Лабораторная работа 6 Оценка привлекательности цветов

Цель работы: Определить наиболее привлекательный цвет с помощью порядкового и интервального шкалирования.

Задачи: 1. Отработать процедуру построения порядковых шкал методом балльных оценок и интервальных шкал методом нормализованных рангов. 2. Определить наиболее привлекательный цвет, используя указанные выше методы. 3. Сравнить данные, полученные с помощью порядкового и интервального шкалирования.

Теория

В данной лабораторной работе мы остановимся на рассмотрении и использовании еще одного косвенного метода, применяемого для построения интервальных шкал, - метода нормализованных рангов. Он был предложен в 1954г. американским психологом Дж. Гилфордом.

Процедура метода заключается в том, что m испытуемых ранжируют n объектов a₁, a₂ … a_n по степени выраженности какого-либо их свойства, относительно которого имеют смысл утверждения «больше»/ «меньше», «лучше»/ «хуже». Примером может быть ранжирование ценностей или страхов у какой-то определенной группы населения. Все объекты должны быть выстроены в иерархию (ряд), где на первом месте стоит объект с максимально выраженным качеством (свойством), а на последнем – объект с минимально выраженным свойством. Соответственно каждому объекту присваивается один из n рангов.

Анализ данных, полученных с помощью ранжирования, проводится аналогично методу парных сравнений. Любое ранжирование сводимо к набору парных сравнений. Действительно, если четыре объекта проранжированы в порядке K, L, M, N, то это соответствует шести сравнительным суждениям:

.

Количество стимульных пар N определяется как число сочетаний количества ранжируемых объектов n по два: .

Все N пар представляют в виде матриц частот и относительных частот. Далее относительные частоты переводятся в z-оценки, которые отражают истинные расстояния между измеряемыми объектами. Выбрав произвольно нулевую точку отсчета и зная относительные расстояния между объектами (из матрицы z-оценок), можно построить искомую интервальную шкалу.

Метод ранжирования гораздо менее точный и менее трудоемкий, т.к. при ранжировании испытуемые стремятся выстроить объекты в линейный ряд даже тогда, когда естественным образом они в него не выстраиваются.

Лабораторная работа 7 Субъективная оценка длины методом установления заданного отношения

Цель работы: Построение психофизической функции, связывающей интенсивность физического стимула и субъективную величину ощущения.

Задачи: 1. Отработать процедуру построения реляционных шкал методом установления заданного отношения. 2. Определить зависимость субъективной оценки длины от объективной величины стимула.

Теория

Реляционная шкала является самой «сильной» метрической шкалой и строится на отношениях эквивалентности, порядка, равенства субъективных интервалов и отношений. Психологические функции, полученные по результатам реляционных измерений, точно так же, как и интервальных, являются точными и практически всегда однозначными.

Как и в случае интервальных шкал, существует два типа реляционных шкал: первичные и производные.

Первичные реляционные шкалы основаны на проведении прямых измерений и базируются на предположении о наличии у испытуемого внутренней шкалы измеряемого психологического признака, имеющей не только единицу измерения, но и начальную точку. Методы прямого шкалирования позволяют получить количественную оценку психологической величины в реляционной шкале как непосредственный результат измерительной процедуры. Рассматриваемый в данной работе метод установления заданного отношения, а также метод оценки величины, который студенты могут рассмотреть самостоятельно, относятся к методам прямого шкалирования. Заслуга введения этих методов в широкую практику психологических измерений принадлежит С.С. Стивенсу.

Производные реляционные шкалы строятся на основе интервальных или порядковых шкал при введении дополнительных теоретических допущений и выполнении статистических процедур.

Стоит отметить, что, несмотря на имеющиеся математические возможности измерения многих психологических характеристик в наиболее сильных реляционных шкалах, психологи используют реляционную шкалу ограниченно, в основном лишь при изучении познавательных процессов. Скорее всего, это связано с проблемами психологической интерпретации реляционной шкалы: все прекрасно понимают уровень мыслительных способностей человека, страдающего олигофренией в стадии идиотии, но ввести в психологическую практику понятие «абсолютной тупости» пока еще никто не решился. Аналогичным образом, реляционное сравнение отношений типа «Петров умнее Иванова в 2,4 раза» является скорее метафорой. По этой причине реляционные шкалы не занимают доминирующего положения в психологии, как, например, в физике.

Рассмотрим подробно измерительную процедуру метода установления заданного отношения. Она заключается в том, что испытуемому поочередно предъявляется несколько стандартных стимулов St, к каждому из которых он должен подобрать такие стимулы S, величины которых или составляют заданную часть от соответствующих стандартных стимулов (фракционирование) или превышают стандартный стимул в заданное число раз (мультипликация).

Обычно в качестве отношения задаются простые дроби вида 1/m = 1/2, 1/3, 1/4, но чаще всего используется деление пополам: 1/m = 1/2, т.е. строится зависимость для стимулов, оцениваемых как половина стандартного. Кривые фракционирования (деления на m) и мультипликации (умножения на m) совпадают с точностью до перемены осей (как функции ln и exp, х³ и ).

Результатом измерительной процедуры является построение психофизической функции

J = f(S),

связывающей интенсивность физического стимула S и субъективную величину ощущения J, вызываемого им. Данная функция строится по экспериментальным точкам — ощущениям, вызываемым стандартными стимулами вида m^a, где a = ±1, ±2, … Для заданного отношения 1/m = 1/2 ряд стандартных стимулов имеет вид:

… 1/16 1/8 1/4 1/2 1 2 4 8 16 …

Ощущения, вызываемые стимулами, значения которых лежат между стандартными, находятся с помощью регрессионного анализа психофизической функции.

Стандартные стимулы St выбираются таким образом, чтобы охватить всю область измеряемого признака и выявить, если имеются, особенности психофизической функции (разрывы, области монотонности и др.). Как правило, используется не менее 5 стандартных стимулов. Необходимо помнить, что чем больше используется экспериментальных точек, тем выше точность и надежность регрессионного анализа.

Методом установления заданного отношения можно построить как групповую шкалу, так и шкалу для одного испытуемого.

При построении групповой шкалы каждый испытуемый проходит через всю экспериментальную серию 1 или несколько раз, в результате для каждого стандартного стимула получается n оценок: S₁, S₂ … S_n.

При построении индивидуальной шкалы n оценок получают от одного испытуемого. С точки зрения повышения надежности измерений с испытуемым необходимо n раз проводить экспериментальные серии целиком, а не получать сразу несколько оценок от одного стандартного стимула. Фактор тренировки испытуемых, возникающий в этом случае приводит к тому, что полученные оценки нельзя считать независимыми и применять теорию нормального распределения, основанную на теореме Муавра–Лапласа. При построении групповой шкалы, когда от каждого испытуемого получают более одной оценки, необходимо поступать аналогичным образом: с каждым испытуемым провести всю серию целиком, а затем повторить ее (опять же целиком) столько раз, сколько потребуется для достижения надежности.

Полученные n оценок S₁, S₂ … S_n, находящихся в заданном отношении 1/m к каждому стандартному стимулу, усредняются. Среднее значение субъективной величины ощущения находится как среднее геометрическое:

.

Эту величину удобнее вычислять путем логарифмирования:

,

.

Таким образом, каждому стандартному стимулу St ставится в соответствие усредненный переменный стимул , отражающий субъективную величину ощущения испытуемого (группы испытуемых). Экспериментальные точки наносятся на график стимульно-стимульной функции  = f(St), по оси абсцисс которого откладываются стандартные стимулы St, по оси ординат — рассчитанные субъективные ощущения . По полученным экспериментальным точкам далее проводится регрессионный анализ для построения плавной кривой.

Для большинства психологических задач психофизические функции описываются или степенным законом Стивенса (субъективное ощущение пропорционально действующему стимулу в определенной степени), или логарифмическим законом Фехнера (субъективное ощущение пропорционально логарифму действующего стимула). Рассмотрим их.

1. Степенной закон Стивенса описывается функцией

.

Здесь S₀ — порог: при S = S₀ ощущение равно нулю, т.е. исчезает, поэтому можно считать, что S ≥ 0, а значения S < S₀ не рассматриваются.

Подберем к стандартному стимулу St переменный стимул S_m, вызывающий ощущение J, субъективно кажущееся в m раз меньше ощущения J_St стандартного стимула:

,

,

.

Видно, что стимульно-стимульная функция умножения на m является линейной функцией с параметрами a и b (см. рисунок): первый равен тангенсу угла наклона

к оси абсцисс, второй дает точку пересечения с осью ординат (0; b). Оба параметра находятся с помощью регрессионного анализа: уравнение прямой ищется с помощью метода наименьших квадратов.

Зная а и b, легко можно рассчитать показатель степени α в законе Стивенса и пороговое значение S₀:

, ,

;

,

.

Для перехода от стимульно-стимульной функции к психофизической функции необходимо ввести единицу измерения на субъективной шкале. Для этого выбирается любой стандартный стимул S, и соответствующее ему ощущение J принимается за единицу на субъективной шкале. Остальные значения J пропорционально пересчитываются.

2. Логарифмический закон Фехнера описывается функцией

,

которую всегда можно свести в к виду

,

положив . П остроим стимульно-стимульную функцию умножения на m, подобрав к стандартному стимулу St такой переменный стимул S_m, который вызывает ощущение J, субъективно кажущееся в m раз больше ощущения J_St стандартного стимула:

,

В случае закона Фехнера стимульно-стимульная функция становится линейной в двойных логарифмических координатах.

3. Вид психофизического закона неизвестен. В случае, когда психофизическая функция не подчиняется ни закону Стивенса, ни закону Фехнера (эмпирические точки стимульно-стимульной функции S_m = f(St) умножения на m не укладываются на прямую ни в обыкновенных, ни в логарифмических координатах), необходимо использовать методы криволинейной регрессии и подбирать в каждой задаче свою функцию наилучшего приближения.