Важливою проблемою, яка особливо складно вирішується в психологічних дослідженнях, є проблема виміру змінних.

У найзагальнішому понятті під виміром розуміють операцію, завдяки якій числа (чи інші символи) приписуються об'єктам дійсності. При цьому важливо встановити відповідність між властивостями чисел і властивостями об'єктів.

Усього, слідом за С. Стівенсом, виокремлюють 4 рівні виміру — переведення якісних психічних явищ у зовнішні, кількісні показники, які називають шкалами. Це, по-перше, номінальна шкала, або шкала найменувань, коли всі психологічні прояви класифікуються за певними ознаками в класи еквівалентних об'єктів, наприклад, належність особистості до певної раси. На цій шкалі об'єкти можна розташувати в будь-якій послідовності. Клас із найбільшою кількістю об'єктів називають модою — статистичною мірою центральної тенденції (тобто статистичним показником, що характеризує найбільш виражене, репрезентативне значення змінної) для даного виду шкал.

При цьому, якщо для класифікації однієї й тієї ж сукупності експериментальних даних (наприклад, групи одних і тих самих досліджуваних) застосовуються два різних критерії (коли, наприклад, ці досліджувані розбиваються на класи, з одного боку, за рівнем їх розвитку, а з другого — за ефективністю професійної діяльності), можна узнати, чи залежать ці критерії один від одного, наприклад, за методом "хі-квадрат".

Іншим видом шкал є шкала порядку, або рєйтингова шкала, коли об'єкти не тільки розділяються па класи рівних між собою (еквівалентних) об'єктів, а й ці класи упорядковуються (ранжуються) за мірою вираженості цієї ознаки. Наприклад, у відомому дослідженні стосовно дослідження расових установок, коли "силу" установки виміряли за відповідями на запитання:

П1 — чи хотіли б ви, щоб хто-небудь з ваших родичів одружився з негром

П2 — чи запросили б негра на обід?

П3 — чи дозволили б голосувати?

Групи розподілялися за "силою" расової установки (табл. 1).

Таблиця 1 Розподіл досліджуваних по групах залежно від "сили" установки

У результаті не тільки можна було визначити вираженість певної ознаки (в цьому разі — расових установок), а й упорядкувати класи об'єктів залежно від міри вираженості ознаки (у цьому прикладі перша група мала "найслабкіші" расові установки, а четверта — "найсильніші")

Проблемою, що утруднює маніпуляції з даними, які вимірювалися за рантового шкалою, є те. що відстань між позначками шкали не відповідає реальній відстані між даними. Крім того, для порівняння даних у різних дослідах (де використовувалися різні експериментальні завдання) за цією шкалою часто необхідно переводити "сирі" первинні дані у спеціальні показники — процентилі, які показують відносне положення індивіда в порівнянні з іншими. Процентильні показники виражаються в одиницях від процентів досліджуваних, результат яких нижче певної первинної оцінки. Чим нижча процентиль, тим гіршою с позиція індивіда в даній групі за вимірюваною якістю.

Наприклад, якщо 35 % людей розв'язують правильно менше 15 експериментальних завдань, то первинна "сира" оцінка — 15 у цьому випадку відповідає 35 процентилю (Р 35). П'ятдесятий процентиль (Р 50) відповідає медіані. Р 25 і Р 75 називають також першим і третім квартилями, оскільки вони позначають нижню і верхню чверть розподілу даних.

У разі переведення "сирих" балів у процентілі вважають, наприклад, що ступінь переваги досліджуваного в досліді X є більш явним, ніж у досліді У, якщо в У вище його даних виявилося тільки 20 % досліджуваних, у той час як у Y— 40 %. Пряме порівняння оцінок цих двох дослідів не мало б сенсу, оскільки будь-яке числове перетворення на ранговій шкалі може змінювати експериментальний результат [1].

Третім видом шкал є шкала інтервалів, на якій ознаки не тільки упорядковані за мірою вираженості, а й відстань між позначками шкали відповідає реальному розриву між даними.

