7 класс

Контрольно измерительные материалы 7 класс обществознание: ГДЗ контрольно-измерительные материалы (ким) по обществознанию 7 класс Волкова Вако

Содержание

ГДЗ контрольно-измерительные материалы по обществознанию за 7 класс Волкова ФГОС

Обществознание изучает такие совсем «недетские» темы, как политика, юриспруденция и общая экономика. Хотя у небольшой части школьников они и вызывают интерес, основная масса ребят считает данную дисциплину слишком скучной и нудной, а к тому же еще и совершено неактуальной. Многие пока еще не осознают, что сведения, которые предоставляет этот предмет, могут быть для них чрезвычайно полезными в реальной жизни. Разобраться во всех нюансах поможет «ГДЗ по обществознанию 7 класс контрольно-измерительные материалы Волкова (ВАКО)».

Крайне важно объяснить ребятам, что в процессе освоения данной науки они узнают все о своих правах и, конечно же, об обязанностях. К сожалению, по большей части родители очень редко становятся грамотными помощниками. Одни совсем ничего не смыслят в экономике, другие совершенно не знакомы с юриспруденцией. Поэтому и был разработан онлайн-решебник, который позволит подросткам разобраться во всех темах, предусмотренных рабочей программой для седьмого года обучения. С таким качественным виртуальным консультантом изучение предмета не будет отнимать слишком много времени.

Зачем пользоваться решебником контрольно-измерительных материалов по обществознанию для 7 класса от Волковой

Кроме усвоения довольно большого объема нового материала, школьник обязан еще и выполнять не менее сложное домашнее задание. Сюда же стоит добавить самостоятельную подготовку к различным итоговым и контрольным работам по всем изученным ранее темам. Следует обратить внимание, что речь идет всего лишь о семикласснике, который загружен такими чрезвычайно тяжелыми предметами, как алгебра, химия, физика, геометрия. Стоит ему только упустить одну из дисциплин и общая успеваемость уже под угрозой. Избежать подобной ситуации можно, используя помимо учебника еще и ГДЗ, где даны все ответы, интересующие школьника. Издание структурировано по номерам из каждого параграфа и полностью соответствует всем разделам.

Электронный репетитор предоставляет подросткам:

  • подробные сведения к упражнениям, значительно расширяющие кругозор;
  • практические ответы на теоретические вопросы;
  • возможность усвоить сложную и непонятную тему.

«ГДЗ к контрольно-измерительным материалам по обществознанию за 7 класс Волкова К. В. (ВАКО)» содержит верные ответы, а также подробные варианты решений, позволяющие выполнить задание любой сложности.

ГДЗ по Обществознанию 7 класс контрольно-измерительные материалы Волкова

Автор: Волкова К.В..

Тип: Контрольно-измерительные материалы (КИМ)

В процессе обучения школьники не раз выполнят различные контрольные и самостоятельные работы, поскольку это является одной из самых важных частей учебного процесса, позволяющей оценить знания класса и обратить внимание на слабые места. Чаще всего различные проверочные работы берутся из уже готовых сборников, таких как контрольно-измерительные материалы по обществознанию. Чтобы заранее прорешать типовые варианты, можно воспользоваться

«ГДЗ по обществознанию 7 класс КИМ Волкова (ВАКО)». В сборнике находится 19 тестов с двумя вариантами на все темы учебника:

  1. Права и обязанности граждан, соблюдение законов.
  2. Защита своей Родины, дисциплина и ответственность за поступки.
  3. Органы исполнительной власти, на страже закона.
  4. Основные участники экономики, факторы производства.
  5. Функция денег, торговля, реклама и обмен, экономика семьи.
  6. Охрана природы и жизни.

На уроках рассматриваются важные аспекты жизни, затрагиваются волнующие вопросы, которые обязательно знать каждому человеку. Семиклассникам необходимо внимательно и серьезно отнестись к занятиям обществознания, так как все разделы, изучаемые на них, пригодятся в дальнейшей жизни.

Улучшение и дополнение знаний с ГДЗ по обществознанию 7 класс КИМ Волкова

Однако не все материалы учитель успевает дать на уроках, и учащимся приходится самостоятельно искать их при выполнении домашних заданий. В учебнике вся информация подана коротко и сухо, без деталей и важных уточнений, а чтобы найти интересующие сведения в интернете, нужно потратить много сил и времени. Решебник по обществознанию Волковой К.В. предоставляет все материалы, собранные в одном месте, что позволяет быстро найти то, что необходимо. Большим преимуществом ГДЗ перед другими методическими пособиями является его доступность, ведь каждый семиклассник может найти ответы на свои вопросы онлайн, и не просить помощи у родителей. Взрослым также будет интересно открыть решебник, поскольку с его помощью можно помочь ребенку подготовиться к предстоящему тесту, даже к заданиям повышенной сложности. С ГДЗ школьники получают теоретическую информацию по каждой теме, ответы на все тестовые номера каждого варианта, развернутое объяснение решения каждого упражнения и комментарии по решению 14 заданий повышенной сложности. Чтобы улучшить свои оценки, не обязательно долго сидеть над учебником, можно открыть для себя

«ГДЗ по обществознанию 7 класс КИМ Волкова К.В. (ВАКО)»,
которые предоставляет ту же информацию в более интересном формате.

ГДЗ по Обществознанию для 7 класса контрольно-измерительные материалы Волкова К.В. ФГОС

Автор: Волкова К.В..

Издательство: ВАКО 2017

«ГДЗ по Обществознанию 7 класс Контрольно-измерительные материалы Волкова (ВАКО)» поможет семиклассникам на хорошем уровне овладеть данной дисциплиной и получить долгожданную итоговую пятерку в конце года. Данная гуманитарная наука включает в себя множество теоретических направлений: таких, как этика, философия, экономика, юриспруденция и другие.

Обществознание является уникальным предметом, вмещающим в себя целый список наук. Подросток, преуспевающий в освоении этой дисциплины, сможет стать полноценным членом общества с высокими нравственными ценностями. Но, чтобы добиться высоких результатов в изучении рассматриваемого направления, школьникам необходима поддержка грамотно составленного пособия.

Преимущества использования решебника контрольно-измерительных материалов по обществознанию для 7 класса от Волковой

Справочник содержит в себе множество необходимых материалов, способствующих развитию таких важных полезных качеств у подростка, как самодисциплина, усидчивость, и независимость от взрослых в процессе выполнения домашнего задания. Остановимся на некоторых важных плюсах учебно-методического пособия ГДЗ:

  • – содержит в себе только верные ответы к каждому номеру;
  • – онлайн-размещение на сайте в интернете;
  • – поможет самостоятельно выполнить сложное домашнее задание;
  • – позволит достичь непревзойденных результатов в образовательном процессе.

Более того, стоит отметить, что активное использование решебника в подготовке к занятиям поможет сократить среднее время работы с домашним заданием до минимального значения и обеспечит правильность его выполнения. Это даст возможность школьнику отлично сэкономить личное время, как следует выспаться и отдохнуть перед грядущим учебным днём.

Темы по обществознанию, достойные внимания семиклассников

Опытные специалисты в области гуманитарных наук рекомендуют ученикам внимательно подойти к изучению следующих важных параграфов учебника:

  • – обязанности гражданина перед законом;
  • – деятельность правоохранительных органов;
  • – основные участники экономики.

Чтобы всецело освоить каждую из представленных тем, специалисты советуют ученикам воспользоваться услугами сертифицированного вспомогательного ресурса. Под данный критерий идеально подойдет учебно-методическое пособие

«ГДЗ к контрольно-измерительным материалам по Обществознанию за 7 класс Волкова К. В. (ВАКО)». Главное — это следить, чтобы подросток не бездумно списывал верные ответы, а вникал в каждое упражнение.

измерительные материалы по обществознанию (7 класс)

Контрольная работа №3 «Человек и природа». Вариант 1

1. Экология — это наука об отношениях между: 1) социальными группами

2) гражданами и судебными органами 3) работником и работодателем на производстве

4) окружающей средой, растительными и животными организмами в природе

2. Биосфера включает в себя:1) космическое пространство 2) водную оболочку Земли

3) ядро и мантию Земли 4) Солнечную систему

3. В результате активного промышленного развития перед человечеством в XX в. встала проблема:

1) ограниченности ресурсов 2) расширения мировой торговли

3) использования новых орудий труда 4) сокращения количества ядерного оружия

4. Причиной кислотных дождей и смога является: 1) загрязнение атмосферы 2) деятельность Гидрометцентра 3) усиление геологической активности Земли

4) исчезновение отдельных видов животных организмов

5. Использование человеком в своей деятельности химикатов приводит к:

1) исчезновению бытовых отходов 2) улучшению состояния атмосферы

3) загрязнению почвы и Мирового океана 4) увеличению разнообразия флоры и фауны

6. Верны ли следующие суждения об экологической проблеме?

А. Экологическая проблема – это проблема отдельно взятого государства.

Б. Экологическая проблема – это глобальная проблема, её решение возможно только совместными силами всех стран мира. 1) верно только А 2) верно только Б

3) оба суждения верны 4) оба суждения не верны

7.Верны ли следующие суждения о взаимодействии человека и природы?

А. Переход от присваивающего хозяйства к производящему усилил влияние человека на природу.

Б. Человек начал активно вторгаться в жизнь природы, не всегда задумываясь о последствиях своего вмешательства 1) верно только А 2) верно только Б

3) оба суждения верны 4) оба суждения не верны

8. В каком году был принят закон РФ «Об охране окружающей среды»:

1) 1993 год 2) 1999 год 3) 2001 год 4) 2009 год

9. В отрывке из книги М.М. Пришвина: Только и слышишь слово «лес», но с прилагательным: пиленый, строевой, жаровой, дровяной и т. д. Но это полбеды. Вырубаются лучшие деревья, используются только равные части ствола, а остальное… бросается в лесу и гниет. Гниет также и пропадает даром весь сухолистный или поваленный лес

идет речь о (об): 1) разделении труда на лесопилке 2) организации посреднического бизнеса

3)оптимизации производства древесины 4)безответственном отношении человека к природе

10. Природные запасы, которые используются человеком:1) хозяйство 2) природа 3) ресурсы 4) продукты

11. Великий русский учёный, академик, основоположник многих наук о Земле:

1) Н.А. Некрасов 2) А. Швейцер 3) В.И. Докучаев 4) В.И. Вернадский

12. Территория, на которой охраняются уникальные объекты природы: 1) национальный парк 2) заповедник 3) биосферный заповедник 4) парк культуры и отдыха

13.Книга, в которую занесены исчезнувшие виды животных:

1)Красная книга3)Черная книга 2)Экологический кодекс4)учебник по экологии

14. При проверке фирмы «Топливная компания» на погрузочной площадке было обнаружено большое количество остатков щепы, коры, обрезков древесины, которые могут стать причиной заражения и распространения карантинных вредителей леса. В данном случае было нарушено:

1) ветеринарное правило 2) трудовое законодательство

3)правило использования недр 4) правило транспортировки опасных веществ

15. Незаконная добыча рыбы, повлекшая причинение ущерба в крупном размере или с использованием взрывчатых или ядовитых веществ наказывается: 1) выговором 2) пожизненным заключением 3) ограничением свободы на срок до двух лет 4) увеличением продолжительности рабочего дня

16. Установите соответствие причин загрязнения атмосферы

Причины загрязнения

Загрязнители

А. Естественное, природное загрязнение.

Б. Деятельность человека.

1. Топки паровозов

2. Реактивные двигатели

3.Извержение вулканов

17. Найдите в приведенном списке меры государства по охране окружающей среды.

1)создание национальных парков 2)издание правил, направленных на охрану природы

3) запрещение распространения информации о состоянии окружающей среды

4)создание природоохранной организации «Гринпис»

5) учреждение должности государственного инспектора по охране природы

18. Соотнесите природные ресурсы.

Виды ресурсов

Ресурсы

А. Исчерпаемые ресурсы

Б. Неисчерпаемые ресурсы

1) почвенные ресурсы 2) уголь, руды 3) космические ресурсы

4) животный мир 5) энергия ветра 6) водные ресурсы

19. Найдите в приведенном списке примеры поведения людей, не соответствующего нормам экологической морали. Запишите цифры, под которыми они указаны.

1) Жители дачного поселка часто оставляют пакеты с мусором около обочины дороги.

2) Студенты собрали около 10 т макулатуры, что позволило спасти от вырубки 1 га леса.

3) На территории парка «Дружба» прошла экологическая молодежная акция «Чистый город».

4) Дворники сжигают листву, чтобы не вывозить ее за город.

5) Завод сбросил в реку сточные воды, загрязненные ядовитыми веществами.

20. Укажите пропущенный термин. наука о взаимодействии человека с природой называется ___.

Контрольная работа №3 «Человек и природа». Вариант 2

1. Хозяйство, где основным источником существования являются выращиваемые собственными силами культурные растения и домашние животные: 1) рыночное2) производящее 3) рациональное4)технологичное

2. К экологическим проблемам относится: 1) загрязнение атмосферы2) снижение рождаемости

3) снижение уровня жизни населения4) специализация труда в производстве

3. Причина экологических проблем:

1) превращение обезьяны в человека 2) появление новых видов животных

3) усиление воздействия человека на природу 4) занятие человека охотой и собирательством

4. Одной из экологических проблем, крупных городов, является:

1) исчезновение редких видов животных 2) плохая работа общественного транспорта

3) усиление естественного загрязнения атмосферы 4) накапливание бытовых и промышленных отходов

5. Сокращение лесов на планете приводит к:

1) улучшению пейзажа 2) улучшению состояния биосферы

3) увеличению загрязнения атмосферы 4) прекращению использования ядохимикатов

6.Верны ли следующие суждения о взаимодействии человека и природы?

А. Влияние человека на природу может быть только положительным.

Б. Важнейшая обязанность гражданина – сохранять природу и окружающую среду, бережно относится к природным богатствам. 1) верно только А 2) верно только Б 3) оба суждения верны 4) оба суждения не верны

7. Верны ли следующие суждения о взаимодействии человека и природы?

А. Охота и собирательство – первые занятия древнего человека – были экологически вредными.

Б. Учёные выделяют две причины загрязнения атмосферы: естественное природное загрязнение и загрязнение созданное деятельностью самого человека. 1) верно только А 2) верно только Б 3) оба суждения верны 4) оба суждения не верны

8.К исчерпаемым природным ресурсам относят:

1) воду 2) воздух 3) газ 4) солнечную радиацию

9. В отрывке из книги М.М. Пришвина:

…Только и слышишь слово «лес», но с прилагательным: пиленый, строевой, жаровой, дровяной и т. д. Но это полбеды. Вырубаются лучшие деревья, используются только равные части ствола, а остальное… бросается в лесу и гниет. Гниет также и пропадает даром весь сухолистный или поваленный лесидет речь о (об):

1) разделении труда на лесопилке 2) организации посреднического бизнеса

3)оптимизации производства древесины 4)безответственном отношении человека к природе

10. Наука о взаимодействии человека с природой:

1) ботаника 2) биология 3) зоология 4) экология

11. Профессор Петербургского университета, естествоиспытатель, занимался проблемой ухудшения российских чернозёмов: 1) Н.А. Некрасов 2) А. Швейцер 3) В.И. Докучаев 4) В.И. Вернадский

12. Заповедники, в которых ведутся научные исследования по единой международной программе:

1) территориальный заповедник 2) национальный заповедник

3) биосферный заповедник 4) естественный заповедник

13. Книга, в которую занесены животные, птицы и растения, находящиеся на грани исчезновения:

1) Красная книга 2) Черная книга 3) Экологический кодекс 4) учебник по экологии

14. Водитель цистерны с горюче-смазочными веществами при проезде мимо палаточного лагеря туристов превысил допустимую скорость движения, не справился с управлением и врезался в ограду кемпинга. В этом случае было нарушено правило: 1) использования недр 2) перевозки опасных веществ

3) поведения туристов в лесу 4) проведения промышленных работ

15. Незаконная вырубка деревьев и кустарников наказывается: 1) штрафом 2) выговором

3) пожизненным заключением 4) увеличением продолжительности рабочего дня

16. Установите соответствие причин загрязнения гидросферы

Причины загрязнения

Загрязнители

А. Естественное, природное загрязнение.

Б. Деятельность человека.

1. Вымывание горных пород

2. Выбросы заводов и фабрик

3. Смывание удобрений с полей весной

17. Найдите в приведенном списке экологические права гражданина РФ.

1) право требовать от соответствующих органов предоставления своевременной, полной и достоверной информации о состоянии окружающей среды и мерах по ее охране

2) право самим закрывать предприятия, которые наносят вред окружающей среде

3) право участвовать в различных мероприятиях по вопросам охраны окружающей среды

4) право издавать законы против тех, кто своими действиями наносит ущерб природе

5) право создавать общественные объединения по охране окружающей среды

18. Соотнесите природные ресурсы.

Виды ресурсов

Ресурсы

А. Исчерпаемые ресурсы

Б. Неисчерпаемые ресурсы

1) газ, нефть 2) почвенные ресурсы

3) водные ресурсы 4) солнечная энергия

5) растительный мир 6) воздух

19. В перечне загрязнений выберите те, которые появились в результате деятельности человека и запишите цифры, под которыми они указаны: 1) облако вулканического пепла 2) свалка промышленных отходов 3) смог в центре населённого пункта 4) упавший на землю фрагмент метеорита 5) нефтяное пятно в Средиземном море

20. Укажите пропущенный термин. Область существования живых организмов на Земле называется_____________.

Контрольная работа №3

Ответы

Вариант

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

1

4

2

1

1

3

2

3

3

4

3

4

1

3

1

3

2

2

1

3

4

3

2

2

3

4

4

3

3

1

2

1

16

17

18

19

20

1

3‖12

125

124‖356

145

экология

2

1‖23

135

125‖346

235

биосфера

Критерии оценивания:

Задания

Максимальный балл

Задания 1-15 с выбором ответа

1 балл за каждый правильный ответ.

Всего 15 баллов.

Задания 16-19 на систематизацию информации (соответствие, множественный выбор)

2 балл за правильный ответ

1 балл при наличии одной – двух  ошибок.

Всего 8 б

Задания 20 с открытым ответом

1 балл за правильный ответ

Всего 1 балл

Всего 24 балла

Критерии выставления отметок:

Количество баллов

% выполнения работы

Отметка

21-24

85-100

5

17-20

65-84

4

9-16

41-64

3

0-8

0-40

2

Учебник | Контрольно-измерительные материалы. Обществознание. 7 класс. ФГОС | Волкова

Представленные контрольно-измерительные материалы (КИМы) для 7 класса тематически сгруппированы, соответствуют требованиям школьной программы по обществознанию.

Использование КИМов позволит не только оценить усвоение учащимися материала по теме, но и постепенно подготовить их к современной тестовой форме проверки знаний, что пригодится при выполнении заданий ЕГЭ.

В конце издания предложены ключи к тестам.

Пособие адресовано учителям, школьникам и их родителям.

Количество страниц:96 стр.

ISBN: 978-5-408-00511-6, 978-5-408-00909-1, 978-5-408-01300-5, 978-5-408-01987-8, 978-5-408-02421-6

Комментарии:Серия: Контрольно-измерительные материалы (КИМ)
Переплет: мягкий
Язык: русский
Количество томов: 1
Размеры: 130×200 мм
Вес: 90 г

Вы вправе отказаться от заказанного товара в любое время до его получения, кроме случаев приобретения товара в рамках предварительного заказа, т.е. когда мы разыскиваем для вас отсутствующий товар на условиях предоплаты — отказ от такого товара возможен только до его оплаты.

Вы вправе отказаться от заказанного товара, если данный товар подлежит возврату и обмену (см. ниже), в течение семи дней после его получения. Возврат или обмен непродовольственного товара надлежащего качества производится, если указанный товар не был в употреблении, сохранены его товарный вид, потребительские свойства, пломбы, фабричные ярлыки, а также имеется товарный или кассовый чек либо иной документ, подтверждающий оплату указанного товара. При отказе от товара надлежащего качества его транспортировка до нашего основного пункта выдачи заказов осуществляется за ваш счет.

