Використана і рекомендована література

1. Гічан І.С. Експериментальна психологія: конспект лекцій. / І.С. Гічан, О.І. Гічан - К.:НАУ, 2003. – 182 с.

2. Дружинин В.Н. Экспериментальная психология: учеб. пособ. / В.Н. Дружинин. - СПб.: Питер., 2001. -318 с.

3. Кемпбелл Д. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исследований / Д. Кемпбелл // пер. с англ. - М.: Прогресс, 1980. - 389 с.

4. Корнилова Г.В. Введение в психологический эксперимент: учеб. пособ. / Г.В. Корнилова. - М.: МГУ, 2001. – 254 с.

5. Ханин Ю.Л. Стандартный алгоритм адаптации зарубежных опросников // Психологические проблемы предсоревновательной подготовки спортменов к ответственным соревнованиям / под редакцией Ю.Я. Киселева. Л., 1977.

Частина іv вимірювання, обробка і представлення результатів психологічного експерименту

Глава 4.1. Вимірювання у психологічному експерименті

В психології застосовується велика кількість методик вимірювання. Ми даємо класифікацію психологічних вимірювань за С.С. Поповяном (Мат. методи в соц.- псих. науках – 1982). Методи вимірювання класифікуються за такими ознаками:

1. за шкалами, що використовуються;

2. за предметом вимірювання;

3. за процедурою. отримання первинних даних;

4. по характеру матеріалу, що досліджується;

5. по характеру багатовимірності (одномірна, багатовимірна множина, що вивчається);

6. за методом збору даних;

7. по типу відповіді індивіда;

8. за методиками вимірювання, що бувають детермінованими або вірогідними.

Рівні (шкали) виміру

Як відомо, основою будь-якого вимірювання є шкала від лат. scala - сходи (див. докладніше А.Д. Логвиненко “Измерения в психологии: математические основы – 1993, Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация. Учебное пособие. Спб.: Речь. 2004). Вона являє собою вимірювальний інструмент, який диктує тип статистичного аналізу необхідний для обробки даних. Загально прийнятими і широко використовуваними є наступні чотири рівні виміру: номінальний, порядковий, інтервальний і відносний (Стивенс С. Математика, измерения и психофизика // Экспериментальная психология / Под ред. С.С. Стивенса. М. 1963. Т. 1). Номінальний і порядковий рівні є якісними, а інтервальний і відносний  кількісними. Більш складні види аналізу (параметричні), наприклад, перевірка за F-критерієм чи t - критерієм, застосовуються для кількісних даних, тоді як інші, менш сильні непараметричні типи аналізу даних, подібні до перевірки за критерієм і за ранговою кореляцією Спірмена (Spearman), застосовуються для категоріальних даних.

Номінальний рівень. Шкала найменувань. Шкала найменувань утворюється шляхом присвоєння “імен” об’єктам. Об’єкти належать до множин, що не перетинаються. Об’єкти зіставляються один з одним для визначення їхньої еквівалентності чи нееквівалентності. При цьому виникає сукупність класів еквівалентності. Об’єкти з одного класу є еквівалентними один одному і відрізняються від об’єктів з інших класів. Операція порівняння є початком для створення даної шкали. Дані, що класифікуються як номінальні, мають найменше число обмежень, і звичайно використовуються як символи для опису категоріальних даних чи представників якогось класу і не мають математичних властивостей. Прикладом номінальних даних, що використовуються як категоріальні символи, можуть бути номера, що надаються якійсь змінній, наприклад, статі, де 1 = чоловік, а 2 = жінка. В цій шкалі діє лише одне математичне відношення - відношення рівності або приналежності до класу: Допустимими перетвореннями для шкали найменувань служить група перестановок: , де – взаємооднозначна перестановка; - шкальне значення до перетворення; – шкальне значення після перетворення. Оскільки ці номери є лише символами, а не числовими величинами, надання чоловіку номера 17, а жінці – номера 4 ніяк не вплинуло б на категорії. Замість того щоб надавати номер тій чи іншій категорії, можна використати символи у вигляді літер, як, наприклад, у випадку змінної рівня знань, де Н = низький, а В = високий рівні. Учасникам різних досліджень також часто привласнюються номери. Ці номери можуть бути взаємозамінними за умови, що кожен учасник має свій унікальний номер. Такими є ідентифікаційний номер досліджуваного  №, номер, що вказується на одязі футболістів, коли номер 1 по традиції отримує воротар і це вказує на його специфічну функцію, що відрізняється від інших гравців. Аналіз числових величин номінального рівня обмежений операціями, подібними до перевірки за критерієм , і описовими статистичними характеристиками, такими, як частота і мода. Ми можемо лише визначити, скільки елементів відноситься до кожного класу. Номінальні дані часто використовуються в якості незалежної змінної для сортування представників по класу при порівнянні результатів чи тестів інших залежних (вихідних) змінних.

Порядковий рівень. Шкала порядку. Коли дані мають категоріальний характер, але ранжовані усередині категорій, їх називають порядковими. При цьому реалізується бінарне відношення – порядок – “не більше” і “менше”. Виділяють шкалу сильного та слабкого порядку. У першому випадку на об’єктах множини реалізується відношення “не більше” і “менше”, а в другому - “не більше чи рівно” і “менше чи рівно”. Розглянемо, наприклад, випадок присвоєння номерів братам і сестрам відповідно до їх порядку народження. Старша дитина одержує номер 1, що наступна за нею  номер 2 і т.д. Розглядаючи ці величини, ми одержуємо представлення про порядок появи дітей , однак не можемо нічого сказати про те, наскільки одна дитина старша іншої. Якщо в родині три дитини, не можна стверджувати, що найстарший у два рази старшим наймолодшого. Для порядкових даних можна використовувати ті ж описові статистичні показники, що і для номінальних; але можна застосувати й рангові (порядкові) статистичні характеристики, подібні кореляції Спірмена і тесту за критерієм МаннаУітні (Mann - Whitney). Ця шкала показує, що об’єкт можна упорядкувати за ступенем вираження якої-небудь ознаки. Допустимим перетворенням цього буде будь-яка монотонна функція. В шкалі порядку можна застосовувати вже математичні операції: =, >, <.

Інтервальний рівень. Шкала інтервалів. Якщо дані ранжовані й інтервали між усіма послідовними величинами однакові, то рівень оцінки називають інтервальною шкалою. Вона допомагає визначити величину розбіжності між досліджуваними об’єктами, наприклад, різними якостями у різних людей. Психологічні тести визначають психологічні якості (інтелект, особисті досягнення) за допомогою даної шкали інтервалів. Числові значення одного тесту можуть бути перетворені у значення для іншого за допомогою лінійних операцій. Прикладами інтервальних даних є температурна шкала Фаренгейта і вік людини. Інтервальні дані є кількісними, і до них застосовуються практично усі види статистичного аналізу й описової статистики, якщо тільки метод не вимагає наявності «істинного» нуля, що, не є властивістю інтервальних даних. Допустимим перетворенням є лінійна функція: . В цій шкалі можна говорити не тільки, що більше , але і на скільки більше. В даній шкалі до логічних операцій: = ,<, > додаються арифметичні: +, −.

Рівень відносин. Шкала відносин. Виміри на рівні відносин містять у собі «істинний» нуль і мають усі властивості інших рівнів виміру, а також при бажанні можуть бути перетворені в інтервальні, порядкові і номінальні дані. Прикладами вимірів на рівні відносин є відстань, висота і проміжок часу. Оцінка «нуль метрів» вказує на відсутність відстані чи висоти, а нульова оцінка часу — на те, що ще нічого не відбулося. Дані цього рівня дозволяють зробити відносні порівняння. Чотири метри — це половина від восьми метрів, а 300 мілісекунд  це подвоєння проміжку часу, рівного 150 мілісекундам. Відносні числа мають усі властивості дійсних чисел, тому до них можуть бути застосовні усі види описової статистики і статистичного аналізу. Допустиме перетворення . Шкала має фіксовану точку відліку, фіксований 0.

Наведемо ще один приклад пояснення значень шкал за Гельмутом Бенешем (див. Г. Бенеш. Психологія. К.: Знання-Пресс, 2007, с.47).

Шкали є приписом щодо черговості певних числових даних. Їхні статистичні характеристики дуже відрізняються.

( ) Номінальні шкали засвідчують тільки належність до групи, тобто наявність у носія певної ознаки.

Група учасників багатоденної велогонки для ідентифікації носять номери. Ці номери на формі велосипедиста дають змогу зробити висновки про число претендентів на перемогу як на окремому етапі велогонки, так і на всіх етапів велогонки .

( ) Порядкові, або ієрархічні, шкали визначаються у відносних категоріях: кращий/гірший, більший/менший і т.д. На фініш певного етапу прибув перший велосипедист, другий і т.д. (зазначається послідовність прибуття на фініш велосипедиста).

( ) Інтервальні шкали використовують певну величину і дають підстави говорити про різницю між результатами вимірювання. У гонці з багатьма етапними (турами) денний показник учасників, поданий в одиницях часу, вказує на поточний інтервал між учасниками багатоденної велогонки .

( ) Шкали відношень (також релятивні, пропорційні, хоч і є певні розбіжності в їхніх визначеннях) починаються в дійсній нульовій точці використаної одиниці вимірювання. Вони відображають загальне значення. Тільки в такому разі виникає сенс пропорційно порівнювати результати вимірювання.

Результати багатоденної велогонки визначають на першому етапі за витраченим часом, від нуля на старті для усіх велосипедистів до виміряного часу в останній день велогонки значення при досягненні фінішу є різним для кожного учасника. Цей час витрачений велосипедистом на гонці. Див. рис. 4.1.

Рис.4.1. Ілюстрація шкал виміру на приклади багатоденної велогонки.

Таблиці для визначення критичних значень статистичних показників

Вони допомагають відповісти на питання чи є обчислені значення цих показників статистично значимими. Перш ніж скористатися ними необхідно виконати три кроки. Перший крок – визначити форму розподілу. По суті, усі можливі значення кожного статистичного показника, що обчислюється (χ2, ρ, r, f і t), мають унікальний розподіл. Форма багатьох розподілів змінюється в залежності від кількості спостережень, тому необхідно знати розмір вибірки і спосіб обчислення ступенів свободи (df), оскільки вони обумовлюють розподіл. Другий крок – визначення та використання певного рівня значимості (ймовірності), що позначається через р або α. У психологічних науках звичайно використовують рівень значимості 0,05, але він змінюється в залежності від конкретної задачі. Третій крок — знаходження в довідкових таблиць самого критичного значення (critical value), знаючи df і α. Як відомо, критичне значення є переломною точкою в розподілі, після проходження якої будь-яка статистична величина буде значимою. Дивись додаток 1.