Normy a standardizace testu
PSYB2590: ZÁKLADY PSYCHOMETRIKY | PŘEDNÁŠKA 5
17. 4. 2023 | HYNEK CÍGLER
„Norma: od slova normální, běžný“.
Co to znamená běžný?
V kontextu psychometriky.
2019
2020
2021
Standardizace testu?
Soubor veškerých postupů, které slouží jako podklad a důkazy pro
standardní rozhodování o jednotlivcích na základě testových metod.
◦ Proces tvorby podkladů.
◦ Proces dokazování, že tyto podklady jsou validní.
Pojem standardizace je proto poměrně široký a zahrnuje:
◦ Důkazy validity, reliability.
◦ Vytvoření norem, standardních skórů.
◦ Kodifikace postupů pro standardní administraci, skórování a interpretaci
skórů.
◦ ...
Standardizace testu
Tomáš Urbánek (2010) a další: 3 pojetí standardizace.
◦ I. povrchní: „... metoda je přesně popsána [...] jak má vypadat např. testový materiál, pomůcky nebo
testový sešit [...] jasně definováno, jak má být metoda používána, tzn. komu, kým a za jakých podmínek
smí být administrována, jak má být vyhodnocována a co znamenají získané výsledky.“
◦ II. klamavé: „... se spokojuje s existencí jakýchkoli norem ve smyslu popisu, jakých výsledků dosahují
respondenti z nějakých jasně definovaných skupin. Ani tento požadavek není obtížné splnit, stačí jen použití
metody spojit se sběrem dat a elementární statistickou prezentací výsledků...“
◦ III. komplexní: „... Součástí tohoto pojetí jsou i obě pojetí předchozí [...] je přinejmenším nutné prokázat,
zda metoda měří daný atribut (validita a validizace) a s jakou přesností (reliabilita). Současně je nutno
vyřešit všechny speciální otázky, které mohou nastat v souvislosti s testováním specifických charakteristik.
To je pojetí uváděné např. ve Standardech pro pedagogické a psychologické testování (AERA, APA, NCME,
2001), ale je doporučováno i [..., EFPA].“
Manuál diagnostického testu
Teoretická východiska: Co je měřeno, jaké jsou známé souvislosti, proč se to měří.
◦ Účel metody: Komu, kdy, proč, kým, kde...
Postup administrace a skórování: jak přesně se metoda zadává a skóruje.
◦ Tvorba hrubých skórů a převod na standardní/vážené skóry.
Postup interpretace: co výsledky znamenají.
◦ Součástí zpravidla i kazuistiky.
Psychometrický manuál: Dokládá výše uvedené na vzorku z cílové populace.
◦ Standardizační soubor, postupy konstrukce norem.
◦ Důkazy validity, reliability vzhledem k účelu metody.
Co z výše uvedeného je možné pouze přeložit ze zahraniční verze testu?
Tvorba testu
Značné rozdíly mezi metodou určenou pro výzkum a pro individuální diagnostiku.
Tvorba nové testové metody pro praktické účely.
◦ + Kulturně adekvátní metoda.
◦ − Tvorba může selhat, vysoké nároky na přípravu...
◦ − Vysoké finanční náklady na průběžné pilotáže, analýzy...
Adaptace zahraniční metody pro praktické účely.
◦ Překlad vs. adaptace.
◦ + Zpravidla ověřená metoda, nižší nároky na velikost vzorku, pilotáže, méně práce.
◦ + Lze využít zahraniční důkazy validity, většinou rozsáhlejší teorie.
◦ − Cena licence (i několik milionů Kč), často časově omezená, poplatky...
◦ − Standardizační studie stejně musí být realizována.
Design standardizační studie 1
Volba výběrové populace (pro koho je test určený)?
◦ Mezinárodní, národní, lokální, místní...
Kognitivní pilotáž/e (kvalitativní metodologie).
Kvantitativní pilotáž/e (podobné otázky, jako vlastní standardizace níže).
Způsob výběru vzorku a administrátorů.
