О шкалах

Как известно. человеческие знания укладываются на шкалах. Их несколько.

1. Шкала наименований. В ее пределах можно только заносить информацию в виде символов (слов, их сочетаний), создавать из них каким-то образом рубрицированную базу данных, базу знаний, если приходится иметь дело с проектированием и электронной реализацией экспертных систем и осуществлять поиск как информационно-поисковых системах (ИПС) наподобие Интернета. Арифметические (алгебраические) операции в этих шкалах не применяются: к «двум» прибавить «три» - написать можно, но получить результат «пять» - нельзя.

2. Порядковая (ранговая) шкала. Оперирует относительными местами в ранжированных элементах статсовокупностей, объединенных количественным либо качественным признаком. Номера мест в пределах ранжируемой СС могут быть как уникальными (встречаться в ранжировке только один раз), так и связанными (разным элементам могут быть присвоены по тем или иным причинам одинаковые места). Ранговая (порядковая) информация может быть использована, например, для вычисления среднего ранга. Однако это делается не на основе арифметических процедур, но в рамках специализированного вычисления медианы Кемени. Однако в отдельных случаях с рангами производят арифметические операции (что будет далее показано на методе полного статистического анализа (ПСА) экспертных оценок при изучении темы 2).

Популярность ранговой шкалы даже в обыденной жизни при решении проблем принятия решения по свидетельству проф. Миркина (Проблемы группового выбора. – М.: Наука, 1971) хорошо иллюстрируется всем и каждому таким событием, как выбором подходящей обуви. Мы ведь не берем с собой линейку, но оперируем такими понятиями: «как раз» (1 место); «немного малы» или «немного велики» - 2 место и т.д. Альтернативе «как раз» (если подходит по цене и другим показателям) предпочтение и отдается.

3. Интервальная (количественная) шкала. Привычная со школы и начала обучения в вузе. Возможность реализовать все четыре действия арифметики, возможности алгебры, теории множеств, алгебры отношений (реляционной алгебры), диффиренциального и интегрального исчислений из области математического анализа и многое другое.

4. Лингвистическая шкала. Не вдаваясь в строгие определения, ограничимся примерами такой шкалы «большой», «средний», «маленький» (основание логического деления – понятие «величина» (или для предыдущего примера про обувь: «велика», «как раз», «мала») – жесткая трехпозиционная шкала. Пример вариантов ответов на анкетный закрытый вопрос: «да», «скорее да, чем нет», «скорее нет, чем да», «нет», «затрудняюсь ответить»; основание деления «степень согласия» - более мягкая пятипозиционная лингвистическая шкала. Есть некоторые сходства с порядковой шкалой, но есть и различия, отчего данный вид шкал выделен в отдельную их разновидность.

5. Также в отдельную группу можно выделить частный случай лингвистической шкалы т.н. «альтернативную шкалу» (бинарную): «да», «нет». Пример: если такой-то элемент СС обладает величиной. Выше некоторого порогового значения («да»), то он принадлежит к подмножеству такой-то области решений, если «нет» - к элементам другого подмножества.

Рассмотрев вопросы, связанные с содержанием основных понятий статистики, источников статистической информации и роль шкал в статистических исследованиях, обратимся к собственно набору и сортировке отобранных предварительно статистической информации, как необходимого этапа проведения самостоятельного исследования (например, предварительный сбор информации – текстовой, количественной и др.) в рамках заданной или выбранной дипломником темы своей дипломной работы.

Данный, предварительный для студента этапе исследования, - первичный сбор информации будет полезным оценить с позиций общей теории научного познания (ТНП). Хотя эта область традиционно принадлежит другой науке – философии, для нашего случая – применения статистической методологии (приемы, способы, методы изучения массовых явлений, направленных на изучение количественных закономерностей и взаимосвязей) может оказаться полезным.