Шкалирование как один из методов математической обработки психологических данных

профиля с эмпирическими моделями латентных свойств.
Согласно эмпирическому подходу рассмотрение ипсативных результатов на интервальном уровне измерений (так же как и в случае с нормативными данными, часто представляющими сумму порядковых ответов) считается значимым, если позволяет получить полезный результат. Так, Х. Барон отмечает, что стандартный анализ ипсативных данных является допустимым, если его результаты демонстрируют внутреннюю последовательность и поддаются интерпретации. Подчеркивая, что независимость шкал при ипсативном измерении создает гораздо большие сложности, чем шкалы Лайкерта, Х. Барон высказывает мнение, что применения стандартных техник следует избегать только в случае, если их результаты демонстрируют внутреннюю непоследовательность или не поддаются интерпретации.
Исследования П. Сэвила и Э. Уилсона, как с реальными данными, полученными в результате исследования менеджеров, так и с данными, полученными с помощью компьютерного моделирования, показали, что индивиды могут сравниваться путем ипсативного шкалирования так же эффективно, как и путем нормативного. При этом данные, полученные путем ипсативного шкалирования, могут быть вполне обоснованно подвергнуты факторному анализу, и при этом ни надежность, ни эффективность ипсативного шкалирования не являются переоцененными. По данным проведенного ими сравнительного исследования надежности и корреляций ипсативных и нормативных личностных опросников, альфа-коэффициент внутренней согласованности Кронбаха для нормативных шкал варьирует от 0,94 до 0,77 со средним значением 0,79. Показатели альфа-надежности для ипсативных шкал находятся в диапазоне от 0,86 до 0,68 со средним значением 0,77. Корреляции нормативных и ипсативных шкал одного опросника, как для многошкальных, так и для четырехшкальных