Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
овёс.doc
Скачиваний:
10
Добавлен:
15.11.2019
Размер:
388.61 Кб
Скачать

3.4 Метод констант.

(Или метод истинных и ложных случаев, метод частот.) Используется несколько постоянных значений стимула. Для определения разностного порога каждое из них сравнивается со стандартным стимулом много раз. Вопрос: какой из этих двух стимулов больше? В результате получаются такие ряды:

Iстанд - Iпервое : меньше(м), больше(б), м,м,м,м,б,м,б….

Iстанд - Iвторое : м,б,б,б,б,м,б,б,б…

Подсчитывается вероятность ответов. Разностный порог рассчитывается как изменение величины сравниваемого стимула относительно стандартного, между 50% и 100% правильных ответов.

Вычисление абсолютного порога: стандартный стимул не предъявляется, а за абсолютный порог принимается значение с равным количеством ответов да и нет.

а) испытуемому предъявляется 6 определенных стимулов

б) испытуемому предъявляют всегда пару стимулов: I стандартное + один из стимулов. Вопрос состоит в том, больше или меньше предъявляемый стимул

в) каждая пара предъявляется несколько раз

Iстанд - Iпервое : меньше(м), больше(б), м,м,м,м,б,м,б….

Iстанд - Iвторое : м,б,б,б,б,м,б,б,б…

И так далее.

г) для каждого стимула подсчитывается вероятность появления “м” и “б”

Фехнер называл его методом истин­ных и ложных случаев.

Зачем нужен этот дополнительный метод? В некоторых областях метод установки практически неприменим, так как многие стимулы невозможно изменять непрерывно. Метод границ связан с ошибками привыкания и ожидания, которых можно избежать, пользуясь методом постоянных стимулов, предусматривающим предъявление раздражите­лей в случайном порядке.

Метод постоянных стимулов гибок, хотя обычно он используется для определения разно­стного порога, закона Вебера и связанных с ними проблем. В известном смысле этот метод типичен для классической психофизики, которая уде­ляет особое внимание статистическому и непрямому подходу к психоло­гическим величинам.

Наименований

(допускает линейные преобразования ах + b)

Объекты классифицированы, а классы обозначены номерами. То, что номер одного класса больше или меньше дру­гого, еще ничего не говорит о свойствах объектов, за исключением того, что они различаются.

Раса, цвет глаз, номера на футбол­ках, пол, клинические диагнозы, автомобильные номера, номера страховок.

Порядковая

(допускает монотонное убывание и возрастание)

Соответствующие значения чисел, при­сваиваемых предметам, отражают коли­чество свойства, принадлежащего пред­метам. Равные разности чисел не озна­чают равных разностей в количествах свойств.

Твердость минералов, награды за заслуги, ранжирование по индиви­дуальным чертам личности, воен­ные ранги

Интервальная

(допускает линейные преобразования ах + b)

Существует единица измерения, при помощи которой предметы можно не только упорядочить, но и приписать им числа так, чтобы равные разности чисел, присвоенных предметам, отражали рав­ные различия в количествах измеряемо­го свойства. Нулевая точка интерваль­ной шкалы произвольна и не указывает на отсутствие свойства.

Календарное время, шкалы температур по Фаренгейту и Цельсию.

Отношений

(допускает преобразования вида ах)

Числа, присвоенные предметам, обла­дают всеми свойствами объектов интер­вальной шкалы, но, помимо этого, на шкале существует абсолютный нуль. Значение нуль свидетельствует об от­сутствии оцениваемого свойства. Отно­шения чисел, присвоенных в измерении, отражают количественные отношения измеряемого свойства

Рост, вес, время, температура по Кельвину (абсолютный нуль).