Трифонов Е.В.
Антропология:   дух - душа - тело - среда человека,

или  Пневмапсихосоматология человека

Русско-англо-русская энциклопедия, 18-е изд., 2015

π

ψ

σ

Общий предметный алфавитный указатель

Психология Соматология Математика Физика Химия Наука            Общая   лексика
А Б В Г Д Е Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z


ИЗМЕРЕНИЕ В ПСИХОФИЗИОЛОГИИ
measurement in psychophysiology, measuring in psychophysiology ]

     Измерение - этап познания, представляющий собой установление максимальной степени соответствия (изоморфизма) между системой реальных объектов (атрибутов, свойств) и подходящим образом выбранной системой чисел (абстрактной системой единиц физических величин, представлениями о реальности). Очевидно, что чем выше степень изоморфизма, тем ближе исследователь к конечной цели познания. Иначе, чем адекватнее инструмент познания сущности познаваемого объекта, тем эффективнее познание.
     Объектом измерения в психофизиологии являются структуры, процессы (состояния) живых систем. Все живые системы являются вероятностными, стохастическими системами. Следовательно, совокупность принципов, способов, средств их познания должна быть вероятностной (вероятностная методология). То есть данным системам изоморфна система чисел не с жестко детерминированными, а с вероятностными отношениями. Измеряя свойства, показатели, признаки, переменные живых систем, следует представлять их в виде распределений вероятностей этих переменных. При этом математическое ожидание распределения характеризует уровень переменной, а дисперсия - вариативность переменной около этого уровня. Оба параметра являются показателями качества управления в системах, то есть показателями того, что должно интересовать исследователя данных систем в первую очередь. Причем, поскольку принципом управления в живых системах является прогнозирование (Трифонов Е.В., 1980), указанные параметры могут характеризовать степень реализации прогнозирования в данной системе, относительно данной исследуемой функции. При исследовании динамики систем эти параметры принимают вид функций времени. При исследовании отношений между физиологическими или психологическими переменными эти параметры имеют вид регрессий первого или второго порядка.
     В каждом конкретном случае математическое ожидание и дисперсия или любые их функции являются не формальным, а сущностным представлением систем, то есть имеют конкретный физиологический, психологический, социологический, психофизиологический смысл.
     Для того чтобы показать преимущества измерений, использующих описанные средства (про сравнению с традиционной, детерминистской методологией), рассмотрим три простейших примера (Трифонов Е.В.).
     Пример 1. Допустим, в целях психологического сопровождения процесса обучения в ВУЗе и его оптимизации необходимо по результатам текущей успеваемости сравнить итоговую успеваемость двух учащихся. Обычным способом решения этой задачи является вычисление средней оценки и заключение, основанное на предположении, что чем выше средняя оценка, тем лучше успеваемость. Однако далеко не в каждом случае подобное заключение будет соответствовать истине.
     При одной и той же оценке итоговой успеваемости «средним баллом» успеваемость обоих учащихся может значительно отличаться.
     Пример 2. Пусть, при пятибалльной шкале оценок, итоговая оценка успеваемости двух учащихся одинакова и равна 4,14. Оценки текущей успеваемости учащихся в течение семестра распределены следующим образом: учащийся А: 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5; учащийся B: 5, 2, 4, 3, 5, 5, 5. Из этих распределений видно, что учащийся А имеет более стабильные достижения в учебе, чем учащийся В. И поскольку разум подсказывает нам, что в повседневной жизни предпочтительнее общаться с людьми более предсказуемыми, мы, интуитивно, при прочих равных, оценим успеваемость учащегося А существенно выше. Эту стабильностьдостижений в учебе (успеваемости) нетрудно оценить количественно, как оценивается вариация (дисперсия) в математической статистике. В частности, оценка дисперсии учащегося А: s2(А) = 0,14, а учащегося В: s2(B) = 1,48, то есть устойчивость (стабильность) успеваемости учащегося В в 10 раз ниже, чем тот же показатель у А. Следовательно, традиционная оценка только лишь «средним баллом» не является достаточной. Для того чтобы получить полное представление об успеваемости, следует измерить одновременно уровень успеваемости, оценив его средней величиной, и стабильность успеваемости, используя для этого подходящую оценку дисперсии.
     Пример 3. При тестировании в целях профессионального отбора получены количественные данные относительно памяти ряда лиц. Оценки математических ожиданий характеризовали уровень памяти (ёмкость, скорость запоминания, длительность удержания и т.д.). Оценки дисперсий характеризовали стабильность, устойчивость памяти. При ранжировании обследуемых более высокий ранг присваивался обследуемым, имеющим одновременно два более высоких показателя: больший уровень и меньшую дисперсию.
     Следует отметить, что возможности вероятностной методологии в психофизиологических измерениях практически безграничны.


