dr Barbara CizkowiczAkademia Bydgoska

169

Zastosowcmie pakietow statystycznychw analizie kompetencji uczniow

Jetlnym z utrudnien zwiqzanych ze stosowaniem tcstow w pomiarze dydaktycznvm jest ezasoehIonnoseobliczeri towarzyszqcych analizom zardwno na ctapic konstrukcji, jak i opracowywania wynikdw. Rosnqeyrlostyp do komputerdw osohistyeh oraz coraz szersza oferta oprograniowania uzytkowego minimalizujq ten

probk'm. Diagnoza dydnktyeziio-wyebowaweza powinna bye wspomagana przrz zastosownnie komputerdw\v opiacowywaniu irafiiych i rzelelnyeb uarzydzi badawezveh, a takze w analizie wynikdw. Doslypne profe-sjonalne pakiety statystyezne, takie jak : SPSS, SIATGRAPI IICS, SYSIAT, S'I - VI’lS I ICL\ zawierajq modulyumozliwiajqee analizy uarzydzi j)omiarowych i wynikdw pomiaru perlagogieznego. Ich nicwqtpliwq zaletq jestwyczorpujqea lista analiz statystycznych mozliwyeh do przeprowadzenia przy ich uzyciu, poczqwszy orl pod-slawowyrb slalyslyk,az po zaawansowane melody wielozmiennowe. IJmozliw iajq one mwniez wielonspeklo-wq prezcnlaejy wynikdw w formic; labelaryeznej igrafieznej. Pakiety te majq jednak dwa istolne inankamen-ty: jednym sq ich wysokie ceny, nie do zlekcewazenia przy obeenej kondvcji finansowej szkdl, drugim —lozbudowane menu wymagajqce wprawy w skuteeznym wyhorze i realizaeji pozqdanvch funkeji.

Obok wymicnionych powyzej pakietow statystycznych rlostypne sq mwniez mniejsze pakiety (0B-SIAT) lub nawet pojedyneze programy (ITIMMAN), ktoiycb instalacja nie stawia wysokich wymagan rloty-czqeych sprzytu komputerowego, a rezygnaeja z rzadko wykorzystywanyeh moduldw zmniejsza zajmowanqpamiye oraz pozwala iworzyc mniej rozbudowane menu, upraszcznjqc uzylkowanie.

Ponizej zaprezenlowano mozliwosci zastosowa-nia pakietu STATISTIC1\ oraz programu MT’.YIAN1'1

w analizie testow.Pakiet ST-YMS’TICAsklada sic;z dwudziestu mo-

duldw, wsrdd kldrych znajduje su' Analizci rzvl.elno.sci/pozycji . Modal ten umozliwia analizy zadan lestowyehwielokrotnego wyboru oraz zadan wielopunktowych.Analiza przepmwadzanajest na poziomie pojedynezyehzadan,wynikdw testdw oraz baterii testow. I)la kazdc-go zadania wyznaczany jest srerlni wynik oraz dysper-sja odpowiedzi (rye. 1). \Y pizypadku zadan wielokrol-nego wyboru punktowanyeh 0-1 sredni wynik jest rdw-ny latwosci zadania. Obliezana jest rdwnicz korelacjainiydzy zadaniami. ktdroj miarq niozna uczynic wspdf -czynnik korclaeji liniowej Pearsona lub r lelracborycz-ii(‘. Wysokie; warlosei tveb wspdlezvnnikdw wskazujqna homogenieznose zadan testu. Na ich poilstawie wy-liczanajest tezsrednia korelacja miydzy zadaniami (rye.2). Dla kazdego zadania program oblieza moc dyskiy-minacyjnq. kldrej wskaznikiem jesl wspdlczvunik ko-relacji liniowej Pearsona, obliezany miydzy wynikamizadania a wynikami w tescie. Ponadto obliezane sq

15®,STATISTICA: Analiza rzet... WI51E1HliK Edycja Widok

Wifkrccy Opeje Qkno Pomo£ 1 cS1 12<J

.705 |£Pp; j ICH j |KolumnyANALIZARZETE3LN odch .st(

Z2Z3Z4Z5ZGZ7Z8Z9

ZIOZllZ12Z13Z14Z15Z16Z17Z18Z19Z20

705.800“780

.815675

,800.830,7 2 5, 7 1 0.515.775,535.745.845,405.425.150,725.400.300

t

1

I 4 I [~

a. 4 5 7l 401, 4 1 5.389. 4 7 0,401 -. 3 7 7448

ifM,455.501,419, 5 0 0 }

. 4 3 7

. 3 6 3

.492

.496

.358 -. 4 4 8

. 4 9 1

.459’.a|V/yjscie;DRUI<ARKA |S *skNIE [Waga;WYlAC

zmiany w statystykaeb testu, ktdre spowodowalyby Rye. I.I.atwosc i dyspersja zadan.

170

S^STATISTICA: Analiza rzetelnoici i pozycji - [Zestawienie skal...HSE3jfpj Plik Edycja Widok Analiza W^krety Opcje Okno Pomoc .|ff| x||11,955 03 (2] Kolumny V/iersze

Dalej...zjrtIenna

Alfa Cronbacha: ,779522 Alfa standaryzowar ^ jSrednia kor. mi^dzy poz. : ,147837

Z2Z3Z4Z5ZbZ7Z8Z9

HP® Z10iil Zll

Z12Z13Z14

<Z15

j$88&

11,955

War.gdyusuni^te

OdSt .gdyusunigte

Poz-Cal.Korel .

Alfa gdyusuni^ta

usuniycie zadania. Srcdni wy-nik tcstu. wariaticja, orlcliylc-nic standanlowe oraz wspol-czynnik rzctdnosci a Cionba-cha wy/naezane,s;j /. pominiy-ciem rozpalrywanego zadania(ryc.2).

Kzctclnosc tcstu mozcbyeszacowana na kilkasposo-bow: (X Cronbacha pozwalaoccnic rzelelnosc metodq zgod-nosci wewnytrzncj, wzdr Spe-armana-browna — metodqpolowkowrj.

IJwzglydniony zoslal Iezw programie szezegdlny pr/y-padek szacowania rzctdnoscinictodq zgodnosei wcwnytrz-nej, zaproponowany przczI loyla (analiza warianeji).Opmez analizy pojedynczycbzadan wyznaezane SJJ cliarak-tcrystyki mzkfaclu wynikow te-stowania takio,jak: srcdni \vy-nik w tcscic, warianeja, odchylcnic standardowc, wspolczynnik skosnosci oraz kurtozy rozldadu (rye. 3).Ujcmna wartosc wspolczyniiika skosnosci wskazujc na lewoskosny rozklnd wynikmv. a dodalnia — na prawo-skosnv. Kurloza inb »rnnijc* o skiipianiu poszczegdlnyelt wynikow wokdl sredniej arytmoiyeznej. Jesli wartoscwspolczyniiika jest dodalnia, wdwe/as ro/kfad wynikow — w pordwnaniu z mzkladem norinalnvin — iliaksztalt spiczasty, a gdv wspolczynnik przyjmiijc. wartosc ujcninq, wskazujc to na splaszczcnic mzkladu.

Dorlatkowc funkcjc wbudowanc w modal pozwalajq obliezye. o ile zadan nalczaloby wvdliizvc test,zeby uzyskac okrcslonq rzotdnosc (lie pozycji doclac, por. rye. il). W tym cclu zastosowano wzdr proroezy

11, 85011,88011,84511,98511,86011,83011,93511,95012,14511,88512,12511,91511,815

13,75313,91013,70613,87113,33513,90014,24113,41113,38812,92413,81213,17913,57814,181

12.255 12.950

3,70853 ,72973,70213,72443,65173,72833,77373,66213,65893,59503 ,71643,63033,68483,76573.5986

,2848,2862,3414,3121,4006,2897,1912,4019,4008,4872,3023,4132,3601,2248.4906

,7743,7739,7705,7724,7664,7737,7790,7665,7665,7597,7730,7654,7693,7771.7596 zJ

JGotowy |Wyjscie.OP.UKARKA (Sel.NIE |Waga:WtACZONA fRye. 2.Analiza zadan wielokrotncgo wyboru pnnklowanycb 0-1.

Spearmana-browna. Program pozwala lez odpowied/.ioc na pylanie: jak zmicni sic r/cldnosr w przypndkuwydluzenia tcstu o okrcslonq ilosc zadan ? (Cdybybylo wiqcvjpozycji). Oezywiseie sq to os/aeowania czynio-nc przv zalozeniu, ze dodawane zadania ccchujq charaktciystyki podobnc do przeci^tnego zadania w tcscic.

Opmez szacowania rzctdnosci i obliczania bezposrednio zwiqzanycli z niq statystyk dla zadan pakictStatistics mozc bye wykorzystany w occnic trafnosci. Jedna z metod szacowania trafnosci icstu polcga napordwnaniu jego wynikow z wynikami nar/yd/ia harlawezego przyjylego jako krylcrium. Minrq tralnosci tcstujest kordaeja miyd/y tyini wynikami. Moduly zawartc w pakiccic SIATISTIGA pozwalaj.j obliezye slosownywspolczynnik korclacji be*/ wzglydu na rodzaj skali, na ktdrej odbyl siy pomiar kryterium. lak wyznaczonawartosc wspolczyniiika korclacji ulcga obnizeniu wskutek nicpelncj lYctelnosei narzydzi badawezyeh. WopejiKorektana thimienie (rye.3) mozna obliezye poprawky Spearmana na obnizcnic wspolczyniiika korclacji. tzn.wartosc, do kldrej wzmslaby kordaeja. gdyby nnrzydzia barlawcze nie bvly obciqzonc bhtxlem |Nieniicrko.1075|. Wspecyficznycli przypadkach do occny trafnosci mozna lez wykorzystac analizy. czyimikowq luh ana-lizy sku|)icn. \V sytuacji kiedy zalozcnia przyjytc na ctapie konstrukcji tcstu jiozwalajq oczckiwac wiykszcjhoniogcnicznosci czy to okrcslonych grnp zadan,czy okrcslonych grup badanych,mozna szukac potwi(‘rrlzc-nia tveil oczckiwan w skupicniach lull czynnikacli Iqczqcycli obickty luh zniionne.

/akladanic zbiomw zawii’rajqcych wyniki barlaii przcznac/onycb do analizy oraz mozliwosci wykony-wania operaeji na tycli zbiorach zapewnia modal /arzqdzanie danymi/MFM. Umicjytnc poslugiwanic siyfunkejami zawartymi w tym module jest niezbydnym warunkiem pclncgo wykorzystania mozliwosci ohliezc-niowych ealego pakictu.

1 7 1

ITKMAIV'1 jesl progra-iiicni analizy lestow w zinle-growanym pakiecic Micro-CA I 1 X 1 przcznaczonvm dokonstrukcji. zarzijdzauia orazanalizowania konwenejonal-nycli i kompulerowyeli lestow.Niska eeua i prostota obslugistwarza realms szansy korzy-stania z nicgo w praktyco za-rmvno przez nauezycieli, jaki zawodowycli ewalualorbw.

HUMAN 1 X1 uinozliwiaanalizy testow skladajqcyeh siy7 zadan zanikniytych wielo-krotnego wyhoru i zadan lypnprawda- falsz, klbrc SIJ punk-towaiK* 0— 1 oraz skal postawlul ) testow wiclopunktowych(punktowanyeh od 1-9 punk -low). Po/wnlaon rbwniez ana-lizowae balerie lestow sklada -jijce siy 7 lestow o rbzncj konstrukcji . Dopuszczalnycli jest nuiksyinalnie 10 testow w baterii.

Zbibr danych. na ktoiym program przcprowadza analizy. zawiera inlormacje dotyczqcc sposobu odpo-wiadania badanvcb na kazrhj pozyejy testu. Program uinozliwia analizy wynikbw obejmujijeycb 30 ( )( )( ) bada -nych, / klbryeb kazdy m/wi«'|zuje maksymnlnie 250 zadan.

Anuhza testow skl(i(l(ii( {nrh sir z zadan iriclokrotneiio wyhoru dostarcza iuformacji o poszczegblnycbzadaniacb w tescie, o wynikach uzyskanych przcz kazdcgo uczcstnika badari oraz o rozkladzie wynikbw cale-go testu w badanej zbiorowosei. Jako pierwszv pojawia siy wynik analizy zadan wchodztjeycb w sklad testu .I )la kazdego z uieb drukowany jesl kolejnv niiiner lego zadania w tescie i numer zadania w podlescie (por.zal. 1 ) . Dalej program oblicza latwosc zadania rozumiaiuj jako slosunek liczby osbb, ktbre rozwiqzaly zadaniepoprawnic do wszystkicb, ktbrzv rozwiqzvwali test . \V nastypnej kolejnosei drukowany jest wskaznik inocv

rbznicujqccj zadania I ).>-?. Jest on obliczany na podstawie latwosci zadania w grupie 27% osbb posiadajqcyclinajwvzszy wynik w tescie i 27% — o najnizszym wyniku . Dokladniejszq analizy moey rbznicujqcej zadanumo/.liwia obliczany rbwniez w programie wspblczynnik dyskryminacji, klbrym w zaleznosci od decyzji pro-wadzijcego badania moze bye wspblczynnik biseryjny lub puiiklowo- biseryjny. Iiiformaeje te stj szczegblnieprzydatne na ctapic konstrukcji testu . Nalezv przypomniec, ze wspblczynniki moev dyskryminacyjnej zadaniaokreslajq wysokosc korelacji wynikbw zadania z wynikami testu. Kazda z tych miar moze przyjmowac warto-sci od — 1 do 1 . Niska (w zaleznosci od liczby zdaii od 0,10 dla testu 100 zadaniowego do 0,45 dla 5 zadanio-wego) lub ujemna warlose inocv flvskrvminacyjnej wskazuje na brak jednorodnosci danego zadania z po/o-slalymi zadaniami testu |Niemierko,1999|.

\\ zaleznosci od rodzaju testu inne SJJ oczckiwania co do latwosci oraz minimalnej wartosci inocv rbzni -cujtjcej zadan . Ujemna moc rbznicujqca zadania w tescie osiqgniyc szkolnvcli jest efektem rozwiqzywania tegozadania przez uezniow, ktbrzv uzyskali niski wynik w tescie przy jcdnoczesnyni nicrozwiqzywaniu go przezueznibw, ktbrzv z pozoslalvmi zadaniami rarlzili sobie dobr/e, ir/yskujijc wvsoki wynik leslowania. Dla legolez w tej sytuacji konieezna jest powlbrna analiza tresci zadania i jego korekta lub usuniycie go z testu. Jezelikonstriiowany test ma bye testeni rbznicujijcyni, latwosc zadania powinna przyjmowac wartosc bliskq 0,5,a l )-27 i wspblczynnik inocv rbznicuji|cej powinny osi. jgac mozliwie wysokie wartosci. Nieco wyzsze si\ oply-nialiic latwosci w przypadku zadan zanikniytych. W zaleznosci od liczby odpowiedzi, z ktbiych badany wy-

jjWyniki analizy izelelnolci HBLiczba pozycji na skali: 20

Liczba ua^ nych przyp.: 200Liczba ptzypadkow z bnakami danych 0

Braki danych usuwano : ptzypadk.ZESTAUIEJJIE STATYSTYK SKALI

'Ered. 12, 660000000 Surna 2532,0000000Udchyleme stand. 3,872905497 Uanancja 14,999396985

Skocenooi* -, 088912278 Kuctoza -,733805946Minimum 3, 000000000 Haksimum 20 , 000000000

Alfa Cronbacha , 779521772 Alfa standacyzouana , 774723634

'Ecednia kOL'. mi £dzy pozyejami ,147837377

;

f̂rmrl Ogolnc statyslyki dla pozyey. ?l^> Korekta ze wzglgdu na ttumienie

frr3 Uzetetnosc potowkowa G-̂ yby byto wi^cej pozycji

HS Analiza warianeji ?l^> lie fiozycji dodac

fflffl Koielacje S Wykret Anuluj H m®^rednie i odch. std H Wykres ramkowy

Hye. 3. Statyslyki rozkladu wynikbw testu skladajijcego siy z 20 zadanwielokrotnego wyboru punktowanyeh 0-1 .

172

biera odpowiedz prawidlowq latwosc powinna przyjmowac wartosc od 0,75 (dla ezterech) do 0,85 (dladwdcli). Nieodpowiednie wartosci tydi paramctrdw dyskwalifikujq zadanic w tcscic rdznieujqeym. Nieeoinnesq implikacjc okreslonycb wartosci tycli niiar w tcscic sprawdzajqcym. Wtym przypadku nicwlasciwalatwosc czy moc rdznieujqca mV decydujq o usuniyciu zadania z tcstu. a jcdynie stanowiq wskazanic dojegopowldrnej analizy.

\Y zadaniach wiclokrolnego wyboru program dostareza rdwniez informaeji o latwosci i mocy ibznieujq-ccj poszczcgolnych dvstraktordw. Pozwala to wyeliminowae nieatrakeyjnc dystraktory oraz wychwycie i prze-prowadzic powtornq analizy tycli. ktorych moc roznicujqca jest wyzsza niz moc rdznieujqca werstraktora.

Dla wnikliwego ewaluatora informaeje osposohio rozwiqzywania poszczcgolnych zadan przcz uezniowsq rowmV wazne na elapic konstrnkcji tcstu, eo na elapic badania osiqgnied uezniow. Pozwalajq one iistalie.jakic tresei nauezania zoslafy opanowanc. i w jakim stopniu. Analiza alrakeyjnosei dyslraktordw umozliwiazidcntyfikowanic blydow najczysciej popclnianych przt'z uezniow. Wicdza o cfcktach ksztalccnia uzyskanaw badaniu powinna znalezc odbicic nic tylko w occnianiu uezniow, ale i w cwcntualnych korcktach nauezy-ciclskicgo systemu ksztalccnia.

\V analizic zadan wiclokrotncgo wvbom program dopuszcza wprowadzenie w parnmelrnrh jednej pra-widlowcj odpowiedzi.Jcsli jednak islniejc uzasadnicuic,by uznaejako poprawnc dodalkowo inne odpowiedzi,mozna dolqczyc jc, tworzqc osobny zbidr zwany zbiorcin wyjqtkdw.

Analiza ska! postaw lub testow zbinloumnych z zadan wielopunktowych dopuszcza zadania (pozycje)kodowanc od 1-9 punktdw (por. zal. 2). Podany na poezqlku opisu numcr zadania w tcscic i numcr zadaniaw podtcscic ulatwia przyporzqdkowanie wynikom analizy odpowiadajqeej im trcsci. Kolumna..Item Meatrzawiera wartosc sredniq,ktdra w przypadku skali postaw jest sredniq aprobatq pozyeji, a w przvpadku zadan— srednim wynikiem osiqganym w zadaniu przcz badanyeb. Podana dalej wartosc warianeji pozwala occnicwielkose dvspcrsji wynikdw. Miarq mocy rdznieujqeoj zadan jest w tym przypadku wspolczynnik korclacjiliniowej Pcarsona. Jego wartosc jest umicszczatia w kolumnie obok warianeji (Item-Scale Correlation). Zewzglydu na dopuszczanc przcz program rozne warianty przetwarzania nickomplctnycb danycb przy kazdymzadaniu wyprowadzana jest liezba badanyeb uwz.glydnionych w analizic zadania. Dalej zamies'/e/ony jestrozklad czystosci wyhordw odpowiedzi. \Y polu,,klucz/' znajduje siy znak,.4-” lub w zalezuosci od dekla-raeji w zbiorze danycb. Umozliwia to analizy w tcstach psychologicznych i skalach postaw pozvcji odwrdco-nycli bez dokonywania zamiany punktaeji przy wprowadzaniu danycb. Rozklad punktdw i wartosc warianejipozwala occnic zrdznieowanie wynikdw lub zrdznieowanie odpowiedzi, dostarczajqc flokladnycb informaejio funkejonowaniu zadania w badancj zbiorowosci. Inlerprctacja i wykorzyslanio tycli informaeji w znaeznymstopniu zalezy od narzyd/ia badawe/ego,ktdrego elementem jest rozpalrywane zadanic. len wariant progra-itiu umozliwia tez analizy pytari zamkniytycli kwestionariusza ankictv.

