Шкалирование растений что такое
Неметрическое многомерное шкалирование при анализе растительных сообществ
DCА был предложен (Hill, Gaugh, 1979) для устранения основных проблем RA. Метод использует довольно простой алгоритм для удаления ожидаемой арки: ось делится на заданное число (обычно около 30) сегментов, внутри которых затем координаты следующей оси выравниваются до нулевого среднего. Это выравнивание убирает искажение ординационного облака в двух или трех осях. Проблема сжатия облака точек на концах градиентов решается приведением распределений видовых обилий к нормальному виду (с соответствующим выравниванием их значений). Опубликованы многочисленные сравнительные исследования этого метода (см., например, Gauch, 1982). В целом, DCA успешно применяется к сложным, гетерогенным наборам данных большого объема с высоким уровнем «шума», например, с большим числом редких видов), т.е. для анализа типичного геоботанического материала. В настоящее время DCA является основным инструментом непрямой ординации, хотя в последние годы критика в его адрес резко возросла, вплоть до призыва полностью отказаться от использования метода (McCune et al., 2002). Основные доводы оппонентов сводятся к тому, что DCA не убирает первопричину проблем, свойственных алгоритму RA, а пытается обойти их путем искусственных манипуляций с уже проведенной ординацией, что приводит только к новым искажениям в расположении объектов (хотя и облегчает их визуальный анализ).
Альтернативой для DCA становится неметрическое многомерное шкалирование (Non-metric MultiDimensional Scaling, NMDS, NMS). Идея метода принадлежит Шепарду (Shepard); Крускал (Kruskal, 1964) развил подход и создал рабочий алгоритм. Исходно NMS предназначался для обработки психологических тестов и в экологию попал много позже. Интерес экологов к этому методу вызвали следующие обстоятельства:
1) в модели NMS не предполагаются линейные связи между переменными (собственно, не делается никаких предположений о данных);
2) метод позволяет использовать любую меру расстояния и проводить любое предварительное преобразование данных;
3) в алгоритме NMS задействованы не сами расстояния между описаниями, а ранги расстояний, что, в частности, решает проблему нулевых значений видовых обилий (т.е. наиболее серьезную проблему ординации больших гетерогенных массивов);
4) метод может быть использован для нахождения оптимальной размерности данных.
Подробное обсуждение свойств и особенностей использования NMS приводит Кларк (Clarke, 1993).
Алгоритм NMS крайне требователен к вычислительным ресурсам исследователя, и это единственная причина, которая до сих пор ограничивает метод в применении. В ближайшем будущем NMS станет, по-видимому, основным инструментом непрямой ординации экологических данных.
ШКАЛА ОБИЛИЯ РАСТЕНИЙ
Смотреть что такое «ШКАЛА ОБИЛИЯ РАСТЕНИЙ» в других словарях:
ШКАЛА ОБИЛИЯ РАСТЕНИЙ — Численность и проективное покрытие особей растений по глазомерной оценке в баллах. Напр., шкала Гульта Друде (или шкала Друде) с использованием приблизительной величины проективного покрытия (в %): 1) единично (до 0,16); 2) мало (0,80); 3)… … Словарь бизнес-терминов
ШКАЛА ОБИЛИЯ — в фитоценологии численность и проективное покрытие особей растений по глазомерной оценке в баллах. Известны несколько шкал обилия, например, шкала Гульта Друде, часто называемая шкалой Друде (в скобках указан приблизительный процент проективного… … Экологический словарь
ШКАЛА ОЦЕНОЧНАЯ — ряд непрерывно усиливающихся или ослабляющихся групп (иначе баллов), построенный с целью придания процессу или явлению количественной оценки. Ш.о. может быть представлена простыми баллами (назначенными целыми числами) или сложными (рассчитанными… … Экологический словарь
ШКАЛА ОЦЕНОЧНАЯ — Ряд непрерывно усиливающихся или ослабляющихся групп (иначе баллов), построенный с целью придания процессу или явлению количественной оценки. Может быть представлена простыми баллами (назначенными целыми числами) или сложными (рассчитанными в %… … Словарь бизнес-терминов
Друде, Оскар — Карл Георг Оскар Друде нем. Carl Georg Oscar Drude Дата рождения: 5 июня 1852(1852 06 05) Место рождения: Брауншвейг, Германия … Википедия
Друде Оскар — Карл Георг Оскар Друде нем. Carl Georg Oscar Drude Дата рождения: 5 июня 1852(18520605) Место рождения: Брауншвейг, Германия Дата смерти: 1 февраля 1933 Место смерти … Википедия
Друде О. — Карл Георг Оскар Друде нем. Carl Georg Oscar Drude Дата рождения: 5 июня 1852(18520605) Место рождения: Брауншвейг, Германия Дата смерти: 1 февраля 1933 Место смерти … Википедия
Оскар Друде — Карл Георг Оскар Друде нем. Carl Georg Oscar Drude Дата рождения: 5 июня 1852(18520605) Место рождения: Брауншвейг, Германия Дата смерти: 1 февраля 1933 Место смерти … Википедия
Обилие — количество особей вида либо всего сообщества, приходящееся на единицу площади или объема. При учете обилия животных различают обилие разовое и обилие среднее для всего пространства за определенный период (сезон, месяц, год). В данных… … Экологический словарь
Обилие видов — Обилие видов количество особей вида на единице площади или объёма; в геоботанике, в широком смысле, группа показателей (количественных или балльных), характеризующих роль вида в фитоценозе. Среди показателей обилия выделяют:… … Википедия
Шкалирование растений что такое
В настоящее время все большее значение приобретает оценка экологических параметров местообитаний по произрастающим на нем видам растений. Фитоиндикация – достаточно распространенная и традиционная процедура в современных геоботанических и экологических исследованиях [2, 4, 9, 14], незаменимый метод в случаях, когда прямое измерение параметров чрезвычайно сложно, трудоемко или даже невозможно.
В России наиболее широко используются диапазонные экологические шкалы Л.Г. Раменского [10] и Д.Н. Цыганова [11], а также точечные европейские шкалы Г. Элленберга [12] и Е. Ландольта [13].
Шкалы Д.Н. Цыганова объединяют и систематизируют знания об экологических потребностях растений. При создании шкал автор опирался на значительное число литературных источников и в том числе картографические материалы [4]. Охарактеризовано 2304 вида растений. По сравнению с таблицами Л.Г. Раменского, они содержат большее число лесных видов растений и больше экологических шкал (рассмотрено 10 факторов, у Л.Г. Раменского – 5). В связи этим их использование целесообразно для фитоиндикации лесных сообществ и удобно для расчета потенциальной флоры.
Методика классических расчетов экологических режимов в фитоценозах по Д.Н. Цыганову заключается в использовании двух таблиц: экологических амплитуд видов и шкал факторов [1]. Балл условно оптимального типа режима вида находят по шкале факторов как среднее из минимума и максимума амплитуды толерантности исследуемого растения к данному фактору. Для этого по соответствующей таблице экологических амплитуд видов находят ассоциацию, исследованием которой занимаются, и характерную для него экологическую формулу, приведенную для каждого вида по 10 экологическим факторам. По найденному баллу каждого экологического фактора судят о типе экологического режима для данного вида в данной ассоциации. Для определения значения конкретного экологического фактора всей ассоциации находят среднее арифметическое суммы баллов всех видов ассоциации по данному фактору [1].
Способ расчета оценки экологического пространства местообитаний по диапазонным шкалам Д.Н. Цыганова с применением регрессионного анализа [1] заключается в ранжировании диапазонов экологических факторов видов местообитаний и расчете регрессии для верхнего и нижнего диапазонов значений баллов факторов относительно их диапазона. Алгоритм реализован в виде рабочего листа к Excel 2007 [1].
Применение данного способа расчета позволяет не только оценить величину фактора для данного местообитания, но и определить его значимость на 0,05 доверительном уровне, верхний и нижний доверительные интервалы для коэффициентов регрессии, а также коэффициент детерминации (R2), характеризующий силу связи. Коэффициент детерминации весьма сильно отличается для верхнего и нижнего диапазонов экологических факторов, что представляет значительный интерес, поскольку указывает на их лимитирующее значение [1].
Цель исследований – на примере типов леса Зауральской холмисто-предгорной провинции провести сравнительный анализ оценок местообитаний по шкалам Д.Н. Цыганова, полученных двумя различными методами: классическим способом (по средним арифметическим значениям) и методом регрессии.
Материал и методика исследований
Район исследований – южно-таежный округ Зауральской холмисто-предгорной провинции между 57°00′–57°05′ с.ш. и 60°15′–60°25′ в.д. Пробные площади (0,25–0,5 га) заложены в 12 условно-коренных типах леса (табл. 1).
Лесорастительные условия, основные условно-коренные типы леса и особенности почв [8]
Положение в рельефе
Тип леса, бонитет, шифр
Мощность почв (аккумулятивных горизонтов) (см) и характеристика [3]
Свежие, периодически сухие
Вершины и верхние половины склонов возвышенностей
сосняк брусничниковый; II–III; С бр.
менее 30 (10); неполноразвитые бурые горно-лесные хрящеватые легкие суглинки, с 15 см встречаются крупные обломки породы
Вершины спокойных возвышенностей, пологие склоны
сосняк ягодниковый; II–III; С яг.
30–40 (7); горно-лесные дерново-подзолистые, щебнистые рассыпчатые супеси
Придолинные склоны с щебнем горных пород
ельник-сосняк зеленомошниково-ягодниковый; III; Е-С зл. яг.
50–60 (8); дерново-подзолистые щебнистые суглинистые почвы
Средние и нижние части пологих склонов
сосняк орляковый; II–III; С орл.
70–80 (10); дерново-подзолистые двучленные почвы (супесчаные на суглинистых породах)
Невысокие водораздельные возвышенности
сосняк травяно-липняковый; II; С тр. лп.
50–60 (10); дерново-слабоподзолистые щебнистые на суглинистом элювии-делювии горных пород
Свежие, периодически влажные
Ровные слегка приподнятые участки водоразделов, пологие склоны
сосняк разнотравный; II–III; С ртр.
90 (8); суглинистые дерново-подзолистые на суглинистом элювии-делювии горных пород
Слегка приподнятые участки ровных водоразделов и депрессий
сосняк с темнохвойным ярусом мшисто-черничниковый; II–III; С-Тх мш. чер.
60 (9); дерново-подзолистые супесчаные, слабооглеенные, на водоупоре из плотных пород
Дренированные нижние части придолинных склонов
ельник травяно-зеленомошниковый, II–III; Е тр. зм.
120 (9); дерново-подзолистые тяжелые почвы с признаками оглеения
Влажные, периодически сырые
Дренированные шлейфы придолинных склонов
сосняк-ельник разнотравно-высокотравный, III; С-Е втр.
170 (10); супесчаные дерново-подзолистые на суглинистом элювии-делювии горных пород
Плоские гривы среди болот и слабо дренированных междуречий
ельник-кедровник хвощево-мшистый, III–IV
более 100 (20); торфяно-глеевые тяжелосуглинистые
Бессточные котловины и межувальные западины
сосняк кустарничкового-сфагновый, V–Vб; С кс. сф.
Более 100 (15); поверхностно-заболоченные торфянисто-глеевые
Проведены комплексные лесогеоботанические и почвенные исследования. Подробное описание методики исследований, структуры изученных лесов и свойств почв приведены ранее [5, 6].
Общие списки видов древесного и травяно-кустарничкового ярусов анализировались с помощью диапазонных экологических шкал Д.Н. Цыганова [11] и алгоритма расчета для Excel [1]. Итоговая экологическая оценка сообщества по каждому экологическому фактору была вычислена по классической методике Д.Н. Цыганова (среднее арифметическое суммы баллов всех видов сообщества по данному фактору) и методом регрессионного анализа [1]. Ранее по классической методике была проведена ординация исследуемых типов леса, выявлены главные действующие факторы, определяющие структуру и разнообразие растительности [7].
Результаты исследования и их обсуждение
Для 12 типов условно-коренных лесов южно-таежного округа Зауральской холмисто-предгорной провинции с помощью диапазонных экологических шкал Д.Н. Цыганова дана характеристика климатических (табл. 2) и почвенных условий (табл. 3). Рассмотрены такие климатические факторы, как термоклиматический (TM), континентальности климата (KN), омброклиматический (OM), криоклиматический (CR), освещенность – затенение (LC) (табл. 2).
Экологическая характеристика климатических условий южно-таежных лесов Зауральской холмисто-предгорной провинции по экологическим шкалам Д.Н. Цыганова
Экологическая характеристика богатства почвенных условий условно-коренных лесов Зауральской холмисто-предгорной провинции по экологическим шкалам Д.Н. Цыганова
Увлажнение почв (HD)
Богатство азотом (NT)
Кислотность почв (RC)
а 
б
Сравнительная характеристика экологического пространства сосняка брусничникового и сфагново-хвощевого классическим и регрессионным способом: а – сосняк брусничниковый; б – сосняк сфагново-хвощевый; 1 – метод регрессии; 2 – классический метод
При сравнении баллов, вычисленных классическим способом (по средним) и методом регрессии (табл. 2), наибольшее отличие установлено по шкале освещенности (разница от 1,2 до 3,2 баллов), наименьшее – по омброклиматической шкале, т.е. соотношению осадков и испарения (разница от 0,1 до 0,8 баллов). Баллы, вычисленные по средним, выше, чем по регрессии для всей термоклиматической шкалы и освещенности. Для остальных климатических шкал они могут быть как выше, так и ниже.
Для каждой климатической шкалы выявлены типы леса с максимальными различиями между рассчитанными баллами: термоклиматическая – сосняк орляковый (разница 2,2 балла); шкала континентальности климата – сосняк разнотравный и сосняк-ельник высокотравный (разница 2,3 балла); омброклиматическая – сосняк сфагново-хвощевый (0,8 балла); криоклиматическая – ельник-кедровник хвощево-мшистый и сосняк сфагново-хвощевый (1,1 балла); шкала освещенности – ельник-кедровник хвощево-мшистый (3,2 балла). В качестве примера на рисунке приведена сравнительная гистограмма для двух крайних типов леса – сосняка брусничникового и сфагново-хвощевого. Установлено, что для каждого типа леса характерны свои различия между балловыми оценками, рассчитанными классическим методом и с помощью регрессии. Сильная разница между баллами, рассчитанными разными способами, может приводить к искажениям в оценке местообитаний.
По аналогии сделан сравнительный анализ почвенных условий. Максимальные отличия в баллах, вычисленных по средним арифметическим значениям и методом регрессии, установлены по шкалам трофности почв (разница от 1,3 до 3,2 балла). Баллы, вычисленные по средним, выше, чем по регрессии для шкал трофности и увлажнения почв.
Для каждой шкалы почвенных условий (табл. 3) выявлены типы леса с максимальными различиями между рассчитанными баллами: шкала увлажнения – сосняк сфагново-хвощевый (разница 2,0 балла); шкала трофности почв – ельник-кедровник хвощево-мшистый (3,2 балла); шкала богатства азотом – сосняк ягодниковый (2,0 балла); шкала кислотности почв – сосняк брусничниковый (2,1 балла).
Отдельно рассмотрим оценку местообитаний по шкалам почвенных условий при использовании итоговых баллов, рассчитанных классическим способом и методом регрессии. По шкале увлажнения метод расчета баллов с помощью регрессии дает более широкий интервал (от 11 до 14 баллов), чем по средним значениям (13–14 баллов), но получаем заниженное значение для сосняка сфагново-хвощевого (табл. 3). По шкале солевого режима почв (трофности) различия между баллами, рассчитанными разными способами, максимальны (табл. 3): по средним арифметическим значениям почвы изученных типов леса относятся к небогатым (5–6 баллов); по регрессии – бедные и небогатые (2–4 балла). По количеству азота более широкий интервал баллов также дает метод регрессии – от 2,3 (С яг.) до 6,4 баллов (С-Е втр); почвы от безазотных/очень бедных до достаточно обеспеченных азотом. По средним арифметическим значениям – от 4,3 (С яг.) до 5,4 баллов (Е тр.зм., С-Е втр.); почвы бедные азотом (табл. 3).
По кислотности почв сильные отличия в интерпретации балловых оценок, рассчитанных разными методами, выявлены для сосняка брусничникового. По регрессии: 3 балла – сильно кислые почвы рН = 3,5–4,5, а по средним значениям: кислые почвы рН = 4,5–5,5 (табл. 3). При сравнении данных, полученных потенциометрическим методом и по шкалам Д.Н. Цыганова (табл. 4), установлено, что преимущественно фактическое значение кислотности водной вытяжки попадает в рассчитанный диапазон (особенно по средним значениям), за исключением ельника-сосняка зеленомошникового, сосняка разнотравного, ельника травяно-зеленомошникового и ельника-кедровника хвощево-мшистого.
Сравнительный анализ кислотности почв условно-коренных лесов Зауральской холмисто-предгорной провинции, полученной инструментально и по экологическим шкалам Д.Н. Цыганова
Измерение. Шкалы измерений
Известное изречение гласит «все познается в сравнении».
Для идентификации объектов и их характеристик во множестве их проявлений требуется большое количество и разнообразие мер. С учетом особенностей измеряемых объектов и задач измерений меры группируют и используют для построения шкал измерений.
Шкала измерений – упорядоченное множество проявлений количественных или качественных характеристик объектов, а также самих объектов. Указанное множество может быть образовано из наименований и обозначений (в том числе в цифровой форме) объектов и их характеристик, а также из значений и числовых значений (для количественных характеристик).
Согласно РМГ 83-2007 [7] «шкала измерений – отображение множества различных проявлений количественного или качественного свойства на принятое по соглашению упорядоченное множество чисел или другую систему логически связанных знаков (обозначений)». «Измерение – сравнение конкретного проявления измеряемого свойства (величины) со шкалой измерений этого свойства (величины) в целях получения результата измерений (оценки свойства или значения величины)».
Под качественной характеристикой в определении шкалы измерений и далее понимается описание объектов, их свойств и состояний, в словесной форме, в том числе с использованием наименований и обозначений.
Количественная характеристика – характеристика, которая может быть представлена числовым значением, равным отношению количественного содержания этой характеристики к еѐ базовой реализации, называемой единицей измерения.
Шкала наименований – шкала, состоящая из множества наименований (обозначений) объектов или проявлений их характеристик, в соответствии которым поставлено описание объекта (конкретная реализация объекта, его графическое изображение, математическая формула, график и т.п.) или проявлений его характеристик.
Наименование (обозначение) в этом случае рассматривают как обобщенную характеристику объекта или его свойств и состояний. С помощью шкалы наименований устанавливают эквивалентность (равноценность) измеряемого объекта или его характеристик и описания, поставленному в соответствие тому или иному наименованию (обозначению). Это позволяет отнести объект к какой-либо группе или выделить его, путем присвоения индивидуального наименования (обозначения), после чего наименования (обозначения) применяются как идентификаторы объектов (характеристик объектов). При построении шкал наименований могут использоваться числа, но лишь как метки объектов. Примерами таких шкал являются: атласы цветов (до 1000 наименований), запахов (сырой, затхлый, кислый и т.д.), вкуса (чистый, полный, гармоничный и т.д.); множество номеров телефонов, автомашин, паспортов; разделение людей по полу, расе, национальности; классификаторы промышленной продукции, специальностей высшего образования; терминологические справочники и т.п.
Числа, знаки, обозначения, наименования, составляющие шкалу наименований, разрешается менять местами. Для результатов измерений, полученных с использованием этой шкалы, нет отношений типа «больше — меньше», не применимы понятия единица измерения, нуль, размерность. С ними могут проводиться только некоторые математические операции. Например, числа нельзя складывать и вычитать, но можно подсчитывать, сколько раз (как часто) встречается то или иное число.
Оценки экспертов часто осуществляются с использованием шкал порядка. Типичным примером являются задачи ранжирования и классификации промышленных объектов, подлежащих экологическому страхованию.
В отличие от шкалы наименований шкала порядка позволяет не только установить факт равенства или неравенства измеряемых объектов, но и определить характер неравенства в виде суждений: «больше — меньше», «лучше — хуже» и т.п. Однако нельзя утверждать, что землетрясение в 2 балла (лампа качнулась под потолком) ровно в 5 раз слабее, чем землетрясение в 10 баллов (полное разрушение всего на поверхности земли).
Шкалы наименований и порядка, для которых не определены единицы измерений, называют также условными шкалами или не метрическими шкалами.
Абсолютная шкала – шкала числовых значений количественной характеристики. Отличительные признаки абсолютных шкал: наличие естественного нуля и отсутствие необходимости в единице измерений. С использованием абсолютных шкал измеряют коэффициенты усиления, ослабления, амплитудной модуляции, нелинейных искажений, отражения, коэффициент полезного действия и т. п. Результаты измерений в абсолютных шкалах при необходимости выражают в процентах, промилле, байтах, битах, децибелах.
Разновидностью абсолютных шкал являются дискретные (счетные) шкалы, в которых результат измерения выражается числом частиц, квантов, или других объектов, эквивалентных по проявлению измеряемого свойства. Например, шкалы для электрического заряда ядер атомов, числа квантов (в фотохимии), количества информации. Иногда за единицу измерений (со специальным названием) в таких шкалах принимают какое-то определенное число частиц (квантов), например один моль – число частиц, равное числу Авогадро.
Абсолютная шкала, диапазон значений которой находится в пределах от нуля до единицы (или некоторого предельного значения по спецификации шкалы) называют абсолютной ограниченной шкалой.
Шкалы разностей (интервалов), отношений и абсолютные классифицируют как метрические или физические шкалы. Эти шкалы допускают логарифмическое преобразование, часто применяемое на практике, что приводит к изменению типа шкал. Такие шкалы называют логарифмическими. Практическое распространение получили логарифмические шкалы на основе применения систем десятичных и натуральных логарифмов, а также логарифмов с основанием два.
Практически реализация шкал измерений достигается путем стандартизации как самих шкал и единиц измерений, так и, при необходимости, способов и условий (спецификаций) их однозначного воспроизведения.
Измерение с помощью шкал заключается в установлении соответствия объекта или его характеристики отметке на шкале измерений. После чего объекту измерений приписывают количественную или качественную определенность, соответствующую выявленной отметке шкалы.
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ (англ. scaling) — см. Аттитюда измерение, Методы шкалирования, Шкалирование многомерное, Шкалирование неметрическое.
Смотреть что такое ШКАЛИРОВАНИЕ в других словарях:
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ
— одна из разновидностей измерительных методов, применяемых в психологии. Существуют две традиции использования термина «Ш.» в психологии. В обиходном смысле под Ш. понимают такой метод вынесения субъективных оценок, когда испытуемому (информанту, эксперту) предлагается оценить какой-то объект по какому-то признаку с использованием шкал, образованных с помощью числовых, словесных градаций или заданных в графической форме. Примером такого рода методик Ш. является «Семантический дифференциал». В более корректном смысле академические психологи определяют Ш. как основанную на определенной психометрической модели (см. измерение) процедуру построения системы количественных оценок психических свойств, параметров процессов или образов. Пример шкалирования в сенсорной психофизике — процедуры измерения порогов абсолютной и разностной чувствительности, установления «психометрической кривой» соответствия стимулов и ощущений.Ш. в этом контексте отличается от единичного измерения тем, что позволяет по отдельным наблюдениям воссоздать целостную кривую отображения (функциональную зависимость) свойств стимула на свойства ощущений. На основании этой построенной шкалы оказывается возможным по величине стимула предсказать интенсивность ощущения (субъективной реакции на стимул). Во второй половине ХХ в. с появлением и распространением компьютерной техники были разработаны более мощные процедуры количественно-статистической обработки субъективных оценок — так называемое многомерное Ш., позволяющее учитывать одновременно не один параметр единичного стимула (внешнего объекта или события), а множество параметров многих стимулов. В узком смысле под многомерным Ш. (multi-dimensional scaling — MDS) принято обозначать экспериментальные технологии, основанные на оценке испытуемым пар объектов по уровню субъективного различия или сходства с последующим восстановлением на компьютере многомерной модели «субъективного пространства», в к-ром образы объектов отображаются в виде точек, местоположение к-рых задано проекцией на оси. Многомерное Ш. стало сегодня ведущим методом экспериментальных и прикладных исследований в области психофизики сенсорного восприятия (например, построены полезные в практике технического синтеза цветовых стимулов MDS-модели цветоразличения), в области экспериментальной психосемантики (моделирование категориальных систем в виде «субъективных семантических пространств»), в области социально-психологических и психолого-экономических, маркетинговых исследований («субъективные пространства восприятия и оценки политических лидеров и партий», «субъективные пространства потребительского восприятия и предпочтения свойств товаров» и т. п.). смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ
метод моделирования реальных процессов с помощью числовых систем. В социальных науках (антропологии, социологии, психологии и др.) Ш. является одним из важнейших средств математического анализа изучаемого явления, а также способом организации эмпирических данных, получаемых с помощью наблюдения, изучения документов, анкетного опроса, эксперимента, тестирования. Большинство социальных и психологических объектов не может быть строго фиксировано относительно места и времени своего существования и потому не поддается прямому измерению. Поэтому возникает вопрос о специфике числовой системы, которая могла бы соотноситься с эмпирическими данными такого рода. Различные методы Ш. и представляют собой особые приемы трансформации качественных характеристик в некоторую количественную переменную. Общий процесс Ш. заключается в конструировании по определенным правилам самой шкалы и включает в себя два этапа. На этапе сбора данных, от методов которого зависит вид психологической информации, осуществляется создание эмпирической системы исследуемых объектов и фиксирование типа отношений между ними. На этапе анализа данных, от методов которого зависит объем информации, строится числовая система, моделирующая отношения эмпирической системы объектов; иногда этот этап обозначают также как выбор и реализацию метода Ш. Существуют два типа задач, решаемых с помощью методов Ш.: а) числовое отображение совокупности объектов их усредненной групповой оценки; б) числовое отображение внутренних характеристик индивидов посредством фиксации их отношения к какому-либо психологическому явлению. В первом случае отображение осуществляется с помощью шкалы оценок, во втором — шкалы установок. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
Карнеол Карло Карла Карл Карина Карен Карел Каре Карав Кара Каон Каолин Канев Канва Канал Кан Калоша Калин Кали Кале Калаш Калан Кал Каир Каин Каверна Каверин Кавалер Кава Ишрак Ишак Иршава Ироник Ирон Ирка Иришка Ириша Ириш Иринка Ирина Иранка Иран Иракли Ирак Ион Иол Иов Инок Иноверка Инкор Инко Инк Инвар Илона Иларион Икра Икона Икар Икание Иена Ивина Ивашкин Ивашина Ивашин Иванка Иванк Иван Ивакин Ершик Ерш Ерник Ерик Ералаш Ера Енол Елкин Елка Елико Евро Еврик Евр Евина Ева Врио Враки Вошка Воришка Вор Вона Вон Волна Волк Волин Волан Вол Вокал Воин Военка Внеш Вне Виши Вишера Вишенка Вирши Вирион Вира Виола Винол Вино Винишко Винил Вини Винер Вилор Вилка Вилен Викин Викар Вика Вие Виан Вешка Вешалка Веш Вершок Вершник Вершинка Вершина Верша Веронка Вероника Веронал Верона Верно Верна Верка Вера Вено Венка Веник Вена Велорикша Великанша Великан Велик Векша Веко Век Ваша Варнак Варна Варка Варин Варенок Варенка Вареник Варан Варакин Вар Вано Валко Валка Валин Валик Валерка Валерина Валериан Валери Валер Валенок Вале Вал Вак Ваер Ашар Аршин Арон Арно Арник Арлекин Аркан Арка Арк Арион Арин Ариан Ареола Арен Арек Ареал Аралиев Арак Аон Анри Анорак Аноа Анклав Анкер Анк Аник Анаш Алкоран Алкин Алкен Алкаш Алкание Алкан Алин Алик Алиев Каролина Алешка Алеш Аленка Ален Алан Акролеин Каша Акрил Акр Акно Кашевар Кашин Кашира Кашне Ква Аклина Акилина Акво Квна Аир Кеа Кевин Кевир Кен Аил Аврал Авок Авионика Авил Авиа Авенир Авар Кенар Авран Кевлар Квиринал Акаев Квело Акан Акарин Аквилон Аки Акие. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
(от англ. scaling – определение масштаба) – метод моделирования реальных процессов с помощью числовых систем. В конфликтологии Ш. является одним из средств математического анализа изучаемого явления, способом организации эмпирических данных. Различные методы Ш. представляют собой особые приемы трансформации качественных характеристик в некую количественную переменную. Общий процесс Ш. состоит в конструировании по определенным правилам самой шкалы. В ходе различных опросов предлагается набор утверждений, каждое из которых должны оценить с помощью градуированного набора высказываний. Напр., от «очень одобряю», до «очень не одобряю». Этим высказываниям приписывают различные баллы. Конечный шкальный балл – это сумма полученных баллов по всем признакам. Независимо от выбора метода Ш. исследователь должен обеспечить соответствие составленной им шкалы требованиям надежности и валидности (М. И. Дьяченко, Л. А. Кандыбович, 1996). В конфликтологии Ш. является более разработанной процедурой, чем в психологии и социологии. Ш. конфликтологической информации способствует получению новой информации, которую без использования Ш. добыть затруднительно. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
(scaling) — метод измерения в социальных науках, который в основном применяется для выявления черт личности и позиций. Центральным в нем является понятие *континуумы*, согласно которому типы личности могут быть размещены или упорядочены с точки зрения дихотомных схем (таких как экстраверсия и интроверсия), а позиции — изменяться в диапазоне от одной крайности к другой. Когда это оказывается невозможным, а для точного описания требуются два или более измерений, на помощь приходит многомерное шкалирование (см. Краксолл и Уиш *Многомерное шкалирование*, 1978). Существует ряд способов построения таких шкал, но все они исходят из предположения, что черты личности или позиции можно оценивать по ответам, данным на высказывания либо вопросы (см. Шкала Ликерта). Важны равное число положительных и отрицательных утверждений и только одно измерение. Проверка внутреннего единства шкал проводится на базе различных статистических методов. Обычной основой для шкалирования служат опросные листы, но иногда прибегают и к контент-анализу. См. также Шкала отношений; Шкала Гутмана; Политические приверженности. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
1) Орфографическая запись слова: шкалирование2) Ударение в слове: шкал`ирование3) Деление слова на слоги (перенос слова): шкалирование4) Фонетическая т. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
Создание и использование шкалы; чаще всего первое. Обычно в социальных науках создание шкалы заключается в оценке субъективного психологического опыта и разработки числовой системы для ее измерения. Если взять в качестве примеров некоторые, по-видимому, тривиальные, но фактически довольно фундаментальные и важные вопросы, ответами на них будут принципы шкалирования. Ощущается ли вес в 20 фунтов как в два раза более тяжелый, чем вес в 10 фунтов? Делает ли удвоение мощности радио звук в два раза громче? Кажутся ли 10 минут в два раза длиннее, чем 5? В каждом случае ответ может быть получен только путем создания шкалы психологического измерения (тяжести, громкости, времени), математически связанной с некоторым известным физическим измерением. Дальнейшее обсуждения терминологии, связанной с этим вопросом, см. в статьях методы шкалирования, многомерное шкалирование, шкапа, измерительная шкала. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ метод моделирования реальных экономических процессов с помощью числовых систем, шкал. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б..Со. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ см. Шкалы. Философская Энциклопедия. В 5-х т. — М.: Советская энциклопедия.Под редакцией Ф. В. Константинова.1960—1970. Синонимы: моде. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
ср.scaling- абсолютное шкалирование- ипсативное шкалирование- косвенное шкалирование- кумулятивное шкалирование- многомерное шкалирование- неметрическо. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ
Ударение в слове: шкал`ированиеУдарение падает на букву: иБезударные гласные в слове: шкал`ирование
ШКАЛИРОВАНИЕ
– 1) метод применения шкалы измерений, присвоение исследуемым характеристикам цифровых показателей; 2) метод моделирования явлений с помощью числовых систем; 3) способ организации в шкалах измерительных данных эмпирических, экспериментальных, тестовых исследований, анализа объективной информации [10, c. 382; 66, c. 404; 67, c. 449; 80, c. 765]. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
— англ. scaling; нем. Skalierung. Совокупность методов измерения, посредством к-рых эмпирическая система отношений трансформируется в соответствующую числовую систему. Antinazi.Энциклопедия социологии,2009 Синонимы: моделирование. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
(scaling). Процесс упорядочения числовой системы для фиксации совокупности свойств изучаемого (контролируемого) объекта или явления; графическая представленность индивидуальных или групповых результатов тестирования. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ
введение цифровых показателей в оценку отдельных сторон изучаемых явлений. Для этой цели испытуемым задают вопросы, отвечая на которые они должны выбрать вариант из указанных оценок. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ
метод моделирования реальных экономических процессов с помощью числовых систем, шкал.Синонимы: моделирование
ШКАЛИРОВАНИЕ
— метод моделирования реальных экономических процессов с помощью шкал, числовых систем.Синонимы: моделирование
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ
измерение степени адаптивности к измененным состояниям сознания посредством последовательности шкаликов (“Старик, меня уже зашкаливает. ”)
ШКАЛИРОВАНИЕ
применение градуированной шкалы в качестве средства получения информации, главным образом количественной, об изучаемом явлении, процессе.
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ
метод моделирования реальных экономических процессов с помощью шкал, числовых систем.
ШКАЛИРОВАНИЕ
метод моделирования реальных экономических процессов с помощью числовых систем, шкал.
ШКАЛИРОВАНИЕ
отображение свойств объектов, явлений, процессов в числовом множестве.
ШКАЛИРОВАНИЕ
метод моделирования реальных процессов с помощью числовых систем.
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ (SCALING)
В течение второй половины XIX в. ряд исследователей изучали связь между интенсивностью раздражителя и величиной вызываемого им ощущения. Согласно Г. Т. Фехнеру, напр., сила ощущения пропорциональна логарифму интенсивности раздражителя. Л. Л. Тёрстоун показал, что один класс психофизических методов, таких как метод средней ошибки, требует, чтобы экспериментатор имел возможность производить и контролировать физ. измерение интенсивности стимула, тогда как др. класс методов, напр. метод парных сравнений, можно беспрепятственно применять там, где в принципе неосуществимо точное измерение и контролируемое изменение интенсивности раздражителя. Он тж указал на то, что, разрабатывая и используя методы этого типа, мы со временем получим широкий набор мощных инструментов для количественного измерения субъективных качеств, к-рые не поддаются оценке с помощью измерений раздражителей.Измерение можно определить как присваивание чисел для представления некоторых нечисловых свойств множества объектов. Четыре основных типа шкал можно классифицировать по двум основаниям: началу отсчета шкалы (или нулевой точке) и единице измерения.Нет естественного начала отсчета (условный нуль)Есть естественное начало отсчета (абсолютный нуль)Нет единицы измерения (порядковая шкала)IIIЕсть единица измерения (расстояние между двумя точками)IIIIVИллюстрацией шкал I типа — порядковых, с условным началом отсчета, — может служить шкала твердости минералов по Моосу. В качестве примера шкал II типа — порядковых, с естественным началом отсчета, — можно привести шкалу приятности — неприятности (pleasantness —unpleasantness scale). Co шкалами III или IV типа можно встретиться при психол. шкалировании в любой ситуации, когда в отношении каждого набора из трех стимулов, a, b и с, различающихся между собой, допустимо спрашивать, яв-ся ли различие между а и b больше или меньше различия между b и с, как при использовании шкал ценностей или предпочтений.Парные сравнения и закон сравнительного суждения. Осн. методом экспериментирования в области психол.Ш. яв-ся метод парных сравнений, используемый тж в психофизике. Для применения этого метода экспериментатору вовсе не обязательно располагать подходящим средством измерения интенсивности стимула. Достаточно, чтобы он мог предъявлять те же самые стимулы некоторое количество раз, как, напр., в ситуации, когда данное произведение иск-ва или формулировка, обозначающая определенное преступление, многократно предъявляется в комбинации с др. стимулами того же класса. В свою очередь, чтобы использовать закон сравнительного суждения, испытуемому должны быть предъявлены все возможные пары множества шкалируемых объектов, и по каждой паре испытуемый должен вынести суждение относительно свойства, по к-рому проводится Ш. Непосредственной целью яв-ся получение процента случаев, когда один объект в паре оценивается испытуемым (или группой испытуемых) выше др. Этот процент используется в качестве оценки вероятности того, что один объект будет предпочитаться др.Один недостаток парных сравнений как эксперим. метода состоит в том, что сравнение п стимулов требует получения (п — 1) х (n / 2) суждений. Напр., для 10 стимулов требуется получить 45 суждений, а если бы мы захотели шкалировать набор из 50 стимулов, нам потребовалось бы 1225 суждений. В литературе описаны разнообразные приемы, позволяющие сэкономить время при проведении парных сравнений. Один из них — метод множественных ранговых порядков (multiple rank orders method). Ранжирование проводится в подмножествах стимулов, по объему превосходящих пары и выбираемых т. о., чтобы получить информ. по всем парам. Сравнительная экономия выше при работе с большими множествами стимулов. Такие схемы сравнений получили название сбалансированных неполноблочных планов (BIBD).Экспериментально определяемая нулевая точка. Др. недостаток касается рез-тов парных сравнений и состоит в том, что получаемые шкалы относятся к типу Ш., т. е. имеют единицу измерения, но не имеют естественного начала отсчета. Шкалы IV типа имеют естественную нулевую точку, к-рую можно определить воспользовавшись зоной абсолютного суждения.Что касается несимметричных свойств, здесь также возможно применение психофизических методов определения порогового раздражителя для установления нижней границы или нулевой точки (или же построения полной шкалы IV типа). Там, где это допустимо, можно задать прямой вопрос о наличии (или отсутствии) изучаемого свойства у шкалируемых стимулов, затем определить абсолютный порог с помощью стандартных психофизических методов.Полные циклические триады. Одно бесспорное преимущество полной процедуры парных сравнений состоит в том, что она дает полные циклические триады — очень хорошую меру транзитивности, или последовательности суждений испытуемых.Последовательные интервалы и закон категорического суждения. Метод последовательных интервалов подходит для ситуации, в к-рой экспериментатор хочет шкалировать большое количество стимулов и готов пренебречь проверкой транзитивности, или линейности. Разумеется, можно использовать подмножество этих стимулов для проведения эксперимента методом парных сравнений, чтобы получить полные циклические триады как показатель транзитивности шкалы и скрупулезности испытуемых. Каждый стимул предъявляется испытуемому только один раз, и он указывает место стимула на обозначенной шкале, либо отмечая сто точкой на линии, либо присваивая ему некоторое число от 1 до 10, 20 пли, напр., 30, в соответствии с инструкцией экспериментатора. Часто для обозначения некоторых категорий используются описательные наименования. Поскольку эта процедура требует только п суждений для п стимулов, тогда как метод парных сравнений — (п — 1)(n / 2) суждений, выигрыш во времени оказывается для испытуемого весьма существенным. Данные, собранные эксперим. методом последовательных интервалов, анализируются в соответствии с законом категорического суждения.Многомерное шкалирование. Обсуждаемые до сих пор методы подходят для работы с любой качественной характеристикой одномерного множества объектов. Ситуация, в к-рой каждый отдельный испытуемый воспринимает множество объектов, различающихся более чем по одному измерению, требует разработки новых эксперим. методов, называемых методами многомерного Ш.Метод триадических суждений, использованный М. Ричардсоном, заключался в предъявлении испытуемым триады стимулов, a, b и с, и предложении каждому испытуемому при каждом предъявлении тройки стимулов указать одну пару с наибольшим и одну пару с наименьшим воспринимаемым межстимульным расстоянием. С тех пор было внесено множество усовершенствований в эксперим. и аналитические методы, применяемые в области многомерного Ш.Законы, определяемые исследованиями шкалирования. В большинстве исслед. Ш. осн. интерес представляют сами шкалы (точнее, шкальные значения) и то, как они могут изменятся в зависимости от характера стимулов, особенностей испытуемых или времени проведения эксперимента, а тж в рез-те воздействия на судей (экспертов) разного рода факторов, напр., кино или лекции. Однако осн. научная цель измерения — установить законы, связывающие измеряемые переменные. Было выполнено несколько исслед. с разного типа смешанными стимулами (composite stimuli), в к-рых ставилась цель определить эффект объединения разнородных стимулов.Большинство ситуаций до сих пор было связано с линейным Ш. множества объектов группой лиц и многомерным Ш., а потому предполагает анализ матрицы (т. е. двумерной таблицы). Однако появляются разнообразные ситуации, требующие трех способов классиф. для адекватного представления данных. Трех-модальный анализ — подходящий метод для использования в тех случаях, когда данные требуют трех независимых способов классиф.См. также Многомерное шкалирование, ПсихометрикаX. О. Галликсен. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ ГАТМАНА
(для измерения установок) Guttman scaling, (Guttman-)Cornell technique
ШКАЛИРОВАНИЕ ИНТЕРВАЛОВ
ШКАЛИРОВАНИЕ КОСВЕННОЕ
Общий термин, используемый для обозначения тех методов шкалирования, которые основываются на косвенных оценках опыта, таких как деление пополам или метод приспособления. Они противопоставляются более прямым методам шкалирования, таким какоцен-ка величины. См. обсуждение в статье методы шкалирования об описании этих и других процедур. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ КРАСКАЛА ШЕПАРДА
(вариант многомерного шкалирования) Kruskal-Shepard scaling
ШКАЛИРОВАНИЕ МНОГОМЕРНОЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ МНОГОМЕРНОЕ (англ. multidimensional scaling) — вид шкалирования, которое в большинстве случаев основано на неметрических методах оценки сходства и различия между сигналами (см. Шкалирование неметрическое). Ш. м. занимает особое место среди методов (психофизического) шкалирования. Особенность Ш. м. состоит в том, что с помощью единой процедуры измеряется сразу несколько параметров, по которым различаются сигналы. При этом на исходные оценки накладываются достаточно слабые ограничения: достаточно, чтобы они представляли собой величины на шкале порядка. Напр., испытуемые используют для оценки пар стимулов 10-балльную шкалу — от 0 (нет различия) до 9 (максимальное различие). После соответствующей обработки экспериментальных данных (матриц различия) определяется структура базисного субъективного пространства, которое, как правило, интерпретируют в терминах геометрического (чаще Евклидова) пространства. При этом каждый стимул представлен точкой или вектором в пространстве минимально возможной размерности так, чтобы сохранялась монотонность соответствия межточечных расстояний (различий параметров векторов) исходным оценкам. Одним из преимуществ Ш. м. является то, что 2 неметрических по своему содержанию условия (монотонности и минимальной размерности) позволяют получить полную метрическую информацию из порядковых данных.
Особую трудность в Ш. м. представляет разработка теоретических основ построения многомерных шкал, но, несмотря на это, Ш. м. вполне оправдало себя в исследованиях цветового зрения, вкусового ощущения, восприятия запаха и т. д. См. Измерения в психологии. (Ч. А. Измайлов.)
ШКАЛИРОВАНИЕ МНОГОМЕРНОЕ
(англ. multidimensional scaling) — вид шкалирования, которое в большинстве случаев основано на неметрических методах оценки сходства и различия между сигналами (см. Шкалирование неметрическое).Ш. м. занимает особое место среди методов (психофизического) шкалирования. Особенность Ш. м. состоит в том, что с помощью единой процедуры измеряется сразу несколько параметров, по которым различаются сигналы. При этом на исходные оценки накладываются достаточно слабые ограничения: достаточно, чтобы они представляли собой величины на шкале порядка. Напр., испытуемые используют для оценки пар стимулов 10-балльную шкалу — от 0 (нет различия) до 9 (максимальное различие). После соответствующей обработки экспериментальных данных (матриц различия) определяется структура базисного субъективного пространства, которое, как правило, интерпретируют в терминах геометрического (чаще Евклидова) пространства. При этом каждый стимул представлен точкой или вектором в пространстве минимально возможной размерности так, чтобы сохранялась монотонность соответствия межточечных расстояний (различий параметров векторов) исходным оценкам. Одним из преимуществ Ш. м. является то, что 2 неметрических по своему содержанию условия (монотонности и минимальной размерности) позволяют получить полную метрическую информацию из порядковых данных. Особую трудность в Ш. м. представляет разработка теоретических основ построения многомерных шкал, но, несмотря на это, Ш. м. вполне оправдало себя в исследованиях цветового зрения, вкусового ощущения, восприятия запаха и т. д. См. Измерения в психологии. (Ч. А. Измайлов.). смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ НЕМЕТРИЧЕСКОЕ
ШКАЛИРОВАНИЕ НЕМЕТРИЧЕСКОЕ (англ. nonmetric scaling) — вид шкалирования, которое используется в тех случаях, когда физическая метрика стимула (точнее, определенного параметра стимула) не м. б. однозначно определена — напр., при предъявлении вкусовых веществ или одорантов (запахов) разного качества и т. п. Чаще всего задача испытуемого состоит в оценке степени сходства или различия 2 сигналов, предъявляемых одновременно или последовательно. При этом оценка может даваться в терминах «больше — меньше» либо в баллах по шкале, определяемой инструкцией эксперимента. На основании полученных данных строятся матрицы сходства или различия между сигналами с последующей их обработкой с помощью специальных алгоритмов.
Др. разновидностью Ш. н. является субъективная оценка таких атрибутов (стимула, событий, объектов), которые в принципе не м. б. метризованы по своим физическим параметрам (эстетическая оценка произведений искусства, качества почерка, оценка тяжести преступления, предпочтение к.-л. политиков и т. п.). Сюда же м. б. отнесены гедонистические оценки (приятности или неприятности) вкуса, запаха и т. д.
С. Стивенс предложил использовать для шкалирования неметрических атрибутов кроссмодальное сравнение с теми сенсорными модальностями, психофизическая метрика которых заранее известна, однако этот метод не нашел широкого применения в психофизике. Первые попытки метризировать неметрические шкалы суждения (в частности, шкалы предпочтения) были предприняты в 1920-е гг. Л. Терстоуном, который создал для этого достаточно простую и вместе с тем надежную процедуру (см. Шкала Терстоуна). Более сложный вариант математической обработки — это «развертывающая процедура», описанная К. Кумбсом. См. Измерения в психологии. (Ч. А. Измайлов.)
ШКАЛИРОВАНИЕ НЕМЕТРИЧЕСКОЕ
(англ. nonmetric scaling) — вид шкалирования, которое используется в тех случаях, когда физическая метрика стимула (точнее, определенного параметра стимула) не м. б. однозначно определена — напр., при предъявлении вкусовых веществ или одорантов (запахов) разного качества и т. п. Чаще всего задача испытуемого состоит в оценке степени сходства или различия 2 сигналов, предъявляемых одновременно или последовательно.При этом оценка может даваться в терминах «больше — меньше» либо в баллах по шкале, определяемой инструкцией эксперимента. На основании полученных данных строятся матрицы сходства или различия между сигналами с последующей их обработкой с помощью специальных алгоритмов. Др. разновидностью Ш. н. является субъективная оценка таких атрибутов (стимула, событий, объектов), которые в принципе не м. б. метризованы по своим физическим параметрам (эстетическая оценка произведений искусства, качества почерка, оценка тяжести преступления, предпочтение к.-л. политиков и т. п.). Сюда же м. б. отнесены гедонистические оценки (приятности или неприятности) вкуса, запаха и т. д. С. Стивенс предложил использовать для шкалирования неметрических атрибутов кроссмодальное сравнение с теми сенсорными модальностями, психофизическая метрика которых заранее известна, однако этот метод не нашел широкого применения в психофизике. Первые попытки метризировать неметрические шкалы суждения (в частности, шкалы предпочтения) были предприняты в 1920-е гг. Л. Терстоуном, который создал для этого достаточно простую и вместе с тем надежную процедуру (см. Шкала Терстоуна). Более сложный вариант математической обработки — это «развертывающая процедура», описанная К. Кумбсом. См. Измерения в психологии. (Ч. А. Измайлов.). смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ ОТНОШЕНИЙ
ШКАЛИРОВАНИЕ ПО ЛАЙКЕРТУ (LIKERT SCALING)
Процедура Ш. Л. названа именем ее изобретателя, Ренсиса Лайкерта, первым применившего этот подход при проведении опросов в области аттитюдов. Главные преимущества его методики заключались в том, что она требовала меньше времени на разработку и легче перенималась, чем ранее использовавшаяся методика Терстоуна, к-рая для создания шкалы требовала привлечения экспертов и оценивания большого количества пунктов. Кроме того, подход Лайкерта не требовал использования негативных формулировок пунктов — преимущество, объясняющее его широкое применение в промышленности.Методика Лайкерта заключается в предъявлении респондентам серии утверждений, на к-рые они реагируют, используя следующую шкалу возможных ответов: «совершенно согласен» (5), «согласен» (4), «не знаю» (3), «не согласен» (2), «совершенно не согласен» (1). Эту 5-балльную шкалу Лайкерта можно расширить до семи и более делений путем видоизменения наречий («абсолютно», «умеренно» и «скорее»). Наиболее широко используются ее 5- и 7-балльные формы.Модификации шкалы Лайкерта включают метод вынужденного выбора по Лайкерту (отсутствует нейтральная категория) и метод лиц (Faces approach); последний рассчитан на неграмотных респондентов и основан на использовании в качестве делений шкалы символических изображений лица: от улыбающегося до выражающего неодобрение. Надежность шкал Лайкерта составляет величину порядка 0,90, а полученные с их помощью рез-ты дают корреляции с соответствующими рез-тами по шкалам Тёрстоуна порядка 0,80.См. также Оценочные (рейтинговые) шкалы, Шкалирование, Шкалирование по ТерстоунуЛ. Бергер. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ ПО ТЕРСТОУНУ (THURSTOUNE SCALING)
Метод Ш. Т., тж известный как метод субъективно равных интервалов (method of equal-appearing intervals), — процедура, разработанная Тёрстоуном для конструирования инструментов количественного измерения аттитюдов.На первом шаге процедуры собирается большое количество утверждений репрезентирующих широкий спектр мнений в отношении объекта аттитюда (напр., смертной казни). Эти утверждения, варьирующие от самых отрицательных через нейтральные до самых положительных, отбираются с использованием для этого респондентов, придерживающихся различных т. зр. или на основе выборки популярной литературы. Затем группа судей (экспертов) распределяет утверждения, независимо от собственного отношения к их содержанию, по 11 категориям «субъективно равных интервалов», варьирующих от (1) наименее благоприятных (в отношении объекта аттитюда) через (6) нейтральные к (11) наиболее благоприятным.Вслед за этим для каждого из утверждений рассчитывается медиана и полумеждуквартильный размах (Q) оценок судей; утверждения с большими значениями Q исключаются из-за своей двусмысленности. Пункты оставшихся утверждений анализируются с т. зр. их внутренней согласованности, и несогласующиеся утверждения отбрасываются как нерелевантные.В рез-те этого процесса остается набор согласованных, недвусмысленных утверждений со шкальными значениями (медианными оценками судей), варьирующими от 1 до 11. Сама шкала аттитюдов затем конструируется путем включения в опросник двух или более утверждений от каждого из И имеющихся интервалов. Респонденты отмечают все утверждения, с к-рыми они согласны; медианные шкальные значения выбранных утверждений яв-ся оценками их аттитюда. Если набор пунктов оказывается велик, на его основе можно сконструировать несколько параллельных шкал и использовать их для определения надежности оценки аттитюда.Процедура Тёрстоуна требует значительных временных затрат и впоследствии была практически вытеснена др., более популярными процедурами разработки инструментов для измерения аттитюдов. Однако Ш. Т. остается важным промежуточным шагом при разработке поведенчески выверенных оценочных шкал, оценочных шкал смешанных критериев и взвешенных контрольных списков (weighted checklists), предназначенных для оценки выполнения трудовой деятельности.См. также Измерение аттитюдов, Оценочные (рейтинговые) шкалыУ. Сосер-мл. смотреть
ШКАЛИРОВАНИЕ ПУТЕМ ПАРНОГО СРАВНЕНИЯ
метод, используемый в контент-анализе для измерения силы оценочных суждений.
ШКАЛИРОВАНИЕ СУИЦИДАЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ
ШКАЛИРОВАНИЕ СУИЦИДАЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ
Диагностические количественные способы (критерии) оценки выраженности суицидальной активности (вероятность осуществления суицидальных действий, степень тяжести, серьезности совершенной суицидальной попытки и т. д.). Обычно представляют собой набор признаков, преимущественно в форме анкет, характер которых зависит от позиции исследователя. смотреть