В какой шкале измерено явление

Определение того, в какой шкале измерено явление (представлен при­знак), — ключевой момент анализа данных: любой последующий шаг, выбор любого метода зависит именно от этого.

Обычно идентификация номинативной шкалы, ее дифференциация от ран­говой, а тем более от метрической шкалы не вызывает особых проблем.

ПРИМЕР _:

Рассмотрим вопрос анкеты, для ответа на который испытуемые выбирают один из предложенных вариантов: «Насколько Вы уверены в своих силах...

Совершенно уверен

Затрудняюсь ответить

Совершенно неуверен»

Если исследователя интересует, в какой степени испытуемые уверены или не уве­рены в своих силах, то логично предполагать, что признак представлен в ранговой шкале. Если же исследователя интересует то, как распределились ответы по вари­антам или чем характеризуется каждая из 3 соответствующих групп, то разумнее рассматривать этот признак как номинативный.

Значительно сложнее определить различие между порядковой и метричес­кой шкалами. Проблема связана с тем, что измерения в психологии, как пра­вило, косвенные. Непосредственно мы измеряем некоторые наблюдаемые яв­ления или события: количество ответов на вопросы, или заданий, решенных за отведенное время, или время решения набора заданий и т. д. Но при этом вы­носим суждения о некотором скрытом, латентном свойстве, недоступном пря­мому наблюдению: об агрессивности, общительности, способности и т. д.

Количество заданий, решенных за отведенное время, — это, конечно, из­мерение в метрической шкале. Но само по себе это количество нас интересу­ет лишь в той мере, в какой оно отражает некоторую изучаемую нами способ­ность. Соответствуют ли равные разности решенных задач равным разностям выраженности изучаемого свойства (способности)? Если ответ «да» — шкала метрическая (интервальная), если «нет» — шкала порядковая.

Конечно, проще всего в подобных ситуациях согласиться с тем, что при­знак представлен в порядковой шкале. Но при этом мы существенно ограни­чиваем себя в выборе методов последующего анализа. Более того, переход к менее мощной шкале обрекает нас на утрату части столь ценной для нас эмпирической информации об индивидуальных различиях испытуемых. След­ствием этого может являться падение статистической достоверности резуль­татов исследования. Поэтому исследователь стремится все же найти свиде­тельства того, что используемая шкала—более мощная, метрическая. То, какие обоснования метричности шкалы обычно учитываются, мы рассмотрим не­сколько позднее — в разделе о нормальном распределении.