страница 1 ... страница 2 | страница 3 страница 4 страница 5 ... страница 7 | страница 8
Примеры
шкала интервалов
|
обладает свойствами различия, величины и равных интервалов. В этой шкале не только значения шкалы, но и значения интервалов имеют смысл. В шкале интервалов значение разницы между значениями шкалы так или иначе отражает разницу в обладании выбранным свойством.
Шкала интервалов предполагает линейную зависимость между делениями шкалы и показателем параметра.
Примеры
|
шкала отношений
|
обладает всеми свойствами предыдущих шкал и, в дополнение, имеет настоящий нуль – то есть, нуль шкалы соответствует «нулю» некоторого выбранного свойства. Тогда значение шкалы соответствуют различию в проявлении некоторого свойства по отношению к его «нулю». Это самая мощная шкала. В таких шкалах не только разность, но и отношение значений имеет смысл (например, в n раз большее значение шкалы соответствует в n раз большему значению показателя).
Примеры
|
Тип шкалы:
-
определяет, какую статистическую процедуру мы будем использовать (см. таблицу)
-
помогает критически оценивать исследования других
-
влияет на интерпретацию данных, так как разные шкалы позволяют отразить различные свойства.
Т олько со шкалы интервалов имеет смысл говорить о средних значениях некоторого показателя. Так, например, если мы отнесем IQ к шкале интервалов, то сможем говорить о среднем показателе группы, что позволит нам, скажем, сравнивать среднее значение IQ школьников в различных странах. Если же IQ – это шкала порядка, то тогда понятие среднего теряет смысл и никакого среднего IQ группы быть не может.
Лишь в шкале равных отношений мы можем говорить о процентах. Так, например, утверждать, что некоторая методика позволила повысить креативность на 20% мы сможем только тогда, когда креативность будет измерена на шкале равных отношений.
Свойства, отражаемые различными типами шкал
Р    азличие
|
шкала наименований
|
Величина
|
шкала порядка
|
Р  авные интервалы
|
шкала интервалов
|
Р авные отношения
|
шкала равных отношений
|
Процедуры субъективного шкалирования
! В результате этих процедур мы получаем шкалу порядка!
-
Метод ранжирования - все объекты представляются испытуемому одновременно, он должен их упорядочить по величине измеряемого признака.
-
Метод парных сравнений - объекты представляются испытуемому попарно (число предъявляемых сочетаний n(n-1)), где n - число сравниваемых объектов; испытуемый оценивает сходство или различие между членами пар.
-
Метод абсолютной оценки - стимулы предъявляются по одному. Испытуемый дает оценку стимула в единицах предложенной шкалы.
-
Метод выбора - индивиду предлагаются несколько объектов, из которых он должен выбрать те, которые соответствую заданному критерию.
Метод ранжирования
Метод основан на следующем допущении: Каждый испытуемый и каждый стимул могут представлены на некоторой одномерной шкале (J шкале) предпочтений как точки, так что порядок предпочтений в ответах испытуемого (последовательность его предпочтений) соответствует расстояниям от точки «идеала» испытуемого до каждого конкретного стимула (рис.1).
точка «идеала»
Рис 1. Шкала, соответствующая порядку предпочтений C D B E A F
Данные состоят из набора упорядоченных по некоторому критерию стимулов, полученных от многих испытуемых.
Процедура анализа заключается в нахождении шкалы J путем развертывания полученных упорядоченных наборов.
Процедуры такого анализа слишком сложные, чтобы приводить их в тексте (честное слово, когда вы их увидите, то точно делать не будете). Для анализа следует воспользоваться компьютерными программами.
МЕТОД ПАРНЫХ СРАВНЕНИЙ
При предъявлении стимулов необходимо обеспечить
-
чтобы некоторый стимул встречался одинаковое число раз в правой и левой части
-
чтобы повторение стимула шло, как минимум, через три другие пары
АЛГОРИТМ ПОЛУЧЕНИЯ ШКАЛЫ.
Поясним работу процедуры обработки данных на примере.
Пусть у нас есть 5 образцов кофе неизвестной сладости. Наша задача - расположить их по шкале, которая показывала бы сладость кофе. Произвольно нальем их в чашки, обозначенные как “чашка 1”, “чашка 2” и т.д. Задача испытуемого, попробовав кофе из двух чашек, выбрать ту, в которой кофе, на его взгляд, является более сладким.
Пусть мы попросили выполнить эту процедуру 50 человек.
Сводим в таблицу n x n абсолютные частоты предпочтения (сколько раз j-тый элемент был предпочтен i-тому) – получаем матрицу F.
Так, для задачи измерения сладости кофе, число 26 на пересечении колонок “чашка 1” и “чашка 2” значит, что 26 раз кофе в первой чашке был признан более сладким.
Матрица F
-
 I J
|
чашка 1
|
чашка 2
|
чашка 3
|
чашка 4
|
чашка 5
|
чашка 1
|
|
24
|
18
|
23
|
14
|
чашка 2
|
26
|
|
18
|
29
|
24
|
чашка 3
|
32
|
32
|
|
32
|
27
|
чашка 4
|
27
|
21
|
18
|
|
21
|
чашка 5
|
36
|
26
|
23
|
29
|
|
Далее рассчитываем матрицу относительных частот - матрицу Р , где показываем те же данные, но в процентах к общему числу.
При 50 испытуемых 26 на пересечении колонок “чашка 1” и “чашка 2”даст 52%, или 0,52 по отношению к единице.
матрица Р
-
I J
|
чашка 1
|
чашка 2
|
чашка 3
|
чашка 4
|
чашка 5
|
чашка 1
|
|
0,48
|
0,36
|
0,46
|
0,28
|
чашка 2
|
0,52
|
|
0,36
|
0,58
|
0,48
|
чашка 3
|
0,64
|
0,64
|
|
0,64
|
0,54
|
чашка 4
|
0,54
|
0,42
|
0,36
|
|
0,42
|
чашка 5
|
0,72
|
0,52
|
0,46
|
0,58
|
|
После этого, используя z-преобразование, переводим полученные значения - матрица Z
матрица Z
-
 I J
|
чашка 1
|
чашка 2
|
чашка 3
|
чашка 4
|
чашка 5
|
чашка 1
|
|
-0.050
|
-0.358
|
-0.100
|
-0.583
|
чашка 2
|
0.050
|
|
-0.358
|
0.202
|
-0.050
|
чашка 3
|
0.358
|
0.358
|
|
0.358
|
0.1
|
чашка 4
|
0.1
|
-0.202
|
-0.358
|
|
-.202
|
чашка 5
|
0.583
|
0.050
|
-0.1
|
0.202
|
|
страница 1 ... страница 2 | страница 3 страница 4 страница 5 ... страница 7 | страница 8
|