Теория тестов и тестирование физической подготовленности учащихся. Презентация основы теории тестов по физической культуре. основы теории тестов

Основы теории тестов 1. Основные понятия теории тестов 2. Надежность тестов и пути ее определения

Контрольные вопросы 1. Что называется тестом? 2. Какие требования предъявляются к тесту? 3. Какие тесты называются аутентичными? 4. Что называется надежностью теста? 5. Перечислить причины, вызывающие вариацию результатов при повторном тестировании. 6. В чем отличие внутриклассовой вариации от межклассовой? 7. Как практически определить надежность теста? 8. В чем отличие согласованности тестов от стабильности? 9. В чем заключается эквивалентность тестов? 10. Что такое гомогенный комплекс тестов? 11. Что такое гетерогенный комплекс тестов? 12. Пути повышения надежности тестов.

Тест - это измерение или испытание, проводимое с целью определения состояния или способностей человека. Не всякие измерения могут быть использованы как тесты, а только те, которые отвечают специальным требованиям. К ним относятся: 1. стандартизованность (процедура и условия тестирования должны быть одинаковыми во всех случаях применения теста); 2. надежность; 3. информативность; 4. наличие системы оценок.

Требования тестов: n Информативность - степень точности, с которой он измеряет свойство (качество, способность, характеристику), для оценки которой используется. n Надежность - степень совпадения результатов при повторном тестировании одних и тех же людей в одинаковых условиях. Согласованность - (разные люди, но одинаковые приборы и одинаковые условия). n n Стандартность условий - (однаковые условия при повторных измерениях). n Наличие системы оценок - (перевод в систему оценок. Как в школе 5 -4 -3. . .).

Тесты, удовлетворяющие требованиям надежности и информативности, называют добротными или аутентичными (греч. аутентико - достоверным образом)

Процесс испытаний называется тестированием; полученное в итоге измерения числовое значение - результатом тестирования (или результатом теста). Например, бег 100 м - это тест, процедура проведения забегов и хронометража - тестирование, время забега - результат теста.

Тесты, в основе которых лежат двигательные задания, называют двигательными или моторными. Результатами их могут быть либо двигательные достижения (время прохождения дистанции, число повторений, пройденное расстояние и т. п.), либо физиологические и биохимические показатели.

Иногда используется не один, а несколько тестов, имеющих единую конечную цель (например, оценку состояния спортсмена в соревновательном периоде тренировки). Такая группа тестов называется комплексом или батареей тестов.

Один и тот же тест, примененный к одним и тем же исследуемым, должен дать в одинаковых условиях совпадающие результаты (если только не изменились сами исследуемые). Однако при самой строгой стандартизации и точной аппаратуре результаты тестирования всегда несколько варьируют. Например, исследуемый, только что показавший в тесте становой динамометрии результат 215 к. Г, при повторном выполнении показывает лишь 190 к. Г.

Надежность тестов и пути ее определения Надежностью теста называется степень совпадения результатов при повторном тестировании одних и тех же людей (или других объектов) в одинаковых условиях.

Вариацию результатов при повторном тестировании называют внутри индивидуальной, или внутри групповой, либо внутриклассовой. Четыре основные причины вызывают эту вариацию: 1. Изменение состояния исследуемых (утомление, врабатывание, «научение» , изменение мотивации, концентрации внимания и т. п.). 2. Неконтролируемые изменения внешних условий и аппаратуры (температура, ветер, влажность, напряжение в электросети, присутствие посторонних лиц и т. п.), т. е. все то, что объединяется термином “случайная ошибка измерения”.

Четыре основные причины вызывают эту вариацию: 3. Изменение состояния человека, проводящего или оценивающего тест (и, конечно, замена одного экспериментатора или судьи другим). 4. Несовершенство теста (есть такие тесты, которые заведомо малонадежные. Например, если исследуемые выполняют штрафные броски в баскетбольную корзину, то даже баскетболист, имеющий высокий процент попаданий, может случайно ошибиться при первых бросках).

Если зарегистрировать у исследуемых их результаты в какомлибо тесте, повторяя этот тест в разные дни, причем каждый день делать по несколько попыток, периодически меняя экспериментаторов, то будут иметь место вариации: а) от испытуемого к испытуемому; n б) ото дня ко дню; n в) от экспериментатора к экспериментатору; n г) от попытки к попытке. Дисперсионный анализ дает возможность выделить и оценить эти вариации. n

Таким образом, чтобы оценить практически надежность теста надо, n во-первых, выполнить дисперсионный анализ, n во-вторых, рассчитать внутриклассовый коэффициент корреляции (коэффициент надежности).

Говоря о надежности тестов, необходимо различать их стабильность (воспроизводимость), согласованность, эквивалентность. n n Под стабильностью теста понимают воспроизводимость результатов при его повторении через определенное время в одинаковых условиях. Повторное тестирование обычно называют ретестом. Согласованность теста характеризуется независимостью результатов тестирования от личных качеств лица, проводящего или оценивающего тест.

Если все тесты, входящие в какойлибо комплекс тестов, высоко эквивалентны, он называется гомогенным. Весь этот комплекс измеряет одно какое -то свойство моторики человека (например, комплекс, состоящий из прыжков с места в длину, вверх и тройного; оценивается уровень развития скоростно-силовых качеств). Если в комплексе нет эквивалентных тестов, то есть тесты, входящие в него, измеряют разные свойства, то он называется гетерогенным (например, комплекс, состоящий из становой динамометрии, прыжка вверх по Абалакову, бега на 100 м).

