
- •Вопрос 1. Шкала Терстоуна. Этапы построения. Критерии отбора суждений.
- •Вопрос 2. Шкала Лайкерта. Этапы построения. Критерии отбора суждений.
- •Вопрос 3. Шкала Гуттмана. Этапы построения.
- •Вопрос 4. Шкала социальной дистанции.
- •Вопрос 5. Семантический дифференциал Чарльза Осгуда.
- •Вопрос 6. Основные измерительные шкалы, свойства шкал.
- •Вопрос 7. Латентная переменная. Измерение в социологии.
- •Вопрос 8. Корреляция. Применения корреляции в измерении. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
- •Вопрос 9. Уровни социологичсекого исследования. Уровни измерения.
- •Вопрос 10. Критерии качественного измерения.
- •Вопрос 11. «Жесткая « и «мягкая» стратегии получения исходных данных.
- •Вопрос 12.Оценка средних параметров. Меры разброса.
- •Вопрос 13. Кривая нормального распределения.
- •Вопрос 14. Ассиметрия и эксцесс. Z величины.
- •16. Высокие и низкие типы шкал. Свойства шкал
- •17. Сравнение средних значений в двух группах.
- •18. Парный t-тест. Процедура и необходимые условия.
- •19. Однофакторные дисперсионный анализ.
- •20. Коэффициент контингенции. Кэффицент Юла. Коэффициенты детерминации.
- •21. Постановка гипотез. Критерий Хи-квадрат.
- •22. Коэффициент ранговой корреляции Кендала
- •23. Коэффициент линейной корреляции Пирсона
- •24. Уравнение линейной регрессии
- •25. Непараметрические критерии
- •Глава 15. Вариационный ряд, таблицы сопряженности признаков и проверка гипотез 589
- •26. Коэффициент конкордации.
- •28. Сравнительная методика шкалирования. Преимущества и недостатки.
- •29. Несравнительная методика исследования
- •31. Проблема разработки несравнительных детализированных рейтинговых шкал
- •30/32. Этические аспекты выбора шкалы измерения. Оценка шкалы.
16. Высокие и низкие типы шкал. Свойства шкал
К шкалам низкого типа обычно относят шкалы, позволяющие получать "числа", очень не похожие на те действительные числа, к которым мы привыкли, осваивая курс школьной математики. Эта непохожесть означает невозможность работать с этими числами по обычным правилам арифметики. К шкалам же высокого типа причисляют те, с помощью которых получаются числа, в достаточной мере похожие на действительные числа, т.е. такие, с которыми позволено делать почти все, что мы привыкли делать с числами. Шкалами низкого типа обычно считают шкалы, называемые в литературе номинальными и порядковыми, а шкалами высокого типа - интервальные и шкалы отношений (в теории измерений известны и другие шкалы как низкого, так и высокого типов). Шкалы низкого типа (и получаемые с их помощью данные) часто называют также качественными, а шкалы высокого типа (и соответствующие данные) - количественными, или числовыми.
Шкалы высокого типа: интервальные, шкалы отношений. (количественные)
Интервальная шкала (interval scale)
Числовая шкала, количественно равные промежутки которой отображают равные проме-
жутки между значения измеряемых характеристик.
При использовании интервальной шкалы (interval scale) количественно равные промежутки
шкалы отображают равные значения измеряемых характеристик. Интервальная шкала не толь-
ко содержит всю информацию, заложенную в порядковую, но также позволяет сравнивать раз-
линия между объектами. Разница между двумя значениями шкалы идентична разнице между
двумя любыми другими смежными значениями интервальной шкалы. Между значениями ин-
тервальной шкалы существует постоянный или равный интервал. Разница между 1 и 2 та же,
что и между 2 и 3, что соответствует также разнице между 5 и 6. Общеизвестным примером из
повседневной жизни является шкала температуры. В маркетинговых исследованиях данные об
отношениях покупателей, полученные по рейтинговым шкалам, часто обрабатываются как ин-
тервальные [7].
В интервальной шкале расположение точки начала отсчета не фиксируется. Точка начала
отсчета и единицы измерения выбираются произвольно.
Статистические методы для обработки интервальных шкал включают все методы, исполь-
зуемые для номинальных и порядковых данных, в том числе арифметическое среднее,
сред неквадрати чес кое отклонение (глава 15), коэффициент корреляции (глава 17) и другие
методы, обычно применяемые в маркетинговых исследованиях. Однако некоторые специ-
альные статистические показатели, такие как среднее геометрическое, среднее гармониче-
ское и коэффициент вариации для интервальных данных, нельзя применять.
Относительная шкала (ratio scale) обладает всеми свойствами номинальной, порядковой
и интервальной шкал и, кроме того, имеет точку начала отсчета. Таким образом, с помощью
относительных шкал мы можем определять и классифицировать объекты, ранжировать их,
сравнивать интервалы и разницы. Также имеет смысл расчет коэффициентов значений
шкал и не только равенство разности между 2 и 5 и разности между 14 и 17, но и то, что 14
больше 2 в семь раз. Общеизвестные примеры относительной шкалы: рост, вес, возраст и
деньги. В маркетинге с помощью относительной шкалы измеряются объемы продаж, затра-
ты, доля рынка и число покупателей.
Относительные шкалы допускают только пропорциональные преобразования формы у =
Ьх, где b — положительная константа. Нельзя добавить еще одну константу, как это делалось
для интервальных величин. Примером трансформации может быть преобразование ярдов в
футы (Ь = 3). Результаты сравнения объекта как в ярдах, так и в футах идентичны.
Шкалы низкого типа: номинальные и порядковые.(качественные)
Номинальная шкала (nominal scale) — это условная схема маркировки, где числа служат ис-
ключительно как ярлыки или метки для определения и классификации объектов. Например,
номера, присваиваемые респондентам в процессе исследования, составляют номинальную
шкалу. При использовании номинальной шкалы для определения объектов существует строгое
соответствие, — один к одному, между номерами и объектами. Каждый номер соответствует
одному объекту, и каждый объект имеет только один номер, как, например, номера полисов
социального страхования или номера игроков футбольной команды. В маркетинговых иссле-
дованиях номинальные шкалы используются для идентификации респондентов, торговых ма-
рок, характерных признаков, магазинов и других объектов.
Порядковая шкала (ordinal scale) — это ранговая шкала, в которой числа присваиваются
объектам для обозначения относительной степени, в которой определенные характери-
стики присущи тому или иному объекту. Она позволяет узнать, в какой мере выражена
конкретная характеристика данного объекта, но не дает представления о степени ее выра-
женности. Таким образом, порядковая шкала отображает относительную позицию, но не
значительность разницы между объектами. Объект, находящийся по рангу на первом мес-
те, имеет более сильно выраженную характеристику по сравнению с тем, что находится на
втором месте, но при этом неизвестно, насколько значительно различие между ними.
Примерами порядковых шкал являются качественные ранги, ранги команд в турнирах, со-
циально-экономические классы и профессиональный статус. В маркетинговых исследова-
ниях порядковые шкалы используются для измерения отношения, мнения, восприятия и
предпочтения. Измерительные инструменты подобного типа включают такие суждения рес-
пондентов, как "более чем" или "менее чем".