- •Редакционный совет: в.И Бахмин, я.М. Бергер, е.Ю. Гениева, г.Г. Дилигенский, в.Д. Шадриков
- •Предисловие
- •Введение в психологическое шкалирование §1. Психофизические шкалы
- •§2. Нольмерное шкалирование
- •§3. Одномерное шкалирование
- •§4. Модель шкалирования Терстоуна
- •§5. Многомерный анализ сложных стимулов
- •§6. Многомерное шкалирование
- •Часть I. Локализация точки на шкале (нольмерное шкалирование) Глава 1. Методы измерения порогов
- •§1. Метод минимальных изменений
- •§2. Метод средней ошибки
- •§3. Метод постоянных раздражителей
- •Результаты эксперимента по определению пространственного порога тактильного восприятия
- •Методические рекомендации по выполнению учебных заданий по теме: "Локализация точки на шкале"
- •Литература
- •Приложение 1. Требования к оформлению отчета по учебному заданию
- •Приложение 2. Таблица для перевода значений р в значения z
- •Глава 2. Методы обнаружения сигнала §1. Общие понятия
- •§2. Метод "Да-Нет"
- •Исходы эксперимента по обнаружению сигнала
- •§ 3. Метод двухальтернативного вынужденного выбора (2авв)
- •§ 4. Метод оценки
- •Теоретические результаты эксперимента с использованием метода оценки
- •Способ расчета р(н) и p(fa) по полученным данным в методе мо
- •Методические рекомендации по выполнению учебных заданий по теме "Методы обнаружения сигнала"
- •Результаты тренировочных серий (задача -обнаруживать q на фоне о, длит. Стимула - 250 мс, мси - 2000 мс)
- •Литература
- •Приложение 1. Дополнительные сведения о критериях принятия решения*
- •Приложение 2. Краткое описание программы yes_no.Exe
- •Фрагмент протокола эксперимента, выводимого программой на экран монитора после окончания серии
- •Часть II. Одномерное шкалирование Глава 1. Метод балльных оценок
- •§ 1. Графические шкалы
- •§ 2. Числовое шкалирование
- •§ 3. Шкалирование по стандартной шкале
- •§ 4. Проблемы, связанные с построением шкал балльных оценок
- •§ 5. Проблемы, связанные с обработкой полученных данных
- •Литература
- •Методические указания по выполнению учебных заданий по теме "Метод балльных оценок"
- •Глава 2. Метод парных сравнений. Модель Терстоуна § 1. Закон сравнительных суждений
- •§2. Процедура измерения
- •§ 3. Упрощенные варианты закона сравнительных суждений
- •§ 4. Процедура решения V варианта закона сравнительных оценок для полной матрицы
- •Матрица частот — f
- •Матрица вероятностей р
- •Матрица z - оценок
- •§5. Процедура решения V варианта закона сравнительных суждений для неполной матрицы исходных данных
- •Литература
- •Методические указания по выполнению учебного задания по теме: "Метод парных сравнений"
- •Глава 3. Методы прямой оценки
- •§ 1. Метод установления заданного отношения
- •Результаты оценки испытуемыми стимула как половины стандартного (по Харперу и Стивенсу, 1948)
- •§2. Метод оценки величины
- •Субъективная шкале запаха амилацетата, разведенного в диэтилфтолате
- •Индивидуальные оценки концентраций пентанола (Кайн, 1968)
- •Скорректированные оценки испытуемых, представленные в табл. 3 (по Энгену)
- •Литература
- •Методические указания по выполнению учебного задания по теме: "Методы прямой оценки"
- •Часть III. Многомерное шкалирование Глава 1. Факторный анализ Введение
- •§ 1. Область применения факторного анализа
- •§ 2. Исходные принципы и предположения
- •§ 3. Основные этапы факторного анализа
- •Использование различных методов факторизации для получения двухфакторного решения
- •Статистические показатели для определения минимального количества факторов
- •§ 4. Дополнительные статистические показатели для оценки результатов факторного анализа
- •Данные описательной статистики для 9 переменных
- •§ 5. Несколько замечании по поводу конфирматорного фа
- •Методические рекомендации по выполнению учебного задания по теме «Факторный анализ»
- •Литература
- •Глава 2. Метрическое и неметрическое многомерное шкалирование
- •§ 1. Основные положения
- •§ 2. Исходные данные. Матрица сходств и различий
- •§ 3. Построение пространственной модели стимулов
- •§4. Построение метрической модели
- •§5. О развитии моделей многомерного шкалирования
- •Литература
- •Методические указания по выполнению учебного задания по теме: "Многомерное шкалирование"
- •Содержание
Литература
Основная
1. Джелдард Ф.А. Сенсорные шкалы//Хрестоматия по ощущению и восприятию/Под ред. Ю.Б. Гиппенреитер, М.Б. Михалевской. М.: Изд-во Моск. ун-та, с. 1975.
