Гуттман шкаласы: психометриялық өлшем және деректердің қайта құруы
Guttman scale
Гутман шкаласы: психометриялық өлшем, атрибутты бағалау, дерек құрылымын анықтау. Қайта жаңғыртуға болатын өлшемдер, екіұшты айнымалылар туралы ақпарат.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Кіріспе
Бір реттік, ординарлық психометриялық шкала, бастапқы байқауларды қайта дамытуға мүмкіндік береді. Субъектілерді белгілі бір қасиет бойынша бағалауға арналған көпөлшемді байқауларды талдау кезінде Гаттман шкаласы (Луи Гаттманның атымен аталады) – қасиетті бағалау үшін бір өлшемді (біртұрлы) реттік шкала болып табылады, одан бастапқы байқауларды қайта жаңғыртуға болады. Деректерде Гаттман шкаласын табу олардың көпөлшемді таралуының нақты бір құрылымға сәйкес келуіне байланысты (төменде қараңыз). Осылайша, Гаттман шкаласы – белгілі бір қасиет және белгілі бір популяцияға қатысты деректер құрылымы туралы гипотеза болып табылады және оны кез келген байқаулар жиынтығы үшін құрастыруға болмайды. Көп тараған қағидаға қайшы, Гаттман шкаласы дихотомиялық айнымалылармен ғана шектелмейді және айнымалылар арасындағы реттілікті міндетті түрде анықтамайды. Бірақ егер барлық айнымалылар дихотомиялық болса, онда олар, шындығында, 1-мысалда көрсілгендей, бағаланатын қасиетті тіркеудегі сезімталдығы бойынша реттеледі.
Single, ordinal psychometric scale, allowing original observations to be reproduced. In the analysis of multivariate observations designed to assess subjects with respect to an attribute, a Guttman scale (named after Louis Guttman) is a single (unidimensional) ordinal scale for the assessment of the attribute, from which the original observations may be reproduced. The discovery of a Guttman scale in data depends on their multivariate distribution's conforming to a particular structure (see below). Hence, a Guttman scale is a hypothesis about the structure of the data, formulated with respect to a specified attribute and a specified population and cannot be constructed for any given set of observations. Contrary to a widespread belief, a Guttman scale is not limited to dichotomous variables and does not necessarily determine an order among the variables. But if variables are all dichotomous, the variables are indeed ordered by their sensitivity in recording the assessed attribute, as illustrated by Example 1.
Қайта жаңғыртылуы
Іс жүзінде, толық ("детерминистік") Гутман шкалалары сирек кездеседі, бірақ діни амалдар, білімнің нақты шектелген салалары, нақты дағдылар және үй шаруалық құралдарына иелік сияқты қасиеттерге қатысты белгілі бір топтарда жуықтап келгендері табылған. Егер деректер Гутман шкаласына сәйкес келмесе, олар шумен бірге келген Гутман шкаласын көрсетеді (және статистикалық болжамдар мен шектеулерге байланысты бірнеше нұсқасы бар стохастикалық түрде қарастырылады). Гутманның қайталанатын коэффициентінің бастапқы анықтамасы CR – дерек жиынтығындағы жазбалар санына қатынасқан қателер санының 1-ден алынған айырмасы. Жауаптардың кең ауқымды болуын қамтамасыз ету үшін (барлық респонденттер тек бір элементті мақұлдаса, бұл жағдай болмайды) масштабталу коэффициенті қолданылады. Гутман шкаласында сұрақнамадағы элементтердің бәрі бірдей қиындық деңгейінде болмайтынын мойындайтын, классикалық тест теориясынан өзгеше элементтік жауап теориясының бастамасы бар. Детерминистік емес (яғни, стохастикалық) модельдер, мысалы, Моккен шкаласы және Раш моделі әзірленді. Гутман шкаласы қанағаттанарлық қайталау үшін қажетті шкалалардың ең аз санын анықтайтын "көп масштабтау" теориясы мен процедураларына жалпыландырылды. Мазмұндық мәліметтерді деректердің логикалық аспектілерімен байланыстыратын процедура ретінде Гутман шкаласы Луи Гутман және оның әріптестері жасаған фасеттік теорияның пайда болуын хабарлады.
In practice, perfect ("deterministic") Guttman scales are rare, but approximate ones have been found in specific populations with respect to attributes such as religious practices, narrowly defined domains of knowledge, specific skills, and ownership of household appliances. When data do not conform to a Guttman scale, they may either represent a Guttman scale with noise (and treated stochastically of which there are a few versions, depending on statistical assumptions and limitations. Guttman's original definition of the reproducibility coefficient, CR is simply 1 minus the ratio of the number of errors to the number of entries in the data set. And, to ensure that there is a range of responses (not the case if all respondents only endorsed one item) the coefficient of scalability is used. In Guttman scaling is found the beginnings of item response theory which, in contrast to classical test theory, acknowledges that items in questionnaires do not all have the same level of difficulty. Non deterministic (i. e., stochastic) models have been developed such as the Mokken scale and the Rasch model. Guttman scale has been generalized to the theory and procedures of "multiple scaling" which identifies the minimum number of scales needed for satisfactory reproducibility. As a procedure that ties substantive contents with logical aspects of data, Guttman scale heralded the advent of facet theory developed by Louis Guttman and his associates.