Архив психологического форума на "Флогистоне"

Так уж вышло, что в своё время меня довольно долго и небезуспешно учили матстату. И это несчастье пагубно отразилось на моей нервной системе, когда я столкнулась с обсчётом данных с сем.диффа. Касается это того случая, когда полученные данные используются не просто для констатации неких фактов, а для дальнейшей оценки более сложных конструкций. Т.е. для перенесения оценок различных компонентов целого на само целое, состоящее, соответственно, из этих компонентов.
В связи с этим скорбным фактом у меня есть несколько вопросов к потенциальным товарищам по несчастью.
1. При обсчёте данных по шкалам в качестве итогового значения берётся среднее арифметическое всех полученных оценок и его смещение относительно нуля (т.е. середины шкалы). Тогда как во всей остальной статистике значения в этом случае считаются от медианы, потому что если мы оцениваем n разных вещей по k шкалам, то по некоторым шкалам все эти вещи могут получиться в целом более "хорошими", а по другим более "плохими". Для преодоления этого перекоса и используется медиана, т.е. фактическая середина шкалы, "экспериментальный" ноль. Вопрос: кому-нибудь из присутствующих приходилось сталкиваться с похожей проблемой, и если приходилось, то как выкручивались?
2. В том же самом случае из n вещей по k шкалам размах варьирования по разным шкалам может довольно сильно колебаться. Размахом варьирования называется разница между наименьшей и наибольшей оценкой по шкале (в данном случае я имею в виду экспериментально полученные средние оценки каждой из вещей). Вопрос: допустимо ли масштабирование шкал и приведение их в соответствие друг другу по размаху варьирования?
3. Всем хоть отдалённо знакомым с матстатом доподлинно известно, что статистические выборки чаще чем хотелось бы имеют одно фатальное свойство. А именно - недостаточность. Констатировать это можно при помощи расчёта доверительного интервала по формуле как отсюда до Китая, которую я приводить не буду. Скажу лишь, что основной причиной недостаточности выборки является высокая дисперсия (т.е. разброс) оценок. Известно также, что существует ряд мат. методов, позволяющих искусственно снизить дисперсию (в осноном путём отбрасывания значений с низкой вероятностью выпадения). Вопрос: кому-нибудь доводилось использовать подобные методы при обсчёте данных с сем.диффа?

ЗЫ. Народ, если у кого есть какая-нибудь литература по этому вопросу или если кто-то когда-то зачем-то слышал какие-нибудь слухи о её существовании, очень прошу, поделитесь!

Rat сказал(а) :
>
> Так уж вышло, что в своё время меня довольно долго и
> небезуспешно учили матстату. И это несчастье пагубно
> отразилось на моей нервной системе, когда я столкнулась с
> обсчётом данных с сем.диффа. Касается это того случая, когда
> полученные данные используются не просто для констатации
> неких фактов, а для дальнейшей оценки более сложных
> конструкций. Т.е. для перенесения оценок различных
> компонентов целого на само целое, состоящее, соответственно,
> из этих компонентов.

Здесь вообще ничего не понял. Уровень абстрактности Ваших суждений явно выше уровня моего понимания...

> В связи с этим скорбным фактом у меня есть несколько вопросов
> к потенциальным товарищам по несчастью.
> 1. При обсчёте данных по шкалам в качестве итогового значения
> берётся среднее арифметическое всех полученных оценок и его
> смещение относительно нуля (т.е. середины шкалы). Тогда как
> во всей остальной статистике значения в этом случае считаются
> от медианы, потому что если мы оцениваем n разных вещей по k
> шкалам, то по некоторым шкалам все эти вещи могут получиться
> в целом более "хорошими", а по другим более "плохими". Для
> преодоления этого перекоса и используется медиана, т.е.
> фактическая середина шкалы, "экспериментальный" ноль. Вопрос:
> кому-нибудь из присутствующих приходилось сталкиваться с
> похожей проблемой, и если приходилось, то как выкручивались?

Математически-то без разницы, как сформированные данные обрабатывать. Не могу понять суть проблемы... Можно использовать медиану, можно не использовать. Можно хоть в z-оценки переводить. Главное при интерпретации данных помнить, как они были получены.

> 2. В том же самом случае из n вещей по k шкалам размах
> варьирования по разным шкалам может довольно сильно
> колебаться. Размахом варьирования называется разница между
> наименьшей и наибольшей оценкой по шкале (в данном случае я
> имею в виду экспериментально полученные средние оценки каждой
> из вещей). Вопрос: допустимо ли масштабирование шкал и
> приведение их в соответствие друг другу по размаху
> варьирования?

Как я уже говорил, при обработке факторным анализом эта процедура всё равно, так или иначе, происходит. Поэтому не важно, какие данные подставляются - нормированные или нет.

> 3. Всем хоть отдалённо знакомым с матстатом доподлинно
> известно, что статистические выборки чаще чем хотелось бы
> имеют одно фатальное свойство. А именно - недостаточность.
> Констатировать это можно при помощи расчёта доверительного
> интервала по формуле как отсюда до Китая, которую я приводить
> не буду. Скажу лишь, что основной причиной недостаточности
> выборки является высокая дисперсия (т.е. разброс) оценок.
> Известно также, что существует ряд мат. методов, позволяющих
> искусственно снизить дисперсию (в осноном путём отбрасывания
> значений с низкой вероятностью выпадения). Вопрос:
> кому-нибудь доводилось использовать подобные методы при
> обсчёте данных с сем.диффа?

Точность результатов от этого в любом случае не увеличится. Можно подогнать, чтобы программа не плевалась. Но смысл? Методы психосемантики изначально подвержены побочным влияниям такой силы, что они валидны лишь в сравнительном аспекте. Единичное исследование не несёт никакой информации. У меня диплом был как раз на тему побочных влияний в семантическом дифференциале. Интересно - напишите на мэйл, вышлю.

%Здесь вообще ничего не понял. Уровень абстрактности Ваших суждений явно выше уровня моего понимания...%

Хорошо. Попробую уточнить (в той мере, в какой мне позволяет это сделать подписка о неразглашении В интересующем меня случае проводится фактически не один опрос по методу сем. диффа, а несколько. Каждый раз по одним и тем же шкалам оцениваются разные части одного целого. Результаты этих опросов планируется впоследствии использовать для оценки этого самого одного целого по тем же шкалам и факторам. Не спрашивайте меня о правомерности постановки такого эксперимента - методика не моя А моя задача - привести данные, полученные со всех этих опросов в соответствие друг другу и выдать результаты (провалиться мне на этом месте, если я знаю как

%Математически-то без разницы, как сформированные данные обрабатывать. Не могу понять суть проблемы... Можно использовать медиану, можно не использовать. Можно хоть в z-оценки переводить.%

Но величины-то при этом разные получатся! Если я беру смещение относительно нуля шкалы, получатся одни величины, если относительно медианы - другие. Какие из них правильны?

%Точность результатов от этого в любом случае не увеличится. %

Ещё как увеличится. Абсолютно точные данные можно получить только на бесконечно большом кол-ве респондентов (с) почти Бернулли. Поэтому все данные, которые мы получаем, можно отнести к точным только с определённой степенью приближения. Это и есть доверительный интервал. И если по выборке я получаю оценку, которая попадает в интервал +- 1 балл с вероятностью 0.95, но при этом собираюсь выдать результат с точностью до 0.1, то я могу гордо спустить свои результаты в сортир. Потому что для выдачи результата с точностью до 0.1 мне нужна оценка, попадающая в интервал хотя бы +-0.05 с той же вероятностью. Иначе данные недостоверны по определению. По крайней мере, в матстате считается так...

%Методы психосемантики изначально подвержены побочным влияниям такой силы, что они валидны лишь в сравнительном аспекте. Единичное исследование не несёт никакой информации. У меня диплом был как раз на тему побочных влияний в семантическом дифференциале. Интересно - напишите на мэйл, вышлю.%

Во как..............
Спасибо за предложение. Наберусь наглости и воспользуюсь. Может, Вы мне глаза откроете на эту загадку...

Вероятно, речь идет о том, как оценки частей влияют на оценку целого.
Для простоты, можно рассмотреть целое, состоящее из 2-х частей, и оценивать их по 1-й шкале. Можно попытаться сформулировать такую гипотезу: чем выше оценки частей, тем выше оценка целого. Эту гипотезу легко проверить экспериментально. Берете конкретный объект, разделяете его по какому-либо признаку на две части, и просите множество людей оценить обе части и целое по выбранному признаку. Получаете выборочные значения трех случайных величин, после чего статистическими методами ищете между ними связь.

Правда. сформулированная гипотеза окажется неверной. Например, в качестве частей можно взять красивую женщину и роскошную шляпу. В качестве целого взять "женщину в шляпе". Оценивать будем по шкале красивый-некрасивый. Женщина и шляпа по отдельности получат положительные оценки. Но если шляпа женщине "не идет", то целое может получить отрицательную оценку.
Кстати, этот пример, кроме всего прочего, доказывает, что валентности в теории поля К.Левина при их объединении не складываются. Это означает, что полевая аналогия в психологии не имеет никакого отношения к физическим полям, в которых выполняется принцип суперпозиции. Впрочем, к СД это отношения не имеет.

Если искать связь между оценкой целого и оценками частей, то необходимо сформулировать понятие "гармонии" между частями, которое включает в себя понятия "идет-не идет". Можно сформулировать гипотезу по этому поводу, которую тоже легко проверить экспериментально, но не знаю, о том ли я говорю, что Вас интересует.

Спасибо, В.О.
Я тоже много думала над вопросом взаимовлияния. Но в моём случае это взаимовлияние уже рассчитано не только не мною, но и не так, как его бы рассчитывала я. (Ладно, пёс с ним, кто я такая, чтобы лаять на теоретиков

Меня интересует проблема приведения данных по шкалам к единому виду. Напр. у меня есть 2 шкалы (семибалльные, биполярные, от -3 до +3, 0 в середине): "злое-доброе" и "пьяное-трезвое". И 5 марсиан, которых я оцениваю по этим шкалам. В дальнейшем я собираюсь оценивать по полученным результатам компании, собирающиеся из этих 5 марсиан в различных сочетаниях и количестве. У меня даже есть формула, по которой оценивается взаимовлияние разных марсиан друг на друга. Но для расчёта по этой формуле мне надо получить оценки каждого из 5 марсиан по этим двум шкалам.
Я провжу опрос по сем. диффу и узнаю, что в целом все мои марсиане более злые, чем добрые и более пьяные, чем трезвые.
И тут передо мной встаёт проблема. Самый злобный из марсиан оценивается у меня, допустим, на -3 балла по шкале "злое-доброе", а самый добрый - на 0 по той же шкале. Соответственно, по "пьяное-трезвое" самый пьяный получает оценку -3, а самый трезвый +1. Налицо некий перекос, хорошо известный в матстате. Чтобы его ликвидировать, в аналогичных случаях при обработке статистических данных смещение берётся не относительно нуля шкалы, а относительно медианы. Т.е. относительно среднего значения реально полученных оценок по данной шкале. И тогда по шкале "злое-доброе" ноль у меня окажется на оценке -1.5, а по шкале "пьяное-трезвое" на -1. Потом я весело масштабирую эти шкалы и получу их полное соответствие друг другу, что даст мне в дальнейшем возможность оценивать марсианские сборища по объективному критерию их пьянозлобности.
Но в описании сем. диффа я такого подхода не встречала. Возможно, просто искала хреново Зато встречала подход, при котором берётся смещение относительно нуля шкалы. Что возвращает меня к той же проблеме.
И чё с этим делать, я пока не знаю. Бедная я бедная

Например, неверен для сильных полей тяготения, для описания которых нужна теория тяготения Эйнштейна. Типа вблизи черной дыры.

Верен он только в электродинамике и в ньютоновской теории тяготения.

Кстати - принцип суперпозиции означает а) поле не порождает само себя б) уравнения, которые его описывают, линейны.

Или еще пример. Уравнения Навье-Стокса, описывающие течение вязкой жидкости или газа, тоже нелинейны. А значит, там тоже принцип суперпозиции неверен.

Что же касается психологии - даже неспециалисту очевидно, что целое в плане его психологического восприятия не есть сумма частей. Если развить начатую Валерием тему женской одежды - ну не носят кроссы и вечернее платье! Даже если обе вещи сами по себе и высокого качества.

Усреднять и приводить к единому масштабу разные шкалы это не подход. Это элементарные действия.

то позвольте сформулировать простую задачку, (взятую из К.Левина).

Игрушка в волнах прибоя.
Ребенок на пляже уронил игрушку в море. Зайти в воду и взять ее он боится. Слишком большие для него волны. К Левин утверждает, что ребенок сначала будет подбегать к воде слишком близко, затем в испуге отбегать слишком далеко. В конце концов, он остановится на некотором расстоянии от воды, где уравновесятся противоположные "силы", и из этого положения начнет искать решение проблемы.
Выполняется ли принцип суперпозиции в этой ситуации? Аналог какого физического поля действует на ребенка?

Хорошо, назовём это элементарными действиями. Имею ли я на них право в рамках метода сем. диффа?

... то никакой не аналог никакого не поля Это можно представить как аналог упрощённого варианта метода последовательных приближений, широко использующегося в решении оптимизационных задач. Но мне явно не хватает фантазии для того, чтобы понять, зачем его так представлять )

К.Левин [www.examen.ru]
считал, что ребенок находится в неком психологическом поле и на него действуют две противоположные силы: притяжение к игрушке и отталкивание от прибоя. Там где силы уравновешиваются , там ребенок останавливается.
На самом деле, гораздо проще и естественней эту ситуацию объяснить двумя эмоциями, возникающими у ребенка: страх перед волнами, заставляющий удаляться от них, и интерес к игрушке, заставляющий к ней приближаться.

Преобразования со шкалами можно делать любые. Только нужно ответить на вопрос - зачем.

...в книге Николаса Тинбергена "Поведение животных".

По Тинбергену, если на животное действуют два противоположных и примерно равных стимула, то возможны на первый взгляд удивительные реакции типа "смещенная активность" (животное начинает заниматься чем-то "левым" или "переадресованная реакция" (животное переносит агрессию на предметы вместо соперника).

Все это якобы есть и у людей. Та же "переадресованная реакция" - например, когда супруги в скандале посуду бьют :-)

Более того. Формы конфликта между агрессивностью и страхом изучены и уток и гусей. Например, по изгибу шеи разозленного гуся можно сказать о его эмоциональном состоянии - в том числе об этом самом конфликте.

Так что - не имеет ли теория Левина этологических корней?

Еще вспоминается прочитанное на сети про "выученную беспомощность". Еще один психо/этологический феномен, который роднит нас с братьями меньшими :-)

%Преобразования со шкалами можно делать любые. Только нужно ответить на вопрос - зачем.%

Спасибо, В.О. Мне было важно это услышать.
По поводу зачем. Раз нужно, то придётся отвечать Данные есть данные, и использовать их можно во многих разных целях. Не преуменьшая ценности метода главных компонент и кластер-анализа, замечу, что ими работа с данными такого рода в статистике не ограничивается. Эти методы, собственно, имеют только две цели: редукцию данных (сокращение числа переменных) и кластеризацию (группировку) в ортогональной системе. Для них, как справедливо заметил Владимир, форма представления данных несущественна. Но если мне приспичит заняться, допустим, какими-нибудь криволинейными множественными корреляциями или, скажем, экстраполяцией результатов на другие данные, то мне очень хочется иметь возможность представить всё это добро в соответствии с теми методами, которые мне приспичит для этого выбрать.

Собственно, я просто хотела выяснить, не возникнет ли у специалистов законного протеста против изложенного выше. Поскольку я привлечена для работы в психологическом проекте в качестве математика, а уровень моих познаний в психологии примерно равен аналогичному показателю у свежего укропа, моё желание проконсультироваться с профессионалами на предмет незамеченных мною нюансов представляется вполне обоснованным

По той же самой причине, хотя я и полностью согласна с Вашей мыслью на тему полей и эмоций, моё мнение никоим образом нельзя назвать компетентным

Спасибо за помощь!

Помощь если и была. то символической.

В этой ситуации могла бы возникнуть смещенная активность, при которой активация, вызванная двумя противоречивыми эмоциями, направляется на некое постороннее действие. Но Левина интересовал другой вопрос. В тех "силах" , которые действуют на ребенка, он усматривал аналогию с некими физическими полями. Если считать силу "притяжения" к игрушке и силу отталкивания от волн прибоя убывающими с расстоянием, то ребенок остановится в той точке, где эти противоположные силы равны. Но мне не удалось подобрать физического поля, в котором возможна полная аналогия этой ситуации.
Например, в электростатическом поле игрушка должна изображаться + зарядом, прибой -зарядом, сам ребенок -зарядом. К игрушке будет притяжение, от прибоя отталкивание. Но т.к. игрушка и прибой находятся в одной точке, то точки, где эти силы уравновесятся не существует. Может быть, такое поле и существует, но это будет уже что-то не элементарное.

А выученная беспомощность здесь , наверное, не при чем. Т.е. она тоже возникает в результате определенного соотношения между некоторыми эмоциями, но не ситуативно, как в данном примере. а после достаточно большого числа повторений определенных ситуаций.

Книгу Шмелева [www.ht.ru]

Статью Эткинда в ВП 1979 №1

Вопрос о СД гораздо проще, чем кажется.
СД - это статистический способ измерения семантического пространства. Попытка объективации субъективного через набор биполярных признаков. Само поле измерять непросто. А шкалы привести в единообразный вид можно.
Например, сказать, что плюс минус полтора/два/... от нуля не считаем. Посчитать остальное. И сказать: эксперимент показал, что слово "шляпа" кажется круглой, слабой, маленькой, тёмной. А "девушка" - большая, круглая, трусливая. Вопрос о "девушка в/без шляпе/ы" должен решаться отдельно. На другом уровне языка. Или просчитывать это словосочетание как единую языковую единицу.
Товарищ Кот Сметанный, не надо усложнять вопрос. А то только запутываете спросившего.

...а о реальной девушке в реальной шляпе.

Что же касается "девушка - большая, круглая, трусливая" - что ж так девушек-то? По-моему, лучше "девушка - веселая, радостная, теплая".

А не могли бы Вы ещё подсказать мне, что такое ВП и где добыть его экземпляр за 1979 г. ?

%А шкалы привести в единообразный вид можно.
Например, сказать, что плюс минус полтора/два/... от нуля не считаем. Посчитать остальное. И сказать: эксперимент показал, что слово "шляпа" кажется круглой, слабой, маленькой, тёмной. %

Спасибо, Практик. Воистину, это решит все проблемы
Если оценки моих марсиан по шкале пьяное-трезвое лягут в интервал от -3 до +1 (т. е от пьяных в корягу до слегка трезвых), а я ещё и срежу интервал от -1.5 до +1.5 как неинформативный, то мои марсиане просто разделятся на бухих и неинформативных. И проблема исчезнет за отсутствием предмета )