рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Психология
/
Измерительные шкалы. Характеристика интервальной шкалы.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Измерительные шкалы. Характеристика интервальной шкалы.

Измерительные шкалы. Характеристика интервальной шкалы. - раздел Психология, Экзамен по математические основы психологии Каждое Из Возможных Значений Измеренных Величин Отстоит От Ближайшего На Равн...

Каждое из возможных значений измеренных величин отстоит от ближайшего на равном расстоянии. Нуль условен. Для измерения с помощью шкалы интервалов устанавливаются

специальные единицы измерения – стены. При работе с этой шкалой измеряемому свойству или предмету присваивается число равное количеству единиц измерения, эквивалентное количеству измеряемого свойства.

Примеры

Семантический дифференциал Ч.Осгуда; IQ Векслера; T-шкала; 16-ти факторный опросник

Кеттела и другие тестовые шкалы, которые специально вводятся при обосновании их

равноинтервальности.·

Интервальная шкала- 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.

Можно предположить, что если мы измеряем время решения задачи в секундах, то

это уже явно шкала интервалов. Однако на самом деле это не так, поскольку

психологически различие в 20 секунд между испытуемым А и Б может быть отнюдь не

равно различию в 20 секунд между испытуемыми Б и Г, если испытуемый А решил задачу

за 2 секунды, Б - за 22, В - за 222, а Г - за 242.

Аналогичным образом, каждая секунда после истечения полутора минут в опыте с

измерением мышечного волевого усилия на динамометре с подвижной стрелкой, по

"цене", может быть, равна 10 или даже более секундам в первые полминуты опыта. "Одна

секунда за год идет" - так сформулировал это однажды один испытуемый.

Попытки измерять психологические явления в физических единицах - волю в

секундах, способности в сантиметрах, а ощущение собственной недостаточности - в

миллиметрах и т. п., конечно, понятны, ведь все-таки это измерения в единицах

"объективно" существующего времени и пространства. Однако ни один опытный

исследователь при этом не обольщает себя мыслью, что он совершает измерения по

психологической интервальной шкале. Эти измерения принадлежат по-прежнему к шкале

порядка, нравится нам это или нет.

Мы можем с определенной долей уверенности утверждать лишь, что испытуемый А

решил задачу быстрее Б, Б быстрее В, а В быстрее Г.

Аналогичным образом, значения, полученные испытуемыми в баллах по любой

нестандартизованной методике, оказываются измеренными лишь по шкале порядка. На

самом деле равноинтервальными можно считать лишь шкалы в единицах стандартного

отклонения и про-центильные шкалы, и то лишь при условии, что распределение значений

в стандартизующей выборке было нормальным.

Принцип построения большинства интервальных шкал построен на известном

правиле "трех сигм": примерно 97,7-97,8% всех значений признака при нормальном его

распределении укладываются в диапазоне М±3σ2 Можно построить шкалу в единицах

долей стандартного отклонения, которая будет охватывать весь возможный диапазон

изменения признака, если крайний слева и крайний справа интервалы оставить

открытыми.

Р.Б. Кеттелл предложил, например, шкалу стенов - "стандартной десятки". Среднее

арифметическое значение в "сырых" баллах принимается за точку отсчета. Вправо и влево

отмеряются интервалы, равные 1/2 стандартного отклонения. На Рис. 1.2 представлена

схема вычисления стандартных оценок и перевода "сырых" баллов в стены по шкале N 16-

факторного личностного опросника Р. Б. Кеттелла.__ Построение шкал равных интервалов по данным, полученным по шкале порядка, напоминает трюк с веревочной лестницей, на который ссылался С. Стивене. Мы сначала поднимаемся по лестнице, которая ни на чем не закреплена, и добираемся до лестницы, которая закреплена. Однако каким путем мы оказались на ней? Измерили некую психологическую переменную по шкале порядка, подсчитали средние и стандартные отклонения, а затем получили, наконец, интервальную шкалу. "Такому нелегальному использованию статистики может быть дано известное прагматическое оправдание; во многих случаях оно приводит к плодотворным результатам".

Многие исследователи не проверяют степень совпадения полученного ими

эмпирического распределения с нормальным распределением, и тем более не переводят

получаемые значения в единицы долей стандартного отклонения или процентили,

предпочитая пользоваться "сырыми" данными. "Сырые" же данные часто дают

скошенное, срезанное по краям или двухвершинное распределение. На Рис. 1.3

представлено распределение показателя мышечного волевого усилия на выборке из 102

испытуемых. Распределение с удовлетворительной точностью можно считать

нормальным (χ2=12,7, при v=9, M=89,75, σ= 25,1). С такими "ненормальными" распределениями приходится встречаться очень часто,

чаще, может быть, чем с классическими нормальными. И дело здесь не в каком-то изъяне,

а в самой специфике психологических признаков. По некоторым методикам от 10 до 20%

испытуемых получают оценку "ноль" - например, в их рассказах не встречается ни одной

словесной формулировки, которая отражала бы мотив "надежда на успех" или "боязнь

неудачи" (методика Хекхаузена). То, что испытуемый получил оценку "ноль", нормально,

но распределение таких оценок не может быть нормальным, как бы мы ни увеличивали

объем выборки (см. п. 5.3).

Методы статистической обработки, предлагаемые в настоящем руководстве, в

большинстве своем не требуют проверки совпадения полученного эмпирического

распределения с нормальным. Они построены на подсчете частот и ранжировании.

Проверка необходима только в случае применения дисперсионного анализа. Именно

поэтому соответствующая глава сопровождается описанием процедуры подсчета необхо-

димых критериев.

Во всех остальных случаях нет необходимости проверять степень совпадения

полученного эмпирического распределения с нормальным, и тем более стремиться

преобразовать порядковую шкалу в равноинтервальную. В каких бы единицах ни были

измерены переменные - в секундах, миллиметрах, градусах, количестве выборов и т. п. -

все эти данные могут быть обработаны с помощь непараметрических критериев4,

составляющих основу данного руководства.__

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Экзамен по математические основы психологии

Переменные и их измерения Квантили и процентили Величина... Фоновые рисунки... В ячейки таблицы разрешается добавлять фоновый рисунок в зависимости от размеров ячейки он может повторяться по...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Измерительные шкалы. Характеристика интервальной шкалы.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Понятие измерения в психологии.
Главное отличие отраслей психологического знания использующих математические методы – их предмет может быть не только описан, но и измерен. Возможность измерения открывает доступ для применения кол

Измерительные шкалы. Характеристика номинальной шкалы.
Состоит в присваивании какому-либо свойству или признаку определенного обозначения или символа. При измерении в этой шкале осуществляется классификация или распределение на непересекающиеся классы.

Измерительные шкалы. Характеристика порядковой шкалы.
Классифицирует совокупность измеренных признаков по принципу «больше-меньше», «выше-ниже», «сильнее-слабее». Примеры Школьные оценки от 1 до 5; закодированные уровни от низкого до

Измерительные шкалы. Шкалы отношений.
Обладает всеми свойствами интервальной шкалы и имеет твердо фиксированный нуль, который означает полное отсутствие свойства. Используется в химии, физике, психофизике, психофизиологии. При

Квантили и процентили.
Квантиль – это такое значение признака q, которое делит диапазон его изменения на две части так, чтобы отношение числа элементов выборки, имеющих значение признака, меньшее q, к числу элементов, им

Таблицы и графики. Преимущества и недостатки.
Преимущества таблиц Таблицы довольно долго властвовали в области верстки, поскольку предлагали достаточно простые методы для размещения разных элементов на веб-странице при отсутствии явны

Создание колонок
Таблицы же хорошо выступают в качестве многоколонной модульной сетки, каждая ячейка представляет собой отдельную колонку. Это позволяет легко создавать двух- и трехколонный макет документа. При изм

Понятие корреляции
Корреляция – это согласованное изменение признаков. Если при изменении одной (или нескольких) величин изменяются другая (другие), то между показателями этих явлений будет наблюдаться корреляция. На

Описание метода
Для подсчета ранговой корреляции необходимо располагать двумя рядами значений, которые могут быть проранжированы. Такими рядами значений могут быть: 1) два признака, измере

Графическое представление метода ранговой корреляции
Чаще всего корреляционную связь представляют графически в виде облака точек или в виде линий, отражающих общую тенденцию размещения точек в пространстве двух осей: оси признака А

Ограничения коэффициента ранговой корреляции
1. По каждой переменной должно быть представлено не менее 5 наблюдений. Верхняя граница выборки определяется имеющимися таблицами критических значений (Табл.XVI Приложения 1), а и

Расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена rs.
1. Определить, какие два признака или две иерархии признаков будут участвовать в сопоставлении как переменные А и В. 2. Проранжировать значения переменной А, начисляя ранг 1 наиме

Статистические гипотезы
Формулирование гипотез систематизирует предположения исследователя и представляет их в четком и лаконичном виде. Благодаря гипотезам исследователь не теряет путеводной нити в проц

Ненаправленные гипотезы
H0: X1 не отличается от Х2 Н1: Х1 отличается от Х2 Если вы заметили, что в одной из групп индивидуальные значения испытуемых по какому-либо признаку, например по социальн

Статистические критерии различий
В психологических исследованиях для доказательства эффективности внедряемых программ, тренингов, упражнений и т.д. помимо отслеживания на определенных этапах качественных изменений используется и м

Статистические критерии
Статистический критерий - это решающее правило, обеспечивающее надежное поведение, то есть принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью. Статисти

Уровни статистической значимости
Уровень значимости - это вероятность того, что мы сочли различия существенными, а они на самом деле случайны. Когда мы указываем, что различия достоверны на 5%-ом уровне значимост

Ошибка, состоящая в том, что мы отклонили нулевую гипотезу, в то время какона верна, называется ошибкой 1 рода.
Вероятность такой ошибки обычно обозначается какα. В сущности, мы должны были бы указывать в скобках не р≤0,05 или р≤0,01, а α≤0,05 или α≤0,01. В нек

Ошибка, состоящая в том, что мы приняли нулевую гипотезу, в то время как
она неверна, называется ошибкой II рода. Вероятность такой ошибки обозначается как β. Мощность критерия - это его способность не допустить ошибку II рода, поэтому:

Выборка
Выборка – любая подгруппа элементов (испытуемых, респондентов) выделенная из генеральной совокупности для проведения эксперимента. Генеральная совокупность – это люб

КРИТЕРИИ
1). Позволяют прямо оценить различи* в средних, полученных в двух выборках (t - критерий Стьюдента).2)Позволяют оценить лишь средние тенденции, например, ответить на вопрос, чаще ли в выборке А вст

Критерий фишера.
Назначение.Критерий j-Фишера – многофункциональный и предназначен для сравнения двух как связных, так и несвязных между собой выборок, причем в сравниваемых выбор

Описание критерия
Критерий оценивает достоверность различий между процентными долями двух выборок, в которых зарегистрирован интересующий нас эффект. Суть углового преобразования Фишера состоит в п

Гипотезы
H0: Доля лиц, у которых проявляется исследуемый эффект, в выборке 1 не больше, чем в выборке 2. H1: Доля лиц, у которых проявляется исследуемый эффект, в выборке 1 больше,

АЛГОРИТМ 17
Расчет критерия φ* 1. Определить те значения признака, которые будут критерием для разделения испытуемых на тех, у кого "есть эффект" и тех, у кого

Описание критерия
Существует несколько способов использования критерия и несколько вариантов таблиц критических значений, соответствующих этим способам. Этот метод определяет, достаточно ли мала зо

Графическое представление критерия U
На Рис. 2.5. представлены три из множества возможных вариантов соотношения двух рядов значений. В варианте (а) второй ряд ниже первого, и ряды почти не перекрещиваются. Область

Ограничения критерия U
1. В каждой выборке должно быть не менее 3 наблюдений: n1•n2≥3; допускается, чтобы в одной выборке было 2 наблюдения, но тогда во второй их должно быть не менее 5.

Правила ранжирования
1. Меньшему значению начисляется меньший ранг. Наименьшему значению начисляется ранг 1. Наибольшему значению начисляется ранг, соответствующий количеству ранжируемых знач

Подсчет критерия U Манна-Уитни.
1. Перенести все данные испытуемых на индивидуальные карточки. 2. Пометить карточки испытуемых выборки 1 одним цветом, скажем красным, а все карточки из выборки 2 - другим, наприм

Описание критерия Т
Этот критерий применим в тех случаях, когда признаки измерены по крайней мере по шкале порядка; и сдвиги между вторым и первым замерами тоже могут быть упорядочены. Для этого они

Графическое представление критерия Т
Сдвиги в противоположные стороны мы можем представить себе в виде двух облаков, как и в критерии знаков. Величина облака зависит не только от количества соответствующих сдвигов, н

Ограничения в врнменеанн критерия Т Ввлкоксона
1. Минимальное количество испытуемых, прошедших измерения в двух условиях - 5 человек. Максимальное количество испытуемых - 50 человек, что диктуется верхней границей имеющихся та

Подсчет критерия Т Вилкоксона
1. Составить список испытуемых в любом порядке, например, алфавит- ном. 2. Вычислить разность между индивидуальными значениями во втором и первом замерах ("после&quo

Понятие дисперсионного анализа
Дисперсионный анализ - это анализ изменчивости признака под влиянием каких- либо контролируемых переменных факторов. В зарубежной литературе дисперсионный анализ часто обозначаетс

Нию (б) у учеников с низким, средним и высоким уровнями развития кратковременной памяти
Низкий, средний и высокий уровни развития кратковременной памяти можно рассматривать как градации фактора кратковременной памяти. Нулевая гипотеза в дисперсионном анализе б