◦ Náhodný, stratifikovaný, clusterový, příležitostný... Plánovaně chybějící data.
◦ Tvorba adekvátních clusterovacích proměnných (ČSÚ).
◦ Inkluzivní a exkluzivní kritéria.
◦ Zaškolení a výběr administrátorů.
Sběr dat.
◦ Párování respondentů s administrátory. Jak zajistit jejich ortogonalitu?
◦ Kódování dat.
Design standardizační studie 2
Přepis dat, kontrola správnosti.
◦ Vyčištění dat, spárování datasetů atd.
Vážení respondentů?
◦ Clusterový/stratifikovaný výběr. Bude váženo vše/nic?
Položkové analýzy, analýzy reliability, validity.
◦ Uvnitř či napříč kohortami?
◦ Vyřazení položek, úpravy obsahu testu.
Tvorba norem.
◦ Vytvoření vyhodnocovacího softwaru, normalizačních tabulek...
Zkompletování manuálu.
Prodej. Spotřební materiál volně dostupný?
Příklad nákladů: BACH
(Naprosto odhadem a bez záruky )
Pilotáže a vývoj (velmi hrubě): 1.100.000 Kč
◦ Náklady na vývoj testu: odhad 500.000 Kč.
◦ Tahle částka reálně nebyla vyplacena, podíl ze zisku.
◦ Zčásti je „sanována“ náklady na jiné personální náklady
v rámci projektu.
◦ 500 individuálních administrací: 400.000 Kč.
◦ přepis dat: 50.000 Kč.
◦ tisk, poštovné: 150.000 Kč
Standardizace (TAČR): 5.346.133 Kč
◦ Sběr dat: přes 2.000.000 Kč
◦ (navýšeno v průběhu projektu, částka není jistá).
◦ Odměna respondentům: 140.000 Kč
◦ Přepis dat: 170.000 Kč
◦ Školení (lektoři): 50.000 Kč
◦ Tisk, IT, nahrávací studio, grafika apod.: 440.000 Kč
◦ Poštovné: 80.000 Kč
◦ Personální náklady jiné: 1.000.000 Kč.
◦ Režie, nájmy...: 800.000 Kč
Školní dovednosti, cca 30 subtestů (čeština a matematika), cílová populace 5–22 + 55–80 let.
Konormace s WJ-IV, resp. TOMAL-SE; 2,5 roku vývoje, 3+1+(?0,5) let standardizace v rámci projektu.
Příklad nákladů: BACH
(Naprosto odhadem a bez záruky )
Pilotáže a vývoj (velmi hrubě): 1.100.000 Kč
◦ Náklady na vývoj testu: odhad 500.000 Kč.
◦ Tahle částka reálně nebyla vyplacena, podíl ze zisku.
◦ Zčásti je „sanována“ náklady na jiné personální náklady
v rámci projektu.
◦ 500 individuálních administrací: 400.000 Kč.
◦ přepis dat: 50.000 Kč.
◦ tisk, poštovné: 150.000 Kč
Standardizace (TAČR): 5.346.133 Kč
◦ Sběr dat: přes 2.000.000 Kč
◦ (navýšeno v průběhu projektu, částka není jistá).
◦ Odměna respondentům: 140.000 Kč
◦ Přepis dat: 170.000 Kč
◦ Školení (lektoři): 50.000 Kč
◦ Tisk, IT, nahrávací studio, grafika apod.: 440.000 Kč
◦ Poštovné: 80.000 Kč
◦ Personální náklady jiné: 1.000.000 Kč.
◦ Režie, nájmy...: 800.000 Kč
Školní dovednosti, cca 30 subtestů (čeština a matematika), cílová populace 5–22 + 55–80 let.
Konormace s WJ-IV, resp. TOMAL-SE; 2,5 roku vývoje, 3+1+(?0,5) let standardizace v rámci projektu.
Celkové náklady: kolem 7,5 milionů Kč.
◦ (V personálních nákladech se zčásti překrývá pilotáž a standardizace).
Cena byla hrubě podhodnocena.
◦ Nárůst o cca 500.000 Kč kvůli zdražení sběru dat.
◦ Nárůst o cca 500.000 Kč coby náklady na tisky,
programování, růst cen.
◦ Osobní náklady na straně MU původně cca o 500.000
Kč podhodnoceny.
◦ Náklady na tisk jednoho kusu: minimálně 1.500 Kč.
0 200 400 600 800 1000
Cena 1 baterie BACH podle počtu prodaných kusů
Počet prodaných testů
cenaza1test(kč)
0k
20k
40k
60k
80k
100k
120k
původní cena
současná cena
včetně 33 % zisku (2.5 mil.)
Příklad nákladů: BACH
Jsou ty náklady skutečně tak vysoké?
◦ Příklad: prodá se 400 ks testu → nákupní cena 30.000 Kč.
◦ Test bude aktuální 10 let, 80 vyšetření/rok.
Náklady na jednoho klienta: 40 Kč.
◦ Plus cca 50–100 Kč spotřební materiál.
Srovnejte s personálními náklady:
◦ Průměrná měsíční mzda v PPP (2021):
44.200 Kč → 280 Kč/hodina
◦ Náklady zaměstnavatele: cca 350 Kč/h.
◦ Při délce vyšetření 4 hodiny (včetně psaní
zpráv): 1400 Kč/vyšetření. 0 200 400 600 800 1000
Cena 1 baterie BACH podle počtu prodaných kusů
Počet prodaných testů
cenaza1test(kč)
0k
20k
40k
60k
80k
100k
120k
původní cena
současná cena
včetně 33 % zisku (2.5 mil.)
0 500 1000 1500 2000
0
50
100
150
200
250
300
Náklady na jedno vyšetření (nezahrnuje paušální náklady)
Počet vyšetřených klientů za životnost testu
Nákladnajednovyšetření(Kč)
Počet prodaných výtisků
200
400
600
800
1000
AERA, APA, & NCME. (2014).
Standards for Educational and Psychological Testing.
Washington: American Educational Research Association.
„1. přikázání psychologické diagnostiky:“
Nezkopíruješ! 
Standardy
a zdroje
Doporučení a standardy
pro vývoj testů
Guidelines
Recenzní model testu
Krok 1: Vyvinout dobrý test
Downing, S.M., & Haladyna, T.M. [eds.] (2006). Handbook of Test Development. L. Erlbaum.
◦ Sborník/učebnice pro vývoj testů. Nejen psychometrika, ale i tipy pro vydavatele.
Další doporučení a guidelines pro vývoj testů:
International Test Commission: https://www.intestcom.org/page/28
◦ Doporučení Mezinárodní komise pro testování – opravdu doporučuji. Není ale závazné pro ČR.
Případně ještě BPS Guidelines on testing and test use.
◦ Další doporučení od britské psychologické společnosti. Rovněž není závazné pro ČR.
APA/AERA/NICM: Standards for Psychological Testing (CZ/EN verze)
ISO 10667-1, 10667-2: Norma pro testování v B2B prostředí
◦ ISO 10667-1 Assessment service delivery : Procedures and methods to assess people in work and
organizational setting. Part 1, Requirements for the client
◦ ISO 10667-2 Assessment service delivery : Procedures and methods to assess people in work and
organizational setting. Part 2, Requirements for service providers
Krok 1: International Test Commission
Seznam doporučení:
◦ The ITC Guidelines for Translating and Adapting Tests
◦ The ITC Guidelines on Test Use
◦ The ITC Guidelines on Computer-Based and Internet-delivered Testing
◦ The ITC Guidelines on Quality Control in Scoring, Test Analysis and Reporting of Test Scores
◦ The ITC Guidelines on the Security of Tests, Examinations, and Other Assessments
◦ The ITC Guidelines on Practitioner Use of Test Revisions, Obsolete Tests, and Test Disposal
◦ The ITC Guidelines for the Large-Scale Assessment of Linguistically and Culturally Diverse
Populations
Krok 2: Zhodnocení kvality testu
Testy bývá zvykem recenzovat.
◦ USA: Burosův institut. https://buros.org/mental-measurements-yearbook
◦ EU: EFPA Review Model. http://assessment.efpa.eu/
V České republice časopis Testfórum: www.testforum.cz
◦ Seznam dosud recenzovaných testů: https://testforum.cz/recenze
Normy
K čemu jsou normy
Snaha vyhnout se chybám intepretace. Normy dávají smysl výsledkům testování:
◦ Porovnáním výsledku s výsledky populace;
◦ porovnáním výsledku s kritériem;
◦ porovnáním výsledků navzájem napříč testy.
Zamezení osobních chyb, svévolné intepretaci „čísel“.
Částečné „překonání“ problému měření v sociálních vědách.
◦ Normy jsou tím, co udává „škálu“ měření. Tvorba „jednotek“ (IQ apod.).
◦ Důsledkem je často neoprávněná reifikace výsledku měření
◦ Např. ztotožnění IQ = inteligence.
Proč vlastně normy?
Proč jsou normy v psychologii nezbytné?
I pokud by měření v psychologii bylo intervalové, není poměrové.
Neexistuje tedy jasně definovaný referenční bod.
◦ Referenční bod je nutné stanovit arbitrárně.
Je nutné zvolit i jednotku; typicky je závislá na vzorku (populaci).
◦ Na čem byla historicky založena jednotka např. ve fyzice?
◦ Proč je jednotka závislá na vzorku problém?
◦ Šlo by to řešit jinak?
Jednotky v psychologii: Výlet do historie
Koordinační funkce: Propojuje měření a veličinu. Jednotky v tomto ohledu hrají klíčovou roli.
Inspirace fyzikou a využití etalonu. Weberovy-Fechnerovy zákony, Stevensův mocninný zákon.
◦ Snaha odvodit intenzitu psychického vjemu od intenzity zdroje signálu.
◦ Nejmenší rozlišitelný rozdíl, metoda stejně se jevících intervalů. Neúspěch (viz Fergusonovu komisi).
Mentální věk (Stern, 1912) – využití průměrného výkonu v daném věkovém období.
◦ Pouze v dětství, jen některé typy testů. Dnes využívané jako věkový ekvivalent.
Diskrepanční (deviační) skóry, další odvozené skóry.
◦ IQ, T-skóry, percentily...
Skóry odvozené pomocí reprezentačního modelu měření.
◦ W-skóre používané v testech standardizovaných pomocí Raschova modelu.
◦ Jednotka je funkcí matematického modelu.
Typy norem
„Klasické“ normy
◦ Mezinárodní, národní normy, místní normy.
◦ Nahodilé normy (více různých specifických populací v případě, že není dostupný reprezentativní vzorek).
◦ Uživatelské normy.
◦ Lokální normy, normy pro specifické populace.
Referenční (normy) vs. kriteriální (arbitrární kritérium) testování.
Expektační tabulky – odhady pravděpodobnostího výskytu jevu, klinické odpovědi apod.
◦ Nepředpokládá náhodný vzorek, spíše vypárovaný oproti pacientům.
◦ Často v podobě grafu pravdivě vs. falešně pozitivní odpovědi. Podobné ROC analýze.
„Typologie“ – specifický příklad ipsativních skórů. Pozor na ně!
◦ Specifické nároky na data, na měřený atribut.
◦ Kontinuální rys by měl mít bimodální rozdělení.
Druhy skórů1
HRUBÉ SKÓRY
Sumační indexy – prostý součet položek.
◦ Nebo průměr, který má výhody i nevýhody.
Lineární kombinace – každá pol. má jinou
váhu, např. na základě faktorové analýzy.
◦ Někdy též vážené nebo kompozitní skóry.
◦ Odhad faktorového skóru / faktorové skóry.
Jiné; zejm. IRT odhady (Analogie hrubých
skórů v CTT – theta, EAP/MAP, W-skóry)
ODVOZENÉ SKÓRY (VŠE OSTATNÍ)
Percentilové skóry: Percentily, decily,
percentilové pořadí a další (kvantily,
percentilové rozpětí...), steny, staniny...
Standardní skóry: IQ(100;15), T(50;10),
T(500; 100), z-skóry, Wechslerovy vážené skóry
W(10;3)...
Vývojové skóry: Mentální věk (age-equivalent
score, grade-equivalent score), index relativní
výkonnosti (RPI), zóna vývoje
Ipsativní skóry
1 http://prirucka.ujc.cas.cz/?slovo=skóre 
Standardní skóre
Lineární transformace hrubých skórů na odvozené. Z-skór:
𝑧 =
𝑋 − ത𝑋
𝜎 𝑋
Standardní skór:
𝑆 = 𝜎𝑆 ∙ 𝑧 + ҧ𝑆 =
𝜎𝑆
𝜎 𝑋
𝑋 − ത𝑋 + ҧ𝑆
◦ 𝑆 – standardní skór, 𝜎𝑆 – cílová SD, 𝑧 – z-skór, ҧ𝑆 – cílový průměr, 𝜎 𝑋 – SD HS, ത𝑋 – průměr HS, 𝑋 – hrubý skór.
Předpoklady:
◦ Průměrně/přiměřeně obtížné položky a tedy i normální rozdělení hrubého skóru.
◦ Pokud předpoklad neplatí: nelineární transformace podle tabulky. Kde se vezme ta tabulka? 
Normalizace rozložení (mírné zešikmení)
McCallova plošná standardizace.
◦ Každému X je přiřazeno percentilové pořadí.
◦ Percentilům je přiřazen T-skór za předpokladu normálního rozdělení.
◦ + teoreticky „dobré“ vyhlazení.
◦ - percentily jsou zatížené vysokou výběrovou chybou.
Normalizace podle mediánu.
◦ Samostatná SD pro lepší a horší respondenty.
◦ + odhad jen 3 parametrů (M, SDlower, SDupper), menší výběrová chyba.
◦ - slabší vyhlazení, obtíže s konstrukcí CI.
Jiné nelineární transformace včetně kontinuálního normování (vertikální vyhlazení).
Transformuje se nejen skór, ale i jeho SE/CI!
McCallova plošná standardizace
Normalizace podle mediánu
Nejjednodušší způsob normalizace skórů.
Předpoklady:
◦ Normální rozdělení má průměr (přibližně) shodný s mediánem.
◦ Předpokládáme, že každá polovina rozložení sama o sobě odpovídá přibližně normálnímu
nezešikmenému rozložení, jen s jinými parametry.
Postup:
◦ 1. Rozdělíme respondenty na dvě poloviny podle mediánu.
◦ 2. Ručně spočítáme SD horní a dolní poloviny.
◦ Nejde o SD uvnitř poloviny, ale odhad SD napříč polovinami, když by druhá polovina měla stejné, avšak zrcadlově otočené rozložení.
◦ 3. SD použijeme zvlášť pro výpočet SE a SS v obou polovinách.
◦ Co s přechody přes medián a SE, CI?
Např. Woodcock-Johnson IV US (výhodné při vyhlazování skórů).
Extrémní zešikmení = problém
Výrazný efekt stropu nebo podlahy.
◦ Velká komplikace – ideálně by žádný respondent neměl mít max. nebo min. skóre.
◦ V případě těžkého testu i zisk jediného bodu hrubého skóre posune respondenta velmi
výrazně na všech škálách (percentil, stand. skóre).
Extrémně snadný/obtížný test.
◦ Např. při měření patologie.
Neexistuje kontinuální latentní proměnná, ale kvalitativní latentní „třída“.
V těchto případech je standardní skóre nevhodné.
◦ Percentil nebo spíše kriteriální skórování.
Doporučení ke standardním skórům
Veškeré skóry jsou zaokrouhleny na celá čísla (kromě z-skórů, ty na 2 desetiny).
