Шкалы наименований

Литература

Примеры социометрических критериев

Ниже даются вопросы, которые могут быть использованы при проведении социометрии.

• Если бы Ваша смена формировалась заново, с кем Вы хотели бы работать
• вместе?
• Если бы Ваша смена формировалась заново, с кем Вы не хотели бы работать вместе?
• Кого бы вы хотели выбрать своим бригадиром (руководителем, начальником)?
• Кого бы вы не хотели выбрать своим бригадиром (руководителем, начальником)?
• С кем из Ваших коллег Вам легко строить деловые отношения и работать вместе?
• С кем Вам сложнее работать вместе?
• Кого бы вы хотели пригласить на встречу Нового года?
• Кого бы вы не хотели пригласить на встречу Нового года?
• Кого из членов вашей группы вы хотели бы видеть в составе вновь организованной группы?
• Кого из членов вашей группы вы не хотели бы видеть в составе вновь организованной группы?
• Кто, по вашему мнению, выберет вас?
• Кто, по вашему мнению, вас не выберет?
• С кем из членов Вашей группы Вас связывают дружеские отношения?
• Кто из членов Вашей группы был у Вас в гостях в прошлом месяце?
• С кем из членов Вашей группы Вы согласились бы жить в одной квартире в первую очередь? Во вторую очередь? В третью очередь?
• С кем из членов вашей группы вы (не) пошли бы в разведку?
• С кем из членов вашей группы вы (не) пошли бы в ресторан?
• Кого из членов вашей группы вы бы (не) позвали на день рожденья?

3.1. Р.А.Золотовицкий. Социометрия Я.Л. Морено: мера общения // Социологические исследования. 2002. № 4. С. 103-113.

3.2. Морено, Я. Л. Социометрия: Экспериментальный метод и наука об обществе / Пер. с англ. А. Боковикова. — М.: Академический Проект, 2001. С. – 194.

3.3. Волков И.П. Социометрические методы в социально-психологических исследованиях. Л., 1970. С. – 88.

Источник — «http://psylab.info/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%81%D0%BE%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D0%B8%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9/%D0%92%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D1%81%D0%BE%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D0%BA%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B5%D0%B2&oldid=584»

4. Измерительные шкалы [12]

В основе любого хорошего исследования лежат измерения тех или иных показателей. Но каждое измерение производится в определенной шкале, и необходимо четко понимать, с какой шкалой Вы имеете дело в каждом конкретном случае и какие операции Вы можете производить над данными.

Измерение — это алгоритмическая операция, которая данному наблюдаемому состоянию объекта, процесса, явления ставит в соответствие определенное обозначение: число, номер или символ.

Такое соответствие обеспечивает то, что результаты изме­рений содержат информацию о наблюдавшемся объекте, коли­чество же информации зависит от полноты этого соответствия и разнообразия вариантов. Нужная нам информация получается из результатов измерения с помощью их преобразований или, как еще говорят, с помощью обработки экспериментальных данных.

Измерительные шкалы можно упорядочить по их «силе» (рис. 24).

«Сильные» шкалы
	Абсолютная шкала
Шкала отношений
Интервальная шкала (порядковая)
Ранговая шкала (порядковая)
Номинальная шкала (шкала наименований)
«Слабые» шкалы

Рис. 24. Упорядочение измерительных шкал по их «силе».

Предположим, что число различимых состояний (матема­тический термин — число классов эквивалентности) конечно. Каждому классу эквивалентности поставим в соответствие обозначение, отличное от обозначений других классов. Теперь измерение будет состоять в том, чтобы, проведя эксперимент над объектом, определить принадлежность результата к тому или иному классу эквивалентности и записать это с помощью символа, обозначающего данный класс. Такое измерение назы­вается измерением в шкале наименований (иногда эту шкалу на­зывают также номинальной или классификационной): указанное множество символов и образует шкалу.

Естественнее всего использовать шкалу наименований в тех случаях, когда классифицируются дискретные по своей природе явления (например, различные объекты). Для обозна­чения классов могут быть использованы как слова естественно­го языка (например, географические названия, собственные имена людей и т. д.), произвольные символы (гербы и флаги го­сударств, эмблемы родов войск, всевозможные значки и т. д.), номера (регистрационные номера автомобилей, официальных документов, номера на майках спортсменов), так и их различ­ные комбинации (например, почтовые адреса, экслибрисы личных библиотек, печати и пр.). Все эти обозначения эквива­лентны простой нумерации (в некоторых странах человек при рождении получает номер, под которым он фигурирует в госу­дарственных информационных системах всю жизнь), но на практике часто предпочитают другие обозначения (вообразите, что вместо имен и фамилий Ваших друзей и знакомых Вы должны будете использовать номера).

Каковы допустимые операции над данными, выраженными в номинальной шкале. Обозначения классов — это только символы, даже если для этого использованы номера. Номера лишь внешне вы­глядят как числа, но на самом деле числами не являются. Если у одного спортсмена на спине номер 4, а другого — 8, то ника­ких других выводов кроме того, что это разные участники со­ревнований, делать нельзя: так, нельзя сказать, что второй «в два раза лучше» или что у одного из них форма новее. С номе­рами, присвоенными в качестве наименования классам эквивалентности, нельзя обращаться как с числами, за исключением оп­ределения их равенства или неравенства: только эти отношения определены между элементами номинальной шкалы.

Ваш пол?

Мужчина— 1(1 —это код, присвоенный для удобства записи и обработки).

Женщина — 2.

Результат измерения (опрошено 10 человек): 1121212112.

1. Из 10 человек — 6 мужчин (60 %) и 4 женщины (40 %) — допустимо.

2. Средний пол = (6x1+4x2)/10=1,4 — недопустимо.

Поэтому при обработке экспериментальных данных, за­фиксированных в номинальной шкале, непосредственно с са­мими данными можно выполнять только операцию проверки их совпадения или несовпадения. С результатами этой опера­ции можно выполнять более сложные преобразования: считать количество совпадений, вычислять относительные частоты классов, сравнивать эти частоты между собой (находя, напри­мер, моду — номер наиболее часто встречающегося класса), выполнять различные статистические процедуры, строго следя, однако, чтобы в этих процедурах с исходными данными не вы­полнялось ничего, кроме операции проверки их на совпадение (например, можно использовать тест χ² (Пирсона), другие тес­ты на относительных частотах, коэффициент согласия и т. д.).

Дата добавления: 2014-01-04