ព្រឹត្តិការណ៍ គ
	អ្នកជំនាញ j = ១
អ្នកជំនាញ a ij	អ្នកជំនាញ j = ២
	អ្នកជំនាញ j = ១
សារៈសំខាន់ a ij	អ្នកជំនាញ j = ២
ចំណាត់ថ្នាក់សរុបនៃសារៈសំខាន់ a i

តម្លៃមធ្យមសម្រាប់ចំណាត់ថ្នាក់សរុបនៃស៊េរីដែលបានពិចារណា

គម្លាតការេសរុប S នៃព្រឹត្តិការណ៍សរុបពីតម្លៃមធ្យម a គឺ

ហៅថាមេគុណស្របគ្នា។ តម្លៃនៃ W ប្រែប្រួលពី 0 ទៅ 1។ នៅ W = 0 គឺពិតជាមិនមានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាទេ។ មិនមានទំនាក់ទំនងរវាងការវាយតម្លៃរបស់អ្នកជំនាញផ្សេងៗទេ។ ផ្ទុយទៅវិញនៅ W = 1 កិច្ចព្រមព្រៀងនៃមតិអ្នកជំនាញបានបញ្ចប់។

ប្រសិនបើលំដាប់ (5.2) មានសមភាពបន្ថែមលើវិសមភាពតឹងរឹង ពោលគឺ មានភាពចៃដន្យនៃចំណាត់ថ្នាក់ បន្ទាប់មករូបមន្តសម្រាប់គណនាមេគុណស្របគ្នាមានទម្រង់

នៅពេលដែលចំណាត់ថ្នាក់ត្រូវបានធ្វើម្តងទៀត ដើម្បីទទួលបានចំណាត់ថ្នាក់ធម្មតាដែលមានចំណាត់ថ្នាក់មធ្យមស្មើនឹង

ត្រូវតែកំណត់គុណលក្ខណៈព្រឹត្តិការណ៍ដែលមាន ចំណាត់ថ្នាក់ដូចគ្នា។ចំណាត់ថ្នាក់ស្មើនឹងមធ្យមភាគនៃទីកន្លែងដែលព្រឹត្តិការណ៍ទាំងនេះចែករំលែកក្នុងចំណោមពួកគេ។

ឧទាហរណ៍ ចំណាត់ថ្នាក់នៃព្រឹត្តិការណ៍ខាងក្រោមត្រូវបានទទួល៖

ចំណាត់ថ្នាក់ អាយ

ព្រឹត្តិការណ៍ 2 និង 5 បានចែករំលែកកន្លែងទីពីរ និងទីបី។ ដូច្នេះ​គេ​ជាប់​ចំណាត់​ថ្នាក់

ព្រឹត្តិការណ៍ 3, 4 និង 6 បានចែករំលែកកន្លែងទី 4 ទី 5 ទី 6 ហើយពួកគេត្រូវបានចាត់ថ្នាក់។

ដូច្នេះយើងទទួលបានចំណាត់ថ្នាក់ធម្មតា៖

ចំណាត់ថ្នាក់ a"i

ឧទាហរណ៍។ពិចារណាចំណាត់ថ្នាក់ m=10 ព្រឹត្តិការណ៍ p=3 ដោយអ្នកជំនាញ; N, Q, R ។ លទ្ធផលគណនាត្រូវបានបង្ហាញក្នុងតារាង។ ៥.៣.

ចំពោះតម្លៃខ្លាំងនៃមេគុណស្រប ការសន្មត់ខាងក្រោមអាចត្រូវបានធ្វើឡើង។ ប្រសិនបើ W= 0 នោះមិនមានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាក្នុងការប៉ាន់ប្រមាណទេ ដូច្នេះដើម្បីទទួលបានការប៉ាន់ស្មានដែលអាចទុកចិត្តបាន ចាំបាច់ត្រូវបញ្ជាក់ទិន្នន័យដំបូងអំពីព្រឹត្តិការណ៍ និង (ឬ) ផ្លាស់ប្តូរសមាសភាពនៃក្រុមអ្នកជំនាញ។ ជាមួយនឹង W = 1 វាគឺនៅឆ្ងាយពីតែងតែអាចធ្វើទៅបានដើម្បីពិចារណាការប៉ាន់ប្រមាណដែលទទួលបានជាវត្ថុបំណង ចាប់តាំងពីពេលខ្លះវាប្រែថាសមាជិកទាំងអស់នៃក្រុមអ្នកជំនាញបានយល់ព្រមជាមុនដើម្បីការពារផលប្រយោជន៍រួមរបស់ពួកគេ។

