В общих чертах стандартизация диагностической методики, ориентированной на норму, осуществляется путем проведения этой методики на большой репрезентативной выборке того типа, для которого она предназначена. Относительно этой группы испытуемых, называемой выборкой стандартизации, вырабатываются нормы, указывающие не только средний уровень выполнения, но и его относительную вариативность выше и ниже среднего уровня. В результате можно оценить разные степени успешности или неуспешности в выполнении диагностической пробы. Это позволяет определить положение конкретного испытуемого относительно нормативной выборки или выборки стандартизации (А. Анастази, 1982).

Для вычисления статистической нормы психологи-диагносты обратились к давно применяемым в биологии приемам математической статистики. Рассмотрим пример.

На призывной пункт явились несколько тысяч молодых людей. Допустим, что все они примерно одного возраста. Что мы получим при измерении их роста? Обычно оказывается, что большинство почти одного роста, совсем немного будет людей очень маленького и очень высокого роста. Остальные же распределятся симметрично, уменьшаясь по количеству от среднего максимума в ту и другую сторону. Распределение рассматриваемых величин — это нормальное распределение (или распределение по нормальному закону, кривая распределения Гаусса). Математики показали, что для опи-. сания такого распределения достаточно знать два показателя — среднюю арифметическую и так называемое стандартное отклонение, которое получается путем несложных вычислений.

Назовем среднюю арифметическую х, а стандартное отклонение а (сигма малая). При нормальном распределении все изучаемые величины практически находятся в пределах ± 5σ.

Нормальное распределение обладает многими преимуществами, в частности оно позволяет заранее рассчитать, сколько случаев будет расположено в определенном удалении от средней арифметической при использовании для определения удаленности стандартного отклонения.