Важной характеристикой индикаторных переменных в метрической модели измерений Раша является распределение их категорий. В данной работе выведены уравнения кривых распределения категорий для политомической переменной (0, 1, 2, 3, 4) в модели Раша. Такое число градаций весьма часто применяется в тестологии и соответствует ответам респондентов «никогда», «очень редко», «иногда», «часто», «очень часто» при исследовании, например, качества жизни пациентов в медицине до и после лечения. Полученные кривые позволяют судить о наиболее вероятных ответах на пункты опросника и валидности используемого теста. Рассчитаны величина порогов категорий индикаторов при опросе пациентов о качестве их жизни после стоматологического ортопедического лечения посредством съемных пластиночных конструкций зубных протезов. Рассмотрены возможные варианты, когда пороговые значения ранжированы таким образом, что τmi > τmi-1 > … > τ2 > τ1 и когда не упорядочены по величине. Обсуждается интерпретация латентных переменных в медицине. Предложено латентную переменную δ определять влиянием определенных негативных патогенных факторов, а переменную β – адаптационно-компенсаторными возможностями организма и эффективностью лечения.
An important characteristic of indicator variables in the metric Rasch measurement model is the distribution of their categories. The equations of the distribution curves of categories for a polytomous variable (0, 1, 2, 3, 4) in the Rush model are obtained. This number of gradations it is very often used in testology and corresponds to the respondents answers «never»,” very rarely», «sometimes», «often», “very often” when studying, for example, the quality of life of patients in medicine before and after treatment. The obtained curves allowed us to judge the most likely answers to the questionnaire items and the validity of the test used. The thresholds of the indicator categories were calculated when interviewing patients about the quality of their life after dental orthopedic prosthetics. Possible variants when the threshold values are ordered in such a way that τmi > τmi-1 > … > τ2 > τ1 and when they are not ordered are considered. The interpretation of latent variables in medicine is discussed. It is proposed to determine the latent variable δ by the influence of negative pathogenic factors, and the variable β – by the adaptive and compensatory capabilities of the body and the effectiveness of therapeutic or other treatment.
1. Арутюнов С.Д., Соловых Е.А., Молчанов К.А. Психологические особенности пациентов пожилого и старческого возраста и их проявления при оказании им стоматологической помощи // Российский стоматологический журнал. 2008. № 2. С. 46–50.
2. Халина Н.В., Поздняков С.А. Разработка опросника для измерения факторов значимости пожилого как другого для молодого поколения // Историческая и социально-образовательная мысль. 2015. T. 7. № 7, ч. 1. С. 85–100.
3. Карданова Е.Ю. Преимущества современной теории тестирования по сравнению с классической теорией тестирования // Вопросы тестирования в образовании. 2004. № 10. С. 94–106.
4. Летова Л.В. Модель Раша как инструмент для объективного измерения уровня учебных достижений по математике // Инновации в образовании. 2014. № 2. С. 139–148.
5. Баркалов С.А., Моисеев С.И., Требунцева Л.В. Модель интегральной оценки AQLQ, основанная на латентных переменных // Проектное управление в строительстве. 2019. № 4 (17). С. 91–96.
6. Программа для ЭВМ: OHIP-20-DG. Номер регистрации (свидетельства): RU 2021613358. Дата регистрации: 05.03.2021. Номер и дата поступления заявки: 2021612179 19.02.2021. Дата публикации: 05.03.2021. Авторы: Арутюнов С.Д., Муслов С.А., Грачев Д.И., Перцов С.С., Мартыненко А.В., Стерликов П.Ф., Чижмаков Е.А., Багдасарян Г.Г., Арутюнов А.С., Мальгинов Н.Н.
7. David Andrich, Ida Marias. A Course in Rasch Measurement Theory Measuring in the Educational, Social and Health Sciences. 2019. Springer. 482 p.
8. Лапшихина Е.А., Муслов С.А. Исследование качества жизни больных раком предстательной железы и психометрические свойства опросника EORTC QLQ-PR25 // Научное обозрение. Медицинские науки. 2021. № 4. С. 16–31. DOI: 10.17513/srms.1200.
9. Анисимова Т.С., Маслак А.А., Осипов С.А., Поздняков С.А. Исследование точности измерения латентной переменной в зависимости от числа градаций индикаторных переменных // Теория и практика измерения латентных переменных в образовании: материалы Седьмой всероссийской научно-практической конференции / Отв. ред. Маслак А.А.; Славянск-на-Кубани: Изд. центр СГПИ, 2005. С. 12–21.
10. Завьялов А.А., Кашурников А.Ю., Андреев Д.А. Специализированные электронные опросники исходов лучевой терапии и качества жизни онкологических больных // Врач и информационные технологии. 2021. № 2. С. 28–35.
11. Advances in Patient Reported Outcomes: Integration and Innovation: Leeds, UK. 13 June 2019. J Patient Rep Outcomes. 2020; 4(1): 28. DOI: 10.1186/s41687-020-00193-x.
12. Осипов С.А., Маслак А.А. Оценивание параметров модели Раша методом парных сравнений // Теория и практика измерения компетенций и других латентных переменных в образовании: материалы XV (03–05 февраля 2011 года) и XVI (01–03 июля 2011 года) Всероссийских (с международным участием) научно-практических конференций. Славянск-на-Кубани: Изд. Центр СГПИ. 2011. С. 65–72.
13. Евсина О.В. Качество жизни в медицине – важный показатель состояния здоровья пациента (обзор литературы) // Личность в меняющемся мире: здоровье, адаптация, развитие. 2013. № 1. С. 119–33.
14. Аванесов В.С. Три источника становления метрической системы Георга Раша (RM) // Педагогические измерения. 2004. № 1. С. 15–21.
15. Cella D. Measuring quality of life in palliative care. Seminars in Oncology 1995:73-81.