វាចាំបាច់ដែលតម្លៃដែលបានរកឃើញរបស់ W ធំជាង កំណត់តម្លៃ W 3 (W>W 3) ។ អ្នកអាចយក W 3 = 0.5, i.e. នៅ W > 0.5 សកម្មភាពរបស់អ្នកជំនាញមានការសម្របសម្រួលច្រើនជាងការមិនសម្របសម្រួល។ សម្រាប់ W< 0,5 полученные оценки нельзя считать достоверными, и поэтому следует повторить опрос заново. Жесткость данного утверждения опреде­ляется важностью проводимого исследования и возможностью повторной экспертизы. Практика показывает, что очень часто этим требованием пренебрегают.

ការគណនាមេគុណ W ដោយគិតគូរពីសមត្ថភាពរបស់អ្នកជំនាញត្រូវបានផ្តល់ឱ្យក្នុងការងារ។

ការប្រើមាត្រដ្ឋានធម្មតាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកកំណត់ចំណាត់ថ្នាក់ទៅវត្ថុតាមលក្ខណៈមួយចំនួន។ ដូច្នេះតម្លៃម៉ែត្រត្រូវបានបកប្រែទៅជាតម្លៃចំណាត់ថ្នាក់។ ទន្ទឹមនឹងនេះភាពខុសគ្នានៃកម្រិតនៃការបង្ហាញលក្ខណៈសម្បត្តិត្រូវបានជួសជុល។ នៅក្នុងដំណើរការចំណាត់ថ្នាក់ ច្បាប់ចំនួន 2 គួរតែត្រូវបានអនុវត្តតាម។

លំដាប់លំដាប់។វាចាំបាច់ក្នុងការសម្រេចចិត្តថាតើអ្នកណាទទួលបានចំណាត់ថ្នាក់ទីមួយ: វត្ថុដែលមានកម្រិតខ្ពស់បំផុតនៃការបញ្ចេញមតិនៃគុណភាពណាមួយឬផ្ទុយទៅវិញ។ ភាគច្រើនជាញឹកញាប់វាគឺពិតជាព្រងើយកណ្តើយនិងមិនប៉ះពាល់ដល់លទ្ធផលចុងក្រោយ។ វាត្រូវបានទទួលយកជាប្រពៃណីដើម្បីសន្មតថាចំណាត់ថ្នាក់ទីមួយចំពោះវត្ថុដែលមានកម្រិតគុណភាពកាន់តែច្រើន (តម្លៃខ្ពស់ជាង - ឋានៈទាបជាង) ។ ជាឧទាហរណ៍ ជើងឯកទទួលបានចំណាត់ថ្នាក់លេខមួយ ហើយមិនមែនផ្ទុយមកវិញទេ។ ទោះបីជានៅទីនេះ ប្រសិនបើលំដាប់បញ្ច្រាសត្រូវបានអនុម័ត លទ្ធផលនឹងមិនផ្លាស់ប្តូរពីនេះទេ។ ដូច្នេះអ្នកស្រាវជ្រាវម្នាក់ៗមានសិទ្ធិកំណត់លំដាប់នៃចំណាត់ថ្នាក់ខ្លួនឯង។ ជាឧទាហរណ៍ E.V. Sidorenko ផ្តល់អនុសាសន៍ឱ្យចាត់ថ្នាក់ទាបទៅតម្លៃទាបជាង។ ក្នុងករណីខ្លះ នេះងាយស្រួលជាង ប៉ុន្តែមិនធម្មតាជាង។

ឧទាហរណ៍៖ មាន​គំរូ​ដែល​មិន​បាន​តម្រៀប​ដែល​ទិន្នន័យ​ត្រូវ​ចាត់​ថ្នាក់។ (២, ៧, ៦, ៨, ១១, ១៥, ៩)។ បន្ទាប់ពីបញ្ជាទិញគំរូរួច យើងចាត់ចំណាត់ថ្នាក់វា។

ទិន្នន័យម៉ែត្រ		ជម្រើសជំនួស៖	ទិន្នន័យម៉ែត្រ

ដោយឡែក​គួរ​និយាយ​ដូច​តទៅ​នេះ​។ មានក្រុមនៃការធ្វើតេស្តដែលមិនប្រើប៉ារ៉ាម៉ែត្រកម្រ (Wilcoxon T-test, Mann-Whitney U-test, Rosenbaum Q-test ។ .

