Типы шкал в психологии: Измерительные шкалы в психологии. Типы шкал, примеры.

Измерительные шкалы в психологии. Типы шкал, примеры.

В психологии различают три основные процедуры психологического измерения. Основанием для различения является объект измерения. Во-первых, психолог может измерять особенности поведения людей. Во-вторых, исследователь может использовать измерение как задачу испытуемого, в ходе выполнения которой последний измеряет (классифицирует, ранжирует, оценивает и т.п.) внешние объекты: других людей, стимулы или предметы внешнего мира, собственные состояния. Часто эта процедура оказывается измерением стимулов. Понятие «стимул» используется в широком смысле, а не в узкопсихофизическом или поведенческом. Под стимулом понимается любой шкалируемый объект. В-третьих, существует процедура так называемого совместного измерения (или совместного шкалирования) стимулов и людей. При этом предполагается, что «стимулы» и «испытуемые» могут быть расположены на одной оси. Поведение испытуемого рассматривается как проявление взаимодействия личности и ситуации. Подобная процедура применяется при тестировании знаний и задач по Кумбсу, Гуттману или Рашу.

Процедура психологического измерения состоит из ряда этапов, аналогичных этапам экспериментального исследования.

Основой психологических измерений
является математическая теория измерений — раздел психологии, интенсивно развивающийся параллельно и в тесном взаимодействии с развитием процедур психологического измерения. Сегодня это — крупнейший раздел математической психологии.

Правила, на основании которых числа приписываются объектам, определяют шкалу измерения. Измерительная шкала— основное понятие, введенное в психологию в 1950г. С.С.Стивенсом; его трактовка шкалы и сегодня используется в научной литературе.

Приписывание чисел объектам создает шкалу. Создание шкалы возможно, поскольку существует изоморфизм формальных систем и систем действий, производимых над реальными объектами.

Числовая система является множеством элементов с реализованными на нем отношениями и служит моделью для множества измеряемых объектов.

Различают несколько типов таких систем и соответственно несколько типов шкал. Операции, а именно — способы измерения объектов, задают тип шкалы. Шкала характеризуется видом преобразований, которые могут быть отнесены к результатам измерения. Если не соблюдать это правило, то структура шкалы нарушится, а данные измерения нельзя будет осмысленно интерпретировать.

Тип шкалы однозначно определяет совокупность статистических методов, которые могут быть применены для обработки данных измерения.

Внимание!

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к
профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные
корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

Шкала (лат. scala — лестница) в буквальном значении есть измерительный инструмент.П. Суппес и Дж. Зинес дали классическое определение шкалы: «Пусть A — эмпирическая система с отношениями, R — полная числовая система с отношениями, f — функция, которая гомоморфно отображает А в подсистему R (если в области нет двух разных объектов с одинаковой мерой, что является отображением изоморфизма). Назовем шкалой упорядоченную тройку <А; R; f>».

Обычно в качестве числовой системы R
выбирается система действительных чисел или ее подсистема. Множество А —
это совокупность измеряемых объектов с системой отношений, определенной на этом множестве. Отображение f — правило приписывания каждому объекту определенного числа.

В настоящее время определение Суппеса и Зинеса уточнено. Во-первых, в определение шкалы вводится G — группа допустимых преобразований. Во-вторых, множество А понимается не только как числовая система, но и как любая формальная знаковая система, которая может быть поставлена в отношение гомоморфизма с эмпирической системой. Таким образом, шкала — это четверка <А; R; f; G>. Согласно современным представлениям, внутренней характеристикой шкалы выступает именно группа G, а f является лишь привязкой шкалы к конкретной ситуации измерения.

В настоящее время под измерением понимается конструирование любой функции, которая изоморфно отображает эмпирическую структуру в символическую структуру. Как уже отмечено выше, совсем не обязательно такой структурой должна быть числовая. Это может быть любая структура, с помощью которой можно измерить характеристики объектов, заменив их другими, более удобными в обращении (в том числе числами).

2.Существуют следующие основные типы шкал: наименований, порядка, интервалов, отношений. Ряд специалистов выделяет также абсолютную шкалу и шкалу разностей.

С.С.Стивенс различал четыре осн. типа измерительных шкал. В восходящем порядке это шкала наименований, порядковая шкала, интервальная шкала и шкала отношений. Эти шкалы являются иерархическими: шкалы более высокого уровня обладают всеми свойствами шкал более низкого уровня плюс дополнительными свойствами. Шкала наименований допускает классиф. объектов по качественно различным и независимым категориям. Порядковая шкала включает классиф. и величину (больше или меньше), т. е., она допускает ранжирование объектов по степени выраженности той характеристики, к-рой они обладают. Интервальная шкала включает классиф., величину и равенство интервалов. В дополнение к классиф., сравнению величины и установлению равных интервалов, шкала отношений обладает абсолютным началом отсчета.

Шкала наименований (номинальная шкала) – 4 этапа развития

1-й этап. Исследование всякого объекта начинается с выделения его из множества других объектов Вселенной и обозначения объекта каким-либо термином. При этом автоматически возникает шкала наименований, содержащая только два класса: «объект Х» и «не объект Х».

2-й этап.
На данном этапе шкала наименований представляет собой лишь множество не слишком точно определенных терминов, которыми  обозначают объекты X, Y1…Yn. При этом, из-за малой точности определения терминов, подмножества объектов, обозначаемые разными терминами, могут пересекаться. А для некоторых объектов, которые по своим признакам вроде бы попадают в данную предметную область («похожи на объект Х»), вообще может не найтись обозначающего их термина.

3-й этап. При дальнейшем развитии шкалы наименований повышается точность определения терминов, используемых для обозначения классов объектов, измеряемых в данной номинальной шкале. Т.е. повышается точность набора «стандартных моделей объектов», составляющих номинальную шкалу. Водятся обозначения для тех объектов из данной предметной области, которые на предыдущем этапе развития шкалы были лишены обозначений. За счет уточнения и корректировки терминов, обозначающих объекты предметной области исключаются пересечения подмножеств объектов, обозначаемых разными терминами. В результате более совершенная  шкала наименований  уже упорядочивает объекты на основе отношения эквивалентности.

4-й этап. Дальнейшее развитие происходит за счет ее упорядочивания, установления соотношений и взаимосвязей между различными подмножествами объектов, обозначаемых разными терминами в рамках номинальной шкалы. Поэтому упорядоченные номинальные шкалы называют также классификационными. Важно, что упорядочение номинальной шкалы не делает ее шкалой порядка, т.к. в этом случае объектам не ставятся в соответствие ординальные числа, номинальные классы не связаны отношением порядка и не обладают свойством транзитивности. Зная место химического элемента в периодической системе Менделеева можно точно определить его химические свойства и несколько менее точно определить его ядерно-физические свойства. Наиболее упорядоченная математическая конструкция — это числовая прямая, состоящая из действительных чисел, что соответствует шкале отношений. Если бы только объекты можно было бы исчерпывающе описать при помощи одного действительного числа, то их удалось бы упорядочить идеальным образом — вдоль числовой прямой, так, что место объекта полностью определяло бы его свойства.  С другой стороны, большинство объектов слишком сложны, чтобы их можно было бы исчерпывающе описать с помощью только одного числа.

Порядковая (ординальная) шкала строится на основе отношений эквивалентности  и порядка. Если отношение порядка — бинарное, соотносящее два объекта, то транзитивность — тернарное свойство (как отношение “быть между”), оно определяет отношение трех объектов. По определению ординальная шкала не может содержать менее трех классов объектов.

Единица измерения в шкале порядка — различие в 1 класс или в 1 ранг. Ординальные шкалы упорядочивают объекты по определенному признаку, они обеспечивают возможность измерения свойств объектов, не определенных для номинальных шкал. В отличие от номинальных шкал на третьем и четвертом этапах их развития между любыми двумя величинами порядковой шкалы могут быть локализованы новые значения, при этом значения или ранги более высоких классов сдвигаются на соответствующие количество единиц.

Шкалы порядка приписывают объектам значения ординальных чисел, которые представляют качество объектов, например, положение в последовательности, степень (первый, второй,.. пятый), но не являются количественными, как кардинальные числа, представляющие собственно количество (один, два,.. пять).            Характерная черта шкал порядка — неопределенность нулевого значения. Так, нулевое значение IQ не имеет смысла, как и нулевой порядок в последовательности.

Интервальная шкала приписывает объектам значения кардинальных чисел, явл. собственно количественной шкалой. Свойства шкалы интервалов определяются введением метрики. Метрика — функция, вводящая понятие расстояния между двумя элементами, a, b, множества А.

 Основанная на метрике интервальная шкала позволяет не только констатировать различие объектов, как шкала порядка, но дает возможность выделять свойства объектов и сопоставлять их выраженность в терминах различия на определенное количество единиц, но не в терминах отношений величин. То есть можно утверждать, что “объекты a и b отличаются по выраженности свойства q на n единиц”, но нельзя, что “выраженность свойств различается в n раз”. Интервальная шкала позволяет дать количественную оценку интервала между точками, представляющими выраженность измеряемой характеристики объектов, что собственно и зафиксировано в названии шкалы. Если для шкалы порядка эквивалентность различий между парами точек не может быть установлена, то на шкале интервалов такая эквивалентность соблюдается на всех диапазонах шкалы. Самое мощное ограничение этой шкалы — невозможность оценить отношение величин. Отличительной чертой интервальной шкалы является произвольное положение нуля.

 Пример— температурная шкала Цельсия. Нулевое значение температуры в этой шкале — условное, т.к. не означает отсутствия измеряемого свойства — теплового движения молекул. В градусах Цельсия можно оценивать любые различия температур любых объектов, но утверждение, что 1°C во столько же раз меньше 2°C, во сколько 100°C меньше 200°C бессмысленно. Невозможно определить во сколько раз +30°C больше -10°C.

       Шкала отношений отличается от интервальной шкалы введением “естественного”, или абсолютного нуля, которому соответствует полное отсутствие измеряемого свойства. Если область определения значений шкалы отношений положительна, то ее называют положительной шкалой отношений. Все допустимые преобразования для шкалы отношений исчерпываются функциями вида f(x) = kx; (k > 0), что указывает на высочайшие возможности шкалы отношений как инструмента обобщения.

Шкала отношений, как наиболее мощная, суммирует все возможности, которыми обладают менее мощные шкалы наименований, порядка и интервалов. На ней определены отношения эквивалентности, равенства, порядка, функции метрики и расстояния. На шкале отношений можно определить равенство и ранговый порядок величин, равенство интервалов и отношений между величинами. Возможность оценки отношения величин — наиболее важная отличительная черта этой шкалы, определившая ее название.

Известные примеры шкалы отношений: массы, длины; температурная шкала Кельвина. Они представляют образцы положительных шкал отношений. На шкале отношений определены все арифметические операции, и к ее значениям применимы любые статистические процедуры.

Поможем написать любую работу на аналогичную
тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему
учебному проекту

Узнать стоимость

ТИПЫ ШКАЛ — Студопедия

Психологическое измерение

1. Типы шкал.

2. Виды психологических измерений.

2. Нольмерное шкалирование.

3. Одномерное шкалирование.

4. Многомерное шкалирование.

Гусев, Балин, Дружинин

ТИПЫ ШКАЛ

Шкалирование — это совокупность экспериментальных и математических приемов для измерения особенностей психических процессов и состояний. Понятие «шкалирование» рассматривают в качестве синонима понятия «измерение». Под шкалированием психологических процессов понимается процесс приравнивания к этим процессам чисел по определенным правилам, а именно таким образом, чтобы в отношениях чисел отображались отношения явлений, подлежащих измерению.

Область чисел выполняет функцию модели определенных свойств предметов и дает возможность более глубоко проникать в объективно существующие свойства и взаимосвязи.

Принято различать несколько типов шкал.

Шкалы наименований, или номинативные шкалы. Представляет собой взаимно-однозначное отображение некоторой эмпирической системы в числовой системе. Само название «шкала наименований» указывает на то, что в этом случае шкальные значения играют роль лишь названий классов эквивалентности.

Шкалы наименований подчиняются законам равенства. То есть объект А может быть равен объекту В по признаку X, так что ХАВ; но по отношению к третьему объекту С по признаку X он может быть неравным: ХА ХС. Шкала наименований представляет собой наиболее общую форму шкал. Все типы шкал в каждом отдельном случае являются некоторыми видами шкал наименований, но обладающими при этом теми или иными дополнительными свойствами. При построении шкал наименований должны быть выполнены следующие требования: во-первых, каждый член некоторого множества объектов должен быть отнесен лишь к одному классу объектов (или к собирательному классу «прочие объекты») и, во-вторых, ни один из объектов не может быть отнесен одновременно к двум или большему числу классов. К примеру, если принять, что глаза у людей могут быть только светлыми или темными, то все люди по этому признаку разделяются на две группы.



Если делается попытка упорядочить события по признаку «мороз/оттепель», то температуры, обозначаемые как + 1° и –1°, будут входить в два разных неэквивалентных класса, в то время как температуры +1° и +10° попадут в один класс и по признаку «мороз/оттепель» будут рассматриваться как эквивалентные события.


При построении шкал наименований главными являются качественные различия, а количественные не принимаются во внимание. Поэтому числа, используемые в качестве обозначений классов эквивалентности в этих шкалах, не отражают количественных различий выраженности изучаемого признака.

В примере с температурой мы имели дело с дихотомической (делением на два класса), или альтернативной, классификацией. В случае истинной дихотомии классы могут быть четко разделены по определенному признаку, например: «мужской/ женский пол». Квазидихотомические классификации с довольно произвольными границами между классами эквивалентности, например: «способен к концентрации внимания/не способен к концентрации внимания». Первая трудность, которая при этом возникает, состоит в установлении границы классов.

В шкале наименований с числами, которые мы приписываем объектам или классам объектов, нельзя производить никаких арифметических действий. Структура шкалы остается инвариантной по отношению к перемене обозначений (наименований) и к изменению последовательности, т.е. разного рода перестановкам. Операция присвоения чисел классам объектов является совершенно произвольной. Поэтому классы объектов можно обозначать любыми символами — произвольными числами, буквами или другими знаками при одном условии: каждый символ будет использован исключительно для обозначения одного класса объектов и одновременно ни один класс объектов не будет обозначаться двумя или большим числом символов

Поскольку операции арифметического характера не допускаются, то в качестве меры центральной тенденции можно использовать лишь моду (наиболее часто встречающееся значение). Модальный класс объектов определяют после подсчета абсолютных или относительных частот, т.е. встречаемости того или иного результата в каждом классе. В качестве меры тесноты взаимосвязи между различными массивами измерений можно использовать некоторые коэффициенты корреляции. Для оценки статистической значимости различий между частотами или между модами можно использовать критерий хи-квадрат.

Шкалы порядка, или ординальные шкалы. Символы, в частности числа, присваивают классам объектов так, чтобы первые отображали не только эквивалентность или неэквивалентность, но и упорядоченность объектов в отношении измеряемого свойства. В шкалах порядка классы объектов, как и в случае шкал наименований, являются дискретными. В шкалах порядка их величины имеют лишь относительное значение. Например, если какой-то один класс объектов обозначен большим числом, чем другой, то мы понимаем, что по измеряемой характеристике первый превосходит второй, но при этом нам неизвестно, насколько велико это различие. Различия между оценками 5 — «отлично» и 4 — «хорошо» указывают лишь на то, что уровень знаний отличника выше уровня знаний «хорошиста». Однако нельзя сказать, насколько эти уровни знаний отличаются друг от друга.

Таким образом, шкала порядка отображает монотонное возрастание или убывание измеряемого признака с помощью монотонно возрастающих или монотонно уменьшающихся чисел. Оценить направление изменения признака можно только в том случае, если шкала порядка содержит не меньше трех классов, которые образуют последовательность. Из-за того, что в шкале порядка устанавливается последовательность классов, любые преобразования, связанные с перестановками элементов этой шкалы, недопустимы.

Упорядочивание объектов может быть униполярным или биполярным. При униполярном установлении порядка объекты или классы объектов соотносят, используя в качестве индикатора степень выраженности одного-единственного свойства. Например, шкала порядка для оценки умственной отсталости может содержать следующие классы: «нет отклонения от нормы/отклонение слабое/отклонение среднее/отклонение сильное».

При биполярном упорядочивании исходят, как правило, из полярных проявлений какого-то свойства, которые фиксируются в виде двух «точек отсчета» на шкале. Примером биполярной шкалы в психологическом исследовании является методика семантического дифференциала. В этом случае для построения шкалы первоначально производят отбор некоторого множества понятий, которые могут характеризовать, по мнению исследователя, изучаемые психические свойства испытуемого. Затем каждому понятию находят антоним (например: «общительный — замкнутый», «сильный — слабый», «уравновешенный — неуравновешенный»). Примерами использования в психологии порядковых шкал могут служить первичные результаты тестовых испытаний группы лиц, первичные результаты при использовании некоторых личностных опросников, работы со шкалами самооценки и т.п. Поскольку в порядковых шкалах не определена единая точка отсчета величин, то и для их элементов, как и для элементов шкал наименований, непригодны способы расчета, требующие арифметических действий, — в частности сложение и вычитание. В качестве меры положения классов объектов для преобразования шкал порядка кроме моды (Мо) могут быть использованы еще и медиана (Me), полуквартильные отклонения (Q1 и Q3), а в качестве меры тесноты взаимосвязи классов — коэффициент ранговой корреляции Ч. Спирмена ( ).

Шкалы интервалов. Когда шкала обладает всеми свойствами порядковой шкалы и дополнительно к этому определены еще расстояния между ее единицами. В этих шкалах одинаковым разностям степени выраженности измеряемого свойства соответствуют равные разности между приписываемыми им числами. Шкалы интервалов имеют равные единицы измерения, однако способ их определения является произвольным, следовательно, и сами единицы произвольны. При этом неизвестна абсолютная величина отдельных значений по шкале, поскольку шкала интервалов не имеет естественной нулевой точки отсчета.

Шкалам интервалов присущи все те отношения, которые характерны для номинативных и порядковых шкал. Кроме того, для них возможно использование арифметических действий. Основными операциями с элементами интервальных шкал являются операции установления равенства, разности, сопоставление больше — меньше в отношении измеряемых свойств, а также утверждение равенства интервалов и равенства разностей между значениями одной шкалы.

При конструировании шкалы интервалов используют три произвольные операции: установление величин единиц измерения, определение нулевой точки и определение направления, в котором ведут отсчет по отношению к/нулевой точке.

Благодаря равенству единиц на уровне шкал интервалов возможна характеристика формы распределения эмпирических величин с помощью стандартных статистических показателей: средней арифметической величины (М), среднего квадратичного отклонения (<т), показателей симметрии (А) и эксцесса (Ех). Использование линейных преобразований приводит к изменению лишь средней арифметической и/или среднего квадратичного отклонения, не меняя показателей симметрии и эксцесса. Изменение средней арифметической производится прибавлением к каждому первичному результату некоторой постоянной величины: X1+a…Xn+a. Изменение среднего квадратичного отклонения можно получить, умножая каждое отклонение от средней на постоянную величину: (Xi — М)·а, где Xi — первичный результат, М — средняя арифметическая величина, а — константа.

Наиболее частыми линейными преобразованиями, которые находят применение как в области психометрии, так и в области психофизики, являются центрирование и нормирование результатов измерения. Под центрированием понимается такое линейное преобразование, при котором средняя арифметическая величина становится равной нулю, в то время как направление шкалы и величина ее единиц остаются неизменными. Под нормированием понимают такое линейное преобразование результатов измерения, при котором их средняя арифметическая величина становится равной нулю, а среднее квадратичное отклонение равным ±1. Из сказанного очевидно, что для обработки и анализа эмпирических данных, полученных на уровне шкал интервалов, допустимы любые приемы статистической обработки, а именно расчет основных характеристик распределения, а также меры взаимосвязи количественных переменных (коэффициентов корреляции). В случае наличия нормальных распределений первичных результатов для их сравнения можно применять также все известные критерии оценки значимости различий как между значениями их средних величин, так идисперсии, т.е. размаха распределения.

Примером интервальных шкал, используемых в психологии, являются стандартизованные тестовые шкалы психодиагностики: шкалы Векслера, шкалы Тёрстена, шкалы С и шкала Т. Гилфорда.

Шкалы отношений. Конструирование шкал отношений предполагает наряду с наличием свойств предыдущих шкал существование постоянной естественной нулевой точки отсчета, в которой измеряемый признак полностью отсутствует. Шкалы отношений характеризуются тем, что в них, во-первых, классы объектов разделены и упорядочены согласно измеряемому свойству, во-вторых, равным разностям между классами объектов соответствуют равные разности между приписываемыми им числами, в-третьих, числа, приравниваемые классам объектов, пропорциональны степени выраженности измеряемого свойства. Последнее не было свойственно рассмотренным выше шкалам.

Основными операциями, допустимыми на уровне шкал отношений, являются все те операции, которым подчиняются шкалы всех перечисленных выше типов, и дополнительно — операции установления равенства отношений между отдельными значениями шкалы. Это возможно благодаря существованию на шкале естественного, абсолютного, нуля. Поэтому лишь для данной шкалы числа, являющиеся точками (значениями) на шкале, соответствуют реальному количеству измеряемого свойства, что позволяет производить с ними любые арифметические действия — оперирование суммами, произведениями и частными. Для шкал отношений допустимы любые мультипликативные преобразования типа х’ =ах для любых а >0. Однако недопустимы (об этом часто забывают!) никакие операции прибавления или вычитания константных величин, что приводит, как было показано на примере шкал интервалов, к сдвигу точки отсчета. Дополнительно к указанным для описанных выше шкал измерения приемам статистической обработки данных для величин шкалы отношений можно рассчитывать, например, геометрические и гармонические средние, а также коэффициенты изменчивости измеряемого признака.

Считалось, что шкалы отношений не встречаются в психологических измерениях. Однако Стивенс, исходя из постулата о допустимости непосредственного измерения психических процессов, показал возможность построения шкал отношений в психофизике. Для этой цели он разработал ряд измерительных процедур, предусматривающих прямое шкалирование. Среди них наиболее известными стали методики фракционирования и мультипликации предъявляемых стимулов. К этой же группе методик можно отнести и методики оценки величин стимулов и непосредственной оценки их отношений. Общим для всех перечисленных методик прямого шкалирования является то, что в качестве измерительного инструмента выступает сам испытуемый, который оценивает количественные отношения между раздражителями.

Измерение в психологии. Виды измерительных шкал. — МегаЛекции


Измерения в психологии — процедуры определения количественной выраженности психологических феноменов.

Измерение может быть самостоятельным исследовательским мето­дом, но может выступать и как компонент целостной процедуры эксперимента.

Как самостоятельный метод, измерение служит для выявления индивидуальных различий поведения субъекта и отражения им окружающего мира, а также для ис­следования адекватности отражения (традиционная задача психофизики) и струк­туры индивидуального опыта.

Измерение включается в контекст эксперимента как метод регистрации состоя­ния объекта исследования и соответственно изменения этого состояния в ответ на экспериментальное воздействие.

В психологии различают три основные процедуры психологического измерения. Основанием для различения является объект измерения.

1. Психолог мо­жет измерять особенности поведения людей для того, чтобы определить, чем один человек отличается от другого с точки зрения выраженности тех или иных свойств, наличия того или иного психического состояния или для отнесения его к определен­ному типу личности. Психолог, измеряя особенности поведения, определяет сход­ства или различия людей. Психологическое измерение становится измерением ис­пытуемых.

2. Исследователь может использовать измерение как задачу испытуе­мого, в ходе выполнения которой последний измеряет (классифицирует, ранжиру­ет, оценивает и т.п.) внешние объекты: других людей, стимулы или предметы внеш­него мира, собственные состояния. Часто эта процедура оказывается измерением стимулов. Под стимулом понимается любой шкалируемый объект.

3. Процедура так называемого совместного измерения (или совместного шкалирования) стимулов и людей. При этом предполагается, что «сти­мулы» и «испытуемые» могут быть расположены на одной оси. Поведение испытуе­мого рассматривается как проявление взаимодействия личности и ситуации. Подоб­ная процедура применяется при тестировании знаний и задач по Кумбсу, Гуттману или Рашу.


В строгом смысле слова психологическим измерением можно назвать лишь из­мерение поведения испытуемых, т. е. измерение в первом значении этого понятия.

Основой психологических измерений является математическая теория измере­ний — раздел психологии, интенсивно развивающийся параллельно и в тесном вза­имодействии с развитием процедур психологического измерения. Сегодня это — крупнейший раздел математической психологии.

С математической точки зрения, измерением называется операция установле­ния взаимно однозначного соответствия множества объектов и символов (как част­ный случай — чисел). Символы (числа) приписываются вещам по определенным правилам.

Правила, на основании которых числа приписываются объектам, определяют шкалу измерения.

Шкала измерения — это множество обозначений, отношения между которыми отражают отношения между объектами эмпирической системы. Шкалой можно назвать результаты измерения, полученные в исследовании, а также инструмент измерения (т.е. систему вопросов, опросник, тест).

Приписывание чисел объектам создает шкалу. Создание шкалы возможно, поскольку существует изоморфизм формальных систем и систем действий, произ­водимых над реальными объектами.

Числовая система является множеством элементов с реализованными на нем от­ношениями и служит моделью для множества измеряемых объектов.

С вопросом о типе шкалы непосредственно связана проблема адекватности (корректности) методов математической обработки результатов измерения. В общем случае, адекватными являются те статистики, которые инвариантны относительно допустимых преобразований используемой шкалы измерения. Экспериментальная психология родилась не просто благодаря лабораторному эксперименту, а эксперименту, включающему измерения различных величин (интенсивности ощущений, времени реакций, объема памяти, умственного возраста и т. д.). На первых порах психологи стремились к созданию процедур и шкал измерения, сопоставимых по типу с общепринятыми в естественных науках пропорциональными измерениями: именно такой подход исповедовал основатель классической психофизики Г. Т. Фехнер). Однако реальное расширение методов психологического измерения происходило в большей степени отнюдь не за счет методов высшей пробы, и это давало повод для беспокойства. Некоторое облегчение принесла нетрадиционная трактовка измерения «как приписывания чисел объектам или событиям согласно правилам» (С. Стивене). В действительности оказалось, что в психологии несравнимо легче найти методы приписывания чисел, чем определить реальные правила этой деятельности.

Различают несколько типов таких систем и соответственно несколько типов шкал. Тип шкалы однозначно определяет совокупность статистических методов, кото­рые могут быть применены для обработки данных измерения.

Существуют следующие основные типы шкал: наименований, порядка, интерва­лов, отношений. Ряд специалистов выделяет также абсолютную шкалу и шкалу раз­ностей. ШКАЛИРОВАНИЕ НЕМЕТРИЧЕСКОЕ (англ. nonmetric scaling)вид шкалирования, которое используется в тех случаях, когда физическая метрика стимула (точнее, определенного параметра стимула) не м. б. однозначно определена — напр., при предъявлении вкусовых веществ или одорантов (запахов) разного качества и т. п. Чаще всего задача испытуемого состоит в оценке степени сходства или различия 2 сигналов, предъявляемых одновременно или последовательно. При этом оценка может даваться в терминах «больше — меньше» либо в баллах по шкале, определяемой инструкцией эксперимента. На основании полученных данных строятся матрицы сходства или различия между сигналами с последующей их обработкой с помощью специальных алгоритмов.

Др. разновидностью неметрического шкалирования. является субъективная оценка таких атрибутов (стимула, событий, объектов), которые в принципе не м. б. метризованы по своим физическим параметрам (эстетическая оценка произведений искусства, качества почерка, оценка тяжести преступления, предпочтение к.-л. политиков и т. п.). Сюда же м. б. отнесены гедонистические оценки (приятности или неприятности) вкуса, запаха и т. д.

Номинативная шкала (неметрическая), или шкала наименований (номиналь-ное измерение). В ее основе лежит процедура, обычно не ассоциируемая с из-мерением. Пользуясь определенным правилом, объекты группируются по различным классам так, чтобы внутри класса они были идентичны по измеряемому свойству. Каждому классу дается наименование и обозначение, обычно числовое. Затем каждому объекту присваивается соответствующее обозначение.

ПРИМЕРЫ

Примеры номинативных признаков: «пол» (1 — мужской, 0 — женский), «нацио-нальность» (1 — русский, 2 — белорус, 3 — украинец), «предпочтение домашнихживотных» (1 — собаки, 2 — кошки, 3 — крысы, 0 — никакие) и т. д. В последнем случае если одному испытуемому присвоена 1, а другому 2, то это обозначает толь-ко то, что у них разные предпочтения: у первого — собаки, у второго — кошки. Из того, что К 2, нельзя делать вывод, что у второго предпочтение выражено больше,

чем у первого, и т. д,

Заметим, что в этом случае мы учитываем только одно свойство чисел — то,что это разные символы. Остальные свойства чисел не учитываются. Привычные операции с числами — упорядочивание, сложение-вычитание, деление —при измерении в номинативной шкале теряют смысл. При сравнении объектов мы можем делать вывод только о том, принадлежат они к одному или разным классам, тождественны или нет по измеренному свойству. Несмотря на такие ограничения, номинативные шкалы широко используются в психологии, и к ним применимы специальные процедуры обработки и анализа данных.

Ранговая, или порядковая шкала (неметрическая) (как результат ранжирования). Как следует из названия, измерение в этой шкале предполагает приписывание объектам чисел в зависимости от степени выраженности измеряемого свойства.

ПРИМЕР

Мы можем ранжировать всех испытуемых по интересующему нас свойству на основе экспертной оценки или по результатам выполнения некоторого задания и приписать каждому испытуемому его ранг. Или предложить испытуемым самим определить выраженность изучаемого свойства, пользуясь предложенной шкалой (5-,7- или 10-балльной).

Существует множество способов получения измерения в порядковой шкале. Но суть остается общей: при сравнении испытуемых друг с другом мы можем сказать, больше или меньше выражено свойство, но не можем сказать,

насколько больше или насколько меньше оно выражено, а уж тем более — во сколько раз больше или меньше. При измерении в ранговой шкале, таким образом, из всех свойств чисел учитывается то, что они разные, и то, что одно число больше, чем другое.

ПРИМЕР

Четверым бегунам присвоены ранги в соответствии с тем, кто раньше достиг «финиша» (ранг 1 — самый быстрый):

Основываясь только на этих данных, мы можем судить о том, кто раньше прибежал, а кто позже. Но мы не можем судить, насколько каждый из них пробежал быстрее или медленнее другого. Глядя на эти ранги, можно было бы предположить,

что бегуны А и В различаются меньше, чем бегуны В и D, так как 2—1 = 1, а 4-2 = 2.

Однако такой вывод — следствие «пленяющей магии чисел»: бегун А мог быть тренированным спортсменом, пробежавшим дистанцию в 2 раза быстрее, чем бегуны В, С и D — «увальни», пришедшие к «финишу» с минимальными различиями во

времени.

Интервальная шкала (метрическая). Это такое измерение, при котором числа отражает не только различия между объектами в уровне выраженности свойства (характеристика порядковой шкалы), но и то, насколько больше или меньше выражено свойство. Равным разностям между числами в этой шкале соответствуют равные разности в уровне выраженности измеренного свойства. Иначе говоря, измерение в этой шкале предполагает возможность применения единицы измерения (метрики). Объекту присваивается число единиц измерения, пропорциональное выраженности измеряемого свойства. Важная

особенность интервальной шкалы — произвольность выбора нулевой точки: ноль вовсе не соответствует полному отсутствию измеряемого свойства. Произвольность выбора нулевой точки отсчета обозначает, что измерение в этой шкале не соответствует абсолютному количеству измеряемого свойства. Следовательно, применяя эту шкалу, мы можем судить, насколько больше или насколько меньше выражено свойство при сравнении объектов, но не можем судить о том, во сколько раз больше или меньше выражено свойство.

ПРИМЕР

Наиболее типичный пример измерения в интервальной шкале — температура по шкале Цельсия (°С). Важная особенность такого измерения заключается в том, что нулевая точка на шкале не соответствует полному отсутствию измеряемого свой-ства (О °С — это точка замерзания воды, но не отсутствия температуры, тепла).

И если сегодня +5 °С, а вчера было +10°С, то можно сказать, что сегодня на 5 градусов холоднее, но неверно утверждать, что сегодня холоднее в два раза.

Интервальные измерения широко использ в психологии: тестовые шкалы Векслера (по интеллекту), стены, Т-шкалы.

Абсолютная шкала, или шкала отношений (метрическая). Измерение в этой шкале отличается от интервального только тем, что в ней устанавливается нулевая точка, соответствующая полному отсутствию выраженности измеряемого свойства.

ПРИМЕР

В отличие от температуры по Цельсию, температура по Кельвину представляет собой измерение в абсолютной шкале. Более привычные примеры измерения в этой шкале — это измерения роста, веса, времени выполнения задачи и т. д. Общим в этих примерах является применение единиц измерения и то, что нулевой точке со-

ответствует полное отсутствие измеряемого свойства. В силу абсолютности нулевой точки, при сравнении объектов мы можем сказать не только о том, насколько больше или меньше выражено свойство, но и о том, во сколько раз (на сколько процентов и т. д.) больше или меньше оно выражено. Измерив время решения задачи парой испытуемых, мы можем сказать не только о том, кто и на сколько секунд (минут) решил задачу быстрее, но и о том, во сколько раз (на сколько процентов) быстрее. Следует отметить, что, несмотря на привычность и обыденность абсолютной шкалы, в -психологии она используется не часто. Из редких примеров можно привести измерение времени реакции (обычно в миллисекундах) и измерение абсолютных порогов чувствительности (в физических единицах свойств стимула).

В психологии абсолютные шкалы не используются. Данные, полученные с помо­щью абсолютной шкалы, не преобразуются, шкала тождественна сама себе. Любые статистические меры допустимы.

Существует еще несколько требований к социальной шкале, которые соблюдают при ее конструировании: валидность, полноту и чувствительность.

Валидность шкал измерения зависит правильности выбора индикатора и выражается в том, что используемая шкала измеряет именно то свойство или качество изучаемого явления, которое исследователь намерен измерить.

Полнота шкалы измерения – это ее способность выявить отношение респондентов к изучаемому явлению с той или иной степенью дифференциации. Она неотъемлемая характеристика шкалы, построенной на субъективных индикаторах. Число ее позиций, прежде всего для ранговых шкал, определяется самим исследователем, чем больше их, тем шкала чувствительнее.

 



Рекомендуемые страницы:

Воспользуйтесь поиском по сайту:

ГОС

ГОС

[МЕНЮ]


42. Виды измерительных шкал в психологии и характеристика


Измерительная шкала основное
понятие, введенное в психологию в 1950г. С.С. Стивенсом; его трактовка шкалы и
сегодня используется в научной литературе.


Итак, приписывание чисел объектам
создает шкалу. Создание шкалы возможно, поскольку существует изоморфизм
формальных систем и систем действий, производимых над реальными объектами.


Числовая система является
множеством элементов с реализованными на нем отношениями и служит моделью для
множества измеряемых объектов.


Различают несколько типов таких
систем и соответственно несколько типов шкал. Операции, а именно способы
измерения объектов, задают тип шкалы. Шкала в свою очередь характеризуется видом
преобразований, которые могут быть отнесены к результатам измерения. Если не
соблюдать это правило, то структура шкалы нарушится, а данные измерения нельзя
будет осмысленно интерпретировать.


Тип шкалы однозначно определяет
совокупность статистических методов, которые могут быть применены для обработки
данных измерения.


В настоящее время под измерением
понимается конструирование любой функции, которая изоморфно отображает
эмпирическую структуру в символическую структуру. Как уже отмечено выше, совсем
не обязательно такой структурой должна быть числовая. Это может быть любая
структура, с помощью которой можно измерить характеристики объектов, заменив их
другими, более удобными в обращении (в том числе числами).


 ВИДЫ ШКАЛ.
В психологии различные шкалы используются для изучения разных характеристик
социально-психологических явлений. Первоначально выделялись четыре типа числовых
систем, определявших соответственно четыре уровня, или шкалы измерения: 1) шкала
наименований — номинальная; 2) шкала порядка ординальная; шкала интервалов —
интервальная; 4) шкала отношений пропорциональная. Первые две шкалы получили
название неметрических, вторые две метрических. В соответствии с этим в
психологии говорят и о двух подходах к психологическим измерениям: метрическом (более
строгом) и неметрическом (менее строгом). Ряд специалистов выделяют также
абсолютную шкалу и шкалу разностей.


Шкала наименований
получается путем присвоения «имен» объектам. При этом нужно разделить множество
объектов на непересекающиеся подмножества.


Иными словами, объекты
сравниваются друг с другом и определяется их эквивалентность неэквивалентность.
В результате процедуры образуется совокупность классов эквивалентности. Объекты,
принадлежащие одному классу, эквивалентны друг другу и отличны от объектов,
относящихся к другим классам. Эквивалентным объектам присваиваются одинаковые
имена.


Операция сравнения является
первичной для построения любой шкалы. Для построения такой шкалы нужно, чтобы
объект был равен или подобен сам себе (х=х для всех значений х), т.е. на
множестве объектов должно быть реализовано отношение рефлексивности. Для
психологических объектов, например испытуемых или психических образов, это
отношение реализуемо, если абстрагироваться от времени. Но поскольку операции
попарного (в частности) сравнения множества всех объектов эмпирически
реализуются неодновременно, то в ходе эмпирического измерения даже это
простейшее условие не выполняется.


Следует запомнить: любая шкала
есть идеализация, модель реальности, даже такая простейшая, как шкала
наименований.


На объектах должно быть
реализовано отношение симметрии (R (X=Y) -> R
(Y=X)) и транзитивности R (X=Y, Y=Z) -> R (X=Z). Но на множестве результатов
психологических экспериментов эти условия могут нарушаться.


Кроме того, многократное
повторение эксперимента (накопление статистики) приводит к «перемешиванию»
состава классов: в лучшем случае мы можем получить оценку, указывающую на
вероятность принадлежности объекта к классу.


Таким образом, нет оснований
говорить о шкале наименований (номинативной шкале или шкале строгой
классификации) как простейшей шкале, начальном уровне измерения в психологии.


Существуют более «примитивные» (с
эмпирической, но не с математической точки зрения) виды шкал: шкалы, основанные
на отношениях толерантности; шкалы «размытой» классификации и т.п.


О шкале наименований можно
говорить в том случае, когда эмпирические объекты просто «метятся» числом.


Итак, если объекты в каком-то
отношении эквивалентны, то мы имеем право отнести их к одному классу. Главное,
как говорил Стивенс, не приписывать один и тот же символ разным классам или
разные символы одному и тому же классу.


Несмотря на тенденцию «завышать»
мощность шкалы, психологи очень часто применяют шкалу наименований в
исследованиях. «Объективные» измерительные процедуры при диагностике личности
приводят к типологизации: отнесению конкретной личности к тому или иному типу.
Примером такой типологии являются классические темпераменты: холерик, сангвиник,
меланхолик и флегматик. (2, 3).


Самая простая номинативная шкала
называется дихотомической. При
измерениях по дихотомической шкале измеряемые признаки можно кодировать двумя
символами или цифрами, например 0 и 1, или 2 и 6, или буквами А и Б, а также
любыми двумя отличающимися друг от друга символами. Признак, измеренный по
дихотомической шкале, называется альтернативным. В
дихотомической шкале все объекты, признаки или изучаемые свойства разбиваются на
два непересекающихся класса, при этом исследователь ставит вопрос о том,
проявился ли интересующий его признак у испытуемого или нет. (4).


Исследователь, пользующийся шкалой
наименований, может применять следующие инвариантные статистики: относительные
частоты, моду, корреляции случайных событий, критерий. (2, 3).


Шкала порядка.

Если можно установить порядок следования психологических объектов в соответствии
с выраженностью какого-то свойства, то используется порядковая шкала.


Порядковая шкала образуется, если
на множестве реализовано одно бинарное отношение порядок (отношения «больше» и
«меньше»). Построение шкалы порядка процедура более сложная, чем создание
шкалы наименований. Она позволяет зафиксировать ранг, или место, каждого
значения переменной по отношению к другим значениям. Этот ранг может быть
результатом установления порядка между какими-то стимулами или их атрибутами
самим испытуемым (первичный показатель методик ранжирования, или рейтинговых
процедур), но может и устанавливаться экспериментатором в качестве вторичного
показателя (например, при ранжировке частот положительных ответов испытуемых на
вопросы, относящиеся к разным темам).


Классы эквивалентности, выделенные
при помощи шкалы наименований, могут быть упорядочены по некоторому основанию.
Различают шкалу строгого порядка (строгая упорядоченность) и шкалу слабого
порядка (слабая упорядоченность). В первом случае на элементах множества
реализуются отношения «больше» и «меньше», а во втором «не больше или равно» и
«меньше или равно».


