8. Выводы.

В результате эксперимента выявлено:

Дифференциальные пороги по методам констант, границ и установок в среднем равны по своим показателям. Это связано со сложностью метода измерения порога и различием ощущений испытуемого в этих методах.

Количество распределения ответов <+> различия по громкости между стандартным и переменным стимулами на гистограмме а и б практически равны.

В результате эксперимента мы получили нормальную зависимость Р и определили дифференциальный порог слуховой системы методом констант, границ и установок графическими и табличными способами.

Данные отклонения вызваны объективными и субъективными причинами.

Субъективные:

• Психическое состояние (усталость).

• Непривычка работать за компьютером долгое время.

• Неподготовленность испытуемого к выполнению подобной работы.

• Психологические факторы (ожидание, мотивация).

• Дифференциальный порог – субъективная величина, т.к сама сенсорная система субъективна и имеет ряд различных переменных.

Объективные:

• Во время проведения работы испытуемый находился в кругу знакомых ему людей, отвлекался.

• Проведение эксперимента в лабораторных условиях, которые испытуемый мог счесть некомфортными.

Лабораторная работа №2 Обнаружение статистического зрительного стимула методом «Да-Нет».

1. Теоретическое введение.

В классических психофизических методах, хотя и изучаются сенсорные способности наблюдателя, не ставится вопрос о вероятности обнаружения стимула, а учитывается лишь вероятность ответов испытуемого “Да” (слышу или вижу). Однако легко себе представить такую ситуацию, когда испытуемый, находясь в ситуации тестирования (экспертизы), захочет показать максимум своих сенсорных способностей, и будет давать ответ “Да” почти в каждой пробе. Естественно, что в таком случае количество утвердительных ответов не будет сколько-нибудь точно отражать его предельные сенсорные способности. Надежда психолога-эксперта на честность испытуемого, по-видимому, не самое лучшее средство для обеспечения надежности проводимых измерений. Таким образом, достаточно очевидно, что результат пороговых измерений может сильно зависеть от стратегиииспытуемого давать ответы определенного рода, и, следовательно, появляется задача прямого учета поведения наблюдателя в ситуации принятия решения об обнаружении или различении сигнала.  Новая методология, называемая психофизической теорией обнаружения сигнала (Green, Swets, 1966), содержит в себе представление о наблюдателе как не о пассивном приемнике стимульной информации, но как об активном субъекте принятия решения в ситуации неопределенности. Вкратце этот подход можно охарактеризовать следующим образом. В стимульном потоке выделяется та его часть, на которую указанием ее пространственной и/или временной области или ее характерного паттерна обращается внимание наблюдателя. Эта выделенная часть называется стимулом или предъявлением (стимула). Выделяется некоторый физический признак (свойство, характеристика стимульного потока), который может присутствовать в одних пробах —значащий или сигнальный стимул, и отсутствовать в других — пустой стимул. Наблюдатель, от которого требуется обнаруживать этот признак, решает задачу бинарной классификации: относит каждое предъявление к одному из двух классов — “Нет признака”, “Есть признак”. Эта задача решается путем установления схемы соответствия (которая называется также правилом принятия решения) между особенностями сенсорного образа предъявляемого стимула и выбираемым решением. Эта схема соответствия может корректироваться под влиянием как предварительного информирования наблюдателя о частоте сигнальных или пустых стимулов в последующих предъявлениях, так и обратной связи — оценки правильности принимаемых наблюдателем решений.

В этом методе используются два стимула: один значащий — <S>, и другой пустой — <N>.

Предъявления следуют друг за другом обыкновенно через более или менее регулярные интервалы времени и после каждого предъявления испытуемый отвечает "Да", если был сигнал, или "Нет", если он не обнаружил сигнала. Предъявление стимулов полностью рандомизировано, т.е. каждое очередное предъявление независимо от предыдущих может может быть с некоторой вероятностью P(S) сигнальным (и, следовательно, с вероятностью P(N) = 1 - P(S) — пустым); P(S) и P(N) сохранятся постоянными на протяжении всей серии предъявлений. Таким образом, если общее число предъявлений N в эксперименте достаточно велико, то число сигнальных и пустых предъявлений приблизительно равно, соответственно N · P(S) и N · P(N) (очевидно, N · Р( S) + N · P(N) = N).

Рассмотрим теперь возможные комбинации Предъявление — ответ>, которые могут встретиться в эксперименте. Их четыре: <S — "Да">, <N — "Нет">, <S — "Нет">, <N — "Да">, причем первые два сочетания являются правильными, два последние — ошибочными исходами.

Попадание и ложная тревога будут в дальнейшем обозначаться через Н (от английского hit) и FA (от английского false alarm). Обозначения для пропусков и правильных отрицаний — О (omission) и CR (correct rejection). Пусть мы пересчитали количество сочетаний каждого типа: h (Н), n (FA), n (О), n (CR). Очевидно, что:

n(H) + n(O) = N * P(S), (1)

n(FA) + n(CR) = N * P(N), (2)

Зная эти качества и нормировав каждое из них по N (т.е., поделив на общее количество предъявленных проб), мы получим статистические оценки вероятностей появления исходов каждого типа:

Р(Н) = n(H)/N, Р(0) = n(0)/N, ... и т.д. (3)

Однако такие вероятности еще не говорят нам прямо о способности наблюдателя обнаруживать сигнал. Действительно, величина р(Н) зависит не только от того, как часто наблюдатель идентифицирует <S> как сигнал, но и от того, сколь часто предъявлялось в эксперименте <S>. Поэтому, чтобы охарактеризовать деятельность испытуемого в данном эксперименте, отделив ее от деятельности экспериментатора (решающего, в частности, сколько раз предъявить <S>, а сколько — <N>), принято представлять результаты эксперимента в виде оценок условных вероятностей — вероятностей того, что испытуемый ответит правильно (неправильно) при условии, что был предъявлен данный стимул. Такие вероятности обозначаются так: Р ("Да"/S), Р (W/N), P ("Heт"/S), P ("Нет"/ N). В частности, первая из этих вероятностей есть вероятность правильного ответа при условии, что было предъявлено <S>. Легко

видеть, что:

P(«Да»/S) = P(H)/P(S) = n(H)/N*P(S), (4)

P(«Да»/N) = P(FA)/P(N) = n(FA)/N * P(N) (5)

Если вычислены две эти условные вероятности, вычисление двух остальных уже не требуется. Они не несут дополнительной информации, т.к.:

P(«Нет»/S) + P(«Да»/S) = 1 (6)

P(«Нет»/N) + P(«Да»/N) = 1 (7)

Итак, при данных (выбранных экспериментатором) величинах N и P(S) результаты эксперимента обычно представляют только двумя условными вероятностями: вероятностью попадания — р(Н) = Р("Да"/S) и вероятностью ложной тревоги р(FА) = Р("Да"/N).

Заметим, что при всех приведенных выше расчетах из общего числа N предъявлений обычно исключают несколько первых (порядка 40—50), предполагая, что в этих первых пробах испытуемый постоянно меняет схему соответствия, "подстраивая" ее к информации, полученной от экспериментатора и в ходе эксперимента. Когда схема соответствия устанавливается стабильно, говорят, что решение задачи вышло на асимптотический уровень. Асимптотический уровень характеризуется тем, что если все число предъявлений (после исключения первых) произвольно разбито на несколько групп и по каждой из них в отдельности вычислено Р(Н) и P(FA), то все эти пары не будут статистически значимо отличаться друг от друга.

Полная характеристика эксперимента требует указания еще двух факторов: наличие/отсутствие предварительной информации и наличие/отсутствие обратной связи. Предварительная информация —это формальный признак, означающий сообщение испытуемому величины P(S). Например: "В 80% всех проб будет предъявляться пустой стимул" (т.е. P(S) = 0,2) или — "Сигнальное предъявление будет встречаться в 3 раза чаще пустого" (P(S)/P(N) = 3, т.е. P(S) = 0,75). Сама инструкция, разъяснение испытуемому формы предъявления, характера сигнала и т.п. — все это не входит в термин

"предварительная информация". Заметим, что предварительная информация, если она вводится, может быть и ложной, т.е. испытуемому может сообщаться не та величина P(S), которая есть на самом деле.

Эта специальная модификация "Да-Нет"-эксперимента, которая здесь рассматриваться не будет. Термин обратная связь включает информацию об истинности/ложности ответов испытуемого, сообщаемую ему после каждого предъявления, или сообщение о частоте правильных ответов, даваемое после некоторой группы (скажем, через каждые 50) предъявлений. В специальных модификациях метода такая обратная связь также не всегда должна быть истинной. Иногда, например, используют такой вариант, когда после каждой пробы (предъявления) испытуемому с вероятностью P(k) сообщают важную информацию о правильности или ложности его ответа, а с вероятностью 1 - P(k) его "обманывают" (в этом варианте P(k) — формальная мера правдивости обратной связи).

Цель введения обратной связи и предварительной информации — опытка контроля схемы соответствия между свойствами ощущений и принимаемыми решениями, которую устанавливает испытуемый (правила принятия решения). Очевидно, однако, что если испытуемый не очень заинтересован в том, чтобы почаще отвечать правильно, то такой контроль может оказаться неэффективным. Кроме того, испытуемый может, устанавливая правило принятия решения, руководствоваться неизвестными экспериментатору субъективными "весами" различных типов ошибок.

Например, он может стараться минимизировать число пропусков и не очень заботиться об уменьшении числа ложных тревог (т.е. "цена" пропуска выше "цены" ложной тревоги). Чтобы сделать контроль правила принятия решения более эффективным и дифференцированным, обратная связь может быть дополнена системой "выплат" и "штрафов", соответственно за верные и ложные ответы, организованной в денежной или какой-либо другой (например, просто игровой) форме. V и W — положительные числа. Такая форма представления особенно удобна, так как она позволяет ограничиться только двумя числами, V и W, для характеристики всей платежной матрицы.

Матрица называется симметричной, если V = W. Для определения оптимального правила принятия решения, т.е. такого из имеющегося у наблюдателя набора возможностей, которое максимизирует выигрыши, решающее значение имеет соотношение не самих V и W, a P(S) · V и P(N) · W (они совпадают, только если P(S) = 0,5). Если P(S) · V = P(N) · W, правило принятия решения должно быть установлено так, чтобы минимизировать вероятности ошибок обоих родов. Если же P(S) · V > P(N) · W, то правило целесообразно изменить так, чтобы сделать возможно меньшей вероятность пропуска, 1- р(Н), даже если при этом увеличивается вероятность ложной тревоги, р(РА).