Методы прямого шкалирования

В результате изучения данной главы студенты будут:

знать

• • особенности процедур прямого шкалирования ощущений;
• • основные разновидности методов прямого шкалирования интервалов и величины;
• • основные принципы построения психофизических шкал на основе методов прямого шкалирования;

уметь

• оценивать надежность измерительной процедуры в одномерном шкалировании и корректировать результаты измерений;

владеть

• практическими навыками построения метрических шкал равных интервалов и отношений.

Методы шкалирования, рассмотренные в предыдущей главе, являются прямыми, если задача шкалирования состоит в построении порядковой шкалы. Если же задача исследователя состоит в том, чтобы получить более сильную, интервальную шкалу, эти методы являются косвенными, так как непосредственно отношения равенства интервалов отсутствуют в тех данных, что представляют исследователю протоколы шкалирования. Шкала равных интервалов при использовании методов парных сравнений, балльных оценок или ранжирования получается лишь на основе анализа частотного распределения сырых данных и последующей трансформации этих частот в единицы стандартного нормального распределения.

Поэтому методами прямого шкалирования в психометрике принято называть такие методы, которые в самой своей процедуре позволяют получить, но меньшей мере интервальную шкалу. Эти методы, в зависимости от того, какую конкретно шкалу позволяют получить, подразделяются на методы интервального шкалирования и методы шкалирования величины. В первом случае в ходе шкалирования получают, как предполагается, шкалу равных интервалов, во втором — шкалу отношений. Большая заслуга в разработке этих методов принадлежит американскому психологу Стивенсу, подвергшему теоретической и экспериментальной критике логарифмический закон Вебера — Фехнера и предложившего степенной психофизический закон.

Интервальное шкалирование

Методы интервального, или разделительного, шкалирования принято делить на оценочные и продуктивные. Наиболее известным примером интервального оценивания является категориальный метод, очень похожий на уже знакомый нам метод балльных оценок, но отличающийся несколько иной логикой, позволяющей строить интервальную шкалу в ходе самой процедуры оценивания стимулов. Другим довольно хорошо разработанным методом интервального оценивания является метод постоянных сумм.

Продуктивные методы в некотором смысле предлагают процедуру, обратную оцениванию. В этом случае задача испытуемого состоит в том, чтобы разделить весь психологический континуум на равные части. Поэтому эти методы принято называть методами равных интервалов. Альтернативой этим процедурам стал метод, который предполагает деление ощущения самого стимула — например, громкости звука, а не интервала между двумя стимулами. Такой метод получил название фракционирования.

Категориальное шкалирование

Простейшим вариантом методов интервального оценивания является процедура, очень похожая на метод балльных оценок. Эта процедура известна как метод категориального шкалирования. Испытуемому предлагают набор количественных категорий подобно тому, как это делается в методе балльных оценок. Отличие данной процедуры состоит в том, что испытуемого просят оценить именно количественные соотношения между стимулами, используя заданный набор категорий. Число оценочных категорий, как правило, варьирует от 3 до 20. Сами категории могут быть числовыми (1,2, 3 и т. д.) или вербальными («очень слабый», «слабый», «скорее слабый» и т. д.).

По-видимому, наиболее известной интервальной шкалой такого рода является шкала яркости звезд, предложенная более 2000 лет назад древнегреческим астрономом Гиппархом. В этой шкале было задано шесть градаций яркости. Самые яркие звезды стали называть звездами первой величины, тогда как едва различимые на небе звезды были отнесены к звездам шестой величины. Величины в диапазоне от двух до пяти должны были равномерно описывать яркость звезд в заданном диапазоне. Было показано, что соотношение между этими субъективными оценками яркости звезд и результатами фотометрических, физических измерений интенсивности света приблизительно описывается логарифмической зависимостью, что в целом соответствует закону Вебера — Фехнера.

Для того чтобы проиллюстрировать процедуру категориального шкалирования в том виде, как она используется в современной психологии, рассмотрим в качестве примера исследование запахов Энгена и МакБерни^[1]. В нем использовались девять числовых категорий, не имевших строгих вербальных обозначений. Испытуемым предлагалась следующая инструкция: «Мы хотели бы, чтобы вы определили степень приятности запахов. Запахи будут предъявляться в случайном порядке. В каждом случае ваша задача — расположить запах на шкале, приписав ему целое число. Вот запах, который большинство людей находят очень неприятным (пиридин). Он будет соответствовать 2. Вот запах, который большинство людей считает очень приятным (сафрол). Обозначим его как 8. Запахи, которые будут предъявлены далее, по-видимому, будут находиться между этими двумя запахами, но степени приятности — ваша задача состоит в том, чтобы приписать каждому целое число, которое отражает эту степень. Понюхайте номера 2 и 8 еще раз и попробуйте запомнить их относительную приятность. Если вы обнаружите еще более неприятный запах, чем номер 2, обозначьте его номером 1. А если вы найдете запах еще более приятный, чем номер 8, обозначьте его номером 9»^[2].

В описанной процедуре, как мы видим, два стимула используются в качестве якорей. Их величины задаются заранее. По сути, все суждения испытуемого определяются относительно якорных стимулов. Обратим внимание, что значения якорей не соответствуют минимальной и максимальной категориям. Это делается для того, чтобы обеспечить возможность испытуемым выйти за пределы обозначенного диапазона, если какие-то стимулы им покажутся меньшими или большими относительного заданных нижнего и верхнего якорей. Обратим внимание также на то, что данная процедура предполагает, что испытуемый изначально воспринимает заданные категории как равные интервалы психофизической или психометрической шкалы.

Обычно шкалирование предполагает сбор довольно большого объема данных. Это достигается либо за счет многократного предъявления одних и тех же стимулов одному и тому же испытуемому, либо за счет однократного предъявления каждого стимула большой группе испытуемых. Собранные таким образом данные усредняют, используя различные меры центральной тенденции, такие как среднее арифметическое или медиана. В психофизических экспериментах полученные результаты сопоставляются с физическими характеристиками оцениваемых стимулов. Так исследуется характер психофизической зависимости.

Как видим, основное отличие категориального метода от уже известного нам метода балльных оценок заключается в том, что испытуемый с самого начала инструктируется о том, что он должен приписывать стимулам числовые значения исходя из количественных соотношений между ними, а не только из отношений порядка. Именно в силу этого максимального сходства категориального метода и метода балльных оценок все те систематические ошибки, которые мы обозначили, когда говорили о методе балльных оценок, справедливы и по отношению к категориальному методу.

Одной из таких систематических ошибок является уже известный нам эффект контекста. В идеальном случае, как предполагается, оценки испытуемым каждого стимула должны быть независимыми друг от друга. На практике же очень часто испытуемые стремятся к тому, чтобы использовать заданные категории одинаково часто. Таким образом, характер получаемой психофизической функции может в значительной степени варьировать в зависимости от того, насколько равномерно или неравномерно представлены в общем наборе стимулы той или иной величины. Так, например, преобладание стимулов низкой величины будет давать функцию с ярко выраженным отрицательным ускорением, тогда как большая пропорция стимулов с большими значениями измеряемого признака приведет к тому, что наблюдаемая психофизическая зависимость окажется линейной. Очевидно, это является серьезной угрозой интервальному шкалированию, поскольку данный тип шкал предполагает возможность лишь линейной трансформации и не допускает каких-либо нелинейных искажений, которые нарушают отношения эквивалентности интервалов.

Следовательно, в идеале интервальная шкала может получиться лишь в том случае, когда ошибки, связанные с установками и ожиданиями испытуемых, будут скорректированы.

Один из таких способов коррекции процедуры категориального шкалирования предложил Стивенс. Для того чтобы получить более точные значения шкалы, он разработал итерационную процедуру шкалирования. В этом случае шкалирование производится многократно. При этом на каждой итерации стимулы расставляются в зависимости от результата предыдущих измерений. Процедура останавливается, как только вновь полученная шкала оказывается мало отличимой от предыдущего варианта.

• [1] Еngеn Т. Psychophysics: II. Discrimination and detection. P. 47—84.
• [2] Etigen Т. Psychophysics: II. Discrimination and detection. P. 69.