ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
в
А
студентов в 2 раза меньше, чем в
С
(шкала отношений);
в
В
студентов на 10 человек меньше, чем в
С
(шкала интервалов);
в
А
студентов просто меньше, чем в
В
и
С
(шкала порядка);
в
А
,
В
,
С
студентов не одно и то же количество (шкала наименований).
Использовать только абсолютные шкалы не всегда целесообразно. Для получения информации о свойствах, измеряе-
мых в сильных шкалах, требуются более совершенные (сложные, дорогие) измерительные приборы и процедуры. К тому же,
таких приборов и процедур для измерения многих характеристик просто нет. Например, можно выяснить, чего данному че-
ловеку хочется больше – чая или кофе, но определить, насколько больше или во сколько раз, затруднительно.
5.3. ТИПЫ КВАЛИМЕТРИЧЕСКИХ ШКАЛ
5.3.1. ШКАЛА НАИМЕНОВАНИЙ
Если различные градации шкалы измерения показателя нельзя упорядочить по условию «больше – меньше» («лучше –
хуже») или расположить в порядке появления во времени, то такая совокупность градаций образует шкалу наименований.
Шкалу наименований имеют упомянутые выше показатели «Марки кабелей для УЭЦН», «Виды стружки» и другие,
градации которых могут быть заданы только в виде перечня. В частности, шкала, содержащая всего две градации – «есть» и
«нет» (дихотомическая) – также является шкалой наименований. Характеристикой центральной тенденции (среднего) на
шкале наименований может служить «мода» – значение показателя, которое указано наибольшим числом экспертов, или же
наибольшее число раз встретилось в проведённом статистическом исследовании (если речь идёт, например, о видах дефек-
тов продукции). Для небольшого числа оценок эта характеристика также теряет смысл, и тогда центральную тенденцию ха-
рактеризовать невозможно. Если в распределении двум (или нескольким) каким-либо значениям показателя соответствуют
приблизительно одинаковые числа оценок, распределение называют бимодальным (полимодальным).
Общепринятой характеристики рассеяния данных на шкале наименований нет. На практике часто используют проценты
данных, относящихся к различным градациям. Для целей квалиметрического анализа более или менее рациональной харак-
теристикой рассеяния может служить показатель хиквадрат (χ
2
) Пирсона
∑
=
−
=χ
k
i
i
ii
o
eo
1
2
2
)(
,
где
ο
i
– ожидаемое число оценок в
i
-й градации шкалы, причём ожидаемое число рассчитывают по формуле
∑
=
ii
e
k
o
1
;
е
i
– фактическое (экспериментальное) число оценок в
i
-й градации;
k
– число градаций.
При этом чем больше значение χ
2
, тем меньше рассеяние. Максимальному рассеянию (равномерному распределению)
соответствует χ
2
= 0.
Если вычисленное значение χ
2
в
превосходит критическое χ
2
90
(или χ
2
95
), то следует считать, что с вероятностью более 90
% (или более 95 %) полученное распределение не случайно, т.е. на модальную градацию действительно приходится досто-
верно большая часть оценок. Но это утверждение относится лишь к оценкам, полученным инструментальным или статисти-
ческим (не экспертным) способом, например, к оценкам видов дефектов изделий, отмеченных при контроле. Если же речь
идёт об экспертных оценках, то для выяснения того, что является «истинным» суждением экспертной группы, формальное
применение статистических критериев недопустимо. Здесь необходимо в той или иной форме провести обсуждение причин
рассогласованности и, далее, либо выработать общеприемлемое решение, либо проводить дальнейшую квалиметрическую
разработку в нескольких вариантах.
Для шкалы наименований нет также общепринятых критериев того, какие из отдельных оценок следует считать ано-
мальными и в каких случаях распределение оценок является бимодальным. Ориентировочно можно считать, что если коли-
чества оценок в тех двух градациях, где они максимальны, относятся как 3 : 1 или меньше, то распределение бимодально.
Если эти количества относятся как 5 : 1 или больше, то оценки, относящиеся ко всем градациям, кроме модальной, можно
рассматривать как аномальные. Однако эти критические отношения могут быть приняты иными в зависимости от существа
задачи.
5.3.2. ШКАЛА ПОРЯДКА
Если отдельные градации показателя можно расположить в порядке нарастания выраженности показателя или же упо-
рядочить по условию «лучше – хуже», или же расположить в порядке развития некоторого процесса во времени, то такая
совокупность градаций образует шкалу порядка. Например, показатели «Интенсивность окраски» («яркая», «обычная»,
«тусклая»), «Моральный износ оборудования» («незначительный», «умеренный», «недопустимый») имеют шкалы порядка.
При общей простоте принципа построения шкалы порядка способы представления градаций бывают самыми различ-
ными. Чаще всего применяют словесные описания градаций. Однако градации шкалы могут представлять собой последова-
тельность рисунков, иллюстрирующих различные проявления показателя в упорядоченном ряду, звуковые сигналы или па-
хучие объекты, упорядоченные в некоторой желаемой последовательности, движущиеся изображения, показывающие по-
следовательность изменений показателя во времени и др.
Инженеру-квалиметрологу часто приходится принимать участие в оценивании новых предложений, инноваций (проек-
тов исследований, бизнес-планов, видов продукции, предлагаемой к выпуску и т.п.) с точки зрения перспектив их использо-
вания, т.е. определять их обоснованность, новизну, предполагаемую экономическую эффективность и т.п. Эти показатели
качества предложений также выражают, как правило, в порядковых шкалах. Если требуется составить описания градаций
некоторого физически измеримого показателя, то, как правило, достаточно воспроизводимыми будут уже и краткие описа-
ния. Например, приведённая в ГОСТ шкала для оценивания качества технического вазелина по показателю «Консистенция»
имеет следующий вид.
