Терминологический словарь

Курс: «МЕТОДИКА ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ»

(Материалы для самостоятельной работы студентам)

Терминологический словарь

ВАЛИДИЗАЦИЯ. Процесс оценки степени, в которой тест или другой измерительный инструмент действительно измеряет то, для измерения чего он предназначен.

ВАЛИДНОСТИ КОЭФФИЦИЕНТ. Индекс валидности теста; коэф­фициент корреляции между значениями теста и набором критериальных оценок, которые рассматриваются как отражающие переменную (перемен­ные), которую, как предполагается, этот тест измеряет. Например, для тес­та, разработанного для оценки школьных способностей, это будет корре­ляция между экзаменационными отметками и академическими успехами.

ВАЛИДНОСТЬ. В тестировании - свойство любого измерительного инструмента, прибора или теста, при котором он измеряет то, что предна­значен измерять.

ВАЛИДНОСТЬ АПРИОРНАЯ. Своего рода предварительная, интуитив­ная оценка содержательной валидности теста. Степень, в которой пункты теста, как кажется, имеют интуитивную, априорную связь с моделями пове­дения, которые, как считается, они тестируют. Также называется валидностью здравого смысла.

ВЫБОРКА. 1. Часть популяции, отобранная (обычно следуя некоторой процедуре и преследуя некоторую цель) таким образом, что она считается представляющей всю популяцию в целом. 2. Составление такой избранной части популяции. Этот термин часто употребляется с определяющими сло­вами, чтобы уточнить вид обсуждаемой выборки или процедуры отбора.

ВЫБОРКА АДЕКВАТНАЯ. Выборка достаточного размера для того, чтобы был достигнут предполагаемый уровень достоверности. Обратите внимание, что этот термин относится только к размеру и не означает одно­временно репрезентативности выборки.

Рекомендуемые материалы

ВЫБОРКА НЕРЕПРЕЗЕНТАТИВНАЯ. Любая выборка, характеристи­ки которой не отражают характеристики популяции, из которой она была отобрана.

ВЫБОРКА РЕПРЕЗЕНТАТИВНАЯ. Любая выборка, которая является точным отражением популяции, из которой она была отобрана; непредвзя­тая выборка. Все систематические процедуры отбора образцов разработа­ны для того, чтобы создавать репрезентативные выборки.

ВЫБОРКА СЛУЧАЙНАЯ. Выборка, которая была составлена таким об­разом, что все члены или объекты в популяции с равной (и независимой степенью) вероятности могли быть отобраны.

ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ. Собрание предметов в соответ­ствии с некоторой определяющей чертой (чертами) или характеристикой (характеристиками). Это значение близко к понятию набор.

ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ, СТАТИСТИЧЕСКАЯ. Полная по­пуляция, из которой была взята выборка и относительно которой делаются выводы на основании этой выборки.

ГИПОТЕЗА. 1. В научной работе - любое утверждение, предложения или предположение, которое служит как предварительное объяснение определенных фактов. Гипотеза всегда представляется таким образом, что­бы она могла быть подвергнута эмпирической проверке и затем или под­тверждена или отклонена в результате доказательства. 2. Более широкое значение - стратегия, принятая для того, чтобы решать некоторую проблему. В наиболее сложных экспериментах по научению, таких как решение про­блем, формирование понятий, принятие решений и т. п., субъект обычно проявляет постоянство от попытки к попытке, действуя как будто на осно­вании некоторой гипотезы, такой как: «Если будут условия х и у, я буду от­вечать реакцией А, а если нет, то попробую реакцию В».

ДАННЫЕ. Набор свидетельств или фактов, собранных в ходе экспериментов или исследований.

ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ. Разновидность регрессионного ана­лиза, который позволяет использовать непрерывные независимые перемен­ные для того, чтобы поместить индивидуальные случаи в категории зависи­мой переменной. Например, можно использовать такие переменные, как индекс оценок и число дней отсутствия в школе, чтобы предсказать, закон­чат ли учащиеся школу вовремя.

ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ. Анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых переменных факторов. В зарубеж­ной литературе дисперсионный анализ часто обозначается как ANOVA, что переводится как анализ вариативности (Analysis of Variance). В ходе дис­персионного анализа из общей вариативности признака вычленяют вариа­тивность трех видов: а) вариативность, обусловленную действием каждой из исследуемых независимых переменных; б) вариативность, обусловлен­ную взаимодействием исследуемых независимых переменных; в) случай­ную вариативность, обусловленную всеми другими неизвестными перемен­ными.

ДИСПЕРСИЯ. Вариативность, распределение. Используется, прежде всего, в статистике, где индексы дисперсии являются мерами, которые опи­сывают вариативность любого распределения значений. Проще говоря, это способ описания тенденции значений отклоняться от центральной тенден­ции (чаще всего от среднего арифметического). Используются три измере­ния дисперсии: разброс, среднее отклонение и стандартное отклонение, при­чем последнее значительно преобладает в статистических исследованиях.

КОРРЕЛЯТ. 1. Любая из двух переменных или факторов, которые систе­матически связаны друг с другом; то есть они «коррелируют». 2. Принцип или аргумент, который обязательно указывает на какой-то другой принцип или аргумент.

ЗНАЧЕНИЕ. Номер или другое количественное обозначение, например, число, полученное в результате измерения.

ИНДИКАТОР. См. Признак.

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ МАТРИЦА. См. матрица, корреляционная.

КОРРЕЛЯЦИОННОЕ ОТНОШЕНИЕ. Измерение степени, в которой данная линия регрессии отклоняется от линейности.

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ КЛАСТЕР. Группа переменных, в которой все переменные имеют более высокий уровень положительной корреляции друг с другом, чем с другими группами переменных или с отдельными перемен­ными. Такой кластер считается доказательством наличия фактора в фак­торном анализе.

КОРРЕЛЯЦИЯ. 1. В статистике - связь между двумя (или более) пере­менными, при которой систематическое увеличение в значении одной пере­менной сопровождается систематическим увеличением или уменьшени­ем в значении другой. Наличие такой статистической связи традиционно используется как основа для предположения относительно ожидаемого значения одной переменной при известном значении другой. Чем сильнее корреляция (то есть чем больше нуля полученный коэффициент корреля­ции), тем выше уверенность в точности предположения. 2. Несколько бо­лее свободное употребление: любая связь между вещами, при которой с изменениями в одной происходят некоторые сопутствующие или зависи­мые изменения .в другой (или в других). Обратите внимание на то, что в обоих этих использованиях содержится предположение о причинной свя­зи между переменными. Корреляции являются утверждением наличия со­путствования; они могут предполагать, но не обязательно подразумевают, что изменения в одной переменной производят или вызывают изменения в другой (других).

КОРРЕЛЯЦИЯ РАНГОВЫХ ПОРЯДКОВ. Корреляция, основанная на рангах значений двух переменных. Она является производной корреляции значимости результата Пирсона и наиболее широко используемой непараметрической корреляцией. Часто называется корреляцией ранговых различий потому, что основным фактором при вычислении коэффициента является различие между рангами двух переменных. Иногда называется корреляцией ранговых порядков Спирмена.

КОРРЕЛЯЦИЯ БИСЕРИАЛЬНАЯ. Корреляция, при которой одна переменная измеряется по непрерывной шкале, а другая - по дихотомичес­кой (с двумя оценками).

КОРРЕЛЯЦИЯ КРИВОЛИНЕЙНАЯ. Обычно любая корреляция, где изменение переменных нелинейно. См. Регрессия криволинейная. Так же называется нелинейная корреляция и иногда смещенная корреляция.

КОРРЕЛЯЦИЯ ЛИНЕЙНАЯ. Любая корреляция, в которой средние изменения в одной переменной связаны со средними изменениями в дру­гой, то есть линия регрессии является прямой линией. Большинство стати­стических процедур для вычисления коэффициента корреляции основыва­ется на предположении о линейности.

КОРРЕЛЯЦИЯ МНОЖЕСТВЕННАЯ (R). Связь между одной (зависи­мой) переменной и двумя или более (независимыми) переменными. Коэф­фициент множественной корреляции позволяет оценить совместное влия­ние независимых переменных на зависимую.

КОРРЕЛЯЦИЯ ОБРАТНАЯ. Иногда употребляется в качестве синони­ма отрицательной корреляции.

КОРРЕЛЯЦИЯ ОТРИЦАТЕЛЬНАЯ. Корреляция, при которой увели­чение одной переменной связано с уменьшением другой или при которой высокие значения одной переменной связаны с низкими значениями дру­гой. Коэффициент будет иметь отрицательные значения между 0 и -1,00. Также называется обратной или непрямой корреляцией.

КОРРЕЛЯЦИЯ ПОЛОЖИТЕЛЬНАЯ. Корреляция, при которой увеличение одной переменной сопровождается увеличением другой или при которой высокие значения одной связаны с высокими значениями другой и низкие значения связаны с низкими. Коэффициент корреляции будет иметь положительные значения между 0 и +1,00. Также иногда называется пря­мом корреляцией.

КОРРЕЛЯЦИЯ ПРЯМАЯ. Иногда употребляется как синоним корреля­ции, положительной.

КОРРЕЛЯЦИЯ СМЕЩЕННАЯ. См. Корреляция криволинейная.

ЛОНГИТЮДНЫЙ МЕТОД. Исследование, проводимое посредством на­блюдения за рядом субъектов в течение длительного периода времени. Ср. с методом поперечного среза.

МАТРИЦА. 1. Любое расположение данных (или чисел, или символов) в таблице, состоящей из строк и столбцов. 2. Рамки или структура, которые задают форму или значение, контекст.

МАТРИЦА КОРРЕЛЯЦИОННАЯ. Матрица, дающая коэффициент корреляции между каждой переменной в наборе данных с каждой другой переменной этого набора.

МЕТОД. Очень общее значение - способ выполнения чего-либо, упо­рядоченная работа с фактами и концепциями. Метод - принцип и способ сбора, обработки или анализа данных, а также принцип воздействия на объект.

МЕТОДИКА. Форма реализации метода, совокупность приемов и опе­раций (их последовательность и взаимосвязь), процедура или набор про­цедур для достижения определенной цели. В психологическом исследова­нии: формализованные правила сбора, обработки и анализа информации. Обычно эти процедуры требуют определенной квалификации, и владение ими отражает некоторый уровень опытности. С помощью методики фикси­руют характеристики поведения и воздействуют на объект. Как правило, для регистрации сходных сторон объекта существует множество методик (методическая избыточность), что обеспечивает взаимную верификацию данных, получаемых различными методиками.

Термин употребляется очень широко, и, как правило, к нему добавляет­ся некоторое уточняющее слово, например статистическая методика, экс­периментальная методика и т. д.

МЕТОДОЛОГИЯ. 1. В широком смысле - формулировка систематичес­ких и логически последовательных методов поиска знания. Это, строго го­воря, не связано непосредственно с приобретением знаний или понимани­ем, а скорее с методами и процедурами, в соответствии с которыми такое знание и понимание достигается. Большинство склонно использовать этот термин как эквивалент понятия «научный метод», подразумевая, что един­ственная допустимая методология - научная. Правомерность такого упот­ребления зависит оттого, как характеризуется научный метод. 2. Специаль­ное значение - фактические процедуры, используемые в конкретном иссле­довании.

МЕТОДЫ НАБЛЮДЕНИЯ. Вообще - любая из процедур и методов, которые используются в неэкспериментальном исследовании для того, что­бы организовать тщательное наблюдение событий. Сюда входит использо­вание различных приборов, таких как аудио- и видеомагнитофоны, фото- и видеокамеры, секундомеры, контрольные списки и т. д. Целью наблюдения является установление факта существования явлений для их последующей классификации и пр.

МЕТРИЧЕСКИЙ. 1. Вообще - имеющий отношение к измерению. 2. В особенности характеристика измерения, при котором измеряемые элемен­ты располагаются на шкалах интервалов или отношений.

НАДЕЖНОСТИ КОЭФФИЦИЕНТ. Коэффициент корреляции, выра­жающий степень связи между двумя наборами значений, причем эти набо­ры значений представляют собой результаты двух сеансов тестирования одним и тем же инструментом. Этот коэффициент затем используется в ка­честве количественного выражения надежности (3) инструмента тестиро­вания или измерительной процедуры. Имеется несколько различных коэф­фициентов надежности, в зависимости от определенных значений, которые сравниваются. Например, коэффициент стабильности получается при ис­пользовании метода ретестирования (см. Ретестовая надежность), коэффи­циент эквивалентности обеспечивает оценку надежности, когда использу­ются альтернативные или параллельные формы теста (Надежность альтер­нативных форм), коэффициент внутренней согласованности получается в результате интратестовых манипуляций, таких как процедура разделения пополам (см. Половинная надежность).

НАДЕЖНОСТЬ. 1. Очень общее значение - характеристика чего-либо, заслуживающего доверия. 2. При оценке личности - характеристика заслу­живающего доверия человека: надежный человек - это ответственный че­ловек, тот, на кого можно положиться. 3. В психологическом тестировании (и в измерении вообще) - обобщенный термин, используемый для обозначе­ния всех аспектов, имеющих отношение к тому, насколько можно доверять измерительному инструменту или тесту. Основное понятие здесь - после­довательность, степень, в которой измерительный инструмент или тест вы. дает приблизительно те же самые результаты, когда используется неодно­кратно в сходных условиях. Ср. здесь с валидностью. Степень, в которой процедура является надежной, может быть оценена с помощью ряда проце­дур; наиболее часто используемые из них приводятся ниже.

НАДЕЖНОСТЬ ПУНКТОВ. Надежность теста, определяемая степенью, в которой пункты теста измеряют одни и те же конструкты. Также называ­ется надежностью шкал.

НАДЕЖНОСТЬ ШКАЛ. См. Надежность пунктов.

НАДЕЖНОСТЬ ВЗАИМОЗАМЕНЯЕМЫХ ФОРМ. Метод определения надежности теста посредством разработки двух (или более) параллельных наборов пунктов подобных типов и степени сложности и коррелирования значений, полученных по одной форме со значениями, полученными по дру­гой (другим). Также называется надежностью эквивалентных или парал­лельных форм.

НАДЕЖНОСТЬ МЕЖЭКСПЕРТНАЯ. Степень, в которой два или бо­лее независимых наблюдателя сходятся в своих оценках поведения. Всякий раз, когда кто-то имеет дело с данными, зависящими от крайне субъектив­ной интерпретации ситуации, - например, когда исследуется изменение в выражениях лица людей, ведущих диалог, - прежде чем данные можно бу­дет считать валидными, должна быть продемонстрирована высокая межэкс­пертная надежность. Также называется экспертной надежностью.

НАДЕЖНОСТЬ ПОЛОВИННАЯ. Общее название для нескольких ме­тодов определения надежности теста посредством оценки общей внутрен­ней согласованности теста. Этот метод логически подобен процедуре экви­валентных форм (альтернативных форм); один тест разделяется на две фор­мы, и вычисляется коэффициент надежности между этими двумя формами. Две половины теста, которые могут быть получены любым способом, обес­печивающим две сравнимые формы. Имеются некоторые общие процеду­ры, например помещение нечетных пунктов в одну форму, а четных в дру­гую, чередование блоков пунктов из формы в форму или разнесение пунк­тов по формам на случайном основании.

НАДЕЖНОСТЬ РЕТЕСТОВАЯ. Метод для определения надежности теста посредством применения его два (или более) раза с одним и тем же человеком и вычисления коэффициента надежности между значениями, по­лученными в результате каждого тестирования. Обычно предполагается, что должен пройти довольно длительный период времени между тестировани­ем и ретестированием по очевидным причинам.

ОБОБЩЕНИЕ (генерализация). Установление законов и зако­номерностей. К обобщению приходят путем выделения существенных при­знаков, свойств предметов, явлений и абстрагирования (отвлечения) от не­существенных свойств.

ОЦЕНКА. 1. Вообще - определение ценности или значимости чего-нибудь. 2. Более специальное значение: определение того, насколько ус­пешны были программа, учебная программа, серия экспериментов, ле­карственное средство и т. д. в достижении целей, для которых они были

изначально предназначены. 3. Определение рейтинга. Оценка объекта, события или человека (включая себя, так называемая самооценка). Такая оценка часто используются в социальных исследованиях и при изучении личности, чтобы измерить качества и характеристики, которые являются субъективными и для которых не существует никаких объективных мето­дов измерения.

ПАРАДИГМА (от греческого - «модель», «образец») - собирательное обозначение набора установок, ценностей, процедур, методов и т. д., со­ставляющих общепринятое направление в определенной дисциплине в оп­ределенный момент времени.

ПЕРЕМЕННАЯ. То, что изменяется, то, что подвержено увеличению и/или уменьшению с течением времени - то, что варьируется. П. - пара­метр реальности, который может изменяться и/или изменяется в экспери­ментальном исследовании.

ПЕРЕМЕННАЯ ЗАВИСИМАЯ. Любая переменная, значения которой в принципе являются результатом изменений в значениях одной или более независимых переменных. В математике это понятие «зависимости» хоро­шо представлено выражением типа у —f(x), где значения у зависят от значе­ний х.

ПЕРЕМЕННАЯ НЕЗАВИСИМАЯ. Любая переменная, значения кото­рой в принципе не зависят от изменений значений других переменных. В эксперименте - любая переменная, которая специально изменяется так, что­бы можно было наблюдать ее влияние на зависимую переменную (перемен­ные). Также называется экспериментальной переменной, контролируемой переменной.

ПЕРЕМЕННАЯ ПОЛНОМОЧНАЯ (ПРОКСИМАЛЬНАЯ). Переменная, используемая в качестве косвенного измерения другой переменной, когда вторую переменную трудно измерить или непосредственно наблюдать.

ПЕРЕМЕННАЯ ПРОМЕЖУТОЧНАЯ. Внутренняя переменная, кото­рая не оценивается непосредственно, но свойства которой могут быть вы­ведены и проинтерпретированы на основании систематических изменений независимой переменной и наблюдения сопутствующих изменений в зави­симой переменной. Гипотетические компоненты во многих теориях явля­ются по сути промежуточными переменными.

ПИЛОТАЖНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ. Исследование, предваряющее но­вую серию, в ходе которого проверяется качество методики и плана. Выяв­ляются побочные переменные, и уточнятся экспериментальная гипотеза. Обычно проводится небольшой выборке.

ПОКАЗАТЕЛИ (ПАРАМЕТРЫ) ПОВЕДЕНИЯ. Количественные харак­теристики поведения испытуемого, проявления зависимой переменной.

ПОЛЕВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. Исследования в естественных услови­ях. Термин применяется в социальной психологии и социологии.

ПОПЕРЕЧНОГО СРЕЗА МЕТОД. Подход к исследованию, часто используемый в экспериментальной, клинической и социальной психоло­гии, где большие группы субъектов изучаются по одному и тому же призна­ку одновременно (также называется синхроническим методом). Ср. с лон-гитюдным (или диахроническим) методом, где ведется наблюдение за по­ведением отдельных субъектов в течение длительного периода времени.

ПОПУЛЯЦИЯ. 1. Все организмы определенного вида (обычно, но не обязательно люди) внутри определенной географической области в определенный момент времени. 2. В статистике - общее число случаев, от­носительно которых может быть сделано определенное утверждение. Об­ратите внимание, что в этом значении популяция может быть: а) конечной, реально существующей и доступной исследованию (например, все студен­ты, зачисленные в определенную школу); б) конечной, реально существую­щей, но недоступной исследованию (например, население России в опре­деленный день того или иного года); или в) бесконечной (например, все возможные подбрасывания монет). Следует различать с выборкой, которая представляет собой некоторое наблюдаемое или отобранное подмножество популяции.

ПОПЫТКА. 1. Свободное значение- проба, тест; отдельное усилие, совершаемое для того, чтобы что-то выполнить. 2. В экспериментальном исследовании - отдельная «единица», в которой предъявляется стимул и воз­никает некоторая реакция. В этом смысле каждая попытка обычно считает­ся одним компонентом большого ряда таких «единиц», которые все вместе представляют эксперимент.

ПРИЗНАК - все то, что выражает природу объектов (явлений), их сход­ство или различия, а также одно событие, являющееся сигналом другого события. По П. объекты и явления опознаются, обозначаются и описыва­ются. Каждый объект и каждое явление обладает множеством П., среди ко­торых выделяются простые и сложные, комплексные и целостные, случай­ные и неслучайные и т. д. Один и тот же П. может выступать как общий, видовой и отличительный. По своему значению все П. делятся на существен­ные и несущественные. Существенный П. при всех условиях принадлежит объекту и является необходимым для его существования, выражает его ко­ренную природу, тем самым отличая от других объектов, других видов и

родов. Быстрый пульс и высокая КГР (кожно-гальваническая реакция), на­пример, являются симптомами сильного возбуждения. П. также вызывает­ся индикатором.

ПРИКЛАДНАЯ ПСИХОЛОГИЯ. Общий термин, используемый для обозначения всех тех отраслей психологии, которые стремятся: а) при­менить принципы, открытия и теории психологии на практике в различ­ных областях, таких как образование, промышленность, маркетинг, оп­рос общественного мнения, спорт и т. д.; и/или б) обнаружить базовые принципы, которые могут быть применены таким образом. В первом подходе используется в основном то, что известно, в другом - стремятся к дополнительным знаниям и руководствуются целью практического при­менения.

РАЗБРОС. 1. Степень, в которой набор значений (или точек данных, их представляющих) сгруппирован вокруг некоторого центрального значения, обычно среднего. В этом смысле термин является синонимом вариативнос­ти или дисперсии. 2. Степень, в которой имеется высокая вариативность значений, особенно межсубъектная вариативность по определенному тес­ту. Люди, получившие высокие значения по некоторым частям теста, но низкие по другим, или студенты, получившие высокие оценки по некото­рым предметам, но низкие по другим, считаются обнаруживающими силь­ный разброс.

РАЗБРОСА ДИАГРАММА. Диаграмма или таблица двузначных точек дан­ных, в которой все значения х размещаются в соответствии со значениями у. Когда это представлено в графическом виде и соотнесено с линией регрес­сии, получается графическое изображение величины разброса (1) данных.

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ НОРМАЛЬНОЕ. Теоретически ожидаемое распре­деление вероятности, когда выборки взяты из бесконечно большой популя­ции, при котором все события имеют равную степень вероятности. Распределение непрерывно, оно распространяется на все значения от -? до +?; оно симметрично и одномодально, его среднее, медиана и мода выра­жаются одних и тем же значением. С нормальным распределением связаны некоторые предостережения, а) Оно определяется только математическим правилом, в действительности оно никогда не встречается, возможно толь­ко приближение к нормальному распределению (это, конечно, справедливо и для большинства других распределений, но имеется тенденция представ­лять как реально существующее нормальное распределение чаще прочих), б) Хотя нормальное распределение имеет знакомую колоколообразную фор­му, не каждая колоколообразная кривая представляет нормальное распре­деление, в) И наконец, нормальное распределение имеет очень большое

значение в статистической теории и статистическом тестировании, так как для применения многих статистических тестов необходимо, чтобы данные приближались к нормальному распределению, то есть должно быть пред­положение, что популяция, из которой они были отобраны, была нормаль­ной популяцией.

РЕГРЕССИИ КРИВАЯ. Плавная кривая, приспособленная к набору спа­ренных данных из таблицы корреляций. Если регрессия линейная, кривая будет прямой линией, если она квадратичная, будет иметься единственная точка изгиба и т. д.

РЕГРЕССИИ УРАВНЕНИЕ. Уравнение, представляющее отношение между значениями одной переменной (х) и наблюдаемыми значениями дру­гой (у). Это уравнение, таким образом, представляет собой формулу, ко­торая позволяет предсказать наиболее вероятные значения у для любого известного х. Линейные уравнения регрессии имеют форму у = ах + Ь.

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. I. Вообще- любое статистическое применение регрессии (2) для того, чтобы анализировать данные. 2. Не­сколько более ограниченный способ употребления - применение качествен­ных характеристик одной переменной для того, чтобы делать количествен­ные предсказания в отношении другой переменной.

РЕГРЕССИЯ К СРЕДНЕМУ. Обобщение, в котором утверждается то, что при любом данном стандартном значении одной переменной х опти­мальное линейное предсказание стандартного значения другой парной переменной у, будет более близко к среднему значению всего множества значений у чем значение х к среднему значению всего множества значе­ний х. Это явление - результат статистических предположений, постро­енных на использовании регрессии (2) в качестве средства создания пред­сказаний, и оно не обязательно должно рассматриваться как элемент природы.

РЕГРЕССИЯ в статистике. Отношение между отобранными значения­ми одной переменной (х) и наблюдаемыми значениями второй парной пе­ременной (у). Когда составляется уравнение регрессии для набора данных, может быть предсказано наиболее вероятное значение у для любого значе­ниях х. Термин в этом значении фактически является сокращенной формой термина «регрессия к среднему».

РЕГРЕССИЯ КРИВОЛИНЕЙНАЯ. Любая нелинейная регрессия, в ко­торой уравнение регрессии для изменений в одной переменной (у) как фун­кции изменений в другой (х) является квадратичным, кубическим или урав­нением более высокого порядка.

РЕГРЕССИЯ ЛИНЕЙНАЯ. Любая регрессия, которая представлена линейным уравнением регрессии. Линейные регрессии всегда представля­ются прямыми линиями; ср. с криволинейной регрессией.

СИГМА. См. Среднее квадратичное.

СРЕДНЕЕ АРИФМЕТИЧЕСКОЕ. Сумма набора значений, поделенная на число значений. Это наиболее часто используемое и наиболее полезное измерение центральной тенденции, так как, в отличие от медианы и моды оно использует все данные распределения и служит основой для измерения вариативности или дисперсии. Когда используется сокращенное обозначе­ние среднего без определения, это можно спокойно принимать как ссылку на среднее арифметическое. Символическое обозначение: Мили X.

СРЕДНЕЕ ВЫБОРКИ. Среднее любого набора значений. Полученное среднее выборки - самая лучшая статистическая оценка истинного средне­го. Также называется полученным средним.

СРЕДНЕЕ КВАДРАТИЧНОЕ. Среднее арифметическое набора квадра­тов отклонений от среднего; то есть варианса. Корень из среднего квадратичного - квадратный корень из среднего квадратичного или стан­дартное отклонение.

ЧАСТОТА. Число появлений отдельных значений какой-то переменной, количество случаев появления события (например, в серии испытаний). Нередко термин «частота» уточняют: эмпирическая частота.

ЧАСТОСТЬ. Относительная частота, то есть частота, деленная на ко­личество испытаний.

ШКАЛА. 1. Вообще и всеобъемлюще - любая процедура или прием, который используется с целью упорядочивания объектов или событий в некотором прогрессивном ряду. Это значение, которое является преоблада­ющим, связано с представлением о том, что в любом и каждом случае име­ется некоторое правило приписывания номеров или значений объектам или событиям, которые нужно шкалировать. Правило (или правила), примени­мое в отдельных случаях, представляет собой то, что отражает смысл, кото­рый могут иметь значения шкалы. 2. Любой прогрессивный числовой ряд, который может использоваться для приписывания величин событиям или объектам. Основное различие между значениями 1 и 2 здесь - различие между абстрактным и конкретным. Например, термометр - шкала в значе­нии 2, он отражает температурную шкалу в значении 1.3. Инструмент для тестирования, который содержит пункты или задачи, расположенные со­гласно некоторому измерению. Это измерение может быть нескольких ви­дов: от степени трудности, как это обычно бывает в шкалах интеллекта, до

предпочтения, как в шкалах установок. Обратите внимание, что этот конк­ретный прием шкалирования может давать различные виды измеритель­ных шкал. Глагол «шкалировать» означает приписывать номера событиям согласно некоторому правилу.

ШКАЛА УСТАНОВОК. Любой из ряда приемов, разработанных для выявления установок человека. Обычно это бланковые тесты, в которых субъекту предлагается выразить свое отношение (согласие или несогласие) к некоторым утверждениям, для которых установлена определенная шкала оценки. Предполагается, что ответы субъекта отражают то, как он поступал бы в определенных ситуациях, хотя среди специалистов ведутся дискуссии относительно степени соответствия между оценкой установок людей, вы­полняющих такие тесты, и тем, как они действительно ведут себя в реаль­ных ситуациях. Существует ряд специализированных форм шкал устано­вок; например, шкала Ликерта, шкала Тёрстоуна.

