심리 측정학의 정의 및 이론적 능력, 논란과 비판

사회과학 측정의 정의

 

 

 

첫째

따라서 우리는 해당 분야에 중요한 의미를 갖는 새로운 정의를 제안하지만, 그것이 이 보고서의 유일한 답은 아닙니다. 완전히 다른 반응은 아래 설명에서 볼 수 있듯이 고전적인 정의를 받아들이는 것입니다. 물리학자는 작업이 완료되고 필수 표준을 충족하는 시점을 측정할 수 있습니다. 심리학자들도 똑같이 해야 합니다. 위원회의 보고서는 지표 정의의 중요성을 강조합니다. 이러한 다양한 반응은 대체 조치에 반영됩니다. 척도가 평가의 원시 점수와 같이 숫자인 경우 공분산 행렬 기반 방법이 종종 사용됩니다.

 

둘째

위원장을 포함한 위원은 모두 물리학자이지만, 위원회에는 심리학자도 여럿 포함되어 있어 점수 간의 상관관계와 그 상관관계를 뒷받침하는 요인을 찾는 것이 연구의 주요 초점으로 여겨지는 경우가 많습니다. 따라서 우리는 해당 분야에 중요한 의미를 갖는 새로운 정의를 제안하지만, 그것이 이 보고서의 유일한 답은 아닙니다. 심리학이나 물리학의 측정도 예외는 아닙니다.

 

셋째

그 대답은 해당 분야에 심각한 영향을 미칠 수 있는 새로운 정의를 제안하는 것이지만, 위의 임대 논의를 바탕으로 구체적인 지표를 제안하고 이러한 기준을 충족하는 데이터를 제공합니다. 이것이 유일한 대답은 아닙니다... 목표는 전달될 프로세스나 작업을 설정하는 것입니다. 이러한 접근 방식은 특정 규칙에 따라 단순히 숫자를 할당하는 측정 정의에 내재하여 있으며 위원회 보고서는 지표 정의의 중요성을 강조합니다.

넷째

실제로 스티븐스 측정의 정의는 물리학자 A. 퍼거슨이 의장을 맡은 영국 퍼거슨 위원회에 의해 개발되었습니다. 1932년 영국 과학진흥협회는 감각 현상의 정량적 평가 가능성을 연구하기 위해 위원회를 임명했습니다. 측정 모델을 사용할 때는 일반적으로 번호가 지정되지 않습니다. 측정값을 추정하고, 모델에 대해 테스트하고, 관련 표준이 충족되는지 확인하세요.

 

 

심리 측정학의 정의 및 논란과 비판

심리측정학의 이론적 능력

 

 

 

 

 일반적인 과정은 원래 구가 붕괴하고 고윳값이 1보다 작을 때 분해를 중지하는 것입니다. 다양한 측정 이론이 개발되었습니다. 여기에는 고전적인 테스트 이론과 항목 응답 이론이 포함됩니다. 여기에는 기본 요인의 수를 결정하는 방법인 요인 분석이 포함됩니다. 분할점이 없다는 점은 다른 다변수 기술에도 적용됩니다.
우리는 대규모 상관관계 및 공분산 행렬을 처리하는 방법을 개발합니다. 요인 분석 사용자가 직면한 주요 과제 중 하나는 데이터의 기본 차원을 측정하기 위한 적절한 절차에 관한 전통적인 방법론 간의 일반적 합의가 부족하다는 것입니다.

군집분석은 서로 유사한 객체를 찾는 방법입니다. 요인분석, 다차원 척도분석, 군집분석은 모두 대량의 데이터를 비교적 단순한 구조로 추출하는 데 사용되는 다변량 기법입니다.
최근에는 구조 방정식 모형화와 경로 분석이 대규모 공분산 행렬을 처리하는 보다 정교한 방법을 나타냅니다. 이러한 방법을 사용하면 복잡한 통계 모델을 데이터에 맞추고 일치하는지 테스트할 수 있습니다.

상세한 심리측정 연구가 각 관심 항목의 다차 원성의 정도와 성격을 다루기 때문에 이중 요인 분석이라는 비교적 새로운 절차가 도움이 될 수 있습니다. 이중 요인 분석에서 "이상적으로 항목의 체계적 변동은 공통 요인과 체계적 변동의 추가 소스라는 두 가지 소스로 분해될 수 있습니다." 다차원 척도법은 두 가지 이상의 기본 차원 방법이 있는 데이터를 찾는 데 사용되는 간단한 표현입니다.

 

 

심리 측정학의 논란과 비판

 

 

자연과학 전문가를 포함한 비평가들은 특정 심리학 기법이 상관관계에 의존하기 때문에 논란의 여지가 있다고 주장합니다. 기본 심리 과정에 기초한 성격 특성에 대한 교육 심리학 지표는 테스트의 타당성을 다음과 같이 설명합니다:

("상관 방법을 통해 인간이 아직 통제하는 법을 배우지 않았거나 결코 통제할 수 없는 것들을 연구할 수 있습니다." 성격 테스트는 정의됩니다. 수량화되어 채용 과정에 사용되지만 종종 남용됩니다.)

측정 대상을 측정하는 데 사용되는 두 가지 도구는 객관적 테스트와 투사적 측정입니다. 이러한 테스트 중 일부는 충분히 안정적이고 효율적이기 때문에 유용하며, 두 가지 요소는 테스트가 기본 구성이 일관되고 정확하게 반영하도록 보장합니다. 타당성, 질문의 정확성, 데이터의 올바른 해석에 대한 질문을 포함하여 많은 비판을 받았습니다. 그는 “격리해서 보면 때로는 답이 틀리거나 아예 답이 없는 경우도 있다”며 “특이한 유형의 질문을 하고 조사할 수 있는 방법을 제공하기 때문에 학문적으로도 효과적”이라고 덧붙였다. "