Метод констант: обработка данных

Поскольку на последнем занятии по общему психологическому практикуму на отделении второго высшего образования, когда мы рассматривали метод констант, присутствовало всего трое студентов, я решил написать краткие комментарии по обработке данных. При этом я все же предполагаю, что вы внимательно прочитаете соответствующий раздел из учебного пособия А.Н. Гусева и др. «Измерения в психологии».

Вначале на основе полученного протокола измерения порога методом констант необходимо составить сводную таблицу, в которой в первой колонке в порядке возрастания необходимо перечислить использовавшиеся в эксперименте стимулы. Во второй колонке указываете число обнаружений соответствующего стимула, т.е число раз, когда испытуемый чувствовал два прикосновения. В третьей колонке указываете вероятность обнаружения стимула, которая получается путем деления числа обнаружений стимула на максимально возможное число его обнаружения, т.е. на общее число предъявлений данного стимула (например, если вы предъявляли каждый стимул по 30 раз, делите число обнаружений на 30).

На основе этих данных строите график, отражающий зависимость между величиной стимула и вероятностью его обнаружения, соединяя соседние точки прямыми линиями. Эта зависимость называется психометрической, или психофизической, функцией. С помощью этого графика вы оцениваете значение порога, который соответствует 50%-ому обнаружению стимула. Если у вас не оказалось стимула, который обнаруживался испытуемым с вероятностью 50%, его нужно интерполировать по формуле (25), приведенной в учебном пособии (если вы используете электронную версию учебного пособия, см. стр. 59). Обратите внимание, что в этой формуле присутствует ошибка — в числителе вместо знака + нужно поставить знак умножения)!

Далее необходимо оценить вариативность значения порога. Для этого находите значения первого (25%) и третьего (75%) квартиля.

После этого необходимо построить график психофизической зависимости в нормальных координатах. Для этого значения вероятности обнаружения стимула переводятся в z-единицы. Это можно сделать либо с помощью таблиц, представленных в конце первой главы учебного пособия Гусева, Измайлова и Михалевской, либо с помощью функции MS Excel нормстобр(normstinv в английском варианте). На основе полученных данных оцениваете значение медианы (0 в z-единицах), а также значения, соответствующие одной единице стандартного отклонения в положительную и отрицательную сторону (+1 и -1 в z-единицах). Для оценки самого стандартного отклонения необходимо эти значения соотнести с значением медианы.

Если у вас остаются вопросы, изучите повнимательнее учебное пособие (с. 58-64, издание 1997 года) или задавайте вопросы здесь.

Add Comment

Required fields are marked *. Your email address will not be published.