Методы первичного оценивания

В действительной практике большинство исследователей предпочитают действовать так, как если бы они имели интервальную шкалу, потому что она позволяет использовать более восприимчивые процедуры анализа данных и также потому, что с годами использование интервальной шкалы стало иметь смысл. Но в любом случае, действие, "как если бы" мы имели интервальную шкалу, предполагает допущения ( а в конечном итоге и данные), которые не могут быть доказаны.

Соотносительная шкала

Интервальная шкала не обладает достоверностью, если у нее нет нулевой отметки. Шкала, имеющая нулевую отметку, или точку отсчета, называется соотносительной. Например, шкала, созданная для измерения высоты, будет соотносительной, так нулевая отметка на ней представляет полное отсутствие возвышенности. Нулевая отметка на весах будет обозначать отсутствие веса (массы). Соотносительная шкала почти никогда не используется в педагогических исследованиях, так как исследователи редко используют измерения, имеющие действительно нулевую точку. Даже в редких случаях, когда ученик не получил ни одного балла за ответ на уроке, это не значит, что у него нет того, что измеряется. К другим переменным, включающим соотносительную шкалу, относятся заработок, время на задание, возраст и т.д.

Здесь уместен вопрос:" Хорошо, но что дальше? Почему эти различия так важны?". Существует, по крайней мере, две причины, по которым вы должны получить элементарное понимание разницы между этими четырьмя методами первичной оценки информации. Соотносительная шкала представляет больше информации, чем интервальная, которая предоставляет больше информации, чем ординальная, ну а ординальная -больше, чем номинальная. Из этого следует, что, по возможности, исследователи должны использовать тот тип измерений, который предоставит максимум сведений для ответа на изучаемые вопросы. Вторая причина в том, что некоторые виды статистических процедур не подходят для разных шкал. Способ, по которому данные в исследованиях организуются, диктует определенный единственный тип статистического анализа (более подробно см. в главе, посвященной описательной статистике).

Иногда исследователи имеют свободу выбора. Они могут рассмотреть данные как в ординальной, так и в интервальной шкалах. Например, исследователь использует самостоятельно заполняемую анкету для измерения самооценки. Обработанная по количеству отмеченных пунктов (да/нет) анкета показывает высокую самооценку. Для данной модели 60, исследователь обнаружил колебание результатов от 30 до 75. Можно обработать данные по интервальной шкале, при этом необходимо принять, что равные интервалы в результатах (30-34,35-39,40-44) представляют равные различия в самооценке. Заметим, что исследователь не может использовать соотносительную шкалу, так как результат 0 не может быть принят в качестве нулевой самооценки. Если работать с этим допущением неудобно, то можно использовать результаты для выстраивания их в модели от самого высокого (категория №1) до самого низкого (категория №60). Если в последующем анализе пользоваться только этими категориями, то предполагается, что эта методика включает только ординальную шкалу.

К счастью, исследователи могут избежать этого выбора. У них есть право работать с данными, отдельно обращаясь к обоим шкалам. Важной для понимания вещью является то, что исследователь должен быть готов доказать те положения, которые лежали в основе выбора той или иной шкалы измерений для сбора и организации данных.