Шкалы измерений.

Любое эмпирическое научное исследование начинается с того, что исследователь фиксирует выраженность интересующих его свойств у объектов исследования как правило, при помощи чисел. Таким образом, следует различать:

1. Объекты исследования (в психологии это чаще всего люди)

2. Их свойства (то, что интересует исследователя и составляет предмет изучения)

3. Признаки, отражающие в числовой шкале выраженность свойств

В зависимости от того, какая операция лежит в основе измерения признака, различают так называемые шкалы измерений. Рассмотрим наиболее употребляемые в статистике шкалы измерений.

1. Номинальная шкала (шкала наименований, шкала классификации)используется для отнесения объектов к определённому классу. Например: пол, темперамент. Если объект может относиться только к одному из двух классов, то такая шкала называется номинальной дихотомической. Например: пол или варианты ответов на вопрос (да или нет).

2. Порядковая шкала (ранговая, ординальная), используется для отнесения объектов к определённому классу в соответствии со степенью выраженности заданного свойства изучаемого объекта. Например: оценки на экзамене или уровень тревожности.

3. Количественные шкалы имеются две разновидности количественных шкал:

Абсолютная шкала отличается от интервальной шкалы, только тем, что в ней устанавливается абсолютная нулевая точка отсчёта соответствующее полному отсутствию выраженности измеряемого свойства. Например: температура по шкале Кельвина (⁰К).

Определение того, в какой шкале измерен признак, является ключевым моментом анализа данных, так как выбор необходимого статистического метода зависит именно от этого. Данные полученные в одной шкале, можно перевести в другую шкалу только в следующем направлении.

В обратном направлении, это не возможно:

Поэтому нужно стараться по мере возможности измерять в количественной шкале, так как в этом случае мы сможем перейти к любой из рассмотренных шкал.

Однако при этом происходит частичная потеря столь ценной для нас эмпирической информации об индивидуальных различиях испытуемых. Следствием этого может являться падение статистической достоверности результатов исследования.

Перевод исходных данных из количественной шкалы в порядковую, называется ранжированием. Для этого сначала, необходимо упорядочить исходную выборку, а затем каждому элементу выборки присвоить ранг. То есть, число соответствующее порядковому номеру этого элемента в упорядоченной выборке.