Основные методы сбора данных в психологии

Пример 3. Два абитуриента претендуют на одно место на психологическом фа-
культете. Их оценки по ЕГЭ по предметам «математика», «биология» и «рус-
ский язык» составляют у первого (80, 80, 80), а у второго (70, 80, 95). Кто 
будет принят в число студентов?
Решение. Будет принят второй абитуриент с суммарной оценкой 245 баллов 
против 240 у первого абитуриента.
Заметим, что, как и любой в минимальной степени разумный экза-
мен, ЕГЭ измеряет не только скорость решения, но и качество способ-
ностей (сложность доступных решению задач). По крайней мере, пока 
в теоретической психологии не найдены подходы, которые бы превра-
щали экзаменационные задачи растущей сложности в эмпирическое 
множество типа складываемых брусков, а экзамен в подобие (измери-
тельной) рулетки. Значит ли это, что процедура суммирования непри-
емлема?
Упражнение. Попробовать придумать корректную альтернативу суммированию 
оценок.
Какие же соображения следует принимать во внимание при обсуждении 
подобных проблем? За процедурой суммирования в таких контекстах стоит 
более слабое требование, чем пункты 2 и 3 списка условий корректности 
схемы измерения, приведенные выше. Подразумевается лишь одинаковая 
цена (в смысле ценности абитуриента для принимающего его факультета 

---

105
и, более общо, для нуждающегося в воспроизводстве образованных людей 
государства, культуры и т.д.) одного балла на шкалах всех перечисленных 
дисциплин. Несмотря на отсутствие оснований такого отождествления, про-
цедура суммирования используется повсеместно, и придумать ей разумную 
прозрачную альтернативу не удается. Это значит, что разговор может вестись 
только об оценках самих шкал (точнее, их вариантов — например, ЕГЭ про-
тив вступительных экзаменов) с точки зрения указанной ценности.
Приведем простейший, хотя и искусственный пример подобной 
проблемы. 
Пусть для измерения интересующего нас аспекта интеллектуальных спо-
собностей испытуемых мы разработали тестовые задачи трех уровней 
сложности. В тестовое задание входят по три задачи простого и сложного 
уровней и шесть задач среднего уровня сложности. В качестве итоговой 
характеристики берется общее количество решенных задач. Предположим 
для простоты, что не бывает испытуемых, не решивших более простую за-
дачу, но решивших хотя бы одну более сложную.
Человек, соответствующий средним задачам, окажется по нашей процеду-
ре на 6 пунктов «способнее» человека, соответствующего только нижнему 
уровню сложности, но лишь на 3 пункта «менее способным», чем человек, 
решающий задачи верхнего уровня. Заметим, что такая числовая характе-
ристика различий предрешена нашим выбором количества задач разной 
сложности. Можно предложить, например, взять равное количество задач 
трех уровней сложности. Однако это предложение будет полезно, только 
если «расстояние» по сложности между задачами первого и второго уров-
ней такое же, как и между вторым и третьим уровнями. Если задачи верх-
него уровня сложности только чуть сложнее средних (заметим, что, хотя 
совершенно неясно, как эти расстояния измерять, отношения «чуть слож-
нее» и «намного сложнее» выглядят осмысленными), в то время как эти 
средние значительно сложнее простых, компенсировать неравные рассто-
яния можно, например, как раз взяв разное количество задач на различных 
уровнях сложности. Если же мы решим уравнять расстояния по сложно-
сти, то обнаружим, что это задача весьма непростая.
В некоторых случаях решать практические задачи можно, используя 
не метрические свойства шкалы, т.е. не соображения о расстоянии между 
объектами, а только порядковые, т.е. только отношение «лучше—хуже», 
«больше—меньше» и т.п. Эти отношения между подлежащими измере-
нию объектами фиксируются гораздо более надежно. В приведенном 
выше примере мы сомневаемся, что отношение «иметь на 10 баллов 
больше по шкале интеллекта» имеет одинаковый смысл на разных участ-
ках шкалы, но отношение «иметь более высокий балл» характеризует 
большую продуктивность в решении каких-то задач на любом участке 
шкалы. Часто удается делать нужные выводы, опираясь только на эти 
отношения. В этом направлении концентрируются усилия сторонников 
так называемых непараметрических математических методов.

---

106
Типы шкал
Исходным пунктом для построения любой измерительной процеду-
ры является наличие системы объектов, с которыми можно выполнять 
определенные действия (например, сравнивать, складывать и т.п.). Бу-
дем говорить, что такое множество объектов обладает структурой.
Единичное измерение — это единичный акт из совокупности по-
добных актов — совокупности, которая в целом понимается нами как 
отображение обладающего определенной структурой множества объ-
ектов в обладающее похожей или более «сильной» структурой числовое 
множество. Иными словами, каждому объекту приписывается некото-
рое число, и каждому из допустимых действий с объектами соответ-
ствует определенное действие с этими числами.
Числовая структура может оказаться более «сильной» в том смысле, 
что некоторым операциям над числами не соответствуют операции на 
идеальном множестве, тем более на эмпирическом множестве. Однако 
в ряде случаев для результатов таких операций можно найти содержа-
тельную интерпретацию. Таким образом, мы получаем более мощное 
средство, но должны контролировать его применимость.
Отображение структуры на множестве объектов в числовую струк-
туру называется шкалой. Исходя из структуры множества объектов 
и процедур приписывания им числовых значений, мы и должны при-
нимать решения — можно или нет производить с получаемыми число-
выми мерами те или иные математические операции
. 
 Шкала — это способ отображения измеряемых свойств объектов 
на множестве чисел, между которыми установлены определенные от-
ношения.
Общепризнанная (восходящая к Стивенсу) классификация выде-
ляет четыре типа шкал, каждая из которых описывается абстрактной 
схемой. К их описанию мы теперь и переходим.