APA doporučuje T-skóry; IQ skóry výhradně pro měření výkonu v kognitivních
testech.
Se skórem je vždy reportována chyba, např. formou CI (doporučuji 90%).
◦ Vyjma stenů a staninů.
Steny a Staniny jsou považovány za „rozpětí“, konstruovány jsou na základě
plošné transformace.
◦ Steny N(5,5; 2), staniny N(5; 2).
◦ Spíše marginální použití.
Percentily
Procento osob, které mají horší hrubé skóre než hrubé skóre daného člověka.
◦ U škál s malým množstvím možných skórů prakticky nejde dosáhnout percentilu 100.
◦ Percentilové pořadí (percentil rank) – stejné nebo horší hrubé skóre než daný percentil.
◦ U dlouhých škál je rozdíl zanedbatelný, u krátkých je potřeba vědět, s čím pracujeme.
◦ V případě nespojité proměnné (v psychologii prakticky vždy) se liší percentily a percentilové pořadí mírně liší.
Odhad většinou na základě pozorovaného rozložení, nikoli normální distribuční
funkce.
◦ Naopak standardní skóry často založené na percentilu (viz McCallovu plošnou transformaci).
◦ Ale co chyba měření a výběrová chyba? Může vést k rozdílu percentilu a standardního skóre.
◦ Je zvykem „vyhladit“.
Příklad na vyhlazení
percentilových norem
Beckův inventář depresivity
(BDI)
◦ Svislé části označují dva kritické
skóry.
◦ Nh = 450
◦ Nn = 127
balíček ks v R
◦ Kernel cumulative distribution
Percentily: Rizika
Podrobně viz literatura. Zřejmá rizika:
◦ Škála není lineární, jednotky představují
rozdílnou míru výkonu.
◦ Snadná záměna s % správnosti.
◦ Na první pohled intuitivní, korektní interpretace
náročná.
Percentil není intervalový, nelze jej sčítat.
◦ Korektně: převod na z-skór a pak sečíst.
◦ Co když je sčítat budeme?
Součet percentilů ze tří testů s korelací r = .6
součet percentilů
frekvence
0 50 100 150 200 250 300
0200400600800
Součet percentilů ze dvou testů s korelací r = .6
a vahami 1.2*ZSV + 0.8*OSP
součet percentilů
frekvence
0 50 100 150 200
0100300500
Kontinuální normování
Dříve uvedené nelineární transformace a vyhlazení percentilu se označují jako
vertikální vyhlazení testových skórů.
Existuje ještě horizontální vyhlazení, označované jako „kontinuální normy“.
Oboje slouží pro zpřesnění norem, zmenšení výběrové chyby či snížení požadavků na
velikost vzorku se používá vyhlazení.
◦ Horizontální vyhlazení – napříč referenčními kategoriemi.
◦ Vertikální vyhlazení – uvnitř referenčních kategorií (viz percentily a SS dříve).
Princip: V případě 20 kategorií bychom potřebovali 20×2 (M+SD) = 40 parametrů.
◦ Vyhlazení odhadne všech 20 průměrů s pomocí 3 parametrů. Ušetří se informace.
◦ Dílčí odchylky od reprezentativity souboru dostávají nižší význam.
Vyhlazení norem (kontinuální normování)
Cíle vyhlazování:
◦ Redukce výběrové chyby (trade-off mezi N, počtem parametrů a výběrovou chybou).
◦ Odstranění nekonzistencí, které by dělaly problém při interpretaci výsledku.
Celá řada postupů pro různé druhy vyhlazení.
◦ „Ruční“ korekce/vyhlazení 
◦ Kernel density smoothing – pro vyhlazení percentilů uvnitř kategorie.
◦ Polynomy, frakční polynomy, spline smoothing – vyhlazení M, SD napříč kategoriemi.
◦ Vyhlazení prostřednictvím Taylorových polynomů (R balíček cNORM).
Další výhoda: Normy s přesností na měsíc či den (není nutné mít „široké“
kohorty).
