(25)
где
S l — величина ближайшего к 50-процентной точке стимула, лежащего ниже ее; Sh— величина стимула, лежащего непосредственно выше 50-процентной точки; P l и Ph— соответствующие указанным выше стимулам пропорции ответов.
Первый и третий квартили вычисляются по формулам:
 |
(26)
где S l1 — величина стимула, лежащего непосредственно ниже 25-процентной точки; S h1 — величина стимула, лежащего непосредственно выше 25-процентной точки; P l1 и P h1 — соответствующие указанным выше стимулам пропорции ответов.
 |
(27)
где S 1 3 — величина стимула, лежащего непосредственно ниже 25-процентной точки; Sh3 — величина стимула, лежащего непосредственно выше 25-процентной точки; P l 3 и Ph3 — соответствующие указанным выше стимулам пропорции ответов.
В нашем примере Md = 10,57 мм, Q1= 9,83 мм, Q3= = 11,33 мм.
Недостатками способа линейной интерполяции являются:
1) расточительность, так как из всех полученных в эксперименте данных используется только часть — например, для определения Md достаточно иметь две точки;
2) отсутствие возможности получить точную оценку показателей разброса – дисперсии или межквартильного размаха – Q. Если в эксперименте используется больше двух стимулов, можно определить Q1и Q3, а если допустить, что распределение частот ответов является нормальным, то можно найти и величину стандартного отклонения через соотношение s = 1,483Q. Однако при широком диапазоне используемых стимулов и относительно малом их числе (около 5, как в нашем примере) оценка Q будет не очень точной, следовательно, и значение s также.
Способ нормальной интерполяции. Если сделать более строгое допущение о форме психометрической функции, а именно, что она является функцией нормального распределения, и если выразить масштаб оси ординат в единицах стандартного отклонения этого распределения, то психометрическая функция, имеющая S-образную форму в линейных координатах, превращается в прямую линию. После этого появляется возможность найти все интересующие исследователя параметры прямой, аналогично тому, как это делалось в случае линейной интерполяции. Но для этого нужно прежде всего преобразовать пропорции ответов P с помощью таблиц нормального распределения в значения Z, представляющие собой нормированные по стандартному отклонению расстояния от стимульных точек до медианы. После преобразования P в Z экспериментальные точки на графике, где по абсциссе отложен физический параметр стимула S, а по ординате — Z, могут быть аппроксимированы прямой линией, которая проводится “на глазок” (этот способ хотя и прост, но чаще всего дает лишь грубое приближение), либо рассчитывается с помощью метода наименьших квадратов. Этот метод позволяет получить не только наилучшую аппроксимацию, но и статистически строго оценить степень “хорошести” подгонки полученной прямой к экспериментальным точкам.
Определение медианы, представленной в z-координатах психометрической функции, возможно графическим и расчетным путем. За абсолютный порог (и PSE при измерении двухкатегориальным методом констант разностного порога) принимается величина стимула, которой соответствует Z = 0. Стандартное отклонение определяется как такая величина стимула, для которой Z = +1 или Z = -1. Через стандартное отклонение можно найти и величину полумежквартильного размаха — Q, т.к. их связь в случае нормального распределения описывается равенством
Q=0,674s (28)
Для иллюстрации этого способа обработки обратимся к нашему примеру (см. табл. 2). Графическое представление зависимости величины Z”два”от физического параметра стимула (т.е. психометрическая функция в нормальных координатах) приведено на рис. 11.
Определение с помощью графиков параметров психометрической функции способом нормальной интерполяции не требует преобразования в z-координаты, если имеется в наличии вероятностная бумага. Способ изготовления такой бумаги подробно описан (Бардин, 1976).
Все необходимые пороговые показатели могут быть определены и аналитическим путем с помощью соответствующих формул. Для этого можно воспользоваться двумя методами.
Во-первых, можно применить уже известный нам метод линейной интерполяции (теперь в нормальных координатах), который фактически является аналогом простого графического решения, когда мы не производим строгого построения аппроксимирующей прямой. Расчет параметров психометрической прямой производится по формулам (29), (30) и (31):
 |
(29)
где
z l и z h — самые близкие к нулю отрицательная и положительная величины z, соответственно; S l и S h — стимулы, соответствующие zl и zh(т.е. величины ближайшего подпорогового и надпорогового стимулов).
Для оценки величины стандартного отклонения следует взять разность между точками на стимульной оси, соответствующими z=1 или z=-1 и величиной порога — RL. Эти точки можно вычислить так:
 |
(30)
где z l+ и z h+ — ближайшие значения z, меньшие и большие +1, соответственно;S h+ и S l+ — стимулы, соответствующие z l+ и z h+ (т.е. ближайшие значения стимулов, ниже и выше Ss+).
 |
(31)
где z l- и z h- — ближайшие значения z, меньшие и большие -1, соответственно; S h- и S l- — стимулы, соответствующие z l- и z h- (т.е. ближайшие значения стимулов, ниже и выше Ss-).
Оба значения Ss+и Ss-вычисляются в связи с тем, что полученная в эксперименте психометрическая кривая далеко не всегда является очень хорошим приближением к кривой нормального распределения, и эти значения могут расходиться. Поэтому обычно для оценки разброса используется их среднее. В нашем примере вычисления по приведенным формулам дали следующие величины:
RL = 10.57 мм, Ss+и Ss-= 0.98 мм.
Во-вторых, воспользовавшись методом наименьших квадратов, можно построить наилучшую прямую, проходящую через экспериментальные точки. Эта задача решается просто в любом статистическом пакете путем выполнения процедуры построения простой линейной регрессии. Вычислив таким образом коэффициенты a и b линейной функции y=ax+b, мы без труда найдем неизвестные “ x ” по известным “ y ” (z=0, z=1 или z=-1). Понятно, что поскольку точки Ss+и Ss- будут симметричны относительно RL, то достаточно вычислить лишь одну из них.
3. Варианты метода констант
Метод приращения. Особенностью экспериментальной процедуры является непрерывное предъявление испытуемому стандартного стимула, к которому периодически добавляются приращения. Испытуемый отвечает, заметил ли он приращение, в терминах, например, “Да”-”Нет”. Разностным порогом является приращение стимула, заметное в 50% случаев. В методе приращений измеряется разностный порог реакции, представляющий собой половину интервала неопределенности. Сомнения в отношении возможности использования интервала неопределенности в качестве показателя различения уже высказывались выше.
В экспериментах, проводимых в поддержку нейроквантовой теории, практикуется вариант метода приращений, при котором в каждой экспериментальной серии используется лишь одна величина приращения. Наличие перерывов между экспериментальными сериями с разными величинами приращений является недостатком этого метода, поскольку допускает направленное изменение характеристик испытуемого в отношении приращений разной величины.
Метод АБХ. В этом методе испытуемому предъявляются последовательно три стимула: первый обозначается А, второй — Б, третий — Х. Первые два стимула различаются величиной исследуемого параметра; в качестве третьего стимула (Х) используется либо А, либо Б. Испытуемый должен ответить, какой из стимулов был Х. Метод АБХ при условии запрещения нейтральных ответов сводится к двухкатегориальному варианту метода констант. Этот метод широко применяется в прикладных исследованиях, где обычно используются сложные стимулы, которые нетренированный испытуемый затрудняется классифицировать в терминах “больше” — “меньше”, но хорошо понимает и может выполнить задачу идентификации, когда от него не требуется вынесения суждения только по одному из одновременно меняющихся сенсорных признаков при изменении физических параметров стимула. В качестве оценки чувствительности в этом методе используется полумежквартильный размах — Q(2). Однако эта оценка загрублена влиянием несенсорных факторов, приводящих к нестабильности критерия принятия испытуемым решения.
Для существенного уменьшения этого загрубления оценки Индлин (1979) предлагает ограничиваться в пределах одной непрерывной части опыта использованием одного сравниваемого стимула.
Методические рекомендации по выполнению учебных заданий по теме
“Локализация точки на шкале”
Задание 1. Определение величины иллюзии Мюллера—Лайера методом минимальных изменений
Цель задания. Отработать метод минимальных изменений применительно к измерению разностного порога. Оценить величину иллюзии Мюллера—Лайера.
Методика
Аппаратура. Задание отрабатывается на IBM-совместимом персональном компьютере. Для предъявления сигнала “Внимание” используются головные телефоны, соединенные со звуковым синтезатором персонального компьютера. Для выполнения учебного задания используется компьютерная программа muler .exe.
Стимуляция. На экране дисплея предъявляются на одной горизонтальной линии две стрелы: стандартный стимул (Sst) — стрела с наконечниками наружу, имеет длину 11 см и предъявляется всегда слева; и переменный стимул (Svar) — стрела с наконечниками внутрь и предъявляется всегда справа. Ее длина может меняться в пределах от 17 до 10 см. Время экспозиции стрел — 1 с.
Процедура опыта. При отработке задания каждый студент выступает сначала в роли испытуемого, а затем обрабатывает собственные экспериментальные данные. Испытуемый сидит на расстоянии 1 м до экрана дисплея. Каждая проба начинается с появления звукового сигнала “Внимание”, затем через 500 мс экспонируются стандартный и переменный стимулы (1 с). Следующая проба начинается через 2 с, в течение которых испытуемый должен дать свой ответ, нажимая на одну из 3-х клавиш на клавиатуре компьютера. Задача испытуемого заключается в том, чтобы сравнить переменный стимул со стандартным, используя три категории ответов: “меньше”, “равно” и “больше”. Для ответа могут использоваться следующие клавиши: <1>, <2>,<3> (на цифровой клавиатуре) или клавиши управления движением курсора – <←>, <↓>, <→>.
Переменные стимулы предъявляются восходящими и нисходящими рядами, по 10 проб в каждом ряду. Всего 20 восходящих и 20 нисходящих рядов.
Обработка данных. После опыта студенту выдается компьютерная распечатка, в которой представлен полный протокол опыта, т.е. зафиксированы все ответы испытуемого на все стимулы (всего 400). Файл с полученными данными легко найти: его имя соответствует фамилии испытуемого, написанной латинскими буквами, а расширение — mul, например: ivanov.mul.
По данным протокола каждый студент должен вычислить следующие показатели:
1) нижний (Llи Ll¯) и верхний (Lhи Lh¯) пороги в каждом ряду стимулов;
2) нижний (Ll) и верхний (Lh) пороги по опыту в целом (см. формулы (5) и (6)); оценить разброс полученных пороговых значений, рассчитав соответствующие значения стандартного отклонения — s l и s h;
3) IU и DL (формулы (7) и (8));
4) PSE (формула (9));
5) количественно оценить по данным опыта выраженность иллюзии, рассчитав CE (формула (10)).
Для выполнения необходимых статистических расчетов (среднее арифметическое и стандартное отклонение) следует воспользоваться статистическим пакетом “Stadia” (директория “Stadia”, командный файл — stadia.exe). После ввода полученных данных в электронную таблицу (40 значений Ll — в первую переменную и 40 значений Lh— во вторую) в меню статистических методов (F9) нужно выбрать самый первый пункт — “Описательная статистика” и указать номера анализируемых переменных: в нашем случае их две — 1, 2. После нажатия на клавишу <Enter> на экране распечатывается множество статистических показателей, в том числе — среднее арифметическое и стандартное отклонение для каждой переменной.
В качестве дополнительного задания по работе с данными можно рекомендовать построение графиков изменения пороговых значений в течение опыта, на которых в наглядной форме легко проанализировать возможные тенденции изменения верхнего и нижнего порогов, например: этап врабатывания, период стабилизации ответов и другие феномены динамики выполнения этой сенсорной задачи. Для этого, вернувшись в электронную таблицу (блок редактора данных), нужно нажать на клавишу F6 и перейти к построению нужного графика. В качестве типа графика выберите функциональный, далее укажите число графиков — 2 (один для Ll, другой для — Lh) и номера соответствующих им переменных (1 для первого графика и 2 — для второго); графики лучше нарисовать линиями, а разметку осей координат можно не делать.
Задание 2. Измерение порога частоты слияния мельканий методом установки
Цель задания. Отработать метод установки применительно к измерению абсолютного порога. Оценить величину критической частоты слияния мельканий.
Методика
Аппаратура. Задание выполняется на IBM-совместимом персональном компьютере, с параллельным портом которого соединен красный светодиод. Для выполнения учебного задания используется компьютерная программа kcm.exe.
Стимуляция. Светодиод расположен на расстоянии 1м от испытуемого. Мелькающий свет задается с помощью подачи на него коротких электрических импульсов длительностью 2 мс. Частота управляющих импульсов может изменяться испытуемым в диапазоне от 1 до 100 Гц с дискретностью 0.1 Гц.
Процедура опыта. При отработке задания каждый студент выступает сначала в роли испытуемого, а затем обрабатывает собственные экспериментальные данные. Испытуемый сидит на расстоянии 1 м до экрана дисплея. Задача испытуемого заключается в том, чтобы, регулируя частоту мелькания светодиода, установить пороговую (минимальную) величину частоты мелькания, при которой впервые появляется ощущение непрерывного свечения светодиода, т.е. отсутствие мельканий. Регулировка частоты мельканий осуществляется с помощью клавиш управления курсором на клавиатуре персонального компьютера: клавиша <> служит для уменьшения частоты, а клавиша <®> — для ее увеличения. В инструкции отмечают, что испытуемый может свободно регулировать частоту, переходя через пороговое значение и снова возвращаясь назад.
Опыт состоит из 2-х серий — тренировочной и основной. В тренировочной серии испытуемому даются две попытки для установки порогового значения: начать из явно надпорогового диапазона стимулов (5 Гц), а затем — из явно подпорогового (60 Гц). При нахождении порога нужно нажать на клавишу “пробел”. В основной серии испытуемый осуществляет 20 установок: по 10 из надпорогового и подпорогового диапазонов. В каждой следующей пробе частота начального стимула меняется в случайном порядке.
Обработка данных. После опыта студенту выдается компьютерная распечатка, в которой представлен протокол опыта, где зафиксированы результаты всех 20 установок. При желании можно найти и файл данных: его имя соответствует фамилии испытуемого, а расширение — kcm.
По данным протокола каждый студент должен вычислить следующие показатели:
1) пороговую частоту слияния мельканий — RL, усреднив результаты всех 20 установок;
2) разброс пороговых значений, рассчитав стандартное отклонение — ;
3) статистическую ошибку, допущенную при вычислении RL (формула (4)).
Необходимые статистические вычисления производятся с помощью статистической системы “Stadia” в меню “Описательная статистика” (см. задание 1.).
Задание 3. Измерение порога различения длительности тональных сигналов методом постоянных раздражителей. Исследование влияния несенсорных факторов на пороговые меры
Цель задания. 1. Практическая отработка метода на примере определения дифференциального порога при различных инструкциях испытуемому. 2. Освоение процедуры вычислений различных пороговых мер, получаемых в этом методе (интервал неопределенности, точка субъективного равенства, константная ошибка). 3. Сравнение зависимости различных пороговых мер от несенсорных факторов.
Методика
Аппаратура. Задание отрабатывается на IBM-совместимом персональном компьютере. Для предъявления звуковых сигналов (тона частотой 1000 Гц) используются головные телефоны, соединенные со звуковым синтезатором персонального компьютера. Длительность стандартного стимула — 900 мс, длительность пяти переменных (сравниваемых) стимулов — 600, 750, 900, 1050 и 1200 мс.
Для выполнения учебного задания используется компьютерная программа mc.exe.
Процедура опыта. При отработке задания каждый студент выступает сначала в роли испытуемого, а затем обрабатывает собственные экспериментальные данные. Опыт состоит из одной тренировочной и трех основных серий. Испытуемому последовательно предъявляются два звуковых стимула, его задача — сравнить их по длительности. Место стандартного и сравниваемого стимулов в паре изменяется в квази-случайном порядке. Длительность сравниваемого стимула также меняется в квази-случайном порядке. Межстимульный интервал — 500 мс. Во время звучания каждого из стимулов на экране монитора последовательно появляются номера стимулов в паре (1 — 2, 1 — 2 и т.д.), что позволяет испытуемому определить, в какой момент времени нужно давать ответ. Если испытуемый не дал ответ в прошедшей пробе, то предъявление пары стимулов повторяется. Межпробный интервал, в течение которого испытуемому требуется дать ответ, используя трехкатегориальную систему ответов (“первый больше”, “равны” и “первый меньше”), равен 2 с. Для ответа используются цифровые клавиши — <1>, <2>, <3>.
Три основные серии отличаются друг от друга различными инструкциями испытуемому, что приводит к изменению его стратегии при выборе ответа. В значительной степени данный эксперимент повторяет известное исследование С. Фернбергера (цит. по: Бардин, 1976), в котором было четко показано, что при использовании в методе констант трехкатегорийной системы ответов значение дифференциального порога существенно зависит от сугубо несенсорных факторов.
Инструкция к первой серии — нейтральная: испытуемый должен давать ответы согласно своим впечатлениям. Инструкция ко второй серии рассчитана на минимизацию ответов в промежуточной категории (“равно”): испытуемый должен пользоваться этой категорией в тех редких случаях, когда, несмотря на все усилия, он не способен различить сигналы по длительности. Инструкция к третьей серии рассчитана на максимизацию ответов “равно”: к этой категории необходимо относить все ощущения равенства или сомнения в сравнении стандарта и переменного стимулов; причем ответы “больше” и “меньше” нужно давать лишь при большой уверенности в разнице стимулов.
В каждой из этих серий испытуемым предъявляется 150 проб (по 30 предъявлений каждого переменного стимула). После каждой серии делается 2—3-минутный перерыв.
Обработка результатов. После окончания опыта испытуемый получает компьютерную распечатку, где для каждой серии приводятся частоты ответов “больше ”, “равно” и “меньше” для каждого из пяти переменных стимулов.
По каждой серии обработка результатов осуществляется следующим образом:
1. Строятся два графика с психометрическими кривыми в линейных координатах. На первом графике строятся психометрические кривые для 3-х категорий ответов (см. рис. 7—9). На втором — для 2-категориального варианта, при этом нейтральные ответы делятся поровну между пропорцией ответов “больше” и “меньше” (достаточно построить только одну кривую — для ответов “больше”).
2. Для расчета всех пороговых показателей (IU, DL, PSE, CE) используется графический метод, основанный на способе линейной интерполяции.
3. Затем, используя 2-категориальный вариант расчетов, строятся психометрические функции в нормальных координатах для ответов “больше”.
С помощью метода наименьших квадратов по пяти экспериментальным точкам проводится наилучшая прямая, проходящая через эти точки. Для этого целесообразно воспользоваться статистическим пакетом “Stadia”. В редакторе данных длительности переменного стимула заносятся в первую переменную (это будут значения X), а z-оценки — во вторую (это будут значения Y). Затем переходят в меню статистических процедур (F9) и выбирают опцию “Простая регрессия (тренд)”. Войдя в нее, нужно указать номера переменных (1,2), а затем указать тип функции для построения регрессии — линейная. После этого программа построит для вас математическую модель ваших данных, представляя их в виде уравнения прямой: Y = a0 + a1X. Получив коэффициенты a0 и a1, можно без труда построить на графике аппроксимирующую прямую. Статистическая оценка адекватности сделанной линейной аппроксимации приводится внизу экрана результатов анализа. Не выходя из программы, можно легко вычислить и все необходимые показатели: PSE, Ss+и Ss-. Это означает, что по уравнению регрессионной прямой нужно найти 3 неизвестных X по трем известным Y: z=0, z=+1 и z=-1. Для проведения расчетов нужно снова вернуться в меню статистических методов и, выбрав ту же опцию (“Линейная регрессия”), указать другой порядок переменных — 2,1. Это будет означать, что в качестве X мы выбираем z-оценки, а в качестве Y — длительность стимула. После расчета нового регрессионного уравнения нужно последовательно ввести три указанные выше величины z, и считать результат вычисления PSE, Ss+и Ss-.
Далее вычисляются все необходимые пороговые показатели: IU, DL и CE.
4. Результаты обработки по каждой серии сводятся в итоговую таблицу.
Таким образом в этой таблице в компактном виде должны быть представлены все полученные пороговые показатели в зависимости от инструкции (“жесткая”, “нейтральная” и “либеральная”) и метода обработки (3-х категориальный, 2-х категориальный и интерполяция в нормальных координатах).
Если проводится обработка групповых результатов (см. выше), то данные, полученные по трем группам испытуемых, усредняются и также сводятся в одну общую таблицу.
Обсуждение результатов. В ходе анализа полученных результатов следует оценить влияние такого мощного несенсорного фактора как инструкция на различные пороговые показатели, а также посмотреть, зависят ли рассчитанные показатели от метода обработки результатов.
В выводах нужно оценить возможности и ограничения метода констант применительно к задаче оценки сенсорной чувствительности.
Литература
Основная
1. Бардин К.В. Проблема порогов чувствительности и психофизические методы. М.: Наука, 1976. С. 69—278.
2. Энген Т. Психофизика 1. Различение и обнаружение // Проблемы и методы психофизики. / Под ред. А.Г.Асмолова, М.Б.Михалевской. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1974.
Дополнительная
1. Бардин К.В., Индлин Ю.А. Начала субъективной психофизики: В 2 ч. М.: Изд. ИП РАН, 1993.
2. Индин Ю.А. Современные методы субъективной оценки различий в звучаниях // Обзорная информация НИКФИ. Вып.1(34). М., 1979. С.4—24.
3. Михалевская М.Б., Скотникова И.Г. Метод подравнивания: зависимость мер чувствительности от сенсорной задачи. Вестн. Моск. ун-та. Сер. “Психология”. 1978. № 1. С.46-56.
4. Guilford J.P. Psychometric Methods. N.-Y.; Toronto; London: Mc-Grow-Hill, 1954. Р. 86—153.
Приложение 1
Требования к оформлению отчета по учебному заданию
1. Отчет пишется на стандартных листах писчей бумаги. Все листы заполняются только с одной стороны. Номера листов проставляются в верхнем правом углу. Текст на листе ограничивается рамкой: сверху и снизу — 2—2.5 см, слева и справа — 2—2.5 см.
Каждый отчет начинается с титульного листа, который служит обложкой работы. Сверху на нем указывается принадлежность студента к учебному заведению, факультету, специализации или кафедре. В середине листа указывается название изучаемой темы или раздела и название учебного задания (например: “Общий психологический практикум: психологические измерения. Метод минимальных изменений”). Ниже и справа указывается фамилия и инициалы студента, номер академической группы, фамилия и инициалы преподавателя. Внизу титульного листа отмечают год выполнения работы.
Эта страница служит также для отметок преподавателя о выполнении учебного задания и замечаний по поводу подготовленного студентом отчета.
2. Структура отчета о выполнении учебного задания в практикуме:
Теоретическое введение и постановка проблемы (не более 3-х листов). В данном разделе отчета дается общая характеристика изучаемого метода, его характерных особенностей, даются определения необходимых терминов.
Формулировка цели и конкретных задач работы в соответствии с общей проблемой, рассмотренной в теоретическом введении (не более 0.5 листа).
Описание методики. В этот раздел входят следующие пункты: 1) сведения об испытуемом, дата и время проведения опыта; 2) описание использованной аппаратуры и программного обеспечения; 3) описание параметров стимуляции; 4) подробное описание процедуры опыта: какие стимулы предъявлялись, в каком порядке, какие ответы и в какой форме давал испытуемый; приводится инструкция испытуемому; если опыт состоял из нескольких серий, указывается их порядок. В том случае, если процедура опыта была нарушена, указывается причина.
Если опыт проводился на компьютере, следует указать имя файла результатов.
Результаты. В этой части необходимо описать полученные данные, методы их обработкии привести основные результаты. Если использовались нестандартные способы обработки результатов, то их описанию стоит уделить особое внимание. Если использовались методы статистического анализа, то необходимо привести соответствующие формулы или сослаться на использованный статистический пакет при работе на компьютере. В последнем случае, как правило, следует привести стандартную распечатку полученных результатов обработки.
Итоговые результаты проведенных измерений сводятся в одну таблицу. Каждая таблица должна быть пронумерована и иметь соответствующее название, где нужно четко выразить основное содержание данной таблицы.
Рисунки, иллюстрирующие основное содержание работы, должны быть также пронумерованы и начерчены на координатной бумаге. В том случае, если по рисунку производится вычисление каких-либо результатов (как, например, в случае с психометрической функцией), то следует обратить внимание на выбор подходящего масштаба. Если рисунок делается с помощью компьютерной программы, то стоит позаботиться о введении координатной сетки. На графиках должны быть указаны все параметры, необходимые для однозначного понимания графика. Подрисуночные подписи и обозначения на графиках должны давать полную информацию, чтобы не возникала необходимость для понимания графика обращаться к тексту отчета.
Рисунки и таблицы рекомендуется выполнять на отдельных листах.
Обсуждение результатов и выводы должны соответствовать целям и задачам работы. В том случае, если получен нестандартный и неожидаемый результат, то безусловно следует уделить особое внимание его интерпретации и попытаться объяснить причины его появления. Если работа выполнялась в рамках какой-либо модели, то следует сделать четкое заключение о соответствии полученных результатов ее предположениям.
Выводы должны быть короткими и конкретными.
Литературные ссылки оформляются в соответствии с требованиями, предъявляемыми ГОСТом к научным статьям.
Приложение 2
Таблица для перевода значений p в значения z
 |
Глава 2. МЕТОДЫОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛА
§ 1. Общие понятия
В этой главе рассматриваются методы, отличающиеся от предыдущей группы методов новым подходом к локализации точки на психологической шкале, иначе говоря, другим подходом к измерению граничного шкального значения, разделяющего имеющееся множество стимулов на два класса: обнаруживаемые и необнаруживаемые, различаемые и неразличаемые и т.п.