Профессии значимо сопряжены — подобны.

Экспериментально выявлено, что критериальное значение коэффициента сопряженности специальностей, характеризующих материалы при их сопоставлении с эталоном, составляет 0,5. То есть если значение Сп больше или равно 0,5, то изучаемые феномены значимо сопряжены или подобны, то есть составляют один класс, тип, группу.

3. Строгая классификация (номинальная шкала). Содержание данной шкалы описывается логическим правилом: А — не В; В — не С; С — не D и т. д. Шкала строго определяет отличие одного измеренного признака (или субъекта) от другого. Часто в опросниках «работает» дихотомическая шкала — «да-нет», которая интерпретируется в форме присутствия/отсутствия исследуемого признака, то есть «данный признак есть или нет». Например, дифференциально-диагностический опросник Е. Климова интерпретируется в рамках данной шкалы как наличие у субъекта признаков, относящихся к пяти категориям (типам деятельности): «человек», «техника», «знаковая система», «природа» и «художественный образ». Номинальная принадлежность субъекта к одной из областей определяет у него отсутствие признаков других категорий.

4. Шкала порядков (ранговая шкала). Известно по крайней мере два вида ранговых шкал. Это шкала строгой упорядоченности, где действует логическая схема А > B; B > C; C > D и т. д., и шкала нестрогой упорядоченности — "больше или равно — меньше или равно".

Параметрические шкалы

Когда исследователь может измерить психологический признак, сказав при этом, что данные феномены различаются между собой на такое-то количество условных единиц, то появляется новый уровень измерений, основанный на параметре. Именно на параметрическом уровне измерения базируется математическая статистика.

К параметрическим относят шкалу интервалов, шкалу отношений и абсолютную шкалу.

5. Шкала интервалов (интервальная). Отличие данной шкалы от других параметрических шкал состоит в том, что начало отсчета (ноль) и интервалы выбраются условно. Здесь действует логическое правило, например, что между психологическими признаками А и В существует различие, измеряемое десятью условными единицами. Это интерпретируется так: А больше (или меньше) В на 10 единиц. Если, например, качество «коммуникабельность» субъекта А составляет стандартные 10 стэнов, а субъекта В — 7 стэнов, то по данному признаку субъект А более коммуникабелен, чем субъект В на 3 стэна. Из этого примера видно, что и точка отсчета величины признака, и интервал выбраны условно. Однако расчетный стандартизированный интервал дает возможность полагать, что на доверительном уровне (95%) разница между А и В постоянна и равна определенному значению. На практике измерение температуры (по Цельсию) происходит в шкале интервалов, так как, во-первых, нулевая температура не означает, что температура не отсутствует вообще, а во-вторых, интервалы, выраженные в градусах, являются делением относительным.

6. Шкала отношений. Измерение по шкале отношений осуществляется в области психофизиологических исследований. Содержанием данной шкалы является наличие абсолютной точки отсчета, то есть нуля, от которого идет относительно равный отсчет. Примером такой шкалы является измерение длины и веса, где имеется точка отсчета — ноль (отсутствие веса или длины), а интервалами являются общепринятые единицы измерения.

7. Абсолютная шкала (Lord F., Novick M., 1968). Данная оценочная шкала применяется в ситуации, когда есть ноль (отсутствие признака или качества), от которого идет отсчет в абсолютных долях. Примерами могут служить физические измерения, в частности, регистрация количества электронов в атоме, заряд ядра и т. п.

Названные одномерные шкалы (кроме абсолютной) могут быть преобразованы в другие шкалы более низкого уровня (понижение мощности шкалы). Так, интервальная шкала довольно легко может быть представлена в форме ранговой (по рейтингу балла), а также при наличии критерия (величины признака или его границ) — в номинальной.

Возможно преобразование шкалы более низкого уровня в шкалу более высокого уровня (повышение мощности шкалы)*.

Одномерные психологические шкалы, полученные в результате измерения одного и того же признака у одного и того же объекта при использовании различных инструментов, могут также преобразовываться в многомерные шкалы** путем конструирования функциональных зависимостей между ними.