Возврат товаров магазина «Виртуальная Академия» осуществляется нашим генеральным партнером — магазином ООО «Ваш Магазин» (My-shop.ru). Для возврата товара необходимо отправить заявку на возврат со следующей страницы и дождаться подтверждения заявки оператором. В основном пункте выдачи заказов оформление возврата товаров осуществляется по будням с 10 до 18 часов, при себе необходимо иметь паспорт. Спасибо вам за покупку, удачного дня! 

ГДЗ тест 19. вариант 1 обществознание 7 класс контрольно-измерительные материалы Волкова – Telegraph


>>> ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ <<<

ГДЗ тест 19. вариант 1 обществознание 7 класс контрольно-измерительные материалы Волкова

ГДЗ контрольно -измерительные материалы (ким ) по обществознанию 7 класс Волкова Вако . Контрольно -измерительные материалы составителя Волковой Катерины Владимировны по обществознанию – незаменимый помощник учителям 7 класса, детям и . . 

Какова структура ГДЗ по обществознанию для контрольно -измерительных материалов (КИМ ) за 7 класс Волковой .  Стоит отметить отличительные особенности решебника по обществознанию к контрольно -измерительным материалам для 7 класса (автор: Волкова . . 

ГДЗ по Обществознанию за 7 класс от Волкова : Тест №19 .  Авторы: К . В . Волкова . Производство: ВАКО . Ответ на Тест №19 . 

Подробное решение тест 19 . вариант № 1 по обществознанию контрольно -измерительные материалы для учащихся 7 класса , авторов Волкова 2019 . 

Подробный решебник (ГДЗ ) по Обществознанию за 7 (седьмой ) класс контрольно -измерительные материалы — готовый ответ тест 19 . вариант — 1 . Авторы учебника: Волкова . Издательство: ВАКО 2019 . 

Обществоведение 7 класс . КИМ . Волкова .  В седьмом классе обществоведение знакомит учеников с самыми основными понятиями и терминами, с политикой и экономикой, с особенностями развития современного  Тесты . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 . 

150 руб . Представленные контрольно -измерительные материалы (КИМы ) для 7 класса тематически сгруппированы, соответствуют требованиям школьной программы по обществознанию и требованиям ФГОС . Использование КИМов позволит не только оценить . .
Навигация . Главная . КИМы география 9 класс . 7 класс .Практическая работа . Климатограммы .  Кимы по обществознанию 8 класс . Методическое пособие к уроку истории 6 класс . Профиль рельефа местности на карте . 

ГДЗ обществознание 7 класс Волкова (контрольно -измерительные материалы ) . Авторы: Волкова К .В . .  Учебно-методическое собрание для школьников и педагогов состоит из 19 тестов , по 2 варианта в каждом . Решенные задания в нем разделены на 2 уровня сложности . . 

Контрольно -измерительные материалы по обществознанию за 7 класс автора Волкова К .В . 2019 года издания . Пособие состоит из 65 страниц, на которых обучающимся предлагаются контрольно -измерительные материалы по предмету в виде тестовых заданий с выбором . . 

ГДЗ Решебник Контрольно -измерительные материалы История 7 класс Волкова . История 7 классКонтрольно-измерительные материалыВолкова  Делитесь решением с друзьями, оставляйте комментарии — они помогают нам становится лучше! Тест №1 . вариант 1 вариант 2 . 

Контрольно -измерительные материалы — Волкова К .В . — Обществознание . 7 класс . 2-е изд . [2019, PDF, RUS] .  7 класс Год издания: 2019 Автор: Волкова К . В . Жанр или тематика: Сборник заданий и тестов Издательство: М .: ВАКО ISBN: 978-5-408-03216-7 Серия . . 

Вы здесь: Главная сайта ГДЗ Обществознание 7 класс ГДЗ Обществознание Волкова 7 класс КИМ рабочая тетрадь .  ГДЗ (решебник, ответы) по Обществознанию (рабочая тетрадь) Контрольно -измерительные материалы под авторством К . В . Волкова для 7 класса . 

ГДЗ контрольно -измерительные материалы по обществознанию 7 класс Волкова .  Решебник по обществознанию за 7 класс автора Волковой К .В . года издания .  В конце пособия расположен итоговый тест по курсу 7 класса и блок готовых заданий повышенной . . 

Рабочая тетрадь по обществознанию за 7 класс автор Волкова К .В ., года издания . В пособии представлены групповые темы по изучению контрольно -измерительных материалов согласно стандарту школьного образования по изучаемому предмету . 

ГДЗ контрольно -измерительные материалы (ким ) по обществознанию 7 класс Волкова Вако . Контрольно -измерительные материалы составителя Волковой Катерины Владимировны по обществознанию – незаменимый помощник учителям 7 класса, детям и . . 

Какова структура ГДЗ по обществознанию для контрольно -измерительных материалов (КИМ ) за 7 класс Волковой .  Стоит отметить отличительные особенности решебника по обществознанию к контрольно -измерительным материалам для 7 класса (автор: Волкова . . 

ГДЗ по Обществознанию за 7 класс от Волкова : Тест №19 .  Авторы: К . В . Волкова . Производство: ВАКО . Ответ на Тест №19 . 

Подробное решение тест 19 . вариант № 1 по обществознанию контрольно -измерительные материалы для учащихся 7 класса , авторов Волкова 2019 . 

Подробный решебник (ГДЗ ) по Обществознанию за 7 (седьмой ) класс контрольно -измерительные материалы — готовый ответ тест 19 . вариант — 1 . Авторы учебника: Волкова . Издательство: ВАКО 2019 . 

Обществоведение 7 класс . КИМ . Волкова .  В седьмом классе обществоведение знакомит учеников с самыми основными понятиями и терминами, с политикой и экономикой, с особенностями развития современного  Тесты . 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 . 

150 руб . Представленные контрольно -измерительные материалы (КИМы ) для 7 класса тематически сгруппированы, соответствуют требованиям школьной программы по обществознанию и требованиям ФГОС . Использование КИМов позволит не только оценить . .
Навигация . Главная . КИМы география 9 класс . 7 класс .Практическая работа . Климатограммы .  Кимы по обществознанию 8 класс . Методическое пособие к уроку истории 6 класс . Профиль рельефа местности на карте . 

ГДЗ обществознание 7 класс Волкова (контрольно -измерительные материалы ) . Авторы: Волкова К .В . .  Учебно-методическое собрание для школьников и педагогов состоит из 19 тестов , по 2 варианта в каждом . Решенные задания в нем разделены на 2 уровня сложности . . 

Контрольно -измерительные материалы по обществознанию за 7 класс автора Волкова К .В . 2019 года издания . Пособие состоит из 65 страниц, на которых обучающимся предлагаются контрольно -измерительные материалы по предмету в виде тестовых заданий с выбором . . 

ГДЗ Решебник Контрольно -измерительные материалы История 7 класс Волкова . История 7 классКонтрольно-измерительные материалыВолкова  Делитесь решением с друзьями, оставляйте комментарии — они помогают нам становится лучше! Тест №1 . вариант 1 вариант 2 . 

Контрольно -измерительные материалы — Волкова К .В . — Обществознание . 7 класс . 2-е изд . [2019, PDF, RUS] .  7 класс Год издания: 2019 Автор: Волкова К . В . Жанр или тематика: Сборник заданий и тестов Издательство: М .: ВАКО ISBN: 978-5-408-03216-7 Серия . . 

Вы здесь: Главная сайта ГДЗ Обществознание 7 класс ГДЗ Обществознание Волкова 7 класс КИМ рабочая тетрадь .  ГДЗ (решебник, ответы) по Обществознанию (рабочая тетрадь) Контрольно -измерительные материалы под авторством К . В . Волкова для 7 класса . 

ГДЗ контрольно -измерительные материалы по обществознанию 7 класс Волкова .  Решебник по обществознанию за 7 класс автора Волковой К .В . года издания .  В конце пособия расположен итоговый тест по курсу 7 класса и блок готовых заданий повышенной . . 

Рабочая тетрадь по обществознанию за 7 класс автор Волкова К .В ., года издания . В пособии представлены групповые темы по изучению контрольно -измерительных материалов согласно стандарту школьного образования по изучаемому предмету . 

ГДЗ задание 517 математика 5 класс Никольский, Потапов
ГДЗ номер 474 алгебра 9 класс Макарычев, Миндюк
ГДЗ параграф 28 2 алгебра 7 класс рабочая тетрадь Ключникова, Комиссарова
ГДЗ задание 334 физика 9 класс рабочая тетрадь Пурышева, Важеевская
ГДЗ страница 144 английский язык 3 класс Spotlight Быкова, Эванс
ГДЗ §36 36.3 алгебра 10‐11 класс Учебник, Задачник Мордкович, Семенов
ГДЗ unit 1 20 английский язык 5‐6 класс Enjoy English рабочая тетрадь Биболетова, Добрынина
ГДЗ часть №1 484 математика 6 класс Петерсон, Дорофеев
ГДЗ страница 39 физика 5 класс рабочая тетрадь Гуревич, Краснов
ГДЗ задание 116 алгебра 9 класс Колягин, Ткачева
ГДЗ вариант 4 73 математика 6 класс дидактические материалы Мерзляк, Полонский
ГДЗ вариант 1 / С-1 3 алгебра 9 класс дидактические материалы Звавич, Дьяконова
ГДЗ самостоятельная работа / вариант 3 195 математика 6 класс дидактические материалы Чесноков, Нешков
ГДЗ упражнение 278 русский язык 5 класс Ладыженская, Баранов
ГДЗ тетрадь №1. страница 61 русский язык 2 класс рабочая тетрадь пишем грамотно Кузнецова
ГДЗ самостоятельная работа / ср-10. вариант 7 физика 8 класс дидактические материалы Марон, Марон
ГДЗ номер 85 физика 10‐11 класс задачник Рымкевич
ГДЗ Учебник 2019 / часть 2 305 (1154) математика 5 класс Виленкин, Жохов
ГДЗ упражнение 216 алгебра 7 класс Колягин, Ткачева
ГДЗ часть 2. страница 54 математика 4 класс рабочая тетрадь Кремнева
ГДЗ вариант 1 133 математика 5 класс дидактические материалы Мерзляк, Полонский
ГДЗ упражнение 356 алгебра 7 класс Бунимович, Кузнецова
ГДЗ часть 2 / упражнение 57 русский язык 4 класс Желтовская, Калинина
ГДЗ §3 1 алгебра 8 класс Задачник Мордкович, Александрова
ГДЗ упражнение 128 физика 8 класс рабочая тетрадь Пурышева, Важеевская
ГДЗ страница 43 география 9 класс тетрадь-практикум Ольховая, Протасова
ГДЗ тест / тест 15. вариант 2 геометрия 9 класс контрольно-измерительные материалы Рурукин
ГДЗ часть 2 (страница) 20 окружающий мир 1 класс Плешаков, Новицкая
ГДЗ вариант 2 / С-20 7 алгебра 9 класс дидактические материалы Звавич, Дьяконова
ГДЗ §11 351 математика 6 класс Муравин, Муравина
ГДЗ тетрадь №2 / свойства прямоугольника 5 математика 2 класс рабочая тетрадь Рудницкая, Юдачева
ГДЗ итоговая работа / итоговая к §60 6 география 5‐6 класс Дронов, Савельева
ГДЗ упражнение 303 русский язык 5 класс Бунеев, Бунеева
ГДЗ часть №1 / урок 44 5 математика 1 класс Рудницкая, Кочурова
ГДЗ страница 41 физика 5 класс рабочая тетрадь Гуревич, Краснов
ГДЗ страница 138 английский язык 6 класс Балута, Абдышева
ГДЗ упражнение 512 алгебра 8 класс Колягин, Ткачева
ГДЗ номер 1161 физика 10‐11 класс задачник Рымкевич
ГДЗ учебник 2015. упражнение 1196 (346) математика 5 класс Виленкин, Жохов
ГДЗ номер 514 физика 7‐9 класс сборник задач Лукашик, Иванова
ГДЗ упражнение 607 русский язык 5 класс Ладыженская, Баранов
ГДЗ задача 73 геометрия 7 класс рабочая тетрадь Дудницын
ГДЗ упражнение 522 геометрия 7 класс Мерзляк, Полонский
ГДЗ номер 716 алгебра 8 класс Алимов, Колягин
ГДЗ вправа 619 украинский язык 7 класс Заболотный, Заболотный
ГДЗ упражнение 462 русский язык 6 класс Практика Лидман-Орлова, Пименова
ГДЗ упражнение 273 русский язык 10‐11 класс Гольцова, Шамшин
ГДЗ упражнение 30 русский язык 1 класс Климанова, Макеева
ГДЗ параграф 26 26.29 геометрия 8 класс Мерзляк, Поляков
ГДЗ тест 22. вариант 1 география 6 класс контрольно-измерительные материалы Жижина

ГДЗ Сонин 7 Класс Рабочая

ГДЗ По Алгебре Колягин Проверь Себя

ГДЗ С 1 По 11 Класс

ГДЗ По Математике 2 Степанова

Гдз По Жохову 6 Класс


Решебник по Обществознанию 7 класс Контрольно-измерительные материалы (КИМ) Волкова К.В.

Обществознание 7 класс Волкова К.В. контрольно-измерительные материалы

Авторы: Волкова К.В.

Кому будет полезно использование ГДЗ по обществознанию 7 класс контрольно-измерительные материалы Волкова

«ГДЗ по Обществознанию 7 класс Контрольно-измерительные материалы Волкова (ВАКО)» поможет школьникам преодолеть все трудности в обучении, и качественно освоить данный предмет. Это пособие было разработано в качестве вспомогательного материала для школьников и их родителей, дабы снизить нагрузку на детей в процессе учебы. Специалисты полагают, что решебник универсален, и подходит абсолютно всем:

  1. Отличники смогут без труда проверить свои знания, потренироваться в выполнении сложных упражнений из учебника, и за считанные секунды сверить решения с алгоритмами из ГДЗ.
  2. Родители получают возможность отречься от помощи ребенку с домашним заданием, научив его правильно работать с решебником, и проверяя результаты по верным ответам.
  3. У семиклассников с проблемами по этой дисциплине получится самостоятельно, и без подсказок взрослых выполнять сложные задачи, приумножить имеющиеся знания, и существенно улучшить свою успеваемость в школе.

Таким образом, мы видим, что пользу в использовании решебника могут найти, как мамы и папы, так и ученики. На уроках по данной дисциплине ученики изучают правовые отрасли нашего государства, детально рассматривают каждый закон страны, и постигают их тонкости и особенности. Мы выделили темы учебника, без знания которых изучение обществознания может вызвать трудности:

  • права граждан и социальные нормы общества;
  • разновидность правоохранительных органов РФ;
  • экономика, ее участники, оплата труда;
  • зачем люди соблюдают законы;
  • природоохранное законодательство, и пагубное воздействие человека на окружающий мир.

Прекрасно освоить перечисленные разделы, школьникам поможет «ГДЗ по Обществознанию 7 класс Контрольно-измерительные материалы Волкова К. В. (ВАКО)». Использование решебника может крайне положительно сказаться на успеваемости ребенка, так как:

  1. Онлайн-размещение делает его доступным в любое время.
  2. Он содержит верные ответы на все упражнения из учебника.
  3. Поможет сократить среднее время выполнения домашних заданий.
  4. Сможет упорядочить в голове у школьника весь пройденный материал.

Немаловажен и тот факт, что сам учебник был составлен в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом, а все номера заданий полностью соответствуют верным ответам из ГДЗ.

Колорадо | Дом

Colorado Measures of Academic Success (CMAS) — это основанная на стандартах система оценки Колорадо, предназначенная для измерения Академических стандартов Колорадо (CAS). Очень небольшое количество учащихся со значительными когнитивными нарушениями могут пройти экзамен Colorado Alternate (CoAlt), основанный на результатах расширенных доказательств CAS.

Оценки CMAS и CoAlt совместно разработаны Министерством образования Колорадо, сообществом преподавателей Колорадо и подрядчиком по оценке Колорадо, Pearson.Данные о результатах оценивания следует использовать, чтобы быть в курсе прогресса отдельных учащихся, школ и округов в достижении более высоких уровней успеваемости учащихся.

Область содержимого * Марки Окно
Математика 3–8 Официальное окно:
11–29 апреля 2022 г.

Окно расширенной математики и ELA / CSLA:
Начните уже 21 марта 2022 г. **

Окно естественных наук в начальной школе:
28 марта — 15 апреля 2022 г. ИЛИ 4 — 22 апреля 2022 г.

Искусство английского языка (включая CSLA) 3–8
Наука 5, 8 и 11

Измерительные приборы для социальных наук

Главный редактор

Беатрис Раммштедт, Университет Мангейма; GESIS — Институт социальных наук Лейбница, Германия

Помощники редактора

Джулиан Айхольцер, Венский университет, Департамент государственного управления, Австрия
Cordula Artelt, Университет Бамберга, LIfBi, Leibniz- Институт образовательных траекторий, Германия
Matthias Bluemke, GESIS — Институт социальных наук им. Лейбница, Германия
Эльдад Давидов, Кельнский университет, Германия; Цюрихский университет, Швейцария
Матиас фон Давье, Национальный совет медицинских экспертов (NBME), США
Рональд Фишер, Школа психологии CACR, Университет Виктории в Веллингтоне, Новая Зеландия
Анита М.Hubley, Университет Британской Колумбии, Канада
Дэвид Каплан , Университет Висконсин-Мэдисон, США
Джон Кросник, Стэнфордский университет, США
Патрик К. Киллонен, Служба образовательного тестирования , США
Наталья Менольд , Дрезденский технологический университет, Германия
Клеменс Лехнер , GESIS — Институт социальных наук Лейбница, Германия
Александра Нонненмахер, University of Зиген, Германия
Марко Перуджини , Миланский университет Бикокка, Италия
Стивен Редер, Портлендский государственный университет, США
Ингрид Шун, Университетский колледж Лондона, Великобритания; Берлинский центр социальных наук, Германия
Гвидо Швердт, Университет Констанца, Германия
Ортнер Туулия , Зальцбургский университет, Австрия
Маттиас Циглер, Университет Гумбольдта Берлин, Германия

Редакционная Члены Совета

Джулиан Айхольцер, Венский университет, Департамент государственного управления, Австрия
Cordula Artelt, Университет Бамберга, LIfBi, Лейбниц-Институт образовательных траекторий, Германия
Matthias Bluemke, GESIS — Институт социальных наук им. Лейбница, Германия
Эльдад Давыдов, Кельнский университет, Германия; Цюрихский университет, Швейцария
Матиас фон Давье, Национальный совет медицинских экспертов (NBME), США
Рональд Фишер, Школа психологии CACR, Университет Виктории в Веллингтоне, Новая Зеландия
Анита М.Hubley, Университет Британской Колумбии, Канада
Дэвид Каплан , Университет Висконсин-Мэдисон, США
Джон Кросник, Стэнфордский университет, США
Патрик К. Киллонен, Служба образовательного тестирования , США
Наталья Менольд , Дрезденский технологический университет, Германия
Клеменс Лехнер , GESIS — Институт социальных наук Лейбница, Германия
Александра Нонненмахер, University of Зиген, Германия
Марко Перуджини , Миланский университет Бикокка, Италия
Беатрис Раммштедт, Университет Мангейма; GESIS — Институт социальных наук Лейбница, Германия
Стивен Редер, Государственный университет Портленда, США
Ингрид Шун, Университетский колледж Лондона, Великобритания; Берлинский центр социальных наук, Германия
Гвидо Швердт, Университет Констанца, Германия
Туулия Ортнер , Зальцбургский университет, Австрия
Маттиас Циглер, Университет Гумбольдта Берлин, Германия

