ситуацию объективно и без примеси эмоций.

Как повысить навыки руководителя?

На старте и до определенного момента набирать управленческую квалификацию позволяет сам по себе процесс получения руководящего опыта при относительно небольших вводных данных. Однако при среднем темпе развития после ориентировочно 3-5 лет руководитель начинает ощущать либо приближение “потолка”, либо очевидное его наличие. Причем необходимость в повышении уровня компетенций может возникнуть как у руководителя отдела, так и у генерального директора, предпринимателя, собственника бизнеса. На этом этапе для тех, кто рассматривает для себя продвижение по карьерной лестнице и увеличение дохода вполне очевидно чувствует потребность в новых знаниях, навыках, технологиях и инструментах, а когда-то и в необходимых связях для дальнейшего “прыжка”.

Определенным эволюционным шагом и самым эффективным решением в этой ситуации выступает обучение по программе MBA в хорошей аккредитованной бизнес-школе. Об этом свидетельствуют как “живые” отзывы выпускников (отмечающих получение ожидаемых навыков, должности и дохода), так и наличие имен этих выпускников в сводках различных отраслевых рейтингов бизнес-сообщества.

Дополнительным бонусом выступает возможность подбора графика обучения, позволяющего совмещать обучение с основной работой: например, вечерний или weekend-формат (рекомендуем отказаться от выбора школ, предлагающих полностью дистанционный формат, так как элементарно часть навыков просто невозможно усвоить без живого обсуждения и контролируемой отработки на практике).

Среди критериев определения качества бизнес-школы наиболее важные — это наличие международных аккредитаций и хорошие отзывы выпускников, что удобно отслеживать по независимым рейтингам. По данным параметрам на сегодняшний день на первом месте среди российских бизнес-школ находится ИБДА РАНХиГС. Подробнее с ее программами обучения можно познакомиться на странице MBA, EMBA и DBA. К слову, для руководителей, имеющих высшее управленческое или экономическое образование, есть специальная программа MBA с возможностью перезачета части дисциплин.

Что важно и является большим плюсом: ИБДА не учит набору “правильных шагов”, не дает “универсальные отмычки ко всем замкам”. Главная цель программ MBA — “дать руководителю удочку, а не рыбу”, и поэтому самый ценный груз, который выпускник забирает с собой — это совершенно иной подход к решению задач. Это в первую очередь soft-skills, позволяющие в любой ситуации находить закономерности и выстраивать системный подход. Имея такой компас, менеджер всегда найдет путь к наилучшим решениям для своего бизнеса в любых обстоятельствах.

3.2.2 Вероятностная выборка

Содержание

Текст начинается

Навигация по теме

• 3 Сбор и обработка данных
  • 3.2 Отбор проб
    • 3.2.1 Отбор образца
    • 3.2.2 Вероятностная выборка
    • 3.2.3 Невероятностная выборка

Под вероятностной выборкой понимается отбор выборки из совокупности, когда этот отбор основан на принципе рандомизации, то есть случайного отбора или случайности. Вероятностная выборка более сложна, требует больше времени и обычно дороже, чем невероятностная выборка. Однако, поскольку единицы из совокупности выбираются случайным образом и можно рассчитать вероятность выбора каждой единицы, можно получить надежные оценки и сделать статистические выводы о совокупности.

Существует несколько способов выбора вероятностной выборки.

При выборе плана вероятностной выборки цель состоит в том, чтобы свести к минимуму ошибку выборки оценок наиболее важных переменных обследования, одновременно сводя к минимуму время и затраты на проведение обследования. Некоторые операционные ограничения также могут повлиять на этот выбор, например, характеристики инструментария обследования.

В данном разделе каждый из этих методов будет кратко описан и проиллюстрирован примерами.

Простая случайная выборка

В простой случайной выборке (SRS) каждая единица выборки совокупности имеет равные шансы быть включенной в выборку. Следовательно, каждая возможная выборка также имеет равные шансы быть отобранной. Чтобы выбрать простую случайную выборку, вам необходимо перечислить все единицы в генеральной совокупности обследования.

Пример 1

Чтобы взять простую случайную выборку из телефонной книги, каждая запись должна быть последовательно пронумерована. Если бы в телефонной книге было 10 000 записей и размер выборки составлял 2 000, то компьютер должен был бы случайным образом сгенерировать 2 000 номеров от 1 до 10 000. Все числа будут иметь одинаковые шансы быть сгенерированными компьютером. 2000 телефонных записей, соответствующих 2000 сгенерированным компьютером случайным числам, составили бы выборку.

SRS можно сделать с заменой или без. SRS с заменой означает, что существует вероятность того, что выбранная телефонная запись может быть выбрана дважды или более. Обычно подход SRS проводится без замены, поскольку он более удобен и дает более точные результаты. В остальной части текста SRS будет использоваться для ссылки на SRS без замены, если не указано иное.

