metody-osobnostni-psychologie

relativní, byť v určitých případech už může být pro účely dané studie naprosto nedostatečná.

Podobná situace jako při zjišťování rozměrů pokoje nás čeká při měření ve společenských vědách.

Ne vždy máme k dispozici „laserové metry“. Často se musíme spolehnout na ona „pravítka“

či „trojúhelníky“. Například již zmíněný psychometrický nástroj pro měření rysů osobnosti

lze najít v různě rozsáhlých variantách. Původní varianta například čítá 240 výroků, které musí

respondenti posoudit, a jen toto měření tak trvá 45 minut. To je pro mnoho výzkumů zcela

nepraktické, a využívají tak méně rozsáhlé inventáře, zahrnující například 60, 44 či jen 10 pečlivě

vybraných výroků. Kratší nástroje dosahují nižší reliability, přináší tedy méně spolehlivé

měření. Zároveň je ale jejich použití výrazně méně nákladné, a často tak mohou být vhodnější.

Validita neboli

platnost vyjadřuje, nakolik nástroj skutečně měří to, co bychom měřit chtěli. Problém je, že

často není žádný jednoznačný a snadný způsob, jak to ověřit. Měří testy inteligence skutečně

inteligenci, anebo spíše zkušenost s daným typem úloh, s testováním jako takovým, či Posuzování validity měření je obvykle nepřímé a často je spojeno s širší oborovou diskuzí.

Validitu určitého měření lze posuzovat například tím, zda empiricky koreluje s jinými proměnnými,se kterými by na základě teoretické argumentace mělo souviset. Učí se lidé s vyšší

naměřenou inteligencí rychleji nové věci? Jsou úspěšnější ve vzdělávacím systému? Mají vyšší

plat a tvořivější zaměstnání? Každá z těchto souvislostí může do určité míry měření inteligence

validizovat. Problémem ale je, že se jedná o relativně komplexní konstrukce, které můžeme

zároveň jednoduše napadnout (např. Jsou nové věci pro každého stejně nové? Neoceňuje

vzdělávací systém spíše schopnost psát test než řešit problémy?). Úsudky o validitě se tak

často spíše rodí v kontextu oborové diskuze než jako jeden výsledek metodického měření.

Interpretační normy a chyby- homogenita: Při vyhodnocování testu proto výzkumník musí vědět, co vlastně naměřil. Pokud význam hodnot v testu vysvětlí nesprávně nebo nepřesně, vznikají interpretační chyby (Urbánek et al., 2011). Výběr reprezentativního vzorku populace Vzorek, ze kterého tvoříme normu, by měl být reprezentativním výběrem populace. To znamená, že by měl mít stejné charakteristiky, jako má celá populace. Proto je důležité, aby vzorek pro tvorbu norem byl dostatečně velký. Reprezentativnosti je také snazší dosáhnout, je-li zkoumaná populace homogenní (Urbánek et al., 2011). Vzorek můžeme v zásadě vybírat dvěma způsoby. Prvním z nich je pravděpodobnostní metoda, kdy každý člen z populace má teoreticky stejnou šanci dostat se do vzorku. Druhým z nich je nepravděpodobnostní metoda, neboli metoda záměrného výběru, kde se o stejnou šanci členů zapojit se do vzorku nesnažíme (Urbánek et al., 2011