Конечно, вы не собираетесь делать подобных ошибок в своих экспериментах. Однако существует два вида измерений, в которых нужно приложить особые усилия для избежания искажений. Во-первых, это измерения очень маленьких физических величии. Примером может служить регистрация кожно-гальванической реакции — изменений сопротивления кожи «электрическому току, которые возникают, когда человек пугается или говорит неправду. Чтобы зарегистрировать реакцию, электрическое изменение должно быть усилено. Как мы можем быть уверены в том, что двойное увеличение амплитуды движения пера самописца означает двойное увеличение кожно-гальванической реакции? Обычно усилитель имеет максимальную чувствительность к определенной скорости нарастания или уменьшения тока. Если изменение нарастает либо быстрее, либо медленнее, оно уже не будет усиливаться в такой же пропорции. Итак, существуют такие области психологических исследований, где экспериментатор должен быть совершенно уверен в характеристиках измерительных приборов.

Проблемы искажения возникают и в тех случаях, когда используется психологическое шкалирование. Предположим, мы прошкалировали, как это было описано в одном из предшествующих разделов, шутки от «веселых» до «пустых», используя средние оценки-баллы, данные группой экспертов. Можем ли мы быть уверены о том, что различие в забавности между шутками, получившими оценку «2» и «4», такое же, как между шутками с оценкой «6» и «8»? Вероятно, нет. Следовательно, если бы мы проводили эксперимент для выяснения того, как влияет забавность шутки на ее запоминание, и проверяли бы какую-то точную гипотезу (например, что запоминаемость растет пропорционально росту забавности), мы не могли бы с уверенностью сказать, подтверждает форма кривой гипотезу или нет. Для правильного проведения такого эксперимента вы должны использовать более изощренные методы шкалирования, чем те, которые могут быть описаны в этой книге (см. Торгерсон, 1958). Сейчас же вы должны запомнить, что содержательная интерпретация формы кривых, полученных с помощью субъективного шкалирования переменных, всегда требует доказательства того, что переменные не были искажены.