ច្បាប់ចំណាត់ថ្នាក់ដែលភ្ជាប់។វត្ថុដែលមានភាពធ្ងន់ធ្ងរដូចគ្នានៃលក្ខណៈសម្បត្តិត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ដូចគ្នា។ ចំណាត់ថ្នាក់នេះគឺជាមធ្យមនៃចំណាត់ថ្នាក់ដែលពួកគេនឹងទទួលបាន ប្រសិនបើពួកគេមិនស្មើគ្នា។ ជាឧទាហរណ៍ អ្នកត្រូវដាក់ចំណាត់ថ្នាក់គំរូដែលមានស៊េរីនៃទិន្នន័យម៉ែត្រដូចគ្នាបេះបិទ៖ (4, 5, 9, 2, 6, 5, 9, 7, 5, 12)។ បន្ទាប់ពីបញ្ជាទិញគំរូ មធ្យមនព្វន្ធនៃចំណាត់ថ្នាក់ដែលពាក់ព័ន្ធគួរតែត្រូវបានគណនា។

ទិន្នន័យម៉ែត្រ	ចំណាត់ថ្នាក់មុន។	ចំណាត់ថ្នាក់ចុងក្រោយ

ភារកិច្ចសម្រាប់ការងារឯករាជ្យ។

ចាត់ថ្នាក់គំរូតាមក្បួន " តម្លៃធំជាង- ចំណាត់ថ្នាក់ទាប"៖ (១១១, ១០៤, ១១៥, ១០៧, ៩៥, ១០៤, ១០៤) ។

ចាត់ថ្នាក់គំរូយោងទៅតាមច្បាប់ "តម្លៃទាប - ចំណាត់ថ្នាក់ទាប" (20, 25, 8, 7, 20, 14, 27) ។

ផ្សំគំរូទាំងពីរមុន និងចំណាត់ថ្នាក់ដោយយោងទៅតាមច្បាប់ "តម្លៃខ្ពស់ជាង - ចំណាត់ថ្នាក់ទាប"

សូចនាករ​នៃ​លក្ខណៈ​ពិសេស​មួយ​ណា​ពី​តារាង I ជា​ការ​តែងតាំង តើ​មួយ​ណា​ជា​ម៉ែត្រ?

បកប្រែសូចនាករការយល់ដឹងពីតារាង I នៃឧបសម្ព័ន្ធទៅជាមាត្រដ្ឋានចំណាត់ថ្នាក់។ បន្លិចកម្រិតនៃភាពធ្ងន់ធ្ងរនៃសូចនាករដោយបំប្លែងពួកវាទៅជាមាត្រដ្ឋានតែងតាំង។

តារាង I ទិន្នន័យសម្រាប់ដំណើរការ

សិស្ស

ទម្រង់សាកលវិទ្យាល័យ

ការយល់ដឹង

តួលេខលាក់

ខកខាន

នព្វន្ធ

ការយល់ដឹង

ការលើកលែង រូបភាព

ភាពស្រដៀងគ្នា

ស៊េរីលេខ

ការសន្និដ្ឋាន

ការបន្ថែមធរណីមាត្រ

ការទន្ទេញពាក្យ

IQ មធ្យម

វិចារណញាណ- introversion

neuroticism

សញ្ញាសម្គាល់មធ្យម

ប្រវត្តិរូបរបស់សាកលវិទ្យាល័យ៖ 0 - ជម្រើសរបស់និស្សិតនៃទម្រង់មនុស្សធម៌;

1 - ជម្រើសរបស់សិស្សអំពីទម្រង់គណិតវិទ្យា ឬវិទ្យាសាស្ត្រធម្មជាតិ

ប្រហាក់ប្រហែល R.s. Tហើយភាពខុសគ្នាគឺមានការធ្វេសប្រហែសនៅពេល។ ប្រសិនបើសម្មតិកម្ម H 0 ជាការពិត យោងទៅតាមសមាសធាតុ X 1 មួយណា , ... , X នវ៉ិចទ័រចៃដន្យ X គឺឯករាជ្យ អថេរចៃដន្យ, ការព្យាករណ៍របស់ R. ជាមួយ។ ទៅ ត្រូវបានកំណត់ដោយរូបមន្ត

កន្លែងណា (សូមមើល) ។

មានការទំនាក់ទំនងផ្ទៃក្នុងរវាង R. នៃទំព័រ។ និង . ដូចដែលបានបង្ហាញនៅក្នុង ប្រសិនបើសម្មតិកម្ម H 0 ជាការពិត ការព្យាករណ៍ មេគុណទំនាក់ទំនងរបស់ Kendall ចូលទៅក្នុងគ្រួសារលីនេអ៊ែរ R. s. រហូតដល់ កត្តាថេរស្របគ្នានឹងមេគុណទំនាក់ទំនងលំដាប់ Spearman ពោលគឺ៖

វាកើតឡើងពីសមភាពនេះ ដែលមេគុណទំនាក់ទំនង corr រវាង និងស្មើ

i.e. សម្រាប់ nP ធំ។ ជាមួយ។ និងសមមូល asymptotically (សូមមើល) ។

ពន្លឺ។: Gaek Ya., Shidak Z., Theory of rank criteria, trans. ពីភាសាអង់គ្លេស, M., 1971; K e n d a l l M. G., Rank correlation method, 4ed., L., 1970 ។ M.S. Nikulin ។

សព្វវចនាធិប្បាយគណិតវិទ្យា. - អិមៈសព្វវចនាធិប្បាយសូវៀត. I.M. Vinogradov ។ ១៩៧៧-១៩៨៥។

សូមមើលអ្វីដែល "RANK STATISTICS" មាននៅក្នុងវចនានុក្រមផ្សេងទៀត៖

ស្ថិតិចំណាត់ថ្នាក់- - [A.S. Goldberg ។ វចនានុក្រមថាមពលរុស្ស៊ីអង់គ្លេស។ 2006] ប្រធានបទថាមពលនៅក្នុងស្ថិតិចំណាត់ថ្នាក់ EN ទូទៅ… សៀវភៅណែនាំអ្នកបកប្រែបច្ចេកទេស

ពាក្យនេះមានអត្ថន័យផ្សេងទៀត សូមមើលស្ថិតិ (អត្ថន័យ)។ ស្ថិតិ (ក្នុង អារម្មណ៍តូចចង្អៀត) អាចវាស់វែងបាន។ មុខងារលេខពីគំរូ ដោយឯករាជ្យពីប៉ារ៉ាម៉ែត្រមិនស្គាល់នៃការចែកចាយ។ អេ អារម្មណ៍ទូលំទូលាយពាក្យ (គណិតវិទ្យា) ... ... វិគីភីឌា

- (ស្ថិតិ) 1. សំណុំទិន្នន័យ និង វិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យាប្រើដើម្បីសិក្សាទំនាក់ទំនងរវាងអថេរផ្សេងៗ។ វារួមបញ្ចូលវិធីសាស្រ្តដូចជា តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ(តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ) និងការជាប់ទាក់ទងគ្នានៃចំណាត់ថ្នាក់។ 2. តម្លៃដែលបានប្រើ ...... វចនានុក្រមសេដ្ឋកិច្ច

ស្ថិតិ- 1. ប្រភេទនៃសកម្មភាពដែលមានគោលបំណងទទួលបាន ដំណើរការ និងវិភាគព័ត៌មានដែលកំណត់លក្ខណៈនៃគំរូបរិមាណនៃជីវិតនៅលើកោះនេះនៅក្នុងភាពចម្រុះរបស់វាទាំងអស់ ដោយភ្ជាប់ដោយ inextricably ជាមួយមាតិកាគុណភាពរបស់វា។ ក្នុងន័យតូចចង្អៀតនៃពាក្យ ...... សព្វវចនាធិប្បាយសង្គមវិទ្យារុស្ស៊ី

- (ស្ថិតិ​ដែល​មិន​មាន​ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ​) ស្ថិតិ បច្ចេកទេសដែលមិនអនុញ្ញាតឱ្យមានលក្ខណៈពិសេស ទម្រង់មុខងារសម្រាប់ទំនាក់ទំនងរវាងអថេរ។ ចំណាត់ថ្នាក់ទំនាក់ទំនងអថេរពីរគឺជាឧទាហរណ៍មួយ។ ការប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសបែបនេះ ...... វចនានុក្រមសេដ្ឋកិច្ច- K. m. ដែលទទួលបានឈ្មោះរបស់ពួកគេ។ ដោយសារតែការពិតដែលថាពួកគេត្រូវបានផ្អែកលើ "ទំនាក់ទំនងសហ" នៃអថេរពួកគេគឺជាវិធីសាស្រ្តស្ថិតិដែលជាការចាប់ផ្តើមនៃការដែលត្រូវបានដាក់នៅក្នុងស្នាដៃរបស់លោក Karl Pearson នៅជុំវិញ ចុង XIXក្នុង ពួកគេមានទំនាក់ទំនងយ៉ាងជិតស្និទ្ធជាមួយ ... សព្វវចនាធិប្បាយចិត្តសាស្ត្រ

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ Digital Illusions CE Publisher ... វិគីភីឌា

Karl Pearson Karl (Carl) Pearson ថ្ងៃខែឆ្នាំកំណើត... Wikipedia

នៅពេលដាក់តាំងបង្ហាញ ការវាយតម្លៃអ្នកជំនាញឬនៅក្នុងករណីចំណាត់ថ្នាក់ផ្សេងទៀត មានស្ថានភាពដែលមានពីរ ឬច្រើន។ ច្រើនទៀតគុណភាពត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ដូចគ្នា។ ក្នុងករណីនេះ ច្បាប់ចំណាត់ថ្នាក់គឺ៖

1. តម្លៃលេខតូចបំផុតត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ 1 ។

2. តម្លៃលេខខ្ពស់បំផុតត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ស្មើនឹងចំនួននៃតម្លៃចំណាត់ថ្នាក់។

3. ប្រសិនបើមានដំបូងជាច្រើន។ តម្លៃលេខគឺស្មើគ្នា ពួកគេត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ស្មើនឹង មធ្យមចំណាត់ថ្នាក់ទាំងនោះដែលបរិមាណទាំងនេះនឹងទទួលបាន ប្រសិនបើពួកគេស្ថិតក្នុងលំដាប់មួយបន្ទាប់ពីមួយផ្សេងទៀត ហើយមិនស្មើគ្នា។

ចំណាំថាទាំងតម្លៃដំបូង និងចុងក្រោយនៃស៊េរីដំបូងសម្រាប់ចំណាត់ថ្នាក់អាចធ្លាក់នៅក្រោមករណីនេះ។

4. ចំនួន​សរុបចំណាត់ថ្នាក់ពិតប្រាកដគួរតែស្របគ្នាជាមួយនឹងការគណនាដែលបានកំណត់ដោយរូបមន្ត (1) ។

ឧទាហរណ៍ អ្នកចិត្តសាស្រ្តម្នាក់បានទទួលពីមុខវិជ្ជាចំនួន ១១ តម្លៃខាងក្រោមសូចនាករនៃភាពវៃឆ្លាតមិនមែនពាក្យសំដី៖ 113, 107, 123, 122, 117, 117, 105, 108, 114, 102, 104. វាចាំបាច់ក្នុងការចាត់ថ្នាក់សូចនាករទាំងនេះ។

លេខអ្នកពិនិត្យ p/p	IQ	ចំណាត់ថ្នាក់តាមលក្ខខណ្ឌ	ចំណាត់ថ្នាក់
		(8)	8,5
		(9)	8,5

ដោយសារតែ មុខវិជ្ជា 5 និង 6 មានសូចនាករភាពវៃឆ្លាតស្មើគ្នា បន្ទាប់មកពួកគេត្រូវដាក់ចំណាត់ថ្នាក់តាមលក្ខខណ្ឌ ចាំបាច់ទៅតាមលំដាប់លំដោយ - ហើយសម្គាល់ចំណាត់ថ្នាក់ទាំងនេះ។ វង់ក្រចក- ( ). ប៉ុន្តែដោយសារពួកគេគួរតែមានចំណាត់ថ្នាក់ដូចគ្នា។ បន្ទាប់មកនៅក្នុងជួរជួរ យើងត្រូវតែដាក់មធ្យមនព្វន្ធនៃចំណាត់ថ្នាក់ក្នុងតង្កៀប ពោលគឺឧ។ . ជារឿយៗ ចំណាត់ថ្នាក់តាមលក្ខខណ្ឌ និងពិតប្រាកដត្រូវបានសរសេរក្នុងជួរឈរមួយ។

តោះពិនិត្យមើលភាពត្រឹមត្រូវនៃចំណាត់ថ្នាក់តាមរូបមន្ត (1)៖

សរុបមក ចំណាត់ថ្នាក់ពិត៖ 6+4+11+10+8.5+8.5+3+5+7+1+2=66។

ដោយសារតែ ផលបូកត្រូវគ្នា បន្ទាប់មកចំណាត់ថ្នាក់គឺត្រឹមត្រូវ។

មាត្រដ្ឋានចំណាត់ថ្នាក់ប្រើច្រើន។ វិធីសាស្រ្តស្ថិតិ. មេគុណទំនាក់ទំនង Spearman និង Kendall ត្រូវបានអនុវត្តជាញឹកញាប់បំផុតចំពោះការវាស់វែងដែលទទួលបានក្នុងមាត្រដ្ឋាននេះ លើសពីនេះ លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យផ្សេងៗសម្រាប់ភាពខុសគ្នាត្រូវបានប្រើទាក់ទងនឹងទិន្នន័យដែលទទួលបានក្នុងមាត្រដ្ឋាននេះ។

មាត្រដ្ឋានចន្លោះពេល

នៅក្នុងមាត្រដ្ឋានចន្លោះពេល តម្លៃនីមួយៗនៃបរិមាណដែលបានវាស់វែងត្រូវបានបំបែកចេញពីតម្លៃដែលនៅជិតបំផុតដោយ ចម្ងាយស្មើគ្នា. គោលគំនិតសំខាន់នៃមាត្រដ្ឋាននេះគឺ ចន្លោះពេលដែលអាចត្រូវបានកំណត់ថាជាសមាមាត្រ ឬផ្នែកនៃទ្រព្យសម្បត្តិដែលអាចវាស់វែងបានរវាងមុខតំណែងជាប់គ្នាពីរនៅលើមាត្រដ្ឋានមួយ។

ទំហំចន្លោះ- តម្លៃគឺថេរ និងថេរនៅគ្រប់ផ្នែកទាំងអស់នៃមាត្រដ្ឋាន។ សម្រាប់ការវាស់វែងតាមមាត្រដ្ឋាននៃចន្លោះពេល ឯកតារង្វាស់ពិសេសត្រូវបានបង្កើតឡើង ក្នុងចិត្តវិទ្យានេះគឺ ជញ្ជាំង. នៅពេលធ្វើការជាមួយមាត្រដ្ឋាននេះ ទ្រព្យសម្បត្តិ ឬវត្ថុដែលបានវាស់វែងត្រូវបានផ្តល់ជាលេខ ស្មើនឹងចំនួនឯកតារង្វាស់ ស្មើនឹងបរិមាណនៃទ្រព្យសម្បត្តិ។ មុខងារសំខាន់មួយ។មាត្រដ្ឋានចន្លោះពេលគឺថាវាមិនមានចំណុចយោងធម្មជាតិ (សូន្យគឺបំពាន និងមិនបង្ហាញពីអវត្តមាននៃទ្រព្យសម្បត្តិដែលអាចវាស់វែងបាន)។

ដូច្នេះនៅក្នុងចិត្តវិទ្យា ឌីផេរ៉ង់ស្យែលស៊ីម៉ង់ត៍របស់ Ch. Osgood ត្រូវបានគេប្រើជាញឹកញាប់ ដែលជាឧទាហរណ៍នៃការវាស់វែងផ្សេងៗ។ លក្ខណៈផ្លូវចិត្តបុគ្គលិកលក្ខណៈ អាកប្បកិរិយាសង្គម, ទិសដៅតម្លៃ, អត្ថន័យ​ផ្ទាល់​ខ្លួន​, ទិដ្ឋភាពផ្សេងៗការ​គោរព​ខ្លួន​ឯង។

3 - 2 - 1 0 +1 +2 +3

មិនដឹងជាដាច់ខាត

មិនយល់ស្រប (មិនច្បាស់) យល់ព្រម

ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ដូចដែល S. Stevens និងអ្នកស្រាវជ្រាវមួយចំនួនទៀតសង្កត់ធ្ងន់ ការវាស់វែងផ្លូវចិត្តលើមាត្រដ្ឋាននៃចន្លោះពេលក្នុងខ្លឹមសារ ជារឿយៗប្រែទៅជាការវាស់វែងដែលធ្វើឡើងលើមាត្រដ្ឋាននៃការបញ្ជាទិញ។ មូលដ្ឋានសម្រាប់ការអះអាងនេះគឺជាការពិតដែលថា មុខងារមនុស្សផ្លាស់ប្តូរអាស្រ័យលើ លក្ខខណ្ឌផ្សេងគ្នា. ឧទាហរណ៍ នៅពេលវាស់កម្លាំងដោយប្រើឌីណាម៉ូម៉ែត្រ ឬវិសាលភាពយកចិត្តទុកដាក់ជាមួយនាឡិកាបញ្ឈប់ លទ្ធផលរង្វាស់នៅដើម និងចុងបញ្ចប់នៃការពិសោធន៍នឹងមិនត្រូវបានគណនាក្នុងចន្លោះពេលស្មើគ្នាទេ ដោយសារភាពអស់កម្លាំងរបស់ប្រធានបទ។

មានតែការវាស់វែងតាមស្តង់ដារយ៉ាងតឹងរឹង វិធីសាស្រ្តសាកល្បងបានផ្តល់ថាការចែកចាយតម្លៃនៅក្នុងគំរូតំណាង (សូមមើលខាងក្រោម) គឺគ្រប់គ្រាន់ជិតធម្មតា (សូមមើលខាងក្រោម) អាចត្រូវបានចាត់ទុកថាជាការវាស់វែងនៅលើមាត្រដ្ឋានចន្លោះពេលមួយ។ ឧទាហរណ៍នៃការធ្វើតេស្តក្រោយៗទៀតគឺការធ្វើតេស្តភាពវៃឆ្លាតតាមស្តង់ដារ ដែលអង្គភាពធម្មតានៃ IQ គឺសមមូលទាំងតម្លៃបញ្ញាទាប និងខ្ពស់។

វាក៏មានសារៈសំខាន់ជាមូលដ្ឋានផងដែរដែលទិន្នន័យពិសោធន៍ដែលទទួលបាននៅលើមាត្រដ្ឋាននេះអាចជា លេខធំវិធីសាស្រ្តស្ថិតិ។

មាត្រដ្ឋានទំនាក់ទំនង

មាត្រដ្ឋានទំនាក់ទំនងត្រូវបានគេហៅថា ខ្នាតផងដែរ។ទំនាក់ទំនងស្មើគ្នា។ លក្ខណៈពិសេសនៃមាត្រដ្ឋាននេះគឺវត្តមាននៃសូន្យថេរដែលមានន័យថា អវត្តមានពេញលេញទ្រព្យសម្បត្តិ ឬមុខងារណាមួយ។ សមាមាត្រ Jackal គឺជាមាត្រដ្ឋានព័ត៌មានច្រើនបំផុតដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យា និងការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្ថិតិផ្សេងៗ។

មាត្រដ្ឋាននៃសមាមាត្រគឺមានភាពជិតស្និទ្ធនឹងមាត្រដ្ឋានចន្លោះពេល ព្រោះប្រសិនបើចំណុចយោងត្រូវបានជួសជុលយ៉ាងតឹងរ៉ឹង នោះមាត្រដ្ឋានចន្លោះពេលណាមួយប្រែទៅជាមាត្រដ្ឋាននៃសមាមាត្រ។

វាស្ថិតនៅក្នុងមាត្រដ្ឋាននៃសមាមាត្រដែលការវាស់វែងត្រឹមត្រូវ និងច្បាស់លាស់បំផុតត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រដូចជា រូបវិទ្យា គីមីវិទ្យា មីក្រូជីវវិទ្យា។ ការវាស់វែងលើមាត្រដ្ឋាននៃទំនាក់ទំនងក៏ត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រដែលជិតស្និទ្ធនឹងចិត្តវិទ្យាផងដែរ ដូចជា ចិត្តវិទ្យា ចិត្តវិទ្យា និងចិត្តវិទ្យា។