Психологическая математика: умножая пол на место в очереди - получаем вес в граммах
Смотрю интерпретацию некоторой методики (между прочим, достаточно известной, апробированной и адаптированной, не из "Космо-психология"). И вижу там алгоритм обсчета данных, от которого у меня глаза вылезают на лоб по самые глазные нервы:
номер категории (номинативная переменная) умножается на ранг цвета, который респондент выбрал для этой категории (ранговая переменная) - и получается балл (метрическая переменная)
Далее с этим баллом делается все, что положено делать с метрическими данными: считается среднее по группе, стандартное отклонение и т. д.
Занавес.
Для тех, кто не в теме, объясняю, в чем проблема:
Номинативные данные - это данные, в которых цифра обозначает название некоторой группы, и она абсолютно условна. Например, мы решаем, что людей с серыми глазами мы обозначаем цифрой 1, с карими - 2, с черными - 3, с голубыми - 4. Это не будет означать, что голубые глаза в 4 раза лучше, чем серые. Это будет обозначать только, что мы договорились, что видя цифру 4 представляем себе голубоглазого человека, а видя цифру 1 - сероглазого.
Ранговые данные - это первое, второе, третье место в соревнованиях. Нельзя сказать, что тот, кто прибежал третьим, прибежал в 3 раза медленнее (или в три раза позже), чем первый. Можно только сказать, что он отстал от первого на 2 места.
Метрические данные - это температура в градусах, вес в граммах, длина в километрах, стоимость в евро. Этот тип данных наиболее часто встречается в обычной жизни и наиболее нам привычен. Когда мы используем метрические данные, мы можем говорить что "курица А в 2 раза тяжелее курицы Б", "средняя стоимость новой иномарки составляет столько-то тысяч евро". То есть эти данные мы можем складывать, умножать, искать среднее и т. д.
Теперь то, что сделал автор методики, переношу на понятные в обычной жизни категории.
Допустим, у нас бегут марафон 100 человек, среди которых есть мужчины и женщины. Мужчин мы обозначаем цифрой 1, женщин - цифрой 2 (произвольно). Все 100 человек прибежали, то есть у нас есть ранг с 1 по 100. Мы, радостно потирая руки, умножаем пол на место прибежавшего, и объявляем, что это - средний балл бегуна. Для женщины, которая прибежала 99й, этот балл будет - 188. Для мужчины, который прибежал сотым - 100. На основании того, что больше 188 баллов у нас не набрал никто, мы объявляем женщину победителем.
Вы побежите в таком марафоне второй раз?
А данные, полученные на основании этой методики, используются в исследовательских работах...
номер категории (номинативная переменная) умножается на ранг цвета, который респондент выбрал для этой категории (ранговая переменная) - и получается балл (метрическая переменная)
Далее с этим баллом делается все, что положено делать с метрическими данными: считается среднее по группе, стандартное отклонение и т. д.
Занавес.
Для тех, кто не в теме, объясняю, в чем проблема:
Номинативные данные - это данные, в которых цифра обозначает название некоторой группы, и она абсолютно условна. Например, мы решаем, что людей с серыми глазами мы обозначаем цифрой 1, с карими - 2, с черными - 3, с голубыми - 4. Это не будет означать, что голубые глаза в 4 раза лучше, чем серые. Это будет обозначать только, что мы договорились, что видя цифру 4 представляем себе голубоглазого человека, а видя цифру 1 - сероглазого.
Ранговые данные - это первое, второе, третье место в соревнованиях. Нельзя сказать, что тот, кто прибежал третьим, прибежал в 3 раза медленнее (или в три раза позже), чем первый. Можно только сказать, что он отстал от первого на 2 места.
Метрические данные - это температура в градусах, вес в граммах, длина в километрах, стоимость в евро. Этот тип данных наиболее часто встречается в обычной жизни и наиболее нам привычен. Когда мы используем метрические данные, мы можем говорить что "курица А в 2 раза тяжелее курицы Б", "средняя стоимость новой иномарки составляет столько-то тысяч евро". То есть эти данные мы можем складывать, умножать, искать среднее и т. д.
Теперь то, что сделал автор методики, переношу на понятные в обычной жизни категории.
Допустим, у нас бегут марафон 100 человек, среди которых есть мужчины и женщины. Мужчин мы обозначаем цифрой 1, женщин - цифрой 2 (произвольно). Все 100 человек прибежали, то есть у нас есть ранг с 1 по 100. Мы, радостно потирая руки, умножаем пол на место прибежавшего, и объявляем, что это - средний балл бегуна. Для женщины, которая прибежала 99й, этот балл будет - 188. Для мужчины, который прибежал сотым - 100. На основании того, что больше 188 баллов у нас не набрал никто, мы объявляем женщину победителем.
Вы побежите в таком марафоне второй раз?
А данные, полученные на основании этой методики, используются в исследовательских работах...