Протокол № 2

Показатели	Оценочные категории (k)	Число проб
Число случаев, когда испытуемый в стимульной пробе выбирал данную оценочную категорию - (k /s)
Число случаев, когда испытуемый в пустой пробе выбирал данную оценочную категорию - (k /n)
Общее число случаев, когда испытуемый выбрал данную категорию: (k /s)+ (k /n)

Протокол №1 метода оценки, в котором фиксируются ответы испытуемого в каждой пробе, не приводится, поскольку он во многом сходен с протоколами в методе «Да-Нет» (см. табл.6 и 7). Отличие протоколов состоит в том, что отсутствует графа «Исход пробы», а в графе «Ответ испытуемого» проставляется номер оценочной категории, которую испытуемый использовал в текущей пробе.

Обработка результатов. Использование нескольких оценочных категорий по сути означает усложнение процесса принятия решений. Для решения поставленной задачи - отнесения результата наблюдения (сенсорного события s) в очередной пробе к той или иной категории из k используемых, испытуемый должен:

1) определить столько значений порога принятия решения λ₀, чтобы они позволили разделить все множество сенсорных эффектов s на k классов (областей) – для этого необходимо (k - 1) значений λ₀;

2) на оси сенсорных эффектов s, согласно этим значениям λ₀, определить (расположить) k - 1 критических значений s₀, разделяющих всю ось s на k областей, соответствующих заданным критериям оценок.

На рис.15 приведен пример расположения s₀ на оси s при условии

k = 5 в соответствии с теоретическими представлениями, изложенными в разделе 2.2.

Следует отметить, что в реальном эксперименте вряд ли s₀ будут располагаться так же равномерно по оси s, однако сути дела это не изменяет.

Рис.15. Соотношение распределений плотности вероятности, оценочных категорий и критических значений s₀ в теоретической модели метода оценки

Как видно на рис.15, для использования пяти оценочных категорий необходимо разместить на оси сенсорных событий s четыре значения s₀: s₀⁽¹⁾, s₀⁽²⁾, s₀⁽³⁾, и s₀⁽⁴⁾, которые разбивают всю ось s на пять частей, соответствующих числу категорий оценки.

Введем некоторые новые величины, необходимые для дальнейшего рассмотрения метода:

P(k/s) – вероятность того, что сенсорный эффект, вызванный стимулом, отнесен к k -той оценочной категории;

P(k/n) – вероятность того, что сенсорный эффект, вызванный шумом (пустой пробой), отнесен к k -той оценочной категории.

Эти величины рассчитываются следующим образом:

; (24 а)

. (24 b)

Например, в соответствии с данными, приведенными в таблице 9 для 2-ой оценочной категории, получим:

.

Проведя соответствующие вычисления для всех категорий, получаем данные, приведенные в табл.10 P(k/s) и P(k/n) для всех пяти значений оценочных категорий.

Таблица 10

Дата добавления: 2014-11-29