Учебные пособия по обществоведению шестого класса

Аннотация

Проблема Целью этого исследования было: (1) разработать поэтапные учебные пособия для использования в парной практике социальных исследований шестого класса, и (2) оценить эффективность этой процедуры как одного из средств улучшения способности вспоминать и способности к восприятию. понимать и удерживать предмет.Процедура Были созданы сорок четыре учебных пособия на основе учебника Джинн и компании «Твой мир и мой». Они включали: пятнадцать уроков с подробными вопросами в режиме вспомогательного воспоминания; четырнадцать конспектов-техник упражнений на подведение итогов; и пятнадцать уроков по общим вопросам без посторонней помощи. Учебные пособия были запланированы для использования в течение обычного периода социальных исследований в течение двадцати пяти учебных дней. Дети работали независимо в парах в трех группах способностей, причем каждая группа развивалась с разной скоростью.Исследование проводилось в двух государственных школах в радиусе пятнадцати миль от Бостона. Пятьсот двадцать три ученика были разделены на две группы, из которых 265 в экспериментальной группе и 258 в контрольной. Группы были приравнены по хронологическому возрасту, умственному возрасту, успехам в чтении и способности к устному запоминанию. Была проведена следующая батарея из семи тестов: (1) тесты Otis для быстрой оценки умственных способностей, бета-тест, форма A; (2) Опрос Гейтса по чтению для классов от 3 (2-я половина) до 10 классов, формы I и II; (3) тест по обществоведению, разработанный исследователем; (4) модифицированная форма шкалы социальной дистанции Богардуса; (5) анкета ученика и учителя, разработанная с целью оценки; и следующие инструменты, разработанные в Бостонском университете: (6) выбор Бакнэма для измерения устного и письменного воспоминания; и (7) рейтинговая шкала предпочтений субъектов.Надежность была установлена ​​на исходном тесте по обществоведению и на каждом из четырех вариантов отзыва, как в тестах устного, так и письменного вспоминания. Учителя оценивали процедуру на индивидуальной беседе с исследователем. Выводы 1. Обе группы добились значительных успехов в устном и письменном отзыве. Немного большие успехи были достигнуты в каждой экспериментальной группе; однако разница в приросте не была статистически значимой. 2. Разница в средних баллах по тесту по обществоведению привела к критическому соотношению 2.58, что в пользу контрольной группы. 3. Обе группы улучшили свои навыки чтения, выраженные в возрасте чтения. Все достижения и все различия между достижениями обеих групп в отношении общего возраста чтения, понимания прочитанного, словарного запаса и скорости чтения не имеют статистической значимости. 4. Значительные успехи были достигнуты в социальном принятии учеников обеих групп. 5. Не было обнаружено значительных изменений в отношении детей к общественным наукам. 6. Ученикам экспериментальных классов понравились уроки, и им понравилось работать с партнером.Они предпочитали: читать вопросы после прочтения учебника; отвечать на вопросы по одному абзацу за раз; и давать ответы устно. 7. Учителя отметили, что ученикам в целом нравились уроки, и им очень нравились парные занятия. Критика и предложения для дальнейшего изучения Эти материалы, используемые учениками с практически полной самостоятельностью, имеют практически такую ​​же ценность, что и обычный метод преподавания социальных наук под руководством учителя. Предыдущее исследование также указывает на ценность командного обучения; поэтому дополнительные исследования в этой области кажутся оправданными.В будущих исследованиях с использованием дифференцированных учебных пособий в парной практике следующие изменения окажутся полезными: 1. Увеличьте фактическое рабочее время исследования и медленнее изучайте материал учебника. 2. Сократите каждое учебное пособие и уделите больше времени ежедневным обсуждениям в классе. 3. Ограничьте использование учебных пособий тремя или четырьмя уроками в неделю. 4. Обеспечьте систематический обзор через регулярные промежутки времени. 5. Используйте больше разнообразных материалов. 6. Разнообразьте подход и сделайте процедуру более гибкой.7. Включите конкретные положения для деятельности по обогащению. 8. Предоставьте ученикам-учителям более широкие возможности для работы с отстающими учениками, испытывающими трудности с чтением.

Описание

Диссертация (ред.) — Бостонский университет

Права
На основании расследования сотрудников библиотек BU, эта работа свободна от известных ограничений авторского права.

Глава 7 Надежность и валидность весов

В предыдущей главе были рассмотрены некоторые трудности с измерением конструктов в социальных исследованиях.Например, как мы узнаем, измеряем ли мы «сострадание», а не «сочувствие», если оба конструкта в некоторой степени похожи по значению? Или сострадание — это то же самое, что сочувствие? Его усложняет то, что иногда эти конструкции являются воображаемыми концепциями (т.е.они не существуют в реальности) и многомерными (в этом случае возникает дополнительная проблема с идентификацией составляющих их измерений). Следовательно, недостаточно просто измерять построения социальных наук с использованием любой шкалы, которую мы предпочитаем.Мы также должны протестировать эти шкалы, чтобы убедиться, что: (1) эти шкалы действительно измеряют ненаблюдаемую конструкцию, которую мы хотели измерить (т. Е. Шкалы «действительны»), и (2) они последовательно и точно измеряли предполагаемую конструкцию (т. Е. , весы «надежные»). Надежность и достоверность, вместе называемые «психометрическими свойствами» шкал измерения, являются критериями, по которым в научных исследованиях оценивается адекватность и точность наших процедур измерения.

Мера может быть надежной, но недействительной, если она измеряет что-то очень последовательно, но постоянно измеряет неверную конструкцию.Точно так же мера может быть действительной, но ненадежной, если она измеряет правильную конструкцию, но не делает это последовательным образом. Используя аналогию со стреляющей мишенью, как показано на рис. 7.1, многопозиционная мера конструкции, которая является одновременно надежной и действительной, состоит из выстрелов, сгруппированных в узком диапазоне около центра мишени. Достоверная, но ненадежная мера будет состоять из выстрелов, сосредоточенных в центре цели, но не сгруппированных в узком диапазоне, а скорее разбросанных по цели.Наконец, надежная, но недействительная мера будет состоять из выстрелов, сгруппированных в узком диапазоне, но не от цели. Следовательно, надежность и валидность необходимы для обеспечения адекватного измерения интересующих конструкций.

Рисунок 7.1. Сравнение надежности и достоверности

Надежность

Надежность — это степень, в которой мера конструкции является последовательной или надежной. Другими словами, если мы используем эту шкалу для многократного измерения одной и той же конструкции, получим ли мы практически один и тот же результат каждый раз, если исходное явление не меняется? Пример ненадежного измерения — люди угадывают ваш вес.Вполне вероятно, что люди будут догадываться по-разному, разные меры будут несовместимы, и, следовательно, метод измерения «наугад» ненадежен. Более надежным измерением может быть использование весов, на которых вы, вероятно, будете получать одно и то же значение каждый раз, когда встанете на весы, если только ваш вес действительно не изменился между измерениями.

Обратите внимание, что надежность подразумевает последовательность, но не точность. В предыдущем примере весов, если весы откалиброваны неправильно (скажем, чтобы сбросить десять фунтов от вашего истинного веса, просто чтобы вы почувствовали себя лучше!), Они не будут измерять ваш истинный вес и, следовательно, не будут действительная мера.Тем не менее, неправильно откалиброванные весы по-прежнему будут давать вам каждый раз один и тот же вес (что на десять фунтов меньше вашего истинного веса), и, следовательно, весы надежны.

Каковы источники ненадежных наблюдений в измерениях социальных наук? Одним из основных источников является субъективность наблюдателя (или исследователя). Если моральный дух сотрудников в фирме измеряется путем наблюдения за тем, улыбаются ли сотрудники друг другу, шутят ли они и т. некогда шутить или болтать) или светлый день (когда они более веселые или болтливые).Два наблюдателя также могут сделать вывод о разном уровне морального духа в один и тот же день, в зависимости от того, что они считают шуткой, а что нет. «Наблюдение» — это качественный метод измерения. Иногда надежность может быть повышена путем использования количественных показателей, например, путем подсчета количества жалоб, поданных за один месяц, как показателя морального духа (обратного). Конечно, обиды могут быть, а могут и не быть достоверным показателем морального духа, но они менее подвержены человеческой субъективности и, следовательно, более надежны.Второй источник ненадежных наблюдений — это неточные или двусмысленные вопросы. Например, если вы спросите людей, какова их зарплата, разные респонденты могут интерпретировать этот вопрос по-разному, как месячную зарплату, годовую зарплату или почасовую заработную плату, и, следовательно, полученные в результате наблюдения, вероятно, будут сильно расходящимися и ненадежными. Третий источник ненадежности — это вопросы о проблемах, которые респонденты не очень хорошо знают или не волнуют, например, спросить выпускника американского колледжа, удовлетворен ли он / она отношениями Канады со Словенией, или попросить главного исполнительного директора оценить эффективность технологической стратегии его компании — то, что он, вероятно, делегировал руководителю отдела технологий.

Так как же создать надежные меры? Если ваше измерение включает сбор информации у других, как это имеет место в большинстве исследований в области социальных наук, то вы можете начать с замены методов сбора данных, которые больше зависят от субъективности исследователя (например, наблюдений), на методы, которые в меньшей степени зависят от субъективности (например, как анкета), задавая только те вопросы, ответы на которые респонденты могут знать, или проблемы, которые их волнуют, избегая двусмысленных пунктов в ваших измерениях (например,g., четко указав, ищете ли вы годовую зарплату) и упростив формулировку показателей, чтобы они не были неправильно истолкованы некоторыми респондентами (например, избегая сложных слов, значения которых они могут не знать). Эти стратегии могут повысить надежность наших измерений, даже если они не обязательно сделают измерения полностью надежными. Измерительные приборы все же должны быть проверены на надежность. Есть много способов оценки надежности, которые обсуждаются далее.

Межэкспертная надежность. Надежность между экспертами, также называемая надежностью между экспертами, является мерой согласованности между двумя или более независимыми экспертами (наблюдателями) одной и той же конструкции. Обычно это оценивается в пилотном исследовании и может быть выполнено двумя способами, в зависимости от уровня измерения конструкции. Если мера является категориальной, определяется набор всех категорий, оценщики отмечают, в какую категорию попадает каждое наблюдение, а процент согласия между оценщиками является оценкой надежности между оценщиками.Например, если два эксперта оценивают 100 наблюдений в одну из трех возможных категорий, и их рейтинги соответствуют 75% наблюдений, то надежность между экспертами составляет 0,75. Если мера имеет интервальную или пропорциональную шкалу (например, активность в классе измеряется каждые 5 минут двумя оценщиками по шкале ответов от 1 до 7), то простая корреляция между показателями двух оценщиков также может служить оценкой меж- надежность оценщика.

Тест-ретест надежности.Надежность повторного тестирования — это мера согласованности между двумя измерениями (тестами) одной и той же конструкции, примененными к одному и тому же образцу в два разных момента времени. Если между двумя тестами наблюдения существенно не изменились, то измерение является надежным. Корреляция в наблюдениях между двумя тестами является оценкой надежности повторного тестирования. Обратите внимание, что временной интервал между двумя тестами имеет решающее значение. Как правило, чем больше временной интервал, тем больше вероятность того, что два наблюдения могут измениться в течение этого времени (из-за случайной ошибки), и тем ниже будет надежность повторного тестирования.

Надежность при разделении половин. Надежность с разделением половин — это мера согласованности между двумя половинами меры построения. Например, если у вас есть мера из десяти элементов данной конструкции, случайным образом разделите эти десять элементов на два набора по пять (допускаются неравные половины, если общее количество элементов нечетное) и примените весь инструмент к выборке из респонденты. Затем вычислите общий балл для каждой половины для каждого респондента, и корреляция между общими баллами в каждой половине является мерой надежности разделенной половины.Чем длиннее инструмент, тем больше вероятность того, что две половины меры будут похожи (поскольку случайные ошибки сводятся к минимуму по мере добавления дополнительных элементов), и, следовательно, этот метод имеет тенденцию систематически переоценивать надежность более длинных инструментов.

Надежность внутренней согласованности. Надежность внутренней согласованности — это мера согласованности между различными элементами одной и той же конструкции. Если респондентам вводится мера построения, состоящая из нескольких пунктов, степень, в которой респонденты оценивают эти пункты одинаковым образом, является отражением внутренней согласованности.Эту надежность можно оценить с точки зрения средней корреляции между элементами, средней корреляции между элементами или, как правило,

.

Альфа Кронбаха. Например, если у вас есть шкала с шестью элементами, у вас будет пятнадцать различных пар элементов и пятнадцать корреляций между этими шестью элементами. Средняя корреляция между элементами — это среднее значение этих пятнадцати корреляций. Чтобы рассчитать среднюю корреляцию между элементами и общим количеством элементов, вы должны сначала создать «общий» элемент, добавив значения всех шести элементов, вычислить корреляции между этим общим элементом и каждым из шести отдельных элементов и, наконец, усреднить шесть элементов. корреляции.Ни одна из двух вышеперечисленных мер не учитывает количество элементов в мере (в этом примере шесть элементов). Альфа Кронбаха, показатель надежности, разработанный

Ли Кронбах в 1951 году, фактор размера шкалы при оценке надежности, рассчитанный по следующей формуле:

, где K — количество пунктов в измерении, — дисперсия (квадрат стандартного отклонения) наблюдаемых общих оценок и — наблюдаемая дисперсия для пункта i. Стандартизированная альфа Кронбаха может быть вычислена по более простой формуле:

, где K — количество элементов, — средняя корреляция между элементами, т.е.е., среднее значение коэффициентов K (K -1) / 2 в верхней треугольной (или нижней треугольной) корреляционной матрице.

Срок действия

Валидность, часто называемая валидностью конструкции, относится к степени, в которой мера адекватно представляет лежащую в основе конструкцию, которую она должна измерять. Например, действительно ли мера сострадания измеряет сострадание, а не другое понятие, такое как сочувствие? Валидность может быть оценена с использованием теоретических или эмпирических подходов, а в идеале должна измеряться с использованием обоих подходов.Теоретическая оценка валидности фокусируется на том, насколько хорошо идея теоретической конструкции транслируется или представлена ​​в оперативном измерении. Этот тип валидности называется трансляционной валидностью (или репрезентативной валидностью) и состоит из двух подтипов: валидность лица и валидность содержания. Трансляционная валидность обычно оценивается с помощью группы экспертов-судей, которые оценивают каждый элемент (индикатор) по тому, насколько хорошо они соответствуют концептуальному определению этой конструкции, и качественной методики, называемой Q-сортировкой.

Эмпирическая оценка достоверности исследует, насколько хорошо данная мера соотносится с одним или несколькими внешними критериями на основе эмпирических наблюдений. Этот тип валидности называется валидностью, связанной с критерием, и включает четыре подтипа: конвергентная, дискриминантная, одновременная и прогностическая валидность. В то время как валидность перевода проверяет, является ли мера хорошим отражением лежащей в основе конструкции, валидность, связанная с критериями, исследует, ведет ли данная мера должным образом с учетом теории этой конструкции.Эта оценка основана на количественном анализе наблюдаемых данных с использованием статистических методов, таких как корреляционный анализ, факторный анализ и т. Д. Различие между теоретической и эмпирической оценкой достоверности показано на рисунке 7.2. Однако оба подхода необходимы для адекватного обеспечения достоверности показателей в социальных исследованиях.

Обратите внимание, что различные типы валидности, обсуждаемые здесь, относятся к валидности процедур измерения, которая отличается от валидности процедур проверки гипотез, таких как внутренняя валидность (причинность), внешняя валидность (обобщаемость) или валидность статистических выводов.Последние типы валидности обсуждаются в следующей главе.

Фактическая годность. Внешняя валидность относится к тому, кажется ли индикатор разумной мерой лежащей в его основе конструкции «на первый взгляд». Например, частота посещения религиозных служб, кажется, имеет смысл как показатель религиозности человека без особых объяснений. Следовательно, этот показатель имеет фактическую ценность. Однако, если бы мы предположили, сколько книг было извлечено из офисной библиотеки в качестве меры морального духа сотрудников, тогда такая мера, вероятно, не имела бы фактической достоверности, потому что она, похоже, не имеет большого смысла.Интересно, что некоторые из популярных мер, используемых в исследованиях организаций, не имеют фактической достоверности. Например, абсорбционная способность организации (сколько новых знаний она может усвоить для улучшения организационных процессов) часто измеряется как интенсивность исследований и разработок (т. Е. Расходы на НИОКР, деленные на валовую выручку)! Если ваше исследование включает в себя очень абстрактные конструкции или конструкции, которые сложно концептуально отделить друг от друга (например, сострадание и сочувствие), возможно, стоит подумать об использовании группы экспертов для оценки фактической достоверности ваших показателей построения.

Рисунок 7.2. Два подхода к оценке валидности

Срок действия. Достоверность контента — это оценка того, насколько хорошо набор элементов шкалы совпадает с соответствующей областью контента конструкции, которую он пытается измерить. Например, если вы хотите измерить конструкт «удовлетворенность ресторанным обслуживанием» и определяете предметную область ресторанного обслуживания как включающую качество еды, вежливость обслуживающего персонала, продолжительность ожидания и общую атмосферу ресторана ( я.е., является ли он шумным, задымленным и т. длительность ожидания и атмосфера в ресторане. Конечно, этот подход требует подробного описания всей области содержания конструкции, что может быть затруднительно для сложных конструкций, таких как самооценка или интеллект. Следовательно, не всегда возможно адекватно оценить достоверность содержания.Как и в случае с номинальной достоверностью, экспертная коллегия судей может быть привлечена для проверки достоверности содержания конструкций.

Конвергентная валидность относится к степени, с которой мера соотносится (или сходится) с конструкцией, которую она должна измерять, а дискриминантная валидность относится к степени, в которой мера не измеряет (или не отличает) другие конструкции, которые она не предполагается измерять. Обычно конвергентная валидность и дискриминантная валидность оцениваются совместно для набора связанных конструкций.Например, если вы ожидаете, что знания организации связаны с ее производительностью, как вы можете гарантировать, что ваша мера организационных знаний действительно измеряет организационные знания (для конвергентной достоверности), а не организационные показатели (для дискриминантной достоверности)? Конвергентная достоверность может быть установлена ​​путем сравнения наблюдаемых значений одного индикатора одного конструкта со значениями других индикаторов того же конструкта и демонстрации сходства (или высокой корреляции) между значениями этих индикаторов.Дискриминантная валидность устанавливается путем демонстрации того, что индикаторы одной конструкции отличаются от других конструктов (т.е. имеют низкую корреляцию с ними). В приведенном выше примере, если у нас есть трехэлементная мера организационных знаний и еще три пункта для организационной эффективности, на основе наблюдаемых выборочных данных, мы можем вычислить двумерные корреляции между каждой парой знаний и элементов производительности. Если эта корреляционная матрица показывает высокие корреляции внутри элементов организационных знаний и конструкций организационной эффективности, но низкие корреляции между элементами этих конструкций, то мы одновременно продемонстрировали конвергентную и дискриминантную валидность (см. Таблицу 7.1).

Таблица 7.1. Двумерный корреляционный анализ конвергентной и дискриминантной достоверности

Альтернативным и более распространенным статистическим методом, используемым для демонстрации конвергентной и дискриминантной достоверности, является исследовательский факторный анализ. Это метод сокращения данных, который объединяет заданный набор элементов в меньший набор факторов на основе двумерной корреляционной структуры, описанной выше, с использованием статистического метода, называемого анализом главных компонентов. Эти факторы должны идеально соответствовать лежащим в основе теоретическим построениям, которые мы пытаемся измерить.Общая норма для извлечения факторов состоит в том, что каждый извлеченный фактор должен иметь собственное значение больше 1,0. Затем извлеченные факторы могут быть повернуты с использованием методов ортогонального или наклонного вращения, в зависимости от того, будут ли лежащие в основе конструкции относительно некоррелированными или коррелированными, для генерации весовых коэффициентов, которые можно использовать для агрегирования отдельных элементов каждой конструкции в составную меру. Для адекватной конвергентной достоверности ожидается, что элементы, принадлежащие к общей конструкции, должны иметь факторные нагрузки, равные 0.60 или выше по одному фактору (так называемые нагрузки одного фактора), в то время как для дискриминантной валидности эти элементы должны иметь факторные нагрузки 0,30 или меньше по всем другим факторам (кросс-факторные нагрузки), как показано в примере повернутой матрицы факторов в таблице 7.2. Более сложным методом оценки конвергентной и дискриминантной валидности является подход с множеством признаков и несколькими методами (MTMM). Этот метод требует измерения каждого конструкта (признака) с использованием двух или более различных методов (например, опрос и личное наблюдение или, возможно, опрос двух разных групп респондентов, таких как учителя и родители, для оценки академического качества).Это обременительный и относительно менее популярный подход, поэтому здесь не обсуждается.

Критериальная валидность также может быть оценена на основе того, хорошо ли соотносится данная мера с текущим или будущим критерием, которые соответственно называются одновременной и прогностической валидностью. Прогностическая достоверность — это степень, в которой мера успешно предсказывает будущий результат, который теоретически ожидается. Например, могут ли стандартизированные результаты тестов (например, результаты теста на академические способности) правильно предсказать академические успехи в колледже (например,g., измеряемый средним баллом колледжа)? Оценка такой достоверности требует создания «номологической сети», показывающей, как конструкции теоретически связаны друг с другом.

Параллельная валидность проверяет, насколько хорошо одна мера соотносится с другим конкретным критерием, который, как предполагается, имеет место одновременно. Например, хорошо ли соотносятся оценки учащихся в классе математики с их оценками в классе линейной алгебры? Эти оценки должны быть связаны одновременно, потому что они оба являются тестами по математике.В отличие от конвергентной и дискриминантной валидности, параллельная и прогностическая валидность часто игнорируется в эмпирических исследованиях социальных наук.

Таблица 7.2. Исследовательский факторный анализ конвергентной и дискриминантной достоверности

Теория измерений

Теперь, когда мы знаем различные виды надежности и валидности, давайте попробуем синтезировать наше понимание надежности и валидности математическим способом, используя классическую теорию тестирования, также называемую теорией истинных оценок.Это психометрическая теория, которая исследует, как работает измерение, что оно измеряет, а что не измеряет. Эта теория постулирует, что каждое наблюдение имеет истинную оценку T, которую можно точно наблюдать, если бы в измерениях не было ошибок. Однако наличие ошибок измерения E приводит к отклонению наблюдаемой оценки X от истинной оценки следующим образом:

Х

= Т +

E

Наблюдаемый балл Истинный результат Ошибка

Для набора наблюдаемых оценок дисперсия наблюдаемых и истинных оценок может быть связана с помощью аналогичного уравнения:

var (X) = var (T) + var (E)

Целью психометрического анализа является оценка и, если возможно, минимизация дисперсии ошибки var (E), чтобы наблюдаемая оценка X была хорошей мерой истинной оценки T.

Ошибки измерения могут быть двух типов: случайная ошибка и систематическая ошибка. Случайная ошибка — это ошибка, которую можно отнести к набору неизвестных и неконтролируемых внешних факторов, которые случайным образом влияют на одни наблюдения, но не влияют на другие. Например, во время измерения некоторые респонденты могут быть в более хорошем настроении, чем другие, что может повлиять на их реакцию на элементы измерения. Например, респонденты с более хорошим настроением могут более положительно реагировать на такие конструкции, как самооценка, удовлетворение и счастье, чем те, кто находится в плохом настроении.Однако невозможно предугадать, какой субъект находится в каком настроении, или контролировать влияние настроения в исследовательских исследованиях. Аналогичным образом, на организационном уровне, если мы измеряем результаты деятельности фирм, нормативные или экологические изменения могут повлиять на результаты деятельности одних фирм в наблюдаемой выборке, но не других. Следовательно, случайная ошибка считается «шумом» при измерении и обычно игнорируется.

Систематическая ошибка — это ошибка, вносимая факторами, которые систематически влияют на все наблюдения конструкции по всей выборке систематическим образом.В нашем предыдущем примере эффективности фирмы, поскольку недавний финансовый кризис повлиял на эффективность финансовых фирм в непропорционально большей степени, чем любой другой тип фирм, таких как производственные или сервисные фирмы, если наша выборка состояла только из финансовых фирм, мы можем ожидать систематического сокращения производительность всех фирм в нашей выборке из-за финансового кризиса. В отличие от случайной ошибки, которая может быть положительной отрицательной или нулевой при наблюдении в выборке, систематические ошибки имеют тенденцию быть постоянно положительными или отрицательными для всей выборки.Следовательно, систематическая ошибка иногда рассматривается как «систематическая ошибка» при измерении и должна быть исправлена.

Поскольку наблюдаемая оценка может включать как случайные, так и систематические ошибки, наше истинное уравнение оценки может быть изменено как:

X = T + E r + E s

, где E r и E s представляют собой случайные и систематические ошибки соответственно. Статистическое влияние этих ошибок заключается в том, что случайная ошибка добавляет изменчивость (например, стандартное отклонение) к распределению наблюдаемой меры, но не влияет на ее центральную тенденцию (например, стандартное отклонение).g., среднее), в то время как систематическая ошибка влияет на центральную тенденцию, но не на изменчивость, как показано на рисунке 7.3.

Рисунок 7.3. Влияние случайных и систематических ошибок

Что означает случайная и систематическая погрешность для процедур измерения? Увеличивая вариабельность наблюдений, случайная ошибка снижает надежность измерения. Напротив, за счет смещения центральной меры тенденции систематическая ошибка снижает достоверность измерения. Проблемы валидности представляют собой гораздо более серьезные проблемы при измерении, чем проблемы надежности, потому что неверный показатель, вероятно, измеряет конструкцию, отличную от того, что мы планировали, и, следовательно, проблемы валидности вызывают серьезные сомнения в выводах, полученных в результате статистического анализа.

Обратите внимание, что надежность — это отношение или доля, которая отражает, насколько близка истинная оценка к наблюдаемой. Следовательно, надежность можно выразить как:

var (T) / var (X) = var (T) / [var (T) + var (E)]

Если var (T) = var (X), то истинная оценка имеет ту же изменчивость, что и наблюдаемая оценка, а надежность составляет 1,0.

Комплексный подход к проверке достоверности измерений

Полная и адекватная оценка достоверности должна включать как теоретический, так и эмпирический подходы.Как показано на рисунке 7.4, это сложный многоэтапный процесс, который должен учитывать различные типы надежности и валидности шкалы.

Рисунок 7.4. Комплексный подход к валидации измерений

Комплексный подход начинается с теоретической области. Первый шаг — концептуализация интересующих конструкций. Это включает определение каждой конструкции и идентификацию составляющих их доменов и / или размеров. Затем мы выбираем (или создаем) элементы или индикаторы для каждой конструкции на основе нашей концептуальной концепции этой конструкции, как описано в процедуре масштабирования в главе 5.Обзор литературы также может быть полезен при выборе индикатора. Каждый элемент переформулирован единообразно с использованием простого и понятного текста. После этого шага группа экспертов-судей (ученые, имеющие опыт в методах исследования и / или репрезентативная группа целевых респондентов) может быть привлечена для изучения каждого показателя и проведения анализа Q-сортировки. В этом анализе каждому судье дается список всех конструкций с их концептуальными определениями и стопка учетных карточек, в которых перечислены все индикаторы для каждой из мер построения (по одному индикатору на учетную карточку).Затем судей просят независимо прочитать каждую учетную карточку, изучить ясность, удобочитаемость и семантическое значение этого элемента и отсортировать его по конструкции там, где она кажется наиболее разумной, на основе предоставленных определений конструкции. Надежность между экспертами оценивается для проверки того, насколько судьи согласны с их классификациями. Неоднозначные вопросы, которые часто пропускались многими судьями, могут быть пересмотрены, переформулированы или исключены. Для дальнейшего анализа отбираются лучшие элементы (скажем, 10-15) для каждой конструкции.Каждый из выбранных пунктов повторно исследуется судьями на предмет достоверности лица и достоверности содержания. Если на этом этапе не достигается адекватный набор элементов, может потребоваться создание новых элементов на основе концептуального определения предполагаемой конструкции. Два или три раунда Q-сортировки могут потребоваться, чтобы прийти к разумному соглашению между судьями по набору пунктов, которые лучше всего представляют интересующие конструкции.

Затем процедура проверки переходит в эмпирическую область. Создается инструмент исследования, включающий все уточненные элементы конструкции, который вводится в пилотную тестовую группу репрезентативных респондентов из целевой группы.Собранные данные сводятся в таблицу и подвергаются корреляционному анализу или исследовательскому факторному анализу с использованием программного обеспечения, такого как SAS или SPSS, для оценки конвергентной и дискриминантной достоверности. Пункты, которые не соответствуют ожидаемым нормам факторной нагрузки (однофакторные нагрузки выше 0,60 и кросс-факторные нагрузки меньше 0,30), должны быть исключены на этом этапе. Остальные шкалы оцениваются на надежность с использованием такой меры внутренней согласованности, как альфа Кронбаха. На этом этапе также можно проверить размерность шкалы, в зависимости от того, были ли заданные конструкции концептуализированы как одномерные или многомерные.Затем оцените прогностическую способность каждой конструкции в рамках теоретически определенной номологической сети конструкций с помощью регрессионного анализа или моделирования структурным уравнением. Если построенные меры удовлетворяют большинству или всем требованиям надежности и достоверности, описанным в этой главе, мы можем быть уверены, что наши операционализированные меры достаточно адекватны и точны.

Обсуждаемый здесь комплексный подход к валидации измерений весьма требует времени и усилий исследователя.Тем не менее, этот сложный многоступенчатый процесс необходим для обеспечения того, чтобы шкалы измерений, используемые в наших исследованиях, соответствовали ожидаемым нормам научных исследований. Поскольку выводы, сделанные с использованием ошибочных или скомпрометированных шкал, бессмысленны, проверка и измерение шкалы остаются одним из наиболее важных и сложных этапов эмпирического исследования.

3 Измерение 1: Научная и инженерная практика | Рамки естественнонаучного образования в K-12: практики, сквозные концепции и основные идеи

18.Абд-Эль-Халик, Ф., Бу-Жауд, С., Душл, Р., Ледерман, Н. Г., Мамлок-Нааман, Р., Хофштейн, А., Ниаз, М., Треагуст, Д., и Туан, Х. (2004). Исследование естественнонаучного образования: международные перспективы. Естественное образование, 88 (3), 397-419.

19. Форд, М. (2008). Дисциплинарная власть и ответственность в научной практике и обучении. Естественное образование, 92 ( 3), 404-423.

20. Берланд, Л.К., и Райзер, Б. (2008). Осмысление аргументов и объяснений. Естественное образование, 93 (1), 26-55.

21. Клар Д. и Данбар К. (1988). Двойной космический поиск во время научных рассуждений. Когнитивная наука, 12 (1), 1-48.

22. Kind, P., Osborne, J.F., and Szu, E. (в процессе подготовки). Модель научного мышления . Стэндфордский Университет.

23. Шварц, К.В., Райзер, Б.Дж., Дэвис, Э.А., Кеньон, Л., Ачер, А., Фортус, Д., Шварц, Ю., Хуг, Б., и Крайчик, Дж. (2009). Развитие процесса обучения для научного моделирования: сделать научное моделирование доступным и значимым для учащихся. Journal of Research in Science Teaching, 46 (6), 632-654.

24. Национальная инженерная академия и Национальный исследовательский совет. (2009). Инженерное дело в образовании K-12: понимание состояния и улучшение перспектив . Комитет по инженерному образованию К-12. Л. Катехи, Дж. Пирсон и М. Федер (ред.). Совет по естественнонаучному образованию, Центр образования, Отдел поведенческих и социальных наук и образования. Вашингтон, округ Колумбия: The National Academies Press.

25. Национальная инженерная академия. (2010). Стандарты инженерного образования K-12? Комитет по стандартам инженерного образования К-12. Вашингтон, округ Колумбия: The National Academies Press.

26. Огборн, Дж., Кресс, Г., Мартинс, И., и Макгилликадди, К. (1996). Объяснение естественных наук в классе . Букингем, Англия: Издательство Открытого университета.

27. Duit, R. (1991). О роли аналогий и метафор в познании науки. Естественное образование, 75 (6), 649-672.

28. Longino, H. (1990). Наука как социальное знание . Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета.

29. Голдакр, Б. (2008). Плохая наука . Лондон, Англия: HarperCollins.

30. Циммерман, К., Бисанц, Г.Л., Бисанц, Дж., Кляйн, Дж. С., и Кляйн, П. (2001). Наука в супермаркете: сравнение того, что появляется в популярной прессе, советов экспертов читателям и того, что хотят знать студенты. Общественное понимание науки, 10 (1), 37-58.

31. Александр, Р.Дж. (2005). На пути к диалогическому обучению : Переосмысление классной беседы. Йорк, Англия: Диалоги.

32. Чи, М. (2009). Активно-конструктивно-интерактивный: концептуальная основа для дифференциации учебной деятельности. Темы когнитивной науки, 1 , 73-105.

Измерение в науке (Стэнфордская энциклопедия философии)

Современные философские дискуссии об измерении — начиная с с конца девятнадцатого века до наших дней — можно разделить по нескольким направлениям обучения.Эти пряди отражают разные взгляды на природу измерения и условия, которые делают измерение возможно и надежно. Основные нити математические теории измерения, операционализм, конвенционализм, реализм, теоретико-информационные счета и счета на основе моделей. Эти пряди стипендий по большей части не составляют непосредственно конкурирующие взгляды. Вместо этого их лучше всего понимать как выделение различные и дополнительные аспекты измерения. Ниже приводится очень приблизительный обзор этих перспектив:

  1. Математические теории г. измерение рассматривать измерение как отображение качественного эмпирические отношения к отношениям между числами (или другими математическими сущностей).
  2. Операционалисты и конвенционалисты просмотр измерение как набор операций, формирующих смысл и / или регулировать использование количественного термина.
  3. Реалисты рассматривают измерение как оценку независимые от разума свойства и / или отношения.
  4. Теоретико-информационные счета Просмотр измерений как сбор и интерпретация информации о система.
  5. Счета на основе моделей рассматривают измерение как согласованное присвоение значений параметрам в теоретической и / или статистическая модель процесса.

Эти точки зрения в принципе согласуются друг с другом. В то время как математические теории измерения имеют дело с математическими основы измерительных шкал, операционализм и конвенционализм в первую очередь связаны с семантикой количественных терминов, реализмом занимается метафизическим статусом измеримых величин, теоретико-информационные и модельные счета связаны с эпистемологические аспекты измерения. Тем не менее, предмет домен не так аккуратно разделен, как следует из приведенного выше списка.Проблемы касательно метафизики, эпистемологии, семантики и математики основы измерения взаимосвязаны и часто опираются на одну Другая. Отсюда, например, операционалисты и конвенционалисты часто придерживался антиреалистических взглядов, а сторонники модельного счета выступили против преобладающей эмпирической интерпретации математических теорий измерения. Эти тонкости станут ясно из следующего обсуждения.

Список направлений стипендии не является исчерпывающим и неисключительным. исчерпывающий.Он отражает историческую траекторию философского обсуждение до сих пор, а не какое-либо принципиальное различие между разные уровни анализа измерений. Некоторые философские труды по замерам относятся к более чем одной нити, в то время как многие другие работы тоже не подходят прямо. Это особенно актуально, поскольку начале 2000-х, когда измерение вернулось на первый план философская дискуссия после нескольких десятилетий относительного пренебрежения. Эту недавнюю стипендию иногда называют « эпистемология измерения », и включает в себя богатый набор работ которые пока не могут быть разделены на отдельные школы мысли.В последний раздел этой записи будет посвящен обзору некоторых из эти события.

Хотя философия измерения сформировалась как отдельная область исследование только во второй половине девятнадцатого века, фундаментальные концепции измерения, такие как величина и количество обсуждаются с древних времен. Согласно Евклиду Элементы , величина, например линия, поверхность или твердый — измеряет другое, когда последнее является целым кратным первое (Книга V, опр.1 и 2). Две величины имеют общую измерять, когда они оба целые кратные некоторой величины, и несоизмеримым в противном случае (Книга X, определение 1). Открытие несоизмеримые величины позволили Евклиду и его современникам развивать понятие отношения величин. Соотношения могут быть либо рациональным, либо иррациональным, поэтому понятие отношения более общий, чем мера (Michell 2003, 2004a; Grattan-Guinness 1996).

Аристотель различал количество и качество.Примеры количества — это числа, линии, поверхности, тела, время и место, а примерами качеств являются справедливость, здоровье, горячность и бледность ( Категории §6 и §8). В соответствии с Аристотеля, количества допускают равенство и неравенство, но не допускают градусов, так как «одна вещь не более четырех футов, чем другая» (Там же 6.6a19). Качества, наоборот, не допускают равенства или неравенство, но допускают степени, «потому что одно называется более бледный или менее бледный, чем другой »(там же 8.10b26).Аристотель не уточняет, являются ли степени таких качеств, как бледность соответствуют различным качествам или одинаковому качеству, бледность, была способна к разной интенсивности. Эта тема была на центр продолжающихся дебатов в тринадцатом и четырнадцатом веках (Юнг 2011). Дунс Скот поддержал «теорию сложения», согласно которому изменение степени качества может быть объясняется сложением или вычитанием меньших степеней этого качество (2011: 553). Позже эта теория была уточнена Николь Орем, которые использовали геометрические фигуры для представления изменений интенсивности такие качества, как скорость (Clagett 1968; Sylla 1971).Oresme’s геометрические представления установили подмножество качеств, которые поддаются количественной обработке, что ставит под сомнение строгая аристотелевская дихотомия количества и качества. Эти развития сделали возможным формулировку количественных законов движение в течение шестнадцатого и семнадцатого веков (Грант 1996).

Концепция качественной интенсивности была развита Лейбницем. и Канта. «Принцип непрерывности» Лейбница заявил что все естественные изменения происходят постепенно.Лейбниц утверждал, что этот принцип применим не только к изменениям в расширенных величинах, таких как длины и продолжительности, но также и интенсивности репрезентативных состояния сознания, такие как звуки (Jorgensen 2009; Diehl 2012). Считается, что Кант опирался на принцип Лейбница преемственности, чтобы сформулировать его различие между экстенсивным и интенсивные величины. Согласно Канту, экстенсивные величины те, «в которых представление частей делает возможным представление целого »(1787: A162 / B203).Пример длина: линия может быть мысленно представлена ​​только последовательным синтез, в котором части линии соединяются, образуя целое. Для Канта возможность такого синтеза обосновывалась в формах интуиция, а именно пространство и время. Интенсивные величины, такие как тепло или цвета, также бывают в непрерывной степени, но их восприятие требует место в мгновение ока, а не через последовательный синтез части. Степени интенсивных величин «могут быть только представлен через приближение к отрицанию »(1787: A 168 / B210), то есть воображая их постепенное уменьшение до тех пор, пока полное отсутствие.

Научные разработки девятнадцатого века бросили вызов различие между экстенсивными и интенсивными величинами. Термодинамика и волновая оптика показала, что разница в температуре и оттенке соответствовали различиям в пространственно-временных величинах, таких как скорость и длина волны. Электрические величины, такие как сопротивление и было показано, что проводимость может складываться и делиться, несмотря на не является обширным в кантовском смысле, т. е. не синтезируется из пространственные или временные части.Более того, ранние эксперименты в психофизики предположили, что интенсивности ощущений, такие как яркость и громкость можно представить как сумму «всего заметные различия »между стимулами и, следовательно, могут быть мыслится как состоящие из частей (см. Раздел 3.3). Эти результаты, наряду с достижениями в аксиоматизации ветвей математики, мотивировала некоторых из ведущих ученых конца девятнадцатого века, чтобы попытаться прояснить математические основы измерения (Максвелл 1873; фон Крис 1882; Гельмгольц 1887; Мах 1896; Poincaré 1898; Hölder 1901; для исторических обзоров см. Darrigol 2003; Michell 1993, 2003; Канту и Шлаудт 2013; Бьяджоли 2016: гл.4, 2018). Эти работы сегодня рассматриваются как предшественники научной стипендии, известной как «измерение теория ».

Математические теории измерения (часто называемые собирательно как «теория измерения») относятся к условиям при какие отношения между числами (и другими математическими объектами) могут быть используется для выражения отношений между объекты. [2] Чтобы понять необходимость математических теорий измерения, примите во внимание тот факт, что отношения, выставленные числа, такие как равенство, сумма, разница и соотношение, не всегда соответствуют отношениям между объектами, измеряемыми этими числа.Например, 60 — это дважды 30, но можно ошибиться в думая, что объект, измеренный при 60 градусах Цельсия, в два раза горячее как объект при 30 градусах Цельсия. Это потому, что нулевая точка шкала Цельсия произвольна и не соответствует отсутствию из температура. [3] Точно так же числовые интервалы не всегда несут эмпирические данные. Информация. Когда испытуемых просят оценить по шкале от 1 до 7 насколько сильно они согласны с данным утверждением, прима нет facie причина думать, что интервалы между 5 и 6 и от 6 до 7 соответствует равному приросту силы мнения.Чтобы предоставить третий пример, равенство между числами является транзитивным [если (a = b & b = c), затем a = c], но эмпирические сравнения физических величины обнаруживают лишь приблизительное равенство, которое не является переходным связь. Эти примеры показывают, что не все математические отношения между числами, используемыми в измерениях, эмпирически значительный, и что различные виды шкалы измерения передают различные виды эмпирически значимой информации.

Изучение шкал измерений и эмпирической информации в них Передача — это основная задача математических теорий измерения.В его основополагающее эссе 1887 года «Подсчет и измерение», Германн фон Гельмгольц сформулировал ключевой вопрос теории измерений как следует:

[W] hat — это объективный смысл выражения через деноминацию нумерует отношения реальных объектов как величины, а под каким условия мы можем это сделать? (1887: 4)

Вообще говоря, теория измерений направлена ​​на: (i) выявление предположения, лежащие в основе использования различных математических структур для описывать аспекты эмпирического мира и (ii) извлекать уроки из адекватность и пределы использования этих математических структур для описание аспектов эмпирического мира.По следам Отто Гёльдера (1901), теоретики измерения часто достигают этих целей через формальные доказательства, с предположениями в (i), служащими аксиомами и уроками в (ii) следующее как теоремы. Ключевое понимание теории измерений: что эмпирически значимые аспекты данной математической структура — это те, которые отражают соответствующие отношения между объекты измерения. Например, отношение «больше чем »среди чисел является эмпирически значимым для измерения длина, поскольку она отражает отношение «длиннее, чем» среди объектов.Это отражение или отображение отношений между объекты и математические объекты составляют шкалу измерения. В качестве будет пояснено ниже, шкалы измерений обычно понимаются как изоморфизмы или гомоморфизмы между объектами и математическими сущности.

Помимо этих общих целей и заявлений, теория измерений — это весьма неоднородный корпус ученых. В него входят произведения, охватывающие с конца девятнадцатого века до наших дней и поддерживают широкую множество взглядов на онтологию, эпистемологию и семантику измерение.Два основных различия между математическими теориями Особого упоминания заслуживают измерения. Первый касается природа relata , или «объекты», чьи номера отношений должны быть зеркальными. Эти relata могут быть понимается как минимум четырьмя разными способами: как конкретный человек объекты, как качественные наблюдения за конкретными отдельными объектами, как абстрактные представления отдельных объектов или как универсальные свойства объектов. Какая интерпретация будет принята, зависит от большая часть авторского метафизического и эпистемологического обязательства.Этот вопрос будет особенно актуален для обсуждения. реалистичных счетов измерения (Раздел 5). Во-вторых, разные теоретики измерения занимают разные позиции. на вид эмпирических данных, необходимых для установления сопоставления между объектами и числами. В результате измерения теоретики расходятся во мнениях относительно необходимых условий для установление измеримости атрибутов, в частности, о измеримы ли психологические атрибуты. Споры о измеримость оказались очень плодотворными для развития теории измерений, и в следующих подразделах будут представлены некоторые этих дебатов и разработанных в них центральных концепций.

3.1 Фундаментальные и производные измерения

В конце девятнадцатого и начале двадцатого веков несколько Были предприняты попытки дать универсальное определение измерения. Хотя способы измерения различались, единодушное мнение заключалось в том, что Измерение — это метод присвоения чисел звездной величине. Например, Гельмгольц (1887: 17) определил измерение как процедуру по которому можно найти номинальное число, которое выражает значение величина, где «номинальное число» — это число вместе с агрегатом, эл.г., 5 метров, а величина — качество объекты, которые можно упорядочить от меньшего к большему, например, длина. Бертран Рассел аналогичным образом заявил, что измерение равно

.

любой метод, с помощью которого уникальная и взаимная корреспонденция установленный между всеми или некоторыми величинами вида и всеми или некоторые числа, целые, рациональные или действительные. (1903: 176)

Норман Кэмпбелл определил измерение просто как «процесс присвоение чисел для представления качеств », где качество — это свойство, допускающее непроизвольный порядок (1920: 267).

Определение измерения как числового задания поднимает вопрос: какие задания подходят и при каких условиях? Рано теоретики измерения, такие как Гельмгольц (1887 г.), Гельдер (1901 г.) и Кэмпбелл (1920) утверждал, что числа подходят для выражения величины, поскольку алгебраические операции между числами отражают эмпирические отношения между величинами. Например, качественный отношение «длиннее чем» среди жестких стержней (примерно) переходные и асимметричные, и в этом отношении разделяет структурные функции с отношением «больше чем» среди чисел.Кроме того, сквозное соединение жестких стержней разделяет конструктивные особенности. функции, такие как ассоциативность и коммутативность, с математическая операция сложения. Аналогичная ситуация имеет место для измерение веса с помощью равноправных весов. Здесь отклонение оружие обеспечивает упорядочивание между гирями и нагромождение гирь на одна кастрюля представляет собой соединение.

Ранние теоретики измерения сформулировали аксиомы, описывающие эти качественных эмпирических структур и использовал эти аксиомы для доказательства теоремы об адекватности приписывания чисел величинам, которые выставлять такие конструкции.В частности, они доказали, что заказывая и конкатенации вместе достаточно для построения аддитивное числовое представление соответствующих величин. Аддитивное представление — это такое представление, в котором сложение эмпирически осмысленный, а значит, и умножение, деление и т. д. Кэмпбелл так называемые процедуры измерения, которые удовлетворяют условиям аддитивность «фундаментальная», потому что они не включают измерение любой другой величины (1920: 277). Виды величин для которого была применена фундаментальная процедура измерения. найдено — например, длина, площадь, объем, продолжительность, вес и электрическое сопротивление — Кэмпбелл назвал «фундаментальным величины ».Отличительной чертой таких масштабов является то, что это их можно сгенерировать, объединив стандартную последовательность равные единицы, как в примере с серией одинаковых отметок на линейка.

Хотя они считали аддитивность отличительной чертой измерения, большинство ранние теоретики измерения признали, что аддитивность не необходимо для измерения. Существуют и другие величины, допускающие упорядочение. от меньшего к большему, но чьи соотношения и / или различия не могут в настоящее время быть определенными, кроме как через их отношения к другим, фундаментально измеримые величины.Примеры: температура, которая может быть измерен путем определения объема ртутного столба, и плотность, которая может быть измерена как отношение массы к объему. Такой косвенное определение стало называться «производным» измерения и соответствующие величины «получены величины »(Кэмпбелл 1920: 275–77).

На первый взгляд, различие между фундаментальным и производным измерение может показаться напоминанием о различии между обширными и интенсивные величины, и действительно фундаментальное измерение иногда называют «обширным».Тем не менее важно отметить, что эти два различия основаны на существенно разных критерии измеримости. Как обсуждалось в Раздел 2, экстенсивно-интенсивное различие сосредоточено на внутреннем структура рассматриваемой величины, т. е. является ли она состоит из пространственно-временных частей. Основополагающий различие, напротив, сосредотачивается на свойствах измерения операций . Принципиально измеримая величина — это величина в котором была найдена фундаментальная измерительная операция.Следовательно, фундаментальность не является внутренним свойством величина: полученная величина может стать фундаментальной с открытие новых операций по его измерению. Более того, в фундаментальное измерение, числовое присвоение не должно отражать структура пространственно-временной части. Электрическое сопротивление, для Например, можно принципиально измерить, подключив резисторы в серия (Кэмпбелл 1920: 293). Это считается фундаментальным операция измерения, потому что она имеет общую структуру с числовым кроме того, даже если объекты с одинаковым сопротивлением обычно не равны по размеру.

Различие между фундаментальным и производным измерением было отредактировано последующими авторами. Брайан Эллис (1966: гл. 5–8) различают три типа измерения: фундаментальный, ассоциативное и производное. Фундаментальные измерения требуют заказа и операции конкатенации, удовлетворяющие тем же условиям, указанным в Кэмпбелл. Процедуры ассоциативных измерений основаны на корреляция двух отношений порядка, например, корреляция между объемом ртутного столба и его температурой.Полученный процедуры измерения заключаются в определении значения константа в физическом законе. Константа может быть локальной, как в определение удельной плотности воды по массе и объему, или универсальный, как в определении ньютоновского гравитационного постоянная от силы, массы и расстояния. Генри Кибург (1984: гл. 5–7) предложил несколько иное тройное различие между прямое, косвенное и систематическое измерение, которое не полностью перекрываются с тем из Эллис. [4] Более радикальный пересмотр различия между фундаментальным и производное измерение было предложено Р. Дунканом Люсом и Джоном Тьюки. (1964) в своей работе по совместному измерению, которая будет обсуждаться в Раздел 3.4.

3.2 Классификация весов

В предыдущем подразделе обсуждалась аксиоматизация эмпирических структуры, линия расследования, которая восходит к ранним дням теория измерений. Дополнительная информация в рамках измерения Теория касается классификации шкал измерений.В психофизик С.С.Стивенс (1946, 1951) выделил четыре виды шкал: именные, порядковые, интервальные и передаточные. Номинальные шкалы представлять объекты как принадлежащие к классам, не имеющим конкретных порядок, например, мужской и женский. Порядковые шкалы представляют порядок, но не дальнейшая алгебраическая структура. Например, минеральная шкала Мооса твердость представляет собой минералы с номерами от 1 (самый мягкий) до 10 (самый сложный), но нет никакого эмпирического значения равенства между интервалы или отношения тех числа. [5] Цельсия и Фаренгейта являются примерами интервальных шкал: они представляют равенство или неравенство между интервалами температуры, но не отношения температур, потому что их нулевые точки произвольны. Шкала Кельвина, напротив, представляет собой шкалу отношений, как и знакомые шкалы, отображающие массу в килограммах, длину в метрах и продолжительность в секундах. Позже Стивенс уточнил эту классификацию и различают линейные и логарифмические интервальные шкалы (1959: 31–34) и между шкалами отношений с натуральной единицей и без нее. (1959: 34).Шкалы соотношений с естественными единицами измерения, например, используемые для подсчета дискретных объектов и представления вероятностей, были названы «абсолютными» шкалами.

Как отмечает Стивенс, типы гамм индивидуализируются по семействам трансформации, которые они могут претерпеть без потери эмпирических Информация. Эмпирические зависимости, представленные на шкалах отношений, для например, инвариантны относительно умножения на положительное число, например, умножение на 2,54 преобразует дюймы в сантиметры. Линейные интервальные шкалы допускают как умножение на положительное число и постоянный сдвиг, e.g., преобразование из Цельсия в Фаренгейт в соответствии с формулой ° C × 9/5 + 32 = ° F. Порядковые шкалы допускают любую функцию преобразования, пока она монотонно-возрастающие, а номинальные шкалы допускают любые взаимно однозначные подмена. Абсолютные шкалы не допускают никаких преобразований, кроме личность. Классификация весов Стивенса была позже обобщено Луи Наренсом (1981, 1985: гл. 2) и Люс и др. (1990: Гл. 20) с точки зрения однородности и уникальности соответствующих группы трансформации.

В то время как классификация шкал Стивенса встретила общие одобрение в научных и философских кругах, его шире последствия для теории измерений стали темой значительных дебаты. Особо оспаривались два вопроса. Во-первых, было ли операции классификации и упорядочивания заслуживают того, чтобы называться «Измерительные» операции, и, соответственно, представление величин на номинальной и порядковой шкалах должно считать как измерение. Несколько физиков, в том числе Кэмпбелл, утверждали, что что операции классификации и упорядочивания не обеспечили достаточно богатая структура, чтобы гарантировать использование чисел, и, следовательно, не должны считаться измерительными операциями.Второй оспариваемый вопрос нужно ли было найти операцию конкатенации для величины прежде, чем это можно было фундаментально измерить по шкале отношений. Обсуждение стал особенно горячим, когда снова разгорелся более длительный спор окружающая измеримость интенсивности ощущений. Это чтобы мы переходим к этой дискуссии.

3,3 Измеримость ощущений

Один из главных катализаторов развития математических теорий. измерения были продолжающимися дебатами об измеримости в психология.Эти дебаты часто восходят к работе Густава Фехнера. (1860) Элементы психофизики , в котором он описал метод измерения интенсивности ощущений. Метод Фехнера был основан на записи «едва заметных различия »между ощущениями, связанными с парами стимулы, например, два звука разной интенсивности. Эти различия были приняты равные приращения интенсивности ощущения. В качестве Фехнер показал, что при этом предположении устойчивая линейная зависимость между интенсивностью ощущений и логарифмом интенсивность стимула, отношение, которое стало известно как «Закон Фехнера» (Heidelberger 1993a: 203; Luce and Суппес 2004: 11–2).Этот закон, в свою очередь, предоставляет метод для косвенно измеряя интенсивность ощущений путем измерения интенсивность стимула и, следовательно, утверждал Фехнер, обеспечивает обоснование измерения интенсивности ощущений на реальном числа.

Утверждения Фехнера об измеримости ощущений стал предметом серии дебатов, которые длились почти столетие и оказался чрезвычайно плодотворным для философии измерения, с участием таких ключевых фигур, как Мах, Гельмгольц, Кэмпбелл и Стивенс (Heidelberger 1993a: Ch.6 и 1993b; Мичелл 1999: гл. 6). Те возражая против измеримости ощущений, например, Кэмпбелл, подчеркнул необходимость эмпирической операции конкатенации для фундаментальное измерение. Поскольку интенсивности ощущений не могут быть соединены друг с другом способом, обеспечиваемым длинами и веса, фундаментального измерения ощущений быть не может. интенсивность. Более того, Кэмпбелл утверждал, что ни одно из психофизических обнаруженные к настоящему времени закономерности достаточно универсальны, чтобы их можно было подсчитать. как законы в том смысле, который требуется для производных измерений (Кэмпбелл в Ferguson et al.1940: 347). Все, что показали психофизики, что интенсивности ощущений можно последовательно упорядочить, но упорядочить сам по себе еще не гарантирует использование числовых соотношений, таких как суммы и соотношения для выражения эмпирических результатов.

Центральным оппонентом Кэмпбелла в этой дискуссии был Стивенс, чей Различие между типами шкалы измерений обсуждалось выше. Стивенс определил измерение как «присвоение цифр объекты или события в соответствии с правилами »(1951: 1) и утверждал, что любое последовательное и неслучайное назначение считается измерением в в широком смысле (1975: 47).В полезных случаях научного исследования Стивенс заявлено, измерение может быть истолковано несколько более узко как числовое присвоение, основанное на результатах сопоставления операции, такие как привязка температуры к объему ртути или соответствие ощущений друг другу. Стивенс выступал против считают, что отношения между числами должны отражать качественные эмпирические структур, утверждая вместо этого, что шкалы измерений должны быть рассматриваются как произвольные формальные схемы и принимаются в соответствии с их полезность для описания эмпирических данных.Например, приняв шкала соотношения для измерения ощущений громкости, громкости и плотность звуков приводит к формулировке простого линейного соотношения среди отчетов подопытных: громкость = громкость × плотность (1975: 57–8). Такое присвоение чисел ощущениям считается измерением, потому что оно непротиворечиво и неслучайно, потому что он основан на операциях согласования, выполняемых экспериментальными субъектов, и потому что он фиксирует закономерности в экспериментальных полученные результаты. По словам Стивенса, эти условия совпадают. достаточно, чтобы оправдать использование шкалы отношений для измерения ощущения, несмотря на то, что «ощущения не могут быть разделены на составные части или уложены встык, как измерения палки »(1975: 38; см. также Hempel 1952: 68–9).

3.4 Репрезентативная теория измерения

В середине двадцатого века два основных направления исследований в теория измерения, посвященная эмпирическим условиям количественная оценка и классификация шкал, сошлись в работах Патрика Суппеса (1951; Скотт и Суппс, 1958); для исторических обзоров см. Savage and Ehrlich 1992; Diez 1997a, b). Работа Суппеса заложила основу репрезентативной теории Измерение (RTM), которое остается наиболее влиятельным математическим теория измерений на сегодняшний день (Krantz et al.1971; Suppes et al. 1989; Luce et al. 1990). RTM определяет измерение как построение отображения из эмпирических реляционных структур в числовые реляционные структуры (Krantz et al. 1971: 9). Эмпирический реляционный конструкция состоит из набора эмпирических объектов (например, жестких стержней) наряду с определенными качественными отношениями между ними (например, упорядочивание, конкатенация), а числовая реляционная структура состоит из набор чисел (например, действительные числа) и конкретных математических отношения между ними (e.g., «равно или больше», добавление). Проще говоря, шкала измерения — это соотношение «многие к одному». отображение — гомоморфизм — от эмпирического к числовому реляционная структура, а измерение — это построение Весы. [6] RTM очень подробно описывает предположения, лежащие в основе построение различных типов измерительных шкал. Каждый тип масштаба связано с набором предположений о качественном отношения, возникающие между объектами, представленными на этом типе шкалы.Из этих предположений или аксиом авторы RTM выводят репрезентативная адекватность каждого типа шкалы, а также семейства допустимые преобразования, делающие этот тип шкалы уникальным. В этом способ RTM обеспечивает концептуальную связь между эмпирической базой измерение и типология Весы. [7]

Что касается измеримости, Репрезентативная теория принимает средний путь между либеральным подходом Стивенса и Строгий упор на операции конкатенации, поддерживаемый Кэмпбеллом.Нравиться Кэмпбелл, RTM признает, что правила количественной оценки должны быть основаны на известные эмпирические структуры и не должны выбираться произвольно, чтобы соответствовать данные. Однако RTM отвергает идею о том, что аддитивные шкалы адекватно только тогда, когда доступны операции конкатенации (Luce и Суппес 2004: 15). Вместо этого RTM отстаивает существование фундаментальных операции измерения, не связанные с конкатенацией. Центральный пример этого типа операции известен как «аддитивный конджойнт измерения »(Люс и Тьюки, 1964; Кранц и др.1971: 17–21 и гл. 6–7). Здесь измерения двух или более различные типы атрибутов, такие как температура и давление газа, получаются путем наблюдения за их совместным действием, таким как объем газа. Люси и Тьюки показали это, установив определенные качественные отношения между объемами при изменении температуры и давления, можно построить аддитивные представления температуры и давления, без использования каких-либо предшествующих методов объем измерения. Подобная процедура может быть обобщена на любой случай. соответствующим образом связанный триплет атрибутов, таких как громкость, интенсивность и частота чистых тонов или предпочтение награды, размер и задержка в получении (Люс и Суппес 2004: 17).В открытие аддитивного совместного измерения привело авторов RTM к разделить фундаментальные измерения на два вида: традиционные измерения процедуры, основанные на операциях конкатенации, которые они назвали «Обширное измерение», а также совместное или «Неэкстенсивное» фундаментальное измерение. Под этим новым концепция фундаментальности, все традиционные физические атрибуты можно измерить фундаментально, как и многие психологические атрибуты (Кранц и др. 1971: 502–3).

Выше мы видели, что математические теории измерения в первую очередь связаны с математическими свойствами измерительных шкал и условия их применения.Родственная, но отличная нить стипендия касается значения и использования количественных терминов. Научный теории и модели обычно выражаются в терминах количественных отношения между параметрами, имеющими имена, такие как «Продолжительность», «уровень безработицы» и «Интроверсия». Реалист по поводу одного из этих терминов мог бы утверждают, что это относится к набору свойств или отношений, которые существуют независимо от измерения. Операционалист или конвенционалист будет утверждать, что способ применения таких количественных терминов к бетону детали зависят от нетривиального выбора, сделанного людьми, и конкретно о вариантах выбора, которые связаны с тем, как соответствующие количество измеряется.Обратите внимание, что в соответствии с этой широкой концепцией реализм совместим с операционализмом и конвенционализмом. То есть это возможно, что выбор метода измерения регулирует использование количество-член и что, учитывая правильный выбор , этот член преуспевает в ссылке на независимое от разума свойство или отношение. Тем не менее многие операционалисты и конвенционалисты приняли более сильные взгляды, согласно которым нет фактов по делу как какая из нескольких и нетривиально разных операций верна для применения данного количественного термина.Эти более сильные варианты несовместим с реализмом об измерениях. Этот раздел будет посвященный операционализму и конвенционализму, а следующий реализм об измерении.

Операционализм (или «операционизм») в отношении измерения — это точка зрения, что значение количественных понятий определяется набор операций, используемых для их измерения. Самое сильное выражение операционализма появляется в ранних работах Перси Бриджмена (1927), кто утверждал, что

под любым понятием мы понимаем не что иное, как набор операций; в понятие является синонимом соответствующего набора операций.(1927: 5)

Например, длина будет определяться как результат операции сцепления жестких стержней. Согласно этой крайней версии операционализм, разные операции измеряют разные величины. Длина измеряется линейками и синхронизацией электромагнитных импульсов. следует, строго говоря, различать два различных количественные понятия, помеченные как «длина-1» и «Длина-2» соответственно. Этот вывод привел Бриджмена к утверждают, что принятые в настоящее время количественные концепции имеют «Суставы», в которых различные операции пересекаются в своих область применения.Он предостерег от догматической веры в единство количественных концепций в этих «суставах», вместо этого это единство проверяется экспериментами всякий раз, когда применение количественное понятие должно быть расширено в новую область. Тем не менее, Бриджмен признал, что до тех пор, пока результаты различных операций согласен в пределах экспериментальной ошибки, прагматически оправдано маркировать соответствующие величины с таким же названием (1927: 16). [8]

Операционализм стал влиятельным в психологии, где он был хорошо принят бихевиористами, такими как Эдвин Боринг (1945) и Б.Ф. Скиннер (1945). В самом деле, Скиннер утверждал, что бихевиоризм «Не более чем тщательный оперативный анализ традиционные менталистские концепции »(1945: 271). Стивенс, который был Ученик Скуки был одним из главных пропагандистов операционализма в психологии, и утверждал, что психологические концепции имеют эмпирические имея в виду, только если они означают определенные и конкретные операции (1935: 517; см. также Isaac 2017). Идея о том, что концепции определяются операции измерения согласуются с либеральными взглядами Стивенса по измеримости, о которых говорилось выше (Раздел 3.3). Поскольку присвоение номеров объектам выполняется в в соответствии с конкретными и последовательными правилами, Стивенс утверждал, что такое присвоение имеет эмпирическое значение и не должно удовлетворять никаким дополнительные ограничения. Тем не менее Стивенс, вероятно, не принял антиреалистический взгляд на психологические атрибуты. Вместо этого там веские причины думать, что он понимал операционализм как методологический подход, который был ценен в той мере, в какой он позволили психологам обосновать выводы, которые они сделали из эксперименты (Feest 2005).Например, Стивенс не лечил операционные определения как априори , но как поддающиеся улучшение в свете эмпирических открытий, подразумевая, что он взял психологические атрибуты существуют независимо от таких определений (Стивенс 1935: 527). Это говорит о том, что операционализм Стивенса было более умеренным разнообразием, чем то, что было обнаружено в ранних произведениях из Бриджмен. [9]

Операционализм с первоначальным энтузиазмом встретил логические позитивисты, которые рассматривал это как сродни верификации.Тем не менее, это было скоро показали, что любая попытка основать теорию значения на операционалистские принципы были полны проблем. Среди таких проблемы заключались в том, что автоматическая надежность операционализма приписывала измерения, неясности, связанные с понятием эксплуатации, чрезмерно ограничительный эксплуатационный критерий осмысленность и тот факт, что многие полезные теоретические концепции не хватает четких операционных определений (Чанг 2009 г.). [10] В частности, Карл Хемпель (1956, 1966) критиковал операционалистов. за неспособность дать определение диспозиционных терминов, таких как «Растворимость в воде», и для умножения количества научные концепции в манере, которая противоречит необходимости систематические и простые теории.Соответственно, большинство авторов семантика количественных терминов избегает поддержки операционного анализ. [11]

Более широко пропагандируемый подход допускал традиционный элемент в использование количественных терминов, сопротивляясь попыткам уменьшить значение количественных терминов в операциях измерения. Эти аккаунты классифицируются под общей рубрикой «Конвенционализм», хотя они различаются аспекты измерения, которые они считают общепринятыми, и в степени произвол они приписывают таким условности. [12] Первым предшественником конвенционализма был Эрнст Мах, исследовавший понятие равенства температурных интервалов (1896: 52). Мах отметил, что разные типы термометрической жидкости расширяются при разных (и нелинейно связанные) скорости при нагревании, в связи с чем возникает вопрос: какая жидкость расширяется наиболее равномерно с температурой? В соответствии с Мах, неважно, какая жидкость расширяется больше. равномерно, поскольку само понятие равенства температур интервалы не имеют определенного применения до обычного выбор стандартной термометрической жидкости.Мах придумал термин «Принцип согласованности» для такого рода условно выбранный принцип применения количества концепция. Понятия однородности времени и пространства получили аналогичные обработки Анри Пуанкаре (1898, 1902: Часть 2). Пуанкаре утверждал, что процедуры, используемые для определения равенства среди длительностей проистекает из бессознательного предпочтения ученых описательная простота, а не из каких-либо фактов о природе. Точно так же выбор ученых представить пространство либо Евклидова или неевклидова геометрия не определяется опытом но по соображениям удобства.

Конвенционализм в отношении измерения достиг своего максимума. сложное выражение в логическом позитивизме. Логические позитивисты как Ганс Райхенбах и Рудольф Карнап предложили «координационный определения »или« правила соответствия »в качестве семантическая связь между теоретическими и наблюдательными терминами. Эти a априори , утверждения, подобные определениям, предназначались для регулирования использование теоретических терминов, связав их с эмпирическими процедурами (Reichenbach 1927: 14–19; Carnap 1966: Ch.24). Пример координирующим определением является утверждение: «мерный стержень сохраняет свою длину при транспортировке ». По словам Райхенбаха, это утверждение не может быть проверено эмпирически, потому что универсальный и могла существовать экспериментально необнаруживаемая сила, которая в равной степени искажает длина каждого объекта при транспортировке. В соответствии с верификационизм, утверждения, которые не поддаются проверке, не являются ни правдой, ни ложный. Вместо этого Райхенбах использовал это заявление, чтобы выразить произвольное правило, регулирующее использование понятия равенства length, а именно для определения того, являются ли конкретные экземпляры length равны (Reichenbach 1927: 16).В то же время координационные определения не рассматривались как замена, а скорее как необходимые дополнения к знакомому типу теоретических определений понятий с точки зрения других концепций (1927: 14). Под условным точки зрения, то спецификация измерительных операций не исчерпать значение таких понятий, как длина или равенство длины, тем самым избегая многих проблем, связанных с операционализм. [13]

Реалисты в области измерения утверждают, что измерение лучше всего понимается как эмпирическая оценка объективного свойства или связь.Сделаем несколько пояснительных замечаний в отношении это характеристика измерения. Во-первых, термин «Объективный» не предназначен для исключения ментальных свойств или отношения, которые являются объектами психологического измерения. Скорее, измеримые свойства или отношения считаются объективными, поскольку поскольку они не зависят от верований и условностей людей выполнение измерения и методы, используемые для измерения. Для Например, реалист будет утверждать, что отношение длины данного сплошная штанга к стандартному счетчику имеет объективное значение независимо от измеряется ли и как.Во-вторых, срок «Оценка» используется реалистами, чтобы подчеркнуть факт что результаты измерений представляют собой всего лишь приближений истинных ценности (Trout 1998: 46). В-третьих, по мнению реалистов, измерение направленных на получение знаний о свойствах и отношениях, скорее чем при присвоении значений непосредственно отдельным объектам. Это значимы, потому что наблюдаемые объекты (например, рычаги, химические решения, люди) часто определяют измеримые свойства и отношения, которые не наблюдаются напрямую (например,г., количество механических работа, кислая, интеллект). Заявления о знаниях о таких свойства и отношения должны предполагать некоторую базовую теорию. К перенос акцента с объектов на свойства и отношения, реалисты подчеркивают теоретический характер измерений.

Реализм в отношении измерения не следует путать с реализмом в отношении сущности (например, электроны). Реализм в измерении обязательно влечет за собой реализм в отношении свойств (например, температуры), поскольку в принципе можно было принять только реальность отношений (напр.грамм., соотношения между количествами), не принимая во внимание реальность лежащих в основе характеристики. Тем не менее, большинство философов, защищавших реализм, об измерении сделали это, аргументируя это тем, что придерживаются некоторой формы реализма о собственности (Байерли и Лазара 1973; Свойер 1987; Манди 1987; Форель 1998, 2000). Эти реалисты утверждают, что по крайней мере некоторые измеримые свойства существуют независимо от убеждений и соглашений люди, которые их измеряют, и что существование и структура этих properties наилучшим образом объясняет ключевые особенности измерения, включая полезность чисел при выражении результаты измерений и надежность средств измерений.

Например, типичный реалист по поводу измерения длины будет утверждать, что что эмпирические закономерности, отображаемые отдельными объектами » длины, когда они упорядочены и объединены, лучше всего объясняются если предположить, что длина является объективным свойством, имеющим обширную структура (Swoyer 1987: 271–4). То есть отношения между длинами такие как «дольше чем» и «сумма» существуют независимо от того, заказываются ли какие-либо объекты и соединены людьми, и действительно независимо от того, являются ли объекты какая-то конкретная длина вообще существует.Существование обширная структура собственности означает, что длины разделяют большую часть их структура с положительными действительными числами, и это объясняет полезность положительных вещественных чисел в представлении длин. Более того, если измеримые свойства анализируются с точки зрения диспозиции, становится Легко объяснить, почему некоторые измерительные приборы надежны. Для Например, если предположить, что определенное количество электрического тока в проволока влечет за собой склонность отклонять стрелку амперметра определенным угла, следует, что показания амперметра наоборот, зависят от величины электрического тока в проводе, следовательно, амперметр надежен (Trout 1998: 65).

Другой аргумент в пользу реализма в отношении измерения принадлежит Джоэлю. Мичелл (1994, 2005), который предлагает реалистичную теорию чисел, основанную на евклидова концепция соотношения. По словам Мичелла, цифры соотношения между величинами и, следовательно, существуют в пространстве и времени. В частности, реальных чисел — это отношения между парами бесконечные стандартные последовательности, например, последовательность длин обычно обозначается «1 метр», «2 метра» и т. д., а последовательность целых кратных длины, которую мы пытаемся измерить.Измерение — это открытие и оценка таких соотношений. An Интересным следствием этого эмпирического реализма в отношении чисел является это измерение — не репрезентативная деятельность, а скорее деятельность по приближению независимых от разума чисел (Michell 1994: 400).

Реалистические представления об измерениях в основном формулируются противоположно к сильным версиям операционализма и конвенционализма, которые доминировали философские дискуссии об измерениях с 1930-х годов до 1960-х гг.Помимо недостатков операционализма уже обсуждалось в предыдущем разделе, реалисты отмечают, что антиреализм в отношении измеримых величин не может понять научная практика. Если бы количества не имели реальных значений независимо от выбор методики измерения, было бы трудно объясните, что ученые подразумевают под «точностью измерения» и «Ошибка измерения», и почему они пытаются повысить точность и уменьшить ошибку. Напротив, реалисты могут легко понять смысл понятия точности и ошибки с точки зрения расстояния между реальными и измеренные значения (Byerly and Lazara 1973: 17–8; Swoyer 1987: 239; Форель 1998: 57).С этим тесно связан тот факт, что более новые процедуры измерения имеют тенденцию к повышению точности по сравнению с более старыми. Если бы выбор процедуры измерения был просто обычным, он бы трудно разобраться в таком прогрессе. Кроме того, реализм дает интуитивно понятное объяснение того, почему разные измерения процедуры часто дают аналогичные результаты, а именно потому, что они чувствительны к тем же фактам (Swoyer 1987: 239; Trout 1998: 56). Наконец, реалисты отмечают, что конструкция измерительной аппаратуры и при анализе результатов измерений руководствуемся теоретическими предположения о причинно-следственных связях между величинами.В способность таких причинно-следственных предположений направлять измерения предполагает, что количества онтологически предшествуют процедурам измерения их. [14]

Хотя их позиция в отношении операционализма и конвенционализма остается неизменной. в значительной степени критичны, реалисты более снисходительны в своих оценках математические теории измерения. Брент Манди (1987) и Крис Swoyer (1987) оба принимают аксиоматическую трактовку измерения. шкалы, но возражают против эмпирической интерпретации, данной аксиомы выдающихся теоретиков измерений, таких как Кэмпбелл (1920) и Эрнест Нагель (1931; Коэн и Нагель 1934: гл.15). Скорее, чем интерпретация аксиом как относящихся к конкретным объектам или к наблюдаемые отношения между такими объектами, Манди и Свойер переосмысливают аксиомы, относящиеся к универсальным величинам, например, к универсальное свойство быть длиной 5 метров, а не бетоном экземпляры этого свойства. Эта конструкция сохраняет интуиция, что утверждения типа «размер x вдвое больше размером y ”- это в первую очередь около двух размеров , и только производно об объектах x и и сами (Манди 1987: 34). [15] Манди и Свойер утверждают, что их интерпретация является более общей, потому что это логически влечет за собой все последствия первого порядка эмпирическая интерпретация наряду с дополнительными утверждениями второго порядка о всемирных величинах. Более того, согласно их интерпретации теория измерения становится подлинной научной теорией с объяснительные гипотезы и проверяемые прогнозы. Основываясь на этом работы, Джо Вольф (2020a) недавно предложила новую реалистичную версию величин, которая опирается на репрезентативную теорию Измерение.Согласно структуралистской теории Вольфа количество, количественные атрибуты — это реляционные структуры. В частности, атрибут является количественным, если его структура имеет переводы, образующие архимедову упорядоченную группу. Вольфа сосредоточиться на переводах, а не на конкретных отношениях, таких как конкатенация и упорядочение, означает, что количественность может быть реализуется несколькими способами и не ограничивается обширными конструкции. Это также означает, что быть количеством ничего не значит. специально для чисел, как числовых, так и нечисловых структуры могут быть количественными.

Теоретико-информационные отчеты об измерениях основаны на аналогии между измерительными системами и системами связи. В простом система связи, сообщение (вход) кодируется в сигнал на конец передатчика, отправленный на конец приемника, и затем декодируется обратно (вывод). Точность передачи зависит от об особенностях системы связи, а также об особенностях окружающая среда, т. е. уровень фонового шума. Аналогичным образом, измеряя инструменты можно рассматривать как «информационные машины» (Финкельштейн 1977), которые взаимодействуют с объектом в заданном состоянии (ввод), кодируйте это состояние во внутренний сигнал и преобразуйте это сигнал в считывание (вывод).Точность измерения аналогично зависит от инструмента, а также от уровня шума в его среде. Задуманный как особый вид информации передачи, измерение становится анализируемым с точки зрения концептуальный аппарат теории информации (Hartley 1928; Shannon 1948; Шеннон и Уивер 1949). Например, информация о том, что чтение \ (y_i \) сообщает о возникновении состояния \ (x_k \) объект можно количественно оценить как \ (\ log \ left [\ frac {p (x_k \ mid y_i)} {p (x_k)} \ right] \), а именно как функция уменьшения неопределенность в отношении состояния объекта (Finkelstein 1975: 222; для альтернативные формулировки см. Brillouin 1962: Ch.15; Кирпатовский 1974; и Мари 1999: 185).

Людвик Финкельштейн (1975, 1977) и Лука Мари (1999) предложили возможность синтеза теории информации Шеннона-Уивера и теория измерений. По их мнению, обе теории апеллируют к центру. к идее отображения: теория информации касается отображения между символами во входных и выходных сообщениях, при измерении теория касается отображения между объектами и числами. Если измерение аналогично манипулированию символами, тогда Теория Шеннона-Уивера могла бы обеспечить формализацию синтаксиса измерения, в то время как теория измерений могла бы обеспечить формализацию его семантика.Тем не менее, Мари (1999: 185) также предупреждает, что аналогия между системами связи и измерения ограничена. В то время как сообщение отправителя может быть известно с произвольной точностью. независимо от его передачи состояние объекта не может быть известно с произвольной точностью независимо от его измерения.

Изначально теоретико-информационные отчеты об измерениях были разработаны метрологами — специалистами в области физических измерений и стандартизация — с небольшим участием философов.Независимо от достижений в метрологии, Бас ван Фраассен (2008: 141–185) недавно предложил концепцию измерения в какая информация играет ключевую роль. Он считает измерение составленным двух уровней: на физическом уровне измерительная аппаратура взаимодействует с объектом и производит чтение, например, указатель позиция. [16] На абстрактном уровне фоновая теория представляет собой возможные состояния объекта в пространстве параметров. Измерение находит объект в подобласти этого абстрактного пространства параметров, тем самым сокращая диапазон возможных состояний (2008: 164 и 172).Это сокращение возможностей сводится к сбору информация об измеряемом объекте. Анализ ван Фраассена измерения отличается от теоретико-информационных счетов, разработанных в метрологии в ее явном обращении к фоновой теории, и в тот факт, что он не ссылается на символическую концепцию информации разработан Шеннон и Уивер.

С начала 2000-х годов нахлынула новая волна философских исследований. появилось, что подчеркивает взаимосвязь между измерением и теоретическое и статистическое моделирование (Morgan 2001; Boumans 2005a, 2015; Mari 2005b; Мари и Джордани 2013; Таль 2016, 2017; Паркер 2017; Мияке 2017).Согласно расчетам, основанным на модели, измерение состоит из двух уровней: (i) конкретный процесс, включающий взаимодействие между интересующий объект, инструмент и окружение; и (ii) a теоретическая и / или статистическая модель этого процесса, где «Модель» означает абстрактное и локальное представление построены на основе упрощающих предположений. Центральная цель измерение в соответствии с этой точкой зрения заключается в присвоении значений одному или нескольким интересующих параметров модели таким образом, чтобы eptemic desiderata, в частности последовательность и последовательность.

