Признаки и переменные. Шкала измерения

Дата добавления: 15 Мая 2013 в 08:49
Автор работы: s**************@mail.ru
Тип работы: реферат
Скачать архив (34.24 Кб)
Файлы: 1 файл
Скачать файл  Просмотреть файл 

контр.раб.кол.и кач..docx

  —  36.76 Кб

Содержание

 

ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………3

    1. Признаки и переменные…………………………………...……………….5
  1. Шкалы измерения…………………………………………………………..5

2.1. Номинативная шкала…………………………………………………….6

2.2. Порядковая шкала………………………………………….…………….7

2.3. Интервальная шкала…………………………………………..………….9

2.4. Шкала равных отношений…………………………………….………..15

ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………….………..17

Список использованных литератур………………………………...………18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВВЕДЕНИЕ

 

Психология получила статус науки  благодаря эксперименту и использованию  математики при обработке экспериментальных  данных и психологических исследований. Математика в психологии служит таким  логическим инструментом доказательства, давая возможность научного понимания  психологических закономерностей  и более глубокого их анализа  Математическая статистика - область  современной математики, основанная на теории вероятностей и занятая  поиском законов изменения и  способов измерения случайных величин, обоснованием методов расчетов, производимых с такими величинами.

Математическая статистика возникла (XVII в) и развивалась параллельно  с теорией вероятностей. Дальнейшее развитие математической статистики (вторая половина XIX - начало XX в) обязано, в первую очередь, П.Л. Чебышеву, А.А. Маркову, А.М. Ляпунову, а также К. Гауссу, А. Кетле, Ф. Гальтону, К. Пирсону и др.

В XX в. Наиболее существенный вклад  в математическую статистику был  сделан советскими математиками (В.И. Романовский, Е.Е. Слуцкий, А.Н. Колмогоров, Н.В. Смирнов), а также английскими (Стъюдент, Р. Фишер, Э. Пирсон) и американскими (Ю. Нейман, А. Вальд) учеными.

Еще в середине XIX начале XX века наблюдается, правда, еще не вполне регулярные, но, тем не менее, приносящие обоюдную пользу, - попытки провести аналогии между  психологическими и физическими  исследованиями, особенно в области  построения лабораторного эксперимента, анализа и обработки экспериментальных  данных. Почти одновременно в психологию и физику приходят вероятностные  и статистические методы, теория дифференциальных уравнений, вариационное исчисление и  другие. О том, чтобы математически  описать деятельность мозга мечтал И.П. Павлов.

Благодаря проникновению в количественные свойства психических явлений, психология получила множество логических доказательств, которые явились - научным обоснованием изучения психики человека. Именно поэтому математика как строгая логическая дисциплина необходима любому специалисту, практикующемуся в области психологии. Современная математическая статистика представляет собой большую и сложную систему знаний. Нельзя рассчитывать на то, что каждый психолог овладеет этими знаниями. Статистики разработали целый комплекс простых методов, которые совершенно доступны любому квалифицированному специалисту психологу.

Все необходимые для их применения вычисления можно выполнять вручную  или на компьютере. Уместное грамотное  применение этих методов позволит практику и исследователю, во всяком случае проведя начальную обработку, получить общую картину того, что дают количественные результаты его исследований, оперативно проконтролировать ход исследований. Статистические методы раскрывают связи между изучаемыми явлениями. Однако необходимо твердо знать, что, как бы ни была высока вероятность таких связей, они не дают права исследователю признать их причинно-следственными отношениями. Чтобы подтвердить или отвергнуть существование причинно-следственных отношений, исследователю зачастую приходится продумывать целые серии экспериментов. Если они будут правильно построены и проведены, то статистика поможет извлечь из результатов этих экспериментов информацию, которая необходима исследователю, чтобы либо обосновать и подтвердить свою гипотезу, либо признать ее недоказанной.

 

 

 

 

 

 

 

 

    1. Признаки и переменные

 

Признаки и  переменные - это измеряемые психологические явления. Такими явлениями могут быть время решения задачи, количеств допущенных ошибок, уровень тревожности, показатель интеллектуальной лабильности, интенсивность агрессивных реакций, угол поворот корпуса в беседе, показатель социометрического статуса и множеств других переменных.

