Основные “рецепты” по этому поводу достаточно просты. Главное — это не забывать, что, поскольку числовые данные представляют собой результаты измерений, то каждому уровню измерения (будь то шкала порядка или шкала интервалов) соответствуют определенные методы статистической обработки. Отметим основные моменты, на которые стоит обратить особое внимание:
  1. При построении порядковой шкалы (как правило, метод балльных оценок для этого и используется) для усреднения повторных оценок одного испытуемого или прн получении групповых баллов следует использовать не среднее арифметическое, а медиану. При обработке данных вручную для этого необходимо построить ранговый ряд и найти его середину. В качестве показателя вариативности полученных оценок используют не среднеквадратичное отклонение, а межквартильный размах, для чего необходимо построить частотное распределение исходных балльных оценок.

Как н в предыдущих заданиях, обработку целесообразно делать в статистической системе “Stadia”. Для этого
необходимо ввести исходные данные в электронную таблицу блока редактора данных, а затем войти в меню статистических методов (F9) и в нем выбрать первый пункт — “Описательная статистика”. После нажатия на “Enter” и выполнения первых расчетов (среднее, дисперсия и т.д.) внизу экрана появится вопрос “Выдать дополнительную статистику?”, на который нужно ответить утвердительно (“Y-да”), чтобы получить оценку медианы (Md) и квартилей (Q, и Qj).
  1. В том случае, если необходимо оценить корреляцию между двумя порядковыми (ранговыми) шкалами, правильным выбором будет использование непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена, а не коэффициента линейной корреляции Пирсона (как это часто делают). Последний адекватен лишь при измерениях не ниже шкалы интервалов. Для вычисления рангового коэффициента корреляции с помошью “Stadia” в меню статистических методов нужно найти раздел “Непараметрические методы” и выбрать в нем пункт “Корреляция (независимость)*’. После двух иажатий на “Enter” появляется значение коэффициента ранговой корреляции Спирмена — г и его статистическая значимость.

Литература
  1. Вудворте Р., Шлосберг Г. Психофизика И. Шкалирование // Проблемы и метода психофизики / Под. ред. А.Г. Асмолова, М.Б. Михалевской. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1974.
  2. Guilford J. P. Psychometric Methods. N.-Y., Toronto, London: McGraw-Hill, 1954.
  3. Torgerson N.S. Theory and Method of scaling. N.-Y.: John Wiley and Sons, 1958.