ШКАЛА ИНТЕРВАЛОВ. Шкала, которая отражает точные утвержде­ния относительно различий между наблюдаемыми величинами; то есть где интервал измерения определен. Классические примеры здесь - шкалы измерения температуры (Фаренгейта, Цельсия), где интервал между, напри­мер, 40° и 30°- такой же, как и между 20° и 10°. Однако, хотя интервалы определены, числа, используемые в измерении, произвольны, то есть нуле­вая точка на такой шкале не представляет нуль, как на шкале отношений. Так как шкалы интервалов - самые простые истинные количественные шкалы, большинство психологических измерительных процедур стремит­ся, по крайней мере, к этому уровню. Интересно, что большинство шкал, которые приводятся в качестве примеров порядковых шкал, часто рассмат­риваются так, как если бы они фактически были шкалами интервалов. Кро­ме чистой прагматики (то есть только очень ограниченные математические и статистические действия могут быть проведены с порядковыми данны­ми), имеются несколько квазилегитимных процедур для создания шкал ин­тервалов из порядковых шкал, наиболее распространенная - признание нормальности, лежащей в основе распределения, и единицы интервалов шкалы устанавливаются так, чтобы они соответствовали наблюдениям. Эта процедура фактически сводится к тому, что проделывается с IQ-данными из шкал интеллекта.

Со шкалами интервалов могут выполняться статистические операции сложения и вычитания, а также вычисления среднего и стандартного от­клонения. Главное ограничение состоит в том, что не могут быть определе­ны пропорции; например, если снова обратиться к температурной шкале, 80°, естественно, нельзя представить как вдвое теплее, чем 40°.

"Инструмент для отбора керна" - тут тоже много полезного для Вас.

ШКАЛА НОМИНАЛЬНАЯ. Наиболее примитивная из возможных измерительных шкал; это, по существу, система обозначений для иденти­фикации, классификации и наименования наблюдений. Некоторые авторы утверждают, что термин «шкала» здесь не применим, так как квантификация и величина несоотносимы. Примерами являются числа на спортивной форме атлетов, таксономия биологов, психиатрические нозологии. Номи­нальные шкалы, так как они строго качественные, не представляют особо­го интереса как шкалы; единственная формальная операция, которую мож­но провести с данными, шкалированными таким образом, - определение эквивалентности, и единственная допустимая статистика - мода. Также на­зывается шкалой категорий.

ШКАЛА ОТНОШЕНИЙ. Измерительная шкала, на которой могут быть выражены отношения величин вычисляемых наблюдений. Большинство измерительных шкал в физических науках имеет это свойство, например, вес - тот случай, когда объект, весящий 10 граммов, в два раза тяжелее объек­та, весящего 5 граммов. Фундаментальное свойство шкалы отношений -наличие истинной нулевой точки, то свойство, которого не хватает шкале интервалов. Это наиболее мощные из шкал, и допустимо проводить все математические и статистические действия на наблюдениях, измеряемых шкалами отношений.

ШКАЛА ПОРЯДКОВАЯ. Шкала, обладающая свойством «порядка» в определенном смысле, то есть это ранжирование наблюдений в некотором измерении. Приписывание большего номера одному из расположенных по порядку наблюдений, чем другому, означает, что имеется «большее количе­ство» предмета, измеряемого в первом случае, чем во втором. Примерами здесь являются шкала твердости минералов, порядок прихода к финишу в соревновании по бегу, ранжирования приятности запахов или вкусов и т. д. Такие шкалы имеют ограничения, заключающиеся в том, что реальная вели­чина ими не может быть выражена, только относительная величина. Напри­мер, мы знаем, что минерал, обозначенный как 7, тверже, чем тот, который обозначен как 6, а 6 тверже, чем тот, который обозначен как 5, но мы не мо­жем определить, является ли 7 настолько же более твердым, чем 6, насколько 6 тверже 5. Из-за этого фактора, присущего шкале ограничения, не следует использовать такие статистики, как среднее и стандартное отклонение, с дан­ными порядковых шкал. Однако так как многие шкалы, которые психологи используют для измерения субъективных и скрытых свойств, имеют важное значение в этой области, являются порядковыми (например, установок, лич­ной привлекательности, локуса контроля, тревоги, интеллекта, способностей и т. д.), прагматические соображения иногда освобождают от ответственнос-

ти некоторое количество нестандартных статистических вычислений. Фор­мально с порядковыми данными допустимо использовать только такие ста­тистики, как медиана, процентили и ранговые порядки.

ШКАЛИРОВАНИЕ. Создание и использование шкалы; чаще всего пер­вое.

ЭКСПЕРИМЕНТ (проба, опыт). Научно поставленный опыт, наблюде­ние исследуемого явления в точно учитываемых условиях, позволяющих следить за ходом явления и многократно воспроизводить его при повторе­нии этих условий.