2. Стивенс С.С. Психофизика сенсорной функции/Хрестоматия по ощущению и восприятию/Под ред. Ю.Б. Гиппенрейтер, М.Б. Михалевской. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1975.
Дополнительная
1. Стивенс С.С. О психофизическом законе//Проблемы и методы психофизики/Под ред. А. Г. Асмолова, М.Б. Михалевской. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1974.
2. Harper R.S., Stevens S.S. A Psychological Scale of Weight and a Formula for its Derivation. Amer. J. Psychol. 1948. Vd. 61. P. 343—351.
3. Stevens S.S. The Direct Estimation of Sensory Magnitudes: Loudness//Amer. J. Psychol. 1956. Vd. 69. P. 1-25.
Методические указания по выполнению учебного задания по теме: "Методы прямой оценки"
Задание 1. Построение психофизической функции высоты звукового тона
Цель задания. Практически ознакомиться с методом установления заданного отношения, построить психофизическую функцию высоты звукового тона.
Методика
Аппаратура. Задание выполняется на IBM-совместимом персональном компьютере. Для предъявления звуковых стимулов используются специальная звуковая плата типа "Sound Blaster" и головные телефоны. Для выполнения учебного задания используется компьютерная программа sscai.exe.
Стимуляция. Стимулами являются бинаурально предъявляемые тональные звуковые сигналы в диапазоне от 125 до 12000 Гц и интенсивностью около 80 дБ (УЗД). Используются 8 стандартных стимулов: 125, 250, 500, 1000, 2000, 4000, 6000, 8000 Гц.
Испытуемые. Каждый студент сначала работает как испытуемый, а затем обрабатывает свои оценки и строит по ним психофизическую зависимость. Для получения групповых данных испытуемые должны объединиться в группу не менее 7—10 человек.
Процедура. Шкалирование производится методом оценки заданного отношения в вариантах фракционирования (деления на 2) и мультипликации (умножения на 2). Опыт состоит из 2-х серий — "деление на 2" и "умножение на 2". В первой серии используются 7 стандартных стимулов: частотой 250, 500, 1000, 2000, 4000, 6000 и 8000 Гц. Во второй - 125, 250, 500, 1000, 2000, 4000, 6000 Гц. Стандартные стимулы предъявляются в случайном порядке, каждый по 5 раз. Оценка заданного отношения производится методом установки, когда, регулируя частоту переменного стимула, испытуемый подбирает подходящий переменный стимул.
Каждая проба начинается с предъявления на экране монитора ее порядкового номера (от 1 до 35). После этого, нажав на клавишу <пробел> на клавиатуре компьютера, испытуемый должен прослушать звучание стандартного стимула. Для прекращения предъявления стандартного стимула следует нажать клавишу <Esc>. Регулировка частоты переменного стимула (от частоты стандарта) осуществляется клавишами управления движением курсора — <←> , <→> , для уменьшения и увеличения частоты, соответственно. Нажимая на эти клавиши, испытуемый может изменять частоту звукового сигнала: чем дольше нажимаешь на клавишу, тем быстрее меняется его частота. В любой момент испытуемый может вернуться к прослушиванию стандартного стимула, нажав еще раз на <пробел>. Окончание подбора переменного стимула, находящегося в заданном отношении к стандартному, подтверждается нажатием на клавишу <Enter>.
Между сериями устраивается 5-минутный перерыв.
Обработка результатов. После окончания опыта испытуемому выдается распечатка индивидуальных результатов, в которой для каждой серии (деление и умножение на 2) приводятся геометрические средние его оценок стандартных стимулов.
В ходе дальнейшей обработки индивидуальных результатов каждому студенту следует выполнить следующее:
1. Занести полученные данные в таблицу.
2. Представить полученные данные в линейных координатах на 2-х отдельных графиках (рис.1 и 2): абсцисса — частота стандартного стимула, ордината — частота стимула, оцененного находящимся в заданном отношении (1/2, 2) к стандартному.
4. То же самое повторить в двойных логарифмических координатах (рис. 3 и 4). С помощью линейного регрессионного анализа вычислить параметры регрессионных прямых для двух серий опыта и построить соответствующие прямые на рис. 3 и 4.
Для выполнения регрессионного анализа целесообразно воспользоваться статистическим пакетом "Stadia". В редакторе данных частоты стандартного стимула заносятся в первую переменную (это будут значения Х ), а оценки испытуемого — во вторую (это будут значения Y). Затем переходят в меню статистических процедур (F9) и выбирают опцию "Простая регрессия (тренд)". Войдя в нее, нужно указать номера переменных (1, 2), а затем указать тип функции для построения регрессии — линейная. После этого программа построит для вас математическую модель ваших данных, представляя их в виде уравнения прямой: Y = а0 + а1*Х. Получив коэффициенты а0 и a1, можно без труда построить на графике аппроксимирующую прямую, проходящую через 7 экспериментальных точек. Статистическая оценка адекватности сделанной линейной аппроксимации приводится внизу экрана.
5. Построить психофизическую зависимость, используя результаты 2-х серий опыта — "деление на 2" и "умножение на 2". Для этого поступим аналогично С. Стивенсу и соавт. (1937) и примем ощущение высоты тона 1000 Гц заточку отсчета, присвоив ей величину 1000 "мел". Для нахождения необходимых значений на оси абсцисс психофизической функции можно воспользоваться либо графиками, построенными на рис. 3 и 4, либо решить ту же задачу более точно — аналитически.
С этой целью можно обратиться к уравнениям регрессионных прямых и проделать все вычисления по формуле вручную или еще раз воспользоваться программой "Stadia". Формально это означает, что по полученному уравнению регрессионной прямой (геометрической модели оценок испытуемого) нужно найти неизвестные Х по известным Y. Для проведения расчетов нужно снова вернуться в меню статистических методов и, выбрав ту же опцию ("Линейная регрессия"), указать другой порядок переменных — 2,1. Это будет означать, что в качестве Х мы выбираем полученные оценки испытуемого, а в качестве Y — частоту стандарта. После расчета нового регрессионного уравнения можно найти все необходимые точки на оси Х конструируемой психофизической функции.
Нанеся 8—10 точек на график психофизической функции можно попробовать соединить их плавной кривой и прикинуть "на глазок" вид полученной функции. Для более строгой оценки полученной зависимости следует вновь обратиться к статистической программе "Stadia" и, воспользовавшись методами регрессионного анализа, оценить ее как соответствующую логарифмической или степенной функции. Степень соответствия можно оценить по максимуму коэффициента корреляции и минимуму стандартного отклонения и доверительного интервала коэффициентов a0 и а1.
6. Построить психофизическую функцию по групповым данным, для чего вычислить геометрические средние по 7—10 индивидуальным оценкам, причем в каждую группу не должны входить одинаковые индивидуальные данные.
Обсуждение результатов.
1. Сопоставив данные умножения и деления, оценить обоснованность полученной субъективной шкалы, как шкалы отношений.
2. Сделать вывод о приложимости одного из известных психофизических законов к полученным экспериментальным данным.
3. Сравнить индивидуальную и групповую шкалы и оценить их адекватность литературным данным (см. статью Р. Вудвортса и Г. Шлосберга в кн. "Проблемы и методы психофизики". Под ред. А.Г. Асмолова, М.Б. Михалевской, с.183-186).