Na zakonczcnic analizy poszczcgolnych zadan drukowanc sq wyniki zbiorezedotyczqcc kazdego podtc-stu (por. zal. 3). \V wydruku tym zamicszczanc sq kolcjno informaeje o: liczbic badanyeb uwzgiydnionychw analizic, liczbic zarlan w podlcscic, srednim wyniku w podlcscic. Warianeja i odchylenic slandardowc dajqwglqd w wielkose zrdznieowania wynikdw. Wyznaczane sq rdwniez momenty trzecicgo i czwartego r/ydu, napodstawie ktorych obliczany jest wspolczynnik skosnosei i kurtozv rozkladu. \\ podsurnowaniu zamieszczonyjest tez minimality i maksvmalny \\ \ nik w tcscic oraz wartosc medially. \V zalezuosci od rodzaju tcstu potla-wana jest srednia latwosc zadan oraz srednia moc dyskiyminacyjna. Szczcgdlnie waznv na ctapic konstrukcjitcstu jest, uzvwany do szacowania r/elelnosci, wspolczynnik zgodnosei wcwnytrzncj OC Cronbaeba. Wysokiewartosci wspdlczynnika (X Cronbaeba wskazujq na wysokq r/elelnosc tcstu uzylcgo w badaniach, eo stanowiwarunck konieezny trafnosci stosowanego narzydzia badawczego. \\ literaturze podawanc sq najnizszc do-puszczalne wartosci wspdlczynnika, ktdre zalczq od rodzaju i donioslosci wnioskdw forniulowanycb na pod-stawic danycb cmpirycznych. Nizsze wymagania stawiane sq przy pordwnaniacb miedzygrupowych, wyzszeprzy pordwnaniacb intorporsonalnyeh. \\ przypadku niozadowalajqecj wartosci wspdlczynnika a Cronbaebanalezy potldac analizic pojedyneze zadania, usiiwajqe lub zmieniajqc le. ktorych moc rd/.nicujqca jest niska.

173

\\ przypadkn, kiedy anali/owany lest slanowi bateriy lestbw, na zakonezenie drukowana jest lablieainterkorelacji miydzv poszezegblnymi podtestami. Pozwala to oeenie, czy testy stj jednorodne pod wzglydembadanyeh umicjytnosci lub postaw.

Oprbez analizy testa program redaguje zbibr z indywidualnymi wynikaini badanyeh. \V zbiorzr tvmzamieszrznne si} dla kazdego badanego wyniki uzyskane w poszc/.ogblnyeh testaeh wyszczegblninnyrhw paramctrach. W zaleznosci od wybranej opeji maze to bye suma punklbw lab sredaia liezba punklbwprzypadajijcycb aa zadanie.

Kozlnidowany idcntylikator w zbiorze wejsciowym nmozliwia amicszczenie w aim informaejio wartosciach zmiennych objasniajaeyeh (nieznleznyrh). Pozwala to analizowae wyniki w okreslonyeh pod-grapaeh up. wprowadzenie do idemyfikalora rozrbznienia ze w/.glydu na ploc pozwala analizowae kjezniews/yslkie wyniki. a takze rozhjeznie wyniki uzyskane przez chlopeow i dziewc/yla.

Podsumowajqe mozna stwierdzie, ze deeyzje odnostiie wyborn odpowiedniego oprogramowania po-winny bve podyktowane mozliwosciami i potrzebami badaeza. Unifikacja poclstawowych olden progra-niow i mcna glbwnego, konsekwentnie realizowana przez finny zajmoj.'gie si9 oprogramowaniem. alatwiaporaszanie sie po pakieeie osobom posiaflajijeym doswiadezcaie w obsladze slandardowego oprograntowa-nia nzylkowego.

Kolejnym kryteriani jest |)rzezaaezenie i zasiyg prowadzonveb aaaliz. STATISTIGA posiada szerokqolert^ sposobbw prezentaeji wynikbw oraz modal zarztglzania danymi amozliwiajt|cv sprawnc operaeje 11azbioraeh poeztpvszy od kjezenia ezy dzi(‘lenia zbiorbw,poprzez ich sortowanie,po przekodowywanie zmien-nyeb i ich slandaryzaeje. Jest (o szezegdlnie przydalne. gdy prz(‘pmwadzane s;j analizy zbioreze wynikbwazyskiwanyeh przez rbzne zespoly badaweze, a efekty tveli analiz majtj bye|)ablikowaae.

ITIMVIAN jest jedynyin programem amozliwiajjjeym przeprowadzanie talc obszernej analizy testoww tak prosty sposbb. Naaka obslagi lego programa nie wymaga wide ezasu, co pozwala skoneentrowae siy 11aanalizie wynikbw i ich interpretaeji. Prostata obslagi ITGMAN-a amozliwia jego realizaejy 11awet. przez osobvpoezejtkajijec. Warte podkreslenia jest to, ze analiza wybora dystraktorow dostarezana przez program mozestanowie dla naaezyeiela wazne zmdlo informaeji o bh;daeh w posiadanej wiedzy aeznibw. Wersja 3.5 ITIi-MAiN -a nie jest wolaa od uslerek. Jedntj z nidi jest brak zabezpieezenia programu w przypadka wystijpieniazadaa z zerowij warianejij. Jednak zidenlyfikowany bligl nie utradaia dalszej analizy.

Zal.l.

Item Statistics

Scq. Scale Prop. Disc. PointNo. -Item Correct Index Biser.

1 1-1 .58 .63 .55

Alternative Statistics

Prop. Endorsing Point(lit. Total Lon High Biser

1 .16 .33 .10 -.322 .58 .22 .85 .553 .08 .06 .00 -.044 .18 .39 .05 -.37

Other .00 .00 .00

174

Zal.2.

Item Statistics Hlternative Statist it

Scale Iten Item Item-Scale N per filter- Proportion-Item Mean Var. Correlation Item native Fndorsing 1

3-5 3.833 2.847 .82 48 1 .082 .173 .174 .275 .136 .107 .08

Other .04

Zal.3.

Scale Statistics

Seale: 1 2 3

N of Items 10 10 10N of Examinees SO SO SOMean 4.800 7.180 3.93SVaniance S.160 6.988 2.145S td. Dev . 2.272 2.643 1.46SSkew 0.217 -0.909 0.0S7Kur t osis -0.981 0.018 -1.423Mini m u m 1.000 0. OOO 1.667Maxi m u m 9.0OO 10 . OOO 6.333Median 5.000 8.000 4.100P1pha 0.636 0.821 0.943

Literatura

Marek T. (1989),zl/ /r/ //3r/ skupieh w badaniach cmpirycznych. Melody SAI /A . Warszawa: PWN.NinmVrko B. (1975), '/r.sVr nsiqgniqcszkolnych. Warszawa: WSiPNirmirrko B. ( 1990).Ib/niar .spratrdzajqcy in dydakfycc. Warszawa: PWN.Nicmirrko B. Drogi i bczdroza eiraluacji, Kivarlalnik pcdagogiczny 1996. nr 3-4.Niemicrko B. (1997),Mi\>dzy occit( { szkolnq a dydaktykq. Ittizejdydaktyki . Warszawa: WsiPNiemicrko IP (1999).Pomiar wynikow ksztatcenia. Warszawa: WsiPNoworol Cz. ( \99R ).Aiudiza skupim w badaniach cmpirycznych. Rozmyte modcle hierarchicznc.

Warszawa: PWN.

Zakrzewska \l. ( 199-1)./Ina /iza czynnikoiva w budoira/ tin ispratrdzaniu mode7/ psychologicznych.Poznan: Wvdawniclwo Naukowt; UAM.