Концепт осмысленности в репрезентативной теории измерений

Материалы » Современные разработки в психологии » Концепт осмысленности в репрезентативной теории измерений

Страница 3

Использование чисел при измерении - просто удобство, и они не могут "внести" в выводы свое содержание; выводы же могут быть получены при помощи неметрических эмпирических данных (хотя долго и запутанно), поэтому они не должны быть несвободны от специфики шкалы высказываниями. Свободные же от нее предпосылки репрезентируются числовым образом через измерения. Измерения ведут к зависимым от специфики шкалы выводам, затем из этих выводов делаются свободные от нее выводы. Но тогда релевантной является проблема: действительно ли эти свободные от специфики шкалы выводы были сделаны из свободных от нее предпосылок. В этой связи проблема допустимых статистик или осмысленности может быть опущена.

Как было показано в работе [16], идущее от Стивенса достаточно нестрогое определение осмысленности является неточным; оно провоцирует появление неправильных интерпретаций даже при условии его осторожного применения. Не ясно даже, что подразумевал Стивенс под высказываниями, включающими в себя числовые шкалы. Эта неточность привела к различным альтернативным формулировкам осмысленности, они приведены, например, в работах [9, 23].

Можно предположить, что определенные описательные статистики, т.е. мода, медиана, арифметическое или геометрическое среднее, будут пригодными не всегда, а только в определенных ситуациях измерения. Эта идея первоначально была выдвинута Стивенсом и широко использовалась для применения статистики в гуманитарных науках. Опираясь на принцип, согласно которому высказывания, включающие в себя статистики, должны быть инвариантными (т.е. осмысленными в указанном выше понимании), Стивенс утверждал: медианы соответствуют описательными статистикам для шкал порядка и мощнее, а арифметические средние соответствуют интервальным шкалам и мощнее.

Базисные идеи Стивенса стали также применяться в дедуктивных и выведенных логически статистиках. Основной принцип состоял в том, что в случаях, когда рассматриваемые числа не формируют, по крайней мере, интервальную шкалу, будет неадекватным использовать параметрические статистики (г-тест, корреляцию Пирсона, дисперсионный анализ). Для порядковых шкал могут быть использованы непараметрические статистики (такие, как Mann Whitney U, Kruskal Wallis H или Kendall т).

Как было показано в работе [9], Стивенс, по крайней мере, неточен в изложенной выше концепции. Например, сообщение о медиане или о среднем по множеству измерений просто равносильно сообщению о фактах этого множества, потому запрещать сообщения таких фактов является в значительной степени произволом.

Есть и другой аргумент, ставящий под сомнение предположение Стивенса о том, что только осмысленные утверждения будут полезны для ученого. Рассмотрим сложную теорию с проверяемыми основаниями. Одни ее элементы могут быть проверены через наблюдение, другие - порождать ненаблюдаемые события или переменные, как это имеет место в некоторых важных психологических теориях. Ненаблюдаемые элементы не имеют аналогов в эмпирической структуре по определению; отсюда следует, что они являются бессмысленными в измерительным смысле, и это ставит под сомнение результаты многих работ в психологии. Однако можно утверждать, что указанные элементы обладают некоторой полезностью, например, в качестве инструмента порождения проблем исследования.

Таким образом, репрезентативная теория измерения в целом обладает определенной привлекательностью, но для психологии она не является универсальной. В частности, для случая тестов умственных способностей и кумулятивных рейтинговых шкал, с которыми связана значительная часть работ в психологии, имеющих квантитативный характер, не очень ясно, какие именно эмпирические отношения репрезентируются.

Сложности в понимании осмысленности измерений в значительной степени связаны с непроработанными идеями репрезентативной теории [25], однако репрезентализм не является единственным подходом к проблемам измерения.

Страницы: 1 2 3 

Материалы по теме: