Сложность, однако, заключается в том, что не все свойства мы можем измерить одинаково. Так, например, если в приведенном примере мы выберем большее множество братьев, среди которых будут братья и из разных семей, то мы уже не сможем их упорядочить по порядку рождения, а сможем только разделить на непересекающиеся классы (по семьям), т. е. определить на множестве братьев отношение эквивалентности. Такое измерение является самым слабым и называется измерением в шкале "ноуменов". В предыдущем случае мы имели измерение в шкале порядка. Однако в современной психологии существуют методы, позволявшие измерять некоторые свойства в метрических шкалах, т. е. позволяющих отвечать на вопросы: насколько больше выражено данное свойство у индивида А, чем у индивида В? (шкала равных интервалов) или: во сколько раз больше выражено свойство? (шкала отношений).
В приведенном выше примере может, однако, возникнуть вопрос: как был измерен интеллект братьев? Действительно, если порядок рождения можно установить путем сравнения точных дат, то как измерить интеллект, в этом и состоит "ахиллесова пята" статического тестирования.
Любое свойство может быть количественно определено двумя способами. Путем непосредственного экспертного оценивания, так, например, учитель может непосредственно упорядочить или даже количественно оценить своих учеников по интеллекту или какому-либо другому свойству. В этом случае учитель выступает как эксперт. Существенным требованием при выборе эксперта является его компетентность, т. е. знание элементов оцениваемой системы и знание того отношения, которое оценивается. Для увеличения надежности экспертного оценивания часто используется группа экспертов. Тем не менее экспертные оценки всегда являются существенно субъективными. Это объясняется тем, что сами эксперты чаще всего являются включенными в те системные отношения, которые они оценивают, в противном же случае трудно гарантировать компетентность экспертов. С целью получения более объективных оценок исследуемых свойств используются стандартизированные методики измерения, сущность построения которых заключается в том, что множество элементов исследуемого отношения гомоморфно отображается в множество пунктов опросника или теста. В силу гомоморфизма отображения каждый из пунктов может иметь, вообще говоря, разную индицирующую силу относительно данного свойства.
Измерение посредством стандартизированных методик имеет два недостатка. Первый состоит в том, что такое измерение всегда одномоментно, т. е. дает лишь некоторый срез реального отношения, в то время как эксперты всегда необходимо учитывают и развитие системы во времени (в силу особенностей человеческого восприятия). В этом смысле в социально-психологических исследованиях может быть порекомендовано разумное сочетание методов стандартизованного измерения и экспертного оценивания (к чему и стремится психодинамическая диагностика).
Вторым недостатком является тот, что не всегда можно точно оценить индицирующую силу каждого пункта, а следовательно, построить интервальную шкалу измерения.
Каждый исследователь должен ясно себе представлять, в какой шкале было измерено интересующее его свойство. Это необходимо по следующей причине. Для того чтобы определить взаимосвязь свойств, необходимо, чтобы они были измерены в одной и той же шкале. В связи с этим остановимся несколько подробнее на теории измерений.
Существует четыре основных типа измерительных шкал, при этом тип шкалы определяет допустимые статистические процедуры, которые могут быть использованы при обработке количественных данных.
Если свойство измерено в номинальной шкале, это означает, что все объекты (далее мы будем называть элементы объекта исследования просто объектами) могут быть единственным образом разделены на непересекающиеся классы, т. е. на классы эквивалентности. Более строго это означает, что среди имеющихся объектов не существует такого, который принадлежал бы одновременно двум классам. Так, например, люди могут быть разделены по признаку пола на мужчин и женщин. Ученики в классе могут быть разделены на интересующихся и не интересующихся данным предметом. Вообще говоря, ученики могут быть разделены на классы эквивалентности и по интересам к разным предметам в том случае, если каждый ученик имеет интерес только к одному предмету. Это значит, что измерение интересов школьников в номинальной шкале требует, чтобы каждый из них оказался только в одной какой-то группе. Каждая такая группа может быть занумерована числом, которое в этом случае используется лишь как метка, т. е. эти числа бессмысленно подвергать каким бы то на было арифметическим операциям. Однако уже на этом уровне измерения мы можем применить такие статистические процедуры, как оценка модельной категории, построение распределения процентных отношений, наконец, мы можем оценить с помощью специальных критериев связь различных свойств, называемую в этом случае сопряженностью. Об этих и других статистических процедурах мы расскажем в следующем параграфе.
Ординальная (порядковая) шкала вводит отношение упорядоченности между классами объектов. Самым простым примером измерения в порядковой шкале является построение учеников по росту. Если при этом учитель физкультуры упорядочит учеников еще и по спортивным достижениям, то два эти порядка можно сравнить между собой с помощь коэффициента ранговой корреляции, расчет которого представляет собой новую допустимую статистическую процедуру. Если корреляция оказывается значимо положительной, то это свидетельствует о существовании взаимосвязи указанных свойств. Интервальная шкала и шкала отношений позволяют использовать все имеющиеся статистические процедуры. Преимущество шкалы отношений заключается в том, что в отличие от интервальной шкалы, где нулевая точка выбирается условно, в шкале отношений существует так называемый естественный нуль. Для того чтобы обосновать измерение в шкале интервалов, необходимо показать, что интервалы между шкальными оценками равные. Так, например, для шкалы температуры мы можем утверждать, что 6°С на три градуса больше чем 3°С и на 1 градус больше чем 5°С. Эта шкала фундаментально обоснована как шкала интервалов. Однако бессмысленно утверждать, что 6°С в 2 раза больше, чем 3°С, так как шкала не имеет естественного нуля и не является шкалой отношений (нуль выбран условно – точка замерзания воды). Шкала оценки знаний ученика учителем (1, 2, 3, 4, 5) явно не является шкалой интервалов, так как расстояние от 2 до 3 на практике явно больше чем от 4 до 5. Такой анализ шкалы, конечно, не является строгим. Встает вопрос: как строго показать, что измерение свойств производилось в интервальной шкале, и тем самым добиться возможности использовать все известные статистические меры?
Способов построения интервальных шкал измерения можно указать несколько. Мы, однако, ограничимся здесь лишь практической стороной вопроса, предлагая интересующимся обратиться к специальной литературе.
Практическая задача, стоящая перед практиком-психологом чаще всего заключается не в том, чтобы построить новые измерительные методы, а в том, чтобы отобрать уже имеющиеся и правильно их употребить. Таким образом, если уже существуют измерительные методы, то задача исследователя сводится к тому, чтобы тщательно следить за тем, в какой шкале обосновано измерение каждой из методик и в соответствии с этим пользоваться статистиками. Некоторые авторы считают, что уровень шкалы может быть повышен императивно. Так, например, учителям может быть предложена специальная инструкция: в условиях эксперимента постоянно стремиться к тому, чтобы шкала оценок была фактически более равноинтервальной. При этой, естественно, делаются необходимые пояснения. В случае же, когда требуется твердая уверенность в равноинтервальности шкалы, может быть проведена также нормализация данных, описание которой можно также найти в литературе. И наконец, последней сложностью в объективной оценке испытуемого психологическими методами является их статичность. Самым простым примером этого может быть использование таких громоздких тестов как ММРI, Кетелл и др. Дело в том, что специалистами было замечено, что испытуемый очень часто начинает отвечать как бы не от себя, а от другой личности. Причем, как было замечено уже в нашей практической работе, этих личностей может быть несколько и в ответах они образуют устойчивые психодинамические циклы. Для того чтобы избежать этой сложности, не следует забывать, что статические тесты требуют постоянного контакта с экспериментатором, который мог бы отслеживать такого рода "артефакты".
Вернемся теперь к проведению пилотажного исследования. Его подготовка, как следует из описанного выше, заключается в том, что исследователь на основе поставленной им ранее проблемы составляет список свойств объекта исследования и подбирает для измерения этих свойств соответствующие методики. Полнота и единственность набора методик обеспечивается, следовательно, точным определением предмета исследования. Последняя процедура, которую следует произвести на этой подготовительной фазе, – это определение сравнительно небольшой выборки из элементов объекта. Здесь следует, однако, оговориться, что данное определение объекта исследования не предполагает заранее какой-то определенной природы своих элементов, так как сама система, некоторое подмножество элементов которой является таким объектом, может быть, конечно, произвольной природы. Мы приводили в пример простейший случай системы обучения, где элементами выступают индивиды, исходной системой может быть и отдельная личность, элементами которой выступают психические явления, а также и отдельное психическое явление, элементами которого могут быть психические процессы, свойства или состояния.