Метод постоянных раздражителей

• ⇐ Назад
1
2
345
6
Далее ⇒

Другие названия этого метода — метод констант, ча­стотный метод, метод истинных и ложных случаев. Ме­тод состоит в предъявлении испытуемому ряда стимулов, неизменных в течение всего опыта, и название отсюда — метод постоянных раздражителей (МПР), метод констант. В случае измерения разностного порога предъявляется стандартный стимул и сравниваемый с ним. В силу того, что параметры стандартного и сравниваемого стимулов в течение всего опыта неизменны, каждый из сравнивае­мых стимулов образует со стандартным постоянную раз­ницу. Отсюда еще одно название этого метода — метод постоянных разниц. Непосредственным результатом опыта являются частоты ответов, из которых значения порога находятся вычислительным путем. Эта особенность опре­делила еще одно название этого метода — метод частот.

Метод констант пользуется репутацией самого точно­го и надежного, поскольку сама процедура метода предусматривает такую организацию стимуляции, которая исключает ошибки привыкания и ожидания. Возможность накопления большой статистики ответов, связанная с ограничением числа постоянных раздражителей, приме­няемых в измерении, повышает надежность измерения порога этим методом. Универсальность метода констант обусловлена, по-видимому, двумя обстоятельствами. Во-первых, он ставит менее жесткие требования к выход­ным устройствам задающей аппаратуры, чем метод сред­ней ошибки, поскольку высокоточную дискретную регу­лировку выходного сигнала получить технически существенно проще. Это значительно расширяет область применения МПР. Во-вторых, дискретность стимуляции позволяет использовать, кроме суждений, и другие от­ветные реакции организма, например, вегетативные, электроэнцефалографические, сосудистые и др. Эти ре­акции отличаются двумя важными для измерения чувствительности свойствами:

1) не поддаются произволь­ному контролю (без специальной тренировки),

2) их ве­личина изменяется градуально.

Использование этих реакций существенно расширяет область приложения МПР, поскольку обеспечивает его применение в тех слу­чаях, когда исследователю невозможно (или неудобно) использовать речевой ответ для измерения порога (на­пример, в случаях симуляции, у детей, еще не овладев­ших речью, у животных). Кроме того, применение не­произвольных реакций позволяет увеличить объем инфор­мации, извлекаемой из опыта, поскольку информация об изучаемом процессе содержится не только в факте появления/не появления реакции, но и в ее величине, форме и скрытом периоде, поэтому возрастает количе­ство сведений, которое может быть извлечено из каждой градуальной реакции.

Давая общую характеристику метода констант, нельзя не отметить еще одного момента. Метод констант зани­мает особое место среди классических методов измере­ния чувствительности в связи с тем, что почти все теоретические построения психофизики относительно поро­говой проблемы для своего экспериментального подтверждения обращались к этому методу. Он оказался наиболее гибким, получаемые этим методом результаты находили объяснение в русле самых различных психофи­зических концепций.

1. Определение разностного порога методом констант.

Процедура. В предварительных испытаниях экспери­ментатор ориентировочно определяет пороговую зону, т.е. тот диапазон различия стимулов, на границах которого испытуемый начинает практически всегда ощущать отли­чие эталонного стимула от сравниваемого. Затем экспе­риментатор выбирает в пределах этой зоны ограничен­ный ряд стимулов, которые будут сравниваться с этало­ном (чаще всего 5—7). Выбор производится с таким расчетом, чтобы самый слабый среди них вызывал у ис­пытуемого ответ "больше" в 5—10% случаев, а самый силь­ный — в 90—95%. Сравниваемые стимулы выбираются так, чтобы расстояния между ними на стимульной оси были одинаковыми. Последнее требование обеспечивает неко­торое упрощение статистической обработки данных и является просто требованием удобства. При определении разностного порога стимулы предъявляются парами — эта­лон и сравниваемый — одновременно или последовательно. Стимульная последовательность, составленная из пар стимулов, является по своим свойствам случайной, но сбалансированной: каждая пара предъявляется равное число раз, частота предъявления каждой пары распределена на последовательности равномерно. Естественно, что эта последовательность составляется до опыта и испытуемо­му неизвестна. Обычно в опыте каждая пара стимулов повторяется 20—200 раз.

В экспериментальной практике используются два раз­ных способа объединения стимулов в пары: 1) место эта­лона в паре меняется по случайному закону; 2) место эталона и сравниваемого стимула в паре фиксированы. Первый вариант решения имеет то преимущество, что позволяет компенсировать постоянные ошибки типа про­странственной и временной в ходе самого эксперимента. Сильным аргументом в пользу второго способа является уменьшение вариативности результатов опыта за счет уменьшения колебаний критерия при выборе испытуе­мым ответа в каждой отдельной пробе. По-видимому, сле­дует предпочитать второй способ, а пространственную ошибку можно учесть, если в одной стимульной после­довательности эталон предъявляется слева, а в другой — справа. Аналогичным образом можно выявить и времен­ную ошибку.

В каждой пробе, т.е. при предъявлении пары стиму­лов, испытуемый должен вынести суждение, возникло ли ощущение различия и каково оно. В методе констант используются две ("больше", "меньше") или три катего­рии ответов ("больше", "меньше", "равно"). В любом слу­чае порог вычисляется из пропорций суждений разного рода на каждую пару стимулов.

Психометрическая функция.

Рассмотрим случай, когда испытуемый дает две кате­гории ответов — "больше" и "меньше". Обозначим S_st — стандартный стимул, a S_var — сравниваемый по исследу­емому параметру (один из постоянных стимулов). Если S_var существенно меньше S_st, то испытуемый почти ни­когда не дает ответ "больше", если же S_var значительно больше S_st, то почти всегда испытуемый дает ответ "боль­ше". В промежутке между этими двумя значениями при увеличении изменяемого параметра стимула пропорция ответов "больше" плавно возрастает от 0 до 1. Поэтому пропорцию ответов "больше" удобно использовать при представлении результатов эксперимента в виде графи­ка, называемого психометрической функцией.

Если в эксперименте предъявить достаточно большое число раз несколько пар S_var, S_st и представить получен­ные данные на графике, где по абсциссе отложена физи­ческая мера стимулов, а по ординате для каждого стиму­ла указана пропорция ответов "больше", то точки, опи­сывающие ответные данные, образуют кривую, имеющую, как правило, S-образную форму. Если выбрать некоторое новое значение сравниваемого стимула, кото­рое лежит между уже опробованными, и повторить экс­перимент, то соответствующая ему новая точка придется между двумя старыми. Это дает основание заключить, что для любой пары стимулов S и S_st существует вероятность P(S_var) ответа "S_var больше S_st". Психометрической функци­ей называется такая функция Р аргумента S, которая яв­ляется монотонной, дифференцируемой и ограничена ну­лем и единицей (Урбан, 1907). Оценкой ее значений слу­жат пропорции ответов "больше". Из дифференцируемости и ограниченности нулем и единицей можно сделать вы­вод о существовании соответствующей ей дифференци­альной функции распределения. Принятые в психофизи­ке изображения психометрической и дифференциальной кривой распределения, полученных в эксперименте, про­веденном методом констант с двумя категориями отве­тов, представлены на рис.

 

Рис. 1 Психометрическая функция и соответствующая ей дифференциальная кривая:

оси абсцисс на обоих графиках — интенсивность сравниваемого стимула; ось ординат на верхнем гра­фике — вероятность ответов "больше", ось ординат на нижнем графике — плотность вероятности отве­тов "больше".

 

Форма психометрической кривой. S-образная форма психометрической кривой допускается как пороговыми теориями Фехнера и Блеквелла, так и теориями непре­рывности, хотя интерпретация ее в том и в другом случае различна. Основная суть любой пороговой теории сводит­ся к утверждению о существовании порога как реального принципа работы сенсорной системы. Порог понимается буквально как барьер, критическое значение в континуу­ме раздражении. Если бы значение порога было стабиль­но во времени, то психометрическая кривая имела бы вид линейной ступенчатообразной функции. Этого никогда не бывает. Ее S-образная форма объясняется тем, что порог флуктуирует во времени случайным образом. Различные варианты альтернативных теорий (Дельбеф, 1883; Мюл­лер, 1896; Ястров, 1888), отвергающие существование порога, исходили из предположения, что ощущение яв­ляется непрерывной функцией, зависящей от двух пере­менных — интенсивности раздражителя и степени пред­расположенности человека к его восприятию. Поскольку последняя зависит от случайного сочетания множества трудно учитываемых факторов, то их баланс является слу­чайной величиной и имеет нормальное распределение. Именно поэтому и психометрическая кривая имеет S-образный вид интегральной функции нормального распределе­ния. Фехнер (1860) также считал, что психометрическая функция является интегральной функцией нормального распределения; эта точка зрения получила название фи-гамма гипотезы. В старых работах классической психофи­зики фи использовалась для обозначения стимулов, а гамма — для обозначения ответов. Терстон (1928) полагал, что поскольку согласно закону Вебера различи­тельная ступень растет с увеличением стимула, психометрическая кривая приобретает положительную асим­метрию, пропорциональную дроби Вебера. Психометри­ческая кривая нормализуется, если взять логарифмический масштаб по стимульной оси. Различие психометрических кривых, полученных в пороговых экспе­риментах, столь незначительно, что трудно отдать пред­почтение одной из этих гипотез.

Нейроквантовая теория Стивенса, являющаяся по су­ществу пороговой, предсказывает прямолинейную пси­хометрическую кривую, представленную на рис.6.

Согласно этой теории, изменение в ощущении заме­чается всегда, когда дополнительное возбуждение, выз­ванное приращением стимула, увеличивается на величи­ну, равную одному нервному кванту. Порог различения отстоит от стандартного стимула согласно этой теории на 1,5 стимульных интервала, соответствующие нервному кванту. Фактор случайности в этой теории воплощается не в колебаниях порога, а в случайной величине остаточ­ного возбуждения, суммируясь с которой добавочное воз­буждение, вызванное приращением стимула, приводит к генерации нервного кванта. Предполагается, что услов­ная единица стимульной оси служит физическим анало­гом величины кванта. Прямолинейность психометричес­кой кривой обусловлена равномерным распределением величины остаточного возбуждения.

Параметры психометрической кривой. Как и в других пороговых методах для характеристики распределения результатов измерения в МПР используются меры цент­ральной тенденции (медиана — Md и среднее арифмети­ческое — М) и меры изменчивости (полумежквартиль-ный размах — Q и стандартное отклонение — ст ). Пер­пендикуляр из медианы дифференциальной кривой распределения делит площадь под кривой пополам. По­скольку площадь под кривой равна единице, медиане соответствует стимул, для которого вероятность ответа "больше" равна 0,5:

Md=S_0,5

Полумежквартильный размах определяется как полу­разность Q₃ и О₁:

В последние годы в практике психофизических ис­следований стали часто использоваться среднее арифмети­ческое распределения — М и стандартное отклонение. Как известно, в симметричных распределениях Md и М совпадают, а меры изменчивости строго соотнесены:

 

Психофизический смысл параметров психометричес­кой кривой.

Интервал неопределенности оценивается через межквартильный размах (Q₃- q₁):

lU=S_0.75 - S_0.25.

Точка субъективного равенства определяется как ме­диана: PSE=Md. Константная ошибка имеет место в слу­чае несовпадения медианы со стандартом и равна:

CE=Md - S_st

Разностный порог определяется в эксперименте с дву­мя категориями ответов как половина интервала неопре­деленности и соответствует полумежквартильному размаху психометрической кривой, построенной по ответам "боль­ше" или "меньше". Обозначим его Q(2), где цифра в скоб­ках указывает на количество категорий ответа, а индекс Q подчеркивает, что порог характеризуется мерой раз­броса:

Психофизические показатели в эксперименте с тремя категориями

ответов.

При использовании трех категорий ответов испытуемого в методе констант – “больше”, “меньше” и “равно” – психометрические кривые ответов “больше” и “меньше” не являются зеркальными и потому должны рассматриваться обе.

В соответствии с принятым операциональным опре­делением порога как 50% точки, которое можно полностью применить к трехкатего­риальному эксперименту, медиана психометрической кри­вой ответов "меньше" является оценкой нижнего разностного порога, а медиана ответов "больше" — верх­него разностного порога; расстояние между ними характе­ризует интервал неопределенности (IU), центр которого является точкой субъективного равенства (PSE). За величи­ну разностного порога одни исследователи(Урбан, 1907; Бардин, 1976) предлагают считать согласно принятому в методе границ определению половину интервала неопре­деленности, т.е.

где DL(3) — обозначение указанной оценки разно­стного порога; L_h и L_I — величины верхнего и нижнего разностного порога, соответственно.