Счета на основе моделей были разработаны на основе изучения измерений практики в науках, и особенно в метрологии. Метрология, официально определяется как «наука об измерениях и ее приложение »(JCGM 2012: 2.2), является предметом изучения с разработкой, обслуживанием и усовершенствованием средств измерений в естественных и технических науках. Метрологи обычно работают в бюро стандартизации или в специализированных лабораториях, ответственный за калибровку измерительного оборудования, сравнение стандартов и оценка измерений неопределенности, среди других задач.Только недавно философы начали заниматься богатыми концептуальными проблемами лежащей в основе метрологической практики, и особенно с выводами участвует в оценке и повышении точности измерений стандарты (Chang 2004; Boumans 2005a: Chap. 5, 2005b, 2007a; Frigerio и другие. 2010; Teller 2013, 2018; Риордан 2015; Шлаудт и Хубер 2015; Tal 2016a, 2018; Mitchell et al. 2017; Месснер и Нордманн 2017; de Courtenay et al. 2019).

Основной мотивацией для разработки модельных счетов является попытка прояснить эпистемологические принципы, лежащие в основе аспекты измерительной практики.Например, метрологи используют разнообразие методов калибровки средств измерений, стандартизация и отслеживание единиц и оценка неопределенности (обсуждение метрологии см. в предыдущем раздел). Традиционные философские учения, такие как математические теории измерения не основываются на предположениях, умозаключениях закономерности, доказательственные основания или критерии успеха, связанные с такими методы. Как отмечает Frigerio et al. (2010) утверждают, что теория измерений плохо подходит для разъяснения этих аспектов измерения, потому что он абстрагируется от процесса измерения и сосредотачивается исключительно на математические свойства весов.Напротив, модельные бухгалтеры считают построение шкалы лишь одной из нескольких задач участвует в измерении, наряду с определением измеряемого параметры, конструкция и калибровка прибора, отбор образцов и подготовка, обнаружение ошибок и оценка неопределенности, среди прочего (2010: 145–7).

7.1 Роль моделей в измерении

Согласно модельным расчетам, измерение предполагает взаимодействие между интересующим объектом («система под измерение »), инструмент (« измерение система ») и среду, которая включает в себя измерения предметы.Другие, вторичные взаимодействия также могут иметь отношение к определение результата измерения, например, взаимодействие между измерительным прибором и эталонами, используемыми для его калибровка и цепочка сравнений, которые отслеживают эталон эталон обратно к первичным эталонам (Mari 2003: 25). Измерение продолжается путем представления этих взаимодействий с набором параметры и присвоение значений подмножеству этих параметров (известные как «измеряемые величины») на основе результатов взаимодействия.Когда измеряемые параметры являются числовыми, они называются «Количества». Хотя измеряемые величины не обязательно должны быть количествами, будет предложен сценарий количественного измерения, в котором следует.

Два типа результатов измерений различаются по моделям. счета [JCGM 2012: 2.9 и 4.1; Джордани и Мари 2012: 2146; Таль 2013]:

  1. Показания приборов (или «Показания»): это свойства измерительного прибор в конечном состоянии после того, как процесс измерения полный.Примеры: цифры на дисплее, отметки при множественном выборе. анкета и биты, хранящиеся в памяти устройства. Показания могут быть представлены числами, но такие числа описывают состояния инструмент, и его не следует путать с результатами измерения, которые касаются состояний измеряемого объекта.
  2. Результаты измерения (или «результаты»): это заявления о знании значений одной или нескольких величин приписываются измеряемому объекту и обычно сопровождаются указанием единицы измерения и шкалы и сметы неопределенности измерения.Например, результат измерения может быть следующим: выражается предложением «масса объекта a составляет 20 ± 1 грамм с вероятностью 68% ».

Сторонники теории, основанной на моделях, подчеркивают, что выводы из показания приборов к результатам измерений нетривиальны и зависят от множества теоретических и статистических предположений о объект измерения, прибор, окружающая среда и процесс калибровки. Результаты измерений часто достигаются через статистический анализ нескольких показаний, включая предположения о форме распределения показаний и случайность воздействия окружающей среды (Боген и Вудворд 1988: 307–310).Результаты измерений также включают поправки на систематические эффекты, и такие поправки основаны на теоретических предположения относительно работы прибора и его взаимодействия с объектом и окружающей средой. Например, длина измерения должны быть скорректированы для изменения измерения длина стержня с температурой, поправка, которая выводится из теоретического уравнения теплового расширения. Систематический исправления связаны с собственными неопределенностями, например, в определение значений констант, и эти неопределенности оценивается с помощью вторичных экспериментов, включающих дальнейшие теоретические и статистические допущения.Более того, неопределенность, связанная с результат измерения зависит от методов, используемых для калибровка прибора. Калибровка требует дополнительных предположения о приборе, калибрующем аппарате, измеряемая величина и свойства эталонов (Ротбарт и Слейден 1994; Франклин 1997; Бэрд 2004: Глава 4; Солер и др. al. 2013). Еще один компонент неопределенности проистекает из неопределенности. в определении измеряемой величины и известен как «Неопределенность определений» (Мари и Джордани, 2013; Grégis 2015).Наконец, измерение включает в себя фон предположения о типе весов и системе единиц измерения, и эти предположения часто связаны с более широкими теоретическими и технологическими соображения, касающиеся определения и реализации весов и единицы.

Эти различные теоретические и статистические предположения составляют основу для построения одной или нескольких моделей измерительного процесса. В отличие от математических теорий измерения, где термин «Модель» обозначает теоретико-множественную структуру, которая интерпретирует формальный язык, здесь термин «модель» обозначает абстрактное и локальное представление целевой системы, которая построен на упрощении предположения. [17] Соответствующей целевой системой в этом случае является процесс измерения, то есть система, состоящая из измерительного прибора, объектов или события, подлежащие измерению, окружающая среда (включая людей-операторов), вторичные инструменты и эталоны, эволюция во времени эти компоненты и их различные взаимодействия друг с другом. Измерение рассматривается как набор процедур, цель которых — согласованно присваивать значения параметрам модели на основе прибора показания. Поэтому модели рассматриваются как необходимые предварительные условия для возможность вывода результатов измерения из прибора показания, и как решающее значение для определения содержания измерения результаты.Как подчеркивают сторонники модельных расчетов, показания, полученные в результате одного и того же процесса измерения, могут использоваться для установить разные результаты измерения в зависимости от того, как процесс измерения моделируется, например, в зависимости от того, в какой среде учитываются влияния, статистические допущения используется для анализа шума, и какие приближения используются при применении фоновая теория. Как выразился Лука Мари,

любой результат измерения содержит информацию, имеющую значение только в контекст метрологической модели, такая модель требуется для включить спецификацию для всех сущностей, которые явно или неявно фигурируют в выражении результата измерения.(2003: 25)

Точно так же считается, что модели обеспечивают необходимый контекст для оценка различных аспектов качества результатов измерений, включая точность, прецизионность, погрешность и неопределенность (Boumans 2006, 2007a, 2009, 2012b; Мари 2005b).

Основанные на моделях описания расходятся с эмпирическими интерпретациями теории измерений в том, что они не требуют отношений между результаты измерения должны быть изоморфны или гомоморфны наблюдаемым отношения между объектами измерения (Mari 2000).Действительно, согласно модельным расчетам отношения между измеряемыми объектами вовсе не обязательно быть наблюдаемыми до их измерения (Frigerio et al. al. 2010: 125). Вместо этого ключевое нормативное требование основанной на моделях счетов заключается в том, что значения присваиваются параметрам модели в согласованном манера. Критерий согласованности можно рассматривать как сочетание двух подкритерии: (i) согласованность допущений модели с соответствующими фоновые теории или другие существенные предположения о измеряемая величина; и (ii) объективность, i.е. взаимное согласованность результатов измерений по разным измерениям инструменты, окружающая среда и модели [18] (Frigerio et al.2010; Tal 2017a; Teller 2018). Первое подкритерий предназначен для обеспечения того, чтобы предполагаемое количество измеряется, в то время как второй подкритерий предназначен для обеспечения что результаты измерения могут быть разумно отнесены к измеряемым объект , а не какой-то артефакт измерения инструмент, среда или модель.Взятые вместе, эти двое требования гарантируют, что результаты измерений остаются действительными независимо от конкретных допущений, связанных с их производства, и, следовательно, контекстная зависимость измерения результаты не угрожают их общей применимости.

7.2 Модели и измерения в экономике

Помимо их применимости к физическим измерениям, основанные на моделях Анализ также проливает свет на измерения в экономике. Как физический количества, значения экономических переменных часто невозможно наблюдать непосредственно и должны выводиться из наблюдений, основанных на абстрактных и идеализированные модели.Экономист девятнадцатого века Уильям Джевонс за Например, измерять изменения в стоимости золота, постулируя определенные причинно-следственные связи между стоимостью золота, предложением золота и общий уровень цен (Hoover and Dowell 2001: 155–159; Morgan 2001: 239). Как показывает Джулиан Рейсс (2001), Джевонс измерения стали возможны благодаря использованию двух моделей: причинно-теоретическая модель экономики, в основе которой предположение, что количество золота может увеличиваться или низкие цены; и статистическая модель данных, основанная на предположение, что местные колебания цен взаимно независимы и поэтому компенсируют друг друга при усреднении.Взятый вместе эти модели позволили Джевонсу сделать вывод об изменении значения золота из данных об исторических ценах различных товары. [19]

Способы, которыми модели функционируют в экономических измерениях, привели к некоторые философы считают определенные экономические модели инструменты сами по себе, по аналогии с линейками и весами (Boumans 1999, 2005c, 2006, 2007a, 2009, 2012a, 2015; Morgan 2001). Марсель Буманс объясняет, как макроэкономисты могут изолировать переменная, представляющая интерес от внешних воздействий, путем настройки параметров в модель макроэкономической системы.Этот метод освобождает экономистов от невозможной задачи управления реальной системой. Как Боуман утверждает, что макроэкономические модели функционируют как инструменты измерения, поскольку поскольку они создают инвариантные отношения между входами (показаниями) и выходов (результатов), и насколько эта инвариантность может быть проверена с помощью калибровка по известным и стабильным фактам. Когда такие модельные процедуры сочетаются с экспертной оценкой, они могут производить надежные измерения экономических явлений даже вне контроля лабораторные настройки (Boumans 2015: гл.5).

7.3 Психометрические модели и конструктивная валидность

Еще одна область, в которой модели играют центральную роль в измерениях, — это психология. Измерение большинства психологических атрибутов, таких как интеллект, тревога и депрессия, не полагаются на гомоморфные отображения типа, поддерживаемого Репрезентативной теорией Измерение (Уилсон 2013: 3766). Вместо этого психометрическая теория полагается преимущественно на разработке абстрактных моделей, предназначенных для прогнозировать производительность испытуемых в определенных задачах.Эти модели построены на основе существенных и статистических предположений о измеряемый психологический атрибут и его отношение к каждому задача измерения. Например, Теория отклика предмета, популярная подход к психологическому измерению, использует различные модели для оценить надежность и валидность анкет. Рассмотрим анкета, предназначенная для оценки понимания английского языка («способность»), предлагая испытуемым серию да / нет вопросы («предметы»).Одна из самых простых моделей Для калибровки таких вопросников используется модель Раша (Rasch 1960). Эта модель предполагает простое алгебраическое соотношение — известное как «журнал шансов» — между вероятностями что испытуемый ответит на заданный вопрос правильно, сложность этот конкретный предмет и способности субъекта. Новый анкеты калибруются путем проверки соответствия между их указания и прогнозы модели Раша и назначение уровни сложности для каждого элемента соответственно.Затем модель используется в в сочетании с анкетой для определения уровня владения английским языком понимание (результаты) из исходных баллов анкеты (показания) (Уилсон 2013; Мари и Уилсон 2014).

Своего рода статистическая калибровка (или «масштабирование») модели Раша дает повторяемые результаты, но часто только первый шаг к полноценному психологическому измерению. Психологов обычно интересуют результаты какой-либо меры. ради самого себя, но ради оценки некоторых основных и латентный психологический признак, e.г., понимание английского языка. Хорошего соответствия между ответами на вопросы и статистической моделью пока нет. определить, что измеряет анкета. Процесс установление того, что процедура измеряет предполагаемый психологический атрибут известен как «проверка». Один из способов проверки психометрический инструмент предназначен для проверки того, могут ли различные процедуры, предназначены для измерения одного и того же скрытого атрибута. полученные результаты. Такое тестирование относится к семейству методов валидации. известная как «проверка конструкции».Конструкция — это абстрактное представление скрытого атрибута, предназначенного для измерено, и

отражает гипотезу […] о том, что различные виды поведения коррелируют друг с другом в исследованиях индивидуальных различий и / или аналогично будут затронуты экспериментальные манипуляции. (Nunnally И Бернштейн 1994: 85)

Конструкции обозначаются переменными в модели, которая предсказывает, какие корреляции будут наблюдаться между показаниями различных меры, если они действительно являются показателями одного и того же атрибута.Такой модели включают существенные предположения об атрибуте, в том числе его внутренняя структура и его отношения с другими атрибутами, а также статистические допущения о корреляции между различными показателями (Campbell & Fiske 1959; Nunnally & Bernstein 1994: Ch. 3; Angner 2008).

В последние годы философы науки все больше становятся интересуется психометрикой и концепцией валидности. Одна дискуссия касается онтологического статуса скрытых психологических атрибутов.Денни Борсбум выступил против операционализма по поводу латентного атрибуты, и в пользу определения действительности таким образом, чтобы охватывает реализм: «тест действителен для измерения атрибута, если и только если а) атрибут существует, и б) вариации в атрибута причинно порождают вариации в результатах методика измерения »(2005: 150; см. также Hood 2009, 2013; Праздник 2020). Элина Вессонен защищала умеренную форму операционализм о психологических атрибутах и ​​утверждал, что умеренный операционализм совместим с осторожным реализмом (2019).Еще одна недавняя дискуссия посвящена обоснованию разработать процедуры проверки. По словам Анны Александровой, проверка конструкции в принципе является оправданной методологией, поскольку поскольку он устанавливает согласованность с теоретическими предположениями и фоновые знания о скрытом атрибуте. Однако Александрова отмечает, что на практике врачи-психометристы, намеревающиеся измерить счастье и благополучие часто избегают теоретических рассуждений об этих конструирует, а вместо этого апеллирует к народным верованиям респондентов.Это сводит на нет цель проверки конструкции и превращает ее в узкое, техническое упражнение (Александрова, Хайброн, 2016; Александрова 2017; см. также McClimans et al. 2017).

Более фундаментальная критика психометрии заключается в том, что она догматически предполагает, что психологические атрибуты могут быть количественно. Мичелл (2000, 2004b) утверждает, что психометристы не предпринимали серьезных попыток проверить, являются ли атрибуты, которые они подразумевают для измерения имеют количественную структуру, и вместо этого расплывчатое представление об измерении, которое маскирует это пренебрежение.В ответ, Борсбум и Мелленберг (2004) утверждают, что элемент Ответ Теория обеспечивает вероятностные тесты количественной оценки атрибуты. Психометристы, строящие статистическую модель сначала предположить, что атрибут является количественным, а затем подвергнуть модель эмпирическим испытаниям. В случае успеха такие испытания обеспечивают косвенное подтверждение исходной гипотезы, например к показывая, что атрибут имеет аддитивную объединенную структуру (см. также Vessonen 2020).

Несколько ученых указали на сходство способов моделирования используются для стандартизации измеряемых величин в натуральных и социальные науки.Например, Марк Уилсон (2013) утверждает, что психометрические модели можно рассматривать как инструменты для построения эталоны в том же смысле слова «измерение эталон », применяемый метрологами. Другие вызвали сомнения по поводу целесообразность и желательность принятия примера естественные науки при стандартизации конструкций в социальных науках. Нэнси Картрайт и Роза Рунхардт (2014) обсуждают «Баллунг» — термин, заимствованный у Отто Нейрата. для обозначения концепций с нечеткой и контекстно-зависимой областью действия.Примеры понятий Баллунга — это раса, бедность, социальная изоляция и качество программ докторантуры. Такие концепции слишком многогранны, чтобы их измеряется по одной метрике без потери смысла и должен быть представлен либо матрицей индексов, либо несколькими разными меры в зависимости от целей и ценностей (см. также Брэдберн, Картрайт и Фуллер, 2016, Другие интернет-ресурсы). Александрова (2008) отмечает, что этические соображения влияют на вопросы об обоснованности мер благосостояния не менее соображения воспроизводимости.Такие этические соображения контекстно-зависимый и может применяться только по частям. В аналогичном vein, Лия МакКлиманс (2010) утверждает, что единообразие не всегда подходящая цель для разработки анкет, поскольку открытость вопросов часто неизбежны и желательны для получения соответствующая информация от предметы. [20] Переплетение этических и эпистемологических соображений особенно наглядно, когда психометрические анкеты используются в медицинских контексты для оценки благополучия и психического здоровья пациентов.В таком случаи, небольшие изменения в дизайне анкеты или анализа его результатов могут нанести значительный вред пациентам или принести им пользу. (McClimans 2017; Stegenga 2018, глава 8). Эти идеи подчеркивают ценностный и контекстуальный характер измерения умственных и социальные явления.

Разработка модельных счетов обсуждалась в предыдущем раздел является частью более крупного «эпистемологического поворота» в философия измерения, возникшая в начале 2000-х гг.Скорее чем упор на математические основы, метафизику или семантика измерения, философские работы последних лет имеют тенденцию к сосредоточиться на предпосылках и шаблонах вывода, участвующих в конкретные практики измерения, а также исторические, социальные и материальные размеры измерения. Философское изучение этих темы называют «эпистемологией измерение »(Mari 2003, 2005a; Leplège 2003; Tal 2017a). В самом широком смысле эпистемология измерения — это изучение отношения между измерением и знанием.Центральные темы которые подпадают под сферу эпистемологии измерения, включают условия, при которых измерение производит знание; в содержание, объем, обоснование и пределы таких знаний; в причины, по которым определенные методологии измерения и стандартизация успешна или не поддерживает определенные знания претензии и отношения между измерениями и другими познавательная деятельность, такая как наблюдение, теоретизирование, экспериментирование, моделирование и расчет.Следуя этим цели, философы опираются на работы историков и социологи науки, занимающиеся измерением практики в течение более длительного периода (Wise and Smith 1986; Latour 1987: Ch. 6; Schaffer 1992; Портер 1995, 2007; Wise 1995; Ольха 2002; Галисон 2003; Gooday 2004; Crease 2011), а также по истории и философия научных экспериментов (Harré 1981; Hacking 1983; Франклин 1986; Картрайт 1999). Следующие подразделы изучите некоторые из тем, обсуждаемых в этом быстрорастущем корпусе литература.

8.1 Стандартизация и научный прогресс

Тема, которая привлекла значительное внимание философов в последние годы — это выбор и совершенствование измерений стандарты. Вообще говоря, стандартизация количественной концепции означает: предписать определенный способ применения этой концепции к конкретный подробности. [21] Стандартизация измерительного прибора — это оценка того, насколько хорошо результаты измерений этим прибором соответствуют предписанному режиму применение соответствующей концепции. [22] Соответственно, термин «эталон» имеет не менее два значения: с одной стороны, он обычно используется для обозначения абстрактные правила и определения, регулирующие использование количества понятия, такие как определение счетчика. С другой стороны, термин «эталон» также обычно используется для обозначения к конкретным артефактам и процедурам, которые считаются образцовыми применение количественной концепции, такой как металлический стержень, который служил эталонным счетчиком до 1960 г.Эта двойственность смысла отражает двойственную природу стандартизации, которая включает в себя как абстрактные и конкретные аспекты.

В Раздел 4 было отмечено, что стандартизация предполагает выбор среди нетривиальных альтернативы, такие как выбор между различными термометрическими жидкостями или среди разных способов обозначения одинаковой продолжительности. Эти варианты нетривиальны в том смысле, что они влияют на то, температурные (или временные) интервалы считаются равными и, следовательно, влияют на содержат ли утверждения естественного права термин «Температура» (или «время») оказываются верными.Обращение к теории, чтобы решить, какой стандарт более точен, было бы круговой, поскольку теория не может быть определенно применена к подробные сведения перед выбором эталона. Этот округлость по-разному называли «проблемой координации »(van Fraassen 2008: Ch. 5) и« проблема номических измерений »(Chang 2004: Ch. 2). Как уже упоминалось, конвенционалисты попытались уйти от округлости, постулируя как априори утверждений, известных как «координационные определения », которые должны были связать количественные термины с специфические измерительные операции.Недостатком этого решения является то, что предполагается, что выбор эталона произвольный и статичны, тогда как на практике эталоны обычно выбираются на основе эмпирических соображений и в конечном итоге улучшаются или заменены стандартами, которые считаются более точными.

Новое направление работ по проблеме координации появилось в последние годы, в первую очередь из произведений Хасока Чанга (2001, 2004, 2007; Барвич и Чанг, 2015) и Бас ван Фраассен (2008: Гл.5; 2009, 2012; см. также Padovani 2015, 2017; Мишель 2019). Эти Работы используют исторический и последовательный подход к проблеме. Вместо того, чтобы пытаться полностью избежать проблемы округлости, как и их предшественники, они намеревались показать, что округлость не порочный. Чанг утверждает, что построение количественной концепции и Стандартизация его измерения — это взаимозависимые и повторяющиеся задачи. Каждая «эпистемическая итерация» в истории стандартизация уважает существующие традиции и в то же время исправляя их (Chang 2004: Ch.5). Донаучная концепция температура, например, была связана с грубым и неоднозначным методы упорядочивания предметов от горячего к холодному. Термоскопы и в конечном итоге термометры помогли изменить первоначальную концепцию и сделали это точнее. С каждой такой итерацией количественное понятие было пересмотрены на более стабильный набор стандартов, которые, в свою очередь, позволил более точно проверить теоретические предсказания, облегчение последующего развития теории и построения более стабильных стандартов и так далее.

Как этот процесс избегает порочной замкнутости, становится ясно, когда мы посмотрим. при этом либо «сверху», т. е. в ретроспективе с учетом наших текущие научные знания, или «изнутри», глядя в исторических событиях в их первоначальном контексте (ван Фраассен 2008: 122). С любой точки зрения координация успешна, потому что это увеличивает согласованность между элементами теории и инструментария. На вопросы «что считать количественным измерением?» X ? » и «какое количество X ?», хотя и не имеют ответа независимо друг от друга, адресованы вместе в процессе взаимного уточнения.Только когда человек принимает фундаменталистской точки зрения и пытается найти отправную точку для координация, свободная от предположений, что этот исторический процесс ошибочно, кажется, не имеет эпистемологического обоснования (2008: 137).

В новой литературе по координации смещается акцент обсуждение от определений количественных терминов к реализаций этих определений. На метрологическом жаргоне «Реализация» — это физический инструмент или процедура, приблизительно удовлетворяет данному определению (ср.JCGM 2012: 5.1). Примеры метрологических реализаций — официальные прототипы килограмм и часы с цезиевым фонтаном, используемые для стандартизации второй. Недавние исследования показывают, что методы, используемые для проектирования, поддерживать и сравнивать реализации имеют прямое отношение к практическое применение понятий количества, единицы и масштаба, не менее чем определения этих понятий (Riordan 2015; Tal 2016). В связь между определением и реализацией единицы становится особенно сложно, когда определение сформулировано в теоретических терминах.Некоторые из основных единиц Международной системы (СИ) — включая метр, килограмм, ампер, кельвин и моль — нет больше определяется ссылкой на какой-либо конкретный вид физической системы, но фиксируя численное значение фундаментальной физической постоянной. Килограмм, например, был переопределен в 2019 году как единица массы. такое, что числовое значение постоянной Планка точно равно 6.62607015 × 10 -34 кг м 2 с -1 (BIPM 2019: 131). Понимание килограмма под этим определением — это в высшей степени теоретическая задача.Изучение практической реализации такие подразделения пролили новый свет на развивающиеся отношения между измерения и теория (Tal 2018; de Courtenay et al 2019; Wolff 2020b).

8.2 Теоретическая основа измерения

Как уже обсуждалось выше (разделы 7 а также 8.1), теория и измерение взаимозависимы как исторически, так и концептуально. С исторической стороны развитие теории и измерение происходит через итерационные и взаимные уточнения. На концептуальная сторона, спецификация форм методик измерения эмпирическое содержание теоретических концепций, в то время как теория дает систематическая интерпретация показаний измерений инструменты.Эта взаимозависимость измерения и теории может показаться как угроза доказательной роли, которую измерение должно играть в научном предприятии. В конце концов, результаты измерений думал, что может проверить теоретические гипотезы, и это, кажется, требуют некоторой степени независимости измерения от теории. Этот угроза особенно очевидна, когда теоретическая гипотеза испытанный уже предполагается как часть модели измерения инструмент. Чтобы процитировать пример из работы Франклина и др.(1989: 230):

На первый взгляд может показаться замкнутым кругом, если кто-то должны были использовать ртутный термометр для измерения температуры объекты как часть эксперимента, чтобы проверить, расширяются ли объекты по мере повышения их температуры.

Тем не менее Франклин и др. сделать вывод, что округлость не беспощадный. Ртутный термометр можно откалибровать по другому термометр, принцип действия которого не предполагает закона теплового расширения, например, газовый термометр постоянного объема, тем самым подтверждая надежность ртутного термометра на независимые основания.Говоря шире, в контексте локальной проверки гипотез угроза замкнутости обычно может быть избегать обращения к другим видам инструментов и другим частям теория.

Другой вид беспокойства по поводу доказательной функции измерения возникает в глобальном масштабе, когда проводится проверка всех теорий. обеспокоенный. Как утверждает Томас Кун (1961), научные теории обычно принимаются задолго до количественных методов их тестирования становятся доступными. Надежность недавно введенного измерения методы обычно проверяются на соответствие предсказаниям теории а не наоборот.По словам Куна, « путь от научного закона к научному измерению редко бывает ехал в обратном направлении »(1961: 189). Например, Закон Дальтона, который гласит, что веса элементов в химические соединения связаны друг с другом целиком пропорции, изначально противоречащие некоторым из наиболее известных мерки таких пропорций. Только предполагая Закон Дальтона, который последующие химики-экспериментаторы смогли исправить и улучшить свои методы измерения (1961: 173).Следовательно, Кун утверждает, что функция измерения в физических науках не для проверки теории, а для ее применения во все большем объеме и точность, и, в конечном итоге, позволить стойким аномалиям выйти на поверхность это ускорит следующий кризис и научную революцию. Примечание что Кун не утверждает, что измерение не имеет доказательной роли для играть в науку. Вместо этого он утверждает, что измерения не могут проверить теория изолирована, но только в сравнении с альтернативной теорией это предлагается в попытке объяснить обнаруженные аномалии за счет все более точных измерений (для яркого обсуждения о диссертации Куна см. Hacking 1983: 243–5).

Традиционные дискуссии о теоретической нагруженности, как и у Куна, были проводится на фоне логических позитивистов различие между теоретическим и наблюдательным языком. В теоретическая нагруженность измерения правильно воспринималась как угроза возможность четкого разграничения между двумя языками. Современные дискуссии, напротив, больше не ведутся. теоретическая нагруженность как эпистемологическая угроза, но воспринимается как должное что некоторый уровень теоретической нагруженности является предпосылкой для измерений иметь какую-либо доказательную силу.Без какого-то минимального существенного предположения об измеряемой величине, например о ее приемлемости манипулированию и его отношению к другим величинам, это было бы невозможно интерпретировать показания средств измерений и следовательно, невозможно установить доказательную релевантность этих показания. Об этом уже говорил Пьер Дюгем (1906: 153–6; см. также Carrier 1994: 9–19). Кроме того, современные авторы подчеркивают, что теоретические предположения играют важные роли в исправлении ошибок измерения и оценке неопределенности измерения.Действительно, физические процедуры измерения становятся на более точными на , когда лежащая в их основе модель деидеализованный, процесс, который включает в себя увеличение теоретических богатство модели (Tal 2011).

Признание того, что теория имеет решающее значение для гарантии Доказательная надежность измерений обращает внимание на «Проблема обоснования наблюдений», которая является обратной вызов традиционной угрозе теоретической нагруженности (Tal 2016b). Задача состоит в том, чтобы определить, какую роль наблюдение играет в измерение, и особенно какая связь с наблюдением необходимо и / или достаточно для того, чтобы измерения могли сыграть доказательная роль в науках.Эта проблема особенно очевидна, когда одна попытка объяснить растущее использование вычислительных методы выполнения задач, которые традиционно решались измерительные приборы. В роли Маргарет Моррисон (2009) и Венди Паркер (2017) утверждают, есть случаи, когда достоверная количественная информация собирается о целевой системе с помощью компьютера моделирование, но таким образом, чтобы удовлетворить некоторые из основных Desiderata для измерения, такого как эмпирическое обоснование и ретроспективный (см. также Lusk 2016).На такую ​​информацию не полагается по сигналам, передаваемым от конкретного объекта, представляющего интерес, к инструмента, но на использовании теоретических и статистических моделей для обрабатывать эмпирические данные о связанных объектах. Например, данные методы ассимиляции обычно используются для оценки прошлых атмосферных температуры в регионах, где нет показаний термометра. Некоторые методы делают это, подбирая вычислительную модель поведение атмосферы на комбинацию доступных данных из близлежащие регионы и модельный прогноз условий на момент наблюдение (Parker 2017).Эти оценки затем используются в различных способов, в том числе в качестве данных для оценки перспективных климатических моделей. Независимо от того, называют ли эти оценки «Измерения», они ставят под сомнение идею о том, что производство надежные количественные данные о состоянии объекта требуют наблюдая за этим объектом, как бы слабо он ни понимал термин «Наблюдение». [23]

8,3 Точность и прецизионность

Два ключевых аспекта надежности результатов измерений: тщательность и точность.Рассмотрим серию повторяющихся весов измерения, выполненные на конкретном объекте с равными руками остаток средств. С реалистической, «ошибочной» точки зрения, результаты этих измерений равны точным , если они близки истинному значению измеряемой величины — в нашем случае истинное соотношение веса объекта к выбранному unit — и — точный , если они расположены близко друг к другу. An аналогия, которую часто цитируют, чтобы прояснить основанное на ошибках различие, заключается в том, что стрелы стреляют в цель с точностью, аналогичной близости попадания в яблочко и точность, аналогичная плотности распространения хитов (ср.JCGM 2012: 2.13 и 2.15, Teller 2013: 192). Хотя интуитивно понятный, основанный на ошибках способ выделения различий вызывает эпистемологическую трудность. Принято считать, что точные истинные значения большинства величин, представляющих интерес для науки, непознаваемым, по крайней мере, когда эти количества измеряются в непрерывном Весы. Если это предположение выполнено, то точность, с которой такие измеряемые величины не могут быть известны с точностью, а только оценивается путем сравнения неточных измерений друг с другом.И все еще неясно, почему сходимость между неточными измерениями должна быть воспринимается как указание на истину. Ведь измерения могли быть страдают от общей предвзятости, которая предотвращает их индивидуальные неточности от взаимного нейтрализации при усреднении. В отсутствие когнитивный доступ к истинным ценностям, как оценивается измерение точность возможна?

Отвечая на этот вопрос, философы извлекли пользу из изучения различные значения термина «точность измерения» как используется практикующими учеными.По крайней мере, пять разных чувств были определены: метафизические, эпистемологические, операционные, сравнительные и прагматичный (Tal 2011: 1084–5). В частности, эпистемологические или «Основанный на неопределенности» смысл этого термина метафизически нейтрален и не предполагает существования истинных ценностей. Вместо, за точность результата измерения принимается близость согласие между ценностями, разумно отнесенными к данному количеству доступные эмпирические данные и базовые знания (см. JCGM 2012: 2.13 Заметка 3; Джордани и Мари 2012; де Куртенэ и Греги 2017).Таким образом, точность измерения может быть оценена следующим образом: установление устойчивости среди последствий моделей, представляющих различные измерительные процессы (Basso 2017; Tal 2017b; Bokulich 2020; Стейли 2020).

Согласно концепции, основанной на неопределенности, неточность — это особый вид. неточности. Например, неточность измерения веса составляет широта разброса ценностей, которые обоснованно приписываются вес объекта с учетом показаний весов и доступные базовые знания о том, как работает баланс, и стандартные веса использовались.Неточность этих измерений заключается в компонент неточности, возникающий из-за неконтролируемых изменений показания баланса при повторных испытаниях. Другие источники неточности, помимо неточности, включают несовершенные исправления систематические ошибки, неточно известные физические константы и неопределенные определения измеряемых величин, среди прочего (см. Раздел 7.1).

Пол Теллер (2018) выдвигает другое возражение против ошибочного понятие точности измерения. Он возражает против предположения, что он называет «реализмом точности измерений», согласно которому в действительности измеримые величины имеют определенные значения.Теллер утверждает что это предположение неверно в том, что касается величин обычно измеряется в физике, потому что любое уточнение определенного значения (или диапазоны значений) для таких величин предполагает идеализацию и следовательно, не может относиться ни к чему в действительности. Например, концепция обычно понимается под фразой «скорость звука в воздух »включает в себя множество неявных идеализаций, касающихся однородность химического состава воздуха, температуры и давление, а также стабильность единиц измерения.Удаление эти идеализации полностью потребуют добавления бесконечного количества детали к каждой спецификации. Как утверждает Теллер, точность измерения следует понимать как полезную идеализацию, а именно как концепция, которая позволяет ученым оценивать согласованность и согласованность среди результатов измерения как будто лингвистическое выражение эти результаты зацепились за все в мире. Точность аналогично идеализированная концепция, основанная на неограниченном и неопределенное определение того, что считается повторением измерения при «тех же» обстоятельствах (Teller 2013: 194).

Необходимость измерения в повседневной жизни

Фред Б. Брайант, Ph.D. Университет Лойолы Чикаго

Современное общество просто не могло бы существовать без измерения. Цивилизация XXI века немыслима без незаменимых инструментов измерения, от которых зависит повседневная жизнь. Время, размер, расстояние, скорость, направление, вес, объем, температура, давление, сила, звук, свет, энергия — это одни из физических свойств, для которых люди разработали точные меры, без которых мы не могли бы жить своей обычной повседневной жизнью. .

Измерение пронизывает все аспекты жизни человека. Тем не менее, по иронии судьбы, мы склонны принимать измерения как должное, и мы не осознаем, сколько нам нужно, и зависим от наших инструментов измерения. Мы упускаем из виду важность измерения, потому что мы окружены им и привыкли к нему. Только когда наши измерительные инструменты работают со сбоями или недоступны, мы начинаем осознавать, насколько они важны. Поистине, мы знаем, что у нас есть, только когда его нет.

Однако, если бы мы попытались прожить без измерений хотя бы один день, мы бы быстро увидели, насколько важно измерение в нашей повседневной жизни.Обычный день был бы невозможен без измерений.

Попробуйте представить себе жизнь без измерений.

Когда вы ложитесь спать , начинаете задумываться, как и когда вы проснетесь на следующее утро, чтобы пойти на работу. Без измерения не было бы ни часов, ни будильника, которые разбудили бы вас в выбранное время. Но с другой стороны, если бы не было мер по времени, никто бы никогда не узнал, опаздываете ли вы на работу или нет. Само понятие вовремя исчезло бы без измерения.

После того, как вы проснетесь , вы не сможете использовать электрическую плиту, духовку или микроволновую печь для приготовления завтрака или кофе, потому что эти устройства полагаются на измерения температуры или времени для нагрева пищи и напитков. Вы также не можете использовать современный холодильник, поскольку охлаждение требует измерения, чтобы поддерживать заданную температуру продуктов и напитков.

Добираясь до работы , вы не могли водить машину, потому что современные автомобили используют бортовые компьютеры, которые полагаются на измерения для управления системой зажигания, автоматической коробкой передач, тормозами, температурой двигателя, положением дроссельной заслонки и смесью топлива и кислорода.Вы также не могли знать, сколько топлива, масла или трансмиссионной жидкости было в вашем автомобиле, потому что без измерения не было бы датчика уровня топлива или щупа для проверки этих уровней жидкости.

Даже если бы вы могли водить машину, вы бы никогда не узнали, с какой скоростью вы едете, потому что у вас не было бы спидометра. Но, с другой стороны, полиция никогда не сможет остановить вас за превышение скорости, потому что без измерения не было бы радара для обеспечения соблюдения ограничения скорости. Действительно, без измерения не может быть ограничений скорости.

На работе, , вы не могли использовать компьютер, так как компьютеры требуют измерения для работы. Вы также не можете использовать стационарный телефон, сотовый телефон или факс для связи с другими людьми, потому что для работы этих устройств необходимы измерения.

Забудьте о полетах, поездках на автобусе, поезде или океанском лайнере в межконтинентальную командировку; и забудьте о поездках за границу. Транспортировка на большие расстояния и навигация были бы невозможны без измерения расстояния, скорости, времени, направления и топлива.

Что касается бизнеса и коммерции, забудьте об отслеживании финансовых доходов и расходов, прибылей и убытков или сбережений и затрат. Без измерения люди не могли бы знать, сколько у них денег или сколько денег они тратят. С положительной стороны, однако, без измерения вам больше никогда не придется платить подоходный налог, потому что IRS не может работать без измерения.

В мире, где нет инструментов измерения, не может быть современной медицины, здравоохранения, хирургии, фармакологии, радиологии, стоматологии, оптометрии или аудиологии.А в безмерном мире не могло быть науки. Ведь, как заметил в 1893 году психолог Джеймс Кеттелл, «история измерения — это история науки».

Многие наблюдатели подчеркивали необходимость измерения в продвижении человеческих знаний и понимания. Рассмотрим следующие цитаты:

«Если бы кто-то отделил искусство счета, измерения и взвешивания от всех других искусств, то, что осталось бы от каждого (от других), было бы, так сказать, незначительным.

— Платон (4 век до н. Э.)

«От измерения к знанию».

— Хайке Камерлинг-Оннес (1882 г.), 1913 г., лауреат Нобелевской премии по физике

«В физической науке первым важным шагом в направлении изучения любого предмета является поиск принципов численного счета и практических методов измерения некоторого качества, связанного с ним. . Я часто говорю, что когда вы можете измерить то, о чем говорите, и выразить это числами, вы кое-что об этом знаете; но когда вы не можете измерить это, когда вы не можете выразить это в числах, ваши знания скудны и неудовлетворительны; это может быть начало познания, но вы едва ли в своих мыслях продвинулись к состоянию науки, что бы ни было … величайшие открытия науки были лишь наградой за точные измерения и терпеливый, продолжительный труд в мгновение ока отсев численных результатов.”

— Лорд Кельвин (1883)

К счастью, мы живем в мире, который позволяет нам проводить измерения. Инструменты измерения делают нашу жизнь лучше и безопаснее, а также повышают качество и количество жизни. Возможно, способность точно измерять физические свойства имеет огромную ценность для выживания, что дает людям адаптивное, эволюционное преимущество, отточенное в течение многих лет естественного отбора. Таким образом, эволюция вполне могла избрать возможности измерения у людей.

Миссия Behavioral Measurement Database Services, производителя базы данных HaPI, заключается в предоставлении исчерпывающей и точной информации об инструментах измерения в различных дисциплинах и профессиях, включая медицину, сестринское дело, общественное здравоохранение, психологию, социальную работу, коммуникации, социология и организационное поведение / человеческие ресурсы. Отражая критическую важность измерения в исследованиях и практике, база данных о медицинских и психосоциальных инструментах (HaPI) предназначена для улучшения доступа к измерительным инструментам в области здравоохранения и психосоциальных наук во всем мире.А улучшение доступа к инструментам измерения повысит качество и достоверность науки. Никогда не упускайте из виду жизненную важность измерений, без которых современная жизнь не могла бы существовать. Ибо без измерения мы действительно потерялись бы.

Доктор Фред Б.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *