Чтобы устранить такой дефект, используют контрольную группу (см. гл. 5, С. 357—361). Простейший же способ снять влияние установки первого замера — производить повторный замер спустя достаточное время после первого (например, две недели) и на достаточно большой выборке испытуемых (около 50 человек). Составив таблицу замеров для всех обследуемых, мы далее анализируем, какова общая устойчивость данных и от чего зависят отклонения между двумя замерами (табл. 2, пример Г. И. Саганенко).

При повторных измерениях используют различные оцен­ки устойчивости данных, одна из которых — это процент пол­ных совпадений ответов на серию вопросов в двух последова­тельных пробах методики. Соответствующая формула:

где в числителе п — количество полностью совпавших пар от­ветов, а в знаменателе Л7 — общая численность испытуемых, р — процент устойчивости.

По этой формуле, для примера, в табл. 2 получим:

 . полной устойчивости исходных данных. Однако ее можно повысить, заменив некоторые пункты, в частности пункт 3. по которому обнаружен наибольший разброс (всего лишь 50% совпадений). Основной критерий устой­чивости информации — анализ данных по отроке. Если анали­зировать эти итоги по колонкам, найдем, что некоторые субъекты (В и Г особенно) дали большой разброс, а некоторые (А и Б) — почти не дали разброса. Те пункты шкалы, в кото­рых обнаружено несовпадение даже у весьма "устойчивых" субъектов, должны быть переформулированы.

Таблица 3

Сравнение данных двух последовательных замеров в трехчленной шкале (N=28 чел.)