Интерактивная модель ЧТС и другие визуальные упражнения в ДПМ-школе

Уважаемые школы!

Некоторые участники (а тем более те, кто еще не участвовал) полагают, что суть нашей ДПМ-школы (Дистанционной ПсихоМетрической) состоит в слайд-лекциях с голосовой поддержкой. И ... они ОШИБАЮТСЯ! Главная "фишка" не в лекциях, а главная польза - от ПРАКТИЧЕСКИХ упражнений, которые позволяют подключить к абстрактным понятиям чувственно-практический опыт работы с числовыми и визуально-геометрическими объектами.

Прошлым летом (в разгар второй школы) наш ведущий софт-инженер Алексей Орлов создал по моей просьбе "Интерактивную модель ЧТС". Напомню, что ЧТС - это Четырехклеточные Таблицы Сопряженности. Здесь ниже на картинке Вы видите статическое изображение. Но модель называется интерактивной потому, что участники школы получают возможность с этой картинкой "поиграть" - подвигать точки, изображающие людей, из квадранта в квадрат (из клеточки в клеточку) и посмотреть при этом, как "на лету" меняются значения коэффициентов сопряженности - Фи-коэффициента и Коэффициента Дискриминативности (КД).

... читайте пояснения уже после картинки.



Почему же возникла потребность в ходе обучения навыкам работы с ЧТС в такой наглядной динамичной форме? Она возникла в силу систематического появления у многих слушателей школы ряда заблуждений и ошибок. Перечислим их, хотя я немало об этом рассказываю на лекциях в школе. Но... и тут надо бы кое-что "рассекретить" из материалов школы, чтобы в следующий раз (надеюсь, что будет и четвертая школа, и пятая) коллеги знали, что их в нашей школе ожидает.

1) Частенько возникает путаница, что обозначают числа в клеточках А-B-C-D.
Теперь мы объясняем на школе это так. Представьте себе, что клеточки - это комнаты, в которых помещены респонденты. Каждая синяя точка на картинке - это "голова человека". Люди по-разному сгущаются в этих комнатах. Если в каждой комнате поровну, то сопряженность нулевая. Если больше в комнатах А и D, чем в комнатах B и С, то сопряженность положительная, а если наоборот, то - отрицательная. Это можно увидеть, если "хватать" каждую точку и начинать двигать ее из комнаты в комнату. С помощью стрелочек над графиком можно перемещать сразу целую группу точек и при этом видеть, как "на лету" меняются коэффициенты. Таким образом, числа в таблице - это число испытуемых (респондентов), а не тестовые баллы, как ошибочно думают начинающие.

2) Необычное обозначение осей и полюсов.
В клеточках ЧТС и в декартовой системе координат по-разному принято обозначать оси, тем самым по-разному подписаны полюса бинарных признаков. Это приводит к путанице и замешательству. В обычной декартовой системе два высоких полюса сходятся в правом верхнем квадранте (координатном углу) и именно он подписывается буквой A. Но... в ЧТС принято другое расположение: буквой А обозначается левая верхняя комната и так далее. Тем самым переменная "предиктор" (та, которая используется в тестологии для предсказания производительности труда KPI, а именно "тестовый балл") варьирует в ЧТС не вдоль горизонтальной оси абсцисс, а вдоль вертикальной оси ординат, ибо полюса этой переменной (высокий и низкий балл по тесту) обозначают не столбцы, а строки таблицы.

3) Из-за несоответствия в обозначении осей декартова система и ЧТС вообще никак не соотносятся в сознании начинающих. Количественная система координат будто бы откладывается в голове в одном полушарии (допустим, в правом), а качественная таблица ЧТС - в другом (допустим, в левом). Вот в этом мы и видим основной смысл интерактивной модели: она призвана помочь увидеть, как количественные данные сосуществуют одновременно с их КАТЕГОРИЗАЦИЕЙ - размещению по клеточкам таблицы. Недаром анализ ЧТС назван в матстатистике "Анализ категориальных данных". С точки зрения, теории измерений это область работы с так называемыми "шкалами наименований" (номинальными шкалами). Это шкалы "да-нет", которые указывают на то, что признак либо есть, либо его нет, то есть объект (респондент ) может находится всего в двух состояниях по этому признаку, который поэтому-то и называется бирнарным. Умельцы и знатоки алгебры, кстати, могут без особого труда вывести Фи-коэффициент Гилфорда из самого популярного линейного коэффициента Пирсона (самого популярного для интервальных, количественных шкал) - путем принятия определенных допущений и огрублений для категориальных данных. Но... вот такие формально-аналитические способности как раз от участников нашей ДПМ-школы вовсе НЕ требуются. Достаточно лишь УВИДЕТЬ и ОСМЫСЛИТЬ живую жизнь чисел. В этом смысл нашей интерактивной модели.