Понятия признака и переменной могут  использоваться как взаимозаменяемые. Они являются наиболее общими. Иногда вместо ни используются понятия показателя или уровня, например, уровень настойчивости, показатель вербального интеллекта и др. Понятия показа теля и уровня указывают на то, что признак может  быть измерен количественно, так  как к ним применимы определения "высокий" ил "низкий", например, высокий уровень интеллекта, низкие показатели тревожности и др.

Психологические переменные являются случайными величинами поскольку заранее неизвестно, какое именно значение они примут.

Математическая  обработка - это оперирование со значениям признака, полученными у испытуемых в психологическом исследовании. Такие индивидуальные результаты называют также "наблюдениями" "наблюдаемыми значениями", "вариантами", "датами", "индивидуальны ми показателями" и др. В психологии чаще всего используются термины "наблюдение" или "наблюдаемое значение".

Значения признака определяются при  помощи специальных шкал измерения.

 

  1. Шкалы измерения

 

Измерение - это приписывание числовых форм объектам или событиям в соответствии с определенными правилами. С. Стивенсом предложена классификация из 4 типов шкал измерения:

  1. номинативная, или номинальная, или шкала наименований;
  2. порядковая, или ординальная, шкала;
  3. интервальная, или шкала равных интервалов;
  4. шкала равных отношений.

 

2.1. Номинативная шкала

 

Номинативная  шкала - это шкала, классифицирующая по названию: потеп (лат.) - имя, название. Название же не измеряется количественно, оно лишь позволяет отличить один объект от другого или одного субъекта от другого. Номинативная шкала - это способ классификации объектов или субъектов, распределения их по ячейкам классификации.

Простейший случай номинативной шкалы - дихотомическая шкала, состоящая всего  лишь из двух ячеек, например: "имеет  братьев и сестер - единственный ребенок в семье"; "иностранец - соотечественник"; "проголосовал "за" - проголосовал "против"" и т.п.

Признак, который измеряется по дихотомической шкале наименований, называется альтернативным. Он может принимать всего два  значения. При этом исследователь  зачастую заинтересован в одном  из них, и тогда он говорит, что  признак "проявился", если тот  принял интересующее его значение, и что признак "не проявился", если он принял противоположное значение. Например: "Признак леворукости проявился у 8 испытуемых из 20". В принципе номинативная шкала может состоять из ячеек "признак проявился - признак не проявился".

Более сложный вариант номинативной шкалы - классификация из трех и более  ячеек, например: "экстрапунитивные - интрапунитивные - импунитивные реакции" или "выбор кандидатуры А - кандидатуры Б - кандидатуры В - кандидатуры Г" или "старший - средний - младший -единственный ребенок в семье" и др.

Расклассифицировав все объекты, реакции или всех испытуемых по ячейкам  классификации, мы получаем возможность  от наименований перейти к числам, подсчитав количество наблюдений в каждой из ячеек.

Как уже указывалось, наблюдение - это одна зарегистрированная реакция, один совершенный выбор, одно осуществленное действие или результат одного испытуемого.

Допустим, мы определим, что кандидатуру А выбрали 7 испытуемых, кандидатуру Б - 11, кандидатуру В - 28, а кандидатуру Г - всего 1. Теперь мы можем оперировать этими числами, представляющими собой частоты встречаемости разных наименований, то есть частоты принятия признаком "выбор" каждого из 4 возможных значении. Далее мы можем сопоставить полученное распределение частот с равномерным или каким-то иным распределением.

 Таким образом, номинативная шкала позволяет нам подсчитывать частоты встречаемости разных "наименований", или значений признака, и затем работать с этими частотами с помощью математических методов.

Единица измерения, которой мы при  этом оперируем - количество наблюдений (испытуемых, реакций, выборов и т. п.), или частота. Точнее, единица  измерения - это одно наблюдение. Такие  данные могут быть обработаны с помощью  метода χ2, биномиального критерия m и углового преобразования Фишера φ*.

 

2.2. Порядковая шкала

 

Порядковая шкала - это шкала, классифицирующая по принципу "больше - меньше". Если в шкале наименований было безразлично, в каком порядке мы расположим классификационные ячейки, то в порядковой шкале они образуют последовательность от ячейки "самое малое значение" к ячейке "самое большое значение" (или наоборот). Ячейки теперь уместнее называть классами, поскольку по отношению к классам употребимы определения "низкий", "средний" и "высокий" класс, или 1-й, 2-й, 3-й класс, и т.д.

В порядковой шкале должно быть не менее трех классов, например "положительная  реакция - нейтральная реакция - отрицательная  реакция" или "подходит для занятия  вакантной должности - подходит с  оговорками - не подходит" и т. п.

В порядковой шкале мы не знаем  истинного расстояния между классами, а знаем лишь, что они образуют последовательность. Например, классы "подходит для занятия вакантной  должности" и "подходит с оговорками" могут быть реально ближе друг к другу, чем класс подходит с  оговорками" к классу "не подходит".

От классов легко перейти  к числам, если мы условимся считать, что низший класс получает ранг 1, средний класс - ранг 2, а высший класс - ранг 3, или наоборот. Чем больше классов в шкале, тем больше. У  нас возможностей для математической обработки полученных данных и проверки статистических гипотез.

Например, мы можем оценить различия между двумя выборками испытуемых по преобладанию у них более высоких  или более низких рангов или подсчитать коэффициент ранговой корреляции между  двумя переменными, измеренными  в порядковой шкале, допустим, между  оценками профессиональной компетентности руководителя, данными ему разными экспертами.

Все психологические методы, использующие ранжирование, построены на применении шкалы порядка. Если испытуемому предлагается упорядочить 18 ценностей по степени их значимости для него, проранжировать список личностных качеств социального работника или 10 претендентов на эту должность по степени их профессиональной пригодности, то во всех этих случаях испытуемый совершает так называемое принудительное ранжирование, при котором количество рангов соответствует количеству ранжируемых субъектов или объектов (ценностей, качеств и т.п.).

Независимо от того, приписываем  ли мы каждому качеству или испытуемому  один из 3-4 рангов или совершаем процедуру  принудительного ранжирования, мы получаем в обоих случаях ряды значении, измеренные по порядковой шкале. Правда, если у нас всего 3 возможных класса и, следовательно, 3 ранга, и при этом, скажем, 20 ранжируемых испытуемых, то некоторые из них неизбежно получат  одинаковые ранги. Все многообразие жизни не может уместиться в 3 градации, поэтому в один и тот же класс  могут попасть люди, достаточно серьезно различающиеся между собой. С  другой стороны, принудительное ранжирование, то есть образование последовательности из многих испытуемых, может искусственно преувеличивать различия между людьми. Кроме того, данные, полученные в  разных группах, могут оказаться  несопоставимыми, так как группы могут изначально различаться по уровню развития исследуемого качества, и испытуемый, получивший в одной группе высший ранг, в другой получил бы всего лишь средний, и т.п.

Выход из положения может быть найден, если задавать достаточно дробную классификационную систему, скажем, из 10 классов, или градаций, признака. В сущности, подавляющее большинство психологических методик, использующих экспертную оценку, построено на измерении одним и тем же "аршином" из 10, 20 или даже 100 градаций разных испытуемых в разных выборках.

Итак, единица измерения в шкале порядка - расстояние в 1 класс или в 1 ранг, при этом расстояние между классами и рангами может быть разным (оно нам неизвестно). К данным, полученным по порядковой шкале, применимы все описанные в данной книге критерии и методы.

 

2.3. Интервальная шкала

 

 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 равно интервальными можно считать лишь шкалы в единицах стандартного отклонения и процентильные 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±3δ1. 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.

Страницы:12следующая →
Описание работы
Психология получила статус науки благодаря эксперименту и использованию математики при обработке экспериментальных данных и психологических исследований. Математика в психологии служит таким логическим инструментом доказательства, давая возможность научного понимания психологических закономерностей и более глубокого их анализа Математическая статистика - область современной математики, основанная на теории вероятностей и занятая поиском законов изменения и способов измерения случайных величин, обоснованием методов расчетов, производимых с такими величинами.
Содержание работы
ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………3
Признаки и переменные…………………………………...……………….5
Шкалы измерения…………………………………………………………..5
2.1. Номинативная шкала…………………………………………………….6
2.2. Порядковая шкала………………………………………….…………….7
2.3. Интервальная шкала…………………………………………..………….9
2.4. Шкала равных отношений…………………………………….………..15
ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………….………..17
Список использованных литератур………………………………...………18