Признаки и переменные. Шкала измерения

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 15 Мая 2013 в 08:49, реферат

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

Файлы: 1 файл

контр.раб.кол.и кач..docx

— 36.76 Кб (Скачать файл)

Определения и формулы расчета  М и О" даны в параграфе "Распределение признака. Параметры распределения".

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 представлена схема вычисления стандартных оценок и перевода "сырых" баллов в стены по шкале N 16-факторного личностного опросника Р. Б. Кеттелла.

 

 

Рис. №1. Схема вычисления стандартных оценок (стенов) по фактору N 16 - факторного личностного опросника Р. Б. Кеттелла; снизу указаны интервалы в единицах 1/2 стандартного отклонения

Справа от среднего значения будут  располагаться интервалы, равные 6, 7, 8, 9 и 10 стенам, причем последний из этих интервалов открыт. Слева от среднего значения будут располагаться интервалы, равные 5, 4, 3, 2 и 1 стенам, и крайний  интервал также открыт. Теперь мы поднимаемся  вверх, к оси "сырых баллов", и размечаем границы интервалов в единицах "сырых" баллов. Поскольку М=10,2; δ=2,4, вправо мы откладываем 1/2δ т.е. 1,2 "сырых" балла. Таким образом, граница интервала составит: (10,2 + 1,2) = 11,4 "сырых" балла. Итак, границы интервала, соответствующего 6 стенам, будут простираться от 10,2 до 11,4 баллов. В сущности, в него попадает только одно "сырое" значение - 11 баллов. Влево от средней мы откладываем 1/2δ и получаем границу интервала: 10,2-1,2=9. Таким образом, границы интервала, соответствующие 9 стенам, простираются от 9 до 10,2. В этот интервал попадают уже два "сырых" значения - 9 и 10. Если испытуемый получил 9 "сырых" баллов, ему начисляется теперь 5 стенов; если он получил 11 "сырых" баллов - 6 стенов, и т. д.

Мы видим, что в шкале стенов иногда за разное количество "сырых" баллов будет начисляться одинаковое количество стенов. Например, за 16, 17, 18, 19 и 20 баллов будет начисляться 10 стенов, а за 14 и 15 - 9 стенов и т. д.

В принципе, шкалу стенов можно построить по любым данным, измеренным по крайней мере в порядковой шкале, при объеме выборки п>200 и нормальном распределении признака.

Другой способ построения равноинтервальной шкалы - группировка интервалов по принципу равенства накопленных частот. При нормальном распределении признака в окрестности среднего значения группируется большая часть всех наблюдений, поэтому в этой области среднего значения интервалы оказываются меньше, уже, а по мере удаления от центра распределения они увеличиваются, (см. Рис. №2). Следовательно, такая процентнльная шкала является равноинтервальной только относительно накопленной частоты.

 

 

Рис. №2. Процентильная шкала; сверху для сравнения указаны интервалы в единицах стандартного отклонения

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. №3 представлено распределение показателя мышечного волевого усилия на выборке из 102 испытуемых. Распределение с удовлетворительной точностью можно считать нормальным (х2=12,7 при v=9, М=89,75, δ= 25,1).

 

Рис. №3. Гистограмма и плавная кривая распределения показателя мышечного волевого усилия (п=102)

На Рис. №4 представлено распределение показателя самооценки по шкале методики Дж. Менестера - Р.Корзини "Уровень успеха, которого я должен был достичь уже сейчас" (n=356). Распределение значимо отличается от нормального (χ2 =58,8, при v=7; p<0,01; М=80,64; δ=16,86).

 

 

Рис. №4. Гистограмма и плавная кривая распределения показателя должного успеха (n=356)

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.

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 ранжирования. Проверка необходима только в случае применения дисперсионного анализа. Именно поэтому соответствующая глава сопровождается описанием процедуры подсчета необходимых 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 критериев, составляющих основу данного руководства.

 

2.4. Шкала равных отношений

 

Шкала равных отношений - это шкала, классифицирующая объекты или субъектов пропорционально степени выраженности измеряемого свойства. В шкалах отношений классы обозначаются числами, которые пропорциональны друг другу: 2 так относится к 4, как 4 к 8. Это предполагает наличие абсолютной нулевой точки отсчета. В физике абсолютная нулевая точка отсчета встречается при измерении длин отрезков или физических объектов и при измерении температуры по шкале Кельвина с абсолютным нулем температур. Считается, что в психологии примерами шкал равных отношений являются шкалы порогов абсолютной чувствительности. Возможности человеческой психики столь велики, что трудно представить себе абсолютный нуль в какой-либо измеряемой психологической переменной. Абсолютная глупость и абсолютная честность - понятия скорее житейской психологии.

То же относится и к установлению равных отношений: только метафора обыденной  речи допускает, чтобы Иванов был  в 2 раза (3, 100, 1000) умнее Петрова или  наоборот.

Абсолютный нуль, правда, может  иметь место при подсчете количества объектов или субъектов. Например, при  выборе одной из 3 альтернатив испытуемые не выбрали альтернативу А ни одного раза, альтернативу Б - 14 раз и альтернативу В - 28 раз. В этом случае мы можем утверждать, что альтернативу В выбирают в два раза чаще, чем альтернативу Б. Однако при этом измерено не психологическое свойство человека, а соотношение выборов у 42 человек.

По отношению к показателям  частот возможно применять все арифметические операции: сложение, вычитание, деление и умножение. Единица измерения в этой шкале отношений - 1 наблюдение, 1 выбор, 1 реакция и т. п. Мы вернулись к тому, с чего начали: к универсальной шкале измерения в частотах встречаемости того или иного значения признака и к единице измерения, которая представляет собой 1 наблюдение. Расклассифицировав испытуемых по ячейкам номинативной шкалы, мы можем применить потом высшую шкалу измерения - шкалу отношений между частотами.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Психологу никогда не бывает скучно , потому что он всегда изучает и исследует – людей , ситуации , самого себя. Он постоянно ищет свой путь в выявлении новых закономерностей и фактов. Методы математической статистики могут оказать на этом пути неоценимую помощь, но они лишь средство . которое не должно заслонить собою цель. Необходимо помнить, что достоверная статистическая тенденция – это всё же не психологическая закономерность , что могут быть закономерности более высокого порядка , чем те что выявляются с помощью математических методов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованных литератур

 

    1. Ермолаев-Томин О. Ю. Математические методы в психологии. Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮРАЙТ, 2013. - 512 с.
    2. Гусев А. Н. , Уточкин И. С. Психологические измерения: Теория. Методы. Учебное пособие. М.: Аспект Пресс, 2011. - 320 с.
    3. Немов Р.С. Психология. Кн.3: Психодиагностика. Введение в научное психологическое исследование с элементами математической статистики. - М.: ВЛАД, 2008. – 640 с.
    4. Основные методы сбора данных в психологии. Учебное пособие. Под редакцией:   Капустин С. А. М.: Аспект Пресс, 2012. - 160 с.

 

 


Информация о работе Признаки и переменные. Шкала измерения