A klasszikus tesztelmélet (KTT), más néven a „true score theory” (valódiérték-elmélet), a pszichometriában egy alapvető keretrendszer a pszichológiai tesztek megbízhatóságának és érvényességének megértéséhez és értékeléséhez. Központi gondolata, hogy minden mért érték (observed score) két részből áll: a valódi értékből (true score) és a hibából (error).
A KTT alapfeltevése szerint a mért érték (X) egyenlő a valódi érték (T) és a hiba (E) összegével: X = T + E. A valódi érték az a pontszám, amit a személy akkor kapna, ha a tesztet végtelen sokszor töltené ki, és a hibák átlaga nulla lenne. A hiba pedig az a véletlenszerű variancia, ami a mért érték és a valódi érték közötti eltérést okozza.
A KTT kulcsfontosságú a tesztek megbízhatóságának becslésében. A megbízhatóság azt mutatja meg, hogy egy teszt mennyire konzisztens és stabil méréseket ad. A KTT alapján többféle megbízhatósági mutató létezik, például a:
- Teszt-újrateszt megbízhatóság: Ugyanaz a teszt kétszer kerül felvételre ugyanazon a csoporton, és a két mérés közötti korrelációt számítják ki.
- Belső konzisztencia: A teszt elemeinek, kérdéseinek mennyire mérnek hasonló dolgokat. Cronbach-alfa az egyik leggyakrabban használt mutatója.
- Párhuzamos formák megbízhatósága: Két különböző, de egyenértékű tesztet alkalmaznak, és a pontszámok közötti korrelációt vizsgálják.
A klasszikus tesztelmélet alapvető célja a mérési hibák minimalizálása és a valódi érték minél pontosabb becslése.
A KTT azonban nem hibátlan. Egyik fő kritikája, hogy tesztfüggő. Ez azt jelenti, hogy a teszt jellemzői, például a nehézsége és a diszkriminációs ereje, befolyásolják a megbízhatósági és érvényességi mutatókat. Továbbá, a KTT nem ad információt arról, hogy az egyes tesztkérdések mennyire jól működnek. Ezért a modern tesztelméletek, mint például az Item Response Theory (IRT), alternatív megközelítéseket kínálnak a tesztek elemzésére és fejlesztésére.
Annak ellenére, hogy a modern tesztelméletek egyre népszerűbbek, a KTT továbbra is fontos szerepet játszik a pszichometriában, különösen a tesztek megbízhatóságának és érvényességének kezdeti becslésében, valamint a nagyméretű adathalmazok elemzésében. A KTT egyszerűsége és könnyű alkalmazhatósága miatt továbbra is értékes eszköz a pszichológusok és más szakemberek számára.
A klasszikus tesztelmélet (KTT) alapfeltevései
A klasszikus tesztelmélet (KTT), más néven a valódi pontszám elmélet, a pszichometriában a tesztek megbízhatóságának és érvényességének alapjául szolgáló elméleti keretrendszer. A KTT alapfeltevései a következők:
- A mért pontszám (X) a valódi pontszám (T) és a hiba (E) összege. Ezt a következőképpen fejezhetjük ki: X = T + E.
- A valódi pontszám az a pontszám, amelyet a vizsgázó akkor érne el, ha a tesztet végtelen sokszor végezné el, és a mérési hiba minden alkalommal zéró lenne.
- A hiba véletlenszerűen jelentkezik, és nem korrelál a valódi pontszámmal. Ez azt jelenti, hogy a jó képességűek nem feltétlenül hibáznak többet, mint a kevésbé képzettek.
- A hiba pontszámok átlaga a populációban nulla. Ez a feltevés azt sugallja, hogy a hibák kiegyenlítik egymást, azaz a tesztelés során előforduló véletlen hibák nem torzítják a teljes populáció eredményeit.
A KTT egyik legfontosabb következtetése a megbízhatósággal kapcsolatos. A teszt megbízhatósága azt mutatja, hogy a mért pontszámok mennyire konzisztensek, azaz mennyire mentesek a mérési hibától. A KTT szerint a megbízhatóság a valódi pontszám varianciájának és a mért pontszám varianciájának aránya.
A KTT alapgondolata, hogy minden mért pontszám tartalmaz egy valódi értéket és egy hibát, és a cél a hiba minimalizálása.
A KTT-t gyakran kritizálják egyszerűsége és néhány feltételezésének realitás hiánya miatt. Például a hiba véletlenszerűsége nem mindig érvényesül a gyakorlatban. Mindazonáltal, a KTT továbbra is széles körben használt elméleti keretrendszer a tesztfejlesztésben és a tesztértékelésben, különösen a megbízhatóság becslésére szolgáló módszerek kidolgozásában.
A KTT alapján számított megbízhatósági mutatók segítenek eldönteni, hogy egy teszt mennyire alkalmas a céljára, és mennyire bízhatunk az eredményeiben.
A KTT és a hibaelmélet: A megfigyelt pontszám és a valódi pontszám kapcsolata
A klasszikus tesztelmélet (KTT), más néven a valódi pontszám elmélet, a pszichometria egyik alapvető keretrendszere. A KTT középpontjában az áll, hogy a megfigyelt pontszám egy teszten nem feltétlenül tükrözi pontosan az egyén valódi tudását vagy képességét. Ezt az eltérést a hibának tulajdonítjuk.
A KTT alapvető egyenlete a következő: X = T + E, ahol X a megfigyelt pontszám, T a valódi pontszám, és E a hiba. A valódi pontszám az az érték, amit az egyén akkor érne el, ha a tesztet végtelen sokszor töltené ki, és a véletlen hibák kiegyenlítenék egymást. A hiba pedig minden olyan tényező, ami a megfigyelt pontszámot eltéríti a valódi pontszámtól. Ezek a tényezők lehetnek véletlenszerűek, például a teszt kitöltésekor fennálló pillanatnyi figyelemzavar, vagy szisztematikusak, például egy rosszul megfogalmazott kérdés.
A KTT azt feltételezi, hogy a hibák átlagosan nullát adnak ki. Ez azt jelenti, hogy ha sok ember ugyanazt a tesztet töltené ki, a hibák pozitív és negatív irányban kiegyenlítenék egymást, és a megfigyelt pontszámok átlaga közelítene a valódi pontszámok átlagához.
A KTT-nek számos limitációja van. Például, a valódi pontszám elméleti konstrukció, amit nem lehet közvetlenül mérni. Továbbá, a KTT feltételezései nem mindig teljesülnek a valóságban. Mindazonáltal, a KTT továbbra is széles körben használt módszer a tesztek értékelésére és a megbízhatóságuk becslésére.
A KTT fontos fogalmai közé tartozik a teszt megbízhatósága, ami azt mutatja meg, hogy a teszt mennyire konzisztensen méri azt, amit mérnie kell. A megbízhatóságot különböző módszerekkel lehet becsülni, például a teszt-újrateszt módszerrel, a párhuzamos formák módszerével, vagy a belső konzisztencia módszereivel.
A reliabilitás fogalma a KTT-ben: Definíció és típusok
A klasszikus tesztelmélet (KTT), más néven klasszikus pontszámítási modell, a pszichometriának egy alapvető keretrendszere. A KTT központi eleme a reliabilitás, ami a tesztelés során kapott eredmények megbízhatóságát és konzisztenciáját jelenti. A reliabilitás azt mutatja meg, hogy egy teszt mennyire mentes a mérési hibáktól.
A KTT feltételezi, hogy minden mért pontszám két részből áll: a valódi pontszámból (az a pontszám, amit a személy akkor kapna, ha a mérés tökéletes lenne) és a mérési hibából. A mérési hiba véletlenszerű, és csökkenti a mérés pontosságát. A reliabilitás lényegében azt fejezi ki, hogy a mért pontszámok varianciájának mekkora része tulajdonítható a valódi pontszámok varianciájának.
A reliabilitás tehát a valódi pontszámok varianciájának aránya a mért pontszámok varianciájához képest.
A reliabilitásnak többféle típusa létezik, melyek különböző szempontok alapján vizsgálják a megbízhatóságot:
- Teszt-reteszt reliabilitás: Ugyanazt a tesztet kétszer alkalmazzák ugyanazon a személyen, különböző időpontokban. A két mérés közötti korreláció mutatja a teszt-reteszt reliabilitást. Ez a módszer a teszt időbeli stabilitását méri.
- Párhuzamos tesztek reliabilitása: Két különböző, de tartalmát tekintve egyenértékű tesztet alkalmaznak ugyanazon a személyen. A két teszt eredményei közötti korreláció adja a párhuzamos tesztek reliabilitását.
- Belső konzisztencia: A teszt egyes elemeinek egymással való kapcsolatát vizsgálja. Több módszer létezik a belső konzisztencia becslésére:
- Cronbach-alfa: A legelterjedtebb mutató, amely a teszt elemeinek átlagos korrelációját veszi figyelembe. Minél magasabb az alfa érték, annál megbízhatóbb a teszt.
- Split-half reliabilitás: A tesztet két egyenértékű részre osztják, és a két rész pontszámai közötti korrelációt számítják ki. Ezt az értéket aztán korrigálják a Spearman-Brown formulával, hogy megbecsüljék a teljes teszt reliabilitását.
- Értékelők közötti reliabilitás: Több értékelő ugyanazt a tesztet vagy teljesítményt értékeli. Az értékelők közötti egyezés mértéke mutatja az értékelők közötti reliabilitást. Ez különösen fontos szubjektív értékeléseknél.
A reliabilitás értéke 0 és 1 között mozog. Minél közelebb van az érték az 1-hez, annál megbízhatóbb a teszt. A pszichológiai teszteknél általában a 0,7 feletti reliabilitási érték elfogadható, de a kívánatos érték függ a teszt céljától és a döntések súlyosságától.
A reliabilitás javítása érdekében a tesztek fejlesztése során törekedni kell a mérési hibák minimalizálására, például a teszt elemeinek egyértelmű megfogalmazásával, a tesztelés körülményeinek standardizálásával és a teszt hosszának növelésével (bizonyos határig).
A reliabilitás becslésének módszerei: Teszt-reteszt, párhuzamos tesztek, belső konzisztencia
A klasszikus tesztelmélet (CTT) alapvető célja a tesztek megbízhatóságának (reliabilitásának) becslése. A reliabilitás azt mutatja meg, hogy egy teszt mennyire konzisztensen és pontosan méri azt, amit mérni hivatott. A CTT keretében a reliabilitás becslésére többféle módszer létezik, melyek mindegyike a teszteredmények stabilitását és konzisztenciáját vizsgálja.
Teszt-reteszt reliabilitás: Ez a módszer abból áll, hogy ugyanazt a tesztet kétszer is felveszik ugyanazok a személyek, egy bizonyos időintervallummal elválasztva. A két felvétel eredményei közötti korrelációt számítják ki. Minél magasabb a korreláció, annál megbízhatóbbnak tekinthető a teszt. Fontos, hogy az időintervallum ne legyen se túl rövid, se túl hosszú. Túl rövid idő esetén a személyek emlékezhetnek a válaszaikra, túl hosszú idő esetén pedig a mért tulajdonság változhat meg. A teszt-reteszt módszer hátránya, hogy a második felvételkor a személyek már ismerhetik a tesztet, ami befolyásolhatja az eredményeiket.
Párhuzamos tesztek reliabilitása: Ez a módszer két, egymással párhuzamos tesztet használ. A párhuzamos tesztek azt jelentik, hogy a két teszt ugyanazt a tulajdonságot méri, hasonló nehézségi szinten, és hasonló tartalommal. A két tesztet ugyanazok a személyek veszik fel, és a két teszt eredményei közötti korrelációt számítják ki. Ha a korreláció magas, akkor a tesztek megbízhatónak tekinthetők. A párhuzamos tesztek módszerének előnye, hogy kiküszöböli a teszt-reteszt módszer hibáit, mivel a személyek nem ugyanazt a tesztet veszik fel kétszer. Ugyanakkor nehéz két valóban párhuzamos tesztet létrehozni.
Belső konzisztencia reliabilitása: Ez a módszer a teszt egyes tételeinek (kérdéseinek) konzisztenciáját vizsgálja. Több különböző mutató létezik a belső konzisztencia mérésére:
- Split-half reliabilitás: A tesztet két egyenlő részre osztják (pl. páros és páratlan sorszámú kérdésekre), és a két rész közötti korrelációt számítják ki. A Spearman-Brown korrekcióval korrigálják a reliabilitást, mivel csak a teszt felét használták.
- Cronbach-alfa: Ez a leggyakrabban használt mutató a belső konzisztencia mérésére. A Cronbach-alfa az összes lehetséges split-half reliabilitás átlaga. Értéke 0 és 1 között mozog, minél magasabb az érték, annál megbízhatóbb a teszt.
- Kuder-Richardson Formula 20 (KR-20): Ez a mutató a Cronbach-alfa speciális esete, bináris (igen/nem, helyes/helytelen) válaszokat tartalmazó tesztek esetén használható.
A belső konzisztencia módszerek előnye, hogy csak egy tesztfelvételre van szükség.
A belső konzisztencia módszerek azt feltételezik, hogy a teszt összes tétele ugyanazt a tulajdonságot méri. Ha a teszt több különböző tulajdonságot mér, akkor a belső konzisztencia alacsonyabb lesz.
A reliabilitás becslésére használt módszerek megválasztása a teszt típusától, a mérni kívánt tulajdonságtól és a rendelkezésre álló erőforrásoktól függ. Minden módszernek megvannak a maga előnyei és hátrányai, ezért fontos a megfelelő módszer kiválasztása a teszt megbízhatóságának pontos becsléséhez. A klasszikus tesztelmélet a tesztfejlesztés és -értékelés alapvető eszköze, amely segít a kutatóknak és szakembereknek abban, hogy megbízható és érvényes mérőeszközöket hozzanak létre.
A validitás fogalma a KTT-ben: Definíció és típusok
A klasszikus tesztelmélet (KTT) egyik központi fogalma a validitás, ami azt fejezi ki, hogy a teszt mennyire méri azt, amit mérnie kell. Másképp fogalmazva, a validitás a teszt céljának elérését vizsgálja.
A validitás nem egy egyszerű igen/nem kérdés, hanem egy skála, ami a bizonyítékok súlyát tükrözi. Minél több és erősebb bizonyíték támasztja alá, hogy a teszt a megfelelő dolgot méri, annál validabbnak tekinthető.
A validitás nem a tesztről szól, hanem a teszteredmények interpretációjának helyességéről és az ezekből levont következtetések megalapozottságáról.
A validitásnak különböző típusai léteznek, melyek különböző szempontok alapján közelítik meg a kérdést:
- Tartalmi validitás: Arra vonatkozik, hogy a teszt elemei reprezentálják-e a mérni kívánt tartalmi domaint. Szakértői véleményezés fontos szerepet játszik a megítélésében.
- Kritérium validitás: Azt vizsgálja, hogy a teszt eredményei mennyire korrelálnak egy külső kritériummal. Ezt a kritériumot mérhetjük egyidejűleg (konkurens validitás) vagy a jövőben (prediktív validitás).
- Konstruktum validitás: Azt vizsgálja, hogy a teszt mennyire méri a mögöttes pszichológiai konstruktumot (pl. intelligencia, szorongás). Ezt többféle módon lehet bizonyítani, például más tesztekkel való korrelációval (divergens és konvergens validitás) vagy faktorelemzéssel.
A KTT-ben a validitás értékelése gyakran korrelációs együtthatók segítségével történik. Például, a kritérium validitás esetén a teszteredmények és a kritérium közötti korreláció adhat támpontot a validitás mértékére.
A validitás bizonyítékainak összegyűjtése a KTT keretein belül
A Klasszikus Tesztelmélet (KTT) keretein belül a validitás bizonyítékainak összegyűjtése kulcsfontosságú a tesztek megbízhatóságának és használhatóságának megítéléséhez. A validitás azt mutatja meg, hogy a teszt valóban azt méri-e, amire tervezték. A KTT a validitás bizonyítékait különböző forrásokból gyűjti, melyek mindegyike más szempontból világítja meg a teszt minőségét.
A validitás bizonyítékainak egyik fontos területe a tartalmi validitás. Ez azt vizsgálja, hogy a teszt kérdései, feladatai reprezentálják-e a mérni kívánt tudástartományt. A szakértői vélemények itt kiemelten fontosak, ők tudják megítélni, hogy a teszt lefed-e minden releváns témát.
Egy másik lényeges szempont a kritérium validitás. Ez azt méri, hogy a teszt eredményei mennyire korrelálnak más, már validált mérőeszközökkel vagy külső kritériumokkal. Például egy új intelligenciateszt eredményeit összevethetjük egy korábban bevált teszt eredményeivel, vagy a tanulmányi eredményekkel.
A konstruktum validitás az elméleti konstrukciók mérésének helyességét vizsgálja. Ez a legösszetettebb validitási forma, mely különböző statisztikai eljárásokat alkalmaz, például faktorelemzést, hogy megállapítsa, a teszt valóban az elméletileg feltételezett konstrukciót méri-e.
