- •Глава 2
- •Глава 1
- •Глава 2
- •§ 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
- •Литература
- •Требования к оформлению отчета по учебному заданию
- •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 p(h) и p(fa) по полученным данным в методе мо
- •Обработка результатов
- •Обсуждение результатов
- •Литература
- •Дополнительные сведения о критериях принятия решения
- •Краткое описание программы yes_no.Exe
- •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
- •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 p
- •Матрица z ‑ оценок
- •§ 5. Процедура решения V варианта закона сравнительных суждений для неполной матрицы исходных данных
- •Матрица вероятностей p
- •Матрица z — оценок
- •Литература
- •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
- •Литература
- •Методические рекомендации по выполнению учебного задания по теме
- •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
- •§ 4. Дополнительные статистические показатели для оценки результатов факторного анализа
- •§ 5. Несколько замечаний 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 рекомендации по выполнению учебного задания по теме
- •Методика
- •Обработка результатов
Глава 2. Метод парных сравнений. Модель терстоуна
§ 1. Закон сравнительных суждений
Самые распространенные в настоящее время методы шкалирования субъективных характеристик стимулов, не имеющих прямых физических коррелятов, основаны на модели шкалирования Терcтоуна (Терстоун, 1927). Но первый шаг в этом направлении сделали Фуллертон и Кэтелл (1892), которые предложили подход, преобразующий постулат Фехнера о равенстве “едва заметных различий” в понятие равенства на континууме “равно часто замечаемых различий”. Этот подход позволил перейти к оценке стимула, безотносительно к прямому физическому корреляту, но сразу же обнажилась проблема: если один стимул предпочитается второму с частотой А, а второй стимул предпочитается третьему с частотой в 1.2А, то насколько субъективное расстояние между вторым и третьим стимулами больше субъективного расстояния между первым и вторым стимулами?
Торндайк (1910) предлагает решение этой проблемы (и это можно считать вторым шагом к цели), предположив, что разница в субъективных расстояниях пропорциональна различию в единицах стандартного отклонения нормальной кривой, соответствующих двум частотам.
Полное развитие этих идей и представляет собой модель шкалирования Терcтоуна. Суть ее заключается в следующем:
1. Данное множество объектов можно упорядочить в континуум по какому-либо из параметров, который может служить стимулом, причем этот параметр не обязательно имеет физическую меру. Обозначим ряд стимулов как 1 ... i ... n.
2. Каждый стимул теоретически вызывает у субъекта только один, свой процесс различения (обозначим его буквой S). Процессы различения составляют психологический континуум, или континуум различения (D1 ... Di ... Dn). Однако вследствие мгновенных флуктуаций организма, данный стимул может вызвать не только свой процесс различения, но и какие-то соседние. Поэтому, если один и тот же стимул предъявлять много раз, то на психологическом континууме ему будет соответствовать некоторое распределение процессов различения. При этом предполагается, что форма распределения нормальна.
3. В качестве значения i-го стимула на психологической шкале принимается среднее (Si) распределения процессов различения, а дисперсия распределения рассматривается как дисперсия различения (si).
4. Предъявление одновременно пары стимулов вызывает два процесса различения di и dj. Разность (dj - di) называется различительной разностью. При большом числе предъявлений двух стимулов различительные разности также формируют свое нормальное распределение на психологическом континууме. Поэтому среднее распределение разностей различения (dj - di) будет равно разности средних распределений самих процессов различения — (Sj - Si), а дисперсия распределения различительных разностей равна
s(dj - di ) = (s2j + si -2ri,jsisj )1/2 , (1)
где si и sj — дисперсии процессов различения i-го и j-го стимулов, соответственно, а ri,j — есть корреляция между мгновенными значениями процессов различения стимулов i и j.
Рассмотрим теперь следующую ситуацию. Пусть наблюдателю предъявляются пары стимулов i и j и от него требуется осуществить суждение, какой из стимулов дальше отстоит от нуля на психологическом континууме (например, более тяжелый или более сложный, или более красивый и т.д.). На рис. 1 показаны гипотетические процессы различения стимулов i и j.
Предполагается, что если различительный процесс для стимула j окажется на психологическом континууме выше, чем для стимула i, т.е. если различительная разность (dj - di) > 0, то последует суждение, что стимул j больше, чем стимул i. И соответственно при (dj - di) < 0 — произойдет обратное суждение.
Рис.1. Гипотетическая модель процесса различения 2-х стимулов
Рис. 2. Гипотетическое распределение процессов различения стимулов Sj и Si на психологическом континууме: заштрихованная область указывает частоту суждения: стимул j больше, а незаштрихованная — стимул j меньше; dij - различие шкальных значений стимулов i и j, измеренное в единицах стандартного отклонения данного распределения — s (dj-di)
Однако, если распределения различительных процессов перекрываются, то суждение, что стимул j меньше, чем стимул i может произойти даже тогда, когда величина Sj на психологическом континууме больше, чем величина Si. На рис. 2 показано распределение различительных разностей при большом числе суждений.
Среднее распределения равно различию шкальных величин двух стимулов — (Sj - Si). Это различие можно найти из таблицы областей под единичной нормальной кривой, зная пропорцию суждений стимул j больше, чем стимул i от общего числа суждений по данной паре стимулов (т.е., сделав стандартное преобразование “p z” ).
В единицах дисперсии s(dj - di) это можно записать так:
Sj - Si = zj,is(dj - di ), (2)
где zj,i — обозначает искомое различие.
Подставляя это выражение в уравнение (1), получим:
Sj - Si = zj,i(sj2 + si2 -2ri,jsisj )1/2 . (3)
Уравнение (3) и выражает в общем виде закон сравнительных оценок Терcтоуна.