Другие исследователи предлагают использовать в ка­честве пороговой меры различения полумежквартильный размах психометрической кривой ответов "больше" или "меньше". Обозначим эту оценку порога Q(3):

Э та оценка разностного порога, по мнению Каллера (1928), не зависит от частоты появлений ответов "равно" и появилась как следствие неудовлетворенности психо­физиков первой мерой DL (3), поскольку величина ин­тервала неопределенности сильно зависит от стремления испытуемого употреблять нейтральные ответы. В сaмом деле, при увеличении частоты ответов "равно" увеличи­вается величина интервала неопределенности, а следовательно, и разностного порога, если его оцени­вать как DL (3). Фернбергер (1931) показал, что величина IU сильно зависит от инструкции, с помощью которой можно управлять частотой ответа "равно". Он заключил, что испытуемые различаются по частоте употребления от­ветов "равно" частично в силу различия темперамента, частично — в результате различия в инструкциях. Следо­вательно, величина IU характеризует вклад скорее про­цесса решения, чем собственно сенсорной чувствитель­ности.

Психометрические функции, полученные в МПР с тремя категориями ответов:

а— большое количество ответов "равно", б— не­значительное количество ответов "равно"

Однако и вторая оценка порога различения Q(3) столь же подвержена критике. Гилфорд (1954), сравнивая оцен­ки порогов по DL(3) и Q(3) показал, что они измеряют разные величины. Если испытуемый уменьшает число ответов "равно", крутизна психометрических кривых отве­тов "больше" и "меньше" уменьшается, т.е. одновремен­но с уменьшением IU и DL(3) увеличивается Q(3). Если же испытуемый по каким-либо причинам увеличивает число нейтральных ответов, соотношение величин DL(3) и Q(3) изменяется в противоположном направлении. Отсюда Гилфорд делает обоснованный вывод, что две оценки, которые меняются в про­тивоположных направлениях, не могут служить мерой одного и того же.

Результатом описанной дискуссии явился отказ пси­хофизиков от использования трех категорий ответов при измерении порогов методом констант: испытуемому либо вообще не разрешается использовать нейтральные отве­ты в ходе опыта, либо в случае разрешения нейтральные ответы делятся между ответами "больше" и "меньше". Вопрос о том, как делить ответы — поровну или пропор­ционально количеству ответов двух других категорий — много обсуждался, но исследователи так и не пришли к согласованному мнению.

При использовании двухкатегориальной системы ответов единственной используемой оценкой порога реакции является величина Q(2), поэтому везде, где это только возможно, при работе МПР применяются только две категории ответов.

Рекомендация отказаться от трехкатегориальной сис­темы ответов при измерении чувствительности методом констант не всегда приемлема. В тех случаях, когда требу­ется оценка различия сложных многомерных стимулов, испытуемый затрудняется классифицировать свои ощу­щения в терминах "больше" — "меньше", поскольку при изменении одного параметра стимула может меняться сразу несколько сенсорных признаков воздействия, и испытуемый, "соскальзывая" с одного признака на дру­гой, может испортить эксперимент. По-видимому, наи­более подходящим для оценки восприятия сложных сти­мулов, наиболее часто встречающихся в прикладных исследованиях, является метод, позволяющий испытуемому выносить суждение о различии стимулов, не "привязы­ваясь" к какому-либо одному признаку, и обеспечиваю­щий такую организацию эксперимента, которая позволила бы уменьшить загрубляющее оценку собственно чув­ствительности влияние несенсорных факторов. Модификация метода АБХ, предложенная Индлиным (1978), по-видимому, удовлетворяет этим требованиям.

2 Определение абсолютного порога методом констант.

Процедура измерения абсолютного порога от измере­ния разностного порога методом констант отличается только тем, что в каждой пробе испытуемому предъявля­ется один из нескольких (обычно 5—9) постоянных сти­мулов, на который испытуемый дает один из двух воз­можных ответов. Определение стимульного диапазона, количества предъявляемых стимулов, величины межстимульного интервала осуществляется исходя из тех же со­ображений, которые учитывались при организации из­мерения дифференциального порога. Порядок предъяв­ления стимулов также строится как сбалансированно случайный.

По полученным в эксперименте частотам ответов на каждый из постоянных стимулов строится психометри­ческая кривая. За абсолютный порог принимается так на­зываемая 50-процентная точка кривой, т.е. мера центральной тенденции (среднее М или медиана Md, чаще меди­ана). Почему 50-процентная точка берется в качестве пороговой меры? С точки зрения пороговой концепции эта точка есть медиана распределения моментальных значений порога, т.е. значений абсолютного порога в те мо­менты времени, когда происходит измерение. С точки зре­ния классической теории непрерывности ответ испытуе­мого есть функции двух переменных — величины стимула (чем больше, например, интенсивность стимула, тем чаще ответ "Да") и баланса благоприятных и неблагоприятных факторов разной природы. 50-процентной точке соответ­ствует минимальное значение стимула, вызывающего ощущение только при балансе благоприятных и неблагоприятных факторов.

Меры изменчивости, описывающие полученное рас­пределение, полумежквартильный размах — Q и стан­дартное отклонение характеризуют надежность оцен­ки порога.

Естественно, измеряя абсолютный порог, мы долж­ны отдавать себе отчет в том, что это не столько порог "чистого" ощущения, сколько порог реакции, т.е. вели­чина, на которую влияют и несенсорные факторы. В час­тности, истинное значение порога ощущения может ис­кажаться за счет влияния случайного угадывания. Для кор­ректировки таких ответов в рамках пороговой концепции Блэквеллом (1953) была предложена так называемая "по­правка на случайный успех". Согласно Блэквеллу, веро­ятность правильного ответа "Да" складывается из веро­ятности истинного восприятия предъявляемого стимула (Р_c) и вероятности случайного угадывания неощущаемо­го воздействия. Последняя величина равна вероятности ответа "Да" (Р_”yes”) при отсутствии стимула (иначе назы­ваемая ложной тревогой — Р_fa), умноженной на вероятность отсутствия ощущения при воздействии стимула, т.е.

P_”yes” = P_c + P_fa(1 – P_c)

откуда истинная вероятность правильных ответов оп­ределяется из результатов эксперимента следующим образом:

Следует помнить, что исходной посылкой Блэквелла было отрицание какой-либо сенсорной основы ответов угадывания, с чем трудно согласиться, поскольку извес­тно, что далеко не весь опыт рефлексируется человеком.

Для того, чтобы воспользоваться "поправкой на слу­чайный успех", необходимо ввести в эксперимент так называемые пустые пробы (пробы-ловушки), когда пос­ле сигнала "Внимание" экспериментатор не предъявляет стимула. Возникающие в этих пробах ответы "Да" позво­лят оценить вероятность ложных тревог.

Рассмотрим пример определения абсолютного порога методом констант. Измеряется пространственный порог тактильного восприятия — то минимальное расстояние между двумя раздражаемыми точками кожи, при котором испытуемый в 50% случаев дает ответ "два" и в 50% — от­вет "один". Выбрав участок кожи, на котором будет оп­ределяться порог, экспериментатор делает несколько предварительных замеров эстезиометром, используя, на­пример, процедуру метода границ, для того, чтобы грубо определить пороговую зону, внутри которой некоторые предъявления стимула вызывают ответ "Два", а некото­рые другие предъявления стимула — ответ "Один". Экспериментатор выбирает 5 стимулов таким образом, что наименьший стимул вызывает ответ "Два" приблизитель­но в 5% случаев, а наибольший — в 95%. Интервалы между стимулами равны. Предъявляются стимулы в сбалансированно-случайном порядке. Каждый стимул предъявляется 100 раз. Экспериментальные данные при­ведены в таблице 1. По этим данным строится психомет­рическая кривая. Для этого на графике по абсциссе от­кладывается физический параметр стимула — расстояние между раздражаемыми точками в мм, а по ординате — пропорции ответов.

Таблица 1

Результаты эксперимента по определению пространственного порога тактильного восприятия

Расстояние мэвду отелами S, мм
Пропорция ответов "Зра" (Р"два")	0.01	0.05	0.29	0.66	0.93
Вгзупыаг преобразования Р-дда" BZ-дю"	-233	-1.55	-0.55	0.41	1.48

 

8 9 10 П }1s,hh

Рис. 10. Психометрическая кривая, построенная по ре­зультатам эксперимента по определению простран­ственного порога тактиль­ного восприятия: точками показаны экспе­риментальные результаты. Полученная кривая являет­ся хорошим приближением к интегральной кривой нор­мального распределения (по Гилфорду, 1954)

Чрезвычайно редко случается так, что одному из стиму­лов соответствует пороговая пропорция ответов: Р _“два” == 0,5. Чаще всего соответствующую порогу точку приходится определять по полученной психометрической кривой. Гра­фическим или вычислительным путем можно найти зна­чения медианы (и среднего), характеризующие величину абсолютного порога (в нашем примере RL= 10,57 мм) и меры вариативности — квартили Q₃ Q₁ и стандартного отклонения.

Очевидно, что точность оценки порога обусловлена прежде всего "хорошестыо" аппроксимации эксперимен­тально полученных точек гладкой кривой. К сожалению, математически корректное решение задачи подгонки точ­ки непросто. Поэтому на практике используются два ва­рианта построения психометрической функции: 1) с по­мощью линейной интерполяции отдельных участков психо­метрической функции в линейных координатах; либо 2) вся психометрическая функция аппроксимируется фун­кцией нормального распределения, которое в нормаль­ных координатах является прямой линией. Рассмотрим оба эти случая обработки экспериментальных данных.

Обработка экспериментальных данных в методе кон­стант

Способ линейной интерполяции. Этот способ не обес­печивает высокую точность, но зато крайне прост. Линей­ная интерполяция основывается на представлении психо­метрической функции в виде отрезков прямой, которые проводятся между полученными точками.

Простейшим и наиболее часто используемым являет­ся графический способ нахождения значений медианы и квартилей. Если на графике провести горизонтальные линии на уровне пропорций ответов, равных 0.5, 0.25, 0.75, то их пересечения с построенной психометричес­кой кривой дадут, сответственно, значения Md, Q₁ и Q₃ которые считываются с оси абсцисс в физических вели­чинах стимула. Естественно, при использовании графи­ческого способа обработки результатов следует построить психометрическую функцию на координатной бумаге, выбрав достаточно крупный масштаб.

Те же значения могут быть получены и расчетным пу­тем по следующим формулам (фактически эти формулы вытекают из решения прямоугольных треугольников):

Медиана психометрической кривой определяется как

 

где S_I — величина ближайшего к 50-процентной точке стимула, лежащего ниже ее; S _h— величина стимула, лежащего непосредственно выше 50-процентной точки; Р_I и Р_h — соответствующие указанным выше стимулам пропорции ответов.

Первый и третий квартили вычисляются по форму­лам:

 

где S_I1 — величина стимула, лежащего непосредственно ниже 25-процентной точки; S_h1 — величина стимула, ле­жащего непосредственно выше 25-процентной точки; Р_I1 и Р_h1 — соответствующие указанным выше стимулам про­порции ответов.

где S_I3 — величина стимула, лежащего непосредственно ниже 25-процентной точки; S_h3 _ величина стимула, ле­жащего непосредственно выше 25-процентной точки; Р_I3 и Р_h3 — соответствующие указанным выше стимулам про­порции ответов.

Недостатками способа линейной интерполяции явля­ются:

1) расточительность, так как из всех полученных в экс­перименте данных используется только часть — например, для определения Md достаточно иметь две точки;

2) отсутствие возможности получить точную оценку показателей разброса — дисперсии или межквартильного размаха — Q. Если в эксперименте используется больше двух стимулов, можно определить Q₁ и Q₃, а если допустить, что распределение частот ответов является нормаль­ным, то можно найти и величину стандартного отклоне­ния через соотношение с = 1,483Q. Однако при широком диапазоне используемых стимулов и относительно малом их числе (около 5, как в нашем примере) оценка Q будет не очень точной, следовательно, и значение о также.

Способ нормальной интерполяции. Если сделать более строгое допущение о форме психометрической функции, а именно, что она является функцией нормального распре­деления, и если выразить масштаб оси ординат в единицах стандартного отклонения этого распределения, то психо­метрическая функция, имеющая S-образную форму в ли­нейных координатах, превращается в прямую линию. После этого появляется возможность найти все интересующие исследователя параметры прямой, аналогично тому, как это делалось в случае линейной интерполяции. Но для этого нужно прежде всего преобразовать пропорции ответов Р с помощью таблиц нормального распределения в значения Z, представляющие собой нормированные по стандартно­му отклонению расстояния от стимульных точек до медиа­ны. После преобразования Р в Z экспериментальные точки на графике, где по абсциссе отложен физический параметр стимула S, а по ординате — Z, могут быть аппроксимиро­ваны' прямой линией, которая проводится "на глазок" (этот способ хотя и прост, но чаще всего дает лишь грубое при­ближение), либо рассчитывается с помощью метода наи­меньших квадратов. Этот метод позволяет получить не толь­ко наилучшую аппроксимацию, но и статистически строго оценить степень "хорошести" подгонки полученной пря­мой к экспериментальным точкам.

Определение медианы, представленной в z-координатах психометрической функции, возможно графическим и расчетным путем. За абсолютный порог (и PSE при измерении двухкатегориальным методом констант раз­ностного порога) принимается величина стимула, ко­торой соответствует Z = 0. Стандартное отклонение определяется как такая величина стимула, для которой Z = +1 или Z = -1. Через стандартное отклонение мож­но найти и величину полумежквартильного размаха — Q, т.к. их связь в случае нормального распределения описы­вается равенством

Графическое представле­ние зависимости величины Z„_два„ от физического пара­метра стимула (т.е. психометрическая функция в нормаль­ных координатах) приведено на рис. 11.

Определение с помощью графиков параметров пси­хометрической функции способом нормальной интерпо­ляции не требует преобразования в z-координаты, если имеется в наличии вероятностная бумага. Способ изго­товления такой бумаги подробно описан (Бардин, 1976).

Все необходимые пороговые показатели могут быть определены и аналитическим путем с помощью соответ­ствующих формул. Для этого можно воспользоваться дву­мя методами.

Во-первых, можно применить уже известный нам метод линейной интерполяции (теперь в нормальных ко­ординатах), который фактически является аналогом про­стого графического решения, когда мы не производим строгого построения аппроксимирующей прямой. Расчет параметров психометрической прямой производится по формулам:

 

 

где z_I и z_h— самые близкие к нулю отрицательная и поло­жительная величины z, соответственно; S_I и S_h — стиму­лы, соответствующие z_I и z_h (т.е. величины ближайшего подпорогового и надпорогового стимулов).

Для оценки величины стандартного отклонения сле­дует взять разность между точками на стимульной оси, соответствующими z=l или z=-l и величиной порога — RL. Эти точки можно вычислить так:

где z_I+ и z_h+ — ближайшие значения z, меньшие и боль­шие +1, соответственно; S_h+ и S_I+ — стимулы, соответ­ствующие z_I+ и z_h+ (т.е. ближайшие значения стимулов, ниже и выше S_o+).

­где z_I- и z_h- — ближайшие значения z, меньшие и боль­шие -1, соответственно; S_h- и S_I- — стимулы, соответству­ющие z_I- и z_h- (т.е. ближайшие значения стимулов, ниже и выше S ).

Оба значения S₀ и S_0- вычисляются в связи с тем, что полученная в эксперименте психометрическая кри­вая далеко не всегда является очень хорошим приближе­нием к кривой нормального распределения, и эти значе­ния могут расходиться. Поэтому обычно для оценки раз­броса используется их среднее. В нашем примере вычисления по приведенным формулам дали следующие величины:

RL = 10.57 мм, S^ и S^ = 0.98 мм.

Во-вторых, воспользовавшись методом наименьших квадратов, можно построить наилучшую прямую, про­ходящую через экспериментальные точки. Эта задача решается просто в любом статистическом пакете путем выполнения процедуры построения простой линейной регрессии. Вычислив таким образом коэффициенты а и Ь линейной функции у=ах+Ь, мы без труда найдем неизвестные "x" по известным "у" (z=0 , z=l или z=-l). Понятно, что поскольку точки S^ и S_0- будут симмет­ричны относительно RL, то достаточно вычислить лишь одну из них.

3. Варианты метода констант

Метод приращения. Особенностью экспериментальной процедуры является непрерывное предъявление испыту­емому стандартного стимула, к которому периодически добавляются приращения. Испытуемый отвечает, заметил ли он приращение, в терминах, например, "Да" - "Нет". Разностным порогом является приращение стимула, за­метное в 50% случаев. В методе приращений измеряется разностный порог реакции, представляющий собой по­ловину интервала неопределенности. Сомнения в отно­шении возможности использования интервала неопреде­ленности в качестве показателя различения уже выска­зывались выше.

В экспериментах, проводимых в поддержку нейроквантовой теории, практикуется вариант метода приращений, при котором в каждой экспериментальной серии исполь­зуется лишь одна величина приращения. Наличие пере­рывов между экспериментальными сериями с разными величинами приращений является недостатком этого ме­тода, поскольку допускает направленное изменение ха­рактеристик испытуемого в отношении приращений раз­ной величины.

Метод АБХ. В этом методе испытуемому предъявля­ются последовательно три стимула: первый обозначается А, второй — Б, третий — X. Первые два стимула разли­чаются величиной исследуемого параметра; в качестве третьего стимула (X) используется либо А, либо Б. Испытуемый должен ответить, какой из стимулов был X. Ме­тод АБХ при условии запрещения нейтральных ответов сводится к двухкатегориальному варианту метода констант. Этот метод широко применяется в прикладных исследо­ваниях, где обычно используются сложные стимулы, ко­торые нетренированный испытуемый затрудняется клас­сифицировать в терминах "больше" — "меньше", но хо­рошо понимает и может выполнить задачу идентификации, когда от него не требуется вынесения суждения только по одному из одновременно меняющихся сенсорных при­знаков при изменении физических параметров стимула. В качестве оценки чувствительности в этом методе исполь­зуется полумежквартильный размах — Q(2). Однако эта оценка загрублена влиянием несенсорных факторов, при­водящих к нестабильности критерия принятия испытуе­мым решения.

Для существенного уменьшения этого загрубления оценки Индлин (1979) предлагает ограничиваться в пре­делах одной непрерывной части опыта использованием одного сравниваемого стимула.

Задание 3. Измерение порога различения длительности тональных сигналов методом постоянных раздра­жителей. Исследование влияния несенсорных факторов на пороговые меры

Цель задания. 1. Практическая отработка метода на примере определения дифференциального порога при различ­ных инструкциях испытуемому. 2. Освоение процедуры вы­числений различных пороговых мер, получаемых в этом ме­тоде (интервал неопределенности, точка субъективного ра­венства, константная ошибка). 3. Сравнение зависимости различных пороговых мер от несенсорных факторов.

Методика

Аппаратура. Задание отрабатывается на IBM-совме­стимом персональном компьютере. Для предъявления звуковых сигналов (тона частотой 1000 Гц) использу­ются головные телефоны, соединенные со звуковым синтезатором персонального компьютера. Длительность стандартного стимула — 900 мс, длительность пяти пе­ременных (сравниваемых) стимулов — 600, 750, 900, 1050 и 1200 мс.

Для выполнения учебного задания используется ком­пьютерная программа тс.ехе.

Процедура опыта. При отработке задания каждый студент выступает сначала в роли испытуемого, а за­тем обрабатывает собственные экспериментальные дан­ные. Опыт состоит из одной тренировочной и трех ос­новных серий. Испытуемому последовательно предъяв­ляются два звуковых стимула, его задача — сравнить их по длительности. Место стандартного и сравниваемого стимулов в паре изменяется в квази-случайном поряд­ке. Длительность сравниваемого стимула также меняет­ся в квази-случайном порядке. Межстимульный интер­вал — 500 мс. Во время звучания каждого из стимулов на экране монитора последовательно появляются но­мера стимулов в паре (1— 2,1 — 2и т.д. ), что позво­ляет испытуемому определить, в какой момент време­ни нужно давать ответ. Если испытуемый не дал ответ в прошедшей пробе, то предъявление пары стимулов повторяется. Межпробный интервал, в течение которо­го испытуемому требуется дать ответ, используя трех­категориальную систему ответов ("первый больше", "равны" и "первый меньше"), равен 2 с. Для ответа используются цифровые клавиши — <1>, <2>, <3> .

Три основные серии отличаются друг от друга различ­ными инструкциями испытуемому, что приводит к изме­нению его стратегии при выборе ответа. В значительной степени данный эксперимент повторяет известное иссле­дование С. Фернбергера (цит. по: Бардин, 1976), в кото­ром было четко показано, что при использовании в ме­тоде констант трехкатегорийной системы ответов значе­ние дифференциального порога существенно зависит от сугубо несенсорных факторов.

Инструкция к первой серии — нейтральная: испытуе­мый должен давать ответы согласно своим впечатлениям. Инструкция ко второй серии рассчитана на минимиза­цию ответов в промежуточной категории ("равно"): ис­пытуемый должен пользоваться этой категорией в тех редких случаях, когда, несмотря на все усилия, он не способен различить сигналы по длительности. Инструк­ция к третьей серии рассчитана на максимизацию отве­тов "равно": к этой категории необходимо относить все ощущения равенства или сомнения в сравнении стандарта и переменного стимулов; причем ответы "больше" и "меньше" нужно давать лишь при большой уверенности в разнице стимулов.

В каждой из этих серий испытуемым предъявляется 150 проб (по 30 предъявлении каждого переменного стимула). После каждой серии делается 2—3-минутный перерыв.

Обработка результатов. После окончания опыта ис­пытуемый получает компьютерную распечатку, где для каждой серии приводятся частоты ответов "больше ", "равно" и "меньше" для каждого из пяти переменных стимулов.

По каждой серии обработка результатов осуществ­ляется следующим образом:

1. Строятся два графика с психометрическими кри­выми в линейных координатах. На первом графике стро­ятся психометрические кривые для 3-х категорий отве­тов (см. рис. 7—9). На втором — для 2-категориального варианта, при этом нейтральные ответы делятся по­ровну между пропорцией ответов "больше" и "мень­ше" (достаточно построить только одну кривую — для ответов "больше").

2. Для расчета всех пороговых показателей (IU, DL, PSE, СЕ) используется графический метод, основанный на способе линейной интерполяции.

3. Затем, используя 2-категориальный вариант расче­тов, строятся психометрические функции в нормальных координатах для ответов "больше".

С помощью метода наименьших квадратов по пяти экс­периментальным точкам проводится наилучшая прямая, проходящая через эти точки. Для этого целесообразно вос­пользоваться статистическим пакетом "Stadia". В редакторе данных длительности переменного стимула заносятся в первую переменную (это будут значения Х ), а z-оценки — 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 +a₁X Получив коэффициенты а₀ и а₁, можно без труда построить на гра­фике аппроксимирующую прямую. Статистическая оценка адекватности сделанной линейной аппроксимации приво­дится внизу экрана результатов анализа. Не выходя из про­граммы, можно легко вычислить и все необходимые пока­затели: PSE, S₀₊ и S_0- . Это означает, что по уравнению регрессионной прямой нужно найти 3 неизвестных Х по трем известным Y: z==0, z=+l и z=-l. 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 z-оценки, а в качестве Y — длительность стимула. После расчета нового регрессионно­го уравнения нужно последовательно ввести три указанные выше величины z, и считать результат вычисления PSE, S₀₊ и S_0-.

Далее вычисляются все необходимые пороговые по­казатели: IU, DL и СЕ.

 

 

4. Результаты обработки по каждой серии сводятся в итоговую таблицу.

 

Инстр-я	"Жхякая"	"Нйпралшая"	"Либеральная"
Обр-ка	3-х	2-х	норм.	3-х	2-х	норм.	3-х	2-х	норм.
IU
DX
PSE
СЕ

 

Таким образом, в этой таблице в компактном виде дол­жны быть представлены все полученные пороговые пока­затели в зависимости от инструкции ("жесткая", "нейт­ральная" и "либеральная") и метода обработки (3-х кате­гориальный, 2-х категориальный и интерполяция в нормальных координатах).

Если проводится обработка групповых результатов (см. выше), то данные, полученные по трем группам испыту­емых, усредняются и также сводятся в одну общую таб­лицу.

Обсуждение результатов. В ходе анализа полученных результатов следует оценить влияние такого мощного не­сенсорного фактора как инструкция на различные поро­говые показатели, а также посмотреть, зависят ли рас­считанные показатели от метода обработки результатов.

В выводах нужно оценить возможности и ограничения метода констант применительно к задаче оценки сенсор­ной чувствительности.

 

Результаты и выводы.

Инстр-я	"Жхякая"	"Нйпралшая"	"Либеральная"
Обр-ка	3-х	2-х	норм.	3-х	2-х	норм.	3-х	2-х	норм.
IU
DX
PSE
СЕ

 

Выводы: Мы провели практическую отработку метода постоянных раздражителей на примере определения дифференциального порога при различных инструкциях испытуемому. Мы освоили процедуры вычисления различных пороговых мер, получаемых в данном методе. При использовании в методе констант трехкатегориальной системы ответов значение дифференциального порога существенно зависит от сугубо сенсорных факторов, т. е. от инструкций. В данном случае при инструкции “= рекомендуется” величина ошибки будет минимальна.

 

Лабораторная работа 4.

 

Метод балльных оценок

Излагаемые в данной главе процедуры (ranking procedures. Шарф, 1975) относятся к наиболее распространенным методам порядкового шкалирования. В Отечественной литературе они получили общее название метода балльных оценок, хотя, как будет видно из излагаемого материала, они не ограничиваются только числовыми оценками стимулов. В некоторых случаях метод балльных оценок может дать более "сильную" шкалу, чем порядковая. Однако это счастливое исключение из правила, связанное более с измерительным опытом наблюдателя и характеристиками оцениваемых объектов, чем с особенностями самой измерительной процедуры.

В первой части этой главы рассматриваются основные принципы метода балльной оценки и приводятся наиболее распространенные алгоритмы построения шкал балльных оценок. Во второй части анализируются основные артефакты измерения, связанные с построением шкалы балльных оценок. Будут рассмотрены также некоторые специальные условия, которые рекомендуется соблюдать при использовании метода балльных оценок.

Из всех методов психологических измерений, в которых используются оценочные суждения человека/ процедура шкалирования, основанная на балльных оценках, наиболее популярна в силу своей простоты. Распространенность этого метода связана с прикладными разделами психологии, но не менее широко он используется и в академических исследованиях, например, в психодиаг­ностике при оценке различий испытуемых или в психо­физике при психологической оценке стимулов.

Наиболее распространенные разновидности метода бал­льных оценок делятся на пять больших классов: класс числовых методов, графических и шкалирование с использованием стандартов, кумулятивных и методов вынужденного выбора (Гилфорд, 1954). Все эти классы связаны с распределением объектов (стимулов) либо вдоль непрерывного континуума, либо в виде упорядоченных дискретных категорий. Все методы похожи тем, что конечным результатом является приписывание чисел стимулам в соответствии с порядком их распределения по континууму” а различаются они либо процедурой распределения стимула, либо способом различения стимулов и количеством вспомогательных операций, необходимых испытуемому. Существуют и некоторые другие аспекты, по которюл они различаются, но в связи с их частным характером эти аспекты будут рассмотрены по ходу описания каждого класса в отдельности. В данной главе будут описаны первые три класса методов, поскольку они наиболее часто используются в психологи­ческих измерениях.

Графические шкалы

Наиболее распространенным типом шкалы балльных оценок является, вероятно, графическая шкала. В общем случае она представляет собой прямую линию/ на которой определенным образом размечены признаки, харак­теризующие исследуемый класс объектов-стимулов. Линия может быть разделена на отрезки или непрерывна. Если она разделена на отрезки, то число отрезков может быть различным. Она может быть расположена горизонтально или вертикально. Пример непрерывной графической шкалы для балльной оценки скорости мышления отдельных индивидов приведен на рис. 1.

Крайне Инертный Мыслит Живой ум Чрезвычайно

медленно тугодум с обычной быстрое

мыслит скоростью мышление

Рис. 1. Пример графической шкалы для оценки скорости мышления

Испытуемый в этом случае выносит суждение в форме отметки на графической шкале. Признаки, расположенные вдоль шкалы, помогают ему сделать суждение более точным.

Параллельные графические шкалы.

Другая форма гра­фической шкалы балльных оценок, названная шкалой балльных оценок поведения, была разработана Чемпнеем (1940) для оценки некоторых характеристик окружающей ребенка домашней среды.

В данном примере инструкция испытуемому была такова:

“Оцените родительское стремление проявить сверхзаботу о детском благополучии. Действительно ли родители паникуют в зависимости от степени важности ситуации, или есть родители относительно спокойные, холодные или беззаботные к своему ребенку даже в критических ситуациях?”. Кроме того, подчеркивалось, что поведение родителей рассматривается независимо от стоящих за ним мотивов, и в оценку включается только то поведение, которое потенциально направлено на ребенка и которое касается его физического и психического здоровья и комфорта.

Основная особенность этой шкалы состоит в том, что линии балльных оценок располагаются вдоль вертикальной линии. Дело в том, что на горизонтальной линии можно предусмотреть место только для очень коротенького опи­сания признака. Подробное многословное описание здесь уже не поместится. Кроме того, на горизонтальной линии признак труднее локализовать в определенной точке, он оказывается как бы распространен вдоль линии, и поэтому точное положение его на шкале не совсем ясно. При использовании вертикальных линий эти трудности легко устранить. Признаки могут быть достаточно подробными для того, чтобы быть более значащими, в то же время их можно точнее локализовать в точках шкалы.

Еще одна положительная особенность этой шкалы зак­лючается в том, что на каждой странице оценивается только одна характеристика поведения (в данном примере — "озабоченность — беспечность").

Общеизвестно, что более адекватные оценки дают процедуры, в которых испытуемый имеет возможность оценить всех членов группы по одной характеристике, а потом уже переходить к другой. Однако эта процедура дает удовлетворительные результаты, если в ней контро­лируется хорошо известный "гало-эффект" (см. ниже). От­метим также, что с помощью параллельных линий балльных оценок одной и той же характеристики можно сделать оценки сразу для многих объектов.

Общие рекомендации к построению графических шкал.

Есть определенные эмпирические правила, соблюдение которых способствует эффективности графических балльных оценок (Гилфорд, 1954). Не все из них достаточно бесспорны и убедительны, но исследователю нужно о них помнить:

1. Все объекты должны быть оценены по одной харак­теристике, и только потом можно переходить к следующей характеристике.

2. Линии должны быть по крайней мере 15 см длиной, но не намного длиннее. Линия должна быть достаточно длинной, чтобы учитывать самые точные количественные различия, которые могут дать испытуемые. Но при очень длинных линиях единство континуума для испытуемого прерывается. Длинные линии часто заставляют испытуемого локально сгущать оценки, а не распределять их непрерывно.

3. Линии не должны иметь разрывов и делений. Но единого мнения о том, какую из двух видов линий ис­пользовать, непрерывную или дискретную, нет. Непрерывная линия подчеркивает непрерывность шкалируемой характеристики. Дискретная линия может предполагать разрывность или скачкообразные качественные изменения оцениваемой переменной. Непрерывная линия может быть разделена на любое число единиц/ и деления могут быть размещены в соответствии с предпочтением испытуемого.

4. Для "неиспорченных" и необученных испытуемых "хорошая" оценка обычно связана с началом линии слева или сверху. В вертикальных шкалах "хорошую" оценку располагают вверху — это естественно для всех. В гори­зонтальных шкалах наличие "хорошей" оценки противоречит обычной практике математической системы координат. Но, тем не менее, испытуемые обычно предпочитают помещать положительные значения оцениваемой характеристики в начале линии, слева.

5. Описательные фразы и признаки должны быть скон­центрированы по возможности у точек на шкале. Это очень легко сделать для вертикальных шкал. Для горизонтальных шкал полезно использовать слова, располагающиеся в колонке одно над другим.

6. Необходимые признаки обычно равномерно расстав­ляются вдоль линии; но это можно делать, только если они одинаково различны. В противном случае сами признаки должны быть прошкалированы какой-то отдельной психологической процедурой и тогда их локализация будет обусловливаться уже этой шкалой. Иногда между признаками промежутки специально искажаются, чтобы противодействовать общим смещениям (байесам) в балльных оценках. Например, чтобы противодействовать ошибке "смягчения", признаки на предпочитаемой стороне шкалы располагают с более широкими интервалами, чем признаки на непредпочитаемой стороне. Чтобы противодействовать тенденции образовывать сгущения балльных оценок к середине шкалы (эффект центрации), промежутки между средними признаками можно немного увеличить.

7. Конечные признаки не должны быть такими крайними по содержанию, что испытуемые очевидно никогда не будут ими пользоваться. Положение конечных признаков должно быть близко к концам линии.

8. В случае биполярных характеристик нейтральный или индифферентный признак находится обычно в центре линии, если не вводятся модификации, например, типа правила 6.

9. В процессе шкалирования можно использовать тра­фарет, который разделяет каждую линию на секции, где, в свою очередь, могут использоваться числовые оценки.

10. Деления могут быть неравными, они могут быть изменены с тем, чтобы помочь противодействовать систематическим байесам в балльных оценках или нормализовать распределения шкал.

Оценка графических шкал. У графических шкал много достоинств и сравнительно мало недостатков. Среди наи­более существенных преимуществ — простота и легкая управляемость. Эти шкалы интересны и не требуют сильной дополнительной мотивации, процедура шкалирования быстро выполняется испытуемым, не требует от него числовых операций, С точки зрения теории измерения, графическая шкала обеспечивает возможность такого точного различения, но. которое испытуемый вообще способен, т.е. графическая шкала может обладать "силой" шкалы интервалов или отношений, хотя чаще всего она представляет собой шкалу порядка.

Числовое шкалирование.

В числовом методе построения шкалы балльных оценок испытуемому дается последовательность определенных чи­сел (баллов или рангов) и он приписывает каждому сти­мулу соответствующее число из ряда. Пример такой шкалы, которую использовал Гилфорд (1954) для получения бал­льных оценок аффективных характеристик цветов и запа­хов, приводится ниже:

10—Невообразимо приятный;

9—Наиболее приятный;

8—Очень приятный;

7—Умеренно приятный;

б—Чуть-чуть приятный;

5— Безразличный;

4—Чуть неприятный;

3— Умеренно неприятный;

2—Очень неприятный;

1— Крайне неприятный;

О—Невообразимо неприятный.

Некоторые "числовые" шкалы, например, шкала ус­певаемости, на самом деле основываются на описательных суждениях типа:

Отлично

Хорошо

Удовлетворительно

Плохо

Очень плохо

Затем этим прилагательным экспериментатор приписывает числа, например, от 5 до 1. При такой процедуре предполагается, что психологические интервалы между прилагательными равны, но с точки зренияих уточнения лучше, чтобы сам испытуемый непосредственно пользовался этими числами (Торгерсон, 195В).

Некоторые проблемы числовых шкал:

1. Использование отрицательных чисел. Шкала аффектов и шкала успеваемости, рассмотренные выше, являются биполярными. Континуум представляет собой изменения в двух противоположных направлениях. По этой причине некоторые исследователи помещают ноль в нейтральной или средней категории, а отрицательные числа — ниже его. Это более естественно для того, кто знаком с алгеброй, но может быть неестественным для менее образованных испытуемых. Другая опасность состоит в том, что биполярность может создать впечатление о разрыве в нулевой точке шкалы и тем самым нарушить предполагаемую непрерывность. Наличие отрицательных чисел, таким образом, может иметь сложности для исследователя. По этим причинам использование отрицательных балльных оценок не рекомендуется (Гилфорд, 1954).

2 "Заякоривание" аффективной шкалы. Может показаться, что два крайних прилагательных в первом примере бесполезны и что вряд ли кто-нибудь из испытуемых будет пользоваться крайними категориями. Вообще, избегание крайних категорий, которые испытуемый заведомо не использует, можно считать хорошей тактикой. Однако имеются два аргумента в пользу того, чтобы включать именно такие конечные прилагательные. Один состоит в том, что некоторые испытуемые на самом деле все-таки используют даже самые крайние категории. Кроме того, испытуемый всегда может столкнуться с таким стимулом, который явно соответствует более крайней категории, чем любой из тех, что заносились в категорию 9 или 1. Если бы не было более крайних категорий, испытуемый вынужденно оценивал бы этот стимул как равный другим, хотя он явно видит их неравенство. Таким образом, конечные категории могут служить для выхода из крайних положений, которые иногда возникают. Другой аргумент состоит в том, что крайние категории являются "якорями" для всей шкалы. Показано, что добавление такой категории к одному из двух концов помогает расширить (т.е. увеличить дисперсию) исходное распределение балльных оценок в направлении этой категории (Хант и Фолькмен, 1977). В любом случае у испытуемых имеется общая тенденция избегать конечных категорий (и одновременно с этим сдвигать все оценки немного по направлению к середине ряда) . Если категории 0 и 10 не были включены, испытуемые будут иметь тенденцию избегать категории 1 и 9, и, таким образом/ укорачивать ряд балльных оценок. Итак, если исследователь хочет иметь эффективную шкалу из девяти точек, он должен обеспечить возможность расширить выход за эти 9 точек, а иначе он может в конце получить шкалу меньшую, чем из 9 точек.

Оценка числовых шкал. Для испытуемого числовые шкалы — самые легкие по вынесению суждений, а для экспериментатора — самые простые с точки зрения об­работки результатов. Если испытуемый работает добро­совестно, если свойства чисел можно в принципе при­менять к наблюдаемым феноменам, то балльные оценки сами по себе оказываются соответствующими "сильной" шкале, Эмпирическая проверка числовых балльных оценок на свойства шкалы интервалов и шкалы отношений сделана в ряде работ (Соколов и др./ 1978; Ратанова, 1972). Строгие методы проверки этих свойств для данных, по­лученных числовым методом балльных оценок, можно найти у Гилфорда (1954).

---

• ⇐ Назад
1
2
345
6
Далее ⇒