- •Одномерная статистика
- •Раздел 1
- •1.1 Разделы статистики
- •1.2 Типы данных
- •1.3. Измерения и шкалы
- •1.4 Измерительные шкалы
- •1.5 Как определить, в какой шкале измерено явление
- •Раздел 2
- •2.1 Генеральная совокупность и выборка
- •2.2 Описательная статистика
- •Закон нормального распределения
- •Коэффициент асимметрии и эксцесса
- •2.3 Классификация задач психологического исследования и методов их решения
- •2.4 Индуктивная статистика
- •Достоверность результатов исследования
- •Нулевая гипотеза
- •Уровни значимости
- •2.5 Корреляционная статистика
- •Раздел 3 Дисперсионный анализ
- •Многомерная статистика
- •Факторный анализ
- •Дискриминантный анализ
1.4 Измерительные шкалы
Номинальная шкала (неметрическая), состоит в присваивании какому-либо свойству или признаку определенного обозначения. По сути, это — классификация свойств или объединение объектов в классы при условии, что объекты, принадлежащие к одному классу, идентичны (аналогичны). Тогда как объекты, различающиеся по этому признаку, попадают в разные классы.
Примеры:
Классификация по “полу”: 0 – женщина, 1 – мужчина
Классификация по “ национальность”: 1 – русский, 2 – белорус, 3 – украинец
Классификация по “ типам темперамента”: А — холерики, В — сангвиники, С — флегматики, D — меланхолики.
Независимо от характера обозначения групп, классов (буквенные или численные), номинальная шкала определяет, что разные классы отличаются друг от друга лишь в качественном отношении, но не подразумевает каких-либо количественных операций с ними. Так, исходя из приведенных выше примеров, нельзя сказать, что А > В или В < С, можно лишь утверждать, что А нетождественно В, С отличается от D и т. д.
Ранговая, или порядковая шкала (неметрическая). Измерение в этой шкале предполагает приписывание объектам чисел в зависимости от степени выраженности измеряемого свойства.
При сравнении испытуемых друг с другом мы можем сказать, больше или меньше выражено свойство, но не можем сказать, насколько больше или насколько меньше оно выражено, а уж тем более – во сколько раз больше или меньше. Таким образом, при измерении в ранговой шкале, из всех свойств чисел учитывается то, что они разные, и то, что одно число больше, чем другое.
Примеры:
Места, занятые бегунами в соревновании
Ранг студента по среднему баллу успеваемости
Отметим, что существует необходимость соблюдения правила ранжирования, когда двое или более испытуемых имеют одинаковую выраженность измеряемого свойства.
Интервальная шкала (метрическая). В этом измерении числа отражают не только различия между объектами в уровне выраженности свойства (характеристика порядковой шкалы), но и то, насколько больше или меньше выражено свойство. Измерение в этой шкале предполагает возможность применения единицы измерения (метрики). Объекту присваивается число единиц измерения, пропорциональное выраженности измеряемого свойства.
Важная особенность интервальной шкалы – произвольность выбора нулевой точки: нуль условен, он не указывает на отсутствие измеряемого свойства. Следовательно, применяя эту шкалу, мы можем судить, насколько больше или насколько меньше выражено свойство при сравнении объектов, но судить о том, во сколько раз больше или меньше выражено свойство нельзя.
Примеры:
Температурная шкала Цельсия
Шкала уровня субъективного контроля по Роттеру
Шкала отношений или абсолютная шкала (метрическая). Измерение в этой шкале отличается от интервального только тем, что в ней устанавливается нулевая точка, соответствующая полному отсутствию выраженности измеряемого свойства.
Примеры:
Температурная шкала по Кельвину
Шкала роста, веса, время выполнения задачи
В связи с наличием абсолютной нулевой точки при сравнении объектов мы можем сказать не только о том, насколько больше или меньше выражено свойство, но и о том, во сколько раз (на сколько процентов и т. д.) больше или меньше оно выражено.