Существует прямой метод получения интервальных шкал с помощью т.н. дробного шкалирования, суть которого в том, что равные интервалы делят пополам. Наблюдателю предъявляют два разных образца (А и В) и просят выбрать третий таким образом, чтобы он был равноотличен и от «А», и от «В», а полную интервальную шкалу получают последовательными делениями на 2.
Пропорциональные шкалы можно напрямую получить с помощью метода количественной оценки стимула (прямой метод) или метода воспроизводства стимула (обратный метод): наблюдателя просят присвоить стимулу номер согласно величине его восприятия, или же наоборот: наблюдателям называют номер и просят воспроизвести стимул с соответствующей перцепционной величиной. Эти методы могут использоваться не только для создания пропорциональных шкал, но также и для получения данных, предназначенных к многомерному шкалированию (если просить наблюдателей прошкалировать отличия в парах стимулов).
Чуть более сложный метод порционной оценки использует отношения оценок или отношения воспроизводств стимула. Перед наблюдателем ставится одна из двух возможных задач:
1. Выбрать или воспроизвести образец, который имеет некое предписанное отношение к стандартному.
2. Установить соответствующие отношения между двумя (или более) образцами.
В типичном эксперименте наблюдателям предъявляют образец и просят найти, выбрать или воспроизвести тестовый образец с половинным или удвоенным признаком. Конечно, в повседневной практике этот метод трудноосуществим из-за сложности подготовки образцов и сложности наблюдательской оценки, однако его также можно применять для создания пропорциональных шкал.
2.7 МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ
Многомерное шкалирование (multidimensional scaling - MDS) - это метод, подобный одномерному шкалированию, который, однако, не требует предварительного одномерного шкалирования по интересующему признаку и при котором размерность считают частью анализа. При многомерном шкалировании данные интервальных или порядковых шкал - это данные о сходстве или о различии между стимулами, а результат эксперимента - это многомерное геометрическое представление перцепционных взаимоотношений между стимулами, подобное многомерной карте.
Данные о различиях, требуемые для MDS, можно легко получить, проведя эксперименты по парному сравнению и по т.н. триадным комбинациям.
В эксперименте парного сравнения наблюдателю предъявляют все образцы всех возможных пар и затем просят выполнить количественную оценку перцепционных отличий в каждой паре. Результаты оценок парных комбинаций подвергают MDS-анализу.
В методе триадных комбинаций каждую из возможных комбинаций наблюдателям предъявляют три раза подряд, а затем просят оценить, какие два стимула в каждой триаде наиболее сходны друг с другом, а какие, напротив - более всего отличны друг от друга. Полученные данные в дальнейшем можно конвертировать в частоту оценки каждой пары как самой сходной или как самой отличной, а затем объединить частотные данные в т.н. матрицу подобия (или матрицу различия), используемую в MDS-анализе.