Умозаключение это в психологии: Умозаключение — элементарная частица рассуждения

Содержание

Умозаключение | Мир Психологии

Войти Зарегистрироваться

УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ

Умозаключение (англ. conclusion) — общезначимая словесная форма, благодаря которой косвенным путем, а не на основе наблюдений м. б. выделены и обозначены предметы и их отношения.

Необходимое условие правильности всякого У. — выполнение требования: если основания, посылки данного У. истинны, то должно быть истинно и заключение. Выполнение этого требования достигается построением У. соответственно логическим законам и правилам. На основе Умозаключения человек получает новые представления в категориях наличного бытия о более или менее общих свойствах предметов в зависимости от формы У. (индуктивное, дедуктивное).

Умозаключение как форма получения знания возможно потому, что классы воспринимаемых предметов и сами способы перцептивной деятельности получают устойчивые словесные наименования, которые становятся средством организации деятельности наблюдателя.

Для проверки правильности У. достаточно внимательно изучить предмет, сравнить представление с фактом, с общим в фактах. Однако для того чтобы определить, принадлежит ли это общее (или частное) вещам с необходимостью, заложенной в их природе, или не принадлежит, требуется не пассивное созерцание, а практическая деятельность, активно изменяющая вещь. См. Эвристика, Энтимемы.

Психологический словарь. А.В. Петровского М.Г. Ярошевского

Умозаключение — одна из логических форм мышления (см. также Понятие и суждение). Умозаключение характеризуется выводом на основе правил логики заключения или следствия из нескольких суждений (посылок). В логике разрабатываются классификации У. Психология рассматривает условия развития умозаключающего (дискурсивного) мышления и формы его нарушения (искажения). Примером исследований умозаключающего мышления в психологии может быть исследование доверия к посылкам силлогизма и следствиям из них.

Словарь психиатрических терминов. В.М. Блейхер, И.В. Крук

Умозаключение — форма логического мышления, действие, в результате которого из одного или нескольких суждений получается новое, содержащее новое знание. Исходные суждения являются посылками. Умозаключение является формой опосредованного познания действительности.

Умозаключение выводится из суждений, логически связанных. Их объекты — взаимозависимые явления и предметы объективного мира. Суждения и умозаключения образуют логическую фигуру — силлогизм. У. дедуктивные характеризуются получением частных выводов из общих посылок, индуктивные — получением общих выводов из частных посылок. В психопатологии наиболее явственно мы сталкиваемся с искажением У. при паралогическом мышлении (см.).

Неврология. Полный толковый словарь. Никифоров А.С.

нет значения и толкования слова

Оксфордский толковый словарь по психологии

Умозаключение

Логическое суждение, сделанное скорее на основе модели доказательства, предварительно составленных суждений, предшествующих заключений и т. п., чем на основе прямого наблюдения.
Познавательный процесс, который приводит к такому суждению.

предметная область термина

УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ БЕССОЗНАТЕЛЬНОЕ — термин Г. Гельмгольца. Здесь слово умозаключение употребляется метафорически, ибо процесс подобен умозаключению лишь по результату, но по природе отличается от умозаключения и проходит бессознательно. Субъект как бы рассуждает — на самом деле подобную работу выполняет неосознаваемый перцептивный процесс. Умозаключения бессознательные происходят при иллюзиях восприятия, когда путем их «использования» Восприятие как бы убеждает себя в том, что именно оно воспринимает, хотя эти «рассуждения» приводят его к неверным выводам. Однако в силу бессознательности этого процесса сознательные усилия не могут повлиять на него: субъект может понимать, что его Восприятие ошибочно, но не может воспринимать иным образом.

Заключение (умозаключение) — разновидность когнитивного процесса, при котором суждения выносятся на основе доступных свидетельств, а не прямого наблюдения за событиями. К примеру, если мы видим разлитое молоко и следы кошачьих лап, то можем прийти к заключению, что здесь похозяйничала кошка.

Цепное условное умозаключение — два условных суждения, связанных между собой таким образом, что следствие первого суждения является одновременно основанием второго суждения.

Диспозиционное умозаключение (Dispositional inference) — суждение о том, что причиной поведения человека являются свойства личности этого человека.

назад в раздел : словарь терминов / глоссарий / таблица

ХОТИТЕ ПОМОЧЬ НАШЕМУ САЙТУ? Любая денежная сумма от Вас — это поддержка для нас!

Умозаключение

📖 Умозаключение, Понятие и представление, Глава X. Мышление. Основы общей психологии. Рубинштейн С. Л. Страница 76. Читать онлайн

. . .

Умозаключение.

Умозаключение представляет собой обычно более или менее сложный акт мыслительной деятельности, включающий ряд операций, подчинённых единой цели. В умозаключении с особенной заострённостью выступает роль опосредования в мышлении. В умозаключении или выводе на основании имеющегося знания, выраженного в посылках, приходят к новому знанию в заключении: знание добывается опосредованно через знание, без новых заимствований в каждом отдельном случае из непосредственного опыта. Из того, что имеет место определённое положение, я могу вывести новое положение объективное знание, которое в исходном положении не дано. В этом основная ценность умозаключения. Заключение оказывается возможным, очевидно, только в силу существования объективных связей и отношений вещей, которые в нём раскрываются. Решающим моментом для умозаключения как мыслительного акта опять-таки является следующее: отношения, которые мы в выводе усматриваем, раскрываются в объективном содержании предмета, в этом основное отличие умозаключения от ассоциативного процесса.

Роль посылок заключается в том, что они определяют или вводят некоторую объективную предметность, на которой мы усматриваем новые отношения, исходя из тех, которые были даны в посылках. Эта объективная предметность может быть введена в наше мышление суждениями несколькими или одним; она может быть также дана нам в непосредственном созерцании, в восприятии.

Если А=В, то В=А. Равенство обратимое отношение.»>117 или необратимости, транзитивности и т. д., а обратимо ли или транзитивно данное конкретное отношение, определяется закономерностями его конкретного содержания. И, наконец, в-третьих, в случаях, когда соответствующие связи прочно укоренились (выше ниже, больше меньше), переход от посылок к выводу может совершаться и сплошь и рядом совершается первоначально чисто ассоциативно, подчиняясь главным образом автоматизму речи, которая, по выражению поэта, «за нас творит и мыслит». Но именно в этих последних случаях эксперимент особенно ясно показал, что умозаключение по существу отлично от ассоциативного процесса. Когда переход от посылок к выводу совершается ассоциативным путём, его результат представляется субъекту лишь как возможное следствие из посылок, и выпадение собственно акта умозаключения заставляет проделать обратный путь от предположительного вывода к посылкам, т. е. прибегнуть к его обоснованию.

¹¹⁷ Чтобы отношение было обратимо, оно должно удовлетворять следующим условиям: если оно имеет место между А и В, то оно имеет место и между В и А. Если А=В, то В=А. Равенство обратимое отношение.

Для того чтобы имело место умозаключение, нужно, чтобы субъект соотнёс содержание заключения с содержанием посылок и в его сознании отразились объективные связи между ними. Пока содержание посылок и заключения дано в сознании рядоположно, умозаключения несмотря на наличие и посылок и заключения ещё нет. Развитие умозаключающего мышления означает, что содержание объективной действительности перестало быть для субъекта рядоположением отдельных элементов, что между ними раскрылись связи и образовались включения.

Наглядные схемы играют значительную роль в процессе умозаключения. В простых умозаключениях, как показало экспериментальное исследование, на основе посылок обычно возникает более или менее схематическое представление о фактическом положении вещей; с него мы затем как бы «считываем» новое содержание заключения. Такими наглядными схемами пользуются не только тогда, когда речь в умозаключении идёт о наглядных свойствах вещей пространственных или временных, а также и тогда, когда операция умозаключения совершается над такими отношениями, как-то: более или менее одарённый, умный, ценный и т.

п., которые, не будучи сами наглядными, могут быть наглядно представлены. Если умозаключение в логическом плане может совершаться не на основе наглядной схемы, то в своём фактическом протекании оно нередко совершается при помощи такой схемы.

Традиционная теория формальной логики, которая разрывала взаимосвязь дедукции и индукции и целиком сводила умозаключения к дедукции, выносила общее положение из единичного контекста и считала, что всякий вывод совершается на основании предшествующих ему общих положений. Экспериментальное психологическое исследование процесса умозаключения показало, подтверждая житейское наблюдение, что фактически умозаключение не всегда совершается на основе такого предпосланного общего положения в силлогической форме; это не есть первичная, естественная форма, в которой обычно протекают наши умозаключения. В тех случаях, когда в сознании бывают даны общая формула и частные положения, как только и одно и другое осмыслено, понято, их соотношение перестаёт осознаваться как умозаключение, а представляется (и вполне справедливо) как тавтология.

Роль готового запаса общих положений в фактическом протекании процессов рассуждения и умозаключения аналогична роли наглядных схем: общее положение, превращенное в формулу, по которой совершается умозаключение, является, как и наглядная схема, средством, но не основанием умозаключения. Оно как бы регулирует ход рассуждения, направляя его в сторону тех отношений, которые должны быть раскрыты в заключении. Но по мере того как мыслительный процесс приближается в фактическом своём ходе к схеме традиционной логики и превращается в приложение, в более или менее автоматическое накладывание общей формулы к единичным случаям, он, будучи, выводом по внешней своей форме, по своему внутреннему содержанию психологически перестаёт быть умозаключением.

Умозаключение осознаётся в своей объективной обоснованности, поскольку оно не сводится только к формальному применению общих положений как готовых схем, а осуществляется путём оперирования отношениями, заключающимися в единичном случае. Для того чтобы обоснованно приложить общие положения к единичным случаям, нужно знать, что данное общее положение приложимо к данным единичным случаям, а для этого нужно вскрыть исходные, определяющие общие положения внутри самого единичного; дедукция и индукция неразрывно связаны между собой; они входят моментами в единство одного процесса.

Умозаключение | Понятия и категории

УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ — одна из логических форм мышления (см. понятие; суждение), характерная выводом на базе правил логических заключения или следствия из нескольких суждений (посылок).

Реализуется в словесной форме, за счет чего оказывается возможен выход из-под влияния поля перцептивного.

В логике разрабатываются классификации умозаключений. Психология рассматривает условия развития мышления умозаключающего (дискурсивного) и формы его нарушения (искажения). Пример исследований мышления умозаключающего в психологии — исследование доверия к посылкам силлогизма и следствиям из них.

Tags:

Психология

УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ БЕССОЗНАТЕЛЬНОЕ — термин Г. Гельмгольца. Здесь слово умозаключение употребляется метафорически, ибо процесс подобен умозаключению лишь по результату, но по природе отличается от умозаключения и проходит бессознательно. Субъект как бы рассуждает — на самом деле подобную работу выполняет неосознаваемый перцептивный процесс. Умозаключения бессознательные происходят при иллюзиях восприятия, когда путем их «использования» восприятие как бы убеждает себя в том, что именно оно воспринимает, хотя эти «рассуждения» приводят его к неверным выводам. Однако в силу бессознательности этого процесса сознательные усилия не могут повлиять на него: субъект может понимать, что его восприятие ошибочно, но не может воспринимать иным образом.

Tags:

Психология

УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ, умственное действие, связывающее в ряд посылок и следствий мысли различного содержания; умозаключение реализует в плане «внутренней речи» присущие индивидуальному (или общественному) сознанию нормы и типы такой связи, которые и являются в каждом отдельном случае психологической основой умозаключения. Если эти нормы и типы совпадают, соответственно, с правилами и законами логики (см. Логический закон), умозаключение по своему результату равносильно логическому выводу, хотя, вообще говоря, логический вывод и умозаключение — качественно различны.

Tags:

Логика

Философия

УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ — процедура непосредственного выведения некоторого высказывания из одного или нескольких высказываний. Высказывания, из которых делается вывод, называют посылками умозаключения, а высказывание, которое выводится из посылок, — заключением. Умозаключение представляет собой познавательный прием, с помощью которого осуществляется преобразование содержащейся в посылках информации. Оно является простейшей разновидностью рассуждения — процедуры обоснования высказывания посредством пошагового выведения его из других высказываний; в умозаключении переход от аргументов (их роль играют посылки) к обосновываемому тезису (заключению) происходит в один шаг. В логике умозаключение принято формулировать следующим образом…

Tags:

Логика

ДЕДУКТИВНОЕ УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ — умозаключение, логическая форма которого гарантирует получение истинного заключения при условии одновременной истинности посылок. В дедуктивном умозаключении между посылками и заключением имеет место отношение следования логического, логическое содержание заключения (т. е. его информация без учета значений нелогических терминов) составляет часть совокупного логического содержания посылок.

Tags:

Логика

ДЕДУКТИВНОЕ УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ — умозаключение, которое обеспечивает при истинности посылок и соблюдении правил логики истинность заключения. В таких случаях дедуктивное умозаключение рассматривается как простой случай доказательства или некоторый шаг доказательства. Существует три вида дедуктивных умозаключений:

1. От более общего к единичному или к менее общему. Например: Все ароматические вещества улучшают вкус и аромат пищи; Ваниль — ароматическое вещество; Ваниль улучшает вкус и аромат пищи.

Tags:

Логика

УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ — логическая форма получения выводного знания, состоящая в переходе от определенных исходных данных к новому знанию, вытекающему из этих данных. Структуру умозаключения составляет непустое (причем обычно небольшое по числу элементов) множество исходных суждений (высказываний), называемых посылками, или основаниями, умозаключение и логически следующее из них суждение (высказывание), называемое заключением, или следствием умозаключения.

Tags:

Логика

УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ — рассуждение, в ходе которого из одного или нескольких суждений, называемых посылками У., выводится новое суждение (называемое заключением или следствием), логически вытекающее из посылок. Переход от посылок к заключению всегда совершается по какому-либо правилу логики (правилу вывода). Выделение в У. посылок и заключения и установление его структуры составляют его логический анализ. У. , совершающиеся по одним и тем же правилам вывода и законам логики, являются У. одной и той же логической формы. Таким образом, анализ У. служит для выявления их логических форм. У.

Tags:

Логика

УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ — процедура непосредственного выведения некого высказывания из одного или нескольких высказываний. Высказывания, из которых делается вывод, называют посылками У., а высказывание, которое выводится из посылок, — заключением. У. представляет собой познавательный прием, с помощью которого осуществляется преобразование содержащейся в посылках информации.

У. является простейшей разновидностью рассуждения — процедуры обоснования высказывания посредством пошагового выведения его из других высказываний; в У. переход от аргументов (их роль играют посылки) к обосновываемому тезису (заключению) происходит в один шаг. В логике У. принято формулировать следующим образом…

Tags:

Логика

Умозаключение в логике это? Дедуктивные умозаключения это?

Умозаключение в логике это? Дедуктивные умозаключения это? 4 фигуры силлогизма. Общие правила простого силлогизма. Разделительно — категорический силлогизм.

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Сегодня продолжение цепочки статей, раскрывающих формальную логику. С предыдущими публикациями Вы сможете ознакомиться здесь:

№ 1. Статья «Понятие это в логике? Логика Аристотеля кратко и понятно!»

№ 2. Статья «Суждения это в логике? Сложные суждения примеры. Классификация.»

Источником для данной статьи послужила книга Гусев Д. А. «Краткий курс логики: Искусство правильного мышления».

Блок 1. Умозаключение. Что это такое?

Умозаключение — это форма мышления, в которой из двух или нескольких исходных суждений (посылок) вытекает новое суждение — заключение (вывод).

Пример:

Все отделы продаж компании заключают договора с клиентами (истинная посылка).
Все менеджеры по продажам компании являются сотрудниками отделов продаж (истинная посылка).
Все менеджеры по продажам заключают договора с клиентами (истинный вывод).

Пример ошибочного умозаключения:

Все отделы продаж компании выполняют планы по продажам (ложная посылка).
Все менеджеры по продажам компании являются сотрудниками отделов продаж (истинная посылка).
Все менеджеры по продажам компании выполняют планы по продажам (ложный вывод).

Если одна посылка ложная, то вывод оказывается ложным. Пример невозможности умозаключения:

Все отделы продаж компании заключают договора с клиентами (истинная посылка).
Клиентские договора разрабатывает юридический отдел компании. (истинная посылка).

Вывод сделать не представляется возможным.

ВИДЕО «Переговоры. Как избежать наказания со стороны начальника?!»

ЗАКАЗАТЬ обучение

Блок 2. Умозаключение. Виды.

1. Непосредственные умозаключения. Вывод делается из одной посылки. Пример:

Все менеджеры по продажам являются сотрудниками компании.
Некоторые сотрудники компании являются менеджерами по продажам.
Верно, что все менеджеры по продажам являются сотрудниками компании.
Неверно, что некоторые менеджеры по продажам не являются сотрудниками компании.

2. Опосредованные умозаключения. Вывод делается из нескольких посылок. Пример:

Все сотрудники компании трудоустроены официально в компании.
Все менеджеры по продажам – это сотрудники компании.
Все менеджеры по продажам трудоустроены официально в компании (вывод).

2.1. Виды опосредованных умозаключений.

1. Дедуктивные умозаключения (дедукция). Из общего правила выводится частный случай. Переход от большего знания к меньшему. Осуществляется сужения знания. Пример:

У всех менеджеров по продажам есть план продаж (общее правило).
Федор Иванов – менеджер по продажам.
У Федора Иванова есть план продаж (частный случай – вывод).

Дедуктивные умозаключения достоверны. Благодаря дедукции мы разбираем «старые» знания.

2. Индуктивные умозаключения (индукция). Из нескольких частных случаев выводится общее правило. Переход от меньшего знания к большему. Знания расширяются. Пример:

Федор заключает сделки (частный случай).
Петр заключает сделки (частный случай).
Ольга заключает сделки (частный случай).
Федор, Петр, Ольга – менеджеры отдела продаж (объединение частных случаев).

Все менеджеры отдела продаж заключают сделки (общее правило). Субъект предсказывает события более общего характера, которые ему неизвестны, опираясь при этом на отдельные факты, разрозненного характера. Индуктивная операция далеко не всегда жестко детерминирована, существенную долю составляет элемент угадывания нового общего качества. Так в науке процесс генерирования гипотез представляет собой индуктивные умозаключения. Происходит расширение знаний во время индукции и получаемые выводы часто не достоверны, носят вероятностный характер. В примере может оказаться, что некоторые менеджеры отдела продаж не заключают сделки. Однако благодаря индукции осуществляются открытия.

3. Умозаключения по аналогии (аналогия). На основании сходства предметов по одним признакам делается вывод о сходстве и по другим признакам. Пример:

Федор Иванов работает в торговой компании, он заключает договора, контролирует отгрузки продукции, контролирует дебиторскую задолженность.
Анна Петрова работает в торговой компании, контролирует отгрузки продукции, контролирует дебиторскую задолженность.
Вероятно, Анна заключает договора.

Выводы аналогий также вероятностные. В нашем примере Анна может не заключать договора, не работать в отделе продаж, и быть финансовым контролером.

Сегодня мы рассмотрим только дедуктивные умозаключения. Силлогизмом являются все дедуктивные умозаключения. В следующей статье индуктивные умозаключения и по аналогии.

Блок 3. Умозаключение. Что такое простой силлогизм?

Все входящие суждения (посылки и вывод) являются простыми, категорическими. Это суждения видов: A, I, E, O (смотреть в статье «Суждения это в логике? Сложные суждения примеры. Классификация.») Пример:

Все руководители (М) – это сотрудники компании (Р), (большая посылка, потому что первая).
Все супервайзеры (S) – это руководители (М), (меньшая посылка, потому что вторая).
Все супервайзеры (S) – это сотрудники компании (Р), (вывод).

Субъект «супервайзеры» из меньшей посылки — это меньший термин силлогизма. Предикат «сотрудники компании» из большей посылки – это большой термин силлогизма. Субъект вывода «супервайзеры» — это меньший термин, а предикат вывода «сотрудники компании» — большой термин. Термин «руководители» из первой посылки и второй посылки – это средний термин силлогизма (М), связывает субъект и предикат.

Фигура простого силлогизма состоит из терминов, расположенных относительно друг друга.

Блок 4. Умозаключение. 4 фигуры (4 комбинации) простого силлогизма.

1. Первая фигура силлогизма. Первая посылка начинается средним термином, вторая посылка заканчивается средним термином. Пример:

Все руководители (М) – это сотрудники компании (Р).
Все супервайзеры (S) – это руководители (М).
Все супервайзеры (S) – это сотрудники компании (Р).

2. Вторая фигура силлогизма. Первая и вторая посылки заканчиваются средним термином. Пример:

Все руководители (P) – это сотрудники компании (M).
Все промоутеры (S) – это не сотрудники компании (M).
Все промоутеры (S) – это не руководители (P).

3. Третья фигура силлогизма. Первая и вторая посылки начинаются средним термином. Пример:

Все менеджеры по продажам (M) – это специалисты по заключению договоров (P).
Все менеджеры по продажам (M) — это сотрудники, генерирующие прибыль компании (S).
Некоторые сотрудники, генерирующие прибыль компании (S) – это специалисты по заключению договоров (P).

4. Четвертая фигура силлогизма. Первая посылка заканчивается средним термином. Вторая посылка начинается средним термином. Пример:

Все менеджеры по продажам (P) – это специалисты по работе с клиентами (M).
Все специалисты по работе с клиентами (M) – это не сотрудники бухгалтерии (S).
Все сотрудники бухгалтерии (S) – это не менеджеры по продажам (P).

Модус простого силлогизма. Набор простых суждений, из которых состоит силлогизм.

Блок 5. Умозаключение. Общие правила простого силлогизма.

1. Включает в себя только три термина. Пример нарушения:

Звезды – это небесные тела.
Менеджеры отдела по продажам – это звезды.
Менеджеры отдела продаж — это небесные тела.

Терминов здесь три, но смысла четыре («звезды» — двойной смысл). Название ошибки – учетверение терминов.

2. Средний термин распределен хотя бы в одной из посылок. Пример нарушения:

Все менеджеры по продажам – это сотрудники компании (М).
Света Воронова – сотрудник компании (М).
Света Воронова – менеджер по продажам.

Средний термин не распределен ни в одной из посылок. Название ошибки – нераспределенность среднего термина в каждой посылке.

3. Термин, нераспределенный в посылке, не может быть распределен в выводе. Пример нарушения:

Все менеджеры по продажам осуществляют контроль отгрузок товара (нераспределенный предикат).
Все менеджеры по работе с клиентами – это не менеджеры по продажам.
Все менеджеры по работе с клиентами не осуществляют контроль отгрузок товара (распределенный термин).

Название ошибки — расширение термина.

4. В силлогизме не может быть двух отрицательных посылок. Пример нарушения:

Менеджеры отдела продаж не могут отгрузить клиента на «стопе» из-за ПДЗ.
Все супервайзеры не являются менеджерами по продажам.
Все супервайзеры могут отгрузить клиента на «стопе» из-за ПДЗ.

Посылки истинные, но вывод вероятностный или ложный. Название ошибки – две отрицательные посылки.

5. В силлогизме не может быть двух частных посылок. Пример нарушения:

Некоторые менеджеры работают 5 лет.
Некоторые менеджеры работают 1 год.
Вывод сделать не представляется возможным.

Хотя бы одна из посылок должна быть общей. Название ошибки – две частные посылки.

6. Если одна из посылок отрицательная, то вывод должен быть отрицательным. Пример нарушения:

Ни один менеджер по продажам не может давать скидки свыше 5%.
Федор Иванов – это менеджер по продажам.
Федор Иванов может давать скидки свыше 5%.

Правильный вывод звучит так: Федор Иванов не может давать скидки свыше 5%.

7. Если одна из посылок частная, то вывод тоже частный. Пример нарушения:

Все менеджеры по продажам отвечают за выполнение плана продаж.
Некоторые сотрудники компании – это менеджеры по продажам.
Все сотрудники компании отвечают за выполнение плана продаж.

