جداول لقياس موقف الأفراد

تلقي هذه المقالة الضوء على ثلاثة أنواع من المقاييس المستخدمة لقياس سلوك الأفراد. الأنواع هي: 1. المقاييس التفاضلية 2. المقاييس الموجزة 3. الميزان التراكمي.

اكتب # 1. المقاييس التفاضلية:

ترتبط هذه المقاييس المستخدمة لقياس المواقف ارتباطًا وثيقًا باسم LL Thurstone ، وبالتالي تُسمى في الغالب بمقاييس من نوع Thurstone.

يتكون مقياس من نوع ثورستون من عدد من العبارات التي تم تحديد مركزها على الجدول من خلال عملية تصنيف يقوم بها قضاة هم أشخاص يمكن الاعتماد على أحكامهم حول الرتبة النسبية لبيانات مختلفة على طول البعد.

كانت طريقة مختلفة لتأمين الأحكام من موقع الموازين ، أي ، طريقة المقارنات المقترنة ، طريقة الفواصل المتساوية الظهور ، إلخ. طريقة استخدام الفواصل المتساوية الظهور هي الأكثر استخدامًا في بناء هذا المقياس.

هذا الإجراء هو تحت:

عند اختيار بيان المقياس وتعيين الدرجات له ، يتم استخدام الإجراء التالي:

(أ) يجمع الباحث عددًا كبيرًا من البيانات (عدة مئات) التي تم تصورها على أنها مرتبطة بالموقف الجاري التحقيق فيه ،

(ب) يُطلب من عدد كبير من القضاة (ما يصل إلى 300) يعملون بشكل مستقل ، تصنيف هذه البيانات في 11 فئة أو أكوام.

يُطلب من كل قاضٍ أن يضع في أول كومة البيانات التي يظن أنها غير مؤاتية إلى حد كبير لهذه القضية (أو الأكثر تقدمية أو أكثر تسامحًا ، اعتمادًا على البعد الذي ستوضع عليه البيانات) في الدعامة الثانية ، أولئك الذين يعتبرهم أكثر غير ملائمين ويجرون بالتالي ، في الكومة الحادية عشرة ، العبارات التي يعتبرها أكثر ملاءمة.

يُعرَّف الموقع السادس في هذه السلسلة بأنه النقطة التي يكون فيها الموقف "محايدًا". تحمل أول كومة (أي التصريحات المصنفة بأنها غير مواتية) درجة 11 في حين تحمل العبارات التي تم تعيينها في آخر كومة قيمة 1 (لكل منها) ،

(ج) تُحسب قيمة المقياس لأي بيان واحد على أنه الوسيط أو الوسيط الذي حددته مجموعة القضاة. البيانات التي لها تشتيت واسع للغاية ، أي التي يختلف تقييمها من قبل قضاة مختلفين على نطاق واسع للغاية ، يتم تجاهلها على أنها غامضة أو غير ذات صلة ،

(د) يتم الاختيار النهائي للبيانات ، مع الأخذ في الاعتبار البنود أو البيانات التي تم تقييمها بالتساوي على طول المقياس من موقف متطرف إلى آخر (قيم المقياس مثل 10.3 ، 9.4 ، 8.4 ، 7.5 ، 6.4 ، 5.3 ، 4.5 ، 3.4 ، 2.6 و 1.6) يمكن إدراجه في المقياس المراد إدارته.

وبالتالي ، فإن المقياس الناتج هو سلسلة من البيانات ، عادة حوالي عشرين ، حيث تم تحديد وضع كل بيان في الجدول بناءً على تصنيف القضاة. يتم طرح الأسئلة خلال إدارة استبيان المقياس للتحقق من العلامة أو التصريحات التي يتفقون معها أو للتحقق من اثنين أو ثلاثة أقوال أقرب إلى مواقعهم.

في دراسة MacCrone للمواقف تجاه "السكان الأصليين" في جنوب أفريقيا باستخدام مقياس Thurstone ، كان البيان الذي تم اعتباره كواحد مع استيراد غير مواتٍ للغاية للسكان الأصليين وله قيمة المقياس 10.3 ، "أنا أعتبر أن اللغة الأم مناسبة فقط للقيام بالعمل "القذر" للمجتمع الأبيض ".

إن العبارة الأكثر ملاءمة التي لها قيمة المقياس 0.8 هي "أود أن أرى الأشخاص البيض يفقدون مكانتهم في هذا البلد أكثر من الاحتفاظ به على حساب الظلم بالنسبة للوطن". بين هذين التصريحين المتطرفين كان هناك عدد من العبارات مرتبة حسب قيم مقياسها (من الأعلى في الأسفل).

بالطبع ، لا تظهر قيم المقياس في الاستبيان ، وعادة ما يتم ترتيب البيانات بترتيب عشوائي. يُفسَّر المتوسط ​​(الأكثر تفضيلاً للمتوسط) لقيم المقياس للبنود التي تُفحصها الشيكات الفردية على أنها تشير إلى موقعه على مقياس الموقف غير المواتي (أو أي بعد آخر) تجاه قضية معينة.

تم استخدام طريقة Thurstone ذات فترات متساوية الظهور على نطاق واسع. وقد استخدمت هذه المقاييس لقياس المواقف تجاه قضايا متنوعة مثل الحرب والدين ومجموعات عرقية مختلفة. كما تم اعتماد مقياس "ثورستون" من حيث الحجم لتحليل البيانات الوثائقية مثل افتتاحيات الصحف.

مقياس ثورستون هو الأنسب والموثوق إذا كان المقياس يقيس فقط موقفا واحدا وليس تعقيدا في المواقف. إذا كانت استجابات الفرد تنتشر على نطاق واسع بسبب التصريحات التي لها قيم مقياس تختلف بشكل كبير ، فإن نتيجة موقفه لا يحتمل أن يكون لها نفس المعنى مثل النتيجة مع القليل من الانتثار.

ويمكن تفسير الاستجابات المتفرقة على أنها تعني أن الموضوع ليس له موقف واضح تجاه القضية أو أن موقفه غير منظم بطريقة يفترضها المقياس.

وقد أثيرت عدة اعتراضات ضد مقياس من نوع ثورستون. قد يتم سرد أهمها على النحو التالي:

(أ) الإجراء المتبع في بناء هذا الحجم مرهق للغاية. وهذا ينطوي ، كما رأينا ، على الكثير من العمل مثل إعداد عدة مئات من البيانات ذات الصلة بالمسألة التي تهتم بها حيث يتم تمثيل درجات مختلفة من المواقف ، والحصول على هذه التصريحات من قبل عدد كبير من القضاة ومن ثم اختيار البيانات الأكثر موثوقية التي تشكل سلسلة سلسة ، إلخ.

(ب) هناك انتقاد آخر مبرر لهذا المقياس هو أنه بما أن درجة الموضوع هي متوسط ​​أو متوسط ​​قيم المقياس للعديد من العبارات التي يتفحصها ، فهناك احتمال أن نفس النتيجة الكلية التي حصل عليها أشخاص مختلفون قد تعبر عن أنماط مواقف مختلفة . على سبيل المثال ، يقوم الفرد بالتحقق من عنصرين (عبارات) لهما قيم المقياس 8.6 و 7.6 على التوالي.

ستكون نقاطه 8.6 + 7.6 ÷ 2 = 8.1 (متوسط ​​قيم المقياس). الآن قد يقوم فرد آخر بالتحقق من ثلاثة عبارات لها قيم المقياس 10.4 + 5.5 ÷ 3 = 8.1 (تقريبًا). وهكذا ، يتم تصنيف شخصين على أنهما متكافئان فيما يتعلق بموقفهما على الرغم من أن اختيار الأخير للبيانات وتشتت استجاباته يختلفان بشكل ملحوظ عن السابق.

(ج) تشير البيانات المتضمنة للمقياس إلى أبعاد متنوعة لقضية ما ، وبالتالي لا يمكن أن تحتل مواقع مختلفة في سلسلة واحدة.

(د) وهناك اعتراض آخر يتعلق بمدى تأثر قيم المقاييس المسندة إلى البيانات بموقف القضاة أنفسهم.

على الرغم من أن بعض الدراسات السابقة ، لا سيما من قبل Hinckley و MacCrone ، قد توصلت إلى استنتاج مفاده أن مواقف وخلفيات القضاة لا تؤثر على موقف مختلف البيانات على مقياس ، والأبحاث الأخيرة أكثر من قبل Hovland وشريف (1952) وبقلم Kelly وقد توصل الزملاء (1955) إلى نتائج تشير إلى أن المواقف والخلفيات وحتى ذكاء القضاة تؤثر على قيم المقاييس التي يعينونها في البيانات.

تلقي مثل هذه النتائج شكوكًا جدية حول معنى موازين القياس والمسافات بينها. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أنه حتى هذه الدراسات وجدت اتفاقاً عالياً في الترتيب الذي رتبت فيه مجموعات مختلفة من القضاة بيانات على امتداد السلسلة.

وبالتالي ، وفقا لمعظم الكتاب حول منهجية البحث ، يمكن القول أن مقياس ثورستون على الرغم من هذا الضعف يشكل مقياسًا ترتيبيًا معقولًا. من الناحية العملية ، إذا اتفق الأفراد مع بعض العناصر المتجاورة فقط على المقياس ، فإن مقياس Thurstone سيوفر مقاييس ترتيبية مرضية للغاية حيث أن النتيجة في هذه الحالة سيكون لها معنى أوضح.

النوع # 2. المقاييس الموجزة:

يتكون مقياس مجمَّع مثل المقياس التفاضلي الذي تمت مناقشته للتو ، من سلسلة من العبارات التي يُطلب من الشخص المعني الرد عليها. والفرق الرئيسي بينهما هو أنه على عكس المقياس التفاضلي أو العبارات المؤاتية التي هي بالتأكيد مواتية أو غير مواتية لمسألة معينة ، يتم استخدامها في المقياس (يتم استبعاد الظلال الوسيطة).

يشير المستفتى / الموضوع إلى موافقته أو عدم موافقته ودرجتها مع كل بند. يتم إعطاء كل رد قيمة عددية تتوافق مع favourableness أو unfavourablenss. جمع نتائج إجابات الفرد على جميع البيانات المنفصلة يعطي مجموع نقاطه. تمثل هذه الدرجة موقفه من استمرارية عدم الرضا تجاه قضية ما.

نوع المقياس المُجمَّع الأكثر استخدامًا في دراسة المواقف الاجتماعية يتبع النمط الذي وضعه ليكرت. لذلك ، يشار إليه عادة على أنه مقياس ليكرت من نوع. في هذا المقياس ، يُطلب من الأشخاص الرد على كل عبارة من العبارات من حيث درجات متعددة من الاتفاق أو الاختلاف ؛ على سبيل المثال ، (I) يوافق بشدة ، (II) يوافق ، (III) لم يقرر ، (IV) يعارض ، (V) يعارض بشدة.

يمكننا أن نرى أن هذه النقاط الخمس تشكل المقياس ؛ في نهاية أحد المقاييس هو موافقة قوية ، في الطرف الآخر هو استنكار قوي وبين بينها تكمن نقاط وسيطة. يشير الموضوع مع الإشارة إلى كل عبارة حيث يقف على هذا المقياس.

كل نقطة على مقياس تحمل درجة أو قيمة. يتم إعطاء استجابة تدل على الموقف الأكثر تفضيلاً (يوافق بشدة) على أعلى درجة من 5 أو + 2 ، في حين أن الشخص الذي ينقل معظم الموقف غير المواتي (يعارض بشدة) يحصل على أقل درجة ، أي 1 أو 2.

سوف يوضح ما يلي:

بالطبع ، لا تظهر قيم النقاط المقابلة لمواقع المقياس في الاستبيان المقدم للمستجيبين.

يكون الإجراء الخاص ببناء مقياس من نوع Likert كما يلي:

(أ) يقوم المحقق بتجميع عدد أكبر من البيانات التي تعتبر ذات صلة بالموقف الجاري التحقيق فيه ، وهي إما مواتية بشكل واضح أو غير مواتية بشكل واضح.

(ب) تدار البيانات لعينة صغيرة من المواضيع ، أي تمثيل الأشخاص الذين ستتم إدارة الاستبيان بشأنهم في النهاية. تشير الموضوعات إلى استجابتها لكل عنصر بالتحقق من إحدى فئات الموافقة أو الرفض على المقياس تحت كل بيان.

(ج) تُسجل الردود على البنود المختلفة بطريقة تعطي الاستجابة الأعلى للموقف الأكثر تفضيلاً أعلى درجة (أو أعلى درجة إيجابية). من المهم أن يتم تسجيل الردود باستمرار من حيث اتجاه المواقف التي تشير إليها.

يعتمد "الموافقة" أو "عدم الموافقة" على رد إيجابي تجاه قضية ما على محتوى وصيغة البيان. على سبيل المثال ، بالإشارة إلى العبارات التالية ، فإن رفضه من قبل موضوع ما سيشير إلى موقف إيجابي تجاه القضية.

تجدر الإشارة إلى أنه في الرسم التوضيحي أعلاه ، تم عكس ترتيب أو قيم مقياس المراكز. وبمقارنته بالمقياس المستخدم في البيان رقم 1 ، نجد أنه بالنسبة للبيان رقم 1 ، كان للموقف الأول (الموافقة القوية) قيمة المقياس 5 (أو + 2) ، وهو نفس الموقف المستخدم في البيان الثاني يحتوي على قيمة المقياس 5 (أو + 2).

وهذا أمر مفهوم تمامًا ، لأن الشخص الذي لا يوافق بشدة على العبارة الثانية ، والتي من حيث المضمون هو عكس العبارة رقم 1 ، أي تعبير عن وجهة نظر غير مواتية حول التعليم المختلط.

(د) تتمثل الخطوة التالية في الإجراء في حساب الدرجة الإجمالية للفرد عن طريق إضافة علامات البنود الخاصة به (أي الدرجات التي يتم استلامها لبيانات منفصلة).

(هـ) وأخيرا ، يتم تحليل الردود لتحديد أي من العبارات يميز بشكل أوضح بين الدرجات العالية ودرجات الدرجات المنخفضة في المقياس الإجمالي.

وبعبارة أخرى ، يمارس المحقق لتحديد العناصر التي تتمتع بقوة تمييزية عالية. يتم استبعاد العناصر ذات القوة التمييزية المنخفضة أو تلك التي لا تظهر علاقة جوهرية مع الدرجة الكلية لضمان أن الاستبيان متناسق داخليًا ، أي أن كل عنصر أو بيان يرتبط بنفس الموقف العام.

يتميز مقياس ليكرت من عدة مزايا على مقياس ثورستون.

(1) يسمح باستخدام العناصر التي لا تتعلق بشكل واضح بالموقف الجاري دراسته. ويرجع ذلك إلى أنه في طريقة ليكرت ، يمكن تضمين أي بند (بيان) يتم العثور عليه تجريبياً مع الدرجة الإجمالية.

على عكس مقياس نوع ثورستون ، ليس هناك ضرورة للاتفاق بين القضاة يقيد البنود (البيانات) إلى المحتوى الذي يرتبط بوضوح بالموقف الجاري دراسته. إنها ميزة عظيمة لتكون قادرة على استخدام العناصر التي لا ، في ظاهرها ، يبدو أن لها علاقة مباشرة بالموقف الجاري دراسته.

(2) يعتبر مقياس ليكرت نوعًا أكثر بساطة للبناء. على الأقل ، يكون إجراء البناء أقل تعقيدًا.

(3) من المرجح أن يكون أكثر موثوقية من مقياس نوع ثورستون الذي يتضمن نفس العناصر. يسمح مقياس ليكرت النوع بالتعبير عن عدة درجات (عادةً خمسة) على استمرارية عدم الاتفاق ، في حين أن مقياس نوع ثورستون يسمح بالاختيار بين استجابات بديلة فقط ، أي القبول أو الرفض.

(4) يوفر نطاق الردود المسموح بها لبيان في مقياس نوع ليكرت مزيدًا من المعلومات الدقيقة حول رأي الفرد حول هذه القضية.