Значения величин можно заменять
квадратами, логарифмами, нормализовать и т.д. При таких преобразованиях значений
величин, определенных по шкале порядка, место объектов на шкале не изменяется,
т.е. не происходит инверсий.


Еще Стивенс высказывал точку
зрения, что результаты большинства психологических измерений в лучшем случае
соответствуют лишь шкалам порядка.


Шкалы порядка широко используются
в психологии познавательных процессов, экспериментальной психосемантике,
социальной психологии: ранжирование, оценивание, в том числе педагогическое,
дают порядковые шкалы. Классическим примером использования порядковых шкал
является тестирование личностных черт, а также способностей. Большинство же
специалистов в области тестирования интеллекта полагают, что процедура измерения
этого свойства позволяет использовать интервальную шкалу и даже шкалу отношений.


Как бы то ни было, эта шкала
позволяет ввести линейную упорядоченность объектов на некоторой оси признака.
Тем самым вводится важнейшее понятие измеряемое свойство, или линейное
свойство, тогда как шкала наименований использует «вырожденный» вариант
интерпретации понятия «свойство»: «точечное» свойство (свойство есть свойства
нет). (2,3).


В порядковой (ранговой) шкале
должно быть не меньше трех классов (групп): например, ответы на опросник: да,
не знаю, нет; или низкий, средний, высокий; и т.п., с тем расчетом, чтобы
можно было расставить измеренные признаки по порядку. Именно поэтому эта шкала и
называется порядковой, или ранговой, шкалой.


От классов просто перейти к числам,
если считать, что низший класс получает ранг (код или цифру) 1, средний 2,
высший 3 (или наоборот). Чем больше число классов разбиений всей
экспериментальной совокупности, тем шире возможности статистической обработки
полученных данных и проверки статистических гипотез.


При кодировании порядковых
переменных им можно приписывать любые цифры (коды), но в этих кодах (цифрах)
обязательно должен сохраняться порядок, или, иначе говоря, каждая последующая
цифра должна быть больше (или меньше) предыдущей.


Для интерпретации данных,
полученных посредством порядковой шкалы, можно использовать более широкий спектр
статистических мер (в дополнение к тем, которые допустимы для шкалы
наименований).


В качестве характеристики
центральной тенденции можно использовать медиану, а в качестве характеристики
разброса процентили. Для установления связи двух измерений допустима
порядковая корреляция (т-Кэнделла и р-Спирмена).


Числовые значения порядковой шкалы
нельзя складывать, вычитать, делить и умножать. (2, 3).


Шкала интервалов

является первой метрической шкалой. Собственно, начиная с нее, имеет смысл
говорить об измерениях в узком смысле этого слова о введении меры на множестве
объектов. Шкала интервалов определяет величину различий между объектами в
проявлении свойства. С помощью шкалы интервалов можно сравнивать два объекта.
При этом выясняют, на сколько более или менее выражено определенное свойство у
одного объекта, чем у другого.


Шкала интервалов очень часто
используется исследователями. Классическим примером применения этой шкалы в
физике является измерение температуры по Цельсию. Шкала интервалов имеет
масштабную единицу, но положение нуля на ней произвольно, поэтому нет смысла
говорить, во сколько раз больше или меньше утренняя температура воздуха,
измеренная шкалой Цельсия, чем дневная.


Интервальная шкала позволяет
применять практически всю параметрическую статистику для анализа данных,
полученных с ее помощью. Помимо медианы и моды для характеристики центральной
тенденции используется среднее арифметическое, а для оценки разбросадисперсия.
Можно вычислять коэффициенты асимметрии и эксцесса и другие параметры
распределения. Для оценки величины статистической связи между переменными
применяется коэффициент линейной корреляции Пирсона и т.д.


Большинство специалистов по теории
психологических измерений полагают, что тесты измеряют психические свойства с
помощью шкалы интервалов. Прежде всего, это касается тестов интеллекта и
достижений. Численные значения одного теста можно переводить в численные
значения другого теста с помощью линейного преобразования: х’ = ах + b.


Ряд авторов полагают, что относить
тесты интеллекта к шкалам интервалов нет оснований. Во-первых, каждый тест имеет
«нуль» любой индивид может получить минимальный балл, если не решит ни одной
задачи в отведенное время. Во-вторых, тест имеет максимум шкалы балл, который
испытуемый может получить, решив все задачи за минимальное время. В-третьих,
разница между отдельными значениями шкалы неодинакова. По крайней мере, нет
никаких теоретических и эмпирических оснований утверждать, что 100 и 120 баллов
по шкале IQ отличаются на столько же, на сколько 80 и 100 баллов.


Скорее всего, шкала любого теста
интеллекта является комбинированной шкалой, с естественным минимумом и\или
максимумом, но порядковой. Однако эти соображения не мешают тестологам
рассматривать шкалу IQ как интервальную, преобразуя «сырые» значения в шкальные
с помощью известной процедуры «нормализации» шкалы.


Шкалу отношений
называют также шкалой равных
отношений.
 Особенностью этой
шкалы является наличие твердо фиксированного нуля, который означает полное
отсутствие какого-либо свойства или признака. Шакала отношений является наиболее
информативной шкалой, допускающей любые математические операции и использование
разнообразных статистических методов.


Шкала отношений по сути очень
близка интервальной, поскольку если строго фиксировать начало отсчета, то любая
интервальная шкала превращается в шкалу отношений.


Шкала отношений показывает данные
о выраженности свойств объектов, когда можно сказать, во сколько раз один объект
больше или меньше другого.


Это возможно лишь тогда, когда
помимо определения равенства, рангового порядка, равенства интервалов известно
равенство отношений. Шкала отношений отличается от шкалы интервалов тем, что на
ней определено положение «естественного» нуля. Классический пример шкала
температур Кельвина. (2, 3)


Именно в шкале отношений
производятся точные и сверхточные измерения в таких науках, как физика, химия,
микробиология и др. Измерение по шкале отношений производятся и в близких к
психологии науках, таких, как психофизика, психофизиология, психогенетика. (4).


Измерения массы, времени реакции и
выполнения тестового задания области применения шкалы отношений.


Отличием этой шкалы от абсолютной
является отсутствие «естественной» масштабной единицы.


Другие шкалы. 
1. Дихотомическая классификация
часто рассматривается как вариант шкалы наименований. Это верно, за исключением
одного случая, когда мы измеряем свойство, имеющее всего лишь два уровня
выраженности: «есть нет», так называемое «точечное» свойство. Примеров таких
свойств много: наличие или отсутствие у испытуемого какой-либо наследственной
болезни (дальтонизм, болезнь Дауна, гемофилия и др.), абсолютного слуха и др. В
этом случае исследователь имеет право проводить «оцифровку» данных, присваивая
каждому из типов цифру «1» или «О», и работать с ними, как со значениями шкалы
интервалов.


2. Шкала разностей, в отличие от
шкалы отношений, не имеет естественного нуля, но имеет естественную масштабную
единицу измерения. Ей соответствует аддитивная группа действительных чисел.
Классическим примером этой шкалы является историческая хронология. Она сходна со
шкалой интервалов. Разница лишь в том, что значения этой шкалы нельзя умножать
(делить) на константу. Поэтому считается, что шкала разностей единственная с
точностью до сдвига. В психологии шкала разностей используется в методиках
парных сравнений.


3. Абсолютная шкала является
развитием шкалы отношений и отличается от нее тем, что обладает естественной
единицей измерения. В этом ее сходство со шкалой разностей. Число решенных задач
(«сырой» балл), если задачи эквивалентны, одно из проявлений абсолютной шкалы.


В психологии абсолютные шкалы не
используются. Данные, полученные с помощью абсолютной шкалы, не преобразуются,
шкала тождественна сама себе. Любые статистические меры допустимы.


4. В литературе, посвященной
проблемам психологических измерений, упоминаются и другие типы шкал: ординальная
(порядковая) с естественным началом, логинтервальная, упорядоченная метрическая
и др.


Все написанное выше относится к
одномерным шкалам. Шкалы могут быть и многомерными: шкалируемый признак в этом
случае имеет ненулевые проекции на два (или более) соответствующих параметра.
Векторные свойства, в отличие от скалярных, являются многомерными.

 


 [МЕНЮ]

Типы шкал · Loginom Wiki

Шкала измерения в статистике — это способ представления переменных (признаков, атрибутов) и их группировки в различные категории. Она определяет характер значений, присвоенных переменным в наборе данных.

Шкала измерений формируется на основе двух ключевых понятий — измерение и масштабирование. Измерение — это процесс записи наблюдений, собранных в рамках исследования. Масштабирование — присвоение объектам числовых значений или определённой семантики. Эти два понятия, объединенные вместе, образуют связи между объектами и наблюдениями.

Шкала измерения используется для определения и описания переменных в наборах данных. Она определяет методы, которые могут быть использованы для их анализа. В зависимости от типа анализируемых данных определяется тип шкалы измерения. Выделяют 4 основных вида шкал: номинальная, порядковая, интервальная и шкала отношений.

Шкалы измерения используются для представления как качественных, так и количественных данных. Номинальная и порядковая шкалы используются для измерения качественных данных, в то время как интервальная и шкала отношений используются для измерения количественных.

Основными свойствами шкал измерений являются:

  1. Идентифицируемость — возможность присвоения числовых значений каждой переменной в наборе данных. Например, в анкете запрашивается пол респондента — «Мужчина» и «Женщина». Для этих двух значений могут быть определены идентифицирующие значения — 1 и 2 соответственно. К таким значениям не могут быть применены арифметические операции, потому что они служат только для идентификации, а не описания.
  2. Величина (магнитуда) — это размерность шкалы измерения, где значения могут быть упорядочены от наименьшего к наибольшему. Например, место в соревновании распределяется от 1-го, 2-го, 3-го до наименьшего.
  3. Равенство интервалов — означают, что шкала имеет стандартизированный порядок, т.е. разность между двумя любыми соседними уровнями шкалы одинакова. Упорядоченность шкалы не гарантирует равенство интервалов. Например, в примере с местами в соревновании, каждая позиция имеет одинаковую разницу интервалов равную 1, но при этом 2-й участник может финишировать на 20 секунд позже, чем первый, а третий на 40 секунд позже, чем второй.
  4. Абсолютный ноль — естественное и однозначное присутствие нулевой точки, изменение которой невозможно. Данная точка характеризует отсутствие измеряемого признака. Например, 0 градусов по Кельвину является абсолютным нулем на шкале, а 0 градусов по Цельсию — нет, т.к. за него принято одно из произвольно взятых физических явлений — температура плавления льда.

Типы шкал

Зная различные уровни измерений данных, можно выбрать наилучший метод анализа.

  1. Номинальная шкала (категориальная, наименований) — это шкала измерения, которая используется для идентификации. Она является самой «слабой» из четырех видов шкал в смысле возможности обработки данных. Она присваивает номера атрибутам для удобства идентификации, но может использоваться только как метка. Единственный вид статистического анализа, который можно выполнить с использованием номинальной шкалы, это вычисление процентных долей и частот. Данные в номинальной шкале можно проанализировать графически с помощью гистограммы и круговой диаграммы. Например, если измерить атрибут «Товар» в номинальной шкале, то она будет выглядеть так: 1 — мороженное; 2 — соки; 4 — выпечка. При этом значения шкалы не определяют какого-либо приоритета между товарами, а просто идентифицируют их. Очевидно, что такая шкала может использоваться только для самого просто анализа.
  2. Порядковая шкала (ординальная, ранговая) — предполагает ранжирование (упорядочивание) значений переменной в зависимости от масштабирования. Атрибуты в порядковой шкале обычно располагаются в порядке возрастания или убывания. Порядковая шкала может быть использована в исследованиях рынка, рекламы и опросов удовлетворенности клиентов. Она использует квалификаторы, такие как «очень», «высоко», «больше», «меньше» и т. д. В порядковой шкале можно использовать для статистического анализа такие статистики как медиана, но не среднее значение. Существуют и другие виды анализа, которые могут быть проведены с использованием порядковой шкалы. Например, компания-разработчик ПО может провести опрос пользователей для оценки нового приложения в шкале: «Отлично», «Очень хорошо», «Хорошо», «Плохо», «Очень плохо». Атрибуты в этом примере перечислены в порядке убывания.
  3. Интервальная шкала (разностей) — это шкала, в которой уровни упорядочены, а интервалы между ними равны. Её можно рассматривать как расширение порядковой шкалы. Основным отличием является свойство равных интервалов. Интервальная шкала не только позволяет однозначно определить, какое значение больше (меньше), но и на сколько. Кроме того, в отличие от порядковой и номинальной шкал, в интервальной могут выполняться арифметические операции. Типичным примером является измерение температуры по шкале Фаренгейта. Интервальную шкалу можно использовать при расчете среднего значения, медианы, моды, стандартного отклонения и других статистик.
  4. Шкала отношений (абсолютная) является «наивысшим» уровнем представления данных. Она может рассматриваться как расширение интервальной шкалы, и следовательно, удовлетворяет четырем свойствам шкалы измерения: идентифицируемостью, величиной, равноинтервальностью и наличием абсолютного нуля. Примерами шкал отношения являются длина, вес, время и т. д. В исследованиях рынка примерами шкалы отношений являются цена, количество клиентов, суммы продаж и т. д. Она широко используется в маркетинге и рекламе. Шкала отношений совместима со всеми методами статистического анализа и может использовать как показатели центральной тенденции (среднее значение, медиана, мода и т. д.), так и разброса значения (дисперсии, размаха, стандартного отклонения и т. д.).

Сравнение типов шкал:

Свойства \ Тип шкалы Номинальная Порядковая Интервальная Отношений
Идентифицируемость x x x x
Величина (магнитуда) x x x
Равенство интервалов x x
Абсолютный ноль x

Кроме основных четырёх упомянутых типов, шкалы могут быть разделены на компаративные (сравнивающие) и некомпаративными (не сравнивающие). Компаративные шкалы позволяют устанавливать отношения сравнения между объектами (например, товар А продаётся в 5 раз чаще, чем товар Б). Иными словами, один объект оценивается путём прямого сравнения с другим. Некомпоративные шкалы позволяют оценивать объекты только по отдельности, без возможности сравнения с другими объектами.

Понимание концепции шкал измерений является необходимым условием для корректной обработки данных и проведения статистического анализа.

42 Использование в психологии шкал измерения (по с. Стивенсу)

Понятие
измерения в психологии. Особенности
психологических измерений.

Измерение
– приписывание числовых форм
объектам\событиям в соответствии с
определенными правилами. Это правило
устанавливает соответствие между
измеряемым свойством объекта и результатом
измерения признака.

Виды
измерений:

1
Нормативное
– результат испытуемого сравнивается
с результатом других людей (эталонной
группой лиц)

2
Критериальное
— результат испытуемого сравнивается
с каким-то критерием; определяется не
относительный, а абсолютный статус

3
Ипсативное
— результат испытуемого сравнивается
с его предыдущим уровнем

Проблема
измерения в психологии связана с:

-объектом
измерения (человеком)


методами измерения (тест)


исследователем, испытателем,
эксперементатором.

Измерения
в психологии — процедуры определения
количественной выраженности психологических
феноменов. В них применяются разнообразные
шкалы, содержащие некое множество
позиций, поставленных в некое соответствие
с психологическими элементами.

Разнообразные
виды измерения в теоретическом плане
формализуются с помощью понятий числового
представления и шкалы. Числовое
представление
 —
это функция, гомоморфно отображающая
эмпирическую систему с отношениями в
числовую систему с отношениями.

Шкалирование.

Шкала
измерения – форма фиксации результатов
измерения с упорядочиванием их в
определенную числовую систему.

Шкала —
это множество чисел, отношения между
которыми отражают отношения между
объектами эмпирической системы. В
частности, шкалой можно назвать результаты
измерения, полученные определенной
системой вопросов, заданных испытуемому,
а также сам инструмент измерения (т. е.
систему вопросов, опросник, тест). Шкалы
разделяют по типу в соответствии с тем,
какие отношения они отражают, и, что
эквивалентно, теми допустимыми
(математическими) преобразованиями,
которые оставляют инвариантными
соответствующие отношения.

Классификация
шкал измерения (С. Стивенс).

А)неметрические
измерительные шкалы

Номинативная
шкала

(неметрическая), или шкала наименований —
это шкала, классифицирующая по названию
(лат. nomen — имя, название). В её основе
лежит процедура, обычно не ассоциируемая
с измерением. Пользуясь определённым
правилом, объекты группируются по
различным классам так, чтобы внутри
класса они были идентичны по измеряемому
свойству. Затем каждому объекту
присваивается соответствующее
обозначение.

Простейший
случай номинативной шкалы — дихотомическая
шкала
,
состоящая всего лишь из двух ячеек,
например: «имеет братьев и сестер —
единственный ребенок в семье»; «иностранец
– соотечественник»; проголосовал «за»
— проголосовал «против» и т.п.

Признак,
который измеряется по дихотомической
шкале наименований, называется
альтернативным. Он может принимать
всего два значения. При этом исследователь
зачастую заинтересован в одном из них,
и тогда он говорит, что признак «проявился»,
если тот принял интересующее его
значение, и что признак «не проявился»
, если он принял противоположное значение.
Например: «Признак леворукости проявился
у 8 испытуемых из 20». В принципе номинативная
шкала может состоять из ячеек «признак
проявился — признак не проявился».

Более
сложный вариант номинативной шкалы —
классификация из трех и более ячеек,
например: «экстрапунитивные
— интрапунитивные — импунитивные реакции
»
или «выбор кандидатуры А — кандидатуры
Б -кандидатуры В — кандидатуры Г» или
«старший — средний — младший — единственный
ребенок в семье» и др.

Таким
образом, номинативная шкала позволяет
нам подсчитывать частоты встречаемости
разных «наименований», или значений
признака, и затем работать с этими
частотами с помощью математических
методов.

Единица
измерения, которой мы при этом оперируем
— количество наблюдений (испытуемых,
реакций, выборов и т. п.), или частота.
Точнее, единица измерения — это одно
наблюдение.

*
Объекты А и Б принадлежат разным классам,
но не известно насколько (определяется
есть или нет признак). шкала
наименований отражает отношения типа:
похож/не похож, тот/не тот, относится к
группе/не относится к группе

Примером
шкалы такого рода может служить
классификация испытуемых на мужчин и
женщин

Порядковая
шкала, или ранговая шкала
 —
это шкала, классифицирующая по принципу
«больше – меньше» (в соответствии с
возрастанием или убыванием значений
общего для этих объектов признака). Как
следует из названия, измерение в этой
шкале предполагает приписывание объектам
чисел в зависимости от степени выраженности
измеряемого свойства. Если в шкале
наименований было безразлично, в каком
порядке мы расположим классификационные
ячейки, то в порядковой шкале они образуют
последовательность от ячейки «самое
малое значение» к ячейке «самое большое
значение» (или наоборот). Ячейки теперь
уместнее называть классами,
поскольку по отношению к классам
употребимы определения «низкий»,
«средний» и «высокий» класс (ранг),
или 1-й, 2-й, 3-й класс, и т.д.

Каждому
объекту приписывается число, которое
называется ранг,
а процесс измерения по этой шкале –
ранжирование.

В
порядковой шкале должно быть не менее
трех классов например «положительная
реакция — нейтральная реакция —
отрицательная реакция» или «подходит
для занятия вакантной должности —
подходит с оговорками — не подходит» и
т. п.

*
В порядковой шкале мы не знаем истинного
расстояния между классами а знаем лишь,
что они образуют последовательность.
Если объектам А и Б приписаны разные
ранги, то можно сказать, что они отличаются
в отношении измеряемого свойства и
можно определить какой объект в большей
степени обладает свойством, а какой в
меньшей.

От
классов легко перейти к числам, если мы
условимся считать, что низший класс
получает ранг 1, средний класс — ранг 2,
а высший класс — ранг 3, или наоборот. Чем
больше классов в шкале, тем больше у нас
возможностей для математической
обработки полученных данных и проверки
статистических гипотез.

Единица
измерения в шкале порядка — расстояние
в 1 класс или в 1 ранг, при этом расстояние
между классами и рангами может быть
разным (оно нам неизвестно).

