Часть 2. Методы исследования

1. Характеристика выборки

В качестве испытуемых выступили студенты академической группы в возрасте 18-23 лет. Общее количество испытуемых - 10 человек: 1 юноша и 9 девушек.

2. Сбор эмпирических данных

1) Тест на полезависимость-поленезависимость.

Инструкция 1: Вам на экране будет предъявляться рисунок, из которого нужно вычленить и выбрать как можно быстрее одну из предложенных фигур. Затем нужно, уже не торопясь, на рисунке отметить точками ту фигуру, которую выбрали.

2. Метод минимальных изменений.

На экране компьютера испытуемому предъявляются стимулы в виде отрезков со стрелочками на конце. Длина отрезка со стрелками, направленными наружу варьировала – это был переменный стимул, длина отрезка со стрелками, направленными во внутрь была постоянной – это был эталонный стимул. Взаиморасположение стимулов менялось: переменный стимул был то справа, то слева от эталонного. Предъявление стимулов осуществлялось то восходящими, то нисходящими рядами. Эталонный стимул никогда не был меньше переменного. Испытуемый должен был определить больше равен или меньше переменный стимул эталонного.

Инструкция: Вам на экране будет предъявляться пара отрезков, ограниченных «стрелками». Ваша задача сравнить предъявляемый отрезок (на экране справа) с эталонным отрезком (на экране слева).

Часть 3. Обработка результатов

После опыта студенту выдается компьютерная распечатка (см. приложение 1), в которой представлен полный протокол опыта, т.е. зафиксированы все ответы испытуемого на все стимулы (всего 40). В каждом столбце (столбцам в таблице соответствуют ряды в эксперименте) точкой отмечен верхний порог (первое изменение категории ответа) и нижний (второе изменение категории ответа). Значения порогов вычисляются как среднее арифметическое стимулов, между которыми он находится. Далее суммируются все полученные значения верхних порогов (в восходящих и нисходящий рядах) и сумма делится на число столбцов, в результате чего получают усреднённое значение среднего верхнего порога.

где L_h - средний верхний порог, l_h↑ - верхние пороги в восходящих рядах, l_h↓ - верхние пороги в нисходящих рядах, n - общее число рядов.

По результатам вычислений, приведенных в приложении, получаем:

Аналогичным образом вычисляют средний нижний порог:

Т.о., интервал неопределённости IU равен:

IU = L_h – L_l = 115,2% - 105,7% = 9,5%

Разностный порог равен половине IU:

DL = IU / 2 = 9,5% / 2 = 4,75%

Дифференциальный порог (L) находят делением разностного порога на величину эталонного стимула:

L = DL / 100% = 0,0475%

Далее находят точку субъективного равенства PSE.

PSE =	Lh + Ll	=	115,2% + 105,7%	= 110,45%
	2		2

Чтобы вычислить константную ошибку (CE), от точки субъективного равенства отнимают эталонный стимул S_st, равный 100%.

CE = PSE – S_st = 110,45% - 100% = 10,45%

Т.о., мы получили, что для данного испытуемого в иллюзии Мюллера-Лайера наблюдается переоценка стимула на 10,45%.

По результатам теста включенных фигур мы получили показатели t=485,8, балл=24,5, индекс=3,02. Поскольку индекс испытуемого равен 3,02, что больше 2,5, следовательно, испытуемый полинезависим. Далее с помощью пакета SPSS находим медиану по времени. Поскольку я выполняла задание отдельно от группы, я вычислила медиану вручную и в пакете Excel. Медиана ровна 7,5.

Далее мы смотрим наличие корреляции между временем, медианой общим баллом, индексом полизависимости и константной ошибкой для определения характера влияния этих факторов на степень выраженности иллюзии Мюллера-Лайера. Операцию мы производим в пакете SPSS. Полученные данные представлены в приложении 4 в виде таблицы. Влияния на иллюзию Мюллера-Лайера оказывают те факторы, уровень значимости которых больше 0,05, а именно медиана, балл и индекс. Между медианой и константной ошибкой положительная корреляция, т.е. чем выше медиана по времени, тем больше иллюзия Мюллера-Лайера. Корреляция между баллом и константной ошибкой и индексом и константной шибкой отрицательная, что означает, что чем более полизависим человек, тем ярче будет выражена иллюзия Мюллера-Лайера. Графики влияния медианы, балла и индекса на константную ошибку представлены в приложении 5. Согласно таблицам сводок моделей и уравнений параметров мы получаем следующие уравнения регрессионных прямых.

СЕ от Медианы: y = 1.15 х + 21.1

СЕ от Балла: y = - 0.83 х + 52.7

СЕ от Индекса: y = - 3.85 х + 41.6

Полученные при построении регрессионных прямых коэффициенты корреляции отличаются, от изначально полученных коэффициентов. Это связанно с тем, что при построении регрессионных прямых на осях абсцисс и ординат были отмечены разные единицы измерения (%, секунды и ед. измерения индекса).