ومع ذلك ، لا يوفر مقياس نوع ليكرت أساسًا لشرح كم هو أكثر ملاءمة ، مقارنة مع آخر ، أو لقياس كمية التغيير بعد بعض التجربة أو التعرض. وبالتالي ، في الواقع ، لا يرتفع مقياس ليكرت إلى مستوى أعلى من مقياس ترتيبي.

أحد نقاط الضعف الرئيسية في مقياس ليكرت هو أنه في كثير من الأحيان ، يكون للنتيجة الإجمالية للفرد معنى واضح قليل بقدر ما قد ينتج عن العديد من أنماط الاستجابة لمختلف العبارات نفس النتيجة. لكن هذه الثغرة تنطبق بقوة أكبر على مقاييس ليكرت ، لأنها توفر عددًا أكبر من إمكانيات الاستجابة.

لذا في مقياس ليكرت كما في مقياس نوع ثوستون ، قد يكون معنى الدرجات الكلية المتماثلة لشخصين أو أكثر مختلفين بشكل ملحوظ. نظرًا لواقعيًا ، قد يبدو أن الدرجات الموجودة في استبيان نوع ليكرت تقدم في كثير من الأحيان أساسًا لترتيب خشن للأشخاص على الخصائص التي يتم قياسها.

النوع # 3. الميزان التراكمي:

تتكون المقاييس التراكمية مثل المقاييس السابقة من سلسلة من البنود التي يشير فيها المستجيب إلى اتفاق أو خلاف.

السمة المميزة للمقياس التراكمي هي أن العناصر الواردة فيها مرتبة أو مرتبطة ببعضها البعض بطريقة تجعل الفرد الذي يرد بشكل إيجابي على البند رقم 3 يرد تلقائياً بصورة إيجابية على البند رقم 2 والرقم 1 والأخير. كما أن ردود الفعل الإيجابية على البند رقم 4 تتفاعل أيضاً مع البنود رقم 3 و 2 و 1 وما إلى ذلك.

وبالتالي ، فإن جميع الأفراد الذين يستجيبون لعنصر معين يتمتعون بدرجة أعلى من الدرجات في مقياس القيمة الإجمالية مقارنة بالأفراد الذين يتفاعلون مع تلك العناصر بشكل غير ملائم. يتم احتساب درجة الفرد من خلال حساب عدد العناصر يجيب بشكل إيجابي. هذه النتيجة تضعه على نطاق مواتية غير مواتية الموقف المقدمة من العلاقة بين العناصر لبعضها البعض.

كان من المقاييس الأولى لقياس المواقف ، مقياس المسافة الاجتماعية Bogardus ، أن يكون مقياسًا للنوع التراكمي. يسرد مقياس المسافة الاجتماعية الذي أصبح تقنية كلاسيكية في قياس المواقف تجاه المجموعات العرقية أو العرقية عددًا من العلاقات التي قد يتم قبول أعضاء مجموعة عرقية معينة.

يُطلب من المدعى عليه الإشارة إلى المجموعات العرقية أو العرقية المحددة عن العلاقات التي يرغب في قبولها أعضاء كل مجموعة. يقاس هذا الموقف عن قرب العلاقة التي يرغب في قبولها أو المسافة الاجتماعية التي يرغب في الحفاظ عليها.

مقياس Borgardus موضح أدناه:

يتم توجيه المستفتى إلى وضع دائرة أو وضع علامة (✓) لكل فئة من فئات التصنيفات التي يكون على استعداد للقبول بها في المتوسط ​​من مجموعة عرقية أو عرقية أو جنسية معينة (لا أفضل الأعضاء ولا الأسوأ ، لديه معروف). من المفترض أن تعكس الإجابات ردود الفعل الأولى لدى المستجيب.

في المقياس أعلاه ، من المعقول أن نتوقع أن يكون المستفتى الذي يتخلى عن 3 فيما يتعلق بالفرنسية ، أي إشارة إلى رغبته في الحصول عليها كجيران له ، عادة ما يتراجع أيضًا عن 4 و 5 ، أي قبوله كموظفين في احتلاله وقبولهم كمواطنين في بلاده.

لكنه لم يتراجع عن 6 و 7 ، لأن هذه بيانات تدل على الإقصاء. إذا لم يقم أي شخص بإيقاف 3 ، فمن المنطقي أن لا يتطرق إلى 1 و 2 ، لأن هذه العبارات تشير إلى علاقات أوثق (الزواج والصداقة) مقارنة بـ 3 (حي).

إن الافتراض الضمني بأن هذه المواد تشكل مقياسًا تراكميًا (مع الإشارة إلى أمريكا) قد تم إثباته بشكل عام. في الممارسة العملية ، ومع ذلك ، قد تحدث بعض الانتكاسات. على سبيل المثال ، من يعترض على العيش في الحي نفسه مع مجموعة معينة لن يعترض على وجود هؤلاء الأشخاص في ناد اجتماعي غير رسمي (أي قبول 2 ، ولكن رفض 3).

قد يكون السبب عاداتهم المعيشة القذرة أو تدجين بعض الحيوانات الأليفة التي هي مصدر إزعاج للجيران. ومع ذلك ، أثبتت التجربة أن هذه الانتكاسات ، رغم أنها ممكنة في الحالات الفردية ، لا تحصل فيما يتعلق بمجموعة كاملة من المجيبين.

وتجدر الإشارة إلى أن الانعكاسات يمكن تفسيرها من خلال افتراض تدخل بعض العوامل الدخيلة مثل تخوف المستجيب من أن قيم الأراضي قد تسقط إذا كان أفراد مجموعة معينة (من ذوي المكانة الاجتماعية المنخفضة) يعيشون في حيه.

بعد عام 1940 ، كان هناك تطور سريع في التقنيات لتحديد ما إذا كان شكل البيانات أو مقياسًا بالمعنى المثالي مثاليًا. أدى هذا إلى التركيز المنهجي على تطوير مقاييس أحادية البعد ، أي أن المقاييس تتكون من بيان لا يشير إلى قضايا غريبة عن الخاصية التي يتم قياسها.

وقد أشار عدد من المحققين إلى أن مقاييس Thurstone أو Likert تحتوي على بيان حول جوانب مختلفة من الخاصية قيد النظر ، وبالتالي فإن هذه التصريحات تنتمي في الواقع إلى مقياسين مختلفين أو أكثر. وبالتالي ، فإن المقاييس التي تستخدم العبارات هي في الواقع مقاييس "متعددة الأبعاد".

على سبيل المثال ، في مقياس تم تصميمه لقياس الموقف تجاه الحرب (مقياس من نوع ثورستون) ، كان أكثر العبارات تفضيلاً هو "الحرب مجيدة" وكان أكثر التصريحات غير المواتية هو "لا يوجد مبرر يمكن تصوره للحرب". كان منتصف نقطة "أنا لا أفكر في الحرب ولا يهمني".

وأشار كارتر إلى أنه لا يمكن اعتبار هذه التصريحات بأنها تسقط على خط مستقيم ، لأنها تشير إلى جوانب مختلفة لظاهرة الحرب. من المفهوم أن الجمع بين البيانات التي تشير إلى جوانب مختلفة من الظاهرة ، مثل الحرب ، يجعل من المستحيل تحديد مقياس المقياس بالضبط.

في مثل هذا النطاق الذي يتميز بالأبعاد المتعددة ، هناك احتمال كبير للغاية بأن تكون استجابة هذا الموضوع متناثرة على طول البيانات التي تختلف بشكل كبير في قيمة نطاقها. هذا يجعل من الصعب إعطاء أي معنى واضح للنتيجة بناءً على متوسط ​​قيم المقياس للبيانات التي يتم فحصها بواسطة الفرد.

لقد قامت غوتمان بمحاولة ملحوظة للتعامل مع هذه المشكلة. إن التقنية التي طورها جوتمان ، والمعروفة باسم "تحليل المقياس" أو "طريقة Scalogram" لها هدفها الرئيسي ، للتأكد مما إذا كان الموقف أو الخاصية التي يتم دراستها تتضمن في الواقع بعدًا واحدًا فقط.

في إجراء غوتمان ، يعتبر الكون من المحتوى (الموقف أو الخاصية تحت الدراسة) أن يكون أحادي البعد فقط إذا كان ينتج مقياسًا تراكميًا مثاليًا أو شبه تام.

بمعنى ، يجب أن يكون من الممكن ترتيب كافة استجابات أي عدد من الموضوعات في نمط مثل النموذج الموضح أدناه:

الشيء المهم في هذا النمط هو أنه إذا كان جيدًا ، بمعنى أن النتيجة المعطاة في سلسلة معينة من العناصر (العبارات) لها نفس المعنى دائمًا. بمعنى ، إذا كان المرء يعرف نتيجة للموضوع ، فيمكنه أن يخبر ، دون استشارة استبيانه ، بالضبط ما هي العناصر التي يجب أن يكون الموضوع قد أقرها.

يشير صامويل ستوفر إلى الخاصية المميزة لتقنية غوتمان:

"... يجب أن يكون من الممكن أن تأمر البنود بحيث ، الأشخاص الذين يجيبون على سؤال معين بشكل إيجابي جميعهم لديهم رتب أعلى من الأشخاص الذين يجيبون على نفس السؤال غير المواتيين. توفر الاستجابة لأي عنصر تعريفًا لموقف المدعى عليه ".

وتسمى هذه النوعية من القدرة على إعادة إنتاج الردود على كل عنصر مع العلم بالنتيجة الإجمالية فقط "إعادة إنتاج" ، وهو أحد الاختبارات الرئيسية لما إذا كانت مجموعة من العناصر تشكل مقياسًا في إحساس جوتمان. دعونا نلقي توضيحا لمزيد من التوضيح.

خذ بعين الاعتبار العناصر التالية التي يطلب من المشاركين فيها الموافقة أو عدم الموافقة:

(1) يساعد التعليم المختلط على المدى البعيد في إجراء التعديلات الزوجية اللاحقة. موافق غير موافق.

(2) يجب على الآباء إرسال أبنائهم وبناتهم إلى مؤسسات تعليمية مختلطة. موافق غير موافق.

(3) يجب أن يكون التعليم المختلط إلزامياً بموجب قانون قانوني. موافق غير موافق.

إذا تم العثور على هذه العناصر لتشكل مقياسًا تراكميًا مثاليًا ، فسنكون لدينا جميع الأفراد الحاصلين على درجة 2 على المقياس يؤمنون بالعبارة الأولى أن "التعليم المختلط يساعد على التكيف بين الجنسين" ويؤمن ، بالطبع ، في الحالة الثانية بيان "يجب على الآباء إرسال أبنائهم إلى مؤسسات التعليم المختلط" ولكن ليس في البيان الثالث أن "التعليم المختلط يجب أن يصبح إلزاميًا بموجب القانون".

من الناحية العملية ، نادرًا ما يتم العثور على التحدث عن البحث الاجتماعي المتراكم أو المقاييس أحادية البعد. لكن يمكن تطوير التقريب لها. يستخدم تحليل Scalogram عدة معايير لتقرير ما إذا كان يمكن اعتبار سلسلة معينة من البيانات على أنها مقياس أحادي الأبعاد أم لا.

الأهم من ذلك هو استنساخ الردود. توفر نسبة ردود الموضوع التي تندرج في نموذج المقياس المعروض أعلاه ، مقياسًا لمدى استجابات معينة يمكن استنساخها من الدرجة الكلية. حدد Guttman 0.9 كمستوى الحد الأدنى للتكرار.

قد يتم اعتبار تقنية غوتمان بشكل صحيح كطريقة لتحديد ما إذا كانت مجموعة من العبارات تشكل مقياسًا أحاديًا. ولكنه لا يوفر أي توجيه ، مع ذلك ، لاختيار العبارات التي من المحتمل أن تشكل مقياسًا أحاديًا. تقنية التمييز على نطاق واسع التي طورها إدواردز و كيلباتريك هي طريقة لاختيار مجموعة من العناصر التي من المحتمل أن تشكل مقياسًا أحاديًا.

الإجراء المقترح هو كما يلي:

(أ) يتم جمع عدد كبير من البيانات التي تتناول المسألة المتعلقة بالدراسة. يتم التخلص من العناصر التي هي غامضة ، أو غير ذات صلة ، أو محايدة أو متطرفة للغاية من خلال التفتيش.

(ب) كما هو الحال في طريقة ثورستون ، يُطلب من عدد كبير من القضاة وضع البيانات المتبقية في أحد عشر أكوام وفقاً لدرجة امتناعهم عن عدم الرضا تجاه هذه القضية. يتم تجاهل العناصر غير الموثوق بها ويتم تعيين قيمة المقياس لكل من العناصر المتبقية (موضع وسيط).

(ج) يتم بعد ذلك تحويل هذه البيانات إلى مقياس من نوع ليكرت من خلال التعبير عن درجات مختلفة من عدم الاتفاق على الاتفاق على كل بند من البنود. يدار هذا المقياس لمجموعة كبيرة من الموضوعات ويتم تحليل استجاباتها لتحديد أي من العناصر يميز بشكل أوضح بين القائمين على الهدافين وبين الهدافين المنخفضين على المقياس الكلي.

يتم تحديد العناصر التي تحتوي على أعلى معاملات تمييزية في فاصل مقياسها (على سبيل المثال ، جميع العناصر ذات قيمة المقياس بين 7.0 و 7.9 أو 6.0 وما إلى ذلك) مرتين في العدد المطلوب بالفعل للاستخدام في المقياس النهائي. لكل فاصل مقياس ، يتم تحديد عدد متساو من العناصر.

(د) يتم ترتيب البيانات أو البنود في القائمة الناتجة بالترتيب حسب قيمتها. والقائمة مقسمة إلى قسمين من الاستبيان. يتم تعيين البيانات المرقمة الزوجية إلى واحد ويتم تعيين الأرقام المرقمة الفردية إلى الاستبيان الآخر.

لكن المقاييس أحادية البعد تعاني من بعض القيود التي من الأفضل لنا أن نلاحظها:

(1) لا تشكل المقاييس أحادية البعد أساساً موثوقاً لتقييم مواقف الأشخاص تجاه الأشياء أو الظواهر المعقدة أو للتنبؤ بالاستجابات السلوكية للأفراد تجاه هذه الأشياء أو الظواهر. على سبيل المثال ، تعتبر "الحرب" أو "الحداثة" مفهومًا معقدًا ، لذلك لا تساعدنا المقاييس أحادية البعد تمامًا على قياس مواقف الرجال تجاه هذه المفاهيم المعقدة للحرب والحداثة.

من الممكن ، بالطبع ، بناء واستخدام مقاييس أحادية الأبعاد لتداعيات الحرب على الاقتصاد والصحة والأخلاق وما إلى ذلك ، في الدراسات المستقلة.

على الرغم من أن أبعاد الحرب هذه تؤثر على الشكل النهائي لمواقف الأشخاص تجاه الحرب ، فإن التحقيقات المستقلة التي تستند إلى تقييمها على المقاييس أحادية البعد لن تكسبنا وجهة نظر كاملة حول موقف الشخص من "الحرب" بكل ما تنطوي عليه من آثار كثيرة.

ثانياً ، قد يكون المقياس أحادي البعد بالنسبة لبعض الأشخاص ، لكن ليس كذلك بالنسبة للآخرين. في مناقشتنا حول المقاييس التراكمية ، أظهرنا كيف أن العناصر الموجودة في الجدول قد لا تشكل سلسلة تراكمية للجميع.

تنعكس الاختلافات في المستويات التعليمية والخبرات في التقييم الشخصي للشخص لمقياس المقاييس وعلى هذا النحو قد يشير الشخص إلى عدم موافقته على البند رقم 2 ولكن ليس على البند رقم 3 على النطاق التراكمي. أظهر هاردينغ وهوجرف في دراستهما كيف أن مقياسًا واحدًا لم يعمل ، في الواقع ، كمقياس أحادي الأبعاد للفئات الثلاث المختلفة للعمال.