Шкалирование Гуттмана

Или комулятивное шкалирование или анализ шкалограммы.

Цель шкалирования по Гуттману состоит в разработке одномерного континуума для того конструкта, который мы хотим измерить. Это значит, что мы стремимся получить набор таких утверждений, чтобы испытуемый, который согласился с отдельными утверждениями, согласился бы и со всеми предшествующими утверждениями, т. е. мы бы хотели прогнозировать ответы испытуемого на основании общего балла для всех испытуемых. Допустим, что комулятивная шкала состоит из 10 утвержденний.

Если испытуемый получит 4 балла, значит он согласен с первыми двумя утверждениями. Если же он (испытуемый) набрал 8 баллов, значит он согласен с первыми восемью утверждениями. Задача в том, чтобы найти комплекс утверждений, который бы абсолютно вписывался в эту модель.

Шаги:

1) Определение фокуса.

2) Разработка утверждений. Желательно 80-100.

3) Оценкивание утверждений. Оценщики должны отвечать: да – благоприятные утверждения; либо нет – неблагоприятные.

Оценщики не должны высказываться, согласны ли они лично с утверждениями. Они оценивают каким образом утверждения связаны с измеряемым конструктом.

4) Создание комулятивной шкалы.

Изюминка шкалирования по Гуттману заключается в анализе.

Создадим матрицу, в которой представлены ответы всех участников по всем утверждениям.

Далее эту матрицу сортируем таким образом, чтобы те испытуемые, которые согласны с большим количеством утверждений оказывались бы вверху матрицы. Если испытуемые соглашаются с одинаковым количеством утверждений, тогда утверждения сортируются слева направо.

Таким образом, чтобы слева оказались утверждения, с которыми согласилось большинство испытуемых, а справа – те утверждения, с которым согласилось меньше всего испытуемых. В нашем примере, если читать столбцы слева направо, то шкала очень близка к кумулятивной. Если испытуемые согласятся с утверждением N7, то он всегда согласен с утверждением N2, испытуемый согласившийся с утверждением N5 всегда согласен с утверждениями N7 и N2. Однако комулятивность шкалы не абсолютная. Имеется несколько исключений. В вашем примере матрица включает несколько утверждений. Когда утверждений много необходимо проверить анализ данных, который называется анализом шкалограммы. Чтобы определить, какие подгруппы утверждений из первоначального массива лучше всего удовлетворяют составу кумулятивности.

Далее из этих подгрупп отбираются элементы окончаний шкалы. Существует несколько статистических приёмов исследования матрицы в целях поиска кумилятивной шкалы. Поскольку абсолтно-комулятивная шкала возможна в редких случаях, то обычно её тестируют, чтобы выяснить, насколько она хороша.

Эти статистические приёмы также помогают оценить шкальное значение, каждого утверждения.

Эти шкальные значения применяются при итоговом вычислении баллов испытуемого.

Поиск по сайту: