№ | Слайд | Текст |
1 |
 |
Экспертный метод, методики экспертной оценки и методы распознаванияобразов как методология разработки методик медицинской психодиагностики. М.Беребин, каф. клинической психологии ЮУрГУ |
2 |
 |
Медицинская психодиагностикаКлиническая психодиагностика – интенсивное (всестороннее, глубокое ) изучение отдельного случая вне зависимости от объекта исследования (А. Анастази) |
3 |
 |
Медицинская психодиагностика – одно из профессиональных направлений Медицинская психодиагностика. Медицинская психодиагностика – одно из профессиональных направлений деятельности МЕДИЦИНСКИХ психологов в широком круге диагностических ситуаций (от ситуации Клиента до ситуации Эксперта) . Клиническая психодиагностика – психологическая диагностика в клинике определенных заболеваний, рассматриваемых в соответствии с принятыми в клинической медицине классификациями |
4 |
 |
Плоскость психодиагностикиОбласть клинических классификаций Медицинская психодиагностика Плоскость единичного клинического случая либо клинической области (медицинской области) |
5 |
 |
МетодКритерий Медицинская психодиагностика Объект |
6 |
 |
Методы медицинской психодиагностикиНестандартизованность Стандартизованность Тестовость Нетестовость Номотетичность Идеографичность |
7 |
 |
СтандартизованностьНомотетичность Нетестовость Тестовость Идеографичность Нестандартизованность |
8 |
 |
Методы медицинской психодиагнос-тики |
9 |
 |
Объективность Методы медицинской психодиагнос-тики. Объективность Субъективность |
10 |
 |
Субъективность Объективность. Субъективность Качественность |
11 |
 |
Что имеемЧто надо? |
12 |
 |
ЗадачиПереход от преимущественно субъективного подхода к преимущественно объективному либо их сочетание. Переход от измерения с помощью преимущественно качественных шкал к преимущественно количественным шкалам Переход от преимущественно качественного анализа данных в область психологических измерений либо их сочетание. Переход от методик нестандартизованных к стандартизованным, от нетестовых – к тес-товым, от идеографических – к номотетичес-ким |
13 |
 |
Объективное количественное психологическое измерениес помощью стандартизованных номотетических тестовых методик. Задача: |
14 |
 |
Объективный психопатологический метод Объективность. Объективный психопатологический метод Субъективность Объективность Экспертный (клинический) метод Экспериментальный метод Экспериментально-психологические методики Клинико-психологические методики Стандартизованные (количественные) методы Методы исследования интеллекта Методы исследования личности и психического состояния Проективные методы Психосемантические методы Беседа (в т.ч. сбор психо-логического анамнеза) Интервью Наблюдение Изучение продуктов деятельности Качественно-количественный анализ содержания (контент-анализ) Нестандартизованные (качественные) методы Нейропсихологические методы Патопсихологические методы |
15 |
 |
Экспертные (клинические) методыОснованы на профессиональном опыте психолога-психодиагноста Субъективность оценки на фоне проблем стандартизации Надежны по отношению к психическим явлениям, плохо поддающимся объективизации и осознанию Объективность |
16 |
 |
Нужно ли отказываться от принципа априорной субъективности эксперта 1. Нужно ли отказываться от принципа априорной субъективности эксперта в медицинской психодиагностике? 2. Как обеспечить объективность эксперта-клинициста? Объективность |
17 |
 |
Создание экспертных систем медицинской психодиагностикиВыход: Объективность Нетестовых - Тестовых Качественных - Количественных Нестандар- - Стандар- Тизованных тизованных |
18 |
 |
Разработка методик клинической (медицинской) психодиагностики Метод. Объективность Разработка методик клинической (медицинской) психодиагностики на основе применения экспертного метода, методик обработки экспертных оценок |
19 |
 |
Эксперт – высококвалифицированный клинический психолог-психодиагност Нужно лишь знать, как получать эти знания и опыт и и уметь это делать!!! Эксперт – высококвалифицированный клинический психолог-психодиагност, обладающий профессиональными знаниями и опытом, согласившийся поделиться этими знаниями и опытом. Объективность |
20 |
 |
Т.А.Гаврилова, К.Р. Червинская Объективность. Т.А.Гаврилова, К.Р. Червинская. Извлечение и струкурирование знаний для экспертных систем. М., 1992. К.Р. Червинская, О.Ю.Щелкова. Медицинская психодиагностика и инженерия знаний. СПб, 2002 К.Р. Червинская Психология извлечения экспертных знаний субъектов труда. Дисс. … доктора психол.наук, СПб., 2010 |
21 |
 |
ОсобенностиОбъективность Медицина (Клиника) и, в частности, медицинская (клиническая) психодиагностика – примеры «размытых» предметных областей,(«нечетких множеств»), решения в которых принимаются по правилам и алгоритмам т.н. «нечеткой» логики, на основе невербализуемых оснований, интуиции и т.п. Дефицит квалифицированных экспертов для создания ЭС. Принципиальные объективные и субъективные сложности извлечения, структурирования и формализации знаний (базы знаний и продукционных правил). |
22 |
 |
Создание модели предметной областиОбъективность Теоретический конструкт ЭС (методики) медицинской психодиагностики. Формализованное описание Семантическая модель Математическая модель |
23 |
 |
Объективность |
24 |
 |
Объективность |
25 |
 |
Количественное психологическое измерениеШкалы Количественные Качественные |
26 |
 |
Математика может избавить нас от мучительной необходимости “Математика может избавить нас от мучительной необходимости размышлять, но мы должны платить за эту привилегию, испытывая муки от раздумий как до вступления математики в действие, так и после” А.КАПЛАН. |
27 |
 |
Психология может стать действительной и точной наукой «Только тогда психология может стать действительной и точной наукой, когда она будет иметь своей основой эксперимент и измерение» Дж. Кеттел: |
28 |
 |
Специалист-психолог «…необходимо, чтобы специалист-психолог не только профессионально владел широким набором измерительных процедур, существующих в психологии, но и сумел выбрать, а в случае необходимости и модифицировать стандартную измерительную процедуру адекватно решаемой задаче» А.Н.Гусев. |
29 |
 |
Мы сначала поднимаемся по лестнице, которая ни на чем не закреплена «Мы сначала поднимаемся по лестнице, которая ни на чем не закреплена, и добираемся до лестницы, которая закреплена. Однако каким путем мы оказались на ней?». С.Стивенс (цит. по Е.В.Сидоренко по вопросу о психометрике путем построения шкал равных интервалов по порядковым (ординарным) данным ). |
30 |
 |
Центральная проблема психометрического обеспечения Проблема построения шкал равных интервалов по данным, получен-ным по шкале порядка с целью возможного представления резуль-татов психологического экспери-мента в классическом виде норм любого теста (путем расчета зна-чений z-показателя и построения норм в значениях психометричес-ких шкал: IQ–шкалы, Т–шкалы Мак-Колла, шкалы «стэнайнов» и др.). Центральная проблема психометрического обеспечения методик медицинской психодиагностики |
31 |
 |
Тестовый (измерительный) метод методики нахождения точки на осиконтинуума выраженности признака использование статистически доказательных методов выявления отличий испытуемого от других лиц по сравниваемому признаку применяется для изучения индивидуально-психологических различий и классификации испытуемых. |
32 |
 |
Где кончается норма и где начинается патология При рассмотрении порядковых и количественных данных возникает вопрос: где кончается норма и где начинается патология? |
33 |
 |
Порядковые шкалыявляются примером качественных (не количественных) шкал, «измерения по которым несут в себе возможность получения по крайней мере шкал интервалов или, возможно, отношений». Способ получения таких результатов: «…измерили некую психологическую переменную по шкале порядка, подсчитали средние и стандартные отклонения, а затем получили, наконец, интервальную шкалу» «Такому нелегальному использованию статистики может быть дано известное прагматическое оправдание; во многих случаях оно приводит к плодотворным результатам» [С. Стивенс]. |
34 |
 |
Процентильные шкалы С математической точки зрения процентильные шкалы относятся к порядковым шкалам, построение на базе таких шкал количественных прогнозов путем повышения мощности измерения осуществляется либо на базе эмпирического распределения, либо на базе произвольной модели теоретического распределения ( как правило, исключительно на модели нормального распределения). В качестве переходного этапа производится построение процентильной кривой по сгруппированным частотам встречаемости порядковых переменных и по таблице нормального распределения (нормального интеграла) производится переход от процентильной шкалы к сигма-шкале с помощью функции, обратной интегральной (от ординаты процентильного распределения производится переход к абсциссе нормального распределения). |
35 |
 |
Нормальная шкала придает больший вес ... В отличие от процентильнои шкалы нормальная шкала придает больший вес (в дифференциации испытуемых) краям распределения: различия между испытуемыми, набравшими 95 и 90 процентилей, оцениваются как более высокие, чем различия между испытуемыми, набравшими 65 и 60 процентилей. |
36 |
 |
Графики психометрической и дифференциальной кривых распределения |
37 |
 |
|
38 |
 |
Функция P аргумента S Психометрической функцией называется такая функция P аргумента S (Р=f(S), которая является монотонной, дифференцируемой и ограничена нулем и единицей (Урбан, 1907). Нетестовый (качественный) метод методики наличия или отсутствия у испытуемого диагностируемого психического свойства («точечное свойство», «0….1»; «0…[1,2,3]) использование клинического опыта специалиста; применяется с целью установления факта психического нарушения и уточнения его особенностей |
39 |
 |
Психометрическая функция зависит от случайного сочетаниямножества трудно учитываемых факторов, их баланс является случайной величиной и имеет нормальное распределение. Именно поэтому и психометрическая кривая имеет S-образный вид интегральной функции нормального распределения. Фехнер (1860) также считал, что психометрическая функция является интегральной функцией нормального распределения; эта точка зрения получила название фи-гамма гипотезы. |
40 |
 |
Клиническая эпидемиология «Математических, статистических или каких либо других теорем, которые позволяли бы предсказать форму распределения результатов физиологических (медицинских) измерений не существует. ….Сходство реальных распреде-лений с кривой нормального распределения в клинической медицине, как правило, случайно». Р.Флетчер, С.Флетчер, Э.Вагнер Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины |
41 |
 |
Нормальное распределение(распределение Лапласса-Гаусса) применяется для аппроксимации действитель-ного распределения значений показателя несмотря на то, что нормальное распределение основывается на статистической теории и необязательно отражает естественное распределение. Р.Флетчер, С.Флетчер, Э.Вагнер Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины |
42 |
 |
Распределения Не просто разделить [переменные] на «норму» и «патологию», поскольку эти распределения по природе своей не дихотомические, и не имеют отчетливых разрывов или двух различных пиков, один из которых соответствовал бы нормальному результату, другой – патологическому. Р.Флетчер, С.Флетчер, Э.Вагнер Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины |
43 |
 |
ПричиныНевозможность разделения популяции (выборки) на здоровых и больных из-за латентно протекающих процессов патогенеза; С точки зрения характеристики выборочной совокупности следует считать, что здоровые и больные принадлежат к двум разным популяциям (с точки зрения математической статистики – популяциям с различающимися между собой характеристиками распределения изучаемой переменной); |
44 |
 |
ПричиныВ случае перемешивания этих популяций распознать их в общей выборке практически невозможно, поскольку у разных больных исследуемые показатели могут принимать разные значения, зачастую перекрывая (как в положительную, так и в отрицательную сторону) значения этого показателя у здоровых; |
45 |
 |
Нормальное ли распределение? Если не «нормальное», то: Разные нормы для «здоровых» и для «больных»? |
46 |
 |
|
47 |
 |
ЗдоровыеБольные |
48 |
 |
2 вида шкал В целом кроме статистических, процентильных шкал в дифференциальной психометрике применяются еще 2 вида шкал (и соответственно 2 вида тестовых норм). 1 «Абсолютные тестовые нормы» - в роли шкалы для вынесения диагноза выступает сама шкала «сырых» очков; 2. «Критериальные» тестовые нормы, Применение таких норм можно считать оправданным в двух случаях. 1) когда сама тестовая «сырая» шкала имеет практический смысл (в том случае, если сырой показатель имеет практический смысл); 2) когда применяются «критериальные» тестовые нормы: |
49 |
 |
Сформировать выборку стандартизации 1. Сформировать выборку стандартизации (случайную или стратифицированную по какому-либо параметру), на которой предполагается применять тест. Провести на каждом испытуемом из выборки тест в сжатые сроки (чтобы устранить релевантный разброс, вызванный внешними событиями происшедшими за время обследования). 2. Произвести группировку сырых баллов с учетом выбранной интервала квантой (интервала равнозначности). Интервал определяется величиной W/m, где W=Хmaх-Хmin — размах; m — количество интервалов равнозначности (градаций шкалы). 3. Построить распределение частот тестовых баллов для заданных интервалов равнозначности) в виде таблицы и в виде соответствующих графиков 4. Произвести расчет среднего и стандартного отклонений, а также асимметрии и эксцесса с помощью компьютера. Проверить гипотезы о значимости асимметрии м эксцесса. Приравнять результаты проверки с визуальным анализом кривых распределения. 5. Произвести проверку нормальности одного из распределений с помощью критерия Колмогорова (при n<200 с помощью более мощных критериев) или произвести процентильную нормализацию с переводом в стандартную шкалу, а также линейную стандартизацию и сравнить их результаты (с точностью до целых значений стандартных очков). |
50 |
 |
Нормальность отвергается 6. Если совпадения не будет — нормальность отвергается, тогда произвести проверку устойчивости распределения расщеплением выборки на две случайные половины. При совпадении нормализованных баллов для половины, и для целой выборки считать нормализованную шкалу устойчивой. 7. Проверить однородность распределения по отношению к варьированию заданного популяционного признака (пол, профессия и т.п.) С помощью критерия Колмогорова. Построить в совмещенных координатах графики гистограммы и кумуляты для полной и частной выборок. При значимых различиях разбить выборку на инородные подвыборки. 8. Построить таблицы процентильных и нормализованных тестовых норм (для каждого интервала равнозначности «сырого» балла). При наличии разнородных подвыборок для каждой подвыборки должна быть своя таблица. 9. Определить критические точки {верхнюю и нижнюю) для доверительных интервалов (на уровне Pменьше 0,01) с учетом стандартной ошибки в определении среднего значения. 10. Обсудить конфигурацию полученных распределений с учетом предполагаемого механизма решения того или иного теста. 11. В случае негативных, результатов - отсутствия устойчивых норм для шкалы с заданным числом градаций (с заданной точностью прогноза критериальной деятельности)- осуществить обследование более широкой выборки или отказаться от плана использования данного теста. |
51 |
 |
Психометрика Если распределение не-нормальное, необходима психометрика ли другая? Если распределение априорно не-нормальное, может быть методы нужны иные? |
52 |
 |
Спасибо |
«Психодиагностика в медицине» |
http://900igr.net/prezentatsii/psikhologija/Psikhodiagnostika-v-meditsine/Psikhodiagnostika-v-meditsine.html