Надежность тестов может быть повышена до определенной степени путем: n n n а) более строгой стандартизации тестирования; б) увеличения числа попыток; в) увеличения числа оценщиков (судей, экспериментов) и повышения согласованности их мнений; г) увеличения числа эквивалентных тестов; д) лучшей мотивации исследуемых.

основы теории тестов

Основные понятия теории тестов

Измерение или испытание, проводимое с целью определения состояния или способностей спортсмена, называется тестом .

Не всякие измерения могут быть использованы как тесты, а только те, которые отвечают специальным требованиям. К ним относятся:

1. стандартизованность (процедура и условия тестирования должны быть одинаковыми во всех случаях применения теста);
2. надежность;
3. информативность;
4. наличие системы оценок.

Тесты, удовлетворяющие требованиям надежности и информативности, называют добротными или аутентичными (греч. аутентико - достоверным образом).

Процесс испытаний называется тестированием ; полученное в итоге измерения числовое значение - результатом тестирования (или результатом теста). Например, бег 100 м - это тест, процедура проведения забегов и хронометража - тестирование, время забега - результат теста.

Тесты, в основе которых лежат двигательные задания, называют двигательными или моторными . Результатами их могут быть либо двигательные достижения (время прохождения дистанции, число повторений, пройденное расстояние и т.п.), либо физиологические и биохимические показатели.

Иногда используется не один, а несколько тестов, имеющих единую конечную цель (например, оценку состояния спортсмена в соревновательном периоде тренировки). Такая группа тестов называется комплексом или батареей тестов .

Один и тот же тест, примененный к одним и тем же исследуемым, должен дать в одинаковых условиях совпадающие результаты (если только не изменились сами исследуемые). Однако при самой строгой стандартизации и точной аппаратуре результаты тестирования всегда несколько варьируют. Например, исследуемый, только что показавший в тесте становой динамометрии результат 215 кГ, при повторном выполнении показывает лишь 190 кГ.

2. Надежность тестов и пути ее определения

Надежностью теста называется степень совпадения результатов при повторном тестировании одних и тех же людей (или других объектов) в одинаковых условиях.

Вариацию результатов при повторном тестировании называют внутри индивидуальной, или внутри групповой, либо внутриклассовой.

Четыре основные причины вызывают эту вариацию:

1. Изменение состояния исследуемых (утомление, врабатывание, научение, изменение мотивации, концентрации внимания и т.п.).
2. Неконтролируемые изменения внешних условий и аппаратуры (температура, ветер, влажность, напряжение в электросети, присутствие посторонних лиц и т.п.), т.е. все то, что объединяется термином “случайная ошибка измерения”.
3. Изменение состояния человека, проводящего или оценивающего тест (и, конечно, замена одного экспериментатора или судьи другим).
4. Несовершенство теста (есть такие тесты, которые заведомо малонадежные. Например, если исследуемые выполняют штрафные броски в баскетбольную корзину, то даже баскетболист, имеющий высокий процент попаданий, может случайно ошибиться при первых бросках).

Основное различие теории надежности тестов от теории ошибок измерения состоит в том, что в теории ошибок измеряемая величина считается неизменной, а в теории надежности тестов предполагается, что она меняется от измерения к измерению. Например, если необходимо измерить результат выполненной попытки в прыжках в длину с разбега, то он вполне определенный и с течением времени значительно измениться не может. Конечно, в силу случайных причин (например, неодинакового натяжения рулетки) нельзя с идеальной точностью (скажем до 0,0001 мм) измерить этот результат. Однако используя более точный измерительный инструмент (например, лазерный измеритель), можно повысить их точность до необходимого уровня. Вместе с тем, если стоит задача определить подготовленность прыгуна на отдельных этапах годичного цикла тренировки, то самое точное измерение показанных им результатов мало чем поможет: ведь они от попытки к попытке изменятся.

Чтобы разобраться в идее методов, используемых для суждения о надежности тестов, рассмотрим упрощенный пример. Предположим, что необходимо сравнить результаты прыжков в длину с места у двух спортсменов по двум выполненным попыткам. Допустим, что результаты каждого из спортсменов варьируют в пределах ± 10 см от средней величины и равны соответственно 230 ± 10 см (т.е. 220 и 240 см) и 280± 10 см (т.е. 270 и 290 см). В таком случае вывод, конечно, будет совершенно однозначным: второй спортсмен превосходит первого (различия между средними в 50см явно выше случайных колебаний в ± 10 см). Если же при той же самой внутригрупповой вариации (± 10 см) различие между средними значениями исследуемых (межгрупповая вариация) будут маленькими, то сделать вывод будет гораздо труднее. Допустим, что средние значения будут примерно равны 220 см (в одной попытке - 210, в другой - 230 см) и 222 см (212 и 232 см). При этом первый исследуемый в первой попытке прыгает на 230 см, а второй - только на 212 см; и создается впечатление, что первый существенно сильнее второго. Из этого примера видно, что основное значение имеет не сама по себе внутриклассовая изменчивость, а ее соотношение с межклассовыми различиями. Одна и та же внутриклассовая изменчивость дает разную надежность при равных различиях между классами (в частном случае между исследуемыми, рис. 14).

Рис. 14. Соотношение меж- и внутриклассовой вариации при высокой (вверху) и низкой (внизу) надежности:

короткие вертикальные штрихи - данные отдельных попыток;

Средние результаты трех исследуемых.

Теория надежности тестов исходит из того, что результат любого измерения, проводимого на человеке , есть сумма двух значений:

где: - так называемый истинный результат, который хотят зафиксировать;

Ошибка, вызванная неконтролируемыми изменениями в состоянии исследуемого и случайными ошибками измерения.

Под истинным результатом понимают среднее значение х при бесконечно большом числе наблюдений в одинаковых условиях (по этому при х ставят знак ).

Если ошибки случайны (их сумма равна нулю, и в равных попытках они не зависят друг от друга), тогда из математической статистики следует:

т.е. зарегистрированная в опыте дисперсия результатов равна сумме дисперсий истинных результатов и ошибок .

Коэффициентом надежности называется отношение истинной дисперсии к дисперсии, зарегистрированной в опыте:

Кроме коэффициента надежности используют еще индекс надежности :

который рассматривают как теоретический коэффициент корреляции зарегистрированных значений теста с истинными.

Понятие об истинном результате теста является абстракцией ( в опыте измерить нельзя). Поэтому приходится использовать косвенные методы. Наиболее предпочтителен для оценки надежности дисперсионный анализ с последующим расчетом внутриклассовых коэффициентов корреляции. Дисперсионный анализ позволяет разложить зарегистрированную в опыте вариацию результатов теста на составляющие, обусловленные влиянием отдельных факторов. Например, если зарегистрировать у исследуемых их результаты в каком-либо тесте, повторяя этот тест в разные дни, причем каждый день делать по несколько попыток, периодически меняя экспериментаторов, то будут иметь место вариации:

а) от испытуемого к испытуемому;

б) ото дня ко дню;

в) от экспериментатора к экспериментатору;

г) от попытки к попытке.

Дисперсионный анализ дает возможность выделить и оценить эти вариации.

Таким образом, чтобы оценить практически надежность теста надо, во-первых, выполнить дисперсионный анализ, во-вторых, рассчитать внутриклассовый коэффициент корреляции (коэффициент надежности).

При двух попытках величина внутриклассового коэффициента корреляции практически совпадает со значениями обычного коэффициента корреляции между результатами первой и второй попыток. Поэтому в таких ситуациях для оценки надежности можно использовать обычный коэффициент корреляции (он при этом оценивает надежность одной, а не двух попыток).

Говоря о надежности тестов, необходимо различать их стабильность (воспроизводимость), согласованность, эквивалентность.

Под стабильностью теста понимают воспроизводимость результатов при его повторении через определенное время в одинаковых условиях. Повторное тестирование обычно называют ретестом.

Согласованность теста характеризуется независимостью результатов тестирования от личных качеств лица, проводящего или оценивающего тест.

При выборе теста из определенного числа однотипных тестов (например, спринтерский бег на 30, 60 и 100 м) методом параллельных форм оценивается степень совпадения результатов. Рассчитанный между результатами коэффициент корреляции называют коэффициентом эквивалентности.

Если все тесты, входящие в какой-либо комплекс тестов, высоко эквивалентны, он называется гомогенным. Весь этот комплекс измеряет одно какое-то свойство моторики человека (например, комплекс, состоящий из прыжков с места в длину, вверх и тройного; оценивается уровень развития скоростно-силовых качеств). Если в комплексе нет эквивалентных тестов, то есть тесты, входящие в него, измеряют разные свойства, то он называется гетерогенным (например, комплекс, состоящий из становой динамометрии, прыжка вверх по Абалакову, бега на 100 м).

Надежность тестов может быть повышена до определенной степени путем:

а) более строгой стандартизации тестирования;

б) увеличения числа попыток;

в) увеличения числа оценщиков (судей, экспериментов) и повышения согласованности их мнений;

г) увеличения числа эквивалентных тестов;

д) лучшей мотивации исследуемых.

Пример 10.1.

Определить надежность результатов тройного прыжка с места в оценке скоростно-силовых возможностей спортсменов-спринтеров, если данные выборок таковы:

Решение:

1. Занести результаты тестирования в рабочую таблицу:

2. Подставляем полученные результаты в формулу расчета рангового коэффициента корреляции:

3. Определим число степеней свободы по формуле:

Вывод : полученное расчетное значение Следовательно, с уверенностью в 99% можно говорить о том, что тест тройного прыжка с места надежен.

ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕСТИРОВАНИЯ

Статистическая обработка результатов тестирования позволяет с одной стороны, объективно определить результаты испытуемых, с другой – оценить качество самого теста, тестовых заданий, в частности оценить его надежность. Проблеме надежности уделено много внимания в классической теории тестов. Эта теория не потеряла своей актуальности и в настоящее время. Несмотря на появление, более современных теорий, классическая теория продолжает сохранять свои позиции.

3.1. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ КЛАССИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ ТЕСТОВ

3.2. МАТРИЦА РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕСТИРОВАНИЯ

3.3. ГРАФИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ТЕСТОВЫХ БАЛЛОВ

3.4. МЕРЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ

3.5. НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

3.6. ДИСПЕРСИЯ ТЕСТОВЫХ БАЛЛОВ ИСПЫТУЕМЫХ

3.7. КОРРЕЛЯЦИОННАЯ МАТРИЦА

3.8. НАДЕЖНОСТЬ ТЕСТА

3.9. ВАЛИДНОСТЬ ТЕСТА

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ КЛАССИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ ТЕСТОВ

Создателем классической теории тестов (Classical Theory of mental tests) является известный британский психолог, автор факторного анализа, Чальз Эдвард Спирмен (Charles Edward Spearman) (1863-1945 г.) 1 . Он родился 10 сентября 1863 года, и четверть своей жизни прослужил в британской армии. По этой причине, степень доктора философии он получил только в возрасте 41 года 2 . Диссертационное исследование Ч.Спирмен выполнял в Лейпцигской лаборатории экспериментальной психологии под руководством Вильгельма Вундта (Wilhelm Wundt). В тот период на Ч.Спирмена сильное влияние оказали работы Фрэнсиса Гальтона (Francis Galton) по тестированию интеллекта человека. Учениками Ч.Спирмена были R.Cattell и D.Wechsler. В числе его последователей можно назвать A.Anastasi, J. P. Guilford, P.Vernon, C.Burt, A.Jensen.

Большой вклад в развитие классической теории тестов внес Льюис Гуттман (Louis Guttman, 1916-1987) 3 .

Всесторонне и полно классическая теория тестов впервые изложена в фундаментальном труде Гарольда Гулликсена (Gulliksen H., 1950 г.) 4 . С тех пор теория несколько видоизменялась, в частности совершенствовался математический аппарат. Классическая теория тестов в современном изложении приведена в книге Crocker L., Aligna J. (1986 г.) 5 . Из отечественных исследователей впервые описание этой теории дал В.Аванесов (1989 г.) 6 . В работе Челышковой М.Б. (2002 г.) 7 приведены сведения о статистическом обосновании качества теста.

Классическая теория тестов основывается на следующих пяти основных положениях.

1. Эмпирически полученный результат измерения (X) представляет собой сумму истинного результата измерения (T) и ошибки измерения (E) 8:

X = T + E (3.1.1)

Величины T и E обычно неизвестны.

2. Истинный результат измерения можно выразить как математическое ожидание E(X):

3. Корреляция истинных и ошибочных компонентов по множеству испытуемых равна нулю, то есть ρ TE = 0.

4. Ошибочные компоненты двух любых тестов не коррелируют:

5. Ошибочные компоненты одного теста не коррелируют с истинными компонентами любого другого теста:

Кроме этого, основу классической теории тестов составляют два определения – параллельных и эквивалентных тестов.

ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ тесты должны соответствовать требованиям (1-5), истинные компоненты одного теста (T 1) должны быть равны истинным компонентам другого теста (T 2) в каждой выборке испытуемых, отвечающих на оба теста. Предполагается, что T 1 =T 2 и, кроме того, равны дисперсии s 1 2 = s 2 2 .

Эквивалентные тесты должны соответствовать всем требованием параллельных тестов за исключением одного: истинные компоненты одного теста не обязательно должны равняться истинным компонентам другого параллельного теста, но отличаться они должны на одну и ту же константу с .

Условие эквивалентности двух тестов записывается в следующем виде:

где c 12 - константа различий результатов первого и второго тестов.

На основе приведенных положений построена теория надежности тестов 9,10 .

то есть, дисперсия полученных тестовых баллов равна сумме дисперсий истинных и ошибочных компонентов.

Перепишем это выражение в следующем виде:

(3.1.3)

Правая часть этого равенства представляет собой надежность теста (r ). Таким образом надежность теста можно записать в виде:

На основе этой формулы в последующем были предложены различные выражения для нахождения коэффициента надежности теста. Надежность теста представляет собой его важнейшую характеристику. Если неизвестна надежность, то результаты тестирования невозможно интерпретировать. Надежность теста характеризует его точность как измерительного инструмента. Высокая надежность означает высокую повторяемость результатов тестирования в одинаковых условиях.

В классической теории тестов важнейшей проблемой является определение истинного тестового балла испытуемого (T). Эмпирический тестовый балл (X) зависит от многих условий – уровня трудности заданий, уровня подготовленности испытуемых, количества заданий, условий проведения тестирования и т.д. В группе сильных, хорошо подготовленных испытуемых, результаты тестирования будут как правило, лучше,. чем в группе слабо подготовленных испытуемых. В этой связи остается открытым вопрос о величине меры трудности заданий на генеральной совокупности испытуемых. Проблема заключается в том, что реальные эмпирические данные получают на вовсе не случайных выборках испытуемых. Как правило, это учебные группы, представляющие собой множество учащихся достаточно сильно взаимодействующих между собой в процессе учения и обучающиеся в условиях, часто не повторяющихся для других групп.

Найдем s E из уравнения (3.1.4)

Здесь в явной форме показана зависимость точности измерения от величины стандартного отклонения s X и от надежности теста r .

Основные понятия теории тестов.

Измерение или испытание, проводимое с целью определения состояния или способностей спортсмена, называется тестом. Любой тест включает в себя измерение. Но не всякое изменение служит тестом. Процедура измерений или испытаний называется тестированием.

Тест, в основе которого лежат двигательные задания, называется двигательным. Существует три группы двигательных тестов:

1. Контрольные упражнения, выполняя которые спортсмен получает задание показать максимальный результат.
2. Стандартные функциональные пробы, в ходе которых задание, одинаковое для всех, дозируется либо по величине выполненной работы, либо по величине физиологических сдвигов.
3. Максимальные функциональные пробы, в ходе которых спортсмен должен показать максимальный результат.

Высококачественное тестирование предполагает знание теории измерений.

Основные понятия теории измерений.

Измерение--это выявление соответствия между изучаемым явлением с одной стороны, и числами--с другой.

Основы теории измерений составляют три понятия: шкалы измерений, единицы измерений и точность измерений.

Шкалы измерений.

Шкала измерения -- это закон, по которому численное значение присваивается измеряемому результату по мере его возрастания или убывания. Рассмотрим некоторые из применяемых в спорте шкал.

Шкала наименований (номинальная шкала).

Это самая простая из всех шкал. В ней числа выполняют роль ярлыков и служат для обнаружения и различения изучаемых объектов (например, нумерация игроков футбольной команды). Числа, составляющие шкалу наименований, разрешается менять метами. В этой шкале нет отношений типа «больше-- меньше», поэтому некоторые полагают, что применение шкалы наименований не стоит считать измерением. При использовании шкалы, наименований могут проводиться только некоторые математические операции. Например, ее числа нельзя складывать или вычитать, но можно подсчитывать, сколько раз (как часто) встречается то или иное число.

Шкала порядка.

Есть виды спорта, где результат спортсмена определяется только местом, занятым на соревнованиях (например, единоборства). После таких соревнований ясно, кто из спортсменов сильнее, а кто слабее. Но насколько сильнее или слабее, сказать нельзя. Если три спортсмена заняли соответственно первое, второе и третье места, то каковы различие в их спортивном мастерстве, остается неясным: второй спортсмен может быть почти равен первому, а может быть слабее его и быть почти одинаковым с третьим. Места, занимаемые в шкале порядка, называются рангами, а сама шкала называется ранговой или неметрической. В такой шкале составляющие ее числа упорядочены по рангам (т.е. занимаемым местам), но интервалы между ними точно измерить нельзя. В отличие от шкалы наименований шкала порядка позволяет не только установить факт равенства или неравенства измеряемых объектов, но и определить характер неравенства в виде суждений: «больше -- меньше», «лучше--хуже» и т.п.

С помощью шкал порядка можно измерять качественные, не имеющие строгой количественной меры, показатели. Особенно широко эти шкалы используются в гуманитарных науках: педагогике, психологии, социологии.

К рангам шкалы порядка можно применять большее число математических операций, чем к числам шкалы наименований.

Шкала интервалов.

Это шкала, в которой числа не только упорядочены по рангам, но и разделены определенными интервалами. Особенность, отличающая ее от описываемой дальше шкалы отношений, состоит в том, что нулевая точка выбирается произвольно. Примерами могут быть календарное время (начало летоисчисления в разных календарях устанавливалось по случайным причинам), суставной угол (угол в локтевом суставе при полном разгибании предплечья может приниматься равным либо нулю, либо 180°), температура, потенциальная энергия поднятого груза, потенциал электрического поля и др.

Результаты измерений по шкале интервалов можно обрабатывать всеми математическими методами, кроме вычисления отношений. Данные шкалы интервалов дают ответ на вопрос: «на сколько больше», но не позволяют утверждать, что одно значение измеренной величины во столько-то раз больше или меньше другого. Например, если температура повысилась с 10 до 20 С, то нельзя сказать, что стало в два раза теплее.

Шкала отношений.

Эта шкала отличается от шкалы интервалов только тем, что в ней строго определено положение нулевой точки. Благодаря этому шкала отношений не накладывает никаких ограничений на математический аппарат, используемый для обработки результатов наблюдений.

В спорте по шкале отношений измеряют расстояние, силу, скорость и десятки других переменных. По шкале отношений измеряют и те величины, которые образуются как разности чисел, отсчитанных по шкале интервалов. Так, календарное время отсчитывается по шкале интервалов, а интервалы времени -- по шкале отношений. При использовании шкалы отношений (и только в этом случае!) измерение какой-либо величины сводится к экспериментальному определению отношения этой величины к другой подобной, принятой за единицу. Измеряя длину прыжка, мы узнаем, во сколько раз эта длина больше длины другого тела, принятого за единицу длины (метровой линейки в частном случае); взвешивая штангу, определяем отношение ее массы к массе другого тела -- единичной гири «килограмма» и т.п. Если ограничиться только применением шкал отношений, то можно дать другое (более узкое, частное) определение измерению: измерить какую-либо величину -- значит найти опытным путем ее отношение к соответствующей единице измерения.

Единицы измерений.

Чтобы результаты разных измерений можно было сравнить друг с другом, они должны быть выражены в одних и тех же единицах. В 1960 году на Международной генеральной конференции по мерам и весам была принята Международная система единиц, получившая сокращенное название СИ (от начальных букв слов System International). В настоящее время установлено предпочтительное применение этой системы во всех областях науки и техники, в народном хозяйстве, а также при преподавании.

СИ в настоящее время включает семь независимых друг от друга основных единиц (см. таблицу 2.1.)

Таблица 1.1.

Из указанных основных единиц в качестве производных выводят единицы остальных физических величин. Производные единицы определяются на основе формул, связывающих между собой физические величины. Например, единица длины (метр) и единица времени (секунда) -- основные единицы, а единица скорости (метр в секунду) -- производная.

Кроме основных, в СИ выделены две дополнительные единицы: радиан-- единица плоского угла и стерадиан--единица телесного угла (угла в пространстве).

Точность измерений.

Никакое измерение не может быть выполнено абсолютно точно. Результат измерения неизбежно содержит погрешность, величина которой тем меньше, чем точнее метод измерения и измерительный прибор. Например, с помощью обычной линейки с миллиметровыми делениями нельзя измерить длину с точностью до 0,01 мм.

Основная и дополнительная погрешность.

Основная погрешность -- это погрешность метода измерения или измерительного прибора, которая имеет место в нормальных условиях их применения.

Дополнительная погрешность--это погрешность измерительного прибора, вызванная отклонением условий его работы от нормальных. Понятно, что приборы, предназначенный для работы при комнатной температуре будет давать не точные показания, если пользоваться им летом на стадионе под палящим солнцем или зимой на морозе. Погрешности измерения могут возникать в том случае, когда напряжение электрической сети или батарейного источника питания ниже нормы или непостоянно по величине.

Абсолютная и относительная погрешности.

Величина E = А--Ао, равное разности между показанием измерительного прибора (А) и истинным значением измеряемой величины (Ао), называется абсолютной погрешностью измерения. Она измеряется в тех же единицах, что и сама измеряемая величина.

На практике часто удобно пользоваться не абсолютной, а относительной погрешностью. Относительная погрешность измерения бывает двух видов-- действительной и приведенной. Действительной относительной погрешностью называется отношение абсолютной погрешности к истинному значению измеряемой величины:

А Д =---------* 100%

Приведенная относительная погрешность--это отношение абсолютной погрешности к максимально возможному значению измеряемой величины:

Ап =----------* 100%

Систематическая и случайная погрешности.

Систематической называется погрешность, величина которой не изменяется от измерения к измерению. В силу этой своей особенности систематическая погрешность часто может быть предсказана заранее или, в крайнем случае, обнаружена и устранена по окончании процесса измерения.

Способ устранения систематической погрешности зависит в первую очередь от ее природы. Систематические погрешности измерения можно разделить на три группы:

погрешности известного происхождения и известной величины;

погрешности известного происхождения, но неизвестной величины;

погрешности неизвестного происхождения и неизвестной величины. Самые безобидные -- погрешности первой группы. Они легко устраняются

путем введения соответствующих поправок в результат измерения.

Ко второй группе относятся, прежде всего, погрешности, связанные с несовершенством метода измерения и измерительной аппаратуры. Например, погрешность измерения физической работоспособности с помощью маски для забора выдыхаемого воздуха: маска затрудняет дыхание, и спортсмен закономерно демонстрирует физическую работоспособность, заниженную по сравнению с истинной, измеряемой без маски. Величину этой погрешности нельзя предсказать заранее: она зависит от индивидуальных способностей спортсмена и его самочувствия в момент исследования.

Другой пример систематической погрешности этой группы-- погрешность, связанная с несовершенством аппаратуры, когда измерительный прибор заведомо завышает или занижает истинное значение измеряемой величины, но величина погрешности неизвестна.

Погрешности третьей группы наиболее опасны, их появление бывает связано как с несовершенством метода измерения, так и с особенностями объекта измерения -- спортсмена.

Случайные погрешности возникают под действием разнообразных факторов, которые ни предсказать заранее, ни точно учесть не удается. Случайные погрешности принципиально не устранимы. Однако, воспользовавшись методами математической статистики, можно оценить величину случайной погрешности и учесть ее при интерпретации результатов измерения. Без статистической обработки результаты измерений не могут считаться достоверными.

Области применения, цели и задачи тестирования ПО разнообразны, поэтому тестирование оценивается и объясняется по-разному. Иногда и самим тестировщикам бывает сложно объяснить, что такое тестирование ПО "as is". Возникает путаница.

Для распутывания этой путаницы Алексей Баранцев (практик, тренер и консалтер в тестировании ПО; выходец из Института системного программирования Российской академии наук) предваряет свои тренинги по тестированию вводным видео про основные положения тестирования.

Мне кажется, что в этом докладе лектор смог наиболее адекватно и взвешенно объяснить «что такое тестирование» с точки зрения ученого и программиста. Странно, что этот текст еще не появлялся на хабре.

Привожу здесь сжатый пересказ этого доклада. В конце текста есть линки на полную версию, а также на упомянутое видео.

Основные положения тестирования

Уважаемые коллеги,

Сначала попробуем понять, чем тестирование НЕ является.

Тестирование не разработка ,

Даже если тестировщики умеют программировать, в том числе и тесты (автоматизация тестирование = программирование), могут разрабатывать какие-то вспомогательные программы (для себя).

Тем не менее, тестирование - это не деятельность по разработке программного обеспечения.

Тестирование не анализ ,

И не деятельность по сбору и анализу требований.

Хотя, в процессе тестирования иногда приходится уточнять требования, а иногда приходится их анализировать. Но эта деятельность не основная, скорее, это приходится делать просто по необходимости.

Тестирование не управление ,

Несмотря на то, что во многих организациях есть такая роль, как «тест-менеджер». Конечно же, тестировщиками надо управлять. Но само по себе тестирование управлением не является.

Тестирование не техписательство ,

Однако тестировщикам приходится документировать свои тесты и свою работу.

Тестирование нельзя считать ни одной из этих деятельностей просто потому, что в процессе разработки (или анализа требований, или написания документации для своих тестов) всю эту работу тестировщики делают для себя , а не для кого-то другого.

Деятельность значима только тогда, когда она востребована, то есть тестировщики должны что-то производить «на экспорт». Что они делают «на экспорт»?

Дефекты, описания дефектов, или отчеты о тестировании? Частично это правда.

Но это не вся правда.

Главная деятельность тестировщиков

заключается в том, что они предоставляют участникам проекта по разработке программного обеспечения отрицательную обратную связь о качестве программного продукта.

«Отрицательная обратная связь» не несет какой-то негативный оттенок, и не означает, что тестировщики делают что-то плохое, или что они делают что-то плохо. Это просто технический термин, который обозначает достаточно простую вещь.

Но эта вещь очень значимая, и, наверное, единственная наиболее значимая составляющая деятельности тестировщиков.

Существует наука - «теория систем ». В ней определяется такое понятие как «обратная связь».

«Обратная связь» это некоторые данные, которые с выхода попадают обратно на вход, или какая-то часть данных, которые с выхода попадают обратно на вход. Эта обратная связь может быть положительной и отрицательной.

И та, и другая разновидности обратной связи равноценно важны.

В разработке программных систем положительной обратной связью, конечно же, является какая-то информация, которую мы получаем от конечных пользователей. Это запросы на какую-то новую функциональность, это увеличение объема продаж (если мы выпускаем качественный продукт).

Отрицательная обратная связь тоже может поступать от конечных пользователей в виде каких-то негативных отзывов. Либо она может поступать от тестировщиков.

Чем раньше предоставляется отрицательная обратная связь, тем меньше энергии необходимо для модификации этого сигнала. Именно поэтому тестировать нужно начинать как можно раньше, на самых ранних стадиях проекта, и предоставлять эту обратную связь и на этапе проектирования, и еще, может быть, раньше, еще на этапе сбора и анализа требований.

К слову, отсюда и произрастает понимание того, что тестировщики не отвечают за качество. Они помогают тем, кто за него отвечает.

Синонимы термина «тестирование»

С точки зрения того, что тестирование - это предоставление отрицательной обратной связи, всемирно известная аббревиатура QA (англ. Quality Assurance - Обеспечение качества) синонимом термина «тестирование» уж совершенно точно НЕ является.

Нельзя считать обеспечением качества простое предоставление отрицательной обратной связи, ведь Обеспечение - это некоторые позитивные меры. Подразумевается, что в этом случае мы именно обеспечиваем качество, своевременно предпринимаем какие-то меры для того, чтобы качество разработки ПО повысилось.

А вот «контроль качества» - Quality Control, можно считать в широком смысле синонимом для термина «тестирование», потому что контроль качества это и есть предоставление обратной связи в самых разных ее разновидностях, на самых разных этапах программного проекта.

Иногда тестирование подразумевается как некоторая отдельная форма контроля качества.

Путаница приходит из истории развития тестирования. В разное время под термином «тестирование» подразумевались различные действия, которые можно разделить на 2 больших класса: внешние и внутренние.

Внешние определения

Определения, которые в разное время дали Майерс, Бейзер, Канер, описывают тестирование как раз с точки зрения его ВНЕШНЕЙ значимости. То есть, с их точки зрения, тестирование - это деятельность, которая предназначена ДЛЯ чего-то, а не состоит из чего-то. Все три этих определения можно обобщить как предоставление отрицательной обратной связи.

Внутренние определения

Это определения, которые приведены в стандарт терминологии, используемой в программной инженерии, например, в стандарт де-факто, который называется SWEBOK.

Такие определения конструктивно объясняют, ЧТО представляет из себя деятельность по тестированию, но не дают ни малейшего представления о том, ДЛЯ ЧЕГО нужно тестирование, для чего потом будут использоваться все полученные результаты проверки соответствия между реальным поведением программы и ее ожидаемым поведением.

тестирование - это

проверка соответствия программы требованиям,
осуществляемая путем наблюдения за ее работой
в специальных, искусственно созданных ситуациях, выбранных определенным образом.

Отсюда и далее будем считать это рабочим определением «тестирования».

Общая схема тестирования примерно следующая:

Тестировщик на входе получает программу и/или требования.
Он с ними что-то делает, наблюдает за работой программы в определенных, искуственно созданных им ситуациях.
На выходе он получает информацию о соответствиях и несоответствиях.
Далее эта информация используется для того, чтобы улучшить уже существующую программу. Либо для того, чтобы изменить требования к еще только разрабатываемой программе.

Что такое тест

Это специальная, искусственно созданная ситуация, выбранная определенным образом,
и описание того, какие наблюдения за работой программы нужно сделать
для проверки ее соответствия некоторому требованию.

Не нужно считать, что ситуация – это нечто одномоментное. Тест может быть достаточно длинным, например, при тестировании производительности вот эта искусственно созданная ситуация это может быть продолжающаяся в течение достаточно продолжительного времени нагрузка на систему. А наблюдения, которые нужно при этом делать, это набор различных графиков или метрик, которые мы измеряем в процессе выполнения этого теста.

Разработчик тестов занимается тем, что он из огромного потенциально бесконечного набора тестов выбирает некоторый ограниченный набор.

Ну и таким образом мы можем заключить, что тестировщик делает в процессе тестирования две вещи.

1.Во-первых, он управляет выполнением программы и создает эти самые искусственные ситуации, в которых мы собираемся проверять поведение программы.

2.И, во-вторых, он наблюдает за поведением программы и сравнивает то, что он видит с тем, что ожидается.

Если тестировщик автоматизирует тесты, то он не сам наблюдает за поведением программы - он делегирует эту задачу специальному инструменту или специальной программе, которую он сам написал. Именно она наблюдает, она сравнивает наблюдаемое поведение с ожидаемым, а тестировщику выдает только некоторый конечный результат - совпадает ли наблюдаемое поведение с ожидаемым, или не совпадает.

Любая программа представляет собой механизм по переработке информации. На вход поступает информация в каком-то одном виде, на выходе информация в некотором другом виде. При этом входов и выходов у программы может быть много, они могут быть разными, то есть у программы может быть несколько разных интерфейсов, и эти интерфейсы могут иметь разные виды:

Пользовательский интерфейс (UI)
Программный интерфейс (API)
Сетевой протокол
Файловая система
Состояние окружения
События

Наиболее распространенные интерфейсы это

пользовательский,
графический,
текстовый,
консольный,
и речевой.

Используя все эти интерфейсы, тестировщик:

каким-то образом создает искусственные ситуации,
и проверяет в этих ситуациях как программа себя ведет.

Вот это и есть тестирование.

Другие классификации видов тестирования

Чаще всего используется разбиение на три уровня, это

модульное тестирование,
интеграционное тестирование,
системное тестирование.

Под модульным тестированием обычно подразумевается тестирование на достаточно низком уровне, то есть тестирование отдельных операций, методов, функций.

Под системным тестированием подразумевается тестирование на уровне пользовательского интерфейса.

Иногда используются также некоторые другие термины, такие, как «компонентное тестирование», но я предпочитаю выделять именно эти три, по причине того, что технологическое разделение на модульное и системное тестирование не имеет большого смысла. На разных уровнях могут использоваться одни и те же инструменты, одни и те же техники. Разделение условно.

Практика показывает, что инструменты, которые позиционируются производителем как инструменты модульного тестирования, с равным успехом могут применяться и на уровне тестирования всего приложения в целом.

А инструменты, которые тестируют все приложение в целом на уровне пользовательского интерфейса иногда хотят заглядывать, например, в базу данных или вызывать там какую-то отдельную хранимую процедуру.

То есть разделение на системное и модульное тестирование вообще говоря чисто условное, если говорить с технической точки зрения.

Используются одни и те же инструменты, и это нормально, используются одни и те же техники, на каждом уровне можно говорить о тестировании различного вида.

Комбинируем:

То есть, можно говорить о модульном тестировании функциональности.

Можно говорить о системном тестировании функциональности.

Можно говорить о модульном тестировании, например, эффективности.

Можно говорить о системном тестировании эффективности.

Либо мы рассматриваем эффективность какого-то отдельно взятого алгоритма, либо мы рассматриваем эффективность всей системы в целом. То есть технологическое разделение на модульное и системное тестирование не имеет большого смысла. Потому что на разных уровнях могут использоваться одни и те же инструменты, одни и те же техники.

Наконец, при интеграционном тестировании мы проверяем, если в рамках какой-то системы модули взаимодействуют друг с другом корректно. То есть, мы фактически выполняем те же самые тесты, что и при системном тестировании, только еще дополнительно обращаем внимание на то, как именно модули взаимодействуют между собой. Выполняем некоторые дополнительные проверки. Это единственная разница.

Давайте еще раз попытаемся понять разницу между системным и модульным тестированием. Поскольку такое разделение встречается достаточно часто, эта разница должна быть.

И разница эта проявляется тогда, когда мы выполняем не технологическую классификацию, а классификацию по целям тестирования.

Классификацию по целям удобно выполнять с использованием «магического квадрата», который был изначально придуман Брайаном Мариком и потом улучшен Эри Тенненом.

В этом магическом квадрате все виды тестирования располагаются по четырем квадрантам в зависимости от того, чему в этих тестах больше уделяется внимания.

По вертикали - чем выше располагается вид тестирования, тем больше внимания уделяется некоторым внешним проявлениям поведения программы, чем ниже он находится, тем больше мы внимания уделяем ее внутреннему технологическому устройству программы.

По горизонтали - чем левее находятся наши тесты, тем больше внимания мы уделяем их программированию, чем правее они находятся, тем больше внимания мы уделяем ручному тестированию и исследованию программы человеком.

В частности, в этот квадрат можно легко вписать такие термины как приемочное тестирование, Acceptance Testing, модульное тестирование именно в том понимании, в котором оно чаще всего употребляется в литературе. Это низкоуровневое тестирование с большой, с подавляющей долей программирования. То есть это все тесты программируются, полностью автоматически выполняются и внимание уделяется в первую очередь именно внутреннему устройству программы, именно ее технологическим особенностям.

В правом верхнем углу у нас окажутся ручные тесты, нацеленные на внешнее какое-то поведение программы, в частности, тестирование удобства использования, а в правом нижнем углу у нас, скорее всего, окажутся проверки разных нефункциональных свойств: производительности, защищенности и так далее.

Так вот, исходя из классификации по целям, модульное тестирование у нас оказывается в левом нижнем квадранте, а все остальные квадранты - это системное тестирование.

Спасибо за внимание.