Слід зауважити, що установити дослідним шляхом зазначену рівність інтервалів досить важко. Поширеним засобом с статистичне визначення рівності інтервалів через приведення даних порядкової шкали до, як правило, нормального розподілу

Існують такі підходи до перетворення розподілу в нормальний:

зміна експериментальних умов виміру (зокрема, характеру поставлених запитань, часу їхнього розв'язання, критеріїв, які визначають позитивні відповіді на кожне з цих запитань), коли, наприклад, емпірично починають змінювати запитання в потрібному напрямі, уникаючи занадто "легких" чи "важких" запитань, за яких більшість відповідей була би помилковою чи правильною; (першим прикладом такого підходу можна вважати шкалу Стенфорда — Біне з визначення інтелекту, коли завдання добиралися таким чином, щоб для кожного віку отримати найтиповіший показник інтелекту 100, із статистичною мірою дисперсії 16);

нормалізація за складом, при цьому група даних розподіляється на кілька класів таким чином, щоб граниш класів відповідали нормальному розподілу;

нормалізація змінної через її логарифмування: X = Log(x + С), де С— константа, яка добирається таким чином, щоб наблизити розподіл до нормального, х — первинне значення змінної, X— перетворене значення змінної х;

нормалізація змінної може також відбуватися через перехід від процентилів до нормалізованих стандартних показників [І; 12].

Класичним прикладом шкали інтервалів є термометр. Слід зауважити, що шкала інтервалів мас одиницю виміру, але положення точки відліку — 0 — є довільним (наприклад, для температурної шкали позначка 0 свідчить не про відсутність температури взагалі, а про певні її значення).

Проблемою такого виду шкал с незбіжність природної нульової позначки і кульової позначки на шкалі, що унеможливлює знаходження пропорцій і відношень, наприклад, не можна сказати, що людина з інтелектом І 40 є вдвічі розумнішою, ніж людина з інтелектом 70.

Четвертим видом шкал, які у психології, як правило, використовуються як додаткові, є шкали відношень або пропорцій, для яких нульова позначка на шкалі відповідає природній нульовий позначці. На таких шкалах вимірюється довжина, площа, об'єм об'єктів, а також час перебігу певних процесів.

Критеріями якості виміру змінних є об'єктивність, надійність, валідність.

Об'єктивність означає максимально можливу незалежність результатів виміру від особистісних особливостей дослідника, його настрою та ін.; досягається стандартизацією процедури виміру для всіх досліджуваних.

Надійними вважаються дані виміру змінних, які при повторному їх отриманні в тих же процедурних умовах дають незначущі відхилення від попередньо отриманих показників. Перевірка надійності передбачає ймовірнісні оцінки на основі статистичних рішень. При цьому ненадійність даних може визначатися самою психологічною реальністю (наприклад, ефект утоми), опосередковані сіло їх суб'єктивним світом дослідника, а також ненадійністю психодіагностичних методик. Тут слід зважити на те, що залежності, які встановлюються у психології, не завжди відтворюються (наприклад, можна створити умови для творчості, але не можна гарантувати творчий результат, оскільки він залежить від активності досліджуваного — суб'єкта творчості).

Валідність даних визначається в конкретних умовах експерименту, коли оцінюється, зокрема, наскільки методичні прийоми, які були обрані як засіб отримання емпіричних даних, визначають саме ті змінні, що задані в експерименті [1; 2].

Зрозуміло, що у психологічному дослідженні досить важко досягти повного виконання цих критеріїв. У зв'язку з цим завдання дослідника полягає в тому, щоб відокремити результати вимірів, пов'язаних із реальними відмінностями, що існують між досліджуваними, від результатів, отриманих за рахунок випадкових впливів, тобто встановити помилку виміру.

Помилки виміру можуть виникати; по-перше, якщо досліджуваний знає, що за ним спостерігають, і дає різні відповіді залежно від своїх інтересів і мотивів; по-друге, за рахунок низької якості Інструмента виміру, що використовується в дослідженні; по-третє, за рахунок особливостей самого дослідника, коли мінливість відповідей обумовлена станом (наприклад, хворобою) чи іншими характеристиками (статтю, віком, досвідом), які впливають на досліджуваного під час експерименту: по-четверте, за рахунок характеристик досліджуваних, наприклад, їхньою недостатньою чисельністю взагалі або зміною чисельності на момент повторного дослідження, що, власне, і викликає різницю у вимірах.

Тут важливо врахувати, що особливо великою ймовірністю помилок характеризуються такі популярні методи виміру, як суб'єктивні звіти і відкриті спостереження. Архівні записи (продукти діяльності), як правило, є фрагментарними, і їхня кількість обмежена.

Якщо відомо, що валідність вимірів буде низькою, наприклад, через особливості джерела Інформації, єдиною стратегією, що веде до збільшення валідності, на думку Е. Дзукі, є систематичне використання повторних, різних вимірів однієї й тієї ж змінної [6].