1. Шкалы наименований. В этом случае стимулам приписываются какие-либо идентификаторы, которые позволяют отличать их друг от друга, или стимулы от



1. Шкалы наименований. В этом случае стимулам приписываются какие-либо идентификаторы, которые позволяют отличать их друг от друга, или стимулы относятся к каким-либо различным классам. Допустимым преобразованием при этом будет тождественное преобразование. Например, если в группе присвоить каждому студенту номер по алфавитному списку, а затем провести перекличку и различать студентов по именам, то структура шкалы наименований не изменится.
2. Шкалы порядка. При измерении в этих шкалах объекты упорядочиваются по степени выраженности измеряемого свойства. Мы можем утверждать, что a» d, но насколько больше, мы не знаем. Допустимым для шкал порядка является любое монотонное преобразование.
3. Шкалы интервалов . Эти шкалы дают нам информацию не только о том, что a» d, a d «h, но и насколько больше, т. е. в шкалах интервалов содержится информация о расстояниях между объектами. Допустимое преобразование для шкал интервалов линейное: у = ах + b, следовательно, шкалы интервалов задаются с точностью до масштаба (а) и точки отсчета или сдвига (b).
4. Шкалы отношений. Допустимое преобразование в этом случае у = ах, т. е. нулевая точка фиксирована.
Шкалы интервалов и отношений называются метрическими шкалами, так как в них вводится единица измерения расстояний между объектами.
Тип шкалы определяет вид операций, которые можно применять к шкальным значениям. Например, если к футболисту N1 прибавить футболиста N4, то в ответе получим двух футболистов, а не 5, так как номера спортсменов представляют шкалу наименований, в которой недопустимы арифметические операции, хотя при виде чисел почти всегда возникает сильный соблазн использовать такую привычную для нас арифметику. Статистические методы, в основе которых лежит вычисление средних значений, допустимы только в метрических шкалах, а в шкале порядка можно использовать непараметрические методы статистики (например, коэффициент порядковой корреляции Спирмена).



 
 

<<...