U ovom tekstu nastavljamo sa objašnjavanjem ključnih psihometrijskih pojmova, fokusirajući se na težinu i diskriminativnost ajtema – dva osnovna kriterijuma koja određuju kvalitet pojedinačnih stavki u testu. Njihova pravilna procena je neophodna kako bismo u finalnoj verziji testa zadržali samo one ajteme koje zaista „rade posao“.
Težina stavke (ajtema) - Predstavlja aritmetičku sredinu ajtemskih skorova, tj. prosečnu vrednost odgovora svih ispitanika na jednom ajtemu (npr. na skali samoprocene od 1 do 5, prosek odgovora ispitanika na jednom ajtemu iznosi 2.75).
Napomena o interpretaciji:
Viša prosečna ocena → stavka je laka (većina daje visoke odgovore)
Niža prosečna ocena → stavka je teška (većina daje niske odgovore)
U testovima koji koriste skale samoprocene, preporučuje se izbegavanje ekstremno lakih i
ekstremno teških stavki, jer obično imaju loše metrijske karakteristike.
📌Primer poželjne težine stavke:
Na petostepenoj skali, stavka sa prosekom oko 3, uz dobru raspodelu odgovora (npr. po ~20% ispitanika odabira svaki od 5 ponuđenih odgovora).
Diskriminativnost (osetljivost) stavke - Predstavlja svojstvo stavke da razlikuje ispitanike sa niskim od onih sa visokim nivoom crte. Npr. stavka na testu opšte informisanosti koju podjednako tačno rešavaju visoko i nisko informisani je primer nisko diskriminativne stavke.
Računa se kao korigovana korelacija između ajtema i ukupnog skora (Corrected Item-Total Correlation).
📌Preporučene vrednosti diskriminativnosti ajtema:
🔹0.30-0.80 → poželjno.
🔹Ispod 0.30 → ajtem nije dovoljno diskriminativan → treba ga izbaciti.
🔹Iznad 0.80 → ajtem ne doprinosi informativnosti testa (indikator toga da najverovatnije ima redundantnih ajtema) → te ga treba izbaciti.
Odnos težine i diskriminativnosti:
🔹Ajtemi koji su previše laki ili previše teški ne mogu biti dovoljno diskriminativni.
🔹Najbolju diskriminativnost imaju prosečno teški ajtemi.
🔹Ipak, test sastavljen samo od prosečno teških ajtema nije idealan – poželjna je raznolikost težina, kako bi test bio informativan u različitim delovima raspona osobine.
Kako ove pokazatelje koristimo u Psihometrijskoj Laboratoriji?
U svakom testu koji razvijamo, posebnu pažnju posvećujemo upravo ovim metrijskim karakteristikama ajtema. Kada sakupimo uzorak, analiziramo težinu i diskriminativnost svakog ajtema i one ajteme koji ne zadovolje definisane kriterijume – izbacujemo. Na taj način formiramo grupu ajtema koju dalje statistički obrađujemo putem provera pouzdanosti i validnosti.