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
Ø чтобы некоторый стимул встречался одинаковое число раз в правой и левой части
Ø 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 | |||||
| чашка 2 | |||||
| чашка 3 | |||||
| чашка 4 | |||||
| чашка 5 |
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 |
Для получения шкалы проделываем следующие операции
1. Суммируем все значения в колонке по каждому показателю
2. Находим среднее (å xi)/n
3. Из полученных значений (å xi)/n наименьшее (в нашем случае самое большое по модулю отрицательное число) принимаем за ноль
(в нашем случае это “чашка 3” = -0.294)
4. Прибавляем это число с обратным знаком ко всем остальным числам. Полученные цифры - Rj - дают распределение объектов на шкале
 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 | |
| å xi | 1.091 | 0.156 | -1.174 | 0.662 | -0.735 |
| (å xi)/n | 0.273 | 0.039 | -0.294 | 0.166 | -0.184 |
| Rj | 0.566 | 0.333 | 0.459 | 0.110 |
В нашем примере получаем следующую шкалу
чашка 3 - самый несладкий кофе
чашка 5
чашка 2
чашка 4
чашка 1 - самый сладкий кофе