СРС является наиболее часто используемым методом. Преимущество этого метода заключается в том, что он не требует никакой информации об инструментарии обследования, кроме полного списка единиц обследуемой совокупности вместе с контактной информацией. Кроме того, поскольку SRS является простым методом и его теория хорошо известна, существуют стандартные формулы для определения размера выборки, оценок и т. д., и эти формулы просты в использовании.

С другой стороны, этот метод требует списка всех единиц совокупности. Если такого списка еще не существует, а целевая аудитория велика, его создание может быть очень дорогим или нереалистичным. Если список уже существует и содержит вспомогательную информацию по объектам, то SRS не использует информацию, позволяющую повысить эффективность других методов (например, стратифицированной выборки). Если сбор должен производиться лично, SRS может предоставить выборку, которая слишком распределена по нескольким регионам, что может увеличить стоимость и продолжительность обследования.

Пример 2

Представьте, что у вас есть кинотеатр, и вы предлагаете специальный фестиваль фильмов ужасов в следующем месяце. Чтобы решить, какие фильмы ужасов показать, вы опрашиваете кинозрителей, какие из перечисленных фильмов им нравятся больше всего. Чтобы составить список фильмов, необходимых для вашего опроса, вы решаете выбрать 10 из 100 лучших фильмов ужасов всех времен. Один из способов выбрать образец — написать все названия фильмов на листках бумаги и поместить их в пустую коробку. Затем нарисуйте 10 названий, и у вас будет образец. Используя этот подход, вы обеспечите равную вероятность выбора каждого фильма. Вы даже можете рассчитать эту вероятность выбора, разделив размер выборки (n=10) на размер совокупности 100 лучших фильмов ужасов всех времен (N=100). Эта вероятность будет равна 0,10 (10/100) или 1 из 10.

Систематическая выборка

Систематическая выборка означает наличие пробела или интервала между каждой выбранной единицей в выборке. Например, вы можете выполнить следующие шаги:

1. Пронумеруйте единицы на вашем кадре от 1 до N (где N — это общая численность населения).
2. Определите интервал выборки ( K ), разделив количество единиц в совокупности на желаемый размер выборки. Например, чтобы выбрать выборку в 100 человек из совокупности в 400 человек, вам потребуется интервал выборки 400/100 = 4. Следовательно, K = 4. Вам нужно будет выбрать одну единицу из каждых четырех единиц, чтобы получить в общей сложности 100 единиц в вашей выборке.
3. Выберите число от 1 до K случайным образом. Это число называется , случайное начало , и это будет первое число, включенное в вашу выборку. Если вы выберете 3, третья единица на вашем кадре будет первой единицей, включенной в вашу выборку; если вы выберете 2, ваша выборка начнется со второго устройства на вашей раме.
4. Выберите каждые Kth (в данном случае, каждую четвертую) единицу после этого первого числа. Например, выборка может состоять из следующих единиц, чтобы составить выборку из 100: 3 (случайное начало), 7, 11, 15, 19 … 395, 399 (до N , что в данном случае равно 400). ).

В приведенном выше примере видно, что можно выбрать только четыре возможных образца, соответствующих четырем возможным случайным запускам:

1, 5, 9, 13 … 393, 397

2, 6, 10, 14 … 394, 398

3, 7, 11, 15 … 395, 399

4, 8, 12, 16 … 396, 400

Каждый член населения принадлежит только к одному из четыре образца, и каждый образец имеет одинаковый шанс быть выбранным. Из этого мы видим, что каждая единица имеет один шанс из четырех быть выбранным в выборке. Это такая же вероятность, как если бы была выбрана простая случайная выборка из 100 единиц. Основное отличие состоит в том, что с SRS любая комбинация из 100 единиц может составить выборку, в то время как при систематической выборке есть только четыре возможных выборки. Порядок единиц в кадре будет определять возможные выборки для систематической выборки. Если совокупность случайным образом распределена в основе, систематическая выборка должна давать результаты, аналогичные простой случайной выборке.

Этот метод часто используется в промышленности, где изделие выбирается для испытаний с производственной линии, чтобы гарантировать, что машины и оборудование имеют стандартное качество. Например, тестер на заводе-изготовителе может выполнять проверку качества каждого 20-го продукта на сборочной линии. Тестер может выбрать случайное начало между числами 1 и 20. Это определит первый тестируемый продукт; после этого каждый 20-й продукт будет протестирован.

Интервьюеры могут использовать этот метод выборки при опросе людей для выборочного обследования. Исследователь рынка может выбрать, например, каждого 10-го человека, который входит в конкретный магазин, после случайного выбора первого человека. Инспектор может опросить жителей каждого пятого дома на улице после случайного выбора одного из первых пяти домов.

Преимущества систематической выборки заключаются в том, что выборка выборки не может быть проще: вы получаете только одно случайное число, случайное начало, а остальная часть выборки следует автоматически. Самым большим недостатком метода систематической выборки является то, что если в способе размещения совокупности в списке есть какой-то периодический признак, и этот периодический признак каким-то образом совпадает с интервалом выборки, возможные выборки могут не быть репрезентативными для совокупности. Это можно увидеть на следующем примере:

Пример 3

Предположим, вы управляете большим продуктовым магазином и у вас есть список сотрудников в каждом отделе. Продуктовый магазин разделен на следующие 10 секций: гастроном, пекарня, кассы, склад, мясной прилавок, продукты, аптека, фотосалон, цветочный магазин и химчистка. В каждой секции работает 10 сотрудников, включая менеджера (всего 100 сотрудников). Ваш список упорядочен по разделам, где сначала указан менеджер, а затем остальные сотрудники в порядке убывания старшинства.
Если вы хотите опросить своих сотрудников о том, что они думают об их рабочей среде, вы можете выбрать небольшую выборку, чтобы ответить на ваши вопросы. Если вы используете метод систематической выборки и ваш интервал выборки равен 10, вы можете выбрать только руководителей или только новых сотрудников в каждом разделе. Этот тип выборки не даст вам полной или адекватной картины мыслей ваших сотрудников.

Выборка с вероятностью, пропорциональной размеру

Вероятностная выборка требует, чтобы каждый член обследуемой совокупности имел известную вероятность включения в выборку, но не требует, чтобы эта вероятность была одинаковой для всех. Если в основе имеется информация о размере каждой единицы (например, количество работников для каждого предприятия) и если эти единицы различаются по размеру, эту информацию можно использовать при формировании выборки для повышения эффективности. Это известно как 9Выборка 0007 с вероятностью, пропорциональной размеру (PPS). При использовании этого метода чем больше размер единицы, тем выше вероятность ее включения в выборку. Для повышения эффективности этого метода необходимо, чтобы измерение размера было точным. Это более сложный метод выборки, который не будет подробно обсуждаться здесь.

Стратифицированная выборка

При использовании стратифицированной выборки совокупность делится на однородные, взаимоисключающие группы, называемые стратами, а затем из каждой страты отбираются независимые выборки. Любой из методов выборки, упомянутых в этом разделе, может быть использован для выборки внутри каждой страты. Метод выборки может варьироваться от одной страты к другой. Совокупность может быть стратифицирована по любой переменной, значение которой доступно для всех единиц основы выборки до формирования выборки (например, возраст, пол, провинция проживания, доход).

Зачем создавать слои? Есть много причин, главная из которых заключается в том, что это может сделать стратегию выборки более эффективной. В предыдущем разделе упоминалось, что для оценки определенной точности требуется больший размер выборки для характеристики, которая сильно варьируется от одной единицы к другой, чем для характеристики с меньшей изменчивостью. Например, если бы каждый человек в совокупности имел одинаковую заработную плату, то выборки одного человека было бы достаточно, чтобы получить точную оценку средней заработной платы.

В этом заключается идея повышения эффективности, полученного с помощью стратификации. Если вы создаете страты, в которых единицы имеют сходные характеристики и значительно отличаются от единиц в других стратах, вам потребуется только небольшая выборка из каждой страты, чтобы получить точную оценку общего дохода для этой страты. Затем вы можете объединить эти оценки, чтобы получить точную оценку общего дохода для всего населения. Если бы вы использовали SRS для всего населения без стратификации, выборка должна была бы быть больше, чем сумма всех размеров выборок страты, чтобы получить оценку общего дохода с тем же уровнем точности.

Еще одним преимуществом является то, что стратифицированная выборка обеспечивает адекватный размер выборки для представляющих интерес подгрупп населения. При стратификации совокупности каждая страта становится независимой совокупностью, и для каждой из них рассчитывается размер выборки.

Пример 4

Предположим, вы хотите оценить, сколько старшеклассников работают неполный рабочий день на национальном уровне и уровне провинции. Если бы вы выбрали простую случайную выборку из 25 000 человек из списка всех старшеклассников в Канаде (при условии, что такой список был доступен для выбора), вы бы получили немногим более 100 человек с Острова Принца Эдуарда, поскольку они составляют менее 0,5% населения Канады. Эта выборка, вероятно, не будет достаточно большой для подробного анализа, который вы планировали. Разделение вашего списка по провинциям, а затем определение размера выборки, необходимого для каждой провинции, позволит вам получить требуемый уровень точности для Острова Принца Эдуарда, а также для каждой из других провинций.

Стратификация наиболее полезна, когда стратифицирующие переменные

• просты в работе,
• легко заметить,
• тесно связаны с темой опроса.

Кластерная выборка

Иногда слишком дорого иметь слишком разбросанную географическую выборку. Командировочные расходы могут стать дорогими, если интервьюерам приходится опрашивать людей из одного конца страны в другой. Чтобы сократить расходы, статистики могут выбрать 9Метод кластерной выборки 0007 .

