В социальных науках масштабирование - это процесс измерения или упорядочивание сущностей по количественным признакам или признакам. Например, метод масштабирования может включать оценку уровня экстраверсии отдельных лиц или воспринимаемого качества продуктов. Некоторые методы масштабирования позволяют оценивать величины на континууме , в то время как другие методы обеспечивают только относительное упорядочение объектов.
Уровень измерения - это тип данных, которые измеряются.
Словесная шкала иногда (в том числе в академической литературе) используется для обозначения другого составного показателя, а именно индекса индекса. Однако эти концепции различаются.
Содержание
- 1 Решения по построению шкалы
- 2 Метод построения шкалы
- 3 Типы данных
- 4 Составные меры
- 5 Сравнительное и несравнительное масштабирование
- 6 Сравнительное методы масштабирования
- 7 Несравнительные методы масштабирования
- 8 Оценка шкалы
- 9 См. также
- 10 Ссылки
- 11 Дополнительная литература
- 12 Внешние ссылки
Решения по построению шкалы
- Что уровень (уровень измерения ) данных (номинальный, порядковый, интервал или коэффициент )?
- Что будут ли результаты использоваться для?
- Следует ли использовать шкалу, индекс или типологию?
- Какие типы статистического анализа будут полезны?
- Следует ли использовать сравнительный шкала или несравнительная шкала?
- Сколько делений шкалы или категорий следует использовать (от 1 до 10; от 1 до 7; от −3 до +3)?
- Должны быть четные или нечетные количество делений? (Нечетное дает нейтральное центральное значение; четное заставляет респондентов брать ненейтральную l положение.)
- Каковы должны быть характер и описательность этикеток шкал?
- Какой должна быть физическая форма или расположение весов? (графический, простой, линейный, вертикальный, горизонтальный)
- Должен ли ответ быть принудительным или оставлен необязательным?
Метод построения шкалы
Возможно, что-то похожее на вашу шкалу уже существует, поэтому включение этих шкал и возможных зависимых переменных в ваш опрос может повысить достоверность вашей шкалы.
- Начните с создания как минимум десяти элементов, представляющих каждую из шкал. Провести опрос; чем репрезентативнее и крупнее ваша выборка, тем больше достоверности у вас будет в ваших весах.
- Проверьте означает и стандартные отклонения для ваших элементов, отбрасывая любые элементы с перекошенным средним или очень низким отклонением.
- Запустите анализ основных компонентов с наклонным вращением ваших элементов и других элементов для шкал, важно отличать их от ваших своя. Компоненты запроса с собственными значениями (для вычисления собственного значения для каждого фактора возведения в квадрат факторных нагрузок и суммирования столбцов) больше 1. Это проще, если вы сгруппируете элементы по целевым масштабам. Чем отчетливее другие элементы, тем выше ваши шансы, что ваши элементы будут загружены только в вашем масштабе.
- «Чисто загруженные элементы» - это те, которые загружают не менее 0,40 на один компонент и более чем на 0,10 больше для этого компонента, чем для любых других. Определите их.
- «Перекрестно загруженные предметы» - это те, которые не соответствуют вышеуказанному критерию. Это кандидаты, которые следует отбросить.
- Идентифицируйте компоненты с помощью лишь нескольких элементов, которые не представляют четких концепций, это «не интерпретируемые масштабы». Также идентифицируйте любые компоненты только одним элементом. Эти компоненты и их элементы могут быть отброшены.
- Посмотрите на кандидатов, которые нужно отбросить, и на компоненты, которые нужно отбросить. Есть ли что-нибудь, что нужно сохранить, потому что это важно для вашей конструкции ? Например, если концептуально важный элемент перекрестно загружает только компонент, который нужно отбросить, лучше оставить его для следующего раунда.
- Отбросьте элементы и запустите повторно, попросив программу дать вам только номер компонентов после отбрасывания непонятных и единичных. Выполните процесс снова, начиная с шага 3.
- Продолжайте выполнять процесс, пока не получите «чистые факторы» (все компоненты имеют чистые элементы).
- Запустите Alpha программа (спрашивает Альфа, если выпал каждый элемент). Любые шкалы с недостаточными значениями Alpha следует отбросить и повторить процесс, начиная с шага 3. [Коэффициент альфа = количество элементов x средняя корреляция между различными элементами / сумма всех корреляций в матрице корреляции (включая единицы) ]
- Для лучшей практики оставьте окончательные компоненты и все ваши нагрузки и аналогичные весы выбранными для использования в приложении к весам.
Типы данных
Тип собранной информации может повлиять на построение весов. Различные типы информации измеряются по-разному.
- Некоторые данные измерены на номинальном уровне. То есть любые используемые числа являются просто ярлыками; они не выражают математических свойств. Примерами являются инвентарные коды SKU и штрих-коды UPC.
- Некоторые данные измеряются на порядковом уровне. Цифры указывают на относительное положение предметов, но не на величину различия. Примером может служить ранжирование предпочтений.
- Некоторые данные измеряются на уровне интервала. Цифры указывают на величину разницы между элементами, но абсолютного нуля нет. Примерами являются шкалы отношения и шкалы мнений.
- Некоторые данные измеряются на уровне отношения. Цифры указывают величину разницы и фиксированную нулевую точку. Коэффициенты можно рассчитать. Примеры: возраст, доход, цена, затраты, выручка от продаж, объем продаж и доля рынка.
Составные меры
Составные меры переменных создаются путем объединения двух или более отдельных эмпирических показатели в единую меру. Составные меры более адекватно измеряют сложные концепции, чем отдельные индикаторы, расширяют диапазон доступных оценок и более эффективны при работе с несколькими элементами.
Помимо шкал, есть еще два типа составных мер. Индексы аналогичны шкалам, за исключением того, что несколько индикаторов переменной объединены в одну меру. Например, индекс доверия потребителей представляет собой комбинацию нескольких показателей отношения потребителей. Типология аналогична индексу, за исключением того, что переменная измеряется на номинальном уровне.
Индексы создаются путем накопления баллов, присвоенных отдельным атрибутам, а шкалы создаются путем присвоения баллов шаблонам. атрибутов.
В то время как индексы и шкалы обеспечивают измерение одного измерения, типологии часто используются для изучения пересечения двух или более измерений. Типологии - очень полезные аналитические инструменты, и их можно легко использовать как независимые переменные, хотя, поскольку они не одномерны, их трудно использовать в качестве зависимой переменной.
Сравнительное и несравнительное масштабирование
С помощью сравнительного масштабирования элементы напрямую сравниваются друг с другом (пример: вы предпочитаете Pepsi или Coke ?). В несравнительном масштабировании каждый элемент масштабируется независимо от других (пример: как вы относитесь к Coke?).
Методы сравнительной шкалы
- Попарное сравнение Шкала - респонденту одновременно предлагают два предмета и просят выбрать один (пример: вы предпочитаете Pepsi или Coke?). Это метод порядкового уровня, когда модель измерения не применяется. Крус и Кеннеди (1977) разработали масштабирование парных сравнений в рамках своей модели с привязкой к предметной области. Модель Брэдли – Терри – Люса (BTL) (Bradley and Terry, 1952; Luce, 1959) может применяться для получения измерений при условии, что данные, полученные в результате парных сравнений, обладают соответствующей структурой. Закон сравнительного суждения Терстона также может применяться в таких контекстах.
- Модель Раша масштабирование - респонденты взаимодействуют с заданиями, и сравнения между заданиями выводятся из ответов для получения значений шкалы. Респонденты впоследствии также получают шкалу на основе их ответов на вопросы с учетом значений шкалы. Модель Раша тесно связана с моделью BTL.
- Упорядочивание по рангам - респонденту одновременно предъявляют несколько вопросов и просят оценить их (пример: оцените следующие рекламные объявления от 1 до 10.). Это метод порядкового уровня.
- Шкала социальной дистанции Богардуса - измеряет степень, в которой человек готов ассоциироваться с классом или типом людей. Он спрашивает, насколько респондент хочет создавать различные ассоциации. Результаты сводятся к единому баллу по шкале. Существуют также несравнительные версии этой шкалы.
- Q-Sort - до 140 элементов сортируются в группы на основе процедуры ранжирования.
- Шкала Гуттмана - Это процедура для определения, можно ли упорядочить набор элементов по одномерной шкале. Он использует структуру интенсивности среди нескольких индикаторов данной переменной. Заявления перечислены в порядке важности. Рейтинг масштабируется путем суммирования всех ответов до первого отрицательного ответа в списке. Шкала Гуттмана связана с измерением Раша; в частности, модели Раша вводят подход Гуттмана в вероятностные рамки.
- - респонденту дается постоянная сумма денег, сценарий, кредиты или баллы и просят распределить их по различным предметам (пример: если у вас было 100 йен на потратить на продукты питания, сколько вы потратите на продукт A, на продукт B, на продукт C и т. д.). Это метод порядкового уровня.
- - В методике психофизики, изобретенной С. С. Стивенс люди просто присваивают количеству суждения. Среднее геометрическое этих чисел обычно дает степенной закон с характеристической экспонентой. Вместо того, чтобы присваивать числа, люди манипулируют другим измерением, например громкостью или яркостью, чтобы соответствовать элементам. Как правило, показатель психометрической функции можно предсказать на основе показателей оценки величины каждого измерения.
Несравнительные методы масштабирования
- Визуальная аналоговая шкала (также называемая графической шкалой оценок) - респонденты оценивают элементы, ставя отметку в строке. Линия обычно маркируется на каждом конце. Иногда под линией находится ряд чисел, называемых точками шкалы (скажем, от нуля до 100). Оценка и кодификация затруднительны для бумажных и карандашных шкал, но не для компьютеризированных и интернет-визуальных аналоговых шкал.
- Шкала Лайкерта - респондентов просят указать степень согласия или несогласия (от полностью согласен или категорически не согласен) по шкале от пяти до девяти баллов (не путать со шкалой Лайкерта). Один и тот же формат используется для нескольких вопросов. Именно сочетание этих вопросов составляет шкалу Лайкерта. Эту процедуру категориального масштабирования можно легко расширить до процедуры, использующей полную шкалу чисел, а не словесных категорий.
- Шкала завершения фразы - респондентов просят завершить фразу по 11-балльной шкале ответов где 0 представляет отсутствие теоретической конструкции, а 10 представляет теоретически максимальное количество измеряемой конструкции. Один и тот же базовый формат используется для нескольких вопросов.
- Шкала семантического дифференциала - респондентов просят оценить предмет по 7-балльной шкале по различным признакам. Для каждого атрибута требуется шкала с биполярными обозначениями клемм.
- - это однополярная десятибалльная шкала оценки. Он варьируется от +5 до -5 и не имеет нейтральной нулевой точки.
- Шкала Терстона - это метод масштабирования, который включает структуру интенсивности среди показателей.
- - Исследователи математически выводят оценки респондентов.. Двумя примерами являются многомерное масштабирование и совместный анализ.
Оценка шкалы
Весы следует проверять на надежность, обобщаемость и достоверность. Обобщаемость - это способность делать выводы из выборки в совокупность с учетом выбранной вами шкалы. Надежность - это степень, в которой весы будут давать стабильные результаты. Надежность повторного тестирования проверяет, насколько похожи результаты, если исследование повторяется при аналогичных обстоятельствах. Надежность альтернативных форм проверяет, насколько похожи результаты, если исследование повторяется с использованием различных форм шкалы. Надежность внутренней согласованности проверяет, насколько хорошо отдельные меры, включенные в шкалу, преобразованы в составную меру.
Весы и индексы должны быть проверены. Внутренняя проверка проверяет связь между отдельными показателями, включенными в шкалу, и самой составной шкалой. Внешняя проверка проверяет связь между составной шкалой и другими показателями переменной, не включенными в шкалу. Проверка содержимого (также называемая валидностью лица) проверяет, насколько хорошо шкала измеряет то, что должно быть измерено. Проверка критерия проверяет, насколько значимы критерии шкалы по сравнению с другими возможными критериями. Проверка конструкции проверяет, какая базовая конструкция измеряется. Есть три варианта валидности конструкции. Это конвергентная валидность, дискриминантная валидность и номологическая валидность (Кэмпбелл и Фиск, 1959; Крус и Ней, 1978). Коэффициент воспроизводимости показывает, насколько хорошо данные отдельных мер, включенных в шкалу, могут быть восстановлены из составной шкалы.
См. Также
Список литературы
- Брэдли, Р.А. Терри, M.E. (1952): Ранговый анализ неполных блочных схем, I. Метод парных сравнений. Biometrika, 39, 324–345.
- Кэмпбелл, Д. Т. и Фиск, Д. У. (1959) Конвергентная и дискриминантная валидация с помощью мультитрейт-мультиметодной матрицы. Психологический бюллетень, 56, 81–105.
- Ходж Д. Р. и Гиллеспи Д. Ф. (2003). Завершение фраз: альтернатива шкалам Лайкерта. Social Work Research, 27 (1), 45–55.
- Ходж Д. Р. и Гиллеспи Д. Ф. (2005). Весы завершения фраз. В К. Кемпф-Леонард (редактор). Энциклопедия социальных измерений. (Том 3, стр. 53–62). Сан-Диего: Academic Press.
- Крус, Д. Дж. И Кеннеди, П. Х. (1977) Нормальное масштабирование матриц доминирования: модель с привязкой к предметной области. Образовательные и психологические измерения, 37, 189–193 (Запросить повторную печать).
- Крус, Д. Дж. И Ней, Р. Г. (1978) Конвергентная и дискриминантная валидность в анализе заданий. Образовательные и Психологические Измерения, 38, 135–137 (Запросить повторную печать).
- Люс, Р.Д. (1959): Поведение индивидуального выбора: теоретический анализ. Нью-Йорк: Дж. Вили.
Дополнительная литература
- ДеВеллис, Роберт Ф (2003), Масштабирование: теория и приложения (2-е изд.), Лондон: SAGE Publications, ISBN 0-7619-2604-6, получено 11 августа 2010 г. Мягкая обложка ISBN 0-7619 -2605-4
- Лодж, Милтон (1981), Шкала величин: количественное измерение мнений, Беверли-Хиллз и Лондон: SAGE Publications, ISBN 0-8039-1747-3
- Макивер, Джон П. и Карминес, Эдвард Дж. (1981), Одномерное масштабирование, Беверли-Хиллз и Лондон: SAGE Publications, ISBN 0-8039-1736-8, получено 11 августа 2010 г.
Внешние ссылки
