Автор: Пользователь скрыл имя, 21 Апреля 2014 в 23:46, лабораторная работа
Исторически сложилось так, что первыми методами психологических измерений были методы, позволяющие определять локализацию точки на психологической шкале. Их появлением мы обязаны Г. Т. Фехнеру, пытавшемуся с их помощью разрешить психофизическую проблему — выяснить закон соответствия психического образа и вызвавшего его физического воздействия. Согласно Фехнеру, через абсолютный порог задается начальная точка отсчета на психологической шкале, а через разностный порог вводится единица измерения на ней.
По оси Х –длительность стимула
По оси У – Z-оценки
Z-оценки по
вероятностям ответов “<” и “>”
№ |
Длительность стимула S |
"<" |
">" |
1 |
600 |
1 |
0 |
2 |
750 |
0,73 |
0 |
3 |
900 |
0,07 |
0 |
4 |
1050 |
0 |
0,27 |
5 |
1200 |
0 |
0,60 |
Психомет. кривая для 3-катег. вар-та ответов по Z-оценкам для ответов “<” и “>” График 4
По оси Х –длительность стимула
По оси У – Z-оценки
Сводка модели и оценки параметров для Вероятностей и длительности стимула для 2-категориального варианта ответов
по ответам «>»
Зависимая переменная: Вероятность
Уравнение |
Сводка модели |
Оценки параметров | |||||
R квадрат |
F |
ст.св1 |
ст.св2 |
Знч. |
Константа |
b1 | |
Линейная |
,981 |
156,940 |
1 |
3 |
,001 |
-,853 |
,001 |
Независимой переменной является Значение_стимула
Y=ax+b
X=(y-b)/a
a=b1;
b=константа;
X= Ll при у=0.25;
X= Lh при у=0.75
Ll=1103
Lh=1603
DL=(Lh - Ll)/2= 250
PSE=( Lh + Ll)/2= 1353
CE=PSE- Sstd =453
Sstd=900
IU= Lh-Ll=500
Сводка модели и оценки параметров для Вероятностей и длительности стимула для 3 категориального варианта ответов
по ответам «<»
Зависимая переменная: Вероятность_меньше
Уравнение |
Сводка модели |
Оценки параметров | ||||||
| R квадрат |
F |
ст.св1 |
ст.св2 |
Знч. |
Константа |
b1 | |
Линейная |
,838 |
15,472 |
1 |
3 |
,029 |
1,998 |
-,002 | |
Независимой переменной является Значения.
по ответам «>»
Зависимая переменная: Вероятность_больше
Уравнение |
Сводка модели |
Оценки параметров | ||||||
| R квадрат |
F |
ст.св1 |
ст.св2 |
Знч. |
Константа |
b1 | |
Линейная |
,768 |
9,908 |
1 |
3 |
,051 |
-,708 |
,001 | |
Независимой переменной является Значения.
Y=ax+b
X=(Md-b)/a
X= Ll при Y=Md=0.50
X= Lh при Y=Md=0.50
Ll=749
Lh=1208
DL=(Lh - Ll)/2=229.5
PSE=( Lh + Ll)/2= 978.5
CE=PSE- Sstd =978.5-900=78.5
Sstd=900
IU= Lh-Ll=1208-749=459
Сводка модели и оценки параметров для Z-оценок и длительности стимула для2-категориального варианта ответов
по ответам «>»
Dependent Variable: Z_оценка
Equation |
Model Summary |
Parameter Estimates | ||||||
| R Square |
F |
df1 |
df2 |
Sig. |
Constant |
b1 | |
Linear |
,957 |
44,307 |
1 |
2 |
,022 |
-4,136 |
,004 | |
The independent variable is Значение_стимула
Y=ax+b
X=(y-b)/a
a=b1
b=константа
X= Ll при у=-0.67
X= Lh при у=0.67
Ll=866,5
Lh=1201,5
DL=(Lh - Ll)/2= 229,5
PSE=( Lh + Ll)/2= 978,5
CE=PSE- Sstd =978,5-900=78,5
Sstd=900
IU= Lh-Ll=459
Сводка модели и оценки параметров для Z-оценок и длительности стимула для 3 категориального варианта ответов
по ответам «<»
Зависимая переменная: Z_оценка_меньше
Уравнение |
Сводка модели |
Оценки параметров | ||||||
| R квадрат |
F |
Ст. св 1 |
Ст. св 2 |
Sig. |
Константа |
b1 | |
Линейная |
1,000 |
. |
1 |
0 |
. |
11,060 |
-,014 | |
Независимой переменной является Значения.
по ответам «>»
Зависимая переменная: Z_оценка_больше
Уравнение |
Сводка модели |
Оценки параметров | ||||||
| R квадрат |
F |
Ст. св1 |
Ст. св 2 |
Sig. |
Константа |
b1 | |
Линейная |
1,000 |
. |
1 |
0 |
. |
3,610 |
-,003 | |
Независимой переменной является Значения.
Y=ax+b
X=(Md-b)/a
X= Ll при Y=Md=0
X= Lh при Y=Md=0
Ll=790
Lh=1203
DL=(Lh - Ll)/2=206,5
PSE=( Lh + Ll)/2= 996,5
CE=PSE- Sstd =996,5-900=96,5
Sstd=900
IU= Lh-Ll=413
СЕРИЯ № 2 Минимизация ответов "равно"
Вероятность
ответов
№ |
Длительность стимула S |
"<" |
"=" |
">" |
Сумма вероятностей |
1 |
600 |
1 |
0 |
0 |
1 |
2 |
750 |
0,80 |
0,17 |
0,03 |
1 |
3 |
900 |
0,03 |
0,77 |
0,20 |
1 |
4 |
1050 |
0,03 |
0,40 |
0,57 |
1 |
5 |
1200 |
0 |
0,03 |
0,97 |
1 |
Строки первого столбца соответствуют длительностям второго сигнала в миллисекундах.
Последние три столбца - вероятности ответов "<","=",">" для каждой из длительностей.
Вероятность
ответов “>” после разделения вероятностей
ответа “=”
№ |
Длительность стимула S |
Вероятность “>” (p) |
1 |
600 |
0 |
2 |
750 |
0,115 |
3 |
900 |
0,585 |
4 |
1050 |
0,77 |
5 |
1200 |
0,985 |
Психометрическая кривая для 2-категориального варианта ответов График 5
По оси Х –длительность стимула
По оси У - вероятность
Вероятность ответов “<” и “>” без вероятностей ответа “=” Таблица 14
№ |
Длительность стимула S |
"<" |
">" |
1 |
600 |
1 |
0 |
2 |
750 |
0,8 |
0,03 |
3 |
900 |
0,03 |
0,2 |
4 |
1050 |
0,03 |
0,57 |
5 |
1200 |
0 |
0,97 |
«Психометрическая
кривая для 3-категориального варианта
ответов»
По оси Х –длительность стимула
По оси У - вероятность
Z-оценки по
вероятностям ответов “>”
№ |
Длительность стимула S |
Z-оценки |
1 |
600 |
|
2 |
750 |
-1,23 |
3 |
900 |
0,2 |
4 |
1050 |
0,74 |
5 |
1200 |
2,05 |
Психомет. кривая для 2-катег. вар-та ответов по Z-оценкам для ответа “>” График 7
По оси Х –длительность стимула
По оси У – Z-оценки
Z-оценки по
вероятностям ответов “<” и “>”
№ |
Длительность стимула S |
"<" |
">" |
1 |
600 |
||
2 |
750 |
0,84 |
-1,88 |
3 |
900 |
-1,88 |
-0,84 |
4 |
1050 |
-1,88 |
0,18 |
5 |
1200 |
1,88 |
Психомет. кривая для 3-катег. вар-та ответов по Z-оценкам для ответов “<” и “>” График 8
По оси Х –длительность стимула
По оси У – Z-оценки
Сводка модели и оценки параметров для Вероятностей и длительности стимула для 2-категориального варианта ответов
по ответам «>»
Зависимая переменная: Вероятность
Уравнение |
Сводка модели |
Оценки параметров | ||||||
| R квадрат |
F |
ст.св1 |
ст.св2 |
Знч. |
Константа |
b1 | |
Линейная |
,966 |
85,749 |
1 |
3 |
,003 |
-1,084 |
,002 | |