Кластерная выборка делит совокупность на группы или кластеры. Несколько кластеров выбираются случайным образом для представления общей совокупности, а затем все единицы внутри выбранных кластеров включаются в выборку. В выборку не включены единицы из невыбранных кластеров. Они представлены представителями выбранных кластеров. Это отличается от стратифицированной выборки, когда некоторые единицы выбираются из каждой страты. Примерами кластеров являются фабрики, школы и географические районы, такие как избирательные округа.

Пример 5

Предположим, вы представитель спортивной организации и хотите узнать, в каких видах спорта участвуют учащиеся 11-х (или 4-х) классов по всей Канаде. Было бы слишком дорого и долго опрашивать каждого канадца в 11-м классе или даже пару учеников из каждого класса 11-го класса в Канаде. Вместо этого случайным образом выбираются 100 школ со всей Канады. Эти 100 школ являются отобранными кластерами. Затем опрашиваются все учащиеся 11-х классов во всех 100 кластерах.

Кластерная выборка создает «карманы» единиц выборки, а не распределяет выборку по всей территории, что позволяет снизить затраты на операции по сбору. Еще одна причина использования кластерной выборки заключается в том, что иногда список всех единиц генеральной совокупности недоступен, в то время как список всех кластеров либо доступен, либо его легко создать.

В большинстве случаев кластерная выборка менее эффективна, чем SRS . Это главный недостаток метода. По этой причине обычно лучше обследовать большое количество небольших скоплений, а не небольшое количество больших скоплений. Почему? Поскольку соседние единицы имеют тенденцию быть более похожими, в результате получается выборка, которая не представляет всего спектра мнений или ситуаций, присутствующих в генеральной совокупности. В примере 5 учащиеся одной и той же школы, как правило, занимаются одними и теми же видами спорта, то есть теми, для которых в их школе имеются возможности.

Еще один недостаток кластерной выборки заключается в том, что у вас нет полного контроля над окончательным размером выборки. Поскольку не во всех школах одинаковое количество учащихся 11-х классов, и вы должны опросить каждого учащегося в своей выборке, окончательный размер может быть больше или меньше, чем вы ожидали.

Многоэтапная выборка

Многоэтапная выборка аналогична кластерной выборке, за исключением того, что она включает выборку в каждом выбранном кластере, а не включает все единицы из выбранных кластеров. Этот тип выборки требует как минимум двух этапов. На первом этапе выявляются и отбираются большие кластеры. На втором этапе единицы выбираются из выбранных кластеров с использованием любого из методов вероятностной выборки. В этом контексте кластеры называются первичными единицами выборки (ПЕВ), а единицы внутри кластеров называются вторичными единицами выборки (ВЕВ). При наличии более двух этапов в рамках SSE выбираются третичные единицы выборки (TSU), и процесс продолжается до тех пор, пока не будет получена окончательная выборка.

Пример 6

В примере 5 кластерная выборка будет выбирать 100 школ, а затем опрашивать каждого учащегося 11-го класса из этих школ. Вместо этого вы можете выбрать больше школ, получить список всех учащихся 11-х классов из этих выбранных школ и выбрать случайную выборку учащихся 11-х классов из каждой школы. Это будет двухэтапный план выборки. Школы будут иметь PSU , а учащиеся — SSU .

Вы также можете получить список всех классов 11 класса в выбранных школах, выбрать случайную выборку классов из каждой из этих школ, получить список всех учащихся в выбранных классах и, наконец, выбрать случайную выборку учащихся из каждого выбранного класса. Это будет трехэтапный план выборки. Школы были бы PSU , классы будут иметь номер SSU , а студенты будут иметь номер TSU . Каждый раз, когда добавляется этап, процесс усложняется.

Теперь представьте, что в каждой школе учится в среднем 80 11-классников. Тогда кластерная выборка даст вашей организации выборку из примерно 8000 учащихся (100 школ x 80 учащихся). Если вам нужна большая выборка, вы можете выбрать школы с большим количеством учащихся. Для меньшей выборки вы можете выбрать школы с меньшим количеством учащихся. Одним из способов контроля размера выборки может быть разделение школ на большие, средние и малые размеры (с точки зрения количества учащихся 11-х классов) и выборка школ из каждой страты. это называется стратифицированная кластерная выборка .

В качестве альтернативы можно использовать трехэтапный план. Вы должны выбрать выборку из 400 школ, затем выбрать два класса 11 класса в каждой школе и, наконец, выбрать 10 учащихся в классе. Таким образом, вы все равно получите выборку из примерно 8000 учащихся (400 школ x 2 класса x 10 учащихся), но выборка будет более разбросанной.

Из этого примера видно, что при многоступенчатой ​​выборке у вас все еще есть преимущество более концентрированной выборки для снижения затрат. Однако выборка не такая концентрированная, как кластерная выборка, и размер выборки, необходимый для получения заданного уровня точности, все равно будет больше, чем для 9-кратной выборки.0043 SRS , так как метод менее эффективен. Тем не менее, многоэтапная выборка по-прежнему может сэкономить много времени и усилий по сравнению с SRS , поскольку вам не нужно иметь список всех учащихся 11-х классов. Все, что вам нужно, это список классов из 400 школ и список учеников из 800 классов.

Многоэтапная выборка

Многоэтапная выборка собирает основную информацию из большой выборки единиц, а затем собирает более подробную информацию о подвыборке этих единиц. Наиболее распространенной формой многоэтапной выборки является двухэтапная выборка (или двойная выборка), но также возможны три или более этапов.

Многоэтапный отбор проб сильно отличается от многоступенчатого отбора проб, несмотря на схожесть их названий. Хотя многоэтапная выборка также включает в себя получение двух или более выборок, все выборки берутся из одного и того же кадра. Выбор подразделения на втором этапе обусловлен его выбором на первом этапе. Единица, не выбранная на первом этапе, не будет частью выборки на втором этапе. Как и в случае многоэтапной выборки, чем больше фаз используется, тем сложнее план выборки и ее оценка.

Многоэтапная выборка полезна, когда в основе выборки отсутствует вспомогательная информация, которую можно было бы использовать для стратификации совокупности или для исключения части совокупности.

Пример 7

Предположим, что организации требуется информация о животноводческих фермах в Альберте, но в инструментарии обследования перечислены все типы ферм — крупного рогатого скота, молочные, зерновые, свиноводческие, птицеводческие и сельскохозяйственные. Ситуация усложняется тем, что инструментарий обследования не предоставляет никакой вспомогательной информации по перечисленным там хозяйствам.

Простой опрос, единственным вопросом которого будет «Часть или вся ваша ферма посвящена животноводству?» можно было провести. При наличии только одного вопроса это обследование должно иметь низкую стоимость интервью (особенно если оно проводится по телефону) и, следовательно, организация должна быть в состоянии составить большую выборку. После того, как первая выборка составлена, можно взять вторую, меньшую выборку среди фермеров, занимающихся выращиванием крупного рогатого скота, и задать этим фермерам более подробные вопросы. Используя этот метод, организация избегает затрат на съемочные единицы, которые не входят в эту конкретную область (например, фермеры, не занимающиеся животноводством).

В примере 7 данные, собранные на первом этапе, использовались для исключения единиц, не входящих в целевую совокупность. В другом контексте эти данные можно было бы использовать для повышения эффективности второй фазы, например, путем создания пластов. Многоэтапная выборка также может использоваться для уменьшения нагрузки на респондентов или в случае очень разных затрат, связанных с разными вопросами опроса, как показано в следующем примере.

Пример 8

В ходе обследования состояния здоровья участникам задают несколько основных вопросов об их питании, привычках курения, физических упражнениях и употреблении алкоголя. Кроме того, опрос требует, чтобы респонденты подвергали себя некоторым прямым физическим тестам, таким как бег на беговой дорожке или измерение артериального давления и уровня холестерина.

Заполнение анкет или опрос участников являются относительно недорогими процедурами, но медицинские анализы требуют наблюдения и помощи квалифицированного врача, а также использования оборудованной лаборатории, что может быть довольно дорогостоящим. Наилучшим способом проведения этого обследования было бы использование метода двухэтапной выборки. На первом этапе интервью проводятся на выборке соответствующего размера. Из этой выборки берется меньшая выборка. Только участники, отобранные во второй выборке, будут принимать участие в медицинских тестах.



• Статистика: сила данных! — Главная страница
• 1 Данные, статистическая информация и статистика
• 2 Источники данных
• 3 Сбор и обработка данных
• 4 Исследование данных
• 5 Визуализация данных
• Библиография
• Глоссарий

Сообщить о проблеме на этой странице

Что-то не работает? Есть ли устаревшая информация? Не можете найти то, что ищете?

Свяжитесь с нами и сообщите, как мы можем вам помочь.

Уведомление о конфиденциальности

Дата изменения:

2021-09-02

Понимание анализа предметов | Управление оценки образования

Анализ заданий – это процесс, в ходе которого изучаются ответы учащихся на отдельные задания теста (вопросы) с целью оценки качества этих заданий и теста в целом. Анализ элементов особенно ценен для улучшения элементов, которые будут снова использоваться в последующих тестах, но его также можно использовать для устранения двусмысленных или вводящих в заблуждение элементов в рамках одного тестирования. Кроме того, анализ заданий полезен для повышения навыков инструкторов в построении тестов и выявления конкретных областей содержания курса, которые требуют большего внимания или ясности. Отдельные анализы предметов могут быть запрошены для каждой необработанной оценки ¹ создается во время данного запуска ScorePak®.

Анализ элемента образца (30K PDF)

Основное предположение, сделанное ScorePak®, заключается в том, что анализируемый тест состоит из заданий, измеряющих одну предметную область или базовую способность. Качество теста в целом оценивается путем оценки его «внутренней согласованности». Качество отдельных заданий оценивается путем сравнения ответов учащихся по заданиям с их общими результатами теста.

Ниже приводится описание различных статистических данных, представленных в отчете об анализе элементов ScorePak®. Этот отчет состоит из двух частей. В первой части оцениваются предметы, из которых состоял экзамен. Вторая часть показывает статистику, обобщающую производительность теста в целом.

Статистика элементов

Статистика элементов используется для оценки производительности отдельных элементов теста при допущении, что общее качество теста зависит от качества его элементов. В отчете об анализе элемента ScorePak® содержится следующая информация об элементе:

Номер элемента

Это номер вопроса, взятый из листа ответов учащегося и ключевого листа ScorePak®. В стандартном листе ответов можно набрать до 150 пунктов.

Среднее и стандартное отклонение

Среднее значение — это «средний» ответ учащегося на задание. Он рассчитывается путем сложения количества баллов, набранных всеми учащимися по предмету, и деления этой суммы на количество учащихся.

Стандартное отклонение, или S.D., является мерой разброса баллов учащихся по этому пункту. То есть это указывает на то, насколько «размазанными» были ответы. Стандартное отклонение элемента является наиболее значимым при сравнении элементов, которые имеют более одной правильной альтернативы, и когда используется оценка по шкале. По этой причине он обычно не используется для оценки тестов в классе.

Сложность задания

Для заданий с одним правильным вариантом, оцениваемым в один балл, сложность задания представляет собой процент учащихся, ответивших на задание правильно. В этом случае он также равен среднему значению элемента. Индекс сложности предмета варьируется от 0 до 100; чем выше значение, тем проще вопрос. Когда альтернатива оценивается не в один балл, или когда на вопрос имеется более одной правильной альтернативы, сложность задания определяется как средний балл по этому вопросу, деленный на наибольшее количество баллов за любой вариант. Сложность задания важна для определения того, усвоили ли учащиеся тестируемую концепцию. Он также играет важную роль в способности элемента различать учащихся, которые знают тестируемый материал, и тех, кто не знает. У задания будет низкая дискриминация, если оно настолько сложное, что почти все ошибаются или угадывают его, или настолько простое, что почти все понимают его правильно.

Чтобы максимизировать различение предметов, желательные уровни сложности должны быть немного выше среднего между шансом и идеальными оценками для предмета. (Например, вероятность ответа на вопросы с пятью вариантами равна 20, поскольку можно ожидать, что пятая часть учащихся, отвечающих на вопрос, выберет правильный вариант путем угадывания.) Идеальные уровни сложности для заданий с множественным выбором с точки зрения различения потенциальные:

Формат	Идеальная сложность
Множественный выбор с пятью ответами	70
Четыре ответа с множественным выбором	74
Три ответа с множественным выбором	77
Верно-ложно (два ответа с множественным выбором)	85

(От Лорда, Ф. М. «Связь надежности теста с множественным выбором с распределением трудностей с заданиями», Психометрика, 1952, 18, 181-194.)

ScorePak® произвольно классифицирует сложность задания как «легкую», если индекс составляет 85% или выше; «умеренный», если он составляет от 51 до 84%; и «жесткий», если он составляет 50% или ниже.

Различение заданий

Различие заданий относится к способности задания различать учащихся на основе того, насколько хорошо они знают тестируемый материал. Различные процедуры ручного подсчета традиционно использовались для сравнения ответов на задания с общими результатами теста с использованием групп учащихся с высокими и низкими баллами. Компьютеризированный анализ обеспечивает более точную оценку способности различения элементов, поскольку он учитывает ответы всех учащихся, а не только групп с высокими и низкими баллами.

Индекс различения элементов, предоставляемый ScorePak®, представляет собой корреляцию Pearson Product Moment ² между ответами учащихся на определенный элемент и общими баллами по всем другим элементам теста. Этот индекс является эквивалентом точечно-двусерийного коэффициента в этом приложении. Он обеспечивает оценку степени, в которой отдельный элемент измеряет то же самое, что и остальные элементы.

Поскольку индекс различения отражает степень, в которой элемент и тест в целом измеряют единую способность или атрибут, значения коэффициента будут иметь тенденцию быть ниже для тестов, измеряющих широкий диапазон областей содержания, чем для более однородных тестов. . Индексы различения предметов всегда должны интерпретироваться в контексте типа анализируемого теста. Элементы с низкими индексами дискриминации часто сформулированы неоднозначно и должны быть проверены. Элементы с отрицательными индексами следует изучить, чтобы определить, почему было получено отрицательное значение. Например, отрицательное значение может указывать на то, что элемент был неправильно введен, так что учащиеся, которые знали материал, как правило, выбирали неключевой, но правильный вариант ответа.

Тесты с высокой внутренней непротиворечивостью состоят из заданий, в основном имеющих положительную связь с общим результатом теста. На практике значения индекса различения редко превышают 0,50 из-за различной формы распределений пунктов и общих баллов. ScorePak® классифицирует различение предметов как «хорошее», если индекс выше 0,30; «удовлетворительно», если он находится между 0,10 и 0,30; и «плохо», если он ниже 0,10.

Альтернативный вес

В этом столбце показано количество баллов, присуждаемых за каждый вариант ответа. Для большинства тестов будет один правильный ответ, которому будет присвоен один балл, но ScorePak® допускает несколько правильных вариантов, каждому из которых может быть присвоен разный вес.

Среднее значение

Средний общий балл теста (за вычетом этого пункта) показан для учащихся, выбравших каждый из возможных вариантов ответа. Эту информацию следует рассматривать вместе с индексом дискриминации; более высокие общие результаты тестов должны быть получены учащимися, выбравшими правильную или наиболее взвешенную альтернативу. Следует изучить неправильные альтернативы с относительно высокими средними значениями, чтобы определить, почему «лучшие» учащиеся выбрали именно эту альтернативу.

Частоты и распространение

Сообщается количество и процент учащихся, выбравших каждый вариант. На гистограмме справа показан процент выбора каждого ответа; каждый «#» представляет приблизительно 2,5%. Часто выбранные неправильные альтернативы могут указывать на распространенные среди учащихся заблуждения.

Распределение сложности и дискриминации

В конце отчета об анализе заданий тестовые задания перечислены в соответствии с их степенями сложности (легкий, средний, сложный) и дискриминацией (хорошо, удовлетворительно, плохо). Эти распределения обеспечивают краткий обзор теста и могут использоваться для выявления элементов, которые не работают должным образом и которые, возможно, можно улучшить или отбросить.

Статистика теста

Для оценки производительности теста в целом предоставляются две статистики.

Коэффициент надежности

Надежность теста относится к степени, в которой тест может дать согласованные результаты. Конкретный коэффициент надежности, рассчитанный ScorePak®, отражает три характеристики теста:

• Взаимокорреляции между элементами — чем больше относительное количество положительных взаимосвязей и чем сильнее эти взаимосвязи, тем выше надежность. Индексы различения элементов и коэффициент надежности теста связаны в этом отношении.
• Длина теста — тест с большим количеством элементов будет иметь более высокую надежность при прочих равных условиях.
• Содержание теста — как правило, чем разнообразнее тестируемый предмет и используемые методы тестирования, тем ниже надежность.

Коэффициенты надежности теоретически находятся в диапазоне значений от нуля (нет надежности) до 1,00 (полная надежность). На практике их приблизительный диапазон составляет от 0,50 до 0,90 примерно для 95% тестов в классе, оцениваемых ScorePak®. Высокая надежность означает, что вопросы теста, как правило, «стягиваются». Студенты, которые правильно ответили на данный вопрос, с большей вероятностью правильно ответили на другие вопросы. Если бы параллельный тест был разработан с использованием аналогичных элементов, относительные баллы учащихся изменились бы незначительно. Низкая надежность означает, что вопросы, как правило, не связаны друг с другом с точки зрения того, кто на них ответил правильно. Полученные результаты тестов отражают особенности заданий или ситуации тестирования в большей степени, чем знания учащихся по предмету.

Как и в случае со многими статистическими данными, интерпретировать значение коэффициента надежности вне контекста опасно. Высокая надежность должна требоваться в ситуациях, когда для принятия важных решений используется один результат теста, например, экзамены на получение профессиональной лицензии. Поскольку классные экзамены обычно объединяются с другими баллами для определения оценок, стандарты для одного теста не должны быть такими строгими. Следующие общие рекомендации можно использовать для интерпретации коэффициентов надежности для аудиторных экзаменов:

Надежность	Интерпретация
. 90 и выше	Превосходная надежность; на уровне лучших стандартизированных тестов
.80 – .90	Очень хорошо для классного теста
.70 – .80	Подходит для классного теста; в диапазоне большинства. Вероятно, есть несколько элементов, которые можно было бы улучшить.
.60 – .70	Несколько низкий. Этот тест необходимо дополнить другими мерами (например, большим количеством тестов) для определения оценок. Есть, вероятно, некоторые элементы, которые можно было бы улучшить.
.50 – .60	Предполагает необходимость пересмотра теста, если только он не слишком короткий (десять или меньше пунктов). Тест определенно должен быть дополнен другими мерами (например, большим количеством тестов) для оценки.
0,50 или ниже	Сомнительная надежность. Этот тест не должен сильно влиять на оценку курса, и его необходимо пересмотреть.

