1. Уважаемые посетители форума ЭСПП!

    Для просмотра сообщений достаточно прокрутить данное сообщение, а для просмотра списка разделов - вызвать "Каталог".

    Для комментариев необходимо предварительно ознакомиться c Правилами Форума и пройти регистрацию!

    Если при входе на форум появляется сообщение об ошибке, попробуйте восстановить или сменить пароль, нажав здесь.

Формат вопросов с вынужденным выбором

Тема в разделе 'Виноградов А.Г.', создана пользователем Виноградов А Г, 30 ноя 2014.

  1. Виноградов А.Г.

    Виноградов А.Г. Модератор Команда форума

    У психологических опросников есть один важный недостаток: на выбор ответа существенно влияет социальная желательность. А пост-советский человек очень чувствителен к внешней оценке, иногда все, что мы в сотоянии измерить опросником - это степень откровенности испытуемого. При этом срабатывает интересная стратегия "необходимой и достаточной" откровенности. Внутренний счетчик числа сделанных откровений срабатывает до определенного предела, дальше человек чувствует, что уж слишком разоткровенничался и вновь устанавливает социально-приемлемый фасад. Поскольку у каждого из испытуемых свое представление о том, по каким пунктам следует дать "признательные показания", в итоге факторная структура оказывается невыраженной и неустойчивой.
    Хорошим средством борьбы против такой установки всегда считался формат вопросов с навязанным выбором. Испытуемый получает особым образом сбалансированный список утверждений о себе, из которого он должен выбрать одно наиболее и одно наименее подходящее описание. Если в перечне содержатся одинаковые по социальной желательности альтернативы, то мы таким образом заставляем его быт ь более дифференцированным.
    Проблема с этим подходом, увы, состоит в том, что в матрице данных искусственно создается линейная зависимость между переменными, ковариационная матрица становится вырожденной и большинство многомерных методов страдают от мультиколлинеарности. Ева Браун со своим научным руководителем М. Оливаресом якобы нашли способ обойти это ограничение (скажу сразу, меня он не убедил, но пока я не нашел веских контраргументов). Способу оценивать параметры таких моделей в Mplus посвящена диссертация Браун и целая серия совместных статей. Вкладываю некоторые найденные в сети материалы в надежде, что кто-то из участников группы заинтересуется подходом и попробует его вопроизвести

    Вложения:

  2. Шатров Ю.И.

    Шатров Ю.И. Участник

    Александр Геннадьевич, спасибо, что подняли интересную тему Forced-choice. Интересную особенно для бизнеса, как мне кажется. Хотя бы потому, что именно соискатели отличаются наибольшими показатели по SD. Да и действующие сотрудники от них не сильно отстают. Как следствие, сейчас мало кто из провайдеров поставляет нормативные опросники.
    Что ещё интереснее - так это предложенные Вами тексты Анны Браун. Она применила IRT к ипсативным данным, в результате чего получила нормативные данные. (BTW, именно с её статей я стал интересоваться IRT и решил писать магистерскую диссертацию на тему применения IRT-моделей в личностной диагностике).
    Также, Александр Геннадьевич, чем все-таки подход Браун показался Вам неубедительным?
    P.S. Что ещё есть из интересных форматов вопросов, которые также "работают" против SD - это (1) нормативно-ипсативный формат, ведённый Питером Сэвиллом, и (2) то, что компанией Cut-e было названо Adalloc. Их описания, для интересующихся, я прикрепил к сообщению.
    P.P.S. Анна Браун (жившая раньше в России, как я знаю) стала Евой Браун?

    Вложения:

  3. Виноградов А.Г.

    Виноградов А.Г. Модератор Команда форума

    Юрий Игоревич,

    здорово, что эта проблема Вас интересует и Вы приняли решение ее основательно изучить. Кроме собственно статей Анны (не помню ее русскую фамилию, как-то на старой площадке заходила об этом речь), значительно больше написано по этой теме ее научным руководителем Мейдью-Оливаресом.

    Описанный ими подход сулит массу осязаемых практических преимуществ. Однако вызвал у меня некоторые подозрения: при использовании навязанного выбора мы получаем вырожденную корреляционную матрицу, анализ которой при помощи большинства многомерных методов проблематичен. Например, если применить к ней факторный анализ, то какие-то оценки параметров факторной модели получить удастся, но статистические программы выдают предупреждение о их возможной неустойчивости. Когда я попытлся запустить пример синтаксиса, который приводился авторами статьи, то получил в mplus такое предупреждение:

    WARNING: THE RESIDUAL COVARIANCE MATRIX (THETA) IS NOT POSITIVE DEFINITE.
    THIS COULD INDICATE A NEGATIVE VARIANCE/RESIDUAL VARIANCE FOR AN OBSERVED
    VARIABLE, A CORRELATION GREATER OR EQUAL TO ONE BETWEEN TWO OBSERVED
    VARIABLES, OR A LINEAR DEPENDENCY AMONG MORE THAN TWO OBSERVED VARIABLES.
    CHECK THE RESULTS SECTION FOR MORE INFORMATION.

    Авторы упоминают о таком поведении программы, но не останавливаются на том, чтобы объяснить, насколько серьезной является проблема и что она значит для оценки качества моделей. Сейчас я пытаюсь понять их подход и воспроизвести симуляционные эксперименты, описанные в одной из статей, чтобы разобраться с тем, при каких условиях он работает.

    Нет, Анна Евой не стала, это было бы уже странно :)


    Последнее редактирование: 6 дек 2014
    Тукачев Ю.А. нравится это.
  4. Шатров Ю.И.

    Шатров Ю.И. Участник

    Александр Геннадьевич,

    Статей Мейдью-Оливареса не читал, за исключением написанным им в соавторстве с Браун. Спасибо, обязательно прочту.
    Я хотел бы уточнить, что Вы подразумеваете под "вырожденной ковариационной матрицей"? Что ковариации между переменными стремятся к нулю? Из-за того, что ипсативные данные носят абсолютный характер, т.е. сумма баллов вне зависимости от респондента всегда одинакова? Уточняю потому, что могу неправильно понять Вас.

    Также, а чем Вас все-таки заинтересовал подход Браун?
  5. Виноградов А.Г.

    Виноградов А.Г. Модератор Команда форума

    Юрий Игоревич,

    на academia.edu можно найти большое количество его статей (весьма интересных и по разной тематике). Вырожденная (сингулярная) матрица - квадратная матрица с нулевым детерминантом, для которой не существует обратной матрицы.

    Подход Мейдью-Оливареса (если судить по публикациям, идея принадлежит все-таки ему) мне интересен прежде всего обещанием психометрического счастья :)
    Алексеев А. А. и Тукачев Ю.А. нравится это.