Для повышения устойчивости измерения необходимо выяснить различительные возможности пунктов используемой шкалы, что предполагает четкую фиксацию респондентами отдельных значений: каждая оценка должна быть строго отделена от соседней. На практике это означает, что в последовательных пробах респонденты четко повторяют свои оценки. Следовательно, высокой различимости делений шкалы должна соответствовать малая ошибка.
Эту же задачу можно описать в терминах чувствительности шкалы, которая характеризуется количеством делений, приходящихся на одну и ту же разность в значениях измеряемой величины, т. е. чем больше градаций в шкале, тем больше ее чувствительность. Однако чувствительность нельзя повышать простым увеличением дробности, ибо высокая чувствительность при низкой устойчивости является излишней (например, шкала в 100 баллов, а ошибка измерения ±10 баллов).
Но и при малом числе градаций, т. е. при низкой чувствительности, может быть низкая устойчивость, и тогда следует увеличить дробность шкалы. Так бывает, когда респонденту навязывают категорические ответы «да», «нет», а он предпочел бы менее жесткие оценки. И потому он выбирает в повторных испытаниях иногда «да», иногда «нет».
Итак, следует найти некоторое оптимальное соотношение между чувствительностью и устойчивостью. Рекомендуется использовать столько градаций в шкале, чтобы ее ошибка была меньше 0,5 балла.
Если ошибка меньше 0,5 балла, то в последовательных опросах ответы в среднем будут совпадать. При 1 x 1 ≥ 0,5 балла ответы в последовательных опросах будут в среднем отличаться на 1 балл (и выше).
Существуют способы, позволяющие добиться требуемой чувствительности.
На основе данных двух последовательных проб определяют пороги различаемости градаций шкалы. В том случае, если обнаружено смешение градаций, применяют один из двух способов.
Первый способ. В итоговом варианте уменьшают дробность шкалы (например, из шкалы в 7 интервалов переходят на шкалу в 3 интервала).
Второй способ. Для предъявления респонденту сохраняют прежнюю дробность шкалы и только при обработке укрупняют соответствующие ее пункты.
Второй способ кажется предпочтительнее, поскольку, как правило, большая дробность шкалы побуждает респондента и к более активной реакции. При обработке данных информацию следует перекодировать в соответствии с проведенным анализом различительной способности исходной шкалы.
Итак, предложенные способы анализа целесообразны при отработке окончательного варианта методики. Анализ устойчивости отдельных вопросов шкалы позволяет: а) выявить плохо сформулированные вопросы, их неадекватное понимание разными респондентами; б) уточнить интерпретацию шкалы, предложенной для оценки того или иного явления, и выявить более оптимальный вариант дробности значений шкалы.
Изучение устойчивости окончательного варианта методики даст представление о надежности данных (связанной с устойчивостью), которые будут получены в основном исследовании.
Точность и правильность измерения зависят от (а) степени устойчивости измеряемого объекта или свойства, (б) чувствительности эталона измерения (дробности пунктов шкалы), (в) отсутствия систематических ошибок измерения и, конечно, (г) от устойчивости измерения.
Социальные объекты, подлежащие измерению, обладают различной степенью устойчивости. Скажем, установление состояния удовлетворенности какой-то деятельностью будет заведомо менее точным, чем регистрация частоты поведенческих актов. В первом случае сам объект измерения нестабилен. В дурном настроении человек может выражать недовольство рекламой на телевидении, а в хорошем расположении духа он будет уверять, что рекламные ролики бывают очень забавными и даже поучительными. Но вряд ли его настроение отразится на информации о том, как часто он выключает телевизор при трансляции рекламы или переключается на другую программу.
Дробность метрики — чувствительность шкалы — прямо связана с точностью измерения. Шкала в 10 делений измеряет точнее, чем в 5 или 3 деления. Но дробность пунктов шкалы нельзя увеличивать беспредельно. Надо установить оптимум, удовлетворяющий двум требованиям: максимум градаций шкалы при условии высокой устойчивости результатов измерения. Постепенно повышая дробность эталона измерения и параллельно проверяя шкалу на устойчивость, мы найдем границу, за пределами которой дальнейшее повышение дробности влечет понижение устойчивости. Это и есть оптимум чувствительности шкалы с учетом меры устойчивости измеряемого свойства. Таким образом, достижение устойчивых данных при максимальной дробности метрики повышает точность измерения. Оно будет удовлетворительно точным, если абсолютная ошибка измерения не превышает 0,5 деления шкалы. Вместе с тем, если ошибка вообще отсутствует | Xj =0, то не исключено, что шкала обладает заниженной чувствительностью (особенно в случаях, когда мы предполагаем достаточную вариабельность измеряемого свойства).