Мерой надежности, используемой ScorePak®, является Альфа Кронбаха. Это общая форма более часто встречающегося KR-20, и ее можно применять к тестам, состоящим из заданий с разным количеством баллов, присваиваемых за разные варианты ответов. Когда коэффициент альфа применяется к тестам, в которых каждый пункт имеет только один правильный ответ и все правильные ответы оцениваются в одинаковое количество баллов, результирующий коэффициент идентичен КР-20.

(Дальнейшее обсуждение надежности теста можно найти в J. C. Nunnally, Psychometric Theory. New York: McGraw-Hill, 1967, стр. 172–235, особенно см. формулы 6–26, стр. 196.)

Стандарт Ошибка измерения

Стандартная ошибка измерения напрямую связана с надежностью теста. Это показатель степени изменчивости в успеваемости отдельного учащегося из-за случайной ошибки измерения. Если бы можно было проводить бесконечное количество параллельных тестов, можно было бы ожидать, что оценка учащегося будет меняться от одного теста к другому из-за ряда факторов. Для каждого учащегося баллы образуют «нормальное» (колоколообразное) распределение. Предполагается, что среднее значение распределения является «истинной оценкой» учащегося и отражает то, что он или она «действительно» знает о предмете. Стандартное отклонение распределения называется стандартной ошибкой измерения и отражает величину изменения в баллах учащегося, которое можно было бы ожидать от одного тестирования к другому.

В то время как надежность теста всегда варьируется от 0,00 до 1,00, стандартная ошибка измерения выражается по той же шкале, что и результаты теста. Например, умножение всех результатов теста на константу приведет к умножению стандартной ошибки измерения на ту же константу, но оставит неизменным коэффициент надежности.

Общее эмпирическое правило для прогнозирования количества изменений, которые можно ожидать в результатах отдельных тестов, заключается в умножении стандартной ошибки измерения на 1,5. Лишь в редких случаях можно ожидать, что оценка учащегося увеличится или уменьшится более чем на эту сумму между двумя подобными тестами. Чем меньше стандартная ошибка измерения, тем точнее измерение, обеспечиваемое тестом.

(Дальнейшее обсуждение стандартной ошибки измерения можно найти в J. C. Nunnally, Psychometric Theory. New York: McGraw-Hill, 1967, стр. 172-235, см. особенно формулы 6-34, стр. 201.)

Предостережение при интерпретации результатов анализа элементов

Каждый из различных статистических показателей элементов, предоставляемых ScorePak®, предоставляет информацию, которую можно использовать для улучшения отдельных элементов теста и повышения качества теста в целом. Такие статистические данные всегда должны интерпретироваться в контексте типа проводимого теста и тестируемых лиц. В. А. Меренс и И. Дж. Леманн приводят следующие предостережения при использовании результатов анализа заданий (Измерение и оценка в образовании и психологии. Нью-Йорк: Холт, Райнхарт и Уинстон, 19).73, 333-334):

• Данные анализа элемента не являются синонимами достоверности элемента. Внешний критерий необходим для точного суждения о достоверности тестовых заданий. Используя внутренний критерий общей оценки теста, анализ элементов отражает внутреннюю согласованность элементов, а не достоверность.
• Индекс дискриминации не всегда является мерой качества товара. Существует множество причин, по которым элемент может иметь низкую различительную способность: (а) чрезвычайно сложные или простые задания будут иметь низкую способность различения, но такие задания часто необходимы для адекватной выборки содержания и целей курса; (б) элемент может показывать низкую способность различения. дискриминация, если тест измеряет множество различных областей содержания и когнитивных навыков. Например, если в большинстве тестов измеряется «знание фактов», то элемент, оценивающий «способность применять принципы», может иметь низкую корреляцию с общим баллом теста, однако оба типа заданий необходимы для измерения достижения целей курса.
• Данные анализа предмета являются предварительными. На такие данные влияют тип и количество тестируемых учащихся, применяемые учебные процедуры и случайные ошибки. Если возможно повторное использование предметов, следует регистрировать статистику для каждого введения каждого предмета.

---

¹ Необработанные баллы — это баллы, которые рассчитываются путем подсчета листов ответов по ключевому листу ScorePak®. Названия необработанных оценок: от EXAM1 до EXAM9, от QUIZ1 до QUIZ9, от MIDTRM1 до MIDTRM3 и FINAL. ScorePak® не может анализировать баллы, взятые из бонусного раздела бланков ответов учащихся или рассчитанные на основе других баллов, поскольку такие баллы не выводятся из отдельных элементов, к которым может получить доступ ScorePak®. Кроме того, для разных версий одного и того же экзамена необходимо запрашивать отдельные анализы. Вернитесь к тексту. (якорь рядом с примечанием 1 в тексте)

² Корреляция — это статистика, которая показывает степень линейной зависимости между двумя переменными.