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.