Измерение слуха

Электрические реакции центральной слуховой системы дают информ., представляющую как экспериментальный, так и клинический интерес. Аудиометры чистого тона генерируют колебания, к-рые могут регулироваться по интенсивности (громкости звука) тонов в диапазоне от низкой до высокой частоты (высоты звука). Подтверждение индивидуумом слышимости того или иного тона позволяет оценить его слуховой порог во всем диапазоне слышимых частот. Для графического представления результатов этого теста используется аудиограмма. Для тестируемых частот регистрируется снижение слуха в децибелах. Вслед за этим, на основе оценки данных, полученных из аудиометрических и других клинических тестов, может определяться тип потери слуха.

См. также Аудиометрия, Психофизика

Б. Мейтс

Меры центральной тенденции (central tendency measures)

Назначение М. ц. т. — служить сводными количественными характеристиками, обеспечивающими наилучшее описание множества наблюдений или оценок одним единственным числом. Термины М. ц. т. и «средняя величина» часто употребляются как равнозначные, хотя некоторые авторы сужают объем понятия «средняя величина» до среднего арифметического. Несмотря на разнообразие М. ц. т., чаще всего встречаются мода, медиана и среднее.

Мода — это просто наиболее часто встречающееся в определенной совокупности наблюдений значение переменной. При сгруппированных данных мода определяется как середина интервала группирования, содержащего наибольшее число значений наблюдаемой переменной.

Медиана — это значение переменной, делящее упорядоченную совокупность наблюдений пополам, так что одна половина значений в этой совокупности лежит ниже медианы, а др. их половина — выше медианы. Если совокупность образована нечетным числом значений наблюдаемой переменной, то медиана равна значению переменной, являющемуся серединой упорядоченной совокупности наблюдений. Если же совокупность образована четным числом значений, то медиана определяется значением, лежащим посередине между двумя значениями, находящимися в центре упорядоченной совокупности наблюдений. Медиана — более полезная мера, чем мода, и часто используется в случае скошенного (асимметричного) распределения данных. Следует, однако, отметить, что медиана нечувствительна к величине крайних значений упорядоченной совокупности наблюдений.

Среднее арифметическое — самая распространенная мера центральной тенденции — определяется как сумма значений наблюдаемой переменной, разделенная на их число. (В данной статье под «средним» подразумевается среднее арифметическое.) Использование среднего дает исследователю ряд преимуществ. В отличие от др. М. ц. т., среднее чувствительно к точному положению каждого значения в распределении переменной. Правда, это достоинство среднего арифметического оборачивается недостатком в виде повышенной чувствительности к крайним значениям переменной, и потому его иногда избегают использовать в случае сильно скошенных распределений.

Среднее — особенно полезная мера в области статистических выводов, поскольку выборочное среднее является относительно эффективной оценкой генерального среднего. Если из генеральной совокупности значений наблюдаемой переменной случайно извлечь даже большое количество выборок, не следует ожидать точного равенства выборочных средних между собой или генеральному среднему. Однако, можно доказать, что выборочные средние отклоняются от генерального среднего меньше, чем выборочные медианы отклоняются от медианы генеральной совокупности. Можно также доказать (центральная предельная теорема), что выборочное распределение среднего приближается к нормальному распределению по мере увеличения объема выборки.

См. также Статистика в психологии

А. Велл

Меры читаемости (reading measures)

Что-либо читаемое людьми может определяться как доходчивое, легкое, доставляющее удовольствие и/или интересное. Оценка читаемости текстов является сложной проблемой. Хотя большинство исследователей признают необходимость в количественных М. ч., они расходятся в том, что кладется в основу таких мер.

Широко используемые меры включают формулу читаемости Дейла—Челла (Dale—Chall Readability Formula), формулы Флеша, формулу Фарра—Дженкинса—Паттерсона (Farr-Jenkins-Patterson Formula), формулу читаемости Фрая (Fry Readability Formula), индекс Фога (Fog Index), формулу Лоджа (Lorge formula)и SMOG классификацию (SMOG Grading).

Формулы Флеша послужили стандартом для валидизации большинства других М. ч. Однако, использование этих индексов сопряжено с некоторыми проблемами.

Тем не менее, такие формулы могут служить основой при сравнении абсолютной сложности различных образцов текстов, если их применять осторожно и с осознанием их возможностей и ограничений. Двумя главными проблемами, общими для всех формул читаемости, остаются количественное определение легкости чтения и оценка читательского интереса. Стандартное решение состоит в приравнивании легкости к содержанию в образце распространенных слов или краткости отдельных слов, а также составляемых из них предложений. Интерес (при его оценке) обычно приравнивается к легко поддающимся количественному определению мерам, таким как содержание (или процент) личных местоимений, имен собственных, и характеризующих людей слов. Большинство таких мер являются предельно квалифицированными, и их обработка превращается в чисто механический процесс. Их полезность во многом определяется разумностью чел., использующего такие меры, тестируемым материалом и интерпретацией результатов с учетом тех ограничений, к-рые присущи этим мерам.

См. также Формулы Флеша

Р. Касшау

Мета-анализ (metaanalysis)

М. представляет собой попытку объединения, используя различные статистические методы, данных из разных исслед., посвященных изучению одного и того же вопроса. Он предусматривает количественную оценку степени согласованности или расхождения результатов, полученных в разных исслед. Как отметил Гласе: «Мета-анализ относится к... статистическому анализу большой совокупности результатов анализа данных из отдельных исследований в целях объединения этих данных. Он ассоциируется со строгой альтернативой бессистемным, описательным научным обзорам, которые служат типичным примером наших попыток осмыслить стремительно увеличивающееся количество научных публикаций... Современные обзоры научных исследований должны быть в большей мере техническими и статистическими, чем описательными... Данные многократных исследований должны рассматриваться как комплексное множество данных, дающее без статистического анализа ничуть не больше информации, чем результаты обработки нескольких сотен данных одного единственного исследования».

М. применялся при решении весьма широкого круга задач, лишь частично иллюстрируемых следующими примерами: исслед. валидности вопросов, используемых в опросах общественного мнения; определение воздействия претестовой сенсибилизации на выполнение психол. и образовательных тестов; анализ влияния школьной десегрегации на успеваемость уч-ся. Диапазон тем в приведенных примерах указывает на уместность использования М. в самых различных областях исслед. Хотя интерес к М. в последнее время возрос, господствующим методом сведения воедино и сравнения исследовательских данных в поведенческих науках по-прежнему остается описательный обзор литературы. Однако, с учетом распространения метааналитических методов и их дальнейшего совершенствования, традиционные научные обзоры литературы можно больше уже не считать единственно подходящим или приемлемым средством для составления сводок, сравнения и объединения данных.