A KTT-ben a validitás bizonyítékainak összegyűjtése iteratív folyamat. A tesztet folyamatosan finomítjuk és javítjuk a visszajelzések és a statisztikai adatok alapján.
A KTT a teszt megbízhatóságát is figyelembe veszi a validitás értékelésekor. Egy megbízhatatlan teszt nem lehet valid, hiszen az eredmények nem tükrözik a valós tudást vagy képességet. A megbízhatóságot különböző módszerekkel mérhetjük, például a teszt-reteszt módszerrel, vagy a belső konzisztencia vizsgálatával.
Fontos megérteni, hogy a validitás nem egy „igen/nem” kérdés. A validitás bizonyítékai különböző erősségűek lehetnek, és a teszt használhatóságát az adott célcsoportra és felhasználási területre vonatkozóan kell megítélni.
A tesztek nehézségi szintje és diszkriminációs képessége a KTT szemszögéből
A klasszikus tesztelmélet (KTT) alapvető fogalmai közé tartozik a tesztek nehézségi szintjének és diszkriminációs képességének vizsgálata. A nehézségi szint azt mutatja meg, hogy egy adott tétel mennyire könnyű vagy nehéz a vizsgált populáció számára. Ezt általában az adott tételt helyesen megválaszolók arányával fejezik ki. Minél magasabb ez az arány, annál könnyebb a tétel.
A diszkriminációs képesség viszont azt méri, hogy egy tétel mennyire képes megkülönböztetni a magasabb és alacsonyabb tudásszintű személyeket. Egy jó diszkriminációs képességgel rendelkező tétel esetében a magasabb tudásszintű személyek nagyobb valószínűséggel válaszolnak helyesen, mint az alacsonyabb tudásszintűek.
A KTT-ben a diszkriminációs képességet gyakran a tétel-összpontszám korrelációval mérik. Ez a korreláció azt mutatja meg, hogy mennyire erős a kapcsolat az adott tételre adott válasz és a teszten elért összpontszám között. Minél magasabb a korreláció, annál jobb a tétel diszkriminációs képessége.
A KTT feltételezi, hogy a tesztpontszámok a valós tudás és a véletlen hibák összegéből tevődnek össze. A cél a tesztek megbízhatóságának maximalizálása, vagyis a hibák minimalizálása.
A KTT alapján a teszteket úgy kell összeállítani, hogy különböző nehézségi szintű tételeket tartalmazzanak, és hogy a tételek jól diszkrimináljanak. Ezáltal a teszt képes lesz pontosabban mérni a vizsgált tulajdonságot.
A KTT korlátai és kritikái
A klasszikus tesztelmélet (KTT) – bár a pszichometriai tesztek alapját képezi – számos korláttal és kritikával szembesül, amelyek elengedhetetlenek a tesztek értelmezésekor és használatakor. Az egyik legfőbb probléma a mintafüggőség. A KTT-ben használt mutatók, mint például a megbízhatóság és a validitás, a tesztelt populációtól függenek. Ez azt jelenti, hogy egy teszt, ami egy adott csoportban jól teljesít, egy másik csoportban teljesen más eredményeket adhat.
Egy másik jelentős kritika a hibapontszám fogalmának bizonytalansága. A KTT feltételezi, hogy minden tesztpontszám tartalmaz egy valós pontszámot és egy hibapontszámot. Azonban, a valós pontszámot közvetlenül nem lehet mérni, csak a tesztpontszám alapján becsülni. Ez a becslés pedig számos feltételezésen alapul, amelyek nem mindig teljesülnek a valóságban.
A KTT emellett a teszthosszra is érzékeny. A megbízhatóságot gyakran növelni lehet a teszt hosszának növelésével, ami azonban a gyakorlatban nem mindig kivitelezhető, és a tesztalanyok fáradtságához, figyelmetlenségéhez vezethet. Ezenkívül, a hosszabb tesztek növelhetik a tesztelés költségeit és időigényét.
A KTT nem nyújt információt az egyes tételek jellemzőiről. A tesztet egyetlen egészként kezeli, és nem veszi figyelembe, hogy egyes kérdések könnyebbek vagy nehezebbek lehetnek, vagy hogy a kérdések eltérően diszkriminálnak különböző képességű tesztalanyokat. Ez a hiányosság megnehezíti a teszt finomhangolását és a tételek javítását.
A KTT egyik alapvető problémája, hogy a teszt nehézsége és a tesztalany képessége nem független egymástól.
A KTT továbbá nem alkalmas adaptív tesztelésre. Mivel a teszt minden tesztalany számára ugyanazokat a kérdéseket tartalmazza, nem lehet a tesztet a tesztalany egyéni képességeihez igazítani. Ez azt jelenti, hogy a tesztalanyok számára vagy túl könnyű, vagy túl nehéz lehet, ami befolyásolhatja a motivációjukat és a teljesítményüket.
Végül, a KTT feltételezései, mint például a hibák függetlensége, gyakran nem teljesülnek a gyakorlatban. Például, ha egy tesztalany nem ért egy kérdést, az valószínűleg befolyásolja a többi kérdésre adott válaszait is. Ez a függőség torzíthatja a megbízhatósági és validitási becsléseket.
A KTT alternatívái: Item Response Theory (IRT) és más modern tesztelméleti megközelítések
A klasszikus tesztelmélet (KTT) alapvető korlátai hívták életre az alternatív megközelítéseket, mint például az Item Response Theory (IRT), és más modern tesztelméleti modelleket. A KTT legfőbb gyengesége, hogy a teszt pontszámait mintavételtől függőnek tekinti. Ez azt jelenti, hogy egy adott tesztkérdés jellemzői, például a nehézsége és a diszkriminációs képessége, a tesztet kitöltő populációtól függnek. Ha egy másik populációval végezzük el a tesztet, a kérdések jellemzői megváltozhatnak. Ezzel szemben az IRT modellek célja, hogy a kérdések jellemzőit a populációtól függetlenül becsüljék meg.
Az IRT egyik legfontosabb előnye a KTT-vel szemben, hogy lehetővé teszi a teszt pontszámainak összehasonlítását különböző tesztek között, még akkor is, ha a tesztek nem ugyanazokat a kérdéseket tartalmazzák. Ezt a kérdéskalibrálás teszi lehetővé, ahol a kérdések nehézségét és diszkriminációs képességét egy közös skálán ábrázolják. Ez különösen hasznos adaptív tesztelés során, ahol a teszt kérdései a válaszadó képességeihez igazodnak.
A KTT feltételezi, hogy minden kérdés azonos mértékben járul hozzá a teljes teszt pontszámához. Az IRT ezzel szemben lehetővé teszi, hogy a kérdések eltérő súllyal szerepeljenek a pontszámításban, figyelembe véve a kérdések diszkriminációs képességét. A diszkriminációs képesség azt mutatja meg, hogy egy kérdés mennyire jól képes megkülönböztetni a magas és alacsony képességű egyéneket.
Az IRT tehát egy sokkal kifinomultabb megközelítés, amely lehetővé teszi a tesztek pontosabb és megbízhatóbb értékelését.
A modern tesztelméleti megközelítések, túlmutatva az IRT-n, olyan modelleket is tartalmaznak, amelyek figyelembe veszik a válaszadók válaszadási stílusát (response style), a kognitív folyamatokat, és a tesztelés kontextuális tényezőit. Ezek a modellek célja, hogy a tesztelés folyamatát holisztikusabban értelmezzék, és a teszt pontszámok mögötti komplex interakciókat feltárják.
Az IRT mellett léteznek más modern megközelítések is, például a Generalizability Theory (G-Theory), amely lehetővé teszi a teszt pontszámok varianciájának felbontását különböző forrásokra, például a válaszadókra, a kérdésekre, és a tesztelési körülményekre. Ez segíthet a teszt megbízhatóságának javításában azáltal, hogy azonosítjuk a legfontosabb varianciaforrásokat.
Bár a modern tesztelméleti megközelítések számos előnnyel rendelkeznek a KTT-vel szemben, fontos megjegyezni, hogy alkalmazásuk komplexebb, és speciális statisztikai szoftvereket igényel. A KTT egyszerűsége és könnyű alkalmazhatósága miatt továbbra is széles körben használják a gyakorlatban, különösen olyan esetekben, ahol a tesztelés célja nem a finomhangolt mérés, hanem a csoportszintű összehasonlítás.
Bár minden tőlünk telhetőt megteszünk azért, hogy a bemutatott témákat precízen dolgozzuk fel, tévedések lehetségesek. Az itt közzétett információk használata minden esetben a látogató saját felelősségére történik. Felelősségünket kizárjuk minden olyan kárért, amely az információk alkalmazásából vagy ajánlásaink követéséből származhat.
