Există 4 tipuri principale de cântare de măsurare.
Scara nominală este o scală care clasifică după nume: caldă (lat.) - nume, nume. Numele nu este măsurat cantitativ, ci doar permite să se facă distincția între un obiect și celălalt subiect. O scară nominativă este o modalitate de a clasifica obiecte sau entități, distribuindu-le în celule de clasificare.
Cel mai simplu caz pe o scală nominativă este o scală dihotomă constând doar din două celule, de exemplu: "are frați și surori - singurul copil din familie"; "un străin este un compatriot"; "a votat" pentru "- a votat" împotriva "" etc.
Simptomul, măsurat prin scara dihotomă a numelor, se numește alternativa. Pot avea doar două valori. În acest caz, cercetătorul este adesea interesat de unul dintre ei, iar apoi spune că semnul "sa manifestat", dacă el a luat valoarea de interes pentru el și că semnul "nu sa manifestat" dacă ar avea sensul opus. De exemplu: "Semnul stângii a fost manifestat în 8 subiecți din 20". În principiu, o scală nominativă poate consta din celule "a apărut un semn - un semn nu a apărut".
O versiune mai sofisticată a scalei nominativ - clasificarea a trei sau mai multe celule, de exemplu: „ekstrapunitivnye - intrapunitivnye - reacție impunitivnye“ sau „O alegere a candidaților candidați - B - Candidații - candidați G“ sau „senior - mijloc - copil mai mic -uniqueness în familie "și alții.
După clasificarea tuturor obiectelor, a reacțiilor sau a tuturor subiecților din celulele de clasificare, avem ocazia să mergem de la numere la numere, numărând numărul de observații din fiecare celulă.
După cum sa arătat deja, observarea este o reacție înregistrată, o alegere perfectă, o acțiune efectuată sau rezultatul unui subiect.
Să presupunem determinăm că candidatura și selectat 7 testul, candidatura lui B - 11, candidatura lui B - 28, și candidatura domnului - doar 1. Acum putem opera cu aceste numere, reprezentând frecvența de apariție a diferitelor denumiri, adică frecvența indicației de acceptare „selectarea "fiecare dintre cele patru sensuri posibile. Apoi, putem compara distribuția frecvenței rezultate cu o distribuție uniformă sau o altă distribuție.
Astfel, scara nominativă ne permite să numărăm frecvențele apariției diferitelor "nume" sau valori caracteristice, și apoi să lucrăm cu aceste frecvențe cu ajutorul metodelor matematice.
Unitatea de măsură cu care lucrăm este numărul de observații (subiecte, reacții, alegeri etc.) sau frecvență. Mai exact, o unitate de măsură este o observație. Aceste date pot fi procesate utilizând metoda χ2, criteriul binomial m și transformarea angulară Fisher φ *.
Scara ordinală (rang) este o scară care se clasifică prin principiul "mai puțin". Dacă numele cantarul nu-i pasa, în ce ordine am aranja clasificarea celulei, într-o scală ordinală, ele formează o secvență de celule „cea mai mică valoare“ la celula „de cea mai mare importanță“ (sau invers). Celulele sunt acum numite mai adecvat clase, ca și în ceea ce privește clasele upotrebimo definiția, „mediu“, „scăzut“ și clasa „mare“ sau a 1, a 2, clasa a 3-a, etc.
Ar trebui să existe cel puțin trei clase la scara ordinală, de exemplu "reacție pozitivă - reacție neutră - reacție negativă" sau "potrivită pentru ocuparea unei poziții vacante - potrivită cu rezervări - necorespunzătoare" etc.
La scara ordinală, nu știm adevărata distanță între clase, dar știm doar că ele formează o secvență. De exemplu, clasele "potrivite pentru a ocupa o poziție vacantă" și "a se ridica cu rezervări" pot fi de fapt mai aproape una de alta decât o clasă care se potrivește cu rezerve "la clasă" nu se potrivește ".
Este ușor să trecem de la clase la numere dacă suntem de acord să presupunem că cea mai mică clasă primește rangul 1, clasa de mijloc este clasa 2, iar clasa superioară este clasa 3 sau invers. Cele mai multe clase în scară, cu atât mai mult. Avem oportunități de prelucrare matematică a datelor obținute și verificarea ipotezelor statistice.
De exemplu, putem măsura diferența dintre două eșantioane testate prin prevalența printre ei de rang superior sau inferior, sau pentru a calcula coeficientul de rang de corelație între cele două variabile măsurate pe o scală ordinală, de exemplu, între evaluarea competenței profesionale a capului, date lui de către diverși experți.
Indiferent dacă unul dintre 3-4 grade pe care o asociem fiecare calitate sau subiectul sau de a efectua procedura forțată clasament, obținem în ambele cazuri, rândurile valorilor măsurate pe o scală ordinală. Cu toate acestea, dacă avem doar 3 clase posibile și, prin urmare, gradul 3, și, astfel, de exemplu, fiind clasat pe locul 20 de subiecți, unele dintre ele sunt obligate pentru a obține același rang. Toate diversitatea vieții nu se încadreze în 3 gradații, astfel încât în aceeași clasă poate obține în mod serios de oameni suficient diferă unul de altul. Pe de altă parte, forțată clasament, adică, formarea unei secvențe a mai multor subiecte, pot exagera în mod artificial diferențele dintre oameni. În plus, datele obținute în diferite grupuri nu pot fi comparabile, deoarece grupurile pot fi inițial distinge prin nivelul de dezvoltare a calității de testare și de testare, a primit în același grup primul rang, celălalt ar avea doar o medie etc.
Remediul poate fi găsit dacă sunt suficient de stabili un sistem de clasificare fracționată, să zicem de 10 clase sau caracteristic gradație. De fapt, marea majoritate a tehnicilor psihologice folosind opinia experților, este construit pe măsurarea una și aceeași „etalonul“ de 10, 20 sau chiar 100 gradații diferite subiecte în probe diferite.
Astfel, unitatea de măsură din scara de ordine este distanța până la 1 clasă sau 1 rang, iar distanța dintre clase și grade poate fi diferită (nu este cunoscută de noi). Pentru datele obținute la scara ordinală, toate criteriile și metodele descrise în această carte sunt aplicabile.
O scară de interval este o scală care clasifică prin principiul "mai mult de un anumit număr de unități - mai puțin de un anumit număr de unități". Fiecare dintre valorile posibile ale trăsăturii este echidistant față de cealaltă.
Putem presupune că dacă măsuram timpul de rezolvare a problemei în câteva secunde, atunci acesta este deja clar o scală de intervale. Cu toate acestea, în realitate, acest lucru nu este așa, pentru că diferența psihologic de 20 de secunde între testul A și B poate sa nu fie egal cu diferența de 20 de secunde între subiecții B și D, în cazul în care subiectul și a rezolvat problema timp de 2 secunde, B - 22, - pentru 222 și Г - pentru 242.
În mod similar, fiecare secundă după cincisprezece minute în testul cu măsurarea mușchiului dinamometru efort volitional cu o săgeată pentru mobil „low“ poate fi egal cu 10 sau mai multe secunde, în prima jumătate de experiență minut. "O secundă merge pentru un an", după cum a afirmat un subiect.
Încercările de a măsura fenomenele psihologice în unități fizice - va fi, în capacitate de secunde în centimetri, și sentimentul de eșec - .. în milimetri, etc, desigur, ușor de înțeles, la urma urmei, se măsoară în unități de timp și spațiu „în mod obiectiv“ existent. Cu toate acestea, nici un cercetător experimentat nu se înșeală în același timp cu ideea că face măsurători pe scala intervalului psihologic. Aceste măsurători apar, ca și înainte, la scara de ordine, indiferent dacă ne place sau nu.
Se poate spune cu un anumit grad de certitudine că subiectul A rezolvă problema mai repede decât B, B mai repede decât B și B mai repede decât G.
În mod similar, valorile obținute de subiecții de testare în puncte conform oricărei metode nestandardizate sunt măsurate numai pe o scală de ordine. De fapt, numai baremele în unități de deviație standard și scale de percentilă pot fi considerate egale cu cele intermediare și numai dacă distribuția valorilor din eșantionul de standardizare a fost normală.
RB Cattell a propus, de exemplu, o scară de pereți - "standardul zece". Valoarea medie aritmetică în punctele "prime" este considerată ca punct de referință. Intervalele egale cu 1/2 din abaterea standard sunt măsurate la dreapta și la stânga. În Fig. 2 prezintă schema de calcul al estimărilor standard și transferul punctelor "brute" pe pereți pe scara chestionarului personal de 16 factori RB Cattell.
Fig. 2. Schema de calcul a estimărilor standard (pereți) cu ajutorul chestionarului personal de factor N 16-factor RB Cattell; Mai jos sunt intervalele în unități de 1/2 abatere standard
În dreapta valorii medii vor fi amplasate intervale de 6, 7, 8, 9 și 10 pereți, ultimul dintre care este deschis. În stânga valorii medii se vor localiza intervale de 5, 4, 3, 2 și 1 pereți, iar intervalul de sfârșit este de asemenea deschis. Acum mergem până la axa "punctelor crude" și marchează limitele intervalelor în ceea ce privește punctele "crude". Deoarece M = 10,2; δ = 2,4, la dreapta vom amâna 1 / 2δ adică. 1.2 puncte "crude". Astfel, limita intervalului este: (10.2 + 1.2) = 11.4 puncte "crude". Astfel, limitele intervalului corespunzător celor 6 pereți se vor extinde de la 10,2 la 11,4 puncte. De fapt, se obține doar o valoare "brută" - 11 puncte. În stânga mediei, comparăm 1 / 2δ și obținem limita de interval: 10.2-1.2 = 9. Astfel, limitele intervalului corespunzător 9 pereți se extind de la 9 la 10,2. În acest interval, există deja două valori "crude" - 9 și 10. Dacă subiectul a primit 9 puncte "crude", el acum acumulează 5 pereți; dacă a primit 11 puncte "crude" - 6 pereți, etc.
Vedem că în scara zidurilor uneori pentru numărul diferit de puncte "crude" vor fi creditate același număr de pereți. De exemplu, pentru 16, 17, 18, 19 și 20 de puncte, vor fi acordate 10 pereți, iar pentru pereți de 14 și 15 - 9, etc.
În principiu, scara zidurilor poate fi construită din orice date măsurate cel puțin la scara ordinală, cu o mărime a probei n> 200 și o distribuție normală a elementului 2.
O altă modalitate de a construi o scală de interval este de a grupa intervalele în conformitate cu principiul egalității frecvențelor acumulate. Într-o caracteristică de distribuție normală în vecinătatea valorii medii sunt grupate cele mai multe dintre toate observațiile, prin urmare, în acest domeniu, intervalele medii valorice sunt mai mici, mai înguste, și ele cresc pe măsură ce distanța de la centrul de distribuție (vezi. Fig. 3). Prin urmare, o astfel de scală percentilă este egală cu intervalul numai față de frecvența acumulată.
Fig. 3. Scala percentilă; Pentru comparație, intervalele în unități de abatere standard
Construcția de cântare cu intervale egale de date obținute pe scara de ordine seamănă cu un truc cu o scară de funie, la care sa referit S. Stevens. Urcăm mai întâi scările, care nu se fixează pe nimic, și ajungem pe scara care este fixă. Dar cum am ajuns pe asta? Am măsurat o anumită variabilă psihologică pe scara de ordine, am calculat deviațiile medii și standard și apoi am obținut scala intervalului. Așa cum a remarcat Stevens "O astfel de utilizare ilegală a statisticilor poate primi o anumită justificare pragmatică, în multe cazuri duce la rezultate fructuoase".
