Мои приложения на shiny

Корреляция и размер выборки: волнение в океане личностных факторов

Ссылка на приложение: https://psych.shinyapps.io/corplot/

Интерактивная анимация в виде shiny-приложения, которая демонстрирует влияние выборочных флуктуаций на корреляционную структуру пунктов личностного опросника (набор данных bfi из пакета psych). Из генеральной совокупности в 2800 человек случайным образом извлекаются выборки испытуемых (слайдер - 'Случайных выборок') по N человек в каждой (слайдер - 'Размер выборки'). На выборке вычислялись корреляции между 10 вопросами - на Экстраверсию (E1-E5) и Нейротизм (N1-N5). Сила связи отражается насыщенностью цвета, направление - цветом (отрицательные связи обозначаются оттенками синего). (см. дискуссию на форуме ЭСПП).

Длина тестовой шкалы

Ссылка на приложение: https://psych.shinyapps.io/test_scale/

Ещё одна интерактивная визуализацию "Длина тестовой шкалы" к одной из дискуссий на форуме ЭСПП про случайное угадывание ответов в тестах знаний (квалификационных тестах). Применяем метод Монте-Карло, то есть метод моделирования (в данном случае распределения тестовых баллов и изучаем влияние артефакта случайного угадывания в зависимости от длины теста. В организациях часто используют тесты для проверки знаний кандидатов или сотрудников. При этом большинство авторов-разработчиков находится в т.н. "интеллектуальной иллюзии". Например, при составлении вопросов на проверку знаний, интуитивно кажется, что всего 10 вопросов для проверки знаний достаточно. Если человек правильно ответил на 6 или больше вопросов, то это точно НЕ СЛУЧАЙНО: он что-то знает в этой области или хотя бы догадывается. Эта граница "зачета" (больше 5 баллов) -- действительно понимается большинством как истинная. Как вы уже поняли, но это не так. Кажется почти невозможным, что человек СЛУЧАЙНО наберет 6, 7 или 8 баллов из 10 по тесту знаний. Но метод Монте-Карло (метод моделирования с помощью функции случайных чисел) наглядно показывает нам, что для шкалы из 10 заданий с 4 вариантами ответа 6 баллов и более наберут 189 человек из 10 000, отвечавших на вопросы случайным образом (это примерно 2 из 100).
2 из 100 -- это много или мало? А вот это зависит от организационной ситуации применения теста, если быть точным, от цены ошибки в каждом конкретном случае. Одно дело, если мы с помощью такого теста отбираем кассиров и 2 из 100 (1 из 50) принятых на работу у нас оказались профнепригодными. Недостача -- штука неприятная, но, скажем так, терпимая. И совсем другое, когда профнепригодным оказался 1 из 50 операторов атомной станции.
Для тех, кто хочет подробно разобраться в теме, увидеть, какое распределение тестовых баллов получается при случайном прохождении теста респондентами, как оно меняется в зависимости от количества заданий в тесте и числа вариантов ответа, то смотрите мою интерактивную наглядную иллюстрацию (https://psych.shinyapps.io/test_scale/) с применением метода Монте-Карло.
Благодарность профессору А.Г. Шмелеву за дискуссию на форуме ЭСПП.

IQ-шкала: визуализация распределения баллов

Ссылка на приложение: https://psych.shinyapps.io/distiqscores/

На фб-странице компании BSSL встретился очень хороший популярный текст "Что такое IQ?", в котором доступно рассказывается про IQ баллы. Я решил сделать интерактивную визуализацию к данной статье.

МОНЭКС: анализ и визуализация данных экспертиз в рамках проекта

Ссылка на приложение: http://monex-online.ru

Проект Многокритериальной ОНлайн-ЭКСпертизы (МОНЭКС) направлен на повышение качества психодиагностических методик, применяемых в Российской Федерации, а также на появление и поддержание действующего на постоянной основе профессионального сообщества высококвалифицированных экспертов в сфере психологической диагностики, выполняющих объективную и независимую оценку качественных и психометрических характеристик психодиагностических методик. В том числе методик, используемых в рамках #оценка_персонала организаций.