Практикум по общей, экспериментальной и прикладной психологии серия «Практикум по психологии» icon

Практикум по общей, экспериментальной и прикладной психологии серия «Практикум по психологии»



Смотрите также:
Практикум по общей, экспериментальной и прикладной психологии. /Под ред. А. А. Крылова, С. А...
Практикум по психологии личности серия «Практикум по психологии»...
Практикум по гендерной психологии / Под ред. И. М. Клециной, спб.: Питер, 2003, 480 с,; ил...
Психология
Практикум по возрастной психологии удк 159. 922. 6(076. 58) Ббк 88. 4я73 А16...
Книга Н. Смита рекомендована слушателям и преподавателям факультетов психологии и философии...
Практикум по психологии умственно отсталого ребенка...
Практикум по психологии умственно отсталого ребенка...
Автореферат диссертации на соискание ученой степени...
Умо по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов...
Умо по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов...
Практикум по общей психологии учебное пособие для студентов педагогических вузов...



страницы: 1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   42
вернуться в начало
скачать


5. Прибавляем полученный результат к нижней точной границе класса группировки, содержащего медиану: 24,5+3,75=28,25. Это и есть ее значение: Afe=28,25. Существует аналитическая формула для интерполяции медианы:


IW-R


h


где / — нижняя точная граница класса группировки содержащего медиану; Рь — сумма частот классов1 ниже /; / — сумма частот класса, содержащего медиану; N — число наблюдении или измерений; i — ширина класса группировки.


Как видно из нашего примера, когда распределение первичных результатов наблюдений или измерений отличается от нормального, то величины средней арифметической и медианы не совпадают: 29,60*28,25.


Меры изменчивости. В качестве мер изменчивости результатов, характеризующих степень рассеивания отдельных величин вокруг средней арифметической, используются разные меры в зависимости от примененных шкал измерения. Для характеристики рассеивания величин интервальных шкал и шкал отношений пользуются значением среднеквадратичного отклонения (а). Для величин порядковых шкал используют значения полуквар-тильных отклонений (Q, и Q3).


При несгруппированных данных произведем расчет так называемого стандартного отклонения, обозначаемого S. Понятие стандартного отклонения (S) на практике чаще всего используется как синоним среднего квадратичного отклонения (а). Расчет делается следующим образом:


1. Рассчитаем среднюю арифметическую величину (М).


2. Находим отклонение (х) каждого результата измерения (X) от средней арифметической величины: х=Х-М.


3. Возводим найденное значение отклонения каждого результата от среднего в квадрат: я2.


4. Суммируем значения квадратов отклонений всех результатов: Ех2.


' Величина Fb в данной формуле соответствует по своему смыслу величине накопленных частот (/ ), расчет которой был продемонстрирован выше.


26


I. Приемы измерений и статистические способы обработки...


5. Делим сумму квадратов отклонений на общее число наблюдений (ЛО и получаем величину, называемую дисперсией (D):


I*2


?> = -


N


6. Извлекаем корень квадратный из дисперсии и получаем величину, называемую стандартным отклонением (S), или среднеквадратичное отклонение (от):


или с =


Таблица 1.1.6 Расчет дисперсии (О) и стандартного отклонения (5) (при N=10)


X

X

х2


13

0,2

0,04


17

-3,8

14,44


15

-1,8

3,24


11

2-2

4,84


13

0,2

0,04


11

2,2

4,84


17

-3,8

14,44


13

0,2

0,04


11

2,2

4,84


11

2,2

4,84


1х2=51,60


„ , _ 51,60 Таким образом: ?> = ——— = 5,16 и


Приведем все описанные расчеты для конкретного примера и определим дисперсию и стандартное отклонение для выборки, состоящей из результатов 10 измерений: 13; 17; 15; 11; 13; 11; 17; 13; 11; 11. Для начала рассчитаем среднюю арифметическую величину: она оказывается равна 13,2. Для облегчения дальнейших расчетов составляем табл. 1 . 1 .6. В 1-й графе таблицы записываем первичные данные (X), во 2-й — отклонения их значений от средней арифметической (х) и в 3-й — квадраты отклонений (х2).


При сгруппированных данных формула расчета дисперсии приобретает следующий вид:


N


I. Приемы измерений и статистические способы обработки...___________27


где /— частота каждого из классов группировки; Xt — центр каждого из классов группировки; М — средняя арифметическая величина, а N — число измерений.


Различают два полуквартильных отклонения — для левой и правой сторон распределения экспериментальных данных. Каждое из полуквартильных отклонений представляет собой величину, соответствующую половине области распределения центральных 50% данных на шкале измерений. Очевидно, что любое распределение экспериментальных данных может быть разделено на четыре равные части, каждая из которых охватывает 25% наблюдений. Если отсчитывать наблюдения, начиная от минимальной величины на измерительной шкале, то точка С?,, отделяющая первые 25% наблюдений от остальных, определит границу первого квартиля. Та же самая процедура счета, производимая от максимальной величины, отделяет последний, т. е. четвертый, квартиль; сама же точка на шкале обозначается как Q3. Наконец медиана, согласно ее определению, позволяет идентифицировать второй и третий квартили: точка их разделения на шкале и соответствует медиане. Она получила обозначение Qr Половина же интервала на измерительной шкале, заключенного между точками Q, и Qy и есть полуквартильные отклонения. Только в случае нормального, т. е. симметричного, распределения данных точка Q2 совпадает с местоположением медианы. Следовательно, с помощью полуквартильных отклонений можно определять рассеивание экспериментальных данных вокруг медианы.


Обратимся снова к табл. 1.1.4 и расчету мер центральной тенденции. Ранее для приведенных там данных мы рассчитали, что Me = 28,25, и таким образом определили точку Q2. Теперь нам предстоит найти точки Q, и Q3. В случае нормального, т. е. строго симметричного, распределения данных точки <Э,и Q3 можно рассматривать в качестве медиан: Q, — для левого интервала (от начала шкалы измерений до точки Q2), a Q3 — для правого интервала (от конца шкалы до той же точки Q2). Поэтому дальнейшие процедуры расчетов значений Ql и Q3 будут аналогичны той, которую мы рассматривали при вычислении медианы. То есть мы имели право воспользоваться приведенной выше аналитической формулой для интерполяции медианы, а именно


г.





1. Прежде всего укажем, что значение i — ширины класса группировки — нам известно, из задания: 1=5 (как для левого интервала, так и для правого).


2. Что касается N — числа измерений, то согласно определению медианы вообще, а в нашем случае точки Q3 в частности, оно должно быть одинаковым в обоих рассматриваемых интервалах: Na=Nnf=25 при общем числе измерений, равном 50. Отсюда


28


I. Приемы измерений и статистические способы обработки...


3. Анализируя группировку данных, приведенную в табл. 1 . 1 .4, нетрудно заметить, что классом группировки, предположительно содержащим половину наблюдений левого интервала, является 3-й класс, а таким же классом для правого интервала — 6-й класс. Исходя из этого, по табл. 1.1.4 легко определить, что для левого интервала /=19,5; Fb~lO; /р=6; для правого интервала /=39,5; F=§; ff=6.


4. Пользуясь найденными значениями величин, производим необходимые расчеты медиан обоих интервалов:


для левого


для правого

6 12,9-9


•5 = 36,58.


5. Согласно определению квартального отклонения следует, что


_ 36.58-21,58 __ т. е. в нашем примере Q=———~—— = 7,Ь.


6. Однако этот результат получен нами для нормального распределения данных. На самом же деле, как показывает табл. 1.1.4, в нашем примере мы имеем дело с явно асимметричным распределением. Поэтому истинные полуквартильные отклонения в данном случае необходимо было рассчитывать с учетом вычисленного значения для медианы (или Q2), a именно, что Л1е=28,25. Тогда мы получаем для левого интервала Q2~Q, =28,25-21,58=6,67, для правого интервала Q3-Q2=36,58-28,25=8,33. С помощью данного приема можно очень легко определить право- и левостороннюю асимметрию любого распределения:


если Q3-Q,>Q2-Q,, то имела место правосторонняя асимметрия; если Q3~Q2

И только при равенстве указанных разностей можно говорить о строго симметричном распределении.


Для каких целей служат меры центральной тенденции (М или Me) и меры изменчивости (D, S, о, Q)? Во-первых, эти меры используются для интерпретации первичных результатов. На основе полученных значений мер центральной тенденции можно, например, предвидеть наиболее вероятные результаты аналогичного исследования другой выборки. На основе же мер изменчивости можно оценить точность проведенных измерений, т. е. выявить случайные ошибки измерения. Во-вторых, та или иная из вышеназванных мер необходима для проверки статистической значимости различий (см. с. 274, Приложение I: /-критерий Стьюдента) между результатами исследо-


I. Приемы измерений и статистические способы обработки...___________29


вания двух разных выборок, а также для вычисления так называемых коэффициентов корреляции, о которых сейчас пойдет речь.


Меры взаимосвязи. Коэффициентами корреляции пользуются для того, чтобы выяснить, существует ли взаимосвязь между двумя переменными, и определить ее степень, т. е. тесноту взаимосвязи. Значение коэффициента корреляции изменяется от -1 до +1. Величины, лежащие в этих пределах, отражают максимально возможную взаимосвязь сравниваемых переменных. Когда коэффициент корреляции равен нулю, то это означает, что взаимосвязь отсутствует. Положительная корреляционная связь указывает на прямо пропорциональное отношение между двумя переменными, а отрицательная — на обратно пропорциональную взаимосвязь. Чем больше абсолютное значение коэффициента корреляции, тем теснее связь между изучаемыми переменными. При значениях коэффициентов ± 1 можно говорить об отношении тождественности между переменными.


При сравнении порядковых величин пользуются коэффициентом ранговой корреляции по Ч. Спирмену (р), при сравнении интервальных величин — коэффициентом корреляции произведений по К. Пирсону (г). Рассмотрим кратко способы расчета этих коэффициентов.


Допустим, что с помощью двух опросников (X и Y), требующих альтернативных ответов «да» или «нет», были получены первичные результаты — ответы 15 испытуемых (N=15). Результаты представлены в виде сумм баллов за утвердительные ответы («да») для каждого испытуемого отдельно для опросника X и опросника У. Требуется определить, измеряют ли опросники X и Y похожие личностные качества испытуемых, или не измеряют. Можно предположить, что если опросники по содержанию и формулировкам мало отличаются друг от друга, то сумма баллов, набранная каждым из испытуемых по опроснику X, будет близка к сумме баллов, набранных по опроснику Y.


Полученные в эксперименте первичные результаты представляют собой два ряда порядковых величин для переменной X и для переменной Y. Для установления взаимосвязи между каждой парой порядковых величин применяют коэффициент порядковой корреляции Спирмена (р). Для расчета величины р известна следующая формула:


. 6Irf2 Р N(N2-l)'


где N — число сравниваемых пар величин двух переменных и d2 — квадрат разностей рангов этих величин.


Для вычисления предстоит проделать ряд операций. Прежде всего надлежит табулировать все первичные результаты (табл. 1.1.7). В 1-й графе записывают номер испытуемого, а во 2-й и 3-й — полученные им суммы баллов по первой методике (переменная X) и по второй (переменная У).


Затем каждому первичному результату присваивают ранг. Эта процедура называется ранжированием. Начинают ее с того, что среди всех значений переменной X находят наибольшее и в одной строке с ним, но уже в 4-й графе (Rx) проставляют единицу, что и означает 1-й ранг. В нашем случае мак-


30


I. Приемы измерений и статистические способы обработки...


Таблица 1.1.7


Табулирование первичных результатов для расчета коэффициента корреляции по Спирмену (р)


Номер испытуемого

Л

У

КХ

RY

d

d2


1

47

75

11,0

8,0

3,0

9,00


2

71

79

4,0

6,0

2,0

4,00


3

52

85

9,0

5,0

4,0

16,00


4

48

50

10,0

14,0

4,0

16,00


5

35

49

14,5

15,0

0,5

0,25


6

35

59

14,5

12,0

2,5

6,25


7

41

75

12,5

8,0

4,5

20,25


8

82

91

1,0

3,0

2,0

4,00


9

72

102

3,0

1,0

2,0

4,00


10

56

87

7,0

4,0

3,0

9,00


11

59

70

6,0

10,0

4,0

16,00


12

73

92

2,0

2,0

0,0

0,00


13

60

54

5,0

13,0

8,0

64,00


14

55

75

8,0

8,0

0,0

0,00


15

41

68

12,5

11,0

1,5

2,25


Таким образом: p = 1-


Sd'=71,00 = 0,695.


симальное число баллов по методике X получил испытуемый № 8, и поэтому именно его результату следует присвоить 1-й ранг. Затем находят второй по величине результат и в его строке указывают соответственно 2-й ранг. В нашем примере необходимо обратить внимание на следующее: испытуемые № 7 и 15 получили по 41 баллу, а испытуемые № 5 и 6 —по 35 баллов. Для таких случаев принято следующее правило: если в ранжируемом ряду встречаются одинаковые величины, то для них находят среднее значение и Считают, что оно определяет ранг как одной, так и другой величины. Следовательно, испытуемым № 7 и 15 надо присвоить одинаковый ранг, а именно 12,5, а испытуемым № 5 и 6 — 14,5, поскольку (12+13):2= 12,5 и (14+15): 2=14,5. Аналогично осуществляют ранжирование по второй методике, т. е. для переменной У. Заметим, что в данном случае уже трое испытуемых № 1,7 и 14 получили по одинаковому числу баллов — 75. Первичным результатам этих испытуемых должны были бы быть присвоены 7, 8 и 9-й ранги.


I. Приемы измерений и статистические способы обработки...___________31


Усреднив эти ранги, каждому испытуемому присваивают одинаковый ранг, в данном случае — 8-й.


На следующем этапе табулирования определяют разность рангов для каждой пары значений X и Y и полученные результаты проставляют в 6-й графе: d =RX~RY. Наконец, в 7-й графе отражены значения квадратов разности рангов, т. е. d2 для каждой пары X и Y. Полученные величины суммируют и записывают в последней строке таблицы: Id2. Полученную величину (в нашем примере 1о?2 = 171) и подставляют в формулу коэффициента ранговой корреляции.


В нашем примере р =0,695. Положительное значение полученного коэффициента позволяет утверждать, что оба опросника — X и Y — дают возможность выявлять похожие, но не идентичные личностные свойства.


Коэффициент корреляции по формуле Пирсона рассчитывается на основе отклонения первичных результатов и среднего квадратичного отклонения от их среднеарифметического значения. Формула расчета коэффициента корреляции по К. Пирсону может быть представлена следующим образом:


'" WY'


где х — отклонение величины X (первичного результата) от средней арифметической Мх; у — отклонение величины Y (первичного результата) от средней арифметической MY; "Zx-y — алгебраическая сумма произведений отклонений х и у от Мх и Му; N — объем выборки сравниваемых пар первичных результатов; ах — среднее квадратичное отклонение для первичных результатов X; ах — среднее квадратичное отклонение для первичных результатов Y.


Рассмотрим пример, который позволит проследить этапы расчета. Допустим, что переменная Xпредставлена результатами измерения (в сантиметрах) величины коленного рефлекса при инструкции расслабить мышцы; переменная Y — то же, но при инструкции напрячь мышцы (табл. 1.1.8). Проверяется гипотеза о том, что величины коленного рефлекса не взаимосвязаны между собой.


Последовательность расчета коэффициента следующая. 1. По формулам


находим средние арифметические значения для переменных X и Y (в нашем примере Мх=7,5; Мг=8,0).


2. Находим величины отклонений каждого из первичных результатов от Мх и МY — соответственно х и у (см. 4-ю и 5-ю графы).


3. Значение каждого отклонения х к у возводим в квадрат: х2 и у2 (см. 5-ю и 6-ю графы).


32


I. Приемы измерений и статистические способы обработки...


Таблица 1.1.8


Расчет коэффициента корреляции по Пирсону (г)


Номер

X

У

X

У

хг

у'

х.у


пары


измерения


1

10

7

+2,5

1

6,25

1

-2,5


2

8

9

+0,5

+ 1

0,25

1

+0,5


3

6

11

-1,5

+3

2,25

9

-4,5


4

6

3

-1,5

-5

2,25

25

+7,5


5

13

11

+5,5

+3

30,25

9

+16,5


6

5

7

-1,5

— 1

6,25

1

+2,5


7

12

14

+4,5

+6

20,25

36

+27,0


8

10

11

+2,5

+3

6,25

9

+7,5


9

3

6

-4,5

-2

20,25

4

+9,0


10

2

1

-5,5

-7

30,25

49

+38,5


X:

75

83

0,0

0,0

124,50

144

+ 102,0


М:

7,5

8,0


Таким образом: rXY=-


102,0


= 102,0 10-3,53-3,79 ~ 133,78


= 0,76.


4. По формуле для среднего квадратичного отклонения рассчитываем о^ и о (в нашем примере ах=3,53; ст =3,79).


5. Определяем произведения для каждой пары отклонений (см. 8-ю графу).


6. Полученные величины подставляем в формулу коэффициента' корреляции по Пирсону. Полученный для нашего примера коэффициент корреляции г^у=0,76 свидетельствует о том, что обе величины коленного рефлекса взаимосвязаны, несмотря на различные условия их измерения.


^ II. ОЩУЩЕНИЯ.


ИССЛЕДОВАНИЕ ОЩУЩЕНИЙ


ПСИХОФИЗИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ


Основой знаний об окружающем мире являются ощущения. Ощущение — отражение свойств предметов объективного мира, возникающее у человека при их непосредственном воздействии на его органы чувств. Ощущения возникают в результате преобразования специфической энергии раздражителей в энергию нервных процессов организма. Физиологической основой ощущения является нервный процесс, стимулируемый действием того или иного раздражителя на адекватный анализатор. Ощущение имеет рефлекторный характер.


Афферентные системы нашего организма могут отображать состояние как окружающего нас внешнего мира, так и состояние нашего собственного тела с большей или меньшей точностью, т. е. могут быть более или менее чувствительными. Экспериментально можно установить минимальную интенсивность любого раздражителя, при действии которого появляется минимальное, едва заметное ощущение. Эту минимальную интенсивность раздражителя основоположник психофизики Г. Т. Фехнер назвал абсолютным порогом чувствительности органов чувств. Между абсолютным порогом чувствительности и чувствительностью органов чувств существует обратно пропорциональная зависимость: чем ниже порог, тем выше чувствительность. Формально это можно записать следующим образом:


Е—-RL


где Е — чувствительность; RL — абсолютный порог чувствительности.


Посредством органов чувств человек может не только констатировать наличие того или иного раздражителя, но и различать раздражители по их качеству и силе. Минимальное различие между двумя интенсивностями раздражителя, вызывающее замечаемое различие интенсивности ощущения,


34 II. Ощущения. Исследования ощущений психофизическими методами


называется порогом различения или разностным порогом чувствительности и обозначается DL.


В обратно пропорциональной зависимости от разностного порога чувствительности находится так называемая разностная чувствительность, обозначаемая Ed: она тем выше, чем ниже этот порог:


Е = — d DL


Немецкий физиолог Э. Вебер еще в XIX в. экспериментально доказал, что величина разностного порога чувствительности относительна, так как отношение величины минимального добавочного раздражителя (AR) к первоначальной величине стимула(R) — постоянная величина:


Д/?


—— = const.


Основываясь на этом законе и приняв постулат, что приращение интенсивности можно представить как бесконечно малую величину, Фехнер выразил зависимость изменения интенсивности ощущения от силы физического раздражителя следующей формулой:


Ed = с log r,


где Ed — разностная чувствительность; с — константа перехода от натуральных логарифмов к десятичным; г — отношение величины действующего раздражителя (R) к величине абсолютного порога чувствительности (RL), т. е.


= —


Г. Фехнер так сформулировал психофизический закон: величина ощущения пропорциональна не абсолютному значению стимула, а логарифму величины стимула, если эта последняя выражена через свою пороговую величину, т. е. последняя величина рассматривается как единица, при которой ощущение появляется и исчезает.


Величины как абсолютных, так и разностных порогов чувствительности в значительной степени зависят от условий их измерения. Важнейшим фактором, определяющим величину главным образом абсолютного порога чувствительности, является уровень адаптации органа чувств (и всего анализатора) к условиям измерения. Под адаптацией понимается приспособляемость анализатора к изменяющимся внешним условиям. Влияние адаптации органов чувств на изменение величины абсолютного порога чувствительности может быть продемонстрировано на примере зрительной темно-вой и световой адаптации глаза (см. занятие 2.2).


Г. Фехнер предложил ряд методов измерения абсолютных и разностных порогов чувствительности. Они позволяют точно измерить интенсивность раздражителя, вызывающую едва заметное ощущение или едва заметное изменение ощущения. Различие между этими методами заключается главным образом в способе предъявления раздражителя, а также в способе статистической обработки первичных результатов исследования.


II. Ощущения. Исследования ощущений психофизическими методами 35


Методы определения абсолютных порогов чувствительности.


Прежде всего рассмотрим метод минимальных изменений, или метод границ. Основное содержание метода отражено в его названии: выбранный континуум стимулов необходимо предъявлять таким образом, чтобы дискретные значения этого континуума отличались друг от друга на минимально возможную величину. Предъявление стимулов чередуют то в возрастающем, то в убывающем порядке. Для каждой последовательности предъявления стимулов определяют границу смены ответов (типа: «да/нет», «вижу/не вижу»). Обычно измерение порога начинают с убывающего ряда стимулов, приняв за исходное значение величину отчетливо воспринимаемого стимула. Считают, что порог, т. е. величина стимула, при которой произошла смена ответов испытуемого, находится в середине межстимульного интервала — между тем стимулом, который еще воспринимается, и тем, который уже не воспринимается. Аналогично определяют порог и для возрастающего ряда стимулов. Границы смены категории ответов в восходящих и нисходящих рядах стимулов чаще всего не совпадают. Это происходит вследствие возникновения у испытуемого так называемых систематических ошибок — ошибок привыкания и ошибок ожидания. Каждую восходящую и каждую нисходящую последовательность стимулов повторяют в одном опыте от 6 до 15 раз. За абсолютный порог чувствительности (RL) принимают среднее арифметическое значение величин всех найденных в процессе исследования порогов появления и порогов исчезновения: ••-•


«-?•


где RL — средний абсолютный порог чувствительности; L — значение порога в каждом стимульном ряду — как восходящем, так и нисходящем; N — общее число стимульных рядов. Вариативность ответов испытуемого оценивают с помощью среднеквадратичного отклонения (а). Ошибку, которую приходится допускать, если найденную в опыте оценку абсолютного порога рассматривать как истинное его значение, называют стандартной ошибкой среднего значения:


где о — среднее квадратичное отклонение значения RL; a N — объем выборки.


Другим методом, используемым для определения абсолютного порога чувствительности, является метод постоянных раздражителей, или метод констант. Этот метод требует проведения предварительного опыта, цель которого состоит в ориентировочном определении диапазона пороговой зоны. Пороговая зона — это такой диапазон интенсивности раздражителя, на границах которого испытуемый практически всегда начинает или перестает ощущать воздействие стимула. Выявленный в опыте диапазон пороговой зоны разделяют на равное, желательно нечетное, число интервалов интенсивности (от 5 до 9). Поэтому все разности между величинами всех стиму-


36


II. Ощущения. Исследования ощущений психофизическими методами


лов в пороговой зоне одинаковы. В течение всего опыта эти выбранные интенсивности остаются неизменными (отсюда и название метода: метод констант). Во время проведения опыта стимулы разной интенсивности предъявляют в случайном порядке, причем обязательно стимулы каждой интенсивности необходимо предъявлять одинаковое число раз.


При обработке экспериментальных данных с целью определения абсолютного порога чувствительности целесообразно придерживаться следу^ ющей последовательности.


1. Сосчитать частоту положительных ответов для каждого постоянного стимула.


2. Перевести эти абсолютные частоты ответов в относительные частоты (/), что осуществляют путем деления числа положительных ответов на количество предъявлений данного стимула.


3. Построить систему координат, на оси абсцисс которой отложить интенсивности воздействовавшего стимула, а на оси ординат — относительные частоты положительных ответов испытуемого (/) — от 0,0 до 1,0.


4. Нанести на график экспериментально полученные значения / для всех интенсивностей стимула и экспериментальные точки соединить с помощью отрезков прямых линий.


5. Из точек на оси ординат, соответствующих частоте положительных ответов (/=0,50, /=0,25 и /=0,75), параллельно оси абсцисс провести прямые линии до пересечения их с экспериментальной кривой и обозначить точки пересечения соответственно 1, 2 и 3.


6. Путем проекции точки 1 на ось абсцисс найти на ней величину медианы, а путем проекции точек 2 и 3 — значение полуквартильных отклонений. Величина Me (проекция точки 1) будет соответствовать абсолютному порогу чувствительности, a Q, и Q3 (проекции точек 2 и 3) — зоне неуверенных ответов испытуемых.


Большей точности при графическом определении медианы и полуквартильных отклонений можно достичь путем построения кривой накопленных частот1.


Когда результаты исследования подчиняются закону нормального распределения, в качестве меры абсолютного порога и меры точности результатов можно использовать значения средней арифметической величины (М) и среднего квадратичного отклонения (а).


И наконец, для определения абсолютного порога чувствительности используют метод средней ошибки. Однако применение его целесообразно только в тех случаях, когда есть возможность непрерывно (плавно) изменять предъявляемый стимул. При измерениях поданной методике испытуемый сам регулирует величину стимула. Начиная от первоначально вызвавшей у него отчетливое ощущение, он плавно снижает интенсивность стиму-


1 Наряду с графической интерполяцией медианы и полуквартильных отклонений эти величины можно определять по соответствующим алгебраическим формулам (4, с. 208-228).


II. Ощущения. Исследования ощущений психофизическими методами 37


ла до тех пор, пока не установит такое ее значение, при котором он впервые утрачивает ощущение его воздействия. Если опыт начинается с явно неощущаемой интенсивности стимула, то испытуемый должен найти такое ее значение, при которой ощущение появляется.


При обработке полученных результатов в качестве показателей абсолютного порога чувствительности используют меры центральной тенденции — медиану (Me) и среднюю арифметическую величину (М).


Методы определения разностных порогов чувствительности. Прежде всего остановимся на особенностях использования метода минимальных изменений, или метода границ, в целях определения разностных порогов. Хотя вся процедура измерений в основном остается той же, что и при измерении абсолютного порога, в нее необходимо внести некоторые изменения. Главное из них связано с тем, что определение разностного порога предполагает выбор эталонного стимула среди континуума сверхпороговых стимулов. По отношению к нему и производят сравнение всех остальных стимулов. Сравнение эталонного и остальных, т. е. переменных, стимулов можно осуществлять последовательно или одновременно. В первом случае первым предъявляют эталонный стимул, а во втором — эталонный и сравниваемый с ним переменный стимулы одновременно. Использование метода границ для определения разностных порогов требует учета не двух, а трех категорий ответов испытуемого: «больше», «меньше» и «равно». При обработке экспериментальных данных для каждого стимульного ряда находят границы между сменой категорий ответов, а именно: от «меньше» к «равно» и от «равно» к «больше». Усредняя значения интенсив-ностей стимулов, соответствующие интервалам между этими границами (совместно для нисходящих и восходящих рядов стимуляции), получают средние значения «верхнего» (для ответов «больше») и «нижнего» (для ответов «меньше») порогов чувствительности. Разность между ними определяет интервал неопределенности, т. е. ту зону стимульного ряда, в которой преобладают ответы «равно». Величина интервала неопределенности, разделенная пополам, дает нам искомую величину разностного порога чувствительности.


Стимул, находящийся в средней точке интервала неопределенности, всегда оценивается испытуемым как равный эталону, т. е. выступает как субъективный эквивалент эталона. Величину данного стимула вычисляют как полусумму верхнего и нижнего порогов. В психофизике эта величина получила название точки субъективного равенства. Поскольку точка субъективного равенства не совпадает с величиной объективного эталона, то разность между той и другой указывает на величину постоянной ошибки (ПО) испытуемого. При переоценке испытуемым эталона постоянная ошибка имеет положительное значение, при недооценке — отрицательное.




оставить комментарий
страница3/42
А. А. Крылова
Дата06.08.2012
Размер8,53 Mb.
ТипДокументы, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

страницы: 1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   42
хорошо
  1
отлично
  1
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Документы

наверх