Компьютерная психодиагностика. □ дискриминантный анализ;
□ дискриминантный анализ;
□ множественный регрессионный анализ;
□ корреляционный анализ;
□ многомерное шкалирование;
□ все перечисленное выше (*).
9. Искусственный интеллект представляет собой направление иссле
дований в области сотрШег хпепсе, предназначенное для
□ создания баз данных с целью принятия профессиональных решений в той или иной предметной области;
□ преобразования и приведения исходного фактического материала к наиболее удобной для восприятия форме с целью принятия профессиональных решений в той или иной предметной области;
□ создания интеллектуальных систем, выполняющих те же функции или решающих те же задачи, что и человек в процессе творческой деятельности (*);
□ созданиятехнологииобработкиэкспериментальныхданных;
□ все перечисленное выше.
10. Традиционная психометрическая парадигма конструирования пси
ходиагностических шкал отличается от психосемантической парадигмы
тем, что
□ рассматривает индивида как носителя субъективного опыта с собственной системой смыслов;
□ требует привлечения группы испытуемых или выборки, наличия тестовых норм (*);
□ предполагает построение семантического пространства с помощью технологии анализа данных;
□ все перечисленное выше.
П.Психосемантическаяпарадигмаконструированияпсиходиагности-ческих шкал отличается от традиционной психометрической парадигмы тем, что
□ рассматривает индивида как носителя субъективного опыта со своей собственной системой смыслов;
□ не требует привлечения группы испытуемых или выборки, наличия тестовых норм;
□ предполагает построение семантического пространства с помощью технологии анализа данных;
□ все перечисленное выше (*).
Приложения
12. Традиционная психометрическая парадигма конструирования пси
ходиагностических шкал предполагает оформление экспериментально-
психологических данных в виде таблицы типа «объект - признак», где
под признаками понимаются
□ индивидуальные особенности психической деятельности испытуемых;
□ личностные черты испытуемых;
□ ответы испытуемых на «черновой» вариант шкалы (*);
□ социально-психологические качества личности испытуемых;
□ все перечисленное выше.
13. Многомерное шкалирование представляет собой систему моделей
иметодов,
□ позволяющих с помощью выборки делать выводы о степени статистической связи (мера связи) между признаками;
□ предназначенных для разбиения множества объектов на заданное или неизвестное число классов на основании некоторого критерия качества классификации;
□ осуществляющих преобразование исходного набора признаков к более простой и содержательной форме скрытых (латентных) характеристик;
□ осуществляющих построение геометрического пространства минимально возможной размерности, в котором расстояние между координатными точками, соответствующими анализируемым объектам, подобны или соответствуют субъективным оценкам матрицы сходства (*);
□ все перечисленное выше.
14. Корреляционный анализ представляет собой систему моделей и
методов,
□ осуществляющих преобразование исходного набора признаков к более простой и содержательной форме скрытых (латентных) характеристик;
□ осуществляющих построение геометрического пространства минимально возможной размерности, в котором расстояние между координатными точками, соответствующими анализируемым объектам, подобны или соответствуют субъективным оценкам матрицы сходства;
□ позволяющих с помощью выборки делать выводы о степени статистической связи (мера связи) между признаками (*);
____________________ Компьютерная психодиагностика___________________
□ предназначенных для разбиения множества объектов на заданное или неизвестное число классов на основании некоторого критерия качества классификации;
□ все перечисленное выше.
15. Кластерный анализ представляет собой систему моделей иметодов,
□ позволяющих с помощью выборки делать выводы о степени статистической связи (мера связи) между признаками;
□ предназначенных для разбиения множества объектов на заданное или неизвестное число классов на основании некоторого критерия качества классификации (*); '
□ осуществляющих преобразование исходного набора признаков к более простой и содержательной форме скрытых (латентных) характеристик;
□ осуществляющих построение геометрического пространства минимально возможной размерности, в котором расстояние между координатными точками, соответствующими анализируемым объектам, подобны или соответствуют субъективным оценкам матрицы сходства;
□ все перечисленное выше.
16. Факторный анализ представляет собой систему моделей иметодов,
□ позволяющих с помощью выборки делать выводы о степени статистической связи (мера связи) между признаками;
□ предназначенных для разбиения множества объектов на заданное или неизвестное число классов на основании некоторого критерия качества классификации;
□ осуществляющих преобразование исходного набора признаков к более простой и содержательной форме скрытых (латентных) характеристик (*);
□ осуществляющихпостроениегеометрическогопространствами-нимально возможной размерности, в котором расстояние между координатными точками, соответствующими анализируемым объектам, подобны или соответствуют субъективным оценкам матрицы сходства;
□ все перечисленное выше.
П.Восновекритериально-ключевогопринщпаконструированиятес-товлежит
□ возможность привлечения дополнительной информации, кро
ме той, которая непосредственно содержится в исходной табли
це экспериментальных данных (*);
Приложения
□ идея о том, что если несколько признаков, измеренных на группе индивидов, изменяются согласованно, то можно предположить существование одной общей причины этой совместной изменчивости, непосредственно недоступной измерению переменной;
□ все перечисленное выше.
18. В основе факторно-аналитического принципа конструирования тестовлежит
□ возможность привлечения дополнительной информации, кроме той, которая непосредственно содержится в исходной таблице экспериментальных данных;
□ идея о том, что если несколько признаков, измеренных на группе индивидов, изменяются согласованно, то можно предположить существование одной общей причины этой совместной изменчивости, непосредственно не доступной измерению переменной (*);
□ все перечисленное выше.
19.Экспериментально-психологическиеданныеврезультатепроцедуры субъективного шкалирования представляются в виде матрицы,
□ элементы которой показывают степень субъективного сходства объектов (*);
□ элементы которой показывают количество отнесений объектов в один класс;
□ строки которой отражают оцениваемые испытуемыми объекты, а столбцы-ответы испытуемых;
□ строки которой отражают испытуемых, а столбцы - ответы испытуемых на задание экспериментатора.
Ю.Экспериментально-психологическиеданныеврезультатепроцедуры ранжирования представляются в виде матрицы,
□ элементы которой показывают степень субъективного сходства объектов;
□ элементы которой показывают количество отнесений объектов в один класс;
□ строки которой отражают оцениваемые испытуемыми объекты, а столбцы - ответы испытуемых (*);
□ строки которой отражают испытуемых, а столбцы - ответы испытуемых на задание экспериментатора.