Правильный вывод звучит так: некоторые сотрудники компании отвечают за выполнение плана продаж.

Блок 6. Умозаключение. Виды сокращенного простого силлогизма.

1. Энтимема. Пропущена одна из посылок или вывод. Пример:

Все менеджеры по продажам замотивированы.
Федор Иванов – менеджер по продажам.
Федор Иванов – замотивирован.

Этот силлогизм можно выразить тремя энтимемами. Пример:

Федор Иванов замотивирован, потому что он менеджер по продажам.
Федор Иванов замотивирован, потому что все менеджеры по продажам замотивированы.
Все менеджеры по продажам замотивированы, а Федор Иванов это менеджер по продажам.

2. Эпихейрема. Обе посылки являются энтимемами.

Силлогизм 1:

Все, что приводит к невыполнению плана продаж является проблемой.
Неадекватная ценовая политика приводит к невыполнению плана продаж.
Неадекватная ценовая политика является проблемой.

Создаем энтимему:

Неадекватная ценовая политика является проблемой, потому что она приводит к невыполнению плана продаж (пропускаем большую посылку).

Силлогизм 2:

Все цены на идентичную продукцию, которые выше, чем у конкурентов – это неадекватная ценовая политика.
Цена на картофель составляет 33 руб/кг, что выше на 30%, чем у конкурентов.
Цена на картофель 33 руб/кг – это неадекватная ценовая политика.

Создаем энтимему:

Цена на картофель 33 руб/кг – это неадекватная ценовая политика, потому что она выше, чем у конкурентов.

Из двух энтимем в качестве посылок получаем вывод, третий силлогизм, эпихейрему. Пример:

Неадекватная ценовая политика является проблемой, потому что она приводит к невыполнению плана продаж.
Цена на картофель 33 руб/кг – это неадекватная ценовая политика, потому что она выше, чем у конкурентов.
Цена на картофель 33 руб/кг является проблемой.

3. Полисиллогизм (сложный силлогизм). Связь двух или нескольких простых силлогизмов, при которой вывод одного силлогизма является посылкой следующего силлогизма. В примере ниже вывод предыдущего силлогизма стал большей посылкой последующего. Такие силлогизмы называются прогрессивными. Пример:

Все, что увеличивает прибыль выгодны для компании.
Все продажи товаров с высокой наценкой увеличивают прибыль.
Все продажи товаров с высокой наценкой выгодны для компании.
Орехи – это товар с высокой наценкой.
Орехи выгодны для компании.

В тех случаях, когда предыдущий силлогизм становится меньшей посылкой последующего, такой силлогизм называется регрессивным. Пример:

Все товары с высокой наценкой выгодно продавать компании.
Орехи – это товар с высокой наценкой.
Орехи выгодно продавать компании.
Все, что выгодно продавать компании ставится в качестве ключевых задач для менеджеров по продажам.
Орехи выгодно продавать компании.
Орехи ставятся в качестве ключевой задачи для менеджеров по продажам.

4. Сорит (сложносокращенный силлогизм). Пропущена посылка последующего силлогизма, которая была выводом предыдущего. Пример:

Все, что увеличивает прибыль выгодны для компании.
Все продажи товаров с высокой наценкой увеличивают прибыль.
Орехи – это товар с высокой наценкой.
Орехи выгодны для компании.

Это вариант является прогрессивным сорритом. Пропущена большая посылка второго силлогизма, она в свою очередь была выводом первого силлогизма.

Теперь рассмотрим вариант регрессивного соррита. Пример:

Все товары с высокой наценкой выгодно продавать компании.
Орехи – это товар с высокой наценкой.
Все, что выгодно продавать компании ставится в качестве ключевых задач для менеджеров по продажам.
Орехи ставятся в качестве ключевой задачи для менеджеров по продажам.

Блок 7. Умозаключение. Разделительно — категорический силлогизм.

Разделительно – категорический силлогизм включает первую посылку в виде дизъюнкции (разделения), а вторую посылку в виде простого суждения (категорического). Пример:

Бизнес может быть крупным, средним или малым.
Компания «Ядро» — это малый бизнес.
Компания «Ядро» — это не крупный и не средний бизнес.

7.1. Разделительно-категорический силлогизм содержит два модуса.

1. Утверждающе-отрицательный модус. Первая посылка – это строгая дизъюнкция нескольких вариантов, вторая посылка — это утверждение одного варианта, вывод – это отрицание всех других вариантов (процесс рассуждения от утверждения к отрицанию). Пример:

Менеджеры в отделе продаж занимаются продажами клиентам, либо обслуживают процесс продажи, либо разрабатывают и проводят трейд-маркетинговые мероприятия.
Федор Иванов менеджер по продажам.
Федор Иванов не менеджер по работе с клиентами и не менеджер по трейд-маркетингу.

Формула: ((a ˅ b ˅ c) ˄ a) → (¬ b ¬ c)

2. Отрицающе – утверждающий модус. Первая посылка – это строгая дизъюнкция нескольких вариантов, вторая посылка – это отрицание все варианты, за исключением одного, вывод – это утверждение оставшегося варианта (процесс рассуждения от отрицания к утверждению). Пример:

Менеджеры в отделе продаж занимаются продажами клиентам, либо обслуживают процесс продажи, либо разрабатывают и проводят трейд-маркетинговые мероприятия.
Федор Иванов не менеджер по работе с клиентами и не менеджер по трейд-маркетингу.
Федор Иванов менеджер по продажам.

Формула: ((a ˅ b ˅ c) ˄ (¬ b ¬ c)) → a.

7.2. Правила разделительно-категорического силлогизма.

1. Деление в первой посылке по одному основанию. Пример ошибки:

Менеджеры в отделе продаж занимаются продажами клиентам, либо обслуживают процесс продажи, либо разрабатывают и проводят трейд-маркетинговые мероприятия, либо контролируют дебиторскую задолженность.
Федор Иванов контролирует дебиторскую задолженность.
Федор Иванов не занимается продажами клиентам, не обслуживает процесс продажи, не разрабатывает и не проводит трейд-маркетинговые мероприятия.

Вывод ложный, хотя посылки истинные. В первой посылке разделение проводится по ключевому функциональному разделению труда и по второстепенному показателю (контроль или не контроль ДЗ). Налицо подмена основания деления в первой посылке разделительно-категорического силлогизма.

2. Деление в первой посылке полное. Пример ошибки:

Менеджеры по продажам осуществляют поиск клиентов по базам данных, делают «холодные звонки» потенциальными клиентам, определяют ЛПР (лиц, принимающих решения).
Олег не осуществляет поиск клиентов по базам данных, не делает «холодные звонки» потенциальными клиентам, не находят ЛПР.
Олег – это не менеджер по продажам.

Здесь наблюдается неполное деление в первой посылке, хотя она истинная. Вывод, соответственно ложный (в компании менеджеры по продажам двух типов: «охотники» и «земледельцы», в первой посылке описаны критерии «охотника»).

3. Результаты деления в первой посылке не пересекаются. Пример ошибки:

Менеджеры в отделе продаж занимаются продажами клиентам, либо обслуживают процесс продажи, либо разрабатывают и проводят трейд-маркетинговые мероприятия.
Федор Иванов проводит трейд-маркетинговые мероприятия.
Федор Иванов не занимается продажами клиентам и не обслуживает процесс продажи, не разрабатывает трейд-маркетинговые мероприятия.

Вывод ложный. Федор занимается продажами клиентам. Мы наблюдаем пересечение результатов деления в первой посылке, здесь не строгая дизъюнкция, а должна быть строгой.

4. Деление в первой посылке последовательное. Пример ошибки:

Менеджеры в компании «новички», или «старички», или «звезды».
Федор «звезда».
Федор не «новичок» и не «старичок».

Вывод ложный, но посылки истинные. В первой посылке наблюдается скачок в делении.

Блок 8. Умозаключение. Чисто разделительный силлогизм.

Чисто разделительный силлогизм. Обе посылки и вывод – это разделительные суждения (дизъюнктивные). Пример:

Менеджеры в компании «новички», или «старички».
«Старички» делятся на «звезд» и «обычных».
Менеджеры в компании могут быть «новичками», или «звездами», или «обычными».

Формула: ((a ˅ b) ˄ (b1 ˅ b2)) → (a ˅ b1 ˅ b2).

Заказать тренинг «Победить начальника»

Блок 9. Умозаключение. Условные силлогизмы.

9.1. Что такое условно-категорический силлогизм?

Содержат импликативные суждения. Первая посылка является условным (импликативным) суждением, вторая посылка простым суждением (категорическим). Пример:

Если менеджер по продажам не выполнил свой план продаж, то не получит бонус.
В мае менеджер не выполнил свой план.
Менеджер не получит бонус.

9.2. Модусы условно-категорического силлогизма.

1. Утверждающий модус. Первая посылка – импликация, вторая посылка – утверждение, вывод — утверждение следствия. Пример:

Если сотрудник менеджер по продажам, то он заключает сделки с клиентами.
Денис – менеджер по продажам.
Денис заключает сделки с клиентами.

Формула: ((a → b) ˄ a) → b

2. Отрицающий модус. Первая посылка – импликация основания и следствия, вторая посылка – отрицание следствия, вывод – отрицание основания. Пример:

Если сотрудник менеджер по продажам, то он заключает сделки с клиентами.
Оксана не заключает сделки с клиентами.
Оксана – не менеджер по продажам.

Формула: ((a → b) ˄ ¬ b) → ¬ a.

Основание и следствие нельзя поменять местами. Пример с ошибкой:

Если сотрудник заключает сделки с клиентами, то он менеджер по продажам.

Дело в том, что сделки с клиентами могут заключать и руководители компании. Это является особенностью импликации.

9.3. Правила условно-категорического силлогизма.

1. Утверждение происходит от основания к следствию. Вторая посылка утверждает первую посылку, вывод – следствие. Пример ошибки:

Если менеджер по продажам выполнил план, то ему выплачивается бонус.
Елене надо выплатить бонус.
Елена менеджер по продажам.

Вывод ложный, потому что утверждение происходит от следствия к основанию, хотя посылки истинные.

2. Отрицание происходит от следствия к основанию. Вторая посылка отрицает первую посылку, вывод – основание. Пример с ошибкой:

Если менеджер по продажам выполнил план, то ему выплачивается бонус.
В мае Елена не выполнила план.
В мае Елене не будет выплачен бонус.

Вывод ложный, потому что отрицание идет от основания к следствию, хотя посылки истинные.

9.4. Что такое условно – разделительный силлогизм?

Первая посылка – условное суждение (импликативное), вторая посылка – разделительное суждение (дизъюнктивное).

Дилемма. Первая посылка содержит два основания или следствия.

9.5. Различают виды дилемм.

Конструктивная дилемма (утверждает).
Деструктивная дилемма (отрицает).
Простая.
Сложная.

1. Простая конструктивная дилемма (из двух оснований вытекает следствие). Первая посылка – два основания. Вторая посылка – дизъюнкция оснований. Вывод – утверждение следствия. Пример:

Если хочешь сделать карьеру в продажах, то надо перевыполнять планы продаж, а если хочешь больше зарабатывать, то тоже надо перевыполнять планы продаж.
Можешь делать карьеру или больше зарабатывать.
Надо просто перевыполнять планы продаж.

2. Сложная конструктивная дилемма (из двух оснований вытекают два следствия). Первая посылка – два основания. Вторая посылка – дизъюнкция оснований. Вывод – дизъюнкция следствий. Пример:

Если хочешь сделать быструю карьеру в продажах, то веди себя, как лидер, а если хочешь долго карабкаться по лестнице, то просто выполняй планы продаж.
Можно сделать быструю или медленную карьеру в продажах.
Можно вести себя как лидер или просто выполнять планы продаж.

3. Простая деструктивная дилемма (из одного основания вытекают два следстви). Пример:

Чтобы сделать женщине карьеру в продажах, то надо перевыполнять планы продаж или «подмазывать» свое руководство.
Анна не хочет перевыполнять планы продаж или «подмазывать» свое руководство.
Анна не сделает карьеру в продажах.

4. Сложная деструктивная дилемма (из двух оснований вытекают два следствия). Пример:

Если менеджер контролирует дебиторскую задолженность, то она менеджер по продажам, а если она разрабатывает акции, то она трейд-маркетолог.
Светлана не менеджер по продажам или не трейд-маркетолог.
Светлана не контролирует дебиторскую задолженность или она не разрабатывает акции.

На сегодня это все!

УМНЫЕ КНИГИ по современной поведенческой психологии, теории принятия решений, когнитивным иллюзиям, мотивации, лидерству, саморазвитию, ошибкам в мышлении Вы можете БЕСПЛАТНО скачать с моего сайта здесь: https://yakimovvlad. ru/knigi-psixologiya

Друзья, пишите свои комментарии, Ваше мнение — это важная штука в жизни, поэтому не сдерживайте себя, говорите! Пожалуйста, ставьте лайки, это форма позитива такая, Ваши пальчики вверх — это Ваши улыбки, УЛЫБНИТЕСЬ, ведь это здорово и нажмите на лайк!

Пожалуйста делитесь в социальных сетях этой статьей, если Вам понравилось, помогите мне распространять знания БЕСПЛАТНО, ведь кому-то это может помочь в жизни справиться со сложной ситуацией! Спасибо, Вам!

С вами был Владислав ЯДРО, тренер по переговорам! Пока, до встречи!

Все статьи сайта !

Друзья! Подпишитесь на мою рассылку, чтобы прочитать новые статьи в блоге и присоединяйтесь к 2811 остальным подписчикам! Обещаю! Никакого спама!

Имя *

Адрес электронной почты *

Политика конфиденциальности * ознакомлен(а)

Умозаключение. Основы общей психологии

Умозаключение

Умозаключение представляет собой обычно более или менее сложный акт мыслительной деятельности, включающий ряд операций, подчиненных единой цели. В умозаключении с особенной заостренностью выступает роль опосредования в мышлении. В умозаключении или выводе на основании имеющегося знания, выраженного в посылках, приходят к новому знанию в заключении: знание добывается опосредованно через знание, без новых заимствований в каждом отдельном случае из непосредственного опыта. Из того, что имеет место определенное положение, я могу вывести новое положение — объективное знание, которое в исходном положении не дано. В этом — основная ценность умозаключения. Заключение оказывается возможным, очевидно, только в силу существования объективных связей и отношений вещей, которые в нем раскрываются. Решающим моментом для умозаключения как мыслительного акта опять-таки является следующее: отношения, которые мы в выводе усматриваем, раскрываются в объективном содержании предмета, — в этом основное отличие умозаключения от ассоциативного процесса. Роль посылок заключается в том, что они определяют или вводят некоторую объективную предметность, на которой мы усматриваем новые отношения, исходя из тех, которые были даны в посылках. Эта объективная предметность может быть введена в наше мышление суждениями — несколькими или одним; она может быть также дана нам в непосредственном созерцании, в восприятии.

В самом ходе умозаключения можно в психологическом плане различать (по Й.Линдворскому) три основных случая. Во-первых, исходное положение, уже известное, данное в посылках, представляется наглядно, и новое отношение открывается на этом наглядном представлении. Анад Вили Абольше В, представляется в виде образа, с которого мы затем как бы считываем: Впод Аили Вменьше А. Во-вторых, то же отношение можно установить, не прибегая к наглядности, оперируя только понятиями. В этом случае вывод тоже не есть формальная операция, как его трактовала формальная логика; он предполагает определенное содержательное значение о свойствах тех отношений, на которых строится умозаключение, — обратимости или необратимости, транзитивности и т. д., а обратимо ли или транзитивно данное конкретное отношение, определяется закономерностями его конкретного содержания. И наконец, в-третьих, в случаях, когда соответствующие связи прочно укоренились (выше-ниже, больше-меньше), переход от посылок к выводу может совершаться и сплошь и рядом совершается первоначально чисто ассоциативно, подчиняясь главным образом автоматизму речи, которая, по выражению поэта, «за нас творит и мыслит». Но именно в этих последних случаях эксперимент особенно ясно показал, что умозаключение по существу отлично от ассоциативного процесса. Когда переход от посылок к выводу совершается ассоциативным путем, его результат представляется субъекту лишь как возможное следствие из посылок и выпадение собственно акта умозаключения заставляет проделать обратный путь — от предположительного вывода к посылкам, т. е. прибегнуть к его обоснованию.

Для того чтобы имело место умозаключение, нужно, чтобы субъект соотнес содержание заключения с содержанием посылок и в его сознании отразились объективные связи между ними. Пока содержание посылок и заключения дано в сознании рядоположно, умозаключения — несмотря на наличие и посылок и заключения — еще нет.

Развитие умозаключающего мышления означает, что содержание объективной действительности перестало быть для субъекта рядоположением отдельных элементов, что между ними раскрылись связи и образовались включения.

Наглядные схемы играют значительную роль в процессе умозаключения. В простых умозаключениях, как показало экспериментальное исследование, на основе посылок обычно возникает более или менее схематическое представление о фактическом положении вещей; с него мы затем как бы «считываем» новое содержание заключения. Такими наглядными схемами пользуются не только тогда, когда речь в умозаключении идет о наглядных свойствах вещей — пространственных или временных, а также и тогда, когда операция умозаключения совершается над такими отношениями, как-то: более или менее одаренный, умный, ценный и т. п., которые, не будучи сами наглядными, могут быть наглядно представлены. Если умозаключение в логическом плане может совершаться не на основе наглядной схемы, то в своем фактическом протекании оно нередко совершается при помощи такой схемы.

Традиционная теория формальной логики, которая разрывала взаимосвязь дедукции и индукции и целиком сводила умозаключения к дедукции, выносила общее положение из единичного контекста и считала, что всякий вывод совершается на основании предшествующих ему общих положений. Экспериментальное психологическое исследование процесса умозаключения показало, подтверждая житейское наблюдение, что фактически умозаключение не всегда совершается на основе такого предпосланного общего положения в силлогической форме; это не есть первичная, естественная форма, в которой обычно протекают наши умозаключения. В тех случаях, когда в сознании бывают даны общая формула и частные положения, как только и одно и другое осмыслено, понято, их соотношение перестает осознаваться как умозаключение, а представляется (и вполне справедливо) как тавтология.

Роль готового запаса общих положений в фактическом протекании процессов рассуждения и умозаключения аналогична роли наглядных схем: общее положение, превращенное в формулу, по которой совершается умозаключение, является, как и наглядная схема, средством, но не основанием умозаключения. Оно как бы регулируетход рассуждения, направляяего в сторону тех отношений, которые должны быть раскрыты в заключении. Но по мере того как мыслительный процесс приближается в фактическом своем ходе к схеме традиционной логики и превращается в приложение, в более или менее автоматическое накладывание общей формулы к единичным случаям, он, будучи выводом по внешней своей форме, по своему внутреннему содержанию психологически перестает быть умозаключением.

Умозаключение осознается в своей объективной обоснованности, поскольку оно не сводится только к формальному применению общих положений как готовых схем, а осуществляется путем оперирования отношениями, заключающимися в единичном случае. Для того чтобы обоснованно приложить общие положения к единичным случаям, нужно знать, что данное общее положение приложимо к данным единичным случаям, а для этого нужно вскрыть исходные, определяющие общие положения внутри самого единичного; дедукция и индукция неразрывно связаны между собой; они входят моментами в единство одного процесса.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Формы мышления: что это такое в психологии, что к ним относится, примеры

Содержание

1 Более подробно о понятиях
2 Главные формы
- 2.1 Понятие
- 2.2 Суждение
- 2.3 Умозаключение
3 Какие бывают формы мышления на основе логики: примеры
4 Основные виды
- 4.1 Наглядно-действенный тип
- 4.2 Наглядно-образный тип
- 4.3 Словесно-логический тип
5 Форма правильной умственной активности
6 Кратко о развитии форм мышления: психология мысли
7 Новые разновидности умственной активности
8 Свойства мыслительного процесса
9 Как развить детское мышление: методы
10 Заключение

Личность, которая еще даже не получила школьное образование, уже является мыслящим существом, так как мозг применяет все свои способности: запоминает необходимую информацию, размышляет о важных делах, решает логические задачи. Именно в этой статье я расскажу вам об основных формах мышления – что это вообще такое и как это относится к психологии.

Более подробно о понятиях

Невозможно детально разобраться в этом вопросе, не выяснив определения всех терминов. Мышление – это процесс обработки информационных данных и доведение их до конкретного завершения. Такая способность сподвигла возникновению речи, которой мы пользуемся, чтобы коммуницировать между собой. Люди приходят к размышлению для того, чтобы разрешать все неприятности и проблемы, исследовать мир вокруг себя, разузнать взаимосвязи и закономерности. Размышляя, человек создает инновации, делает научные открытия и находит себя в искусстве. Не имея мыслительной составляющей, мы были бы схожи с обычными животными, которые действую в рамках своих инстинктов.

Формы мышления – итог мыслительных и умственных процессов, которые проявляются в конкретной ситуации, позволяющей понимать суть явлений и предметов, определять взаимоотношения объектов и замечать обобщающие признаки. Существует всего три разновидности, о которых я подробно расскажу далее.

Главные формы

Все они сильно связаны между собой и являются неотъемлемой частью реализации мыслительного процесса, благодаря которому мы имеем возможность проводить анализ, синтез, выстраивание логической связи. Это постепенно приводит к развитию интеллекта. Изучаются данные разновидности в науках по психологии и логике.

Понятие

Оно отражает общие и отвлеченные признаки в явлениях и предметах, окружающих нас. Это отражение носит разнообразный характер. Существует следующая классификация признаков (сходства или различия) по объему:

Общие. Присущи каждой личности (создание орудия труда, владение членораздельной речью, навыки размышления).
Единичные. Принадлежат одному человеку (телосложение, походка, жестикуляция).

По содержанию:

Конкретные – совокупность объектов, которые могут существовать самостоятельно («реформа», «единство», «государство»).
Абстрактные – подразумевается не предметное составляющее, а его признак («отзывчивость», «несправедливость»). Мы не воспринимаем эти термины, как отдельные вещи, они лишь дополняют высказывание, например, «отзывчивые люди», «несправедливое отношение». Абстрактный тип не имеет множественного числа в русском языке.

Также эта форма подразделяется на следующие виды:

непосредственное, размышления строятся «здесь и сейчас»;
опосредование, понимание достигается при дискуссиях и долгих рассуждениях.

Понятие отображает явления и их совокупность в абстрактной форме на основе существенных сходств или различий. Оно связано с главной языковой единицей – словом. Оно закрепляется в словосочетаниях, без которых не произойдет формирование понятийного процесса. Сформировав понятие, научные дисциплины отражают в них изучаемые явления или объекты. Например, наука «Экономическая теория» образовала термины: «капитал», «спрос», «предложение», «стоимость», «продукция».

Функции:

Познавательная – формируется в результате определения общих предметных черт. Во время понятийного формирования постигаются единые свойства, которые помогают познать сущность объекта.
Коммуникативная – доказывает, что понятие – составляющая общения. Зафиксировав свои мысли и знания, мы обмениваемся ими при коммуникации друг с другом, а также на основе опыта передаем их новому поколению.Так происходит социальное наследование знаний.

Наиболее важным показателем усвоение информации является ее осознание. Например, вы можете использовать какой-либо термин, точно не зная его смысл, но если полностью осознать его сущность, вы не покажитесь некомпетентным человеком. Поэтому осознанность считают важным звеном соединения понятия и понимания.

Суждение

Это обозначение связи между параметрами, отношениями и качествами предметов окружающей нас действительности. Сутью является отрицание или обоснование взаимосвязей. Человек при формировании своего мнения использует уже осознанные сведения и затрагивает этим как умственную деятельность, так и органы чувств и память.

Психолог Дарья Милай

Записаться на прием

Различают два вида:

Формальное. Характеризует факт взаимосвязи объектов без указания на истинность высказывания или ложность («пасмурная погода»).
Эмпирическое. Описывает явления, как результат наблюдения, и позволяет совершить проверку на подлинность («посмотри, какая погода пасмурная»).

Суждение отражает как ложь, так и истину. По характеру выражения существуют две разновидности:

Истинное – все выводы подтверждаются действительностью.
Ложное – все предположения являются недоказанными и не соответствуют реальности.

Компоненты формирования мнения:

Субъект – это высказывание, которое необходимо либо подтвердить, либо отвергнуть.
Предикат – это утверждение или отрицание признаков предметов.

Примером может стать: «Человек обладает членораздельной речью». Теперь постараемся отличить первый термин от другого. Субъектом в данном случае выступает «Человек», а предикатом — «обладает членораздельной речью».

Такая форма мышления также различается и по степени сложности. Выделяются две группы:

Простые («Русский и математика – основные школьные дисциплины»).
Сложные («Если вы будете посещать все лекции, то сдадите все экзамены на отлично»).

Умозаключение

Это наивысшая ступень мышления, которая ведет к новому знанию с применением уже имеющегося. Умозаключительные процессы осуществляются только с использованием логики. Основные компоненты:

посылки – начальные суждения, из которых следует новое;
заключения – свежая информация, полученная логическим путем;
выводы – переход от посылок к заключительным сведениям на основе логики.

Я приведу основную классификацию видов. По характеру строгости правил бывают:

Демонстративные. Главное заключение формируется из посылок.
Недемонстративные. Вывод не зависит от начальных суждений.

По наличию знаний и связи между ними разделяются:

Индукция – переход личности от частного к общему. За конкретными предположениями следуют единые выводы.
Дедукция – здесь, наоборот, человек идет от общего к частному.
Аналогия – при выделении важных признаков предметов возникает вывод.
Предположение – тип, который не подразумевает доказательств. Он только выдвигает теории, которые могут критиковать и опровергать.

Какие бывают формы мышления на основе логики: примеры

Следуя логической структуре умственной деятельности, выдвигаются следующие процессы:

сравнивание;
анализирование;
абстрагирование;
синтезирование;
обобщение.

Сравнительная операция основана на определении сходств и отличий между явлениями. Результатом выступает классификация, выступающая первичной ступенью теоретического понимания.

Очная консультация

Каковы особенности и преимущества очной консультации?

Узнать подробнее

Консультация по скайпу

Каковы особенности и преимущества консультаций по скайпу?

Узнать подробнее

Анализирование – процедура расчленения одного значительного объекта на различные части или признаки с последующим сравнением.

Синтез – с его помощью можно мысленно создать сложный предмет из аналитических составляющих.

Абстрагирование – выделяет значимые свойства и связи явлений и абстрагирует от незначительных. Это процесс детального изучения, в результате исследования формируются понятия.

Обобщение – упорядочение объектов по общим и существенным характеристикам.

Мыслительные операции происходят на основе логических, но это не всегда работает как механизм, в котором функционируют только разум и логика. Очень часто в этот процесс вмешиваются эмоции и полностью его изменяют. Так как эмоциональная составляющая имеет способность менять и стимулировать мыслительную деятельность. Чувства склонны придавать напряжение, стремление к цели и амбиции. Без эмоций продуктивность сводится к нулю, так же как и без логики, знаний и навыков.

Основные виды

Они разделяются по функциям и возможностям. Классификация включает в себя три последовательные ступени развития мышления. Они созданы на основе генетического принципа

Наглядно-действенный тип

Характеризуется наблюдением за реальными объектами и их взаимоотношениями в действительности. Такое познавательное действие является основополагающим элементом любых мыслительных процессов. Этим типом умственной активности активно пользуются дети до 3 лет. Постепенно развиваясь, они:

сравнивают вещи между собой, кладя один на другой;
проводят опыты, разламывая пополам свою любимую игрушку;
синтезируют, строя из «Лего» различные элементы;
составляют классификацию, прибирая кубики по цветам.

Малыш ничего не планирует и не задается целью, он размышляет во время действия, так как оно опережает его мысли. Но у взрослых людей этот вид также проявляется при перестановке мебели или при использовании техники, которой никогда не пользовались. В этих случаях нельзя все предусмотреть и проконтролировать, что-нибудь может точно выйти из под контроля.

Наглядно-образный тип

Опирается на представление и образы. Оно способствует анализу, сравнению и обобщению. Этот тип тесно связан с воображением. Он проявляется у детей в возрасте от 4 до 7 лет, они способны познавать вещи, не применяя практический опыт, им необязательно определять предмет на ощупь, они воспринимают и запоминают его визуально. К примеру, наглядность проявляется в том, что на вопрос: «Почему машина едет?» – ребенок может ответить: «Потому что она зеленая».

Также это вид проявляется и во взрослой жизни при планировании ремонта. Человек заранее представляет себе дизайн интерьера, как бы он хотел расположить мебель, какого цвета обои выбрать или покрасить стены. Наглядно-образное мышление дает возможность продумать все вещи до мелочей, однако они являются невидимыми.

Словесно-логический тип

Это более поздний вид развития умственной деятельности. Он характеризуется применением различных терминов и составлением логических конструкций. Благодаря этому человек способен устанавливать общие связи, предсказывать развитие процессов в природе или обществе. Такой вид протекает по конкретной последовательности: сначала задействуется суждение, затем к нему добавляется другое, и при их соединении возникает умозаключение.

Форма правильной умственной активности

С точки зрения логической деятельности, такое мышление характеризуется четкостью, структурированностью, поэтапностью, аргументированностью и последующим доказательством. Мысль является правильной, если она подчинена логике. Достичь такой мыслительной способности невозможно без понимания всех терминов и их определений.

Кратко о развитии форм мышления: психология мысли

Еще в обучаясь в школе, личность уже овладевает умственной деятельностью и начинает оперировать понятиями. Существует несколько шагов к формированию понятийного процесса:

знакомство с определенными вещами и явлениями;
определение признаков предметов;
отбор наиболее существенных свойств;
обозначение их конкретным словом.

Например, малыши в 2-3 годика показывают пальцем на какую-либо вещь (игрушечная машинка), затем когда они повзрослеют и им исполнится 4-5 лет, они начнут выделять общий признак, который имеет наибольшее значение (игрушка предназначена для того, чтобы в нее играть). В 5-6 лет дети описывают вещи, перечисляя их свойства без всякой последовательности ( машинка – это колеса, руль, багажник, фары). Став старше еще на один год, ребенок начинает отбирать самые основные характеристики (игрушечный автомобиль – это детская игрушка, собака – это животное, тарелка – посуда).

Задайте вопрос

Иногда понимание совершенно не усваивается, тогда происходит алогичность (фантастичность) – это необычное и оригинальное рассуждение, не поддающееся законам логики. Причинами этого служат:

Недостаток знаний и отсутствие опыта.
Замена незнакомых условий задач на знакомые.
Непоследовательное выражение мыслей.

Способы правильного построения умозаключений:

поиск целесообразности в реальности;
определение назначения и сущности окружающих вещей;
нахождение связей между внешними характеристиками и функциями объектов.

Новые разновидности умственной активности

Такие формы как понятие, суждение, а также умозаключение — это три основные составляющие механизма мышления, без них человек не сможет мыслить. Взаимодействие этих компонентов формирует структурированную картинку сознания, а затем развивает интеллектуальные способности.

Свойства мыслительного процесса

Направленность – главная особенность мыслей. Это свидетельствует о том, что у всякого высказывания и размышления есть своя завершенность и цель.
Направление как в будущее, так и в прошлое – человек может думать о том, что произошло с ним вчера, или, наоборот, анализировать, как стоит поступить в той или иной ситуации.
Формирование понятия при помощи умственной активности. Она пытается характеризовать, упорядочить, определить сходства и отличия вещей.
Логичность – обязательный элемент рассуждений.

Как развить детское мышление: методы

Существуют несколько основных методик для расширения кругозора ребенка:

Больше разговаривайте с ним, объясняйте даже самые элементарные вещи. Применяйте в своей речи множество незнакомых ему слов, эпитетов, фразеологизмов. Делайте паузу, изменяйте темп и длину предложений.
Совершайте резкий переход от одной темы к другой или же очень детально описывайте каждую мелочь (описание песни, стихов или погоды) во всех красках.
Прогуливайтесь по не знакомым ему местам, обращайте внимание на все (дерево, куст, цветы, достопримечательность, животные, птицы).
Слушайте вместе музыку самых различных направлений от классики до рока.
Просматривайте изображения в книгах или семейные фотографии.

Заключение

В статье я подробно рассказала, какие операции являются важными формами мышления, как нужно правильно и структурировано мыслить, чтобы не нарушить законы логики и что относится к основным типам мыслительной деятельности. Если ваши мысли находятся в хаотичном состоянии, из-за этого вы не можете никак сконцентрироваться и выстроить последовательность своих действий, записывайтесь на мою личную консультацию, вместе мы преодолеем все барьеры, найдем ответы на все вопросы и оперативно наведем порядок в вашей голове.

В сложных жизненные ситуациях, возникает ощущение безысходности и отчаяния. Самым действенным способом является личная консультация.

Часовая встреча по вашему уникальному запросу в Москве.

Записаться на консультацию

Интенсивный ритм жизни?
Получите он-лайн консультацию из любого уголка мира.

Skype, Viber.

Записаться на консультацию

Валидность статистического заключения: некоторые распространенные угрозы и простые средства правовой защиты

Психологи хорошо осведомлены о традиционных аспектах валидности исследований, введенных Кэмпбеллом и Стэнли (1966) и далее подразделенных и обсуждаемых Куком и Кэмпбеллом (1979). Несмотря на первоначальную критику практически ориентированных и несколько нечетких различий между различными аспектами (см. Cook and Campbell, 1979, стр. 85–91; см. также Shadish et al., 2002, стр. 462–484), четыре аспекта исследования валидность получили признание, и в настоящее время они рассматриваются во многих учебниках по методам исследования в психологии (например, Beins, 2009).; Гудвин, 2010; Гирден и Кабакофф, 2011). В этих и других источниках также обсуждаются методы и стратегии, направленные на обеспечение достоверности исследований. Для упрощения описания, конструктная валидность ищется с использованием хорошо зарекомендовавших себя определений и процедур измерения переменных, внутренняя валидность ищется путем обеспечения контроля внешних переменных и устранения помех, а внешняя валидность ищется путем наблюдения и измерения зависимых переменных в естественных условиях или при соответствующем их представлении. Четвертый аспект валидности исследования, который Кук и Кэмпбелл назвали 9.0003 достоверность статистического заключения (SCV), является предметом данной статьи.

Cook and Campbell, 1979, pp. 39–50) обсуждали, что SCV относится к той степени, в которой данные научного исследования можно обоснованно рассматривать как выявляющие связь (или ее отсутствие) между независимыми и зависимыми переменными в той мере, в какой касаются статистических вопросов . Этот конкретный аспект был отделен от других факторов, действующих в том же направлении (трех других аспектов достоверности), и включает три аспекта: (1) имеет ли исследование достаточную статистическую мощность для обнаружения эффекта, если он существует, (2) существует ли риск того, что исследование «выявит» эффект, которого на самом деле не существует, и (3) как можно с уверенностью оценить величину эффекта. Тем не менее они рассматривали последний аспект как простой шаг вперед после того, как первые два аспекта были удовлетворительно решены, и резюмировали свою позицию, заявляя, что SCV «относится к выводам о том, разумно ли предполагать ковариацию при заданном уровне α и полученном значении». отклонения» (Кук и Кэмпбелл, 19 лет).79, с. 41). Учитывая, что упоминание «полученных дисперсий» было косвенной ссылкой на статистическую мощность, а упоминание α было прямой ссылкой на статистическую значимость, их позиция в отношении SCV могла показаться связанной только с рассмотрением того, что статистическое решение может быть неверным в результате Тип- Ошибки I и II рода. Возможно, вследствие такой буквальной интерпретации обзорные статьи по изучению SCV в опубликованных исследованиях были сосредоточены на силе и значимости (например, Ottenbacher, 19).89; Ottenbacher and Maas, 1999), стратегии, направленные на увеличение SCV, учитывают только эти вопросы (например, Howard et al., 1983), а учебные пособия по этой теме упоминают только или почти только эти вопросы вместе с величинами эффекта (например, Orme, 1991). ; Остин и др., 1998; Ранкупалли и Тандон, 2010). Этот акцент на вопросах важности и силы может также быть причиной того, что некоторые источники называют угрозы для SCV «любым фактором, который приводит к ошибке типа I или типа II» (например, Girden and Kabacoff, 2011, p. 6; см. также Rankupalli and Tandon, 2010, раздел 1.2), как если бы эти ошибки имели идентифицируемые причины, которые можно было бы предотвратить. Следует отметить, что иногда предполагалось, что SCV отражает степень, в которой предэкспериментальные планы предоставляют доказательства причинно-следственной связи (Lee, 19).85) или степень, в которой мета-анализы основаны на репрезентативных результатах, делающих выводы обобщаемыми (Элвик, 1998).

Но цель Кука и Кэмпбелла (1979, стр. 80), несомненно, была шире, поскольку они подчеркивали, что SCV «связан с источниками случайных ошибок и с надлежащим использованием статистики и статистических тестов » (курсив добавлен). Более того, ошибки типа I и типа II являются существенным и неизбежным следствием статистической теории принятия решений, лежащей в основе проверки значимости, и поэтому потенциальное возникновение той или иной из этих ошибок невозможно предотвратить. Фактическое их появление по имеющимся данным также не может быть оценено. Ошибки типа I и типа II всегда будут с нами, и, следовательно, SCV лишь тривиально связан с тем фактом, что исследование никогда не сможет однозначно подтвердить или опровергнуть какую-либо статистическую нулевую гипотезу или исходную исследовательскую гипотезу. Кук и Кэмпбелл, по-видимому, хорошо знали об этой проблеме, когда подчеркивали, что SCV относится к разумным выводам с учетом определенного уровня значимости и заданной мощности. Кроме того, Стивенс (1950, с. 121) настойчиво подчеркивал, что « обязанность статистика ошибаться указанное количество раз», подразумевая, что исследователь должен принять на себя предполагаемый риск ошибок типа I и типа II, использовать статистические методы, которые гарантируют предполагаемую ошибку ставки и рассматривать их как неотъемлемую часть исследовательского процесса. С этой позиции эти ошибки не влияют на SCV, если их вероятность значимо не отличается от предполагаемой. И здесь на сцену выходит альтернативный взгляд на SCV, а именно, были ли данные проанализированы правильно , чтобы извлечь выводы, которые точно отражают то, что данные должны сказать об исследовательском вопросе. Отрицательный ответ вызывает опасения по поводу SCV, помимо тривиальности ошибок типа I или типа II. С этой точки зрения на самом деле существует два типа угроз для SCV. Во-первых, данные подвергаются совершенно неадекватному статистическому анализу, который не соответствует характеристикам плана, использованного для сбора данных, или который не может логически дать ответ на вопрос исследования. Другой — когда используется надлежащий статистический тест, но он применяется в условиях, которые изменяют заявленные вероятности риска. В первом случае вывод будет неверным, разве что по случайности; в последнем вывод не будет неверным при заявленных вероятностях ошибок первого и второго рода.

Позиция, изложенная в предыдущем абзаце, хорошо резюмируется в заявлении Миллигана и Макфиллена (1984, стр. 439) о том, что «при нормальных условиях (…) исследователь не будет знать, когда нулевой эффект был объявлен значимым или когда действительный эффект осталась незамеченной (…) К сожалению, достоверность статистических выводов и окончательная ценность исследования зависят от явного контроля частоты ошибок (типа I и типа II) ». Этот взгляд на SCV подробно обсуждается в некоторых учебниках по методам исследования (например, Beins, 2009)., стр. 139–140; Goodwin, 2010, стр. 184–185), а также были опубликованы некоторые литературные обзоры, показывающие явную несостоятельность SCV в этом отношении.

Например, Миллиган и Макфиллен (Milligan and McFillen, 1984, стр. 438) проанализировали свидетельства того, что «сообществу бизнес-исследований удалось опубликовать большое количество неверных и статистически неадекватных исследований», и они проанализировали и подробно обсудили четыре дополнительных случая (среди многих другие, которые, как сообщается, могли быть выбраны), в которых нарушение SCV произошло из-за серьезных несоответствий между планом исследования и статистическим анализом. Точно так же García-Pérez (2005) рассмотрел альтернативные методы расчета доверительных интервалов для пропорций и обсудил три статьи (среди многих других, которые, как сообщается, могли быть выбраны), в которых были рассчитаны неадекватные доверительные интервалы. Совсем недавно Bakker and Wicherts (2011) провели тщательный анализ психологических статей и подсчитали, что примерно 50% опубликованных статей содержат ошибки в отчетах, хотя они только проверяли, были ли опубликованные p значение было правильным, а не был ли использованный статистический тест подходящим. Аналогичный анализ, проведенный Nieuwenhuis et al. (2011) показали, что в 50% статей, сообщающих о результатах сравнения двух экспериментальных эффектов в ведущих журналах по неврологии, использовалась неправильная статистическая процедура. А Бланд и Альтман (2011) представили дополнительные данные о распространенности неправильных статистических анализов аналогичного характера.

Дополнительным показателем использования неадекватных статистических процедур является рассмотрение опубликованных статей, название которых прямо указывает на повторный анализ данных, представленных в какой-либо другой статье. 3 мая 2012 г. в Web of Science был проведен литературный поиск статей, включающих в название термины «повторный анализ», «повторный анализ», «повторный анализ», «повторный анализ» или «альтернативный анализ». (WoS; http://thomsonreuters.com), что дало 99 таких статей по тематике «Психология», опубликованных в 1990 г. или позже. Хотя некоторые из них были ложноположительными, значительное число из них фактически обсуждали неадекватность анализов, проведенных первоначальными авторами, и сообщали о результатах надлежащих альтернативных анализов, которые обычно полностью опровергали первоначальный вывод. Этот тип результатов при повторном анализе данных встречается чаще, чем предполагают результаты этого быстрого и простого поиска, потому что информация для идентификации не всегда включается в название статьи или включается в какой-либо другой форме: Например, поиск по фразе «более пристальный взгляд» в заголовке выдал 131 статью, многие из которых также представляли повторный анализ данных, опровергающий выводы первоначального исследования.

Плохой дизайн или плохое планирование размера выборки могут, незаметно для исследователя, привести к неприемлемой частоте ошибок типа II, что, безусловно, повлияет на SCV (до тех пор, пока нуль не будет отклонен; если это так, вероятность ошибки типа- II ошибка не имеет значения). Хотя недостаточная мощность из-за отсутствия надлежащего планирования имеет последствия для статистических тестов, тема этой статьи приуменьшает значение этого аспекта SCV (который, возможно, более разумно вписывается в альтернативную категорию с пометкой 9).0003 допустимость проекта ) и подчеркивает идею о том, что SCV сохраняется, когда статистические выводы неверны с заявленными вероятностями ошибок типа I и типа II (независимо от того, была ли последняя запланирована или просто рассчитана). Является ли фактический уровень значимости, использованный в исследовании, или мощность, которую он имел, приемлемым или нет, является другим вопросом, который не влияет на SCV: статистический вывод действителен в пределах заявленных (или рассчитанных) вероятностей ошибок. Нарушение SCV происходит тогда, когда данные не подвергаются адекватному статистическому анализу или когда теряется контроль над ошибками типа I или типа II.

Следует отметить, что еще один компонент был включен в рассмотрение SCV в продолжении Shadish et al. (2002) книги Кука и Кэмпбелла (1979), а именно размер эффекта. Величина эффекта связана с так называемой ошибкой типа III (Crawford et al., 1998), то есть со статистически значимым результатом, не имеющим значимого практического значения и возникающим только при использовании огромной выборки. Этот вопрос оставлен в стороне в настоящей статье, поскольку адекватное рассмотрение и отчетность о величине эффекта исключает ошибки типа III, хотя рекомендации Уилкинсона и Целевой группы по статистическому выводу (1999) в этом отношении не всегда соблюдаются. Рассмотрим, например, исследование связи между половым влечением и сексуальным влечением, проведенное Липпой (2007). Корреляции, обычно ниже 0,3 по абсолютной величине, были объявлены сильными в результате p значений ниже 0,001. При размерах выборки, иногда приближающихся к 50 000 парных наблюдений, даже корреляции со значением 0,04 оказались значимыми в этом исследовании. Безусловно, необходимо уделять больше внимания величине эффекта как исследователям, так и редакторам и рецензентам журналов.

В оставшейся части этого документа анализируются три распространенные практики, которые приводят к взлому SCV, а также обсуждаются простые способы их замены.

Правила прекращения сбора данных без контроля частоты ошибок типа I

Асимптотическая теория, которая обеспечивает обоснование проверки значимости нулевой гипотезы (NHST), предполагает так называемую фиксированную выборку , что означает, что размер n выборка сама по себе не является случайной величиной или, другими словами, размер выборки определен заранее, и статистическая проверка выполняется после того, как вся выборка данных собрана. Было разработано множество процедур для определения размера выборки, который должен иметь выборка в соответствии с запланированной мощностью (Ahn et al., 2001; Faul et al., 2007; Nisen and Schwertman, 2008; Jan and Shieh, 2011); эффект, который пытались обнаружить (Морс, 1999), или ширину интересующих доверительных интервалов (Graybill, 1958; Boos and Hughes-Oliver, 2000; Shieh and Jan, 2012). Обзоры см. в Dell et al. (2002) и Maxwell et al. (2008). Во многих случаях исследователь просто стремится собрать как можно большую выборку. Асимптотическая теория поддерживает NHST при фиксированных предположениях о выборке, независимо от того, был ли запланирован размер выборки.

В отличие от фиксированной выборки, последовательная выборка подразумевает, что количество наблюдений не фиксировано заранее, а зависит по некоторому правилу от уже собранных наблюдений (Wald, 1947; Анскомб, 1953 год; Уэтерилл, 1966). На практике данные анализируются по мере их поступления, и сбор данных прекращается, когда собранные до сих пор наблюдения удовлетворяют какому-либо критерию. Использование последовательной выборки сталкивается с двумя проблемами (Anscombe, 1953, стр. 6): (i) разработка подходящего правила остановки и (ii) поиск подходящей тестовой статистики и определение ее выборочного распределения. Простая постановка второй проблемы свидетельствует о том, что выборочное распределение обычных тестовых статистических данных для фиксированной выборки больше не выполняется при последовательной выборке. Эти выборочные распределения относительно легко получить в некоторых случаях, особенно в тех случаях, когда используются отрицательные биномиальные параметры (Anscombe, 19).53; Гарсия-Перес и Нуньес-Антон, 2009 г.). Выбор между фиксированной и последовательной выборкой (иногда изображаемый как «намерение экспериментатора»; см. Wagenmakers, 2007) имеет важные последствия для NHST, поскольку вероятность того, что наблюдаемые данные совместимы (по любому критерию) с истинной нулевой гипотезой, обычно сильно различается в зависимости от модели. методы выборки. Эту проблему обычно обходят стороной те, кто рассматривает собранные данные как «верный факт», как будто метод выборки, используемый для сбора данных, не имеет никакого значения или не должен влиять на интерпретацию данных.

Есть веские причины для использования последовательной выборки в психологических исследованиях. Например, в клинических исследованиях, в которых пациентов набирают на ходу, экспериментатор может захотеть анализировать данные по мере их поступления, чтобы иметь возможность предотвратить назначение кажущегося неэффективным или даже вредного лечения новым пациентам. В исследованиях, включающих контрольную группу из списка ожидания, индивидуумов из этой группы обычно переводят в экспериментальную группу в середине эксперимента. В исследованиях с лабораторными животными экспериментатор может захотеть прекратить тестирование животных до того, как будет достигнуто запланированное количество, чтобы животные не тратились впустую, когда эффект (или его отсутствие) кажется установленным. В этих и аналогичных случаях решение о продолжении сбора данных принимается на основе анализа уже собранных данных, как правило, с использованием статистического теста, разработанного для использования в условиях фиксированной выборки. В других случаях экспериментаторы проверяют свою статистическую гипотезу каждый раз, когда собирается новое наблюдение или блок наблюдений, и продолжают эксперимент до тех пор, пока не посчитают, что данные так или иначе являются окончательными. Было разработано программное обеспечение, которое позволяет экспериментаторам выяснить, сколько еще наблюдений потребуется для того, чтобы незначительно незначимый результат стал значимым, исходя из предположения, что выборочная статистика останется неизменной при сборе дополнительных данных (Морс, 19). 98).

Было показано, что практика повторного тестирования и необязательных остановок непредсказуемым образом влияет на эмпирическую частоту ошибок типа I статистических тестов, разработанных для использования при фиксированной выборке (Anscombe, 1954; Armitage et al., 1969; McCarroll et al. , 1992; Strube, 2006; Fitts, 2011а). То же самое происходит, когда принимается решение о сборе дополнительных данных о доказательствах незначительного (не)значимого результата (Shun et al., 2001; Chen et al., 2004). Неточность статистических тестов в этих условиях представляет собой нарушение SCV, потому что статистический вывод, таким образом, не может быть неверным с предполагаемыми (и явно заявленными) вероятностями ошибок типа I и типа II. Но есть простой способ обойти инфляцию частоты ошибок типа I внутри NHST, который устраняет угрозу для SCV, которую влекут за собой повторное тестирование и необязательная остановка.

В том, что, по-видимому, является первой разработкой последовательной процедуры с контролем частоты ошибок типа I в психологии, Фрик (1998) предложил проводить повторное статистическое тестирование в соответствии с так называемым правилом COAST (составной открытый адаптивный последовательный тест). : Если тест дает p < 0,01, прекратите сбор данных и отклоните нуль; если он дает p > 0,36, также остановитесь и не отбрасывайте ноль; в противном случае соберите больше данных и повторите тестирование. Низкий критерий при 0,01 и по высокому критерию при 0,36 были выбраны путем моделирования, чтобы обеспечить окончательную частоту ошибок типа I 0,05 для парных проб t испытаний. Использование одних и тех же низких и высоких критериев обеспечило аналогичный контроль частоты ошибок типа I для тестов корреляции «продукт-момент», но они дали несколько консервативные тесты взаимодействия в 2 × 2 между субъектами ANOVA. Фрик также признал, что корректировка низких и высоких критериев может потребоваться в других случаях, хотя он не обращался к ним. Тем не менее это сделали другие, которые изменили и расширили подход Фрика (например, Botella et al., 2006; Ximenez and Revuelta, 2007; Fitts, 2010a,b, 2011b). Результатом являются последовательные процедуры с правилами остановки, которые гарантируют точный контроль окончательной частоты ошибок типа I для статистических тестов, которые более широко используются в психологических исследованиях.

Тем не менее, эти методы, кажется, никогда не использовались в реальных исследованиях, или, по крайней мере, их использование не признавалось. Например, из девяти ссылок на статью Фрика (1998), перечисленных в WoS по состоянию на 3 мая 2012 года, только одна ссылка взята из статьи (опубликованной в 2011 году), в которой, как сообщается, использовалось правило COAST, хотя и непреднамеренно. И в WoS нет ни одной цитаты из статей, сообщающих об использовании расширений и модификаций Botella et al. (2006) или Хименес и Ревуэльта (2007). Возможно, исследователи в области психологии неизменно используют фиксированную выборку, но трудно поверить, что «просмотр данных» или «мониторинг данных» никогда не использовались или что результаты такого промежуточного анализа никогда не побуждали исследователей собирать какие-то дополнительные данные. Вагенмакерс (2007, стр. 785) выразил сожаление по поводу того, что «неясно, какой процент от p значения, о которых сообщается в экспериментальной психологии, были загрязнены какой-либо формой необязательной остановки. В разделах «Результаты» просто нет информации, которая позволяла бы оценить, в какой степени произошла необязательная остановка». Эта неуверенность была быстро разрешена John et al. (2012). Они опросили более 2000 психологов и получили очень показательные результаты: респонденты утвердительно признали практику просмотра данных, мониторинга данных или условной остановки в диапазоне от 20 до 60%.

Помимо предложения John et al. (2012) о том, чтобы авторы раскрывали эти детали полностью, и предложенного Simmons et al. (2011) списка требований к авторам и руководств для рецензентов, решение проблемы простое: использование стратегии, которые контролируют частоту ошибок типа I при повторном тестировании и факультативной остановке. Эти стратегии широко использовались в биомедицинских исследованиях на протяжении десятилетий (Bauer and Köhne, 1994; Mehta and Pocock, 2011). Нет причин, по которым психологические исследования должны игнорировать их и отказываться от эффективных исследований с контролем частоты ошибок типа I, особенно когда эти стратегии также были адаптированы и усовершенствованы для использования в наиболее распространенных планах психологических исследований (Frick, 19). 98; Ботелла и др., 2006 г.; Хименес и Ревуэльта, 2007 г.; Фиттс, 2010а,б).

Следует также подчеркнуть, что не все случаи повторного тестирования или необязательная остановка без контроля частоты ошибок типа I угрожают SCV. Нарушение SCV происходит только тогда, когда заключение по вопросу исследования основано на использовании этих практик. Для приемлемого использования рассмотрите исследование Xu et al. (2011). Они исследовали предпочтения приматов по порядку, чтобы выяснить, предпочитают ли приматы получать лучший предмет первым, а не последним. Их процедура включала несколько экспериментов, и они заявили, что «три значимых сеанса (двусторонний биномиальный тест на сеанс, p <0,05), или от каждой обезьяны требовалось 10 последовательных незначимых сеансов перед переходом к следующему эксперименту. Три значимых сеанса не обязательно были последовательными (…) Десять последовательных незначимых сеансов означали, что обезьяна не отдавала предпочтение» (стр. 2304). В этом случае использование повторного тестирования с необязательной остановкой при номинальном уровне значимости 95% для каждого отдельного теста является частью рабочего определения переменной результата, используемой в качестве критерия для перехода к следующему эксперименту. И, в любом случае, общая вероятность неправильной классификации обезьяны по этому критерию, безусловно, фиксируется на известном значении, которое может быть легко выведено из уровня значимости, заявленного для каждого отдельного биномиального критерия. Можно возражать против значения результирующего риска неправильной классификации, но это не вызывает опасений по поводу SCV.

Таким образом, использование повторного тестирования с факультативной остановкой угрожает SCV из-за отсутствия контроля частоты ошибок типа I и типа II. Простой способ обойти это — воздержаться от этой практики и придерживаться фиксированных допущений выборки статистических тестов; в противном случае используйте статистические методы, которые были разработаны для использования с повторным тестированием и дополнительной остановкой.

Предварительные проверки предположений

Для получения выборочного распределения тестовой статистики, используемой в параметрическом NHST, необходимо сделать некоторые предположения о распределении вероятностей наблюдений или о параметрах этих распределений. Предположения о нормальности распределений (во всех тестах), однородности дисперсий (в двухвыборке Стьюдента 9Хорошо известны случаи критерия 0003 t средних значений или дисперсионного анализа, включающего факторы между субъектами), сферичность (в дисперсионном анализе с повторными измерениями), гомоскедастичность (в регрессионном анализе) или однородность наклонов регрессии (в ANCOVA). Имеющиеся данные могут соответствовать или не соответствовать этим предположениям, и некоторые параметрические тесты были разработаны при альтернативных предположениях (например, критерий Уэлча для двухвыборочных средних или поправочные коэффициенты для степеней свободы F статистики из дисперсионного анализа). В большинстве учебников по вводной статистике подчеркивается, что предположения, лежащие в основе статистических тестов, должны быть формально проверены, чтобы определить подходящую тестовую статистику для интересующей нулевой гипотезы. Хотя эта рекомендация кажется разумной, ее выполнение может привести к серьезным последствиям для SCV.

Многочисленные исследования, проведенные за последние десятилетия, показали, что двухэтапный подход, при котором сначала проверяются предположения, а затем проверяется интересующая нулевая гипотеза, оказывает серьезное влияние на частоту ошибок типа I и типа II. На первый взгляд может показаться, что это просто результат каскадных бинарных решений, каждое из которых имеет свои собственные вероятности ошибок первого и второго рода; тем не менее, это результат более сложных взаимодействий частот ошибок типа I и типа II, которые не имеют фиксированных (эмпирических) вероятностей в случаях, которые в конечном итоге обрабатываются так или иначе в соответствии с результатами предварительного теста: Результирующие частоты ошибок типа I и типа II условного теста не могут быть предсказаны на основе соответствующих показателей предварительного и условного тестов. Тщательный анализ того, какие факторы влияют на частоту ошибок типа I и типа II двухэтапных подходов, выходит за рамки этой статьи, но читатели должны знать, что в принципе ничто не предполагает, что двухэтапный подход может быть адекватным. Ситуации, которые были изучены более тщательно, включают в себя предварительные проверки согласия на нормальность перед проведением одновыборочного t тест (Easterling and Anderson, 1978; Schucany and Ng, 2006; Rochon and Kieser, 2011), предварительные тесты на равенство дисперсий перед проведением двухвыборочного t теста на средние значения (Gans, 1981; Moser and Stevens , 1992; Zimmerman, 1996, 2004; Hayes and Cai, 2007), предварительные тесты равенства дисперсий и нормальности, предшествующие двухвыборочным t тестам на средние значения (Rasch et al., 2011), или предварительные тесты гомоскедастичности перед регрессионный анализ (Кодилл, 19 лет).88; Нг и Уилкокс, 2011). Эти и другие исследования предоставляют доказательства, которые настоятельно рекомендуют не проводить предварительную проверку предположений. Почти все эти авторы прямо рекомендовали отказаться от этой практики и надеялись, что вводящие в заблуждение и ошибочные советы, данные во вводных учебниках, будут удалены. Уэллс и Хинтце (2007, стр. 501) пришли к выводу, что «проверка предположений с использованием тех же данных, которые должны быть проанализированы, хотя и привлекательна из-за своей эмпирической природы, является бесплодной попыткой из-за негативных последствий для фактического теста интереса. ” Последствия заключаются в существенных, но неизвестных изменениях частоты ошибок типа I и типа II и, следовательно, нарушении SCV.

Некоторые авторы предполагают, что эту проблему можно решить, заменив формальную проверку предположений решением, основанным на подходящем графическом отображении данных, которое помогает исследователям на глаз судить о достоверности предположения. Следует подчеркнуть, что проблема остается, поскольку решение о том, как анализировать данные, зависит от результатов предварительного анализа. Проблема вызвана не формальной предварительной проверкой, а условным подходом к анализу данных. Использование неформального предварительного теста только препятствует точному исследованию последствий для частоты ошибок типа I и типа II. Но философия «с глаз долой, из сердца вон» не устраняет проблему.

Таким образом, кажется, что исследователь должен сделать выбор между двумя злами: либо не проверять предположения (и, таким образом, угрожать SCV в результате неконтролируемой частоты ошибок типа I и типа II, которые возникают из-за потенциально неправомерного применения статистический тест) или их тестирование (а затем также потеря контроля над частотой ошибок типа I и типа II из-за двухэтапного подхода). Оба подхода неадекватны, поскольку применение ненадежных статистических тестов к данным, которые не удовлетворяют допущениям, обычно имеет такие же серьезные последствия для SCV, как и проверка предварительных допущений при двухэтапном подходе. Одно из решений дилеммы состоит в переходе к статистическим процедурам, разработанным для использования в рамках двухэтапного подхода. Например, Альберс и др. (2000) использовали асимптотику второго порядка для получения размера и мощности двухэтапного теста для независимых средних, которым предшествует тест на равенство дисперсий. К сожалению, выводы такого типа трудновыполнимы и, следовательно, недоступны для большинства интересующих нас случаев. Второе решение состоит в использовании классической тестовой статистики, которая доказала свою устойчивость к нарушению своих предположений. Действительно, были выявлены надежные безусловные тесты для средних значений или параметров регрессии (см. Sullivan and D’Agostino, 19).92; Ламли и др., 2002; Циммерман, 2004, 2011; Хейс и Кай, 2007 г.; Нг и Уилкокс, 2011). И третье решение — переход на современные надежные методы (см., например, Wilcox and Keselman, 2003; Keselman et al., 2004; Wilcox, 2006; Erceg-Hurn and Mirosevich, 2008; Fried and Dehling, 2011).

Отказ от двухэтапного подхода любым из этих способов восстановит SCV при соблюдении важного требования использования статистических методов, допущения которых не нарушаются характеристиками данных.

Регрессия как средство исследования двумерных отношений всех типов

Корреляционные методы определяют одну из ветвей научной психологии (Cronbach, 1957) и до сих пор широко используются в некоторых областях психологии. Будь то регрессионный анализ или анализ скрытых переменных (Bollen, 2002), этим методам подвергается огромное количество данных. Регрессионный анализ основан на допущении, которое часто упускается из виду в психологии, а именно, что переменные-предикторы имеют фиксированные значения и измеряются без ошибок. Это допущение, справедливость которого можно, очевидно, оценить, не прибегая к какой-либо предварительной статистической проверке, приводится во всех учебниках по статистике.

В некоторых областях психологии предикторы на самом деле обладают этой характеристикой, потому что они являются физическими переменными, определяющими величину стимулов, и любая ошибка, с которой измеряются эти величины (или с которыми создаются стимулы с выбранными величинами), на практике пренебрежимо мала. Среди прочего, это имеет место в психофизических исследованиях, направленных на оценку психофизических функций, описывающих форму отношения между физической величиной и воспринимаемой величиной (например, Грин, 1982) или психометрических функций , описывающих форму отношения между физической величиной и производительностью в задачах обнаружения, различения или идентификации (Армстронг и Маркс, 1997; Сабери и Петросян, 2004; Гарсия-Перес и др. , 2011). Регрессия или аналогичные методы обычно используются для оценки параметров этих отношений, с величиной стимула в качестве независимой переменной и воспринимаемой величиной (или производительностью) в качестве зависимой переменной. Использование регрессии в этих случаях уместно, поскольку независимая переменная имеет фиксированные значения, измеренные без ошибок (или с незначительной ошибкой). Еще одна область, в которой допустимо использование регрессии, — это имитационное моделирование восстановления параметров (García-Pérez et al., 2010), где истинные параметры, генерирующие данные, по определению не содержат ошибок измерения.

Но очень немногие другие переменные-предикторы, используемые в психологии, соответствуют этому требованию, поскольку они часто представляют собой результаты тестов или показатели эффективности, на которые обычно влияет незначительная, а иногда и большая ошибка измерения. Так обстоит дело с долей попаданий и долей ложных срабатываний в психофизических задачах, теоретическая зависимость которых является линейной при некоторых моделях обнаружения сигналов (DeCarlo, 1998) и, таким образом, предполагает использование простой линейной регрессии для оценки ее параметров. Простая линейная регрессия также иногда используется в качестве дополнения к статистическим тестам равенства средних в исследованиях, в которых оценивается эквивалентность или согласие (например, Maylor and Rabbitt, 19).93; Baddeley and Wilson, 2002), и в этих случаях эквивалентность подразумевает, что наклон не должен существенно отличаться от единицы, а точка пересечения не должна существенно отличаться от нуля. Использование простой линейной регрессии также широко распространено в предварительных исследованиях после Greenwald et al. (1995; см. также Дрейн и Гринвальд, 1998), где точка пересечения (а иногда и наклон) линейной регрессии эффекта прайминга на обнаруживаемость прайма обычно подвергается NHST.

Во всех только что рассмотренных случаях и во многих других, где X переменная в регрессии Y на X измеряется с ошибкой, изучение отношения между X и Y посредством регрессии неадекватно и имеет серьезные последствия для SCV. Наименьшая из этих проблем заключается в том, что нет основы для распределения ролей независимой и зависимой переменных в уравнении регрессии (поскольку между переменными существует ненаправленная связь, часто даже без отношения временного предшествования), но параметры регрессии будут различаться. в зависимости от того, как распределяются эти роли. Во влиятельных работах, о которых большинство исследователей в области психологии, по-видимому, не знает, Уолд (1940) и Мандански (1959) отличали отношения регрессии от структурных отношений, причем последние отражают случай, когда обе переменные измеряются с ошибкой. Оба автора проиллюстрировали последствия подгонки линии регрессии, когда задействовано структурное отношение, и вывели подходящие оценки и тесты значимости для параметров наклона и пересечения структурного отношения. Эта тема была доведена до сведения психологов Исааком (1970) в критике Трейсмана и Уоттса (19).66) использование простой линейной регрессии для оценки эквивалентности двух альтернативных оценок психофизической чувствительности ( d ′ меры из анализа теории обнаружения сигналов). Разница между регрессией и структурными отношениями кратко упоминается во многих элементарных книгах по регрессии, где подробно рассматривается вопрос о подгонке структурных отношений (иногда называемый регрессией Деминга или регрессионной моделью ошибок в переменных ). в большинстве промежуточных и продвинутых книг по регрессии (например, Fuller, 1987; Draper and Smith, 1998) и практические руководства (например, Cheng and Van Ness, 1994; Dunn and Roberts, 1999; Dunn, 2007). Но этот тип анализа не входит в набор инструментов среднего исследователя психологии ¹ . Напротив, обращение к этому типу анализа довольно распространено в биомедицинских науках.

Использование этого похвального метода может быть обобщено, когда исследователи осознают, что оценки наклона β и точки пересечения α структурного отношения могут быть легко вычислены с помощью 9X̄,(2)

, где X̄,Ȳ,Sx2,Sy2 и Sxy — выборочные средние значения, дисперсии и ковариация X и Y , а λ=σεy2∕σεx2 — отношение дисперсий измерения ошибки в Y и в X . Когда X и Y являются одной и той же переменной, измеренной в разное время или при разных условиях (как в Maylor and Rabbitt, 1993; Baddeley and Wilson, 2002), можно с уверенностью предположить, что λ = 1 (фактическое применение см. Смит и др., 2004). В других случаях можно использовать грубую оценку, так как было показано, что оценки α и β являются надежными, за исключением крайних отклонений приблизительной оценки λ от ее истинного значения (Ketellapper, 19).83).

Для иллюстрации рассмотрим Yeshurun et al. (2008) сравнение оценок теории обнаружения сигнала d ′ в каждом из интервалов двух альтернативных задач с принудительным выбором, которые они объявили разными, как показал регрессионный анализ через начало координат. Обратите внимание, что именно в этом контексте Исаак (1970) продемонстрировал неуместность регрессии. Данные показаны на рисунке 1, а Yeshurun et al. отклонил равенство d1′ и d2′, потому что наклон регрессии через начало координат (красная линия, наклон которой составляет 0,908) значительно отличался от единицы: 95% доверительный интервал для наклона колебался между 0,844 и 0,973. Используя уравнения 1 и 2, оценочное структурное соотношение представлено синей линией на рисунке 1. Разница кажется незначительной на первый взгляд, но наклон структурного соотношения составляет 0,963, что незначительно отличается от единицы ( p = 0,738, двусторонний, см. Isaac, 1970, стр. 215). Этот результат, который переворачивает вывод, сделанный при неадекватном анализе данных, является репрезентативным для других случаев, в которых нулевая гипотеза H ₀ : β = 1 отклонено. Причина двойная: (1) наклон структурной зависимости оценивается с большой погрешностью посредством регрессии (Riggs et al., 1978; Kalantar et al., 1995; Hawkins, 2002) и (2) основанные на регрессии статистические тесты H ₀ : β = 1 показывает эмпирическую частоту ошибок типа I, которая намного выше номинальной частоты, когда обе переменные измеряются с ошибкой (García-Pérez and Alcalá-Quintana, 2011).

Рисунок 1. Повторный график данных Yeshurun et al. (2008, их рисунок 8) с их подобранной линией регрессии через начало координат (красная линия) и подобранной структурной связью (синяя линия) . Линия идентификации показана штриховой линией для сравнения. Дополнительный анализ SCV исходного исследования см. в García-Pérez and Alcalá-Quintana (2011).

В целом, SCV улучшится, если будут подобраны структурные отношения вместо уравнений регрессии, когда обе переменные измеряются с ошибкой.

Заключение

Ошибки типа I и типа II являются важными компонентами статистической теории принятия решений, лежащей в основе NHST, и поэтому нельзя ожидать, что данные однозначно ответят на исследовательский вопрос. В этой статье пропагандируется точка зрения на SCV, которая не акцентирует внимание на этих неизбежных ошибках и вместо этого рассматривает два альтернативных вопроса: (1) используются ли статистические тесты, которые соответствуют дизайну исследования, целям исследования и формальным характеристикам данных и (2) применяются ли они в условиях, при которых результирующие коэффициенты ошибок Типа I и Типа II соответствуют тем, которые объявлены как ограничивающие достоверность заключения. Были обсуждены некоторые примеры общих угроз для SCV в этом отношении и предложены простые и осуществимые решения. Из соображений объема в этой статье не рассматривается еще одна угроза для SCV, а именно проблемы, возникающие при многократном тестировании (т. е. при одновременном тестировании более чем одной гипотезы). Множественное тестирование является обычным явлением в исследованиях картирования мозга, и некоторые последствия для SCV обсуждались, например, Bennett et al. (2009 г.), Вул и др. (2009a,b) и Vecchiato et al. (2010).

Все обсуждение в этой статье предполагало частотный подход к анализу данных. В заключение и прежде чем комментировать, как можно улучшить SCV, стоит сказать несколько слов о том, как байесовские подходы работают с SCV.

Байесовский подход

Сторонники байесовского подхода к анализу данных, проверке гипотез и выбору модели (например, Дженнисон и Тернбулл, 1990; Вагенмакерс, 2007; Мэтьюз, 2011) преувеличивают проблемы частотного подхода и хвалят предлагаемые решения. с помощью байесовского подхода: байесовские факторы (BF) для проверки гипотез, достоверные интервалы для оценки интервалов, байесовские апостериорные вероятности, байесовский информационный критерий (BIC) в качестве инструмента для выбора модели и, прежде всего, строгая зависимость от наблюдаемых данных и независимость от план выборочного контроля (т. е. фиксированный или последовательный отбор проб). В этих альтернативах есть неоспоримые достоинства, и справедливое сравнение с их частотными аналогами требует подробного анализа, который выходит за рамки данной статьи. Тем не менее, я не могу удержаться от соблазна прокомментировать предполагаемые проблемы частотного подхода, а также позицию байесовского подхода по отношению к SCV.

Одно из предпочтительных возражений против значений p состоит в том, что они относятся к данным, которые никогда не собирались и, таким образом, не должны влиять на решение о том, какую гипотезу поддерживают или не подтверждают наблюдаемые данные. Интуитивно привлекательный, как это может показаться, аргумент ошибочен, потому что референтом для значения p не являются другие наборы данных, которые можно было бы наблюдать в незавершенных повторениях того же эксперимента. Вместо этого референтом являются свойства самой тестовой статистики, которая гарантированно имеет заявленное выборочное распределение, когда данные собираются так, как предполагалось при выводе такого распределения. Статистические тесты представляют собой откалиброванные процедуры с известными свойствами, и эта калибровка делает их результаты интерпретируемыми. Как и в случае с любой другой калиброванной процедурой или измерительным прибором, достоверность результата зависит только от соблюдения спецификаций использования. И, конечно же, тестовая статистика и результирующая p значение в приложении нельзя обвинять в последствиях неспособности собрать данные должным образом или применить соответствующий статистический тест.

Рассмотрим двухвыборочный тест t на средние значения. Те, кому нужен референт, могут заметить, что значение p для данных данного эксперимента относится к бесчисленному количеству раз, когда такой тест применялся к данным любого эксперимента в любой дисциплине. Калибровка теста t гарантирует, что при правильном использовании с уровнем значимости, скажем, 5%, истинная нулевая гипотеза будет отвергнута в 5% случаев, независимо от того, какова экспериментальная гипотеза, каковы переменные, каковы данные, о чем эксперимент, кто его проводит или в какой области исследований. что за 9Значение 0003 p показывает, насколько вероятно, что статистика t достигнет наблюдаемого значения, если нулевое значение было правильным, с только тривиальной связью с данными, наблюдаемыми в рассматриваемом эксперименте. И это только помещает в четкие количественные рамки логику, которую человек с улицы использует, чтобы судить, например, о том, что удар молнии четыре раза за последние 10 лет не может случиться с кем-либо еще, или что источник огромных и неотслеживаемых доходов политика не является результатом якобы многочисленных выигрышей в лотерею за последние пару лет. В любом случае преимущество частотного подхода в отношении SCV заключается в том, что вероятность ошибки типа I или типа II может быть четко и недвусмысленно указана, что не следует путать с утверждением, что 9Значение 0003 p — это вероятность ошибки типа I в текущем деле или то, что это мера силы доказательства против нуля, которую предоставляют текущие данные. Наиболее распространенными проблемами, связанными со значениями p , являются их возможность неправильного использования и широко распространенное неверное толкование (Nickerson, 2000). Но неправильное использование или неверная интерпретация не делают значения NHST и p неинтерпретируемыми или бесполезными.

Утверждается, что байесовские подходы лишены этих предполагаемых проблем и позволяют делать выводы, основанные исключительно на данных. В наивном описании проверки байесовской гипотезы Малакофф (1999) приписывает биостатистику Стивену Гудману утверждение о том, что байесовский подход «утверждает, что существует X%-ная вероятность того, что ваша гипотеза верна, а не то, что существует какой-то замысловатый шанс того, что, если вы предполагаете, что нулевая гипотеза верна, вы получите аналогичный или более экстремальный результат, если вы повторите свой эксперимент тысячи раз». Помимо того, что это вводит в заблуждение и отражает плохое понимание логики калиброванных методов NHST, в этом и других отчетах не упоминается то, что байесовский потенциал для определения вероятности того, что гипотеза верна, не материализуется без двух важных дополнительных фрагментов информации. Один это априорно вероятности каждой из конкурирующих гипотез, которые уж точно не исходят из данных. Другой — это вероятность наблюдаемых данных при каждой из конкурирующих гипотез, которая имеет то же происхождение, что и частотное значение p , и расчет которой требует допущений о распределении, которые обязательно должны учитывать метод выборки.

На практике при проверке байесовской гипотезы обычно вычисляются BF, и результат может быть сформулирован как «альтернативная гипотеза 9».в 0003 x раз больше, чем нуль», хотя вероятность того, что этот тип утверждения неверен, практически неизвестна. Исследователь может быть доволен заключением такого типа, но сколько из этих шансов исходит из данных, а сколько из дополнительных предположений, необходимых для вычисления BF, не поддается расшифровке. Во многих случаях исследования направлены на сбор и анализ данных для принятия обоснованных решений, например, следует ли прекратить применение лечения, следует ли внести изменения в образовательную программу, следует ли принудительно включить дневное освещение фарами или использовать в автомобиле мобильные телефоны. телефоны должны быть запрещены. Как и частотный анализ, байесовский подход не гарантирует, что решения будут правильными. Кто-то может возразить, что определение того, насколько вероятнее одна гипотеза по сравнению с другой, не принимает решения отвергнуть или не отвергнуть какую-либо из них, и, следовательно, байесовские подходы к проверке гипотез свободны от ошибок типа I и типа II. Хотя технически это правильно, проблема остается с точки зрения SCV: статистика — это лишь небольшая часть исследовательского процесса, конечной целью которого является получение заключения и принятие решения, и исследователи находятся в лучшем положении для защиты своих утверждений, если они могут дополнить их заявлением о вероятности того, что эти утверждения ошибочны.

Интересно, что анализ решений, основанных на байесовских подходах, показал, что они ничем не лучше частотных решений в отношении ошибок типа I и типа II и что параметрические предположения (т. е. выбор априорного и предполагаемого распределения наблюдений) решающим образом определяют эффективность байесовских методов. Например, байесовская оценка также подвержена потенциально большому смещению и недостаточной точности (Алькала-Кинтана и Гарсия-Перес, 2004; Гарсия-Перес и Алькала-Кинтана, 2007), вероятность охвата байесовских достоверных интервалов может быть хуже, чем частотных доверительных интервалов (Agresti and Min, 2005; Alcalá-Quintana and García-Pérez, 2005), а байесовская апостериорная вероятность при проверке гипотез может быть произвольно большой или малой (Zaslavsky, 2010). С другой стороны, использование BIC для выбора модели может отбрасывать истинную модель в 20 % случаев, в то время как одновременный тест хи-квадрат размера 0,05 отклоняет истинную модель в 3–7 % случаев, что близко к заявленному. перформанс (Гарсия-Перес и Алькала-Кинтана, 2012 г.). В любом случае вероятности ошибок первого и второго рода в практических решениях, принимаемых по результатам байесовского анализа, всегда будут неизвестны и неконтролируемы.

Улучшение SCV исследований

Большинство нарушений SCV возникают из-за плохого понимания статистических процедур и, как следствие, неадекватного использования. Эти проблемы могут быть легко исправлены, как показано в этой статье, но проблем не возникло бы, если бы исследователи изначально имели лучшую статистическую подготовку. Было время, когда просто нельзя было проводить статистические тесты без умеренного понимания NHST. Но в наши дни применение статистических тестов находится на расстоянии одного щелчка мыши, и все, что учащиеся считают необходимым, — это выучить правило, по которому p значений, поступающих из статистического программного обеспечения, говорят им, следует ли принять или отвергнуть гипотезу, как показало исследование Hoekstra et al. (2012), кажется, раскрывает.

Одним из способов искоренения этой проблемы является улучшение статистического образования на уровне бакалавриата и магистратуры, возможно, не только с акцентом на формальном обучении ряду методов, но и на предоставлении студентам необходимых основ, которые впоследствии позволят им понимать и применять методы. для которых они не получили никакой специальной формальной подготовки. В своем анализе статистических ошибок в опубликованных работах Миллиган и Макфиллен (1984, с. 461) пришел к выводу, что «при выполнении проектов исследователи-прикладники или студенты нередко используют или применяют статистические процедуры, для которых они не прошли формального обучения. Это так же неуместно, как если бы человек проводил исследование в данной области контента, не прочитав существующую справочную литературу по этой теме. Человек просто не готов проводить качественные исследования. Отношение к тому, что статистические технологии второстепенны или менее важны по сравнению с формальным обучением человека, недальновидно. Исследователи вряд ли овладеют дополнительными статистическими понятиями и методами после окончания школы. Таким образом, статистическая подготовка по многим программам должна быть усилена. Одного курса по планированию эксперимента и одного курса по многомерному анализу, вероятно, недостаточно для того, чтобы обычный студент усвоил материал курса. Тот, кто обучен только теории и содержанию, будет плохо подготовлен к тому, чтобы способствовать развитию области или критически оценивать исследования других». Но статистическое образование, по-видимому, не сильно изменилось за последующие 25 лет, как показали опросы, проведенные Aiken et al. (1990), Фридрих и др. (2000), Айкен и др. (2008) и Henson et al. (2010). Конечно, в этой области еще предстоит проделать некоторую работу, и я могу только поддержать предложения, сделанные в только что процитированных документах. Но существует также проблема нездоровой чрезмерной зависимости от узкоспециализированного программного обеспечения для анализа данных, которое практически сводит на нет любые усилия по обучению и продвижению альтернатив (см. список «Прагматических факторов», обсуждаемый Borsboom, 2006 г.). , стр. 431–434).

Последняя траншея в борьбе с нарушениями SCV занята редакторами журналов и обозревателями. В идеале они также следят за проблемами в этом отношении. Подробного анализа процесса рецензирования в журналах по психологии не существует (но см. Nickerson, 2005), и некоторые данные показывают, что в центре внимания процесса рецензирования не всегда находится качество или достоверность исследования (Sternberg, 2002; Nickerson). , 2005). Симмонс и др. (2011) и Wicherts et al. (2012) обсудили эмпирические данные о неадекватных методах исследований и рецензирования (некоторые из которых угрожают SCV) и предложили подробные схемы, с помощью которых возможные изменения в редакционной политике могут помочь устранить не только общие угрозы для SCV, но и другие угрозы достоверности исследований в Генеральная. Я могу только поддержать предложения этого типа. Рецензенты и редакторы обязаны отфильтровывать (или запрашивать поправки) исследования, которые не соответствуют стандартам журнала, включая SCV. Анализы Миллигана и Макфиллена (1984) и Nieuwenhuis et al. (2011) выявили значительное количество опубликованных статей со статистическими ошибками. Это указывает на то, что кое-что еще предстоит сделать и в этой области, и некоторые журналы действительно начали действовать (см. Aickin, 2011).

Заявление о конфликте интересов

Автор заявляет, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

9 SPSS включает процедуру регрессии, называемую «двухэтапный метод наименьших квадратов», которая реализует только метод, описанный Мандански (1959) как «использование инструментальных переменных» для оценки наклона отношения между X и Y . Использование этого метода требует дополнительных переменных со специфическими характеристиками (переменных, которые могут быть просто недоступны для рассматриваемой проблемы) и существенно отличается от более простого и более общего метода, который будет обсуждаться далее 9.

0250

Ссылки

Агрести, А., и Мин, Ю. (2005). Частотная характеристика байесовских доверительных интервалов для сравнения пропорций в таблицах непредвиденных обстоятельств 2 × 2. Биометрия 61, 515–523.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Ан, К., Овертел, Дж. Э., и Тонидандел, С. (2001). Расчет размера выборки и мощности при повторном анализе измерений. Вычисл. Методы Программы Биомед. 64, 121–124.

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Айкин, М. (2011). Запрет испытаний: политика Журнала альтернативной и дополнительной медицины в отношении все более распространенной статистической ошибки. Дж. Альтерн. Дополнение. Мед. 17, 1093–1094.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Айкен, Л.С., Уэст, С.Г., и Миллсап, Р.Э. (2008). Докторская подготовка по статистике, измерениям и методологии в психологии: воспроизведение и расширение Айкена, Уэста, Сехреста и Рино (1990) обзор программ докторантуры в Северной Америке. утра. Психол. 63, 32–50.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Айкен, Л.С., Уэст, С.Г., Сечрест, Л., и Рино, Р.Р. (1990). Аспирантура по статистике, методологии и измерениям в психологии: обзор программ докторантуры в Северной Америке. утра. Психол. 45, 721–734.

CrossRef Полный текст

Альберс В., Бун П. К. и Калленберг В. К. М. (2000). Асимптотическое поведение тестов для нормальных средних на основе предварительного теста дисперсии. J. Стат. План. Вывод 88, 47–57.

CrossRef Полный текст

Алькала-Кинтана, Р., и Гарсия-Перес, Массачусетс (2004). Роль параметрических предположений в адаптивной байесовской оценке. Психология. Методы 9, 250–271.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Алькала-Кинтана, Р., и Гарсия-Перес, Массачусетс (2005). Правила остановки в байесовской адаптивной пороговой оценке. Спат. Вис. 18, 347–374.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полнотекстовая перекрестная ссылка

Anscombe, FJ (1953). Последовательная оценка. JR Stat. соц. Серия Б 15, 1–29.

Anscombe, FJ (1954). Анализ последовательных наблюдений с фиксированным размером выборки. Биометрия 10, 89–100.

CrossRef Full Text

Armitage, P., McPherson, C.K., and Rowe, B.C. (1969). Повторные тесты значимости при накоплении данных. JR Stat. соц. сер. А 132, 235–244.

Полный текст CrossRef

Армстронг Л. и Маркс Л. Э. (1997). Дифференциальное влияние контекста стимула на воспринимаемую длину: последствия для горизонтально-вертикальной иллюзии. Восприятие. Психофиз. 59, 12:00–12:13.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Остин, Дж. Т., Бойл, К. А., и Луалхати, Дж. К. (1998). Обоснованность статистических выводов для исследователей организационных наук: обзор. Орган. Рез. Методы 1, 164–208.

Полный текст CrossRef

Baddeley, A., and Wilson, B.A. (2002). Воспоминание прозы и амнезия: последствия для структуры рабочей памяти. Нейропсихология 40, 1737–1743.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Баккер, М., и Вихертс, Дж. М. (2011). (Неправильное) сообщение статистических результатов в журналах по психологии. Поведение. Рез. Методы 43, 666–678.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Бауэр П. и Кёне К. (1994). Оценка экспериментов с адаптивным промежуточным анализом. Биометрия 50, 1029–1041.

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Beins, BC (2009). Методы исследования. Инструмент для жизни , 2-е изд. Бостон, Массачусетс: Pearson Education.

Беннетт К.М., Вулфорд Г.Л. и Миллер М.Б. (2009). Принципиальный контроль ложных срабатываний в нейровизуализации. Соц. Познан. Оказывать воздействие. Неврологи. 4, 417–422.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Бланд, Дж. М., и Альтман, Д. Г. (2011). Часто используются сравнения с исходным уровнем внутри рандомизированных групп, которые могут вводить в заблуждение. Trials 12, 264.

Pubmed Abstract | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Боллен, К.А. (2002). Скрытые переменные в психологии и социальных науках. год. Преподобный Психолог. 53, 605–634.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Боос, Д. Д., и Хьюз-Оливер, Дж. М. (2000). Насколько большим должно быть n для интервалов Z и t? утра. Стат. 54, 121–128.

Полный текст CrossRef

Borsboom, D. (2006). Атака психометристов. Психометрика 71, 425–440.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Ботелла, Дж., Хименес, К., Ревуэльта, Дж. , и Суэро, М. (2006). Оптимизация размера выборки в контролируемых экспериментах: правило CLAST. Поведение. Рез. Методы Инструм. вычисл. 38, 65–76.

Полный текст CrossRef

Кэмпбелл, Д. Т., и Стэнли, Дж. К. (1966). Экспериментальные и квазиэкспериментальные проекты для исследований . Чикаго, Иллинойс: Рэнд МакНалли.

Caudill, SB (1988). Ошибки I рода после предварительных тестов на гетероскедастичность. Статистик 37, 65–68.

CrossRef Full Text

Chen, YHJ, DeMets, D.L., and Lang, KKG (2004). Увеличение размера выборки, когда неслепой промежуточный результат является многообещающим. Стат. Мед. 23, 1023–1038.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Ченг, К.Л., и Ван Несс, Дж.В. (1994). При оценке линейных отношений, когда обе переменные подвержены ошибкам. JR Stat. соц. Серия Б 56, 167–183.

Кук, Т. Д., и Кэмпбелл, Д. Т. (1979). Квази-эксперимент: вопросы проектирования и анализа для полевых настроек . Бостон, Массачусетс: Хоутон Миффлин.

Кроуфорд, Э. Д., Блюменштейн, Б., и Томпсон, И. (1998). Статистическая ошибка III рода. Урология 51, 675.

Pubmed Abstract | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Cronbach, LJ (1957). Две дисциплины научной психологии. утра. Психол. 12, 671–684.

Полный текст CrossRef

DeCarlo, L. T. (1998). Теория обнаружения сигналов и обобщенные линейные модели. Психология. Методы 3, 186–205.

CrossRef Полный текст

Делл, Р. Б., Холлеран, С., и Рамакришнан, Р. (2002). Определение размера выборки. ИЛАР Дж. 43, 207–213.

Опубликован Аннотация | Полный текст в публикации

Дрейн, С.К., и Гринвальд, А.Г. (1998). Воспроизводимый бессознательный семантический прайминг. Дж. Эксп. Психол. Генерал 127, 286–303.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Дрейпер, Н. Р., и Смит, Х. (1998). Прикладной регрессионный анализ , 3-е изд. Нью-Йорк: Уайли.

Данн, Г. (2007). Регрессионные модели для данных сравнения методов. Дж. Биофарм. Стат. 17, 739–756.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Данн, Г., и Робертс, К. (1999). Данные сравнения методов моделирования. Стат. Методы мед. Рез. 8, 161–179.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Истерлинг, Р.Г., и Андерсон, Х.Е. (1978). Влияние предварительного нормального критерия согласия на последующий вывод. Дж. Стат. вычисл. Симул. 8, 1–11.

Полный текст CrossRef

Элвик, Р. (1998). Оценка достоверности статистического вывода средневзвешенных результатов приводит к метаанализу путем анализа диаграмм воронкообразных графов. Авария. Анальный. Пред. 30, 255–266.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Эрцег-Хурн, К.М., и Миросевич, В.М. (2008). Современные надежные статистические методы: простой способ максимизировать точность и эффективность ваших исследований. утра. Психол. 63, 591–601.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Фаул, Ф., Эрдфельдер, Э., Ланг, А.-Г., и Бюхнер, А. (2007). G*Power 3: гибкая программа статистического анализа мощности для социальных, поведенческих и биомедицинских наук. Поведение. Рез. Методы 39, 175–191.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Fitts, DA (2010a). Улучшенные правила остановки для разработки эффективных экспериментов с малой выборкой в биомедицинских и биоповеденческих исследованиях. Поведение. Рез. Методы 42, 3–22.

CrossRef Full Text

Fitts, DA (2010b). Правило последовательной остановки с переменными критериями: общность для неравных размеров выборки, неравные дисперсии или большие ANOVA. Поведение. Рез. Методы 42, 918–929.

Полный текст CrossRef

Fitts, DA (2011a). Этика и количество животных: неформальный анализ, неопределенный размер выборки, неэффективные репликации и ошибки типа I. Дж. Ам. доц. лаборатория Аним. науч. 50, 445–453.

Фиттс, Д. А. (2011b). Минимизация количества животных: правило последовательной остановки с переменными критериями. Комп. Мед. 61, 206–218.

Фрик, Р. В. (1998). Лучшее правило остановки для обычных статистических тестов. Поведение. Рез. Методы Инструм. вычисл. 30, 690–697.

Полный текст CrossRef

Фрид Р. и Делинг Х. (2011). Надежные непараметрические критерии для задачи размещения двух выборок. Стат. Методы Прил. 20, 409–422.

Полный текст CrossRef

Фридрих Дж., Будей Э. и Керр Д. (2000). Статистическая подготовка в области психологии: национальный обзор и комментарии к программам бакалавриата. Научить. Психол. 27, 248–257.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Фуллер, Вашингтон (1987). Модели с погрешностью измерения . Нью-Йорк: Уайли.

Ганс, Д. Дж. (1981). Использование предварительного теста при сравнении двух средних значений выборки. Комм. Стат. Симул. вычисл. 10, 163–174.

CrossRef Полный текст

Гарсия-Перес, Массачусетс (2005). О доверительном интервале для биномиального параметра. Квал. Квант. 39, 467–481.

CrossRef Полный текст

Гарсия-Перес, М. А., и Алькала-Кинтана, Р. (2007). Байесовская адаптивная оценка произвольных точек психометрической функции. Бр. Дж. Матем. Стат. Психол. 60, 147–174.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Гарсия-Перес, Массачусетс, и Алькала-Кинтана, Р. (2011). Тестирование эквивалентности с повторными измерениями: тесты разностной модели двухальтернативного вынужденного выбора. Диапазон. Дж. Психол. 14, 1023–1049.

Опубликован Аннотация | Полный текст в публикации

Гарсия-Перес, Массачусетс, и Алькала-Кинтана, Р. (2012). О несоответствующих результатах в задачах суждения о синхронии и суждении о временном порядке: количественная модель. Психон. Бык. Ред. (в печати). doi:10.3758/s13423-012-0278-y

CrossRef Полный текст

Гарсия-Перес, Массачусетс, Алькала-Кинтана, Р., и Гарсия-Куэто, Массачусетс (2010). Сравнение конструкций опорных элементов для одновременной калибровки больших банков элементов типа Лайкерта. Заяв. Психол. Изм. 34, 580–599.

CrossRef Полный текст

Гарсия-Перес, М. А., Алькала-Кинтана, Р., Вудс, Р. Л., и Пели, Э. (2011). Психометрические функции для обнаружения и различения с фланкером и без него. Внимание. Восприятие. Психофиз. 73, 829–853.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Гарсия-Перес, Массачусетс, и Нуньес-Антон, В. (2009). Статистический вывод с использованием биномиальных и отрицательных биномиальных параметров. Диапазон. Дж. Психол. 12, 288–307.

Опубликован Аннотация | Полный текст публикации

Гирден, Э. Р., и Кабакофф, Р. И. (2011). Оценка исследовательских статей. От начала до конца , 3-е изд. Тысяча дубов, Калифорния: Sage.

Гудвин, CJ (2010). Исследования в области психологии. Методы и дизайн , 6-е изд. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley.

Грейбилл, Ф. А. (1958). Определение размера выборки для заданного доверительного интервала ширины. Энн. Мат. Стат. 29, 282–287.

Полный текст CrossRef

Green, BG (1982). Восприятие расстояния и местоположения для двойных тактильных фигур. Восприятие. Психофиз. 31, 315–323.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полнотекстовая перекрестная ссылка

Гринвальд, А. Г., Клингер, М. Р., и Шух, Э. С. (1995). Активация маргинально воспринимаемыми («подсознательными») стимулами: диссоциация бессознательного от сознательного познания. Дж. Экспл. Психол. Быт. 124, 22–42.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Хокинс, Д. М. (2002). Диагностика соответствия парных количественных измерений. Стат. Мед. 21, 1913–1935 гг.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полнотекстовая перекрестная ссылка

Хейс, А.Ф., и Кай, Л. (2007). Дальнейшая оценка правила условного принятия решения для сравнения двух независимых средних значений. руб. Дж. Матем. Стат. Психол. 60, 217–244.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Хенсон, Р.К., Халл, Д.М., и Уильямс, К.С. (2010). Методология в нашей исследовательской культуре образования: к более сильному коллективному количественному мастерству. Учеб. Рез. 39, 229–240.

Полный текст CrossRef

Хекстра, Р., Кирс, Х., и Джонсон, А. (2012). Проверяются ли предположения известных статистических методов и почему (нет)? Фронт. Психол. 3:137. doi:10.3389/fpsyg.2012.00137

Опубликовано Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Ховард Г.С., Обледо Ф.Х., Коул Д.А. и Максвелл С.Е. (1983). Суждения связанных оценщиков: борьба с проблемами достоверности статистических выводов. Заяв. Психол. Изм. 7, 57–62.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Исаак, PD (1970). Линейная регрессия, структурные отношения и ошибка измерения. Психология. Бык. 74, 213–218.

Полный текст CrossRef

Ян, С.-Л., и Ши, Г. (2011). Оптимальные размеры выборки для теста Уэлча с учетом различных соображений распределения и стоимости. Поведение. Рез. Методы 43, 1014–1022.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Дженнисон, К., и Тернбулл, Б.В. (1990). Статистические подходы к промежуточному мониторингу клинических исследований: обзор и комментарии. Стат. науч. 5, 299–317.

Полный текст CrossRef

Джон, Л. К., Левенштейн, Г., и Прелек, Д. (2012). Измерение распространенности сомнительных исследовательских практик с поощрением за правду. Психология. науч. 23, 524–532.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Калантар, А. Х., Гелб, Р. И., и Альпер, Дж. С. (1995). Смещения в сводной статистике наклонов и точек пересечения в линейной регрессии с ошибками в обеих переменных. Таланта 42, 597–603.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Кесельман, Х.Дж., Отман, А.Р., Уилкокс, Р.Р., и Фрадетт, К. (2004). Новый улучшенный двухвыборочный t-критерий. Психология. науч. 15, 47–51.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Ketellapper, RH (1983). Об оценке параметров в простой линейной модели ошибок в переменных. Технометрика 25, 43–47.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Ли, Б. (1985). Валидность статистического заключения в планах постфактум: практичность в оценке. Учеб. оценка Политический анал. 7, 35–45.

Полный текст CrossRef

Липпа, Р. А. (2007). Связь между половым влечением и сексуальным влечением к мужчинам и женщинам: межнациональное исследование гетеросексуальных, бисексуальных и гомосексуальных мужчин и женщин. Арх. Секс. Поведение 36, 209–222.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Ламли Т., Дир П., Эмерсон С. и Чен Л. (2002). Важность предположения о нормальности в больших наборах данных общественного здравоохранения. год. Пересм. Общественное здравоохранение 23, 151–169.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Малакофф, Д. (1999). Байес предлагает «новый» способ разобраться в числах. Наука 286, 1460–1464.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | CrossRef Полный текст

Манданский, А. (1959). Подгонка прямых линий, когда обе переменные подвержены ошибкам. Дж. Ам. Стат. доц. 54, 173–205.

Полный текст CrossRef

Matthews, WJ (2011). Какими могли бы быть исследования суждения и принятия решений, если бы мы использовали байесовский подход к проверке гипотез? Суд. Реш. Мак. 6, 843–856.

Максвелл, С.Е. , Келли, К., и Рауш, Дж.Р. (2008). Планирование размера выборки для статистической мощности и точности оценки параметров. год. Преподобный Психолог. 59, 537–563.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полнотекстовая перекрестная ссылка

Мэйлор, Э.А., и Рэббит, П.М.А. (1993). Алкоголь, время реакции и память: метаанализ. руб. Дж. Психол. 84, 301–317.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

McCarroll, D., Crays, N., and Dunlap, WP (1992). Последовательные дисперсионные анализы и частота ошибок первого рода. Учеб. Психол. Изм. 52, 387–393.

Полный текст CrossRef

Мехта, Ч.Р., и Покок, С.Дж. (2011). Адаптивное увеличение размера выборки при обнадеживающих промежуточных результатах: практическое руководство с примерами. Стат. Мед. 30, 3267–3284.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Миллиган, Г.В., и Макфиллен, Дж. М. (1984). Статистическая достоверность выводов в экспериментальных планах, используемых в бизнес-исследованиях. Дж. Автобус. Рез. 12, 437–462.

Полный текст CrossRef

Морс, Д. Т. (1998). MINSIZE: компьютерная программа для получения минимального размера выборки в качестве индикатора размера эффекта. Учеб. Психол. Изм. 58, 142–153.

Полный текст CrossRef

Морс, Д. Т. (1999). MINSIZE2: компьютерная программа для определения размера эффекта и минимального размера выборки для статистической значимости одномерных, многомерных и непараметрических тестов. Учеб. Психол. Изм. 59, 518–531.

Полный текст CrossRef

Мозер, Б.К., и Стивенс, Г.Р. (1992). Однородность дисперсии в двухвыборочном тесте на средние значения. утра. Стат. 46, 19–21.

Полный текст CrossRef

Нг М. и Уилкокс Р. Р. (2011). Сравнение двухэтапных процедур проверки коэффициентов наименьших квадратов в условиях гетероскедастичности. Бр. Дж. Матем. Стат. Психол. 64, 244–258.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Nickerson, RS (2000). Проверка значимости нулевой гипотезы: обзор старого и продолжающегося спора. Психология. Методы 5, 241–301.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Nickerson, RS (2005). Что авторы хотят от рецензентов и редакторов журналов. утра. Психол. 60, 661–662.

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Nieuwenhuis, S., Forstmann, B.U., and Wagenmakers, E.-J. (2011). Ошибочный анализ взаимодействий в неврологии: проблема значимости. Нац. Неврологи. 14, 1105–1107.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Нисен, Дж. А., и Швертман, Северная Каролина (2008). Простой метод вычисления объема выборки для критерия хи-квадрат на равенство полиномиальных распределений. Вычисл. Стат. Анализ данных. 52, 4903–4908.

Полный текст CrossRef

Orme, JG (1991). Достоверность статистического заключения для односистемных проектов. Соц. Серв. Ред. 65, 468–491.

Полный текст CrossRef

Ottenbacher, KJ (1989). Достоверность статистических выводов исследования раннего вмешательства у детей-инвалидов. Кроме. Ребенок. 55, 534–540.

Опубликован Аннотация | Полный текст в публикации

Оттенбахер, К. Дж., и Маас, Ф. (1999). Как обнаружить эффекты: статистическая мощность и доказательная практика в исследованиях трудотерапии. утра. Дж. Оккуп. тер. 53, 181–188.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Ранкупалли, Б., и Тандон, Р. (2010). Практика доказательной психиатрии: 1. Применение результатов исследования: подход угроз достоверности. Азиатская Дж. Психиатр. 3, 35–40.

Полный текст CrossRef

Раш Д., Кубингер К. Д. и Модер К. (2011). Двухвыборочный t-критерий: предварительная проверка его предположений не окупается. Стат. Пап. 52, 219–231.

CrossRef Полный текст

Риггс, Д. С., Гуарньери, Дж. А., и Аддельман, С. (1978). Подбор прямых линий, когда обе переменные подвержены ошибкам. Науки о жизни. 22, 1305–1360.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Рошон, Дж., и Кизер, М. (2011). Более пристальный взгляд на влияние предварительной проверки согласия на нормальность для одновыборочного t-критерия. руб. Дж. Матем. Стат. Психол. 64, 410–426.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полнотекстовая перекрестная ссылка

Сабери К. и Петросян А. (2004). Теоретико-детекторная модель подавления эха. Психология. Ред. 111, 52–66.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Schucany, WR, and Ng, HKT (2006). Предварительные критерии согласия на нормальность не подтверждают одновыборочный критерий Стьюдента t. Комм. Стат. Методы теории 35, 2275–2286.

Полный текст CrossRef

Шадиш В. Р., Кук Т. Д. и Кэмпбелл Д. Т. (2002). Экспериментальные и квазиэкспериментальные планы для обобщенного причинно-следственного вывода . Бостон, Массачусетс: Хоутон Миффлин.

Ши Г. и Ян С.-Л. (2012). Оптимальные размеры выборки для точной интервальной оценки процедуры Уэлча при различных соображениях распределения и стоимости. Поведение. Рез. Методы 44, 202–212.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Шун, З.М., Юань, В., Брейди, В.Е., и Хсу, Х. (2001). Ошибка типа I при переоценке размера выборки на основе наблюдаемой разницы в лечении. Стат. Мед. 20, 497–513.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Симмонс, Дж. П., Нельсон, Л. Д., и Симошон, У. (2011). Ложноположительная психология: нераскрытая гибкость в сборе и анализе данных позволяет представить что угодно как значимое. Психология. науч. 22, 1359–1366.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Смит, П.Л., Вольфганг, Б.Ф., и Синклер, А.Дж. (2004). Зависящие от маски эффекты подсказки внимания при обнаружении визуального сигнала: психометрическая функция для контраста. Восприятие. Психофиз. 66, 1056–1075.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Sternberg, RJ (2002). О вежливости в рецензировании. АПС Обс. 15, 34.

Stevens, WL (1950). Доверительные пределы параметра прерывистого распределения. Биометрика 37, 117–129.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Strube, MJ (2006). SNOOP: программа для демонстрации последствий преждевременной и повторной проверки нулевой гипотезы. Поведение. Рез. Методы 38, 24–27.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Салливан, Л. М., и Д’Агостино, Р. Б. (1992). Надежность t-критерия, примененного к данным, искаженным от нормальности эффектами пола. Дж. Дент. Рез. 71, 1938–1943 гг.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Treisman, M., and Watts, T.R. (1966). Связь между теорией обнаруживаемости сигналов и традиционными методами измерения сенсорных порогов: оценка d’ по результатам, полученным методом постоянных стимулов. Псих. Бык. 66, 438–454.

CrossRef Полный текст

Веккиато Г., Фаллани Ф. В., Астольфи Л., Топпи Дж., Чинкотти Ф., Маттиа Д., Салинари С. и Бабилони Ф. (2010). Проблема множественных одномерных сравнений в контексте нейроэлектрического картирования мозга: применение в нейромаркетинговом эксперименте. J. Neurosci. Методы 191, 283–289.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Вул, Э., Харрис, К., Винкельман, П., и Пашлер, Х. (2009 г.а). Удивительно высокие корреляции в исследованиях эмоций, личности и социального познания с помощью фМРТ. Перспектива. Психол. науч. 4, 274–290.

CrossRef Полный текст

Вул, Э., Харрис, К., Винкельман, П., и Пашлер, Х. (2009b). Ответ на комментарии к «Неожиданно высоким корреляциям в исследованиях эмоций, личности и социального познания с помощью фМРТ». Перспектива. Психол. науч. 4, 319–324.

CrossRef Full Text

Wagenmakers, E.-J. (2007). Практическое решение широко распространенных проблем значений p. Психон. Бык. Ред. 14, 779–804.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Wald, A. (1940). Подгонка прямых линий, если обе переменные подвержены ошибкам. Энн. Мат. Стат. 11, 284–300.

Полный текст CrossRef

Wald, A. (1947). Последовательный анализ . Нью-Йорк: Уайли.

Уэллс, К.С., и Хинтце, Дж.М. (2007). Работа с предположениями, лежащими в основе статистических тестов. Психология. Ш. 44, 495–502.

Полный текст CrossRef

Wetherill, GB (1966). Последовательные методы в статистике . Лондон: Чепмен и Холл.

Вихертс, Дж. М., Киевит, Р. А., Баккер, М., и Борсбум, Д. (2012). Впустить дневной свет: обзор рецензентов и другие способы максимизировать прозрачность в науке. Фронт. вычисл. Психол. 6:20. doi:10.3389/fncom.2012.00020

Полный текст CrossRef

Wilcox, RR (2006). Новые методы сравнения групп: стратегии повышения вероятности обнаружения истинных различий. Курс. Реж. Психол. науч. 14, 272–275.

Полный текст CrossRef

Уилкокс, Р. Р., и Кесельман, Х. Дж. (2003). Современные надежные методы анализа данных: меры центральной тенденции. Психология. Методы 8, 254–274.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | CrossRef Полный текст

Уилкинсон, Л. Целевая группа по статистическому выводу. (1999). Статистические методы в журналах по психологии: рекомендации и пояснения. утра. Психол. 54, 594–604.

Полный текст CrossRef

Хименес, К., и Ревуэльта, Дж. (2007). Расширение последовательного правила CLAST до однофакторного дисперсионного анализа при групповой выборке. Поведение. Рез. Методы Инструм. вычисл. 39, 86–100.

CrossRef Полный текст

Сюй, Э. Р., Найт, Э. Дж., и Кралик, Дж. Д. (2011). У макак-резус отсутствует устойчивый эффект пик-конец. QJ Exp. Психол. 64, 2301–2315.

CrossRef Полный текст

Йешурун, Ю., Карраско, М., и Мэлони, Л. Т. (2008). Смещение и чувствительность в двухинтервальных процедурах принудительного выбора: тесты разностной модели. Видение Рез. 48, 1837–1851.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | CrossRef Full Text

Заславский Б.Г. (2010). Проверка байесовских и частотных гипотез в клинических испытаниях с дихотомическими и исчисляемыми исходами. Дж. Биофарм. Стат. 20, 985–997.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Zimmerman, D.W. (1996). Некоторые свойства предварительных тестов равенства дисперсий в двухвыборочной задаче размещения. J. Gen. Psychol. 123, 217–231.

Полный текст CrossRef

Zimmerman, D. W. (2004). Примечание о предварительных проверках равенства дисперсий. руб. Дж. Матем. Стат. Психол. 57, 173–181.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полный текст CrossRef

Циммерман, Д. В. (2011). Простое и эффективное правило принятия решения для выбора критерия значимости для защиты от ненормальности. руб. Дж. Матем. Стат. Психол. 64, 388–409.

Опубликован Аннотация | Опубликован полный текст | Полнотекстовая перекрестная ссылка

Как написать заключение к исследовательской работе по психологии

Какова цель заключения в исследовательской работе?

Заключение должно повторять тезис. Это ключевой момент, который вам нужно помнить, когда вы пишете свое заключение. В заключении также следует обобщить основные выводы и аргументы, которые вы приводили на протяжении всего документа. Заключение не должно вводить новую информацию, но должно повторять те моменты, которые вы делали на протяжении всего документа. Заключение также не должно содержать каких-либо новых идей или аргументов.

Помните, что заключение — это последняя часть вашей статьи, поэтому вам нужно сделать ее как можно более убедительной. Он должен обобщать вашу статью и напоминать вашей аудитории об основных моментах, которые вы сделали. Оно должно быть кратким и ясным, и оно должно быть написано таким образом, чтобы оставить у читателя сильное чувство или память. Это также должно оставить читателю пищу для размышлений или вопрос для размышления. В то же время выводы не должны содержать никакой новой информации о ваших психологических исследованиях. Чтобы найти больше правил, касающихся написания и форматирования вашего заключения, ознакомьтесь с рекомендациями на надежном агрегаторе рецензий на эссе, где лучшие студенты и профессиональные писатели встречаются, чтобы обсудить свои способы написания, предложить советы, помощь и источники вдохновения.

Заключение должно быть последней частью статьи. Вы должны были уже написать несколько частей статьи, и вы, вероятно, прочитали всю исследовательскую работу несколько раз. Вы должны быть в состоянии обобщить основные моменты, выводы и аргументы, которые вы привели. Заключение должно также переформулировать ваш тезис. Вы должны были уже изложить свой тезис во введении.

Помните, хорошее заключение подтверждает ваш тезис. Заключение не должно вводить новые идеи или аргументы. Вы также не должны использовать много новых слов или предложений. Вы пишете заключение к исследовательской работе по психологии, а не к роману. Заключение должно только обобщать вашу статью и повторять основные моменты, которые вы сделали на протяжении всей статьи.

Подробнее:

Как расширить исследовательскую работу

Как написать заключение для убедительного эссе

Как написать хорошее заключение для исследовательской работы?

Хороший заключительный абзац должен резюмировать основные моменты вашей работы, а также те моменты, которые вы сделали. Основная идея должна быть в вашей диссертации. Утверждение тезиса должно быть в последних нескольких предложениях вашего введения.

Основные моменты, которые вы хотите включить в свое заключение, включают: вклад статьи в область, важность вашей темы и любые новые идеи или аргументы, которые вы получили при чтении статьи. Вы должны также включить любые вопросы, которые вы, возможно, оставили без ответа, и любые моменты, которые вы хотите подчеркнуть. Ключ к хорошему заключению — быть точным, но не настолько, чтобы читатель забыл, что вы только что написали.

Подробнее:

Процесс Примеры заключения эссе

Примеры заключения эссе

Пример структуры написания эссе

Основное различие между заключением и рекомендацией заключается в том, что первое носит скорее обзорный характер. Это не аргументированное изложение всей статьи, а краткое изложение наиболее важных моментов, которые вы отметили в своей статье. Рекомендация, с другой стороны, больше похожа на предложение или предложение, основанное на вашем прочтении. Рекомендация обычно пишется в форме вопроса или утверждения. В приведенном ниже примере вопрос звучит так: «Должны ли мы продолжать изучение этого вопроса или нет?» В разделе рекомендаций вы напишите: «На основании доказательств, которые мы здесь представили, кажется, что эту проблему следует продолжать решать».

В заключение, вы пытаетесь подытожить все ваши исследования в нескольких предложениях. Это как мини-тезис. Заключение, по сути, является кратким изложением всей статьи, и это хорошее место для обобщения основных моментов и аргументов, которые вы привели в своей статье. Заключение также должно включать в себя тезис. Утверждение тезиса, по сути, является основным аргументом вашей статьи и вашей позицией или позицией по теме.

Заключение — это не резюме. Резюме — это краткое изложение всей статьи, а заключение — это краткое изложение вашей позиции.

Заключение исследовательской работы — это не то же самое, что заключение эссе. Эссе больше похоже на мини-тезис, тогда как исследовательская работа больше похожа на мини-тезис. Эссе состоит из трех частей: введения, основной части и заключения. Научная работа состоит из двух частей: введения и заключения.

Кроме того, вы можете использовать вывод, чтобы помочь читателю ориентироваться в вашей исследовательской работе. Вы можете написать заключение, которое поможет читателю понять общую цель статьи, а также может помочь читателю решить, хотят ли они продолжать чтение или нет.

Пример:

В приведенном ниже примере читатель может ясно увидеть, что тезисная постановка более развита. Он немного длиннее, но также включает самые важные моменты и аргументы, которые вы приводили.

В заключение, вы также должны переформулировать свой тезис и кратко переформулировать свою общую позицию.

Какой хороший вывод?

Хорошее заключение — это краткое изложение вашей статьи и призыв к действию для читателей. Это последнее предложение статьи, и оно написано, чтобы произвести непосредственное впечатление на читателей. Она написана таким образом, что побуждает вашего читателя совершить какое-либо действие, например, перечитать статью. Хороший вывод не должен просто повторять ваш тезис. Она должна заканчиваться предложением читателям продолжить чтение. Заключение может быть кратким изложением вашей статьи, просьбой к читателям предпринять какие-либо действия или призывом к действию. Это также может быть объяснением того, почему читатели должны предпринять определенные действия.

Как лучше всего закончить статью?

Лучший способ завершить статью — закончить статью сильным заключительным предложением. Это ваш шанс обобщить основные моменты и оставить у читателя положительное, оптимистичное и неизгладимое впечатление. Вы заканчиваете статью сильным заключительным предложением. Это ваш шанс обобщить основные моменты и оставить у читателя положительное, оптимистичное и неизгладимое впечатление.

Заключение должно быть достаточно убедительным, чтобы убедить читателей в том, что ваша работа стоит их времени и внимания, но не настолько убедительным, чтобы заставить их прочитать статью целиком. Слабое заключение заставит читателей хотеть большего.

Самое важное, что нужно помнить при написании заключения, это то, что вы пишете его не для того, чтобы произвести впечатление на учителя. Ваше заключение является кратким изложением вашей статьи, поэтому вы должны быть так же осторожны с ним, как и с остальной частью вашей статьи. Заключение должно быть достаточно убедительным, чтобы убедить читателей в том, что ваша работа стоит их времени и внимания, но недостаточно убедительным, чтобы они захотели прочитать статью целиком. Сильный вывод заставит читателей хотеть большего.

Хорошее заключение — это эффективный способ завершить статью, которая не только эффективна, но и хорошо написана. Лучший способ закончить статью — резюмировать сказанное и повторить тезис. Заключение также должно содержать ваш взгляд на предмет и то, о чем была ваша статья. Наилучшие способы завершения статьи следующие: Подведение итогов: заключение должно обобщать основные моменты статьи. Повторите: заключение должно повторять основные моменты статьи и завершать ее. Заключение: Заключение должно повторять утверждение тезиса.

Хорошее бумажное заключение окажет сильное влияние. Заключение должно быть достаточно сильным, чтобы читатель захотел продолжить чтение оставшейся части статьи.

Заключение — это последнее, что вы пишете перед отправкой статьи. Вы хотите оставить у читателя окончательное впечатление, которое поможет ему/ей понять статью и то, что вы пытались передать. Заключение также должно оказывать сильное влияние на читателя. Вы хотите, чтобы читатель остался с окончательным впечатлением от статьи и заставил его хотеть продолжать читать оставшуюся часть. Заключение — это последнее, что вы пишете в своей статье. Вы хотите оставить читателя с убедительным выводом, который произведет на него хорошее впечатление.

Когда люди принимают решения на основе недостаточной информации – Эффективность

Поспешные выводы – это явление, при котором люди делают преждевременные выводы на основе недостаточной информации. Например, человек, делающий поспешные выводы, может предположить, что кто-то, с кем он только что познакомился, злится на него просто потому, что этот человек не улыбался ему во время разговора, хотя этому поведению есть множество альтернативных объяснений.

Во многих случаях люди делают поспешные выводы, что может привести к множеству проблем. Таким образом, в следующей статье вы узнаете больше о концепции поспешных выводов и увидите, как вы можете избежать этого самостоятельно, а также как вы можете вести себя с людьми, которые делают это.

Содержание

Примеры того, как люди делают поспешные выводы

Ниже приведены примеры распространенных способов, которыми люди делают поспешные выводы:

Случайное предположение. Случайное предположение включает относительно незначительное интуитивное предположение, основанное на ваших ранее существовавших знаниях, опыте и убеждениях. Например, случайное предположение может заключаться в том, что вы видите ресторан с заляпанными окнами и сразу же решаете, что еда, которую там подают, должна быть плохой.
Путаница между выводом и наблюдением. Путаница между умозаключением и наблюдением включает в себя принятие того, что вы сделали логическим выводом, за то, что вы наблюдали. Например, путаница логического вывода и наблюдения может заключаться в том, что мы видим кого-то за рулем модной машины и верим, что наблюдаем кого-то богатого, тогда как на практике мы просто делаем вывод, что этот человек богат, основываясь на его машине, а не наблюдаем ее.
Гадание. Гадание предполагает, что вы точно знаете, что произойдет в будущем. Например, гадание может включать в себя мысль, что вы провалите тест, потому что у вас возникли проблемы с некоторыми практическими вопросами.
Чтение мыслей. Чтение мыслей предполагает, что вы можете точно знать, о чем думают другие люди. Например, чтение мыслей может включать в себя мысль о том, что кто-то, должно быть, ненавидит вас просто потому, что он не проявил энтузиазма, когда вы сказали ему «доброе утро».
Экстремальная экстраполяция. Экстремальная экстраполяция предполагает использование незначительной детали или события для того, чтобы сделать вывод о чем-то относительно важном. Например, экстремальная экстраполяция может включать в себя наблюдение дыма, выходящего из окна дома, и немедленное предположение, что дом горит.
Чрезмерное обобщение. Чрезмерное обобщение предполагает получение части информации, применимой к конкретным случаям, а затем ее применение в других, более общих случаях, помимо разумного. Например, чрезмерное обобщение может включать в себя предположение, что, поскольку вы не ладили с одним человеком из определенной социальной группы, вы не сможете ладить и с кем-либо еще из этой группы. Это также упоминается как поспешные обобщения или ошибочные обобщения в некоторых случаях.
Маркировка. Навешивание ярлыков предполагает создание предположений о людях на основе поведения или мнений, которые стереотипно ассоциируются с группой, к которой они принадлежат. Например, навешивание ярлыков может включать в себя предположение, что кому-то не нравится определенное хобби просто потому, что люди его пола обычно им не занимаются.

Обратите внимание, что иногда эти разные формы поспешных выводов пересекаются. Навешивание ярлыков, например, можно рассматривать как тип чрезмерного обобщения, а многие формы поспешных выводов можно рассматривать как типы случайных предположений.

Кроме того, имейте в виду, что концепция поспешных выводов не ограничивается описанными выше формами, и люди также могут делать поспешные выводы другими способами.

Наконец, обратите внимание, что, хотя концепция поспешных выводов чаще всего связана с поспешными выводами, люди могут делать поспешные выводы, которые являются положительными, отрицательными или нейтральными по своей природе.

Почему люди делают поспешные выводы

Основная причина, по которой люди делают поспешные выводы, заключается в том, что наша когнитивная система опирается на умственные сокращения (называемые эвристика ), которые увеличивают скорость наших процессов суждения и принятия решений за счет снижения их точности и оптимальности. В некоторых случаях люди неправильно применяют определенные эвристики, что заставляет их использовать умственные сокращения, которые являются слишком экстремальными, что приводит к поспешным выводам.

Ниже вы узнаете больше об этой концепции и общей психологии поспешных выводов.

Поспешные выводы как когнитивное искажение

Концепция поспешных выводов обычно рассматривается как когнитивное искажение в тех случаях, когда люди делают поспешные выводы из-за несовершенного способа работы нашей когнитивной системы, что может заставить нас торопиться и делать интуитивные суждения без опираясь на достаточную информацию и тщательный процесс рассуждений.

В общем, поспешные выводы — это естественное явление, которое может привести к разумным результатам во многих ситуациях, например, когда нам нужно быстро принять решение. Вот почему в течение дня мы постоянно делаем поспешные выводы по мелочам, особенно когда речь идет о наблюдениях или решениях, которые не очень важны.

Поспешные выводы таким образом включают использование эвристики, которая позволяет нам быстро оценивать ситуации и принимать решения за счет увеличения вероятности того, что результат нашего мыслительного процесса будет неоптимальным. Обычно этот компромисс между скоростью и оптимальностью имеет смысл, особенно если мы применяем эвристику только в соответствующих ситуациях и разумным образом.

Однако подобные поспешные выводы могут стать проблематичными, если наши эвристики применяются неправильно, например, когда они заставляют нас совершить гигантский скачок от незначительной детали к главному заключению, даже если у нас почти нет доказательств, подтверждающих наши предположения. вывод.

Например, поспешные выводы часто являются проблемой в области медицины, где практикующие врачи часто не могут должным образом подтвердить первоначальный диагноз или рассмотреть возможные альтернативы этому диагнозу (явление, иногда называемое в этом контексте преждевременным закрытием ).

Примечание : тенденция делать поспешные выводы связана с определенными типами научно необоснованных убеждений, таких как вера в паранормальные явления и вера в колдовство.

Факторы, влияющие на склонность делать поспешные выводы

Некоторые факторы увеличивают вероятность того, что люди будут делать поспешные выводы.

Например, когда людям, придерживающимся ранее существовавших убеждений, предоставляется информация, относящаяся к этим убеждениям, они, как правило, с большей вероятностью сделают поспешные выводы и интерпретируют эту информацию как подтверждение своих убеждений по сравнению с людьми, которые не придерживаются таких же убеждений. .

Еще один фактор, который может повлиять на вероятность того, что люди будут делать поспешные выводы, — это стремление к завершению и определенности. Такое желание может означать, что если кто-то имеет лишь частичную информацию о чем-то, он может сделать поспешные выводы, чтобы достичь чувства уверенности, даже если сделанный ими вывод, вероятно, будет неверным. Однако неясно, действительно ли этот фактор влияет на рассуждения людей в больших масштабах, поскольку исследования по этой теме показывают, что не всегда существует прямая связь между необходимостью завершения и поспешными выводами.

В целом, различные факторы могут повлиять на то, чтобы люди с большей или меньшей вероятностью делали поспешные выводы. Однако, помимо нескольких основных факторов, таких как желание подтвердить ранее существовавшие убеждения, точную роль таких факторов трудно предсказать, особенно когда речь идет об отдельных случаях.

Поспешность в выводах и психические расстройства

Люди с определенными психическими расстройствами иногда склонны к поспешным выводам, что может привести к различным заблуждениям и параноидальным мыслям. Например, шизофреник может подумать, что правительство шпионит за ним, потому что он делает поспешные выводы, услышав, как его компьютер издает странный звук.

Однако это не означает, что , а не , поспешные выводы обязательно указывают на психическое расстройство, поскольку люди, у которых нет расстройств, также демонстрируют этот тип рассуждений, что обычно является серьезной проблемой только в крайних случаях. Кроме того, существует некоторая критика исследований по этой теме, которая предполагает, что связь между этими расстройствами и склонностью к поспешным выводам является косвенной и может быть объяснена, по крайней мере частично, другими факторами, такими как общие когнитивные способности. .

Поспешность в выводах как логическая ошибка

Концепция поспешности в выводах обычно рассматривается как когнитивный феномен, который заставляет людей непреднамеренно делать поспешные выводы. Однако в некоторых случаях поспешные выводы также могут рассматриваться как логическая ошибка, особенно когда люди полагаются на аргументы, предполагающие поспешные выводы, преднамеренно или непреднамеренно.

Непреднамеренное использование людьми ошибки поспешных выводов обычно вызвано предубеждением поспешных выводов. Это означает, что предвзятость поспешных выводов заставляет людей делать поспешные выводы, когда дело доходит до их внутреннего процесса рассуждений, что, в свою очередь, заставляет их использовать ошибку поспешных выводов в своих аргументах.

Однако, когда дело доходит до преднамеренного использования ошибки поспешных выводов, можно представить аргументы, основанные на этой ошибке, даже если человек, представляющий аргумент, на самом деле не подвержен предубеждению и полностью осознает что их аргумент логически ошибочен. Например, рассмотрим следующее утверждение:

«Мы не должны его слушать; он политик, а политики никогда не заботятся о простых людях».

Этот аргумент содержит ошибку поспешных выводов, поскольку он берет один факт (данное лицо является политиком) и использует его для оправдания необоснованного вывода (о том, что мы не должны слушать человека в вопрос), основанный на чрезмерном обобщении группы, к которой принадлежит данное лицо. Человек, использующий эту ошибку, может либо непреднамеренно делать поспешные выводы из-за своего предубеждения, либо он может делать это намеренно, потому что считает, что это поможет ему убедить аудиторию поддержать их позицию.

Однако имейте в виду, что и в этом случае, и вообще поспешные выводы не обязательно приводят к ошибочным выводам. Скорее, это приводит к недостаточно обоснованному выводу, поскольку он основан на недостаточной информации, а это означает, что процесс, используемый для получения этого вывода, несостоятелен, даже если сам вывод правильный.

Примечание : ошибка поспешных выводов иногда также упоминается под другими именами, такими как ошибка поспешных выводов , а где дым есть ошибка .

Как не делать поспешных выводов

Основной способ избежать поспешных выводов — убедиться, что вы проводите обоснованный процесс рассуждений, основанный на фактических данных, вместо того, чтобы полагаться на интуитивные суждения, основанные на недостаточной информации. Существуют различные методы, которые вы можете использовать для достижения этой цели, в том числе следующие:

Замедлите темп и заставьте себя обдумать данную ситуацию вместо того, чтобы сразу же принять свою первоначальную интуицию как обязательно верную.
Активно спросите себя, какая информация может помочь вам прийти к правильному выводу и как вы можете получить эту информацию.
Соберите как можно больше информации, прежде чем выдвигать первоначальную гипотезу.
Придумайте несколько правдоподобных конкурирующих гипотез.
Избегайте слишком ранней поддержки одной гипотезы.
Активно попытайтесь обосновать процесс рассуждений, который вы провели до сих пор, и выявите любые потенциальные недостатки в ваших рассуждениях.
Задайте вопрос, являются ли сделанные вами наблюдения выводами.
Проверьте все ваши предпосылки и убедитесь, что они обоснованы.
Активно спросите себя, не торопитесь ли вы делать выводы слишком рано.
Активно спросите себя, является ли выбранная вами гипотеза наиболее разумной с учетом имеющихся данных.
Подумайте о других случаях, когда вы или кто-то, кого вы знаете, делали поспешные выводы в подобной ситуации.

Кроме того, вы можете извлечь выгоду из использования различных других методов устранения предубеждений , которые позволят вам мыслить более рационально и избегать поспешных выводов; Какие методы вы должны использовать, будет зависеть от вашей конкретной ситуации. Например, если ваша проблема заключается в том, что вы делаете поспешные выводы, предполагая, что можете сказать, что думают другие люди, основываясь на минимальных доказательствах, то вы, вероятно, захотите использовать методы устранения предубеждений, такие как визуализация вещей с точки зрения других людей.

Наконец, обратите внимание, что для того, чтобы правильно определить природу вашей проблемы с поспешными выводами, вам следует прочитать всю информацию в этой статье, и особенно часть о том, как люди делают поспешные выводы. Это улучшит вашу способность понимать, как и почему вы делаете поспешные выводы, что, в свою очередь, поможет вам выбрать методы устранения предубеждений, более эффективные в вашем конкретном случае.

Примечание : полезная концепция, которая может помочь вам избежать поспешных выводов во многих ситуациях Бритва Хэнлона , которая предполагает, что когда кто-то делает что-то, что приводит к отрицательному результату, вам следует избегать предположения, что он действовал из преднамеренного желания причинить вред, пока существует другое правдоподобное объяснение его поведения.

Как реагировать на людей, которые делают поспешные выводы

Основной способ ответить людям, которые делают поспешные выводы, — указать на ошибку в их рассуждениях и, в частности, на то, что они пришли к выводу преждевременно, на на основании недостаточной информации. Вы можете добиться этого различными способами, в том числе показывая, как мало информации они использовали для формирования своего заключения, указывая, какую информацию им не хватает, и предлагая альтернативные выводы, которые также имеют смысл, учитывая то, что они знают.

Однако имейте в виду, что есть некоторые различия в том, как вы должны реагировать на кого-то, кто демонстрирует непреднамеренную предвзятость поспешных выводов, по сравнению с тем, как вы должны реагировать на кого-то, кто намеренно использует ошибку поспешных выводов. для риторических целей.

В частности, когда вы отвечаете кому-то, кто непреднамеренно делает поспешные выводы, ваша главная цель — помочь ему усвоить проблему с помощью своих рассуждений. Вы можете сделать это, используя те же методы, которые вы использовали бы, чтобы не делать поспешных выводов, с необходимыми модификациями.

Например, рассмотрим ситуацию, когда ваш друг предполагает, что кто-то его ненавидит просто потому, что этот человек не улыбнулся ему во время разговора. Вы можете помочь своему другу понять, что он делает поспешные выводы, помогая ему выдвинуть альтернативные гипотезы, объясняющие такое поведение.

И наоборот, когда вы отвечаете кому-то, кто намеренно делает поспешные выводы в риторических целях, основная цель вашего ответа, как правило, должна состоять в том, чтобы продемонстрировать недостаток в их логике. Это означает, что вы должны сосредоточиться на доказательстве того, почему способ, которым они пришли к выводу, ошибочен, показывая, что есть проблема с предпосылками их аргумента, или показывая, что их вывод не может быть разумно выведен из этих предпосылок.

Например, рассмотрим ситуацию, когда ваш оппонент в дебатах делает поспешные выводы, заявляя, что знает, о чем вы думаете, основываясь на том, что вы ранее говорили по связанным темам, в попытке настроить аудиторию против вас. В этом случае вы могли бы указать, что версия ваших взглядов вашего оппонента необоснованна, и предоставить дополнительные доказательства, демонстрирующие, что то, как они представили вашу позицию, не соответствует тому, что вы ранее говорили по этой теме.

Наконец, обратите внимание, что метод, который может быть полезен независимо от того, делает ли человек поспешные выводы непреднамеренно или намеренно, заключается в том, чтобы попросить его полностью обосновать свои рассуждения. Когда кто-то делает поспешные выводы непреднамеренно, это может помочь ему заметить и усвоить недостатки в своих рассуждениях, а когда кто-то делает поспешные выводы преднамеренно, это может помочь выявить недостатки в его рассуждениях и затруднить защиту ошибочных аргументов.

Резюме и выводы

Поспешные выводы — это явление, когда люди делают преждевременные выводы на основании недостаточной информации.
Люди делают поспешные выводы по-разному, в том числе прибегая к чрезмерной экстраполяции, чрезмерному обобщению и навешиванию ярлыков.
Люди часто склонны делать поспешные выводы из-за несовершенного способа работы нашей когнитивной системы, что может заставить нас торопиться и полагаться на интуитивные суждения вместо того, чтобы использовать достаточное количество информации и надлежащий процесс рассуждений.
Вы можете уменьшить степень склонности к поспешным выводам, которую испытываете вы и другие, используя различные приемы устранения предубеждений, такие как замедление процесса рассуждений, сбор как можно большего количества информации перед формированием первоначальной гипотезы и выдвижение гипотезы. ряд конкурирующих гипотез относительно данного явления.
Люди иногда делают поспешные выводы намеренно в риторических целях; если вы признаете, что кто-то делает это, вам следует сосредоточиться на доказательстве того, почему способ, которым они пришли к выводу, ошибочен, показывая, что есть проблема с предпосылками их аргумента, или показывая, что их вывод не может быть разумно выведен из этих аргументов. помещение.

Ваш мозг настроен на ложные выводы

Пол Оффит любит рассказывать историю о том, как его жена, педиатр Бонни Оффит, собиралась сделать ребенку прививку, когда у ребенка случился припадок. По словам Пола Оффита, если бы она сделала укол на минуту раньше, это наверняка выглядело бы так, как будто вакцина вызвала припадок, и, вероятно, ни одно исследование в мире не убедило бы родительницу в обратном. (У Оффитов есть такие исследования наготове — Пол — директор Образовательного центра по вакцинам при Детской больнице Филадельфии и автор книги «Смертельный выбор: как антипрививочное движение угрожает всем нам».) Действительно, знаменитый противник прививок Дженни Маккарти сказала, что аутизм и судороги ее сына связаны с «столь большим количеством прививок», потому что прививки предшествовали его симптомам.

Но, как следует из истории Оффита, тот факт, что ребенок заболел после прививки, не является веским доказательством того, что виновата иммунизация. У психологов есть название для когнитивной предвзятости, из-за которой мы склонны приписывать причинно-следственную связь двум событиям просто потому, что они произошли одно за другим: «иллюзия причинности». Исследование, недавно опубликованное в British Journal of Psychology, исследует, как эта иллюзия влияет на то, как мы обрабатываем новую информацию. Вывод: причинно-следственные иллюзии не просто закрепляют в уме ошибочные идеи; они также могут предотвратить их исправление новой информацией.

Хелена Матуте, психолог из Университета Деусто в Бильбао, Испания, и ее коллеги привлекли 147 студентов колледжа к участию в компьютерной задаче, в которой каждый из них играл врача, который специализируется на вымышленном редком заболевании, и оценивал, будут ли новые лекарства мог вылечить это.

На первом этапе исследования студенты-добровольцы были разделены на две группы: в группу «высокой иллюзии», в которую входили в основном пациенты, принимавшие препарат А, и в группу «низкой иллюзии», в которую входили в основном пациенты, не принимавшие лекарство А. принял препарат. Каждый студент-добровольец осмотрел 100 пациентов, и в каждом случае студентам сообщали, выздоровел ли пациент. Студентам-добровольцам не сказали, что лекарство не работает — показатель выздоровления составлял 70 процентов, независимо от того, принимали пациенты лекарство или нет. Тем не менее, как и ожидалось, люди из группы с высокой иллюзией были более склонны к ошибочному заключению, что это имело эффект.

Предположительно, поскольку у студентов-добровольцев из группы с низкой иллюзией было больше возможностей увидеть, как исчезает синдром без препарата, они были менее склонны предполагать, что выздоровление связано с ним. Предыдущие исследования показали, что простое наблюдение большого количества людей, достигших желаемого результата после того, как они сделали что-то неэффективное, побуждает наблюдателя сопоставлять эти два явления.

На втором этапе исследования все стало интереснее. Эксперимент был повторен, только на этот раз некоторые пациенты получили одновременно два препарата — неэффективный из первой фазы и второй, который действительно работал. На этот раз добровольцам из групп с высокой и низкой иллюзией были представлены 50 пациентов, получавших два препарата, и 50 пациентов, не получавших никаких препаратов. Пациентов в группе препарата выздоровели 90 процентов времени, в то время как группа, которая не получала лекарства, продолжала иметь 70-процентный показатель выздоровления. Добровольцы из группы «высокой иллюзии» с меньшей вероятностью, чем участники из группы «низкой иллюзии», признавали эффективность нового препарата и вместо этого приписывали преимущества препарату, который они уже считали эффективным. Предварительная вера в действенность первого лекарства по существу блокировала получение новой информации.

«Вы должны быть уверены, прежде чем разрушить то, что вы уже знаете, и заменить это чем-то новым», — сказал мне Матуте.

Это открытие могло бы показаться не более чем интересной психологической причудой, если бы оно не делало нас такими уязвимыми для шарлатанства. По словам Матуте, многие так называемые «альтернативные» средства используют иллюзию причинно-следственной связи, воздействуя на состояния, которые естественным образом имеют высокие показатели спонтанного выздоровления, такие как головные боли, боли в спине и простуда. Шарлатанские лекарства остаются популярными отчасти потому, что они придают людям, которые чувствуют себя несчастными, чувство расширения возможностей, давая им возможность чем-то заняться, пока они ждут, пока их проблема не разрешится сама собой.

Но не все сомнительные заявления делаются шарлатанами. Некоторые сертифицированные клиники рекламируют обогащенную тромбоцитами плазму (PRP) как «революционное» лечение спортивных травм , хотя данные об этих методах лечения остаются неоднозначными. Когда я писал о PRP в прошлом году, я был удивлен, узнав, что ни один из врачей, с которыми я беседовал, не отслеживал свои результаты. Поскольку многие люди, получающие PRP, обращаются за ней после того, как перепробовали все остальное, врачи, проводящие лечение, скорее всего, увидят много пациентов, которые уже находятся на пути к выздоровлению, поскольку их состояние завершает свое естественное течение.

А это означает, что вполне вероятно, что эти врачи, по сути, повторяют первую часть исследования Матуте — готовятся найти корреляцию между PRP и восстановлением, которой нет. Мы не узнаем, пока они не начнут отслеживать свои результаты и сравнивать их с аналогичными пациентами, которые не получали лечения. (Легкий способ защититься от иллюзии причинно-следственной связи — обратить внимание и считать.) У врачей не очень хороший послужной список для самооценки. Исследование 2006 года, опубликованное в Журнале Американской медицинской ассоциации, показало, что врачи плохо оценивают свою работу.

В этом отношении врачи — всего лишь люди, поэтому неудивительно, что медицинская профессия наполнена практиками, которые были опровергнуты. Даже когда доказательства за или против лечения или вмешательства очевидны, поставщики медицинских услуг и пациенты могут их не принять. В некоторых случаях виновата иллюзия причинно-следственной связи, но обычно причины более сложные. Другие когнитивные искажения, такие как мотивированные рассуждения (все мы хотим верить, что то, что мы делаем, имеют значение), пренебрежение базовым уровнем (неспособность обратить внимание на то, что происходит в отсутствие вмешательства) и предвзятость подтверждения (тенденция искать доказательства, подтверждающие то, что вы уже знаете, и игнорировать остальное) — также влияют на то, как мы обрабатываем информацию. В медицине извращенные стимулы могут толкать людей в неправильном направлении. Здесь нет простого решения.

Одно кажется очевидным. Простое предоставление людям дополнительной информации не помогает. В прошлом году политолог Брендан Найхан из Дартмута и его сотрудники опубликовали рандомизированное исследование четырех различных подходов к влиянию на отношение родителей к вакцинам. 1759 участников исследования были разделены на группы, и каждой подгруппе была представлена информация о том, почему вакцины важны — все, от того, почему следует избегать болезней, которые могут предотвратить вакцины против кори, эпидемического паротита и краснухи, до изображений детей, пораженных этими заболеваниями, и сердечная история о младенце, который чуть не умер от кори. Ни одно из этих усилий не повысило вероятность того, что родители будут вакцинировать своих детей.

Матуте и ее коллеги недавно опробовали другой подход. Вместо того, чтобы пытаться противодействовать ложным ассоциациям с помощью информации, они экспериментировали со способами улучшения мышления людей. В исследовании, опубликованном в научном журнале PLoS ONE, они пригласили группу подростков протестировать браслет с металлическим стержнем. Используя язык, намеренно наполненный жаргоном и псевдонаучными понятиями, исследователи объяснили, что металлическая полоска может улучшить физические и интеллектуальные способности, и студентам было предложено протестировать продукт, выполняя письменные задания, такие как решение лабиринта или числовое упражнение. Все это время исследователи побуждали добровольцев найти пользу от браслета, рассказывая о том, как предыдущие пользователи заметили его предполагаемые свойства. К концу демонстрации многие участники заявили, что были бы готовы купить волшебную ферритовую полоску.

Затем последовал поворот — исследователи вышли из роли торгашей и провели подростков через анализ того, что они только что видели. Они указали на пробелы в доказательствах возможностей группы, познакомили студентов с иллюзией причинно-следственной связи и подчеркнули, что для оценки того, улучшил ли продукт их производительность, им нужно было иметь базовый балл для сравнения. Целью второй части вмешательства было научить подростков критически относиться к причинно-следственным связям.

После этого исследователи провели со студентами компьютерный тест, аналогичный тому, который использовался в исследовании иллюзии причинно-следственной связи. Им показали серию фиктивных пациентов и дали возможность ввести поддельное (и, без их ведома, неэффективное) лекарство с целью выяснить, подействовало ли оно. Участники, которые узнали о проблемах установления причинно-следственной связи, провели больше испытаний без лекарства (необходимый шаг для измерения эффективности лекарства) и сделали более точную оценку эффективности лекарства.

Это многообещающий результат, но еще неизвестно, сможет ли такое вмешательство помешать игрокам НФЛ скупать спрей из оленьих рогов или олимпийцам принимать рискованные добавки. Найхан предостерегает от предположения, что этот образовательный подход может устранить иллюзию причинно-следственной связи. Многие психологические исследования показали многообещающие улучшения в точности убеждений, когда речь идет о вещах, которые участников не волнуют, сказала мне Найхан. «Но урок противоречивых политических, медицинских и научных вопросов заключается в том, что люди не применяют свои навыки критического мышления таким же образом, когда отдают предпочтение тому, кто прав». Исследования профессора права Дэна Кахана из Йельского университета показывают, что даже хорошо умеющие считать люди склонны к когнитивным ловушкам, когда данные противоречат выводу, наиболее близкому их политическим ценностям.

Итак, что же нам остается? Имея множество доказательств того, что ошибочные убеждения нелегко опровергнуть, и когда они окрашены эмоциями, забудьте об этом. Объяснение науки и помощь людям в ее понимании — это только первые шаги. Если вы хотите, чтобы кто-то принял информацию, противоречащую тому, что он уже знает, вам нужно найти историю, на которую он может поверить. Для этого необходимо связать уже созданный ими нарратив с новым, который одновременно является правдой и позволяет им оставаться такими людьми, какими они себя считают.

Проект «Семь вопросов»: Заключение

На семь вопросов для двадцати человек было получено 140 ответов. В этом 18-м и последнем посте я попытаюсь собрать все воедино и посмотреть, что мы узнали. (Если вы не слышали об этом проекте или у вас туман из-за того, что я так долго его тянул, вы можете сначала прочитать Введение и Резюме.)

Проект «Семь вопросов» был вдохновлен «Три подхода к психотерапии », обучающим фильмом 1965 года, в котором знаменитые терапевты записывали сеансы с 30-летней матерью-одиночкой по имени Глория. Я читал занимательную и очень хорошо написанную Жизнь с Gloria Films Памелы Берри, дочери Глории. Вперемежку с захватывающими анекдотами о Глории и терапевтах Памела поделилась своей собственной историей и мнением о терапии. В этой цитате она приравняла свой опыт лечения к своей матери во время съемок фильма:

Подобно большинству тех, кто обращается за консультацией, нас обеспокоила нестабильность наших обстоятельств, и нас обеспокоила неприменимость стандартов и цели, которыми мы раньше руководствовались в своей жизни. Мы надеялись, что терапевт, сидящий на стуле прямо напротив, сможет распознать это чужеродное место внутри нас и помочь дать ему озвучить. (стр. 89)

Хорошо сказано. Этот момент четко отражен в ее книге, фильмах, этом блоге и везде, где упоминается терапия: решающее значение имеет хорошая совместимость между клиентом и терапевтом. Сегодня, когда среди одного миллиона терапевтов распространены сотни теорий, несведущий клиент может долго искать подходящую.

Отсюда и этот проект. Я хотел дать читателям представление о разнообразии в этой области и показать, как личность терапевта и его теория влияют на терапию. Я отправил семь открытых вопросов сегодняшним знаменитым клиницистам, чтобы посмотреть, как (и если) они ответят. Вот некоторые результаты, выводы и различные размышления:

Ответы: Я думал, что многообещающие авторы и теоретики ухватятся за возможность бесплатной рекламы и широкого освещения, в то время как более авторитетные авторитеты в этой области не могут быть обеспокоены. Я был точно неправ. Большинство горячих точек были слишком заняты, поэтому вежливо отказывались, присылали повторяющиеся сообщения «напишите через месяц» или просто не отвечали. Опытные клиницисты были рады принять участие и, казалось, с удовольствием делились своей мудростью и опытом. Первыми ответили те, кто участвовал в руководящих органах; этот тип PR, вероятно, входит в их должностную инструкцию. Общий уровень ответов составил 40% (14 из 35), что является приличным показателем для гуманитарных наук.

Сходства: Почти все, от Глена Габбарда до Харвилла Хендрикса, Джеймса Брея и Томаса Саса, подчеркивали первостепенное значение взаимопонимания между терапевтом и клиентом. Многие подчеркивали необходимость того, чтобы терапевты устанавливали границы и практиковали здоровый уход за собой. Они жаловались на управляемое лечение и призывали клиентов отказаться от плохого лечения. Большинство подчеркивали право и ответственность клиента определять, на чем он хотел бы сосредоточить свою терапию. И, по моему мнению, у некоторых был похожий подход к вопросу 4 (конечная цель терапии): они звонили по телефону. Вместо того, чтобы пачкать руки, раскрывая свою модель здоровья, они перестраховывались, говоря: «Мы ставим цели вместе».

Различия: Как и ожидалось, динамические типы сосредоточились на работе с болью из прошлого, а типы когнитивно-поведенческой терапии делали акцент на вмешательстве для изменения мыслей и поведения. Теоретические различия были довольно очевидны, но личностные различия были более тонкими. Например, Джудит Бек и Дональд Мейхенбаум — столпы когнитивно-поведенческой терапии, придерживающиеся схожих взглядов, но их подача была совершенно разной. Эксперты по отношениям Джон Грей и Гарриет Лернер нашли ответы, танцуя на разных планетах. Дэвид Бернс чувствовал себя хорошо в 29 лет.48 слов ответа, в то время как Хендрикс дал любовь в 113. Джеффри Барнетт вернул свои полные ответы в течение нескольких часов после моего запроса, в то время как другим потребовались недели или месяцы, или они никогда не ответили. Личность заключается не только в том, что они сказали, но и в том, как они это сказали.

Поливание грязью: Респонденты не стеснялись критиковать теории друг друга. Мейхенбаум предупредил терапевтов о «сомнительной психотерапевтической ерунде», которая пронизывает поле». Ирвин Ялом задавался вопросом, действительно ли терапевты КПТ захотят обратиться со своими проблемами к другому терапевту КПТ. Реакция Стивена Даймонда на глубинную психологию была прямым опровержением Бека. Даниэль Амен упрекнул психиатров за то, что они игнорировали орган, который они лечат. Бернс подверг критике всю господствующую психотерапию и несколько моих вопросов. Сас опрокинул всю сферу психического здоровья, но меньшего от него и не следовало ожидать. По-видимому, эти терапевты эмпатически сотрудничают со своими клиентами, но они не возражают против конкуренции. Может, поэтому они и знамениты.

Лучший вопрос: Я думал, что это будут вопросы один, четыре или семь, но пятый вопрос (самая сложная часть работы терапевта) оказался самым показательным. Очень честные и личные ответы включали опасения по поводу самозанятости, неловкости на коктейльных вечеринках, бодрствования во время сеанса и сдерживания боли клиентов.

Лучший сюрприз: Я пригласила всех без исключения блоггеров-терапевтов написать ответы на вопросы, и у меня было несколько желающих. Я обнаружил, что многие из их ответов были менее сдержанными и более убедительными, чем ответы моих именитых гостей. Кроме того, мне нравится проводить параллельное сравнение президента Американской психиатрической ассоциации, инструктора по йоге и музыкального терапевта в стационарном учреждении. У каждого есть уникальная, ценная точка зрения, которую стоит услышать.

Ограничения: Ни одно исследование не будет полным, если автор не признает свои недостатки. Наиболее вопиющим является отсутствие теоретического, этнического и гендерного разнообразия. Здесь представлен широкий спектр модальностей, но эта область выходит далеко за рамки психодинамических, КПТ и экзистенциальных теорий. Я спросил, но, к сожалению, не получил ответов от терапевтов, которые представляют некоторые из новых модальностей (упомянутых в Резюме). Проект также выиграл бы от большего разнообразия респондентов, чтобы отразить спектр современных клиницистов.

Основные моменты: Их так много. Сериал провел неделю на домашней странице APA. Веб-сайт для студентов-психологов теперь включает его в свои ресурсы. Тереза Борхард из Beliefnet’s Beyond Blue взяла у меня интервью о сериале. Один собеседник прислал мне пару своих книг. Польский журнал по психологии задает своим соотечественникам семь вопросов. Несколько других веб-сайтов помогли распространить информацию (здесь, здесь и здесь). Но самым большим волнением для меня была переписка с десятками клиницистов, которые каким-то образом сформировали мою теорию и практику, некоторые из которых стали друзьями по переписке. Конечно, интервью в Яломе всегда будет важным событием в карьере.

Итак, что мы узнали? Кажется, что терапевты разделяют взгляды на основы терапии, но помимо этого они очень разные. Некоторые делают акцент на науке о терапии, в то время как другие сосредотачиваются на аспектах отношений. Правящие лидеры и популярные иконы — вдумчивые, страстные люди, щедро делящиеся своим временем и мудростью. Они тоже люди: у некоторых большое эго и теоретическая жесткость. Будем надеяться, что благодаря постоянному диалогу и исследованиям, которые подчеркивают благополучие наших клиентов (и политикам, допускающим такой диалог), психотерапия будет продолжать развиваться и процветать.

Еще раз спасибо каждому из участников за их щедрое пожертвование времени и усилий. Обычно мне трудно заставить 20 человек сделать что-то вместе, особенно бесплатно.

—-

Хотите еще? Не от меня, я закончил с этой темой на некоторое время. Но если у вас есть живой интерес к теории и практике терапии, могу ли я предложить вам заглянуть на конференцию «Эволюция психотерапии». Некоторые из участников программы «Семь вопросов» выступают в роли спикеров, как и многие другие видные клиницисты. Увидимся там.

Выводы из статистики | Введение в психологию

Цели обучения

Описать роль случайной выборки и случайного распределения в выводах о причинно-следственных связях

Обобщаемость

Рисунок 1 . Обобщаемость является важным исследовательским соображением: результаты исследований с широко репрезентативными выборками с большей вероятностью будут обобщены на популяцию. [Изображение: Бюджетное жилье Barnacles]

Одним из ограничений исследования, упомянутого ранее о младенцах, выбирающих игрушку-помощника , является то, что вывод относится только к 16 младенцам, участвовавшим в исследовании. Мы мало знаем о том, как были отобраны эти 16 младенцев. Предположим, мы хотим выбрать подмножество индивидуумов ( выборка ) из гораздо большей группы индивидуумов ( населения ) таким образом, чтобы выводы из выборки можно было обобщить на большую совокупность. С этим вопросом каждый день сталкиваются социологи.

Пример 1 : Общее социальное исследование (GSS) — это исследование социальных тенденций, которое проводится в Соединенных Штатах раз в два года. Основываясь на выборке из примерно 2000 взрослых американцев, исследователи делают заявления о том, какой процент населения США считает себя «либералом», какой процент считает себя «счастливым», какой процент чувствует себя «торопливым» в своей повседневной жизни и многое другое. вопросы. Ключ к этим заявлениям о большей численности всех взрослых американцев лежит в том, как отбирается выборка. Цель состоит в том, чтобы выбрать выборку, которая является репрезентативной для населения, и общий способ достижения этой цели состоит в том, чтобы выбрать случайная выборка , которая дает каждому члену совокупности равные шансы попасть в выборку. В своей простейшей форме случайная выборка включает нумерацию каждого члена населения, а затем использование компьютера для случайного выбора подмножества для обследования. Большинство опросов не работают точно так же, но они используют методы выборки, основанные на вероятности, для отбора лиц из репрезентативных на национальном уровне групп.

В 2004 г. СОБ сообщила, что 817 из 977 респондентов (или 83,6%) указали, что они всегда или иногда испытывают спешку. Это явное большинство, но нам снова нужно учитывать вариацию из-за случайная выборка . К счастью, мы можем использовать ту же вероятностную модель, что и в предыдущем примере, для исследования вероятного размера этой ошибки. (Обратите внимание: мы можем использовать модель подбрасывания монеты, когда фактический размер популяции намного, намного больше, чем размер выборки, так как тогда мы все еще можем считать вероятность одинаковой для каждого человека в выборке.) Эта вероятностная модель предсказывает что результат выборки будет в пределах 3 процентных пунктов от значения генеральной совокупности (примерно 1 на квадратный корень размера выборки, погрешность ). Статистики пришли бы к выводу с уверенностью 95%, что от 80,6% до 86,6% всех взрослых американцев в 2004 году ответили бы, что они иногда или всегда чувствуют спешку.

Ключом к допустимой погрешности является то, что, когда мы используем метод вероятностной выборки, мы можем делать заявления о том, как часто (в долгосрочной перспективе, с повторной случайной выборкой) результат выборки будет находиться в пределах определенного расстояния от неизвестной совокупности. значение случайно (имеется в виду случайное отклонение выборки) в одиночку. И наоборот, неслучайные выборки часто вызывают предвзятость, что означает, что метод выборки систематически завышает некоторые сегменты населения и занижает другие. Нам также все еще необходимо учитывать другие источники предвзятости, такие как нечестные ответы отдельных лиц. Эти источники ошибок не измеряются пределом погрешности.

Попробуйте

Причина и следствие

Во многих исследованиях основной интересующий вопрос касается различий между группами. Затем возникает вопрос, как формировались группы (например, отбирали людей, которые уже пьют кофе, и тех, кто не пьет). В некоторых исследованиях исследователи сами активно формируют группы. Но тогда у нас возникает аналогичный вопрос: могут ли любые различия, которые мы наблюдаем в группах, быть артефактом этого процесса формирования групп? Или, может быть, разница, которую мы наблюдаем в группах, настолько велика, что мы можем не принимать во внимание «случайность» в процессе формирования группы как разумное объяснение того, что мы обнаруживаем?

Пример 2 : В психологическом исследовании изучалось, склонны ли люди проявлять больше творчества, когда они думают о внутренней (внутренней) или внешней (внешней) мотивации (Рамси и Шафер, 2002, на основе исследования Амабиле, 1985). Испытуемыми были 47 человек с большим опытом писательской деятельности. Испытуемые начали с ответов на вопросы анкеты о внутренних мотивах писательства (таких как удовольствие от самовыражения) или внешних мотивах (таких как общественное признание). Затем всем испытуемым было предложено написать хайку, и эти стихи были оценены жюри на предмет творчества. Исследователи заранее предположили, что испытуемые, которые думали о внутренних мотивах, будут проявлять больше творчества, чем испытуемые, которые думали о внешних мотивах. Показатели творческих способностей 47 участников этого исследования показаны на рисунке 2, где более высокие баллы указывают на большую креативность.

Рисунок 2 . Оценки креативности разделены по типу мотивации.

В этом примере ключевой вопрос заключается в том, влияет ли тип мотивации на показатели креативности. В частности, имеют ли испытуемые, которых спрашивали о внутренней мотивации, более высокие показатели креативности, чем у испытуемых, которых спрашивали о внешней мотивации?

Рисунок 2 показывает, что в обеих мотивационных группах наблюдалась значительная вариабельность оценок креативности, и эти оценки в значительной степени перекрываются между группами. Другими словами, люди с внешней мотивацией не всегда обладают более высоким творческим потенциалом, чем люди с внутренней мотивацией, но все же может быть статистическая тенденция в этом направлении. (Психолог Кит Станович (2013) называет трудности людей с размышлениями о таких вероятностных тенденциях «ахиллесовой пятой человеческого познания».)

поддерживает гипотезу исследователей. Тем не менее, сравнение только средних значений двух групп не позволяет учитывать изменчивость оценок креативности в группах. Мы можем измерить изменчивость с помощью статистики, используя, например, стандартное отклонение: 5,25 для внешней группы и 4,40 для внутренней группы. Стандартные отклонения говорят нам о том, что большинство оценок креативности находится в пределах примерно 5 баллов от средней оценки в каждой группе. Мы видим, что средний балл для внутренней группы находится в пределах одного стандартного отклонения от среднего балла для внешней группы. Таким образом, несмотря на тенденцию к более высокому показателю креативности в группе с внутренними качествами, в среднем разница невелика.

Мы снова хотим рассмотреть возможные объяснения этой разницы. В исследовании принимали участие только люди с большим опытом творческого письма. Хотя это ограничивает популяцию, на которую мы можем обобщить, это не объясняет, почему средний балл креативности был немного выше для внутренней группы, чем для внешней группы. Может быть, женщины, как правило, получают более высокие баллы за креативность? Здесь нам нужно сосредоточиться на том, как люди были отнесены к мотивационным группам. Если бы в группе с внутренней мотивацией были только женщины, а в группе с внешней мотивацией — только мужчины, то это представляло бы проблему, потому что мы не знали бы, из-за чего группа с внутренней мотивацией работала лучше из-за другого типа мотивации или из-за того, что они были женщинами. Однако исследователи предохранялись от такой проблемы, случайным образом распределяя людей по мотивационным группам. Подобно подбрасыванию монеты, каждый человек с одинаковой вероятностью мог быть отнесен к любому типу мотивации. Почему это полезно? Потому что это 9Случайное назначение 0169 имеет тенденцию уравновешивать все переменные, связанные с творчеством, о которых мы можем думать, и даже те, о которых мы не думаем заранее, между двумя группами. Таким образом, у нас должно быть одинаковое соотношение мужчин и женщин между двумя группами; у нас должно быть одинаковое возрастное распределение между двумя группами; у нас должно быть одинаковое распределение образования между двумя группами; и так далее. Случайное распределение должно создавать максимально похожие группы, за исключением типа мотивации, который, по-видимому, исключает все эти другие переменные как возможные объяснения наблюдаемой тенденции к более высоким баллам в внутренней группе.

Но всегда ли это работает? Нет, так что по «везению жеребьевки» группы могут немного отличаться до того, как они ответят на вопросы мотивационного опроса. Тогда возникает вопрос: возможно ли, что наблюдаемая разница в показателях креативности между группами вызвана неудачным случайным распределением? Другими словами, предположим, что стихотворение каждого человека должно было получить одинаковую оценку креативности, независимо от того, к какой группе они были отнесены, что тип мотивации никоим образом не влиял на их оценку. Затем, как часто один только процесс случайного распределения приводил к разнице в средних баллах креативности, которая была бы больше (или больше), чем 19?0,88 – 15,74 = 4,14 балла?

Мы снова хотим применить вероятностную модель для аппроксимации p-значения , но на этот раз модель будет немного другой. Подумайте о том, чтобы записать все оценки креативности на каталожных карточках, перетасовать каталожные карточки, а затем раздать 23 балла группе внешней мотивации и 24 группе внутренней мотивации и найти разницу в средних значениях групп. Мы (а еще лучше, компьютер) можем повторять этот процесс снова и снова, чтобы увидеть, как часто, когда оценки не меняются, случайное распределение приводит к разнице в средних, по крайней мере, до 4,41. На рисунке 3 показаны результаты 1000 таких гипотетических случайных назначений для этих оценок.

Рисунок 3 . Различия в группе означают только случайное распределение.

Только 2 из 1000 смоделированных случайных назначений дали разницу в средних групповых значениях 4,41 или больше. Другими словами, приблизительное значение p равно 2/1000 = 0,002. Это маленькое значение p указывает на то, что было бы очень неожиданно, если бы только процесс случайного распределения привел к такой большой разнице в средних групповых значениях. Таким образом, как и в случае с Примером 2, у нас есть убедительные доказательства того, что сосредоточение внимания на внутренних мотивах приводит к повышению показателей креативности по сравнению с размышлениями о внешних мотивах.

Обратите внимание, что предыдущее утверждение подразумевает причинно-следственную связь между мотивацией и показателем креативности; такой сильный вывод оправдан? Да, из-за случайного распределения, используемого в исследовании. Это должно было сбалансировать любые другие переменные между двумя группами, так что теперь, когда маленькое значение р убеждает нас в том, что более высокое среднее значение в группе внутренних факторов не было простым совпадением, остается единственное разумное объяснение — это разница в типе мотивация. Можем ли мы обобщить этот вывод на всех? Не обязательно — мы могли бы осторожно распространить этот вывод на людей с большим опытом творческого письма, похожих на людей в этом исследовании, но мы все же хотели бы узнать больше о том, как эти люди были отобраны для участия.

Вывод

Рисунок 4 . Исследователи используют научный метод, который включает в себя большое количество статистического мышления: сформулировать гипотезу —> спланировать исследование для проверки этой гипотезы —> провести исследование —> проанализировать данные —> сообщить о результатах. [Изображение: widdowquinn]

Статистическое мышление включает в себя тщательную разработку исследования для сбора значимых данных для ответа на конкретный исследовательский вопрос, детальный анализ закономерностей в данных и выводы, выходящие за рамки наблюдаемых данных. Случайная выборка имеет первостепенное значение для обобщения результатов нашей выборки на большую совокупность, а случайное распределение является ключом к выводам о причинно-следственных связях. С обоими видами случайности модели вероятности помогают нам оценить, сколько случайных вариаций мы можем ожидать в наших результатах, чтобы определить, могут ли наши результаты получиться случайно, и оценить допустимую погрешность.

Итак, что мы можем сказать об исследовании кофе, упомянутом ранее (Freedman, Park, Abnet, Hollenbeck, & Sinha, 2012 обнаружили, что у мужчин, которые выпивали не менее шести чашек кофе в день, вероятность умирают (женщин на 15% меньше), чем те, кто не пил)? Мы можем ответить на многие вопросы:

Это 14-летнее исследование, проведенное учеными из Национального института рака.
Результаты были опубликованы в июньском номере New England Journal of Medicine , уважаемый рецензируемый журнал.
В ходе исследования было изучено потребление кофе более чем 402 000 человек в возрасте от 50 до 71 года из шести штатов и двух мегаполисов. В начале исследования исключались люди с раком, сердечными заболеваниями и инсультом. Потребление кофе оценивали один раз в начале исследования.
В ходе исследования погибло около 52 000 человек.
Люди, которые выпивали от двух до пяти чашек кофе в день, также показали более низкий риск, но степень снижения увеличилась у тех, кто выпивал шесть и более чашек.
Размеры выборки были довольно большими, поэтому значения p довольно малы, даже несмотря на то, что процентное снижение риска не было чрезвычайно большим (вероятность снизилась с 12% до примерно 10–11%).
Независимо от того, был ли кофе с кофеином или без кофеина, это не повлияло на результаты.
Это было обсервационное исследование, поэтому нельзя сделать никаких причинно-следственных выводов между употреблением кофе и увеличением продолжительности жизни, вопреки тому впечатлению, которое создается во многих заголовках новостей об этом исследовании. В частности, возможно, что люди с хроническими заболеваниями не склонны пить кофе.

Это исследование необходимо рассматривать в более широком контексте аналогичных исследований и согласованности результатов разных исследований, с постоянным предупреждением о том, что это не был рандомизированный эксперимент. В то время как статистический анализ все еще может «приспосабливаться» к другим потенциальным вмешивающимся переменным, мы еще не убеждены, что исследователи идентифицировали их все или полностью идентифицировали, почему это снижение риска смерти очевидно. Исследователи теперь могут использовать результаты этого исследования и разрабатывать более целенаправленные исследования, направленные на решение новых вопросов.

Подробнее

Изучите эти внешние ресурсы, чтобы узнать больше о прикладной статистике:

Видео о p-значениях: P-Value Extravaganza
Интерактивные веб-приложения для статистики преподавания и обучения
Межуниверситетский консорциум политических и социальных исследований, где вы можете найти и проанализировать данные.
Консорциум по развитию статистики бакалавриата

Подумай об этом

Найдите недавнюю исследовательскую статью в своей области и ответьте на следующие вопросы: Каков был основной исследовательский вопрос? Как отбирались люди для участия в исследовании? Были ли представлены сводные результаты? Насколько сильны доказательства, представленные в пользу или против вопроса исследования? Было ли использовано случайное распределение? Обобщите основные выводы исследования, касающиеся вопросов статистической значимости, статистической достоверности, обобщаемости и причины и следствия. Согласны ли вы с выводами, сделанными в этом исследовании, на основе дизайна исследования и представленных результатов?
Разумно ли использовать случайную выборку из 1000 человек, чтобы делать выводы обо всех взрослых американцах? Объясните, почему да или почему нет.

Глоссарий

причина и следствие: связаны с тем, говорим ли мы, что одна переменная вызывает изменения в другой переменной, по сравнению с другими переменными, которые могут быть связаны с этими двумя переменными.
обобщаемость : относится к тому, могут ли результаты выборки быть обобщены на большую совокупность.
допустимая погрешность : ожидаемая величина случайного отклонения в статистике; часто определяется для уровня достоверности 95%.
население : более крупная коллекция лиц, на которую мы хотели бы обобщить наши результаты.
p-значение : вероятность наблюдения конкретного результата в выборке или более экстремального, при предположении о большей совокупности или процессе.

Умозаключение это в психологии: Умозаключение — элементарная частица рассуждения

Умозаключение | Мир Психологии

УМОЗАКЛЮЧЕНИЕ

📖 Умозаключение, Понятие и представление, Глава X. Мышление. Основы общей психологии. Рубинштейн С. Л. Страница 76. Читать онлайн

Умозаключение.

Умозаключение | Понятия и категории

Умозаключение в логике это? Дедуктивные умозаключения это?

ВИДЕО «Переговоры. Как избежать наказания со стороны начальника?!»

Умозаключение. Основы общей психологии

Формы мышления: что это такое в психологии, что к ним относится, примеры

Более подробно о понятиях

Главные формы

Понятие

Суждение

Умозаключение

Какие бывают формы мышления на основе логики: примеры

Основные виды

Наглядно-действенный тип

Наглядно-образный тип

Словесно-логический тип

Форма правильной умственной активности

Кратко о развитии форм мышления: психология мысли

Новые разновидности умственной активности

Свойства мыслительного процесса

Как развить детское мышление: методы

Заключение

Валидность статистического заключения: некоторые распространенные угрозы и простые средства правовой защиты

Правила прекращения сбора данных без контроля частоты ошибок типа I

Предварительные проверки предположений

Регрессия как средство исследования двумерных отношений всех типов

Заключение

Байесовский подход

Улучшение SCV исследований

Заявление о конфликте интересов

Благодарности

Ссылки

Как написать заключение к исследовательской работе по психологии

Какова цель заключения в исследовательской работе?

Подробнее:

Как написать хорошее заключение для исследовательской работы?

Подробнее:

Какой хороший вывод?

Как лучше всего закончить статью?

Когда люди принимают решения на основе недостаточной информации – Эффективность

Примеры того, как люди делают поспешные выводы

Почему люди делают поспешные выводы

Поспешные выводы как когнитивное искажение

Факторы, влияющие на склонность делать поспешные выводы

Поспешность в выводах и психические расстройства

Поспешность в выводах как логическая ошибка

Как не делать поспешных выводов

Как реагировать на людей, которые делают поспешные выводы

Резюме и выводы

Ваш мозг настроен на ложные выводы

Проект «Семь вопросов»: Заключение

Выводы из статистики | Введение в психологию

Цели обучения

Обобщаемость

Попробуйте

Причина и следствие

Вывод

Подробнее

Подумай об этом

Глоссарий

About the Author

admin

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики

Related Posts