     Литература.  Иллюстрации.     References.  Illustrations
     Щелкни здесь и получи доступ в библиотеку сайта!     Click here and receive access to the reference library!

  1. Bates J.A. Abdominal Ultrasound: How, Why and When = Ультразвуковое исследование органов живота: как почему и когда, 2nd ed., Churchill Livingstone, 2004, 276 p.
    Иллюстрированное руководство.
    Доступ к данному источнику = Access to the reference.
    URL: http://www.tryphonov.ru/tryphonov/serv_r.htm#0          quotation
  2. Eastman G.W., Wald Ch., Crossin J. Getting Started in Clinical Radiology: From Image to Diagnosis = Начальные представления о клинической радиологии: от изображения к диагнозу, Thieme Medical Publishers, 2005, 355 p.
    Иллюстрированное учебное пособие.  Перевести на русский язык = Translate into Russian.
    Доступ к данному источнику = Access to the reference.
    URL: http://www.tryphonov.ru/tryphonov/serv_r.htm#0          quotation
  3. Enderle J., Blanchard B.M., Bronzino J. Introduction to Biomedical Engineering = Введение в биомедицинскую технику, 2nd ed., Academic Press, 2005, 1144 p.
    Иллюстрированное учебное пособие.
    Доступ к данному источнику = Access to the reference.
    URL: http://www.tryphonov.ru/tryphonov/serv_r.htm#0          quotation
  4. Feng D.D., Ed. Biomedical Information Technology = Биомедицинская информационная технология (Biomedical Engineering), Academic Press, 2007, 688 p.
    Иллюстрированное учебное пособие.  Перевести на русский язык = Translate into Russian.
    Доступ к данному источнику = Access to the reference.
    URL: http://www.tryphonov.ru/tryphonov/serv_r.htm#0          quotation
  5. Hall J., Allanson J., Gripp K., Slavotinek A. Handbook of Physical Measurements = Физические измерения человека: справочник, Oxford University Press, USA, 2006, 592 p.
    Руководство для студентов и специалистов.
    Доступ к данному источнику = Access to the reference.
    URL: http://www.tryphonov.ru/tryphonov/serv_r.htm#0          quotation
  6. Kutz M. Standard Handbook of Biomedical Engineering & Design = Математическое моделирование и техническое проектирование в биологии и медицине, McGraw-Hill, 2004, 896 p.
    Иллюстрированное учебное пособие.
    Доступ к данному источнику = Access to the reference.
    URL: http://www.tryphonov.ru/tryphonov/serv_r.htm#0          quotation
  7. Menard S., Ed. Handbook of Longitudinal Research: Design, Measurement, and Analysis = Хронологически непрерывные (лонгитюдные) исследования. Планирование, измерения, анализ результатов, Elsevier, 2008, 681 p.
    Иллюстрированное учебное пособие.
    Доступ к данному источнику = Access to the reference.
    URL: http://www.tryphonov.ru/tryphonov/serv_r.htm#0          quotation
  8. Moussavi Z. Fundamentals of Respiratory System and Sounds Analysis = Система дыхания. Основы анализа звуковых проявлений функции системы дыхания, Morgan and Claypool Publishers, 2006, 68 p.
    Иллюстрированное учебное пособие.  Перевести на русский язык = Translate into Russian.
    Доступ к данному источнику = Access to the reference.
    URL: http://www.tryphonov.ru/tryphonov/serv_r.htm#0          quotation
  9. Suri J.S., Wilson D., Laxminarayan S., Eds. Handbook of Biomedical Image Analysis = Анализ биомедицинских изображений. Руководство. Трехтомник, Springer, 2005, 661+831+583 p.
    Иллюстрированное руководство и учебное пособие.
    Цитата из данного источника, том 1. quotation
    Цитата из данного источника, том 2.           quotation
    Цитата из данного источника, том 3.
    URL: http://www.tryphonov.ru/tryphonov/serv_r.htm#0          quotation
  10. Sürnmo L., Laguna P. Bioelectrical Signal Processing = Обработка биоэлектрических сигналов в кардиологии и неврологии in Cardiac and Neurological Applications (Biomedical Engineering), Academic Press, 2005, 688 p.
    Иллюстрированное учебное пособие.  Перевести на русский язык = Translate into Russian.
    Доступ к данному источнику = Access to the reference.
    URL: http://www.tryphonov.ru/tryphonov/serv_r.htm#0          quotation
  11. Webster J.G., Ed. The Physiological Measurement Handbook = Измерения в физиологии, CRC Press, 2015, 608 p.
    Учебное пособие.
    Доступ к данному источнику = Access to the reference.
    URL: http://www.tryphonov.ru/tryphonov/serv_r.htm#0          quotation

Google

В отдельном окне: 

     
«Я    У Ч Е Н Ы Й    И Л И . . .    Н Е Д О У Ч К А ?»
    Т Е С Т    В А Ш Е Г О    И Н Т Е Л Л Е К Т А

Предпосылка:
Эффективность развития любой отрасли знаний определяется степенью соответствия методологии познания - познаваемой сущности.
Реальность:
Живые структуры от биохимического и субклеточного уровня, до целого организма являются вероятностными структурами. Функции вероятностных структур являются вероятностными функциями.
Необходимое условие:
Эффективное исследование вероятностных структур и функций должно основываться на вероятностной методологии (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2015, …).
Критерий: Степень развития морфологии, физиологии, психологии человека и медицины, объём индивидуальных и социальных знаний в этих областях определяется степенью использования вероятностной методологии.
Актуальные знания: В соответствии с предпосылкой, реальностью, необходимым условием и критерием... ...
о ц е н и т е   с а м о с т о я т е л ь н о:
—  с т е п е н ь  р а з в и т и я   с о в р е м е н н о й   н а у к и,
—  о б ъ е м   В а ш и х   з н а н и й   и
—  В а ш   и н т е л л е к т !


Любые реальности, как физические, так и психические, являются по своей сущности вероятностными.  Формулирование этого фундаментального положения – одно из главных достижений науки 20-го века.  Инструментом эффективного познания вероятностных сущностей и явлений служит вероятностная методология (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2014, …).  Использование вероятностной методологии позволило открыть и сформулировать важнейший для психофизиологии принцип: генеральной стратегией управления всеми психофизическими структурами и функциями является прогнозирование (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2012, …).  Непризнание этих фактов по незнанию – заблуждение и признак научной некомпетентности.  Сознательное отвержение или замалчивание этих фактов – признак недобросовестности и откровенная ложь.


     ♥  Ошибка?  Щелкни здесь и исправь ее!                                 Поиск на сайте                              E-mail автора (author): tryphonov@yandex.ru

π

ψ

σ

Санкт-Петербург, Россия, 1996-2015

Copyright © 1996-, Трифонов Е.В.

Разрешается некоммерческое цитирование материалов данной энциклопедии при условии
полного указания источника заимствования: имени автора, названия и WEB-адреcа данной энциклопедии


 
Всего посетителей = Altogether Visitors :  
Посетителей раздела «Соматология» = Visitors of section «Somatlogy» :