При
ранжировании,
следует иметь в виду два обстоятельства:

Установите
для себя и запомните порядок ранжирования.
Вы можете ранжировать испытуемых по их
«месту в группе»: ранг 1 присваивается
тому, у которого наименьшая выраженность
признака, и далее – увеличение ранга
по мере увеличения признака. Или можно
ранг 1 присваивать тому, у которого 1-е
место по выраженности данного признака
(например, «самый быстрый»). Строгих
правил выбора здесь нет, но важно помнить,
в каком направлении проводилось
ранжирование (возрастание\убывание).

Соблюдайте
правило ранжирования для связанных
рангов, когда двое и более испытуемых
имеют одинаковую выраженность измеряемого
свойства. В этом случае таким испытуемым
присваиваются один и тот же, средний
ранг. Например, если вы ранжируете
испытуемых по «месту в группе» и двое
имеют одинаковые самые высокие исходные
оценки, то обоим присваивается средний
ранг 1,5: (1+2)/2 = 1,5. Следующему за этой парой
испытуемому присваивается ранг 3, и т.д.
Это правило основано на соглашении
соблюдения одинаковой суммы рангов для
связанных и несвязанных рангов. В
соответствии с этим правилом сумма всех
присвоенных рангов для группы численностью
N должна равняться N(N+1)/2, вне зависимости
от наличия или отсутствия связей в
рангах.

Пример
метод экспертных оценок. К
примеру, когда человека просят
проранжировать цвета по предпочтению,
от самого приятного, до самого неприятного.
В этом случае, мы точно можем сказать,
что один цвет приятнее другого, но о
единицах измерения мы не можем даже
предположить, т.к. человек ранжировал
цвета не на основе каких-либо единиц
измерения, а основываясь на собственных
чувствах. То же самое происходит в тесте
Рокича, по результатам которого мы так
же не знаем на сколько единиц одна
ценность выше (больше) другой. Т.е., в
отличие от соревнований, мы даже не
имеем возможности узнать точные баллы
различий.

Б)метрические
измерительные шкалы.

Интервальная
шкала


произвольно выбирается нулевая точка
(не значит, что свойство полностью
отсутствует) и единица измерения; это
шкала, классифицирующая по принципу
«больше на определенное количество
единиц — меньше на определенное количество
единиц». Каждое из возможных значений
признака отстоит от другого на равном
расстоянии. Шкала интервалов определяет
величину различий между объектами в
проявлении свойства. Она дополняет идею
ранжирования принципом равных интервалов
между ранжируемыми явлениями.

*
Если объектам А и Б приписаны разные
интервальные оценки, то можно сказать
насколько эти объекты отличаются.

Наиболее
распространенный пример использования
интервальной шкалы — психологические
тесты личности, установок и способностей.
Например, результаты теста интеллекта
обычно представляются подобным образом.
Некто, имеющий IQ 120, предполагается более
умным (предположим, что IQ определяет
умственные способности), чем тот, чей
IQ равен 110.

Шкала
равных отношений или абсолютная шкала
 –
характеризуется тем, что нулевая точка
зафиксирована и обозначает полное
отсутствие признака; это шкала,
классифицирующая объекты или субъектов
пропорционально степени выраженности
измеряемого свойства.

По
отношению к показателям частот возможно
применять все арифметические операции:
сложение, вычитание, деление и умножение.
Единица измерения в этой шкале отношений
— 1 наблюдение, 1 выбор, 1 реакция и т. п.
Мы вернулись к тому, с чего начали: к
универсальной шкале измерения в частотах
встречаемости того или иного значения
признака и к единице измерения, которая
представляет собой 1 наблюдение.

*
Если объектам А и Б разные показатели,
то можно сказать насколько и во сколько
раз они отличаются.

Пример
любые признаки, значения которых
получается при счете (количество выборов,
ошибок)

1. Дихотомическая
классификация
 часто
рассматривается как вариант шкалы
наименований. Это верно, за исключением
одного случая, когда мы измеряем свойство,
имеющее всего лишь два уровня выраженности:
«есть—нет», так называемое «точечное»
свойство. Примеров таких свойств много:
наличие или отсутствие у испытуемого
какой-либо наследственной болезни
(дальтонизм, болезнь Дауна, гемофилия
и др.), абсолютного слуха и др. В этом
случае исследователь имеет право
проводить «оцифровку» данных, присваивая
каждому из типов цифру «1» или «0», и
работать с ними как со значениями шкалы
интервалов.

Типы шкал — Студопедия

Существует четыре основных типа шкал (по Стивенсу):

1. Номинальная шкала (шкала наименований).

2. Порядковая шкала (ординальная, ранговая).

3. Интервальная (шкала равных интервалов).

4. Шкала равных отношений (относительная).

Номинальная шкала (шкала наименований) это шкала, классифицирующая по названию. Название не измеряется количественно, оно лишь позволяет отличить один объект от другого.

Простейшая форма номинальной шкалы, это — дихотомическая шкала, которая имеет только 2 значения (да – нет, мужчина – женщина, купил – не купил).

Шкала наименований позволяет подсчитать частоту, встречаемость разных наименований, а затем работать с этой частотой, с помощью математических методов. Допустимо только ограниченное количество статистических расчетов, базирующихся на подсчете частот. К ним относятся процентные соотношения, мода, хи-квадрат, биноминальный критерий, угловое преобразование Фишера.

Порядковая шкала (ординальная, ранговая) – это шкала, классифицирующая по принципу «больше – меньше». Если в номинальной шкале безразлично, в каком порядке находятся ячейки, то в порядковой шкале они образуют последовательность от ячейки «самое малое» к ячейке «самое большое» или наоборот. Здесь мы не знаем, на сколько именно значение следующей ячейки больше или меньше значения предыдущей. Знаем лишь, что они образуют последовательность. Все методы использующие ранжирование основаны на порядковых шкалах.



Единица измерения здесь – расстояние в один класс (ранг), при этом расстояние это может быть разным. Для анализа данных, измеренных на основе этой шкалы, применимы все непараметрические критерии, кроме того, имеют смысл расчеты процентилей, квартилей, медианы и ранговой корреляции.

Интервальная шкала (шкала равных интервалов) — это шкала, классифицирующая по принципу «больше на определенное количество единиц», «меньше на определенное количество единиц». Здесь каждое из возможных значений признака отстоит от последующего на равном расстоянии. В интервальной шкале точки начала отсчета нет (нулевой точки нет).

Шкала равных отношений (относительная шкала)

Классифицирует объекты или субъекты пропорционально степени выраженности измеряемого свойства. Шкала предполагает наличие нулевой точки отсчета, наиболее информативная шкала. Она обладает всеми свойствами номинальной, порядковой и интервальной шкал. К ней применимы все параметрические и непараметрические методы обработки. С помощью таких шкал можно определять, классифицировать и ранжировать объекты, сравнивать интервалы и разницы.


Примерами таких шкал являются: килограммы, метры, градусы и т.д.

Шкалы дают возможность:

1) идентифицировать,

2) классифицировать,

3) ранжировать,

4) измерять.

Используемые в маркетинге методы шкалирования условно подразделяются на две группы:

— сравнительные методы, предполагающие прямое сравнение объектов;

— несравнительные методы, заключающиеся в самостоятельной оценке каждого обьекта.

К сравнительным методам относятся попарное сравнение, упорядоченное шкалирование, шкалирование с постоянной суммой и Q-сортировка.

Попарное сравнение — в качестве вариантов ответа респонденту дается 2 объекта для выбора по определенному критерию. По своей природе данные порядковые. Данные, полученные методом попарного сравнения, могут быть проанализированы несколькими способами: может быть подсчитан процент респондентов, предпочитающих один обьект другому, возможна одновременная оценка всех объектов. Кроме того, они могут быть упорядочены. Упорядоченность попарного сравнения может быть осуществлена на основе свойства транзитивности.

Транзитивность предпочтений – это допущение, сделанное для преобразования данных попарного сравнения в упорядоченные. Допущение предполагает, что если торговой марке А отдается предпочтение перед торговой маркой В, а торговой марке В перед торговой маркой С, то торговой марке А будет отдано предпочтение перед торговой маркой С.

Упорядоченное шкалирование — респонденту предлагается одновременно несколько объектов, с тем, чтобы их проранжировать по определенному критерию. Оно также дает порядковые данные.

Шкалирование с постоянной суммой – респондентов просят распределить постоянные суммы баллов (фишек, процентов, долей) между объектами сравнения по определенному критерию. Если свойство несущественное респондент может поставить ноль. Если какое то свойство в два раза важнее другого, оно получает в два раза больше баллов.

Пример: в результате исследования выявлено, что потребитель выбирает товар по трем признакам: цена, удобство покупки, прочность. При этом, у потребителей различных групп доходности весомость каждого из факторов различна. Для потребителей с высокими доходами на первом месте по весомости стоит удобство, для потребителей с низкими доходами – цена. Потребителю предлагается оценить всю сумму свойств в 100% и разделить эти проценты между свойствами, в соответствии с их значимостью лично для него.

Q-cортировка разработана для быстрого установления различий между большим количеством объектов. Этот метод заключается в процессе упорядочивания, при котором объекты разбиваются на группы в зависимости от схожести по определенному критерию.

Например, респонденту выдается 20 утверждений, написанных на карточках и предлагается разделить эти карточки на 5 групп в зависимости от того, насколько он с этими утверждениями согласен.

Методы несравнительного шкалирования. При их использовании респонденты не сравнивают рассматриваемый объект ни с каким другим, поэтому такие шкалы еще называют монадическими или однопредметными.

К ним относятся следующие шкалы:

1. Непрерывные рейтинговые шкалы;

2. Детализированные рейтинговые шкалы.

Непрерывные рейтинговые шкалы (графические шкалы), при использовании, которых респонденты ставят отметки в соответствующей точке отрезка соединяющей крайние значения критерия. Шкала может иметь различные формы, они легко составляются.

Например: плохой-1 балл, а наилучший- 10 баллов.

Между ними шкала от 1 до 10: плохой — 1 — 2 — 3 — 4 — 5 — 6 — 7 — 8 — 9 — 10 — наилучший. Недостаток — сложность подсчета баллов без компьютера.

Детализированных рейтинговы хшкал существует несколько видов:

1. Шкала Лайкерта;

2. Семантический дифференциал;

3. Шкала Стэпеля.

Это шкалы содержащие числа и/или краткое описание, связанное с каждой категорией отношения к объекту исследования. Расположение категорий на шкале определенным образом упорядочено.

Шкала Лайкерта – от респондента требуется определить степень согласия или несогласия для каждого набора утверждений о рассматриваемых объектах. Обычно каждый пункт шкалы имеет 5 категорий для ответа от абсолютного несогласия, до полного согласия: каждому утверждению присваиваются определенные баллы.

Например, от -2 до +2 они расположены следующим образом:

1. Абсолютно не согласен — 2;

2. Не согласен — 1;

3. Затрудняюсь ответить — 0;

4. Согласен — 1;

5. Абсолютно согласен — 2.

Недостаток — большой промежуток времени, который тратит респондент.

Семантический дифференциал – 7- балльная шкала с противоположными оценками в крайних точках (слабая – мощная, ненадежная – надежная). Респонденты делают отметки на шкале, которые отражают их мнение, и можно затем сформировать портрет фирмы (профиль) по степени ее надежности. Если в одинаковой шкале на одном листе дать оценку по надежности и другим фирмам, их можно сравнить (профильный анализ). Отдельные пункты семантического дифференциала могут принимать значения от –3 до +3 или от 1 до 7 при обработке. С его помощью можно представить многие параметры не метрического характера, например, – образ фирмы в глазах потребителя.

Шкала Степеля – 10 бальная шкала, состоящая из одной характеристики в середине шкалы с диапазоном противоположных числовых значений.

Ее значения от –5 до +5 без нейтральной нулевой точки. Шкала изображается вертикально. Респондентов просят распределить, выбирая число на шкале, насколько верно каждый термин описывает объект. Респондент предполагает, что чем выше число, тем ближе термин к описанию объекта. Например, допустим выбор универмага: Респонденту предлагается оценить, насколько точно каждая фраза описывает каждый универмаг. Он, выбирает какое то из положительных значений, если считает, что фраза довольно точно описывает данный универмаг, либо какое то из отрицательных, если она не соответствует ситуации в магазине.

Пример:

+5 +5

+4 +4

+3 +3

+2 +2

+1 +1

Высокое качество Плохой сервис

-1 -1

-2 -2

-3 -3

-4 -4

-5 -5

Данные анализируются так же как семантический дифференциал. Несравнительные детализированные рейтинговые шкалы не обязательно должны использоваться только в рамках вышеуказанных форматов. Они могут принимать много различных форм.

Но при разработке любой другой формы шкалы необходимо ответить на следующие вопросы:

1. Количество используемых категорий;

2. Сбалансирована или не сбалансирована шкала;

3. Количество категорий четное или нечетное;

4. Допустим ли неопределенный ответ;

5. Каков характер вербального описания;

6. Каков формат шкалы.

Принимают во внимание два противоположных фактора:

— чем больше категорий в шкале, тем больше степень различий между объектами, но тем меньше респондентов способных справиться с анкетой

— количество категорий должно равняться семи плюс-минус два.

Кроме того, при разработке шкал учитывают:

— заинтересованность респондента;

— способ сбора данных;

— методы анализа.

— Величина коэффициента корреляции и общепринятая мера связи зависит от числа категорий в шкале, поэтому, если данные будут анализироваться с помощью сложных статистических методик, то число категорий должно быть равно семи.

— В сбалансированной шкале количество категорий одинаково. В несбалансированной шкале их количество разное. Для получения объективных данных шкалы должны быть сбалансированы.

Однако, если велика вероятность смещения в положительную или отрицательную сторону, для исследования больше подходит шкала с наибольшим числом смещений в положительную сторону.

— При нечетном количестве категорий центральное положение в шкале отображает нейтральность характеристики или безразличие респондента. При расположении такой нейтральной категории можно сильно повлиять на ответ. Если хотя бы у одного респондента возможно нейтральное или безразличное отношение, то категорий должно быть нечетное количество.

— Должна быть предусмотрена допустимость неопределенного ответа – возможность респонденту уйти от ответа (не знаю, не помню).

-Характером и степенью вербального описания, которое используется для шкалы можно значительно повлиять на ответы. Подробное словесное описание каждой категории может не увеличить точность, а уменьшить ее, так как от обилия слов отвечающий человек теряется. Сила аргумента тоже может влиять.

Существует несколько вариантов форм шкалы: вертикальная форма;

Горизонтальная форма. Категории шкалы могут обозначаться линиями, графами, делением. Шкалы могут иметь или не иметь числовые значения. Числовые значения могут быть со знаками «+», «−» или и те и другие.

Шкалы могут быть многомерными. Их разработка требует специальной подготовки. Измеряемая характеристика чаще всего здесь формируется в несколько приемов и называется конструкцией.

4 типа шкал, используемых в области измерения в психологии

Измерения различаются в зависимости от степени точности, с которой они измеряют конкретную характерную шкалу. В области измерений используются различные шкалы. Стивенс распознал четыре типа весов.

1. Номинальные шкалы

2. Порядковые шкалы

3. Промежуточные шкалы

4. Коэффициенты шкалы.

1. Номинальная шкала:

Это наиболее ограниченный тип измерения, включающий классификацию данных e.g .: Присваиваются числа или числа, например, группа 1 или группа 2. Понятие непрерывности не применяется к номинальной шкале. Это только помогает классифицировать или идентифицировать объекты или людей, но ничего не говорит нам об их качестве.

Nominal Scales

Источник изображения: images.slideplayer.com

2. Порядковый масштаб:

Это включает в себя ранжирование, упорядочивание или упорядочение данных. Например: школьники располагаются в порядке 1,2,3,4 по отметкам роста и т. Д. Порядок ранжирования дает нам порядковое положение в группе, но не дает точного измерения.Например: Продавцов можно оценивать по их опыту, а рекламные объявления — по их интересу или популярности. Ранги не могут быть добавлены или вычтены при добавлении веса или дюймов, потому что ранг человека / объекта всегда зависит от рангов других членов группы.

Это не абсолютная мера. Например: ученик, получивший 5-й ранг, и ученик, получающий 10-й ранг, не сопоставимы с теми, кто получает 15-й и 20-й ранг. Расчет медианы, процентилей и корреляции рангового порядка может быть выполнен по этой шкале.

3. Интервальная шкала:

В интервальной шкале оценки выражаются в равных единицах. Стандартные психологические тесты обычно представляют собой интервальные шкалы, так как они имеют равные единицы на равных шагах, но не имеют истинного нуля. Для сравнения физические весы для длины, веса и объема имеют равные единицы и взяты с нуля. Например, длина 50 см, в два раза больше длины 25 см.

Но мы не можем сложить единицы психологической шкалы и сказать, что IQ в 100 баллов вдвое больше, чем IQ в 50.Эта шкала также является усовершенствованием предыдущей, поскольку дает не только количественные, но и качественные различия между людьми.

4. Масштаб отношения:

Когда меры выражены в равных единицах и также взяты от истинного нуля, они составляют шкалу отношений, например: c.g.s. шкалы (сантиметры, граммы и секунды), используемые в физических науках. Здесь меры из к.п.н. шкала может быть добавлена ​​/ вычтена и оценка 20 дюймов в два раза оценка 10 дюймов.Шкалы соотношений редко встречаются в науках о поведении, то есть ментальные / социальные переменные и черты редко выражаются в шкалах соотношений. Измерение высоты тона и громкости может быть выражено в шкалах соотношений.

.

Весы

Тип собранных данных определяет подходящую шкалу измерений, а шкала измерений, в свою очередь, определяет соответствующую статистическую процедуру для анализа конкретных данных и вывода из них выводов. Каждый тип измерительной шкалы имеет определенное применение.

Номинальные шкалы. Номинальные шкалы состоят из наборов категорий, по которым классифицируются объекты. Например, номинальная шкала для домашних животных может включать категории собак, кошек, птиц и рыб.При построении номинальной шкалы используются данные , частота, данные , число , число субъектов в каждой категории (в данном случае количество животных для каждого типа домашних животных).

Порядковые шкалы. Порядковые шкалы указывают на порядок данных по некоторому критерию. Например, исследователь может попросить людей оценить их предпочтения в отношении типов домашних животных, где 1 — самый предпочтительный, а 4 — наименее предпочтительный (в результате, возможно, получится 1 собака, 2 кошки, 3 птицы, 4 птицы. рыбы).Порядковые шкалы ничего не говорят о расстоянии между единицами шкалы (например, хотя собаки могут быть предпочтительнее кошек, информации о степени этого предпочтения нет) и предоставляют информацию только о порядке предпочтения.

Интервальные шкалы. Интервальные шкалы имеют равные расстояния между шкалами и позволяют делать заявления об этих единицах по сравнению с другими единицами (то есть одна единица может быть на определенное количество единиц выше или ниже другой), но они не позволяют делать выводы о том, что одна единица является определенной кратной другой, потому что на интервальных шкалах нет нуля.То есть шкала не допускает полного отсутствия измеряемого явления. Например, если вы обратитесь к интервальной шкале, используемой на термометре, вы можете сказать, что 88 градусов на 2 градуса выше, чем 86 градусов, но вы не можете точно сказать, что 88 градусов вдвое жарче, чем 44 градуса, потому что никогда не бывает ситуации. совсем без тепла. (Ноль на термометре не указывает на полное отсутствие тепла, а только на одну единицу на шкале, которая продолжается вниз.) Таким образом, интервальные шкалы позволяют указывать «больше чем» или «меньше чем», но не «Во сколько раз больше.”

Шкалы коэффициентов. Масштаб имеет равные расстояния между единицами шкалы и абсолютный ноль. Если вы измеряете высоту двух деревьев и дерево A имеет высоту 36 дюймов, а дерево B — 72 дюйма, вы можете точно сказать, что B вдвое выше A. Существует условие нулевой высоты. Большинство показателей, встречающихся в повседневной жизни, основаны на шкале соотношений.

Сплошные и дискретные весы. Меры также можно разделить на категории по непрерывности и прерывности.Непрерывная шкала — это шкала, в которой рассматриваемая переменная может принимать бесконечное количество значений. Например, рост человека может быть выражен бесконечным числом способов: от футов до дюймов, от десятых долей дюйма до сотых долей дюйма и т. Д. В зависимости от того, насколько маленькое или большое измерение человек хочет произвести. С другой стороны, дискретных или дискретных шкал выражают измерение рассматриваемой переменной конечным числом способов, как, например, в частотном распределении, таком как количество студентов на факультете психологии или количество игроков в команде.

,

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *