Введение

Первый формальный метод измерения отношения в психологии и социологии, шкала Торстона была первым формальным методом измерения отношения. Она была разработана Луисом Леоном Торстоном в 1928 году, изначально как средство измерения отношения к религии. Сегодня она используется для измерения отношения к широкому спектру вопросов. В этой технике используется ряд утверждений по конкретной теме, и каждому утверждению присваивается числовое значение, отражающее степень его благоприятности или неблагоприятности. Эти числовые значения заранее определяются исследователем и не демонстрируются испытуемым. Затем испытуемые отмечают каждое утверждение, с которым они согласны, и вычисляется средний балл значений выбранных утверждений, который указывает на их отношение.

Шкала Торстона

Метод сравнения пар, разработанный Терстоном, можно считать прототипом метода, основанного на нормальном распределении, для масштабирования матриц доминирования. Несмотря на то, что теория этого метода довольно сложна (Турстон, 1927a), сам алгоритм прост. Для базового случая V матрица частотного доминирования преобразуется в пропорции и сопоставляется со стандартными баллами. Затем шкала получается как среднее значение по левой колонке этой матрицы стандартных баллов (Турстон, 1927b). Основополагающее обоснование метода и база для измерения «психологического разделения шкалы между любыми двумя стимулами» проистекает из закона сравнительного суждения Турстоуна (Турстон, 1928). ASU

Основная трудность этого алгоритма заключается в его неопределенности по отношению к нулевым пропорциям, которые приводят к значениям z, равным плюс или минус бесконечности, соответственно. Неспособность алгоритма сравнения пар обрабатывать эти случаи существенно ограничивает применимость метода. Наиболее распространенным решением при обнаружении частот 1.00 и 0.00 является их исключение. Так, например, Guilford (1954, с. 163) рекомендовал не использовать пропорции, более экстремальные, чем .977 или .023, а Edwards (1957, с. 41–42) предположил, что «если число экспертов велико, скажем, 200 и более, то можно использовать значения p<sub>ij</sub> равные .99 и .01, но при числе экспертов менее 200, вероятно, лучше игнорировать все сравнительные суждения, для которых p<sub>ij</sub> больше, чем .98 или меньше, чем .02». Поскольку исключение таких крайних значений оставляет пустые ячейки в Z-матрице, процедура усреднения для получения значений шкалы не может быть применена, и обычно используется сложная процедура оценки неизвестных параметров (Edwards, 1957, с. 42–46). Альтернативное решение этой проблемы было предложено Krus и Kennedy (1977). С дальнейшим развитием психометрической теории стало возможным использовать прямые методы масштабирования, такие как применение модели Раша или разворачивающиеся модели, такие как модель гиперболического косинуса (HCM) (Andrich & Luo, 1993). Модель Раша имеет тесную концептуальную связь с законом сравнительного суждения Турстоуна (Andrich, 1978), основное отличие заключается в том, что она непосредственно включает параметр испытуемого. Кроме того, модель Раша имеет вид логистической функции, а не кумулятивной нормальной функции.