Главная > Прикладные методы анализа данных и знаний
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

1.2. Сравнительная информативность шкал.

Представляет интерес вопрос об относительной информативности измерительных шкал разного типа. С позиций порядковой шкалы ответ на этот вопрос ясен: информативность шкал убывает в том порядке, как они приведены выше. Действительно, пусть абсолютная шкала указывает, что множество  содержит 30 элементов, а множество  — 10 элементов. На языке шкалы отношений этот факт будет отражен в виде записи «количество элементов в  в три раза больше, чем в ». Протокол в шкале порядка будет говорить о том, что в  элементов больше, чем в . А на языке шкалы наименований можно записать лишь то, что в  и  содержится разное количество элементов. Так что информации, содержащейся в абсолютной шкале, достаточно, чтобы сделать ее однозначное отображение на более слабую шкалу. Обратное отображение будет неоднозначным: из того факта, что  не равно , нельзя узнать, какое из этих множеств больше, на сколько или во сколько раз больше и, тем более, сколько элементов содержится в  и .

Шкалы первых трех типов содержат более богатую информацию, их показания можно подвергать определенным математическим преобразованиям, и потому их часто называют сильными, количественными или арифметическими. Шкалы порядка и наименований уступают им по информативности и отражают качественные свойства — их обычно называют слабыми и качественными. Однако рекомендовать пользоваться только сильными шкалами нельзя. Приборы для измерения сильных свойств более дорогие, для измерения многих свойств в сильных шкалах (особенно в гуманитарных областях) таких приборов еще нет.

Было бы интересно узнать, как много информации мы теряем, переходя от некоторой сильной шкалы к более слабой. Представление об этом можно получить следующим путем [89]. Будем считать, что измерительный прибор может принимать одно из  состояний. Пусть этим прибором измеряется некоторое свойство у  объектов. Если , то независимо от типа шкалы количество возможных разных (неизоморфных) протоколов равно то. Если объектов больше одного, то количество неизоморфных протоколов будет для разных типов шкал различным. Так, например, протоколы «2; 6» и «3; 9» в абсолютной шкале будут неизоморфными, а в шкале отношений, порядка и наименований одинаковыми (изоморфными). Отсюда появляется возможность сравнивать информативность шкал разного типа путем определения количества возможных неизоморфных протоколов, которые можно получить на языке этих шкал при заданных значениях  и .

По этой методике было проведено сравнение шкал трех типов: абсолютной, порядковой и наименований. Сравнение делалось в шкале отношений: количества неизоморфных протоколов для шкалы порядка  и шкалы наименований  соотносились с количеством разных протоколов для абсолютной шкалы . Выяснилось, что для фиксированного значения числа градаций  с ростом количества измеряемых объектов  различия в информативности разных шкал уменьшаются. Однако отношение  меняется слабо и остается малым. Отношение же  растет быстро и при  достигает величины порядка 0,9. Т. е. информативность шкалы порядка при экспериментах с большим числом объектов приближается к информативности абсолютной шкалы. Так что в ряде случаев с помощью более простых приборов или процедур можно получить почти столько же информации, сколько и с помощью сложных и дорогих.

Этот вывод подтверждается результатами эксперимента, проведенного с экспертами. 28 экспертов должны были оценить некоторое неформализованное свойство 10 объектов в шкале порядка. Каждый эксперт упорядочивал объекты по своему усмотрению и приписывал им целочисленные порядковые значения в диапазоне от 1 до 10. Затем им было предложено оценить свойство тех же объектов в шкале отношений (в процентах к самому лучшему). Эта задача оценивалась всеми экспертами как существенно более трудная. После завершения этой работы для каждого объекта были определены средние значения их порядковых мест и средние значения процентных оценок. Оказалось, что коэффициент линейной корреляции между этими средними оценками равен 0,93! Отсюда можно сделать полезный вывод для практики группового экспертного оценивания: не нужно заставлять экспертов давать ответы в сильных шкалах. При количестве экспертов около 30 достаточно ограничиться оценками в шкале порядка и лишь для двух объектов, получивших самый высокий и самый низкий средний порядковый балл, сделать оценку в сильной шкале. Этих калибровочных величин будет достаточно для перехода от средних значений в шкале порядка к средним значениям в шкале отношений.

 

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru