- •Введение
- •1. Классические пороговые меры чувствительности
- •Пороги чувствительности
- •1.2. Пороговые концепции чувствительности
- •2. Методы измерения порогов чувствительности
- •2.1. Метод границ
- •Образец протокола эксперимента в методе границ
- •2.2. Метод установки
- •Образец протокола эксперимента в методе установки
- •2.3. Метод постоянных стимулов
- •Образец протокола эксперимента в методе констант
- •3. Непороговые меры чувствительности
- •3.1. Введение в теорию статистических решений (теория принятия решений в неопределенных ситуациях)
- •3.1.1. Правило принятия решения
- •3.1.2. Стратегия принятия решения
- •Матрица сочетаний возможных состояний среды и ответов испытуемого для ситуации измерения абсолютной чувствительности
- •Матрица стоимостей различных вариантов решений в двухальтернативной ситуации
- •3.2. Теория обнаружения сигнала в психофизике
- •3.2.1. Распределение плотности вероятности сенсорных событий
- •3.2.2. Правило принятия решения
- •3.2.3. Рабочая характеристика наблюдателя (рх)
- •3.2.4. Показатель чувствительности d
- •4. Методы измерения сенсорной чувствительности
- •4.1. Метод да-нет
- •Образец протокола №1 эксперимента по методу «да-нет»
- •Образец протокола №2 эксперимента по методу «да-нет»
- •2) Построение графика px.
- •I серия:
- •II серия:
- •3) Расчет показателя чувствительности d.
- •4.2. Метод оценки
- •Числовое выражение вероятности наличия стимула в пробе p(s) и вербальная формулировка степени уверенности испытуемого в его наличии в пробе для каждой из пяти использованных оценочных категорий
- •Образец протокола в методе оценки
- •Значения p(k/s) и p(k/n) для всех оценочных категорий
- •Способ расчета Pобн и Pлт в методе оценки
- •Значения вероятности обнаружения и ложной тревоги для всех s0
- •Значения вероятности обнаружения и ложной тревоги для всех s0
- •4.3. Метод вынужденного выбора
- •Заключение
- •Литература
- •Методы измерения чувствительности сенсорных систем человека
- •603950, Н.Новгород, пр. Гагарина, 23.
- •603000, Н.Новгород, ул. Б.Покровская, 37.
Образец протокола в методе оценки
Протокол № 2
Показатели |
Оценочные категории (k) |
Число проб |
||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||
Число случаев, когда испытуемый в стимульной пробе выбирал данную оценочную категорию - (k/s) |
12 |
25 |
51 |
74 |
88 |
250 |
Число случаев, когда испытуемый в пустой пробе выбирал данную оценочную категорию - (k/n) |
97 |
77 |
43 |
28 |
5 |
250 |
Общее число случаев, когда испытуемый выбрал данную категорию: (k/s)+ (k/n) |
109 |
102 |
94 |
100 |
93 |
500 |
Протокол №1 метода оценки, в котором фиксируются ответы испытуемого в каждой пробе, не приводится, поскольку он во многом сходен с протоколами в методе «Да-Нет» (см. табл.6 и 7). Отличие протоколов состоит в том, что отсутствует графа «Исход пробы», а в графе «Ответ испытуемого» проставляется номер оценочной категории, которую испытуемый использовал в текущей пробе.
Обработка результатов. Использование нескольких оценочных категорий по сути означает усложнение процесса принятия решений. Для решения поставленной задачи - отнесения результата наблюдения (сенсорного события s) в очередной пробе к той или иной категории из k используемых, испытуемый должен:
определить столько значений порога принятия решения λ0, чтобы они позволили разделить все множество сенсорных эффектов s на k классов (областей) – для этого необходимо (k - 1) значений λ0;
на оси сенсорных эффектов s, согласно этим значениям λ0, определить (расположить) k - 1 критических значений s0, разделяющих всю ось s на k областей, соответствующих заданным критериям оценок.
На рис.15 приведен пример расположения s0 на оси s при условии
k = 5 в соответствии с теоретическими представлениями, изложенными в разделе 2.2.
Следует отметить, что в реальном эксперименте вряд ли s0 будут располагаться так же равномерно по оси s, однако сути дела это не изменяет.
Рис.15. Соотношение распределений плотности вероятности, оценочных категорий и критических значений s0 в теоретической модели метода оценки
Как видно на рис.15, для использования пяти оценочных категорий необходимо разместить на оси сенсорных событий s четыре значения s0 : s0(1), s0(2), s0(3), и s0(4), которые разбивают всю ось s на пять частей, соответствующих числу категорий оценки.
Введем некоторые новые величины, необходимые для дальнейшего рассмотрения метода:
P(k/s) – вероятность того, что сенсорный эффект, вызванный стимулом, отнесен к k-той оценочной категории;
P(k/n) – вероятность того, что сенсорный эффект, вызванный шумом (пустой пробой), отнесен к k-той оценочной категории.
Эти величины рассчитываются следующим образом:
; (24а)
. (24b)
Например, в соответствии с данными, приведенными в таблице 9 для 2-ой оценочной категории, получим:
.
Проведя соответствующие вычисления для всех категорий, получаем данные, приведенные в табл.10 P(k/s) и P(k/n) для всех пяти значений оценочных категорий.
Таблица 10