Technický manuál testu WJ-IV
Krátký inteligenční test
WJ-IV COG CZ (pracovní analýzy)
cNORM package
Test vytváření příběhů
Vývojové skóry
Věkové ekvivalenty (age equivalent) – jakému věku odpovídá dané
skóre?
◦ Věk, v němž respondenti průměrně dosahují daného skóre.
◦ Analogie „mentálního věku“ (Binet) – dnes se tento termín nepoužívá.
Ročníkový ekvivalent – totéž, ale pro ročník/třídu.
Zóna vývoje – věkové skóre v podobě rozsahu.
◦ Rozsah na základě chyby měření, nebo častěji na základě stadiální křivky
vývoje.
Raschovské skóry (théta)
Kategorie skórů založená na Teorii odpovědi na položku (IRT), konkrétně 1parametrovém
(Raschově) IRT modelu.
◦ Viz poslední přednáška.
Analogie hrubého skóre v CTT. Výhodnější např. pro sledování vývoje.
W-skóre.
◦ Referenční bod: Právě 10leté děti mají průměrně W=500.
◦ Univerzální jednotka: Pokud někdo s W=A má 50% pravděpodobnost na správnou odpověď na určitou
položku, pak někdo jiný s W=A+10 má 75% pravděpodobnost, resp. W=A−10 25%.
Index relativní výkonnosti
◦ RPI – Relative Proficiency Index
◦ Ve formátu Τ𝑋𝑋
90, např. Τ47
90 nebo Τ94
90.
◦ „S jakou pravděpodobností respondent zvládne úkol, který jeho vrstevníci zvládnou s 90%
pravděpodobností?
Ipsativní skórování
Nejsou zpravidla skóry v pravém slova smyslu:
◦ Standardní skóry srovnávají interindividuální variabilitu.
◦ Ipsativní skórování srovnává intraindividuální variabilitu.
Založené na diskrepanci
◦ Předpokládáme, diskrepance mezi subtesty/faktory v inteligenčním testu může ukazovat na
SPU.
◦ Kariérní poradenství – dotazník volby povolání („co člověka baví víc?“).
Používá se standardní chyba rozdílu, případně je rozdíl subtestů přímo
standardizován.
Analýza profilu.
Ipsativní skórování (více testů)
Krátký inteligenční test
Ipsativní skórování (v rámci testu)
Krátký inteligenční test
Součtové/vážené skóry
Příklad: Máme inteligenční test. Chceme spočítat celkový skór (g-faktor). Můžeme:
◦ 1. sečíst všechny položky napříč subtesty.
◦ 2. standardizovat každý test a pak sečíst subtesty.
◦ 3. standardizovat každý test a vzít jejich vážený součet.
Výhody? Nevýhody?
Hlavní komplikace:
◦ Nelze sčítat nevážené subtesty (a tedy ani položky), mají jinou SD.
◦ Nelze předpokládat, že všechny vážené subtesty mají stejný vztah s g-faktorem. Na rozdíl od položek
nepředpokládáme „náhodný výběr“ z domény.
◦ Efekt stropu, podlahy. U dětí různé „váhy“ pro různé referenční skupiny.
◦ Vliv chyby měření (testy s nižší reliabilitou mají nižší váhu). Různá chyba pro různé referenční skupiny.
Např. Wechsler: součet standardizovaných subtestů.
Např. Woodcock-Johnson: vážený průměr nestandardizovaných subtestů.
Součtové/vážené skóry
Formativní vs. reflektivní měření na druhé
úrovni vzhledem k chybě měření.
A. Reflektivní celkový skór.
◦ Celkový skór je odhad g-faktoru.
◦ Specifické rozptyly považovány za chybu.
◦ Vyšší míra chyby měření.
B. Formativní celkový skór.
◦ Celkový skór je jednoduše průměrem subtestů.
◦ Specifické rozptyly nehrají roli.
◦ Nižší míra chyby měření.
Zpravidla testy používají variantu B.
Různé odhady reliability/chyby měření.
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9
T1 T2 T3
G