Mulți cercetători nu verifica gradul de coincidență a distribuției empirice obținute din distribuția normală, și mai ales să nu traducă valorile obținute în unități de deviație standard sau procentul de acțiuni, preferând să utilizeze datele „brute“. Datele "crude" oferă adesea o tăietură tăiată, tăiată la margini sau o distribuție bimodală. În Fig. 4 prezintă distribuția efortului volițional muscular pe un eșantion de 102 subiecți. Distribuția cu o precizie satisfăcătoare poate fi considerat normal (χ 2 = 12,7 cu v = 9, M = 89,75, δ = 25,1).
Fig. 4 Histograma și o curbă netedă pentru distribuția efortului volitiv muscular (n = 102)
În Fig. 5 prezintă distribuția stimei de sine pe scara metodologiei J. Menester - R. Corsini "Nivelul de succes pe care ar fi trebuit să-l realizez acum" (n = 356). Distribuția este semnificativ diferită de cea normală
Fig. 5. Histograma și curba netedă a distribuției indicatorului cu succes (n = 356).
Cu astfel de distribuții "anormale" este necesar să se întâlnească foarte des, mai des, probabil, decât cu cele normale clasice. Iar punctul aici nu este într-un fel de defect, ci în specificul semnelor psihologice. Pentru unele proceduri de la 10 la 20% dintre subiecți au evaluat „zero“ - de exemplu, în poveștile lor nu a fost găsit nici o formulare verbală, care să reflecte tema „speranța de a reuși“ sau „teama de eșec“ (o tehnica de Hekhauzen). Faptul că subiectul a primit „zero“, ok, dar distribuția acestor evaluări nu poate fi normal, indiferent de modul în care am mărit dimensiunea eșantionului
Scara relațiilor este numită și scara relațiilor egale. O caracteristică a acestei scări este prezența unui zero ferm fix, ceea ce înseamnă absența completă a oricărei proprietăți sau a unei caracteristici. Scala relației este cea mai informativă scară care permite orice operațiuni matematice și utilizarea unei varietăți de metode statistice.
Scara relației este, în esență, foarte apropiată de interval, deoarece dacă fixați strict originea, atunci orice scală de interval se transformă într-o scară a relațiilor
Este în scara raportul produs măsurători precise și ultra-precise în domeniul științelor, cum ar fi fizica, chimie, microbiologie si altele. Pe un raport de scară de măsurat și produs în aproape știința psihologiei, cum ar fi psihofizica, psihofiziologia, psychogenetics.
Evident, toate măsurătorile ar trebui efectuate pe un anumit material. Și aici ar trebui să ne referim la definițiile de bază referitoare la conceptul de selecție.
Agregatul este întregul set de obiecte în legătură cu care este formulată ipoteza de cercetare.
Eșantionul este un grup limitat de obiecte (în psihologie - subiecți, respondenți), special selectați din populația generală pentru a-și studia proprietățile. În consecință, studiul eșantionului proprietăților populației generale se numește eșantionare. Practic, toate cercetările psihologice sunt selective, iar concluziile lor se extind la populațiile generale.
Reprezentativitatea eșantionului - cu alte cuvinte, reprezentativitatea acestuia - este abilitatea eșantionului de a reprezenta fenomenele studiate destul de pe deplin, din punctul de vedere al variabilității lor în populația generală.
Eșantionarea stratificată. sau de selecție pentru proprietățile populației (proba împărțită în „striații“. Aceasta implică determinarea preliminară a calităților care pot afecta variabilitatea proprietății studiate (poate fi o podea, nivelul de venit sau de educație și așa mai departe. d.).
Fiabilitatea statistică. sau semnificație statistică a rezultatelor studiului este determinată de metode statistice de inferență care impun cerințe specifice asupra numărului sau volumului eșantionului.