|
184 По данным, приведенным в работе /267/, если обозначить буквой «Д» прогнозируемую оценку профессиональной успешности конкретного человека, буквой «X» — его тестовый показатель, то прогноз удается осуществить по формуле: Д = г Х , (2.10) где г — коэффициент корреляции. От относительных величин (нормированных) легко перейти к абсолютным. В этом случае формула регрессии принимает вид: Д — А + к •X, (2.11) где Д и X — ненормированные показатели; А — свободный член; к — коэффициент при аргументе, т. е. тестовом показателе. Полностью поведение человека непредсказуемо, и коэффициенты корреляции между внешним критерием и результатами отдельных тестовых измерений, как правило, равны 0,2— 0,3. Однако множество разных тестовых показателей, взятых в совокупности, связаны с прогнозируемым внешним критерием сильнее. Происходит совокупное усиление возможностей в задаче распознавания внешнего «образа». Для прогноза в этом случае используется уравнение множественной регрессии /267/ типа: Д =А+к-Х1+ш-Х2+1•ХЗ + ... + qXn, (2.12) где Д—прогнозируемая поведенческая величина (например, уровень успешности обучения или профессионализма); к, ш, 1, q—коэффициенты уравнения, полученные ранее на большой выборке испытуемых; XI, Х 2,... Хп—показатели тестовых измерений. Для получения коэффициентов диагностических уравнений множественной регрессии иногда используют не всю выборку, а только полярные |
130 дельным психологическим тестам, определяющих поведение этого объекта) или с помощью выбранного решающего правила определить к какому классу относится рассматриваемый объект /107,172/. При этом возникает частная проблема агрегирования большого числа показателей (показателей успешности выполнения отдельных тестов) в единый интегральный показатель, который бы позволял прогнозировать успешность деятельности сотрудников ОВД. ■Предлагается использовать для прогнозирования успешности обучения в вузе курсантов интегральный показатель разработанный на основе регрессионого анализа / 239 /. По данным, приведенным в работе /Бовин/, если обозначить буквой «Д» прогнозируемую оценку профессиональной успешности конкретного человека, буквой «X» — его тестовый показатель, то прогноз удается осуществить по формуле: Д = г • X, (2.1) где г — коэффициент корреляции. От относительных величин (нормированных) легко перейти к абсолютным. В этом случае формула регрессии принимает вид: Д — А + к •X, (2.2) где Д и X — ненормированные показатели; А — свободный член; к — коэффициент при аргументе, т. е. тестовом показателе. Полностью поведение человека непредсказуемо, и коэффициенты корреляции между внешним критерием и результатами отдельных тестовых измерений, как правило, равны 0,2— 0,3. Однако множество разных тестовых показателей, взятых в совокупности, связаны с прогнозируемым внешним критерием сильнее. Происходит совокупное усиление возможностей в задаче распознавания внешнего «образа». Для прогноза в этом случае используется уравнение множественной регрессии типа: Д =А+к-Х1+т-Х2+1ХЗ + ... + q-Xn, (2.3) где Д—прогнозируемая поведенческая величина (например, уровень успешности обучения в вузе или профессионализма); к, ш, 1, q—коэффициенты уравнения, полученные ранее на большой выборке испытуемых; XI, Х 2,... Хп—показатели тестовых измерений. Для получения коэффициентов диагностических уравнений множественной регрессии иногда используют не всю выборку, а только полярные группы, т. е. самых успешных профессионалов и тех, от которых система желала бы избавиться. Разработанная методология имеет свои преимущества и негативные стороны /172/. Остановимся на некоторых из них. Одним из положительных качеств подобного подхода является достаточная быстрота и эффективная оценка информативности используемых методов. Одновременно можно использовать практически любое количество показателей, из которых автоматизированная процедура позволяет сделать выбор тех, которые имеют отношение к распознаванию заданного «образа». Заданным «образом» может быть любой внешний критерий. Это может быть контингент профессионально успешных, или неуспешных сотрудников, слушатели с высокой или низкой академической успеваемостью, сотрудники с делинквентными формами поведения, виновники чрезвычайных происшествий и т. п. Другим преимуществом является достаточно полная картина статистических характеристик, получаемых на промежуточном этапе, которые позволяют исследовать многочисленные связи между используемыми параметрами. |