«_» «_» U U ^
чается узелком как белый, а другой - как черный; предъявляемый наблюдателям промежуточный (серый) стимул по ощущениям оказывается посередине между черным и белым, что отмечается на линии как центральная точка. Если следующий образец окажется ближе к белому, чем к черному, он будет отмечен узелком в соответствующем месте линии - ближе к ее «белому» концу.
Интервальную шкалу строят для того, чтобы найти среднее местоположение для каждого стимула. Данный метод опирается на общеизвестный факт, что восприятие длины через короткие отрезки линейно по отношению к физически измеренной длине.
Категорийное шкалирование - это популярный метод создания порядковых и интервальных шкал для большого количества стимулов: наблюдателя просят разделить большое число образцов на разные категории, и по каждому образцу фиксируется то, в какую категорию он был помещен наблюдателем. Чтобы шкалирование было эффективным, образцы должны быть достаточно похожими друг на друга, дабы они не оказывались в разных категориях у разных наблюдателей (или же у одного наблюдателя, но в разных случаях).
Интервальные шкалы с помощью данного метода можно получить, допустив что величины восприятия нормально распределены путем стандартного нормального распределения, согласно т.н. закону категорийных оценок (Тор-герсон, 1954).
Эксперимент на парное сравнение проводится при малом числе стимулов: в этом методе все образцы предъявляются наблюдателю во всех возможных парных комбинациях, обычно одна пара за сеанс (иногда вместе с третьим, эталонным стимулом). В итоге в какой-то одной паре соотношение по какому-то одному признаку будет оценено как наибольшее, и тогда рассчитываются и за писываются соотношения в остальных парах. Интервальные шкалы могут быть построены на основе полученных данных путем применения т.н. закона сравнительных оценок (Тарстон, 1927).
Закон сравнительных оценок (закон Тарстона) может быть успешно применен к порядковым данным (таким, как данные парного сравнения или категорийного шкалирования) для определения величин на интервальной шкале. На результирующих шкалах величины восприятия подвергаются нормальному распределению. Таким образом, если сделать осторожное допущение, что величины восприятия нормально распределены на истинной перцепционной шкале, то в результате анализа данных можно получить шкалу желаемой категории. Величины восприятия позволяют также оценить статистическую значимость различий между стимулами, так как здесь во всей полноте можно использовать нормальное распределение.
Торгерсон (1958), Бартлесон и Грум (1984), а также Энгельдрум (2000) детально описывают упомянутые и некоторые другие методы анализа данных, а ASTM (1996) описывает простой метод получения т.н. доверительных пределов на интервальной шкале Тарстона, но поскольку ASTM-метод консервативен, он менее точен и с его помощью трудно получить строго статистические данные. Монтаг и др. (2004) описали т.н. монтекарловскую имитацию данной проблемы и рекомендовали более подходящий метод для получения доверительных интервалов, а Хэндлей (2001) описал ряд относительных методов.