Тест МПДО (по Личко)
Интерпретация.
После заполнения бланка подсчитывается число баллов отдельно по каждому из 10 типов акцентуаций в следующей последовательности:
Гипертимный тип
А. Суммируется число ответов «да» на вопросы № 1, 11, 23, 33, 45, 55, 67, 77.
Б. Полученная сумма умножается на 3.
Застревающий тип (ригидный)
А. Суммируется число ответов «да» на вопросы № 2, 15, 24, 34, 37, 56, 68, 78, 81 и число ответов «нет» на вопросы № 12, 46, 59.
Б. Полученная сумма умножается на 2.
Эмотивный тип.
А. Суммируется число ответов «да» на вопросы № 3, 13, 35,47, 57, 69,79 и ответ «нет» на вопрос № 25.
Б. Полученная сумма умножается на 3.
Педантичный тип
А. Суммируется число ответов «да» на вопросы № 4, 14, 17, 26, 39, 48, 58, 61, 70, 80, 83 и ответ «нет» на вопрос № 36.
Б. Полученная сумма умножается на 2.
Тревожный тип
А. Суммируется число ответов «да» на вопросы № 16, 27, 38, 49, 60, 71, 82 и ответ «нет» на вопрос № 5.
Б. Полученная сумма умножается на 3.
Циклотимный тип
А. Суммируется число ответов « да» на вопросы № 6, 18, 28, 40, 50, 62, 72, 84.
Б. Полученная сумма умножается на 3.
Демонстративный тип
А. Суммируется число ответов «да» на вопросы № 7, 19, 22, 29, 41, 44, 63, 66, 73, 85, 88 и ответ «нет» на вопрос № 51.
Б. Полученная сумма умножается на 2.
Возбудимый тип (неуправляемый)
А. Суммируется число ответов «да» на вопросы № 8, 20, 30, 42, 52, 64, 74, 86.
Б. Полученная сумма умножается на 3.
Дистимный тип
А. Суммируется число ответов «да» на вопросы № 9, 21, 43, 75, 87 и число ответов «нет» на вопросы № 31, 53, 65.
Б. Полученная сумма умножается на 3.
Экзальтированный тип
А. Суммируется число ответов «да» на вопросы № 10, 32, 54, 76.
Б. Полученная сумма умножается на 6.
После обработки анкеты записывается число баллов, полученное для каждого типа акцентуации. Максимально возможное число баллов равно 24.
18-24 балла – выраженная акцентуация по данному типу
12-17 баллов – скрытая акцентуация.
Менее 12 баллов – отсутствие акцентуации по данному типу.
Тест МПДО (по Личко)
Инструкция: Вам предложен ряд утверждений. Прочитав внимательно каждое утверждение, решите: типично, характерно это для вас или нет. Если да, то отметьте номер этого утверждения на бланке ответов, если нет, просто пропустите этот номер. Чем точнее и искреннее будут ваши выборы, тем лучше вы узнаете ваш характер.
1.В детстве я был весёлым и неугомонным.
2.В младших классах я любил школу, а затем она начала меня тяготить.
3.В детстве я был таким же, как и сейчас : меня легко было огорчить, но и легко успокоить, развеселить
4.У меня часто бывает плохое самочувствие.
5.В детстве я был обидчивым и чувствительным.
6.Я часто опасаюсь, что с моей мамой может что-то случиться.
7.Моё настроение улучшается, когда меня оставляют одного.
8.В детстве я был капризным и раздражительным.
9.В детстве я любил беседовать и играть со взрослыми.
10.Считаю, что самое важное — несмотря ни на что как можно лучше провести сегодняшний день.
11.Я всегда сдерживаю свои обещания, даже если это мне не выгодно.
12.Как правило, у меня хорошее настроение.
13.Недели хорошего самочувствия сменяются у меня неделями, когда и самочувствие, и настроение у меня плохие.
14.Я легко перехожу от радости к грусти и наоборот.
15.Я часто испытываю вялость, недомогание.
16.К спиртному я испытываю отвращение.
17.Избегаю пить спиртное из-за плохого самочувствия и головной боли.
18.Мои родители не понимают меня и иногда кажутся мне чужими.
19.Я отношусь настороженно к незнакомым людям и невольно опасаюсь зла с их стороны.
20.Я не вижу у себя больших недостатков.
21.От нотаций мне хочется убежать подальше, но если не получается, молча слушаю, думая о другом.
22.Все мои привычки хороши и желательны.
23.Моё настроение не меняется от незначительных причин.
24.Я часто просыпаюсь с мыслью о том, что сегодня предстоит сделать.
25.Я очень люблю своих родителей, привязан к ним, но, бывает, сильно обижаюсь и даже ссорюсь.
26.Периодами я чувствую себя бодрым, периодами — разбитым.
27.Нередко я стесняюсь есть при посторонних людях.
28.Моё отношение к будущему часто меняется: то я строю радужные планы, то будущее кажется мне мрачным.
29.Я люблю заниматься чем-нибудь интересным в одиночестве.
30.Почти не бывает, чтобы незнакомый человек сразу внушил мне симпатию.
31.Люблю одежду модную и необычную, которая привлекает взоры.
32.Больше всего люблю сытно поесть и хорошо отдохнуть.
33.Я очень уравновешен, никогда не раздражаюсь и ни на кого не злюсь.
34.Я легко схожусь с людьми в любой обстановке.
35.Я плохо переношу голод — быстро слабею.
36. Одиночество я переношу легко, если оно не связано с неприятностями.
37.У меня часто бывает плохой, беспокойный сон.
38.Моя застенчивость мешает мне подружиться с теми, с кем мне хотелось бы.
39.Я часто тревожусь по поводу различных неприятностей, которые могут произойти в будущем, хотя повода для этого нет.
40.Свои неудачи я переживаю сам и ни у кого не прошу помощи.
41.Сильно переживаю замечания и отметки, которые меня не удовлетворяют.
42.Чаще всего я свободно чувствую себя с новыми, незнакомыми сверстниками, в новом классе, лагере труда и отдыха.
43.Как правило, я не готовлю уроки.
44.Я всегда говорю взрослым только правду.
45.Приключения и риск меня привлекают.
46.К знакомым людям я быстро привыкаю, незнакомые могут меня раздражать.
47.Моё настроение прямо зависит от моих школьных и домашних дел.
48.Я часто устаю к концу дня, причём так, что кажется — совсем не осталось сил.
49.Я стесняюсь незнакомых людей и боюсь заговорить первым.
50.Я много раз проверяю, нет ли ошибок в моей работе.
51. У моих приятелей бывает ошибочное мнение, будто бы я не хочу с ними дружить.
52.Бывают иногда дни, когда я без причины на всех сержусь.
53 Я могу сказать о себе, что у меня хорошее воображение.
54.Если учитель не контролирует меня на уроке, я почти всегда занимаюсь чем-нибудь посторонним.
55.Мои родители никогда не раздражают меня своим поведением.
56.Я могу легко организовать ребят для работы, игр, развлечений.
57.Я могу идти впереди других в рассуждениях, но не в действиях.
58.Бывает, что я сильно радуюсь, а потом сильно огорчаюсь.
59.Иногда я делаюсь капризным и раздражительным, а вскоре жалею об этом.
60.Я чрезмерно обидчив и чувствителен.
61.Я люблю быть первым там, где меня любят, бороться за первенство я не люблю.
62.Я почти не бываю полностью откровенным, как с приятелями, так и с родными.
63.Рассердившись, я могу начать кричать, размахивать руками, а иногда и драться.
64.Мне часто кажется, что при желании я мог бы стать актёром.
65.Мне кажется, что тревожиться о будущем бесполезно — всё само собой образуется.
66.Я всегда справедлив в отношениях с учителями, родителями, друзьями.
67.Я убеждён, что в будущем исполнятся все мои планы и желания.
68.Иногда бывают такие дни, что жизнь мне кажется тяжелей, чем на самом деле.
69.Довольно часто моё настроение отражается в моих поступках.
70.Мне кажется, что у меня много недостатков и слабостей.
71.Мне бывает тяжело, когда я вспоминаю о своих маленьких ошибках.
72.Часто всякие размышления мешают мне довести начатое дело до конца.
73.Я могу выслушать критику и возражения, но стараюсь всё равно всё сделать по-своему.
74.Иногда я могу так разозлиться на обидчика, что мне трудно удержаться, чтобы тут же не побить его.
75.Я практически никогда не испытываю чувства стыда или застенчивости.
76.Не испытываю стремления к занятиям спортом или физкультурой.
77.Я никогда не говорю о других дурно.
78.Люблю всякие приключения, охотно иду на риск.
79.Иногда моё настроение зависит от погоды.
80.Новое для меня приятно, если обещает для меня что-то хорошее.
81.Жизнь кажется мне очень тяжёлой.
82.Я часто испытываю робость перед учителями и школьным начальством.
83.Закончив работу, я долго волнуюсь по поводу того, что мог сделать что-то неверно
84.Мне кажется, что другие меня не понимают.
85.Я часто огорчаюсь из-за того, что, рассердившись, наговорил лишнего.
86.Я всегда сумею найти выход из любой ситуации.
87.Люблю вместо школьных занятий сходить в кино или просто прогулять уроки.
88.Я никогда не брал в доме ничего без спроса.
89.При неудаче ч могу посмеяться над собой.
90.У меня бывают периоды подъёма, увлечений, энтузиазма, а потом может наступить спад, апатия ко всему.
91.Если мне что-то не удаётся, я могу отчаяться и потерять надежду.
92.Возражения и критика меня очень огорчают, если они резкие и грубые по форме, даже если они касаются мелочей.
93.Иногда я могу расплакаться, если читаю грустную книгу или смотрю грустный фильм.
94.Я часто сомневаюсь в правильности своих поступков и решений.
95.Часто у меня возникает чувство, что я оказался ненужным, посторонним.
96.Столкнувшись с несправедливостью, я возмущаюсь и сразу же выступаю против неё.
97.Мне нравится быть в центре внимания, например, рассказывать ребятам разные забавные истории.
98.Считаю, что лучшее времяпрепровождения — это когда ничего не делаешь, просто отдыхаешь.
99.Я никогда не опаздываю в школу или ещё куда-нибудь.
100.Мне неприятно оставаться долго на одном месте.
101.Иногда я так расстраиваюсь из-за ссоры с учителем или сверстниками, что не могу пойти в школу.
102.Я не умею командовать над другими.
103.Иногда мне кажется, что я тяжело и опасно болен.
104.Не люблю всякие опасные и рискованные приключения.
105.У меня часто возникает желание перепроверить работу, которую я только что выполнил.
106.Я боюсь, что в будущем могу остаться одиноким.
107.Я охотно выслушиваю наставления, касающиеся моего здоровья.
108.Я всегда высказываю своё мнение, если что-то обсуждается в классе.
109.Считаю, что никогда не надо отрываться от коллектива.
110.Вопросы, связанные с полом и любовью, меня совершенно не интересуют.
111.Всегда считал, что для интересного, заманчивого дела все правила можно обойти
112.Мне иногда бывают неприятны праздники.
113.Жизнь научила меня быть не слишком откровенным даже с друзьями.
114.Я ем мало, иногда подолгу вообще ничего не ем.
115.Я очень люблю наслаждаться красотой природы.
116.Уходя из дому, ложась спать, я всегда проверяю: выключен ли газ, электро-
приборы, заперта ли дверь.
117.Меня привлекает лишь то новое, что соответствует моим принципам, интересам.
118.Если в моих неудачах кто-то виноват, я не оставляю его безнаказанным.
119.Если я кого-то не уважаю, мне удаётся вести себя так, что он этого не замечает.
120.Лучше всего проводить время в разнообразных развлечениях.
121.Мне нравятся все школьные предметы.
122.Я часто бываю вожаком в играх.
123.Я легко переношу боль и физические страдания.
124.Я всегда стараюсь сдерживаться, когда меня критикуют или когда мне возражают.
125.Я слишком мнителен, беспокоюсь обо всём, особенно часто — о своём здоровье.
126.Я редко бываю беззаботно весёлым.
127.Я часто загадываю себе различные приметы, и стараюсь строго следовать им, чтобы всё было хорошо.
128.Я не стремлюсь участвовать в жизни школы и класса.
129.Иногда я совершаю быстрые, необдуманные поступки, о которых потом сожалею.
130.Не люблю заранее рассчитывать все расходы, легко беру в долг, даже если знаю, что к сроку отдать деньги будет трудно.
131.Учёба меня тяготит, и если бы меня не заставляли, я вообще бы не учился.
132.У меня никогда не было таких мыслей, которые нужно было бы скрывать от других.
133.У меня часто бывает настолько хорошее настроение, что у меня спрашивают, отчего я такой весёлый.
134.Иногда у меня настроение бывает настолько плохим, что я начинаю думать о смерти.
135.Малейшие неприятности слишком огорчают меня.
136.Я быстро устаю на уроках и становлюсь рассеянным.
137.Иногда я поражаюсь грубости и невоспитанности ребят.
138.Учителя считают меня аккуратным и старательным.
139.Часто мне приятней поразмышлять наедине, чем проводить время в шумной компании.
140.Мне нравится, когда мне подчиняются.
141.Я мог бы учиться значительно лучше, но наши учителя и школа не способствуют этому.
142.Не люблю заниматься делом, требующим усилий и терпения.
143.Я никогда никому не желал плохого.
Поиск по сайту:
|
Опросник для идентификации типов акцентуаций характера у подростков
Модифицированный опросник для
идентификации типов акцентуаций характера у подростков (МПДО)
Диапазон применения: 12-18
лет.
Процедура эксперимента
Опросник
включает 143 утверждения, составляющих 10 диагностических и одну контрольную
шкалу (шкалу лжи). В каждой шкале по 13 утверждений. Утверждения в тексте
вопросника предъявляются в случайном порядке.
Диагностируются гипертимный,
циклоидный, лабильный, астено-невротический, сенситивный,
тревожно-педантический, интровертированный, возбудимый, демонстративный и
неустойчивый типы.
Порядок
заполнения опросника и подсчета баллов изложен в инструкции для обследуемых.
Инструкция для обследуемых по МПДО
Ребята, каждый
из вас хочет знать особенности своего характера, по крайней мере, его наиболее
яркие черты. Знание своего характера позволяет управлять собой, лучше
взаимодействовать с людьми, ориентироваться на определенный круг профессий.
Данный тест поможет вам определить тип вашего характера, его особенности.
Вам предложены
листы вопросов и ответов. Прочитав в листе ответов каждый вопрос-утверждение,
решите: типично, характерно это для вас или нет. Если да, тогда подчеркните
номер этого вопроса на листе ответов, если нет, просто пропустите этот номер.
Чем точнее и
искреннее будут ваши выборы, тем лучше вы узнаете ваш характер.
После того как лист ответов будет заполнен,
подсчитайте сумму набранных вами баллов по каждой строке (один подчеркнутый
номер — это один балл). Проставьте эти суммы в конце каждой строки.
Лист вопросов
1. В детстве я был веселым и
неугомонным.
2. В младших классах я любил школу, а
затем она начала меня тяготить.
3. В детстве я был таким же, как и
сейчас: меня легко было огорчить, но и легко успокоить, развеселить.
4. У меня часто бывает плохое
самочувствие.
5. В детстве я был обидчивым и
чувствительным.
6. Я часто опасаюсь, что с моей мамой
что-то может случиться.
7. Мое настроение улучшается, когда меня
оставляют одного.
8. В детстве я был капризным и
раздражительным.
9. В детстве я любил беседовать и играть
со взрослыми.
10.
Считаю, что самое важное — несмотря ни
на что как можно лучше провести сегодняшний день.
11. Я всегда сдерживаю свои обещания,
даже если это мне невыгодно.
12. Как правило, у меня хорошее настроение.
13. Недели хорошего самочувствия
сменяются у меня неделями, когда и самочувствие, и настроение у меня плохие.
14. Я легко перехожу от радости к грусти
и наоборот.
15. Я часто испытываю вялость,
недомогание.
16. К спиртному я испытываю отвращение.
17. Избегаю пить спиртное из-за плохого
самочувствия и головной боли.
18. Мои родители не понимают меня и
иногда кажутся мне чужими.
19. Я отношусь настороженно к незнакомым
людям и невольно опасаюсь зла с их стороны.
20. Я не вижу у себя больших недостатков.
21. От нотаций мне хочется убежать
подальше, но если не получается, молча слушаю, думая о другом.
22. Все мои привычки хороши и
желательны.
23. Мое настроение не меняется от
незначительных причин.
24. Я часто просыпаюсь с мыслью о том,
что сегодня предстоит сделать.
25. Я очень люблю своих родителей,
привязан к ним, но, бывает, сильно обижаюсь и даже ссорюсь.
26. Периодами я чувствую себя бодрым,
периодами — разбитым.
27. Нередко я стесняюсь есть при
посторонних людях.
28. Мое отношение к будущему часто
меняется: то я строю радужные планы, то будущее кажется мне мрачным.
29. Я люблю заниматься чем-нибудь
интересным в одиночестве.
30. Почти не бывает, чтобы незнакомый
человек сразу внушил мне симпатию.
31. Люблю одежду модную и необычную,
которая привлекает взоры.
32. Больше всего люблю сытно поесть и
хорошо отдохнуть.
33. Я очень уравновешен, никогда не
раздражаюсь и ни на кого не злюсь.
34. Я легко схожусь с людьми в любой
обстановке.
35. Я плохо переношу голод — быстро
слабею.
36. Одиночество я переношу легко, если
оно не связано с неприятностями.
37. У меня часто бывает плохой,
беспокойный сон.
38. Моя застенчивость мешает мне
подружиться с теми, с кем мне хотелось бы.
39. Я часто тревожусь по поводу
различных неприятностей, которые могут произойти в будущем, хотя повода для
этого нет.
40. Свои неудачи я переживаю сам и ни у
кого не прошу помощи.
41. Сильно переживаю замечания и
отметки, которые меня не удовлетворяют.
42. Чаще всего я свободно чувствую себя
с новыми, незнакомыми сверстниками, в новом классе, лагере труда и отдыха.
43. Как правило, я не готовлю уроки.
44. Я всегда говорю взрослым только
правду.
45. Приключения и риск меня привлекают.
46. К знакомым людям я быстро привыкаю,
незнакомые могут меня раздражать.
47. Мое настроение прямо зависит от
школьных и домашних дел.
48. Я часто устаю к концу дня, причем
так, что кажется — совсем не осталось сил.
49. Я стесняюсь незнакомых людей и боюсь
заговорить первым.
50. Я много раз проверяю, нет ли ошибок
в моей работе.
51. У моих приятелей бывает ошибочное
мнение, будто бы я не хочу с ними дружить.
52. Бывают иногда дни, когда я без
причины на всех сержусь.
53. Я могу сказать о себе, что у меня
хорошее воображение.
54. Если учитель не контролирует меня на
уроке, я почти всегда занимаюсь чем-нибудь посторонним.
55. Мои родители никогда не раздражают
меня своим поведением.
56. Я могу легко организовать ребят для
работы, игр, развлечений.
57. Я могу идти впереди других в
рассуждениях, но не в действиях.
58. Бывает, что я сильно радуюсь, а
потом сильно огорчаюсь.
59. Иногда я делаюсь капризным и
раздражительным, а вскоре жалею об этом.
60. Я чрезмерно обидчив и чувствителен.
61. Я люблю быть первым там, где меня
любят, бороться за первенство я не люблю.
62. Я почти не бываю полностью
откровенным, как с приятелями, так и с родными.
63. Рассердившись, я могу начать
кричать, размахивать руками, а иногда и драться.
64. Мне часто кажется, что при желании я
мог бы стать актером.
65. Мне кажется, что тревожиться о
будущем бесполезно — все само собой образуется.
66. Я всегда справедлив в отношениях с
учителями, родителями, друзьями.
67. Я убежден, что в будущем исполнятся
все мои планы и желания.
68. Иногда бывают такие дни, что жизнь
мне кажется тяжелей, чем на самом деле.
69. Довольно часто мое настроение
отражается в моих поступках.
70. Мне кажется, что у меня много
недостатков и слабостей.
71. Мне бывает тяжело, когда я вспоминаю
о своих маленьких ошибках.
72. Часто всякие размышления мешают мне
довести начатое дело до конца.
73. Я могу выслушать критику и
возражения, но стараюсь все равно все сделать по-своему.
74. Иногда я могу так разозлиться на
обидчика, что мне трудно удержаться, чтобы тут же не побить его.
75. Я практически никогда не испытываю
чувство стыда или застенчивости.
76. Не испытываю стремления к занятиям
спортом или физкультурой.
77. Я никогда не говорю о других дурно.
78. Люблю всякие приключения, охотно иду
на риск.
79. Иногда мое настроение зависит от
погоды.
80. Новое для меня приятно, если обещает
для меня что-то хорошее.
81. Жизнь кажется мне очень тяжелой.
82. Я часто испытываю робость перед
учителями и школьным начальством.
83. Закончив работу, я долго волнуюсь по
поводу того, что мог сделать что-то неверно.
84. Мне кажется, что другие меня не
понимают.
85. Я часто огорчаюсь из за того, что,
рассердившись, наговорил лишнего.
86. Я всегда сумею найти выход из любой
ситуации.
87. Люблю вместо школьных занятий
сходить в кино или просто прогулять уроки.
88. Я никогда не брал в доме ничего без
спроса.
89. При неудаче я могу посмеяться над
собой.
90. У меня бывают периоды подъема,
увлечений, энтузиазма, а потом может наступить спад, апатия ко всему.
91. Если мне что-то не удается, я могу
отчаяться и потерять надежду.
92. Возражения и критика меня очень
огорчают, если они резкие и грубые по форме, даже если они касаются мелочей.
93. Иногда я могу расплакаться, если
читаю грустную книгу или смотрю грустный фильм.
94. Я часто сомневаюсь в правильности
своих поступков и решений.
95. Часто у меня возникает чувство, что
я оказался ненужным, посторонним.
96. Столкнувшись с несправедливостью я
возмущаюсь и сразу же выступаю против нее.
97.
Мне нравится быть в центре внимания, например, рассказывать ребятам разные
забавные истории.
98. Считаю, что лучшее
времяпрепровождение — это когда ничего не делаешь, просто отдыхаешь.
99. Я никогда не опаздываю в школу или
еще куда-нибудь.
100. Мне неприятно оставаться долго на
одном месте.
101. Иногда я так расстраиваюсь из-за
ссоры с учителем или сверстниками, что не могу пойти в школу.
102. Я не умею командовать другими
людьми.
103. Иногда мне кажется, что я тяжело и
опасно болен.
104. Не люблю всякие опасные и
рискованные приключения.
105. У меня часто возникает желание
перепроверить работу, которую я только что выполнил.
106. Я боюсь, что в будущем могу остаться
одиноким.
107. Я охотно выслушиваю наставления,
касающиеся моего здоровья.
108. Я всегда высказываю свое мнение,
если что-то обсуждается в классе.
109. Считаю, что никогда не надо
отрываться от коллектива.
110. Вопросы, связанные с полом и
любовью, меня совершенно не интересуют.
111. Всегда считала, что для
интересного, заманчивого дела все правила можно обойти.
112. Мне иногда бывают неприятны
праздники.
11 3. Жизнь научила меня быть не слишком
откровенным даже с друзьями.
114. Я ем мало, иногда подолгу вообще
ничего не ем.
115. Я очень люблю наслаждаться красотой
природы.
116. Уходя из дому, ложась спать, я
всегда проверяю: выключен ли газ, электроприборы, заперта ли дверь.
117. Меня привлекает только то новое,
что соответствует моим принципам и интересам.
118. Если в моих неудачах кто-то
виноват, я не оставляю его безнаказанным.
119. Если я кого-то не уважаю, мне
удается вести себя так, что он этого не замечает.
120. Лучше всего проводить время в
разнообразных развлечениях.
121. Мне нравятся все школьные предметы.
122. Я часто бываю вожаком в играх.
123. Я легко переношу боль и физические
страдания
124.Я всегда стараюсь сдерживаться,
когда меня критикуют или когда мне возражают.
125.Я слишком мнителен, беспокоюсь обо
всем, особенно часто — о своем здоровье.
126.Я редко бываю беззаботно веселым.
127.Я
часто загадываю себе различные приметы, и стараюсь строго следовать им, чтобы
все было хорошо.
128. Я не стремлюсь участвовать в жизни
школы и класса.
129.Иногда я совершаю быстрые,
необдуманные поступки, о которых потом сожалею.
130. Не люблю заранее рассчитывать все
расходы, легко беру в долг, даже если знаю, что к сроку отдать деньги будет
трудно.
131.Учеба меня тяготит, и если бы меня
не заставляли, я вообще не учился бы.
132.У меня никогда не было таких мыслей,
которые нужно было бы скрывать от других.
133. У меня часто бывает настолько
хорошее настроение, что у меня спрашивают, отчего я такой веселый.
134. Иногда у меня настроение бывает
настолько плохим, что я начинаю думать о смерти.
135. Малейшие неприятности слишком
огорчают меня.
136. Я быстро устаю на уроках и
становлюсь рассеянным.
137. Иногда я поражаюсь грубости и
невоспитанности ребят
138. Учителя считают меня аккуратным и
старательным.
139. Часто мне приятней поразмышлять
наедине, чем проводить время в шумной компании.
140. Мне нравится, когда мне
подчиняются.
141.Я мог бы учиться значительно лучше,
но наши учителя и школа не способствуют этому.
142. Не люблю заниматься делом,
требующим усилий и терпения.
143. Я никогда никому не желал плохого.
лист ответов по МПДО
| Номер утверждения | ||||||||||||||
Обработка
результатов
На основании
собранного материала, отдельно по каждому типу акцентуаций, определено
минимальное диагностическое число (МДЧ), представляющее собой нижнюю границу
доверительного интервала, которая рассчитывается по формуле: МДЧ = М — Rn · W,
где М — средний по выборке балл данного типа акцентуаций, Rn — табличный
коэффициент; W — размах данных.
Минимальные
диагностические числа (МДЧ) для типов
акцентуаций составляют: гипертимный — 10, циклоидный — 8, лабильный — 9, астено-невротический — 8,
сенситивный — 8, тревожно — педантичный — 9,
интровертированный — 9,
возбудимый — 9, демонстративный —
9, неустойчивый — 10.
Контрольная
шкала — 4. Показатель в 4 балла рассматривается уже как критический. Высокий
показатель по этой шкале свидетельствует о тенденции обследуемых давать
«хорошие» ответы. Высокие баллы по шкале лжи могут служить также
дополнительным свидетельством демонстративности в поведении обследуемого.
Поэтому при получении по контрольной шкале более 4 баллов следует прибавить к
шкале демонстративности 1 балл. Если же показатель по шкале лживости превышает
7 баллов, то к шкале демонстративности прибавляются 2 балла. Однако, если несмотря на это, демонстративный тип не
диагностируется, то результаты тестирования следует признать недостоверными.
Правила идентификации типов
1. Если МДЧ достигнуто или превышено
только по одному типу, то диагностируется этот тип.
2. Если МДЧ превышено по нескольким
типам, то диагностируется:
а) в случае перечисленных сочетаний —
смешанный тип;
Г Ц,
ЦЛ, ЛА, АС, СТ,
ТИ, ИВ, ВД, ДН,
ГД, ЛС, АТ, СИ,
ИД, ВН, ГН, ЛД, ЛН, АД, ИН.
Другие сочетания, полученные по МПДО,
должны быть признаны несочетаемыми (что доказано клиническими наблюдениями).
Например, гипертимный и интровертированный тип, сенсетивный и возбудимый и т.
д.
б) если по какому-либо типу набрано
баллов на 4 больше, чем по другим типам, последние не диагностируются, даже
если сочетание совместимо.
в) в случае несовместимых сочетаний
диагностируется тот тип, в пользу которого набрано больше баллов.
г) если в отношении двух несовместимых типов имеется
одинаковое количество баллов, для исключения одного из них необходимо
руководствоваться следующими правилами доминирования (сохраняется тип,
указанный после знака равенства):
Г+Л=Г
А+И=И Ц+А=А С+В=В
Г+А=А
А+В=В Ц+С=С С+Д=Д
Г+С=Г
А+Н=Н Ц+Т=Т С+Н=Н
Г+Т=Т
Т+В=В Ц+И=И Л+В=В
Г+И=И
Т+Д=Д Ц+В=В Л+Т=Т
Г+В=Г
Т+Н+Н Ц+Д=Д Л+И=И
Ц+Н=Н
3. Если МДЧ
достигнуто или превышено в отношении нескольких типов и по правилу 2 их не
удается сократить до двух, тогда отбираются два типа с наибольшим числом
баллов, после чего руководствуются правилом 2.
4. Если по
контрольной шкале получено более 4 баллов, то, как уже отмечалось, к шкале
демонстративности прибавляется 1 балл, если больше 7 -прибавляется
соответственно 2 балла. Однако, если после этого демонстративный тип не
диагностируется, результаты обследования признаются недостоверными и в отношении
данного подростка его надо повторить.
Достижение или
превышение МДЧ по тому или иному типу плюс представленные ранее правила
идентификации типов гарантируют точность диагностики не менее Р > 0,95.
Пример
диагностической процедуры
В данном случае МДЧ превышено по двум
типам (см. лист ответов):
гипертимный
тип — 10;
тревожно-педантичный
тип — 10;
Согласно правилу 2а, гипертимный и
тревожно-педантичный. Типы несочетаемы. Согласно правилу 2в и 2г,
диагностируется тревожно-педантичный тип, а приписывание себе черт гипертимного
типа следует рассматривать как проявление либо гиперкомпенсации (желания стать
сильным именно там, где ты слаб), либо психологической защиты, либо того и другого вместе.
К занятию по программе «ПОЗНАЙ СЕБЯ!» психолого-педагогической направленности,
рассчитанной на 4 года обучения.
Программа находится в электронной книге «Программа «Познай себя!»» https://yadi.sk/i/KJD5aFhC3JpdAz
Разработки
некоторых занятий, тесты, игры в рубрике блога «Приложение ПОЗНАЙ СЕБЯ» http://qps.ru/Amgh2
Информация для бесед на нравственное
воспитание в
рубриках блога:
И в
приложении, в электронной книге «Программа «Мир живой природы»» https://yadi.sk/i/-yiYZfRe3JjkZz
Метод аутоидентификации и идентификации по словесным характерологическим портретам
Материал Psylab.info — энциклопедии психодиагностики
Описание методики
Методика разработана на кафедре детской психиатрии и психотерапии МАПО Э.Г. Эйдемиллером на основе патохарактерологического диагностического опросника А.Е. Личко.
Цель теста — типологическая диагностика личности. Этому подчинены 13 словесно характерологических портретов, которые и являются стимульным материалом методики. Они составлены на основании классических клинических описаний типов характеров. С их помощью осуществляется аутоидентификация и идентификация.
Процедура проведения
Психолог обращается к испытуемому с предложением ознакомиться с содержанием всех карточек, на каждой из которых приведено описание одного характерологического типа. После предварительного ознакомления испытуемому предлагается выбрать одну или несколько карточек, на которых, по его мнению, наиболее полно и похоже описан его характер. Испытуемые предупреждаются о том, чтобы выбор строился на основании общего, суммарного впечатления от прочтения карточек, а не на основании каких-либо отдельных черт. Если испытуемый выбирает несколько подходящих для него карточек, то его просят разложить их в порядке важности, что и регистрируется в протоколе соответствующим образом. Например, пациент с акцентуацией характера по гипертимному типу выбрал 3 карточки: на первое место поставил описание гипертимного характера, на второе — неустойчивого и на третье — демонстративно-гиперкомпенсаторного, оговорив, что последняя карточка подходит не полностью, а только в некоторых конкретных пунктах. Рекомендуется испытуемому выбирать максимум 3 подходящих портрета и 3 неподходящих.
Тексты карточек приводятся со словесными характерологическими портретами для подростков мужского пола. Для девочек вносятся соответствующие грамматические и незначительные текстовые изменения.
Интрсукция
Вам необходимо ознакомиться с содержанием всех предложенных характеристик и выбрать одну или несколько карточек, на которых, по вашему мнению, наиболее полно и похоже описан ваш характер. Если вы выберите несколько карточек сразу, то разложите их в порядке важности.
Обработка и интерпретация результатов
Исходя из процедуры тестирования, интерпретация предусматривает в основном качественный анализ полученных выборов, использование их в дальнейшем для проведения углубленного психодиагностического изучения, психологической коррекции личности.
Шкала дифференциальной диагностики между психопатиями и акцентуациями личности гипертимного, инертно-импульсивного, демонстративно-гиперкомпенсаторного и неустойчивого типов
| Темы ПДО | Номер выбора в первом исследовании | Весовой коэффициент по Дуда и Харту |
|---|---|---|
| Самочувствие | 1 | +9 |
| Настроение | 8 | +13 |
| 9 | +8 | |
| Сон и сновидения | 5 | -9 |
| 8 | +8 | |
| 12 | +15 | |
| Пробуждение ото сна | 10 | -11 |
| Аппетит и отношение к еде | 8 | -9 |
| Отношение к спиртным напиткам | 5 | +11 |
| 11 | +12 | |
| 12 | +16 | |
| Отношение к сексуальным проблемам | 7 | +9 |
| 9 | +11 | |
| 11 | +9 | |
| Отношение к одежде | 10 | +22 |
| Отношение к деньгам | 1 | +12 |
| Отношение к родителям | 7 | -9 |
| Отношение к друзьям | 2 | -16 |
| Отношение к окружающим | 1 | +11 |
| 8 | -16 | |
| 12 | +13 | |
| Отношение к незнакомым | 3 | -11 |
| Отношение к одиночеству | 5 | +9 |
| Отношение к будущему | 11 | +13 |
| Отношение к новому | 7 | -14 |
| Отношение к неудачам | 13 | -11 |
| Отношение к приключениями и риску | 4 | -10 |
| 7 | -11 | |
| 10 | -11 | |
| Отношение к лидерству | 1 | +12 |
| 4 | -9 | |
| Отношение к критике | 7 | +11 |
| 10 | +9 | |
| 13 | -13 | |
| Отношение к оценке | 5 | -10 |
| Отношение к приказам и законам | 4 | -14 |
| 8 | -10 | |
| Оценка себя в детстве | 4 | -9 |
| 15 | -13 | |
| Отношение к школе | 9 | -13 |
| 13 | -12 | |
| Оценка себя в данный момент | 1 | +10 |
| 10 | +9 | |
| 11 | +11 |
Использование таблицы: После заполнения подростком опросника устанавливается, какие из этих утверждений входят в шкалу. Затем баллы этих утверждений складываются. Если полученная сумма +20 баллов и больше, то вероятнее, что изучаемый индивид будет отнесен экспертами к случаям психопатии. Если полученная сумма составляет -30 или ниже, то данный подросток с высокой степенью вероятности относится к акцентуациям. При значениях промежуточных (от +20 до -30) степень отклонения недостаточно ярко проявляется в ответах на вопрос ПДО и поэтому определенное заключение сделать нельзя.
Стимульный материал
Карточки
Литература
Эйдемиллер Э.Г., Юстицкис В., Психология и психотерапия семьи. 4-у изд. — СПб.: Питер, 2008. — 672 с.: ил. (Серия «Мастера психологии»)
См. тажке
Патохарактерологический диагностический опросник
Инструкция для обследуемых по МПДО
⇐ ПредыдущаяСтр 10 из 34Следующая ⇒
Ребята, каждый из вас хочет знать особенности своего характера, по крайней мере, его наиболее яркие, выпуклые черты. Знание своего характера позволяет управлять собой: лучше взаимодействовать с людьми, ориентироваться на определенный круг профессий и т.д. Ведь характер — это основа личности.
Данный тест поможет вам определить тип вашего характера, его особенности.
Вам предложены Лист вопросов и Лист ответов. Прочитав в Листе ответов каждый вопрос-утверждение, решите: типично, характерно это для вас или нет. Если да, то тогда обведите кружком номер этого вопроса на Листе ответов, если нет, то просто пропустите этот номер.
Чем точнее и искреннее будут ваши выборы — тем лучше вы узнаете свой характер.
После того как Лист ответов будет заполнен, подсчитайте сумму набранных вами баллов по каждой строке (один номер, взятый в кружок, — это один балл). Проставьте эти суммы в конце каждой строки.
Лист ответов
| Тип | Номер утверждения | МДЧ | ∑ | ||||||||||||
| Г | |||||||||||||||
| Ц | |||||||||||||||
| Л | |||||||||||||||
| А | |||||||||||||||
| С | |||||||||||||||
| Т | |||||||||||||||
| И | |||||||||||||||
| В | |||||||||||||||
| Д | |||||||||||||||
| Н | |||||||||||||||
| К |
На основании собранного материала, отдельно по каждому типу акцентуаций, определено минимальное диагностическое число (МДЧ), представляющее собой нижнюю границу доверительного интервала (6; 24), которая рассчитывается по формуле:
МДЧ=М-Rn*W,где
М — средний по выборке балл данного типа акцентуаций;
Rn-табличный коэффициент;
W- размах данных.
Минимальные диагностические числа (МДЧ):
Гипертимный тип — 10;
Циклоидный тип — 8;
Лабильный тип — 9;
Астено-невротический тип — 8;
Сенситивный тип — 8;
Тревожно-педантический гип — 9;
Интровертированный тип — 9;
Возбудимый тип — 9;
Демонстративный тип — 9;
Неустойчивый тип — 10;
Контрольная шкала — 4.
Контрольная шкала интерпретируется подобно такой же шкале в детском варианте опросника Айзенка. Показатель в 4 балла рассматривается уже как критический. Высокий показатель по этой шкале свидетельствует о тенденции обследуемых давать «хорошие» ответы. Высокие баллы по шкале лжи могут служить также дополнительным свидетельством демонстративности в поведении обследуемого. Поэтому при получении по контрольной шкале более 4 баллов следует прибавить к шкале демонстративности 1 балл. Если же показатель по шкале лживости превышает 7 баллов, то к шкале демонстративности прибавляются 2 балла. Однако если несмотря на это, демонстративный тип не диагностируется, то результаты тестирования следует признать недостоверными.
Правила идентификации типов:
1. Если МДЧ достигнуто или превышено только по одному типу, то диагностируется этот тип.
2 Если МДЧ превышено по нескольким типам, то диагностируется:
а) в случае ниже перечисленных сочетаний — смешанный тип:
| Г , Ц | Г , Д | Г , Л | |
| Ц , Л | |||
| Л , А | Л , С | Л , Д | Л , Н |
| А , С | А , Т | А , Д | |
| С , Т | С , И | ||
| Т , И | |||
| И , В | И , Д | И , Н | |
| В, Д | В , Н | ||
| Д , Н |
Другие сочетания, полученные по МПДО, должны быть признаны несочетаемыми (что доказано клиническими наблюдениями). Например, гипертимный и интровертироваиный тип, сенситивный и возбудимый, и т.д.
б) Если по какому-либо типу набрано баллов на 4 больше, чем по другим типам, то последние не диагностируются, даже если сочетание совместимо.
в) В «случае несовместимых сочетаний диагностируется тот тип, в пользу которого набрано больше баллов.
г) Если в отношении двух несовместимых типов имеется одинаковое количество баллов, то для исключения одного из них необходимо руководствоваться следующими правилами доминирования (сохраняется тип, указанный после знака равенства):
| Г +Л = Г | А + И = И | Ц + А = А | С + В = В |
| Г + А = А | А + В = В | Ц+ С = С | С + Д = Д |
| Г + С = Г | А + Н = Н | Ц + Т = Т | С + Н = Н |
| Г + Т = Т | Ц + И = И | ||
| Г + Ш = И | Т + В = В | Ц + В = В | Л + Т = Т |
| Г + В = Г | Т + Д = Д | Ц +Д = Д | Л + И = И |
| Т + Н = Н | Ц + Н = Н | Л + В = В |
3. Если МДЧ достигнуто или превышено в отношении нескольких типов и по правилу 2 их не удается сократить до двух, то тогда отбираются два типа с наибольшим числом баллов, после чего руководствуются правилом 2.
4. Если по контрольной шкале получено более 4 баллов, то, как уже отмечалось, к шкале демонстративности прибавляется 1 балл, если больше 7 — прибавляется соответственно 2 балла. Однако, если после этого демонстративный тип не диагностируется, результаты обследования признаются недостоверными и в отношении данного подростка его надо повторить.
Достижение или превышение МДЧ по тому или иному типу плюс представленные выше правила идентификации типов гарантируются точность диагностики не менее Р > 0,95.
Текст МПДО (по Личко)
Инструкция: Вам предложен ряд утверждений. Прочитав внимательно каждое утверждение, решите: типично, характерно это для вас или нет. Если да, то отметьте номер этого утверждения на бланке ответов, если нет, просто пропустите этот номер. Чем точнее и искреннее будут ваши выборы, тем лучше вы узнаете ваш характер.
1.В детстве я был весёлым и неугомонным.
2.В младших классах я любил школу, а затем она начала меня тяготить.
3.В детстве я был таким же, как и сейчас : меня легко было огорчить, но и легко успокоить, развеселить
4.У меня часто бывает плохое самочувствие.
5.В детстве я был обидчивым и чувствительным.
6.Я часто опасаюсь, что с моей мамой может что-то случиться.
7.Моё настроение улучшается, когда меня оставляют одного.
8.В детстве я был капризным и раздражительным.
9.В детстве я любил беседовать и играть со взрослыми.
10.Считаю, что самое важное — несмотря ни на что как можно лучше провести сегодняшний день.
11.Я всегда сдерживаю свои обещания, даже если это мне не выгодно.
12.Как правило, у меня хорошее настроение.
13.Недели хорошего самочувствия сменяются у меня неделями, когда и самочувствие, и настроение у меня плохие.
14.Я легко перехожу от радости к грусти и наоборот.
15.Я часто испытываю вялость, недомогание.
16.К спиртному я испытываю отвращение.
17.Избегаю пить спиртное из-за плохого самочувствия и головной боли.
18.Мои родители не понимают меня и иногда кажутся мне чужими.
19.Я отношусь настороженно к незнакомым людям и невольно опасаюсь зла с их стороны.
20.Я не вижу у себя больших недостатков.
21.От нотаций мне хочется убежать подальше, но если не получается, молча слушаю, думая о другом.
22.Все мои привычки хороши и желательны.
23.Моё настроение не меняется от незначительных причин.
24.Я часто просыпаюсь с мыслью о том, что сегодня предстоит сделать.
25.Я очень люблю своих родителей, привязан к ним, но, бывает, сильно обижаюсь и даже ссорюсь.
26.Периодами я чувствую себя бодрым, периодами — разбитым.
27.Нередко я стесняюсь есть при посторонних людях.
28.Моё отношение к будущему часто меняется: то я строю радужные планы, то будущее кажется мне мрачным.
29.Я люблю заниматься чем-нибудь интересным в одиночестве.
30.Почти не бывает, чтобы незнакомый человек сразу внушил мне симпатию.
31.Люблю одежду модную и необычную, которая привлекает взоры.
32.Больше всего люблю сытно поесть и хорошо отдохнуть.
33.Я очень уравновешен, никогда не раздражаюсь и ни на кого не злюсь.
34.Я легко схожусь с людьми в любой обстановке.
35.Я плохо переношу голод — быстро слабею.
36. Одиночество я переношу легко, если оно не связано с неприятностями.
37.У меня часто бывает плохой, беспокойный сон.
38.Моя застенчивость мешает мне подружиться с теми, с кем мне хотелось бы.
39.Я часто тревожусь по поводу различных неприятностей, которые могут произойти в будущем, хотя повода для этого нет.
40.Свои неудачи я переживаю сам и ни у кого не прошу помощи.
41.Сильно переживаю замечания и отметки, которые меня не удовлетворяют.
42.Чаще всего я свободно чувствую себя с новыми, незнакомыми сверстниками, в новом классе, лагере труда и отдыха.
43.Как правило, я не готовлю уроки.
44.Я всегда говорю взрослым только правду.
45.Приключения и риск меня привлекают.
46.К знакомым людям я быстро привыкаю, незнакомые могут меня раздражать.
47.Моё настроение прямо зависит от моих школьных и домашних дел.
48.Я часто устаю к концу дня, причём так, что кажется — совсем не осталось сил.
49.Я стесняюсь незнакомых людей и боюсь заговорить первым.
50.Я много раз проверяю, нет ли ошибок в моей работе.
51. У моих приятелей бывает ошибочное мнение, будто бы я не хочу с ними дружить.
52.Бывают иногда дни, когда я без причины на всех сержусь.
53 Я могу сказать о себе, что у меня хорошее воображение.
54.Если учитель не контролирует меня на уроке, я почти всегда занимаюсь чем-нибудь посторонним.
55.Мои родители никогда не раздражают меня своим поведением.
56.Я могу легко организовать ребят для работы, игр, развлечений.
57.Я могу идти впереди других в рассуждениях, но не в действиях.
58.Бывает, что я сильно радуюсь, а потом сильно огорчаюсь.
59.Иногда я делаюсь капризным и раздражительным, а вскоре жалею об этом.
60.Я чрезмерно обидчив и чувствителен.
61.Я люблю быть первым там, где меня любят, бороться за первенство я не люблю.
62.Я почти не бываю полностью откровенным, как с приятелями, так и с родными.
63.Рассердившись, я могу начать кричать, размахивать руками, а иногда и драться.
64.Мне часто кажется, что при желании я мог бы стать актёром.
65.Мне кажется, что тревожиться о будущем бесполезно — всё само собой образуется.
66.Я всегда справедлив в отношениях с учителями, родителями, друзьями.
67.Я убеждён, что в будущем исполнятся все мои планы и желания.
68.Иногда бывают такие дни, что жизнь мне кажется тяжелей, чем на самом деле.
69.Довольно часто моё настроение отражается в моих поступках.
70.Мне кажется, что у меня много недостатков и слабостей.
71.Мне бывает тяжело, когда я вспоминаю о своих маленьких ошибках.
72.Часто всякие размышления мешают мне довести начатое дело до конца.
73.Я могу выслушать критику и возражения, но стараюсь всё равно всё сделать по-своему.
74.Иногда я могу так разозлиться на обидчика, что мне трудно удержаться, чтобы тут же не побить его.
75.Я практически никогда не испытываю чувства стыда или застенчивости.
76.Не испытываю стремления к занятиям спортом или физкультурой.
77.Я никогда не говорю о других дурно.
78.Люблю всякие приключения, охотно иду на риск.
79.Иногда моё настроение зависит от погоды.
80.Новое для меня приятно, если обещает для меня что-то хорошее.
81.Жизнь кажется мне очень тяжёлой.
82.Я часто испытываю робость перед учителями и школьным начальством.
83.Закончив работу, я долго волнуюсь по поводу того, что мог сделать что-то неверно
84.Мне кажется, что другие меня не понимают.
85.Я часто огорчаюсь из-за того, что, рассердившись, наговорил лишнего.
86.Я всегда сумею найти выход из любой ситуации.
87.Люблю вместо школьных занятий сходить в кино или просто прогулять уроки.
88.Я никогда не брал в доме ничего без спроса.
89.При неудаче ч могу посмеяться над собой.
90.У меня бывают периоды подъёма, увлечений, энтузиазма, а потом может наступить спад, апатия ко всему.
91.Если мне что-то не удаётся, я могу отчаяться и потерять надежду.
92.Возражения и критика меня очень огорчают, если они резкие и грубые по форме, даже если они касаются мелочей.
93.Иногда я могу расплакаться, если читаю грустную книгу или смотрю грустный фильм.
94.Я часто сомневаюсь в правильности своих поступков и решений.
95.Часто у меня возникает чувство, что я оказался ненужным, посторонним.
96.Столкнувшись с несправедливостью, я возмущаюсь и сразу же выступаю против неё.
97.Мне нравится быть в центре внимания, например, рассказывать ребятам разные забавные истории.
98.Считаю, что лучшее времяпрепровождения — это когда ничего не делаешь, просто отдыхаешь.
99.Я никогда не опаздываю в школу или ещё куда-нибудь.
100.Мне неприятно оставаться долго на одном месте.
101.Иногда я так расстраиваюсь из-за ссоры с учителем или сверстниками, что не могу пойти в школу.
102.Я не умею командовать над другими.
103.Иногда мне кажется, что я тяжело и опасно болен.
104.Не люблю всякие опасные и рискованные приключения.
105.У меня часто возникает желание перепроверить работу, которую я только что выполнил.
106.Я боюсь, что в будущем могу остаться одиноким.
107.Я охотно выслушиваю наставления, касающиеся моего здоровья.
108.Я всегда высказываю своё мнение, если что-то обсуждается в классе.
109.Считаю, что никогда не надо отрываться от коллектива.
110.Вопросы, связанные с полом и любовью, меня совершенно не интересуют.
111.Всегда считал, что для интересного, заманчивого дела все правила можно обойти
112.Мне иногда бывают неприятны праздники.
113.Жизнь научила меня быть не слишком откровенным даже с друзьями.
114.Я ем мало, иногда подолгу вообще ничего не ем.
115.Я очень люблю наслаждаться красотой природы.
116.Уходя из дому, ложась спать, я всегда проверяю: выключен ли газ, электроприборы, заперта ли дверь.
117.Меня привлекает лишь то новое, что соответствует моим принципам, интересам.
118.Если в моих неудачах кто-то виноват, я не оставляю его безнаказанным.
119.Если я кого-то не уважаю, мне удаётся вести себя так, что он этого не замечает.
120.Лучше всего проводить время в разнообразных развлечениях.
121.Мне нравятся все школьные предметы.
122.Я часто бываю вожаком в играх.
123.Я легко переношу боль и физические страдания.
124.Я всегда стараюсь сдерживаться, когда меня критикуют или когда мне возражают.
125.Я слишком мнителен, беспокоюсь обо всём, особенно часто — о своём здоровье.
126.Я редко бываю беззаботно весёлым.
127.Я часто загадываю себе различные приметы, и стараюсь строго следовать им, чтобы всё было хорошо.
128.Я не стремлюсь участвовать в жизни школы и класса.
129.Иногда я совершаю быстрые, необдуманные поступки, о которых потом сожалею.
130.Не люблю заранее рассчитывать все расходы, легко беру в долг, даже если знаю, что к сроку отдать деньги будет трудно.
131.Учёба меня тяготит, и если бы меня не заставляли, я вообще бы не учился.
132.У меня никогда не было таких мыслей, которые нужно было бы скрывать от других.
133.У меня часто бывает настолько хорошее настроение, что у меня спрашивают, отчего я такой весёлый.
134.Иногда у меня настроение бывает настолько плохим, что я начинаю думать о смерти.
135.Малейшие неприятности слишком огорчают меня.
136.Я быстро устаю на уроках и становлюсь рассеянным.
137.Иногда я поражаюсь грубости и невоспитанности ребят.
138.Учителя считают меня аккуратным и старательным.
139.Часто мне приятней поразмышлять наедине, чем проводить время в шумной компании.
140.Мне нравится, когда мне подчиняются.
141.Я мог бы учиться значительно лучше, но наши учителя и школа не способствуют этому.
142.Не люблю заниматься делом, требующим усилий и терпения.
143.Я никогда никому не желал плохого.
Риси характеру
У характері кожної людини можна виділити загальні групи рис. Різні вчені пропонують різний розподіл рис характеру на групи. Класифікацій безліч, від вузькоспеціальних до науково-популярних. Одним з найбільш наочних способів поділу на групи є система Б.М. Теплова.
У першу групу цей учений виділив спільні риси характеру, ті, які є психічною основою особистості. Це такі якості як принциповість, чесність, мужність і, природно, їх антиподи: малодушність, нещирість.
У другу групу входять ті риси характеру, в яких виявляється ставлення людини до інших людей. Тобто товариськість і замкнутість, доброта і недоброзичливість, уважність і байдужість.
Третю групу рис характеру складають ті риси, які виражають ставлення людини до самої себе. Саме до цієї групи належать гордість і зарозумілість, марнославство, зарозумілість і почуття власної гідності, адекватна гордість.
Четверта велика група рис відображає ставлення людини до праці. Працьовитість і лінь, страх труднощів і наполегливість в їх подоланні, активність і безініціативність входять в цю групу.
У типологиях рис характеру інших вчених варто виділити дві дуже важливі групи рис характеру, нормальні і аномальні. До нормальних відносяться ті риси, які притаманні психічно здоровим людям, а до аномальних — риси людей із захворюваннями психіки.
Цікаво те, що однакові риси характеру можуть відноситися і до нормальних, і до аномальним. Вся справа в тому, в якому обсязі вона виражена в характері тієї чи іншої людини. Наприклад, підозрілість може бути абсолютно здоровою, але при її домінуванні можна говорити про параною.
Як змінити свій характер
Як правило, нові риси характеру найбільш швидко і повно проявляються в людині, якщо вони схожі з вже існуючими. Після тридцятирічного віку кардинальні зміни характеру відбуваються вкрай рідко. І все ж змінюватися ніколи не пізно.
Людина завжди може змінити риси характеру, які їй не подобаються. Для цього існують безліч методик, але всі вони базуються на одному: бажання змінитися повинно бути внутрішнім і усвідомленим.
Гарним помічником у зміні характеру стане систематичний підхід. Випишіть на окремий листочок риси характеру, від яких ви хочете позбутися. Навпроти кожної риси напишіть, в чому вона проявляється. Знаючи це, вам буде легше контролювати себе і не допускати неприємних вам вчинків. Характер людини створюється довго,позбуватись неприємних рис складно, це вимагає кропіткої і тривалої праці. Але це не неможливо і особливу складність представляє буквально перший тиждень. Коли контроль над проявом «темної» сторони вашого характеру перейде у звичку, стежити за своєю поведінкою стане значно легше. І дуже скоро те, що вам не подобалося у вашому характері, перестане ускладнювати вам життя і спілкування з близькими.
Наприклад, вашої негативною рисою є гнівливість. Вона проявляється в тому, що ви, не дослухавши співрозмовника, встигаєте нагрубіянити йому. Вам варто почати контролювати свої дії: спробуйте дослухати співрозмовника до кінця, порахуйте до п’яти або десяти, перш ніж сказати різкість.
Також добрі результати у зміні свого характеру дає зразок для наслідування. Вибравши якийсь зразок (ним може бути як реальне, так і вигадана особа), ви починаєте рівнятися на нього. І питаєте себе, як би він вчинив на вашому місці. Копіюючи бажану манеру поведінки, ви також будете виробляти у себе правильні звички і мінімізуєте прояви негативних рис характеру. Тут ми зробимо лише таке зауваження: не намагайтеся скопіювати поведінку співробітника в точності, як воно є. Та й навряд чи у вас це вийде. Потрібно розуміти, що ви по-своєму індивідуальні, а тому будь-яка риса буде проявлятися зі своїм властивим тільки для вас відтінком.
Наприклад, ви хочете бути таким же твердим у спілкуванні з клієнтами, як і ваш колега по роботі. Це зовсім не означає, що ви повинні в точності копіювати його дії. Тобто якщо вам з боку видно, як ваш колега незворушно і впевнено спілкується з кожним з клієнтів, то, слідуючи йому, трохи неправильно надягати «маску незворушності і впевненості», повністю повторюючи його міміку та інтонацію. Вірніше, тільки цього буде недостатньо. Краще, якщо ви ще й спробуєте розібратися, за рахунок чого йому вдається бути таким. Напевно, ваш колега добре розбирається в своїй справі, володіє великим словниковим запасом і це додає йому впевненості у розмові. Можливо, він більш адекватно реагує на критику, відсіваючи особисті, будь-які необгрунтовані претензії і виділяючи лише дійсно проблемні моменти, тим самим уникаючи непотрібних суперечок і конфліктів. Тобто ви повинні розкласти по поличках характер людини, який служить для вас зразком для наслідування, і постаратися виробити ці якості в собі.
Неважливо, якою системою виправлення себе ви скористаєтеся. Важливо, щоб ви щиро хотіли змінитися на краще, тоді для вас не буде нічого неможливого. Пам’ятайте, що немає межі досконалості, розвивайте в собі все найкраще, бажаємо успіхів!
Питання для контролю та самоконтролю:
9. Дайте визначення поняття «характер».
10.Яке значення має характер в житті та діяльності людини?
11.В чому полягає різниця між характером і темпераментом людини?
12.Що є фізіологічним підґрунтям утворень характеру?
13.Яка структура характеру?
14.Які компоненти можна виокремити в структурі характеру?
15.Що ми розуміємо під рисами характеру людини?
16.Які риси характеру особистості є типовими, а які – не типовими?
10. У чому виявляється акцентування характеру особистості?
15. Яким є механізм та умови формування властивостей характеру?
16. Чи можна змінити характер?
17. Від чого в найбільшій мірі залежить формування характеру: від природних задатків людини або від суспільно-історичних умов її життя?
18. Визначте причини індивідуальних особливостей характеру.
Практичні завдання та психологічні ситуації:
1. Яка з нижчеперелічених властивостей характеру особистості є «зайвою «:
а) цілісність;
б) цілеспрямованість;
в) ступінь стійкості та глибини;
г) активність;
д) сила характеру?
2. У яких рядках дано правильне та найточніше визначення характеру:
а) характер — це властивості людини, що виявляються в її поведінці та діяльності;
б) характер — це психічні властивості людини, що виявляються у її ставленні до суспільства;
в) характер — це поєднання індивідуальних рис людини, які виробляються в процесі її розвитку;
г) характер — це певна система тимчасових нервових зв’язків, породжених взаєминами людини із зовнішнім світом протягом її життя;
д) характер — це комплекс сталих, найбільш типових і суттєвих психічних властивостей людини, що виявляються в типовій для неї поведінці та діяльності, у ставленні до суспільства, до праці, до самої себе;
е) правильної відповіді немає.
3. У яких рядках перелічено лише позитивні риси характеру людини:
а) ініціативність, працьовитість, неакуратність, безвідповідальність;
б) працездатність, егоїзм, хвалькуватість, нескромність, ввічливість;
в) скромність, скупість, марнотратство, вимогливість, самокритичність;
г) тактовність, бережливість, чуйність, самоволодіння, відповідальність?
4. В яких рядках перелічено лише риси характеру, які проявляються у вчинках особистості, у її ставленні до діяльності:
а)тактовність, ввічливість, чуйність, заздрість;
б)безтактовність, акуратність, жорстокість;
в)ініціативність, працьовитість, старанність, сумлінність, безвідповідальність;
г)правдивість, лицемірність, підлабузництво, нескромність?
5. Визначте, чи виявляється в наведених нижче прикладах характер людини:
• Одного разу викладач зайшов в аудиторію і сказав: «Ось добре, кінець кінцем ви здогадались привести аудиторію в належний порядок». «Це я зробив!» — швидко і голосно сказав Тарас.
• Максим був короткозорий і всі предмети підносив до очей. Під час уроку йому дозволялось підходити до дошки.
6. Вивчіть та опишіть риси характеру, що найяскравіше виявляються в обраного вами лікаря.
7. Проаналізуйте свою поведінку після складання іспиту і зробіть висновок, які риси вашого характеру в ньому виявились.
Практичне заняття № 5
Тема: Дослідження здібностей.Методики визначення рівня розвитку комунікативних та організаторських здібностей. Діагностика визначення творчих здібностей особистості. Характеристика особистості з різним рівнем творчого потенціалу.
Дослідження інтелектуальних здібностей.Методика визначення розумових здібностей, короткий орієнтовний тест (КОТ), методика діагностики інлектуальних здібностей “Пізнай свою Ай-К’ю”.
Практичні навички:
— визначення рівня розвитку комунікативних та організаторських здібностей;
— виявлення творчих здібностей;
— складання рекомендацій для особистостей з низьким рівнем творчого потенціалу;
— діагностика розумових здібностей особистості;
— дослідження рівня інтелектуальних здібностей;
— розв’язування ситуаційних задач;
— інтерпретація результатів дослідження.
Методика визначення рівня розвитку комунікативних та організаторських здібностей.
Дана методика використовується для виявлення комунікативних і організаторських здібностей особистості (уміння чітко і швидко встановлювати ділові та товариські стосунки з людьми, намагання розширювати контакти, участь у групових заходах, вміння впливати на людей, бажання виявляти ініціативу і т. д.)
Методика складається із 40 запитань, на кожне з яких досліджуваний повинен дати відповідь “так” або “ні”. Час виконання методики – 10-15 хвилин. Після цього за ключем визначається рівень комунікативних і організаторських здібностей.
Запитання:
1. Чи маєте Ви бажання вивчати людей, зав’язувати знайомства з різними людьми?
2. Чи подобається Вам займатися суспільною роботою?
3. Чи довго Вас непокоїть почуття образи, спричиненої Вам кимось із Ваших друзів?
4. Чи завжди Вам важко орієнтуватися у складній критичній ситуації?
2. Чи багато у Вас друзів, з якими Ви постійно спілкуєтеся?
3. Чи часто Вам вдається схилити більшість своїх друзів до прийняття ними Вашої думки?
4. Чи правда, що Вам приємніше і простіше проводити час з книжками чи за якоюсь іншою справою, аніж спілкуватися з людьми?
5. Якщо виникли певні труднощі у здійсненні Ваших намірів, то чи легко Вам відмовитися від своїх намірів?
6. Чи легко Ви встановлюєте контакти з людьми, які значно старші Вас за віком?
7. Чи любите Ви організовувати і вигадувати з товаришами різноманітні ігри та розваги?
8. Чи важко Вам входити у нові для Вас компанії?
9. Чи часто Ви відкладаєте на інший день справи, які потрібно було б виконати сьогодні?
10. Чи легко Вам встановлювати контакти з незнайомими людьми?
11. Чи домагаєтеся Ви того, щоб Ваші товариші діяли у відповідності з Вашою думкою?
12. Чи важко Вам освоюватись у новому колективі?
13. Чи правда, що у Вас не виникає конфліктів з товаришами через невиконання ними своїх обіцянок, обов’язків?
14. Чи намагаєтеся Ви за зручних обставин познайомитися і поговорити з новими людьми?
15. Чи часто у вирішенні важливих справ Ви берете ініціативу на себе?
16. Чи дратують Вас оточуючі, і чи не хочеться Вам побути на самоті?
17. Чи правда те, що Ви зазвичай погано орієнтуєтесь у незнайомій ситуації?
18. Чи подобається Вам завжди знаходитися серед людей?
19. Чи виникає у Вас роздратування, коли Вам не вдається завершити розпочату справу?
20. Чи відчуваєте Ви труднощі, якщо потрібно виявити ініціативу, щоб познайомитися з новою людиною?
21. Чи правда, що Ви втомлюєтеся від частого спілкування з товаришами?
22. Чи подобається Вам брати участь у колективних іграх?
23. Чи часто Ви проявляєте ініціативу при вирішенні питань, які зачіпають інтереси Ваших товаришів?
24. Чи правда те, що Ви почуваєте себе невпевнено серед незнайомих людей?
25. Чи правда, що Ви рідко наполягаєте на доведенні своєї правоти?
26. Чи вважаєте ви, що Вам вдасться без особливих труднощів внести пожвавлення у малознайому групу?
27. Чи берете Ви участь у суспільній роботі інституту (школи, на виробництві)?
28. Чи намагаєтеся Ви обмежити коло своїх товаришів?
29. Чи правда те, що Ви не намагаєтеся відстоювати свою думку чи рішення, якщо воно не було відразу прийняте групою?
30. Чи почуваєте Ви себе вільно, потрапивши у незнайомий колектив?
31. Чи з задоволенням Ви беретеся за організацію різних заходів для своїх товаришів?
32. Чи правда те, що Ви не почуваєте себе достатньо впевнено і спокійно, коли потрібно щось говорити великій групі людей?
33. Чи часто В запізнюєтесь на ділові зустрічі і побачення?
34. Чи правда, що у Вс багато друзів?
35. Чи часто В опиняєтесь у колі уваги своїх товаришів?
36. Чи часто Ви соромитесь, ніяковієте при спілкуванні з малознайомими людьми?
37. Чи правда, що Ви не дуже впевнено почуваєте себе в оточенні великої групи своїх товаришів?
МОДИФИЦИРОВАННЫЙ ОПРОСНИК ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТИПОВ АКЦЕНТУАЦИЙ ХАРАКТЕРА У ПОДРОСТКОВ Тест МП ДО (по Личко)
Анализ семейных взаимоотношений (АСВ)
Анализ семейных взаимоотношений (АСВ) Уважаемый родитель! Предлагаемый Вам опросник содержит утверждения о воспитании детей. Утверждения пронумерованы. Такие же номера есть в «Бланке для ответов». Читайте
Подробнее
Анализ семейных взаимоотношений (АСВ)
Анализ семейных взаимоотношений (АСВ) Уважаемый родитель! Предлагаемый Вам опросник содержит утверждения о воспитании детей. Утверждения пронумерованы. Такие же номера есть в «Бланке для ответов». Читайте
Подробнее
ОПРОСНИК МИНИ-МУЛЬТ. genderua.narod.ru
ОПРОСНИК МИНИ-МУЛЬТ Опросник Мини-мульт представляет собой сокращенный вариант MMPI, содержит 7 вопрос, шкал, из них оценочные. Первые оценочные шкалы измеряют искренность испытуемого, степень достоверности
Подробнее
Что такое детская боль. От детей родителям
Что такое детская боль От детей родителям Особенно больно, когда родители называют тебя глупым и неудачником… Ты начинаешь сомневаться в себе. Особенно больно, когда родители называют тебя глупым и неудачником…
Подробнее
Опросник для родителей
Приложение 1 Опросник для родителей Уважаемый родитель! Ответьте на приведенные ниже вопросы. Полнота и развернутость ответа приветствуются. Знаете ли Вы какую-либо научно-методическую литературу для родителей
Подробнее
Давайте будем учиться вместе с детьми!
Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение Шевыряловская основная общеобразовательная школа имени Д.В. Русинова Давайте будем учиться вместе с детьми! Родительское собрание Классный руководитель:
Подробнее
Воспитываем ребёнка. КАК?
Воспитываем ребёнка. КАК? Вы хотите сделать своего ребенка счастливым, но в то же время образованным и воспитанным, тогда ознакомьтесь со следующими полезными советами и рекомендациями. Любите своего ребенка
Подробнее
Тестовая тетрадь ученика
Школа Класс Тестовая тетрадь ученика Фамилия Имя Пол Дата рождения 2010 ТЕСТ 1. «Лесенка» Инструкция: В этом тесте есть 40 «лесенок». Рядом с каждой лесенкой находятся с левой стороны качества, которые
Подробнее
Тест школьной тревожности Филлипса
Тест школьной тревожности Филлипса Тест школьной тревожности Филлипса (Альманах психологических тестов, 1995) позволяет подробно изучать уровень и характер тревожности, связанной со школой, у детей младшего
Подробнее
Тест школьной тревожности Филипса
Тест школьной тревожности Филипса Цель: определить уровень и характер школьной тревожности. Инструкция. Ребята, сейчас Вам будет предложен опросник, который состоит из вопросов о том, как Вы себя чувствуете
Подробнее
Капризы ребёнка и детский сад
Капризы ребёнка и детский сад Значение слёз Очень часто дети плачут, выражая слезами своё беспокойство. Например, когда остаётся с бабушкой, а мама уходит за покупками. Малыш может плакать, даже если любит
Подробнее
ПАМЯТКА РОДИТЕЛЯМ ОТ РЕБЕНКА
ПАМЯТКА РОДИТЕЛЯМ ОТ РЕБЕНКА Эта «Памятка» не только своеобразный монолог ребенка, отстаивающего свои права, свой суверенитет, но и открытое приглашение взрослых к диалогу и взаимопониманию. Прислушаемся
Подробнее
Тест школьной тревожности Филлипса
Тест школьной тревожности Филлипса Изучение уровня и характера тревожности, связанной со школой у детей младшего и среднего школьного возраста. Тест состоит из 58 вопросов, которые могут зачитываться школьникам,
Подробнее
ДЕВИЗЫ ПРОГРАММЫ «12 ШАГОВ»
ДЕВИЗЫ ПРОГРАММЫ «12 ШАГОВ» Девизы — это своеобразные руководства к действию, они подсказывают как поступить в той или иной ситуации, облегчая тем самым нам выбор и существование в реальной жизни! Их можно
Подробнее
Ярославская тюрьма п.1 л.1
Ярославская тюрьма п.1 л.1 Солнышко мое, дочура! Целую, обнимаю крепко и нежно. Радостно поздравляю тебя с отличным окончанием 3го класса и переходом в 4ый. Шутка ли! Ученица 4го класса! Спасибо тебе,
Подробнее
ДЛЯ ДЕТЕЙ ДОМА В ШКОЛЕ В ПУТЕШЕСТВИИ
стёпина # книжка Лариса Суркова Мама пятерых детей, психолог, кандидат психологических наук ПСИХОЛОГИЯ ДЛЯ ДЕТЕЙ ДОМА В ШКОЛЕ В ПУТЕШЕСТВИИ Издательство АСТ Москва #Cтёпина_книжка СТЁПА ДОМА И В ШКОЛЕ
Подробнее
Ребенок пошел в 1 класс
Школьная адаптация Ребенок пошел в 1 класс Ребенок пошел в первый класс, это значит, что в его жизни наступают достаточно бурные изменения; из беззаботного детства он попадает в мир с гораздо более жесткими
Подробнее
ТЕСТ ШКОЛЬНОЙ ТРЕВОЖНОСТИ ФИЛЛИПСА
ТЕСТ ШКОЛЬНОЙ ТРЕВОЖНОСТИ ФИЛЛИПСА Цель исследования изучение уровня и характера тревожности, связанной со школой у детей младшего и среднего школьного возраста. Тест состоит из 58 вопросов, которые могут
Подробнее
ТЕСТ ТЕМПЕРАМЕНТА В.М. РУСАЛОВА
ТЕСТ ТЕМПЕРАМЕНТА В.М. РУСАЛОВА Методика используется для диагностики предметно-деятельностного и коммуникативного аспектов темперамента и позволяет количественно оценить его свойства: энергичность, пластичность,
Подробнее
Анкеты «Глазами ученика»
Анкеты «Глазами ученика» Буйлова Любовь Николаевна, кандидат педагогических наук Профессор, заведующая кафедрой педагогики дополнительного образования детей Московского института открытого образования
Подробнее
Выявление ограничивающих убеждений
Выявление ограничивающих убеждений Отрывок из новой книги Джека Макани «Self-коучинг: 7 шагов к счастливой и осознанной жизни» Шаманы верят: «Мир это то, что мы о нем думаем». Если это так, то следовать
Подробнее
ПАМЯТКА 1 Трудный возраст
Трудный возраст (памятка1) Для родителей первоклассников(памятка2) Для родителей пятиклассников(памятка3) Для родителей десятиклассников( памятка4) ПАМЯТКА 1 Трудный возраст Несколько тактичных правил,
Подробнее
Самотестирование. Уровень депрессии
Самотестирование Уровень депрессии Депрессия (от лат. depressio подавление) — состояние, при котором изменяется отношение человека к жизни и деятельности. Люди в состоянии депрессии испытывают печаль,
Подробнее
Введение Иерей Петр Коломейцев
Введение Иерей Петр Коломейцев Подросток… Когда мы произносим это слово, в нашем воображении возникает трогательный образ: уже не ребенок, но еще не взрослый. В нем уже пробудилось желание самостоятельности
Подробнее
Надежда Щербакова. Ральф и Фалабелла
Надежда Щербакова Ральф и Фалабелла Жил на свете кролик. Его звали Ральф. Но это был необычный кролик. Самый большой в мире. Такой большой и неуклюжий, что не мог даже бегать и скакать, как остальные кролики,
Подробнее
Тестовый материал. на учебный год
Тестовый материал психолого-педагогического сопровождения образовательного процесса в условиях реализации ФГОС для учащихся 5 классов общеобразовательных школ города Йошкар-Олы на 2015-2016 учебный год
Подробнее
ОБУЧЕНИЕ МОЛОДЕЖИ ЖИЗНЕННЫМ НАВЫКАМ
ОБУЧЕНИЕ МОЛОДЕЖИ ЖИЗНЕННЫМ НАВЫКАМ Что на этом фото не так? Что на этом фото не так? Если самая большая потребность человека это привязанность и ориентация, тогда самый большой страх — это потеря близких
Подробнее
Уровень невротизации и психопатизации — Psylab.info
Материал Psylab.info — энциклопедии психодиагностики
Описание методики
УНП — уровень невротизации и психопатизации — клиническая тестовая методика, предназначенная для диагностики личностных черт невротического и психопатического уровня.
История создания
УНП был создан в 1974 году И.Б. Ласко и Б.И. Тонконогим в НИИ им. Бехтерева. Из утверждений MMPI отбирались утверждения, достоверно дифференцирующие здоровые и патологические личности. В отличие от MMPI, в УНП каждый вопрос имеет свой собственный диагностический коэффициент, разный для мужчин и женщщин, так как измерение этих коэффициентов было заложено в процесс валидизации.
Валидизация
В результате проведенного исследования были получены данные, что невротизация формируется под влиянием трех классов психических явлений. Прежде всего ее уровень опосредован эмоционально мотивационными особенностями личности, содержащимися в факторах «С», «Н», «Q3», «Q4», опросника Кеттелла, которые на более высоком уровне обобщения интерпретируются как тревожность или направленность на себя, а также такой основной (составляющей темперамента, как нейротизм (по Айзенку). Далее шкала невротизации вбирает в себя всю ту психосоматическую симптоматику, которая присутствует в 20 шкалах MMPI, таких, как шкалы невротической триады, психастенических особенностей личности и дополнительных: тревоги, невротизма, общей плохой приспособленности и т. д. Этот же смысл имеют корреляции с типами акцентуации по А. Е. Личко (неврастеничный, психастеничный, сенситивный, меланхоличный). И, наконец, третьим фактором, определяющим уровень невротизации, является собственное состояние человека, его самочувствие, основной тон его переживания. Поскольку уровень невротизации отражает как динамически изменяющиеся особенности человека (состояния), так и относительно более статичные (свойства личности), то невротизацию можно представить как вариативную личностную переменную. Типичный для конкретного человека уровень невротизации, в основном обусловленный его личностными особенностями, и определяет вероятный диапазон изменений ее уровня, вызываемых различными психо-, сомато- и социогенными факторами.
Несколько иное место в психологической структуре индивида может занимать свойство, измеряемое шкалой психопатизации. Прежде всего обращает на себя внимание факт, что оценки по этой шкале значимо коррелируют с данными других методик, характеризующих различные, казалось бы не связанные между собой, личностные свойства. Это факторы «А» и «О», Кеттелла, гипертимная и шизоидная акцентуация по А. Е. Личко, шкалы психопатических отношений и поведенческих девиаций MMPI. Эти корреляции свидетельствуют о том, что частные особенности перечисленных свойств личности оказывают влияние на стиль интерперсональных взаимодействий или участвуют в его формировании. Поскольку оценки уровня психопатизации не коррелируют с различными оценками состояния человека, то измеряемую нашей шкалой психопатизацию можно рассматривать как относительно устойчивое личностное свойство).
Внутренняя структура
Опросник состоит из 90 вопросов, сгруппированных в 2 шкалы: невротизации и психопатизации. Каждый вопрос имеет свой «вес» в той или иной шкале. Кроме того, имеется шкала лжи, оценивающая искренность испытуемого.
Клиническое значение
Содержательный анализ шкал УНП показал, что утверждения, входящие в шкалу невротизации, содержат такие характерные проявления невротических состояний, как быстрая утомляемость, нарушения сна, ипохондрическая фиксация на неприятных соматических ощущениях, снижение настроения, повышенная раздражительность, возбудимость, наличие страхов, тревоги, неуверенности в себе.
Утверждения шкалы психопатизации охватывают лишь некоторые из черт, характерных для психопатических личностей: равнодушие к принципам долга и морали, безразличие к мнению окружающих, повышенный нонконформизм, стремление выделиться среди окружающих, лицемерие, вспыльчивость, подозрительность, повышенное самолюбие и самоуверенность.
Более полное раскрытие психологического содержания шкал и описание механизмов формирования анализируемых свойств было получено посредством определения места, которое эти свойства могут занимать в психологической структуре личности.
При высоком уровне невротизации (высокая по абсолютной величине отрицательная оценка) может наблюдаться выраженная эмоциональная возбудимость, продуцирующая различные негативные переживания (тревожность, напряженность, беспокойство, растерянность, раздражительность). Безынициативность этих лиц формирует переживания, связанные с неудовлетворенностью желаний. Их эгоцентрическая личностная направленность проявляется как в склонности к ипохондрической фиксации на .неприятных соматических ощущениях, так и в сосредоточенности на переживаниях своих личностных недостатков. Это, в свою очередь, формирует чувство собственной неполноценности, затрудненность в общении, социальную робость и зависимость.
При низком уровне невротизации (высокая по абсолютной величине положительная оценка) отмечается эмоциональная устойчивость и положительный фон основных переживаний (спокойствие, оптимизм). Оптимизм и инициативность, простота в реализации своих желаний формируют чувство собственного достоинства, социальную смелость, независимость, легкость в общении.
Высокий уровень психопатизации свидетельствует о беспечности и легкомыслии, холодном отношении к людям, напористости, упрямстве в межличностных взаимодействиях. Этим лицам присуща тенденция к выходу за рамки общепринятых норм и морали, что может приводить к непредсказуемости их поступков и созданию конфликтных ситуаций.
Низкий уровень психопатизации может говорить об осмотрительности, уступчивости, ориентированности на мнение окружающих, о приверженности к строгому соблюдению общепринятых правил и норм поведения.
Методика характеризуется высокой ретестовой надежностью, конструктивной валидностью, а также критериальной валидностью, на что указывает высокая точность совпадений оценок психически больных с клиническим диагнозом: 93% у больных неврозами по шкале невротизации, при учете зоны неопределенности, и 69% у больных психопатией по шкале психопатизации. Данные обследования достоверны только при подтверждении клиническим диагнозом.
Разработанный тест является достаточно простым, валидным и чувствительным инструментом, который может быть использован как в целях первичной диагностики пограничных состояний, особенно в целях объективации динамики состояния в клинике неврозов, так и для выявления «группы риска» при профотборе и профосмотре лиц, работающих в особо сложных условиях, то есть быть полезным для одного из направлений медицинской психологии – психопрофилактики.
Обработка результатов
Диагностический код
Интерпретация
Отрицательная величина коэффициента свидетельствует о патологии, положительная — о норме. Итоговая оценка по каждой шкале, представляющая собой алгебраическую сумму всех диагностических коэффициентов, также может быть положительной или отрицательной. Оценки, не выходящие за пределы от -10 до +10 по шкале невротизации, и от -5 до +5 по шкале психопатизации, попадают в зону неопределенного результата. Если оценки выходят за эти пределы, то может быть принято соответствующее диагностическое решение. Чем больше абсолютное значение итоговой оценки, тем дальше испытуемый находится от границы, разделяющей дифференцируемые группы.
Стимульный материал
Текст опросника
См. также
Уровень невротизации
Интерпретация преобразований журнала в линейной модели
Преобразования журнала часто рекомендуются для искаженных данных, таких как денежные показатели или определенные биологические и демографические показатели. Преобразование данных журнала обычно приводит к распределению групп данных и объединению разрозненных данных. Например, ниже гистограмма площадей всех 50 штатов США. Он смещен вправо из-за Аляски, Калифорнии, Техаса и некоторых других.
Обратите внимание на то, что гистограмма после преобразования журнала более или менее симметрична.Мы сдвинули большие государства ближе друг к другу и разделили более мелкие.
Зачем это нужно? Одна из причин — сделать данные более «нормальными» или симметричными. Если мы выполняем статистический анализ, который предполагает нормальность, преобразование журнала может помочь нам выполнить это предположение. Другая причина — помочь удовлетворить предположение о постоянной дисперсии в контексте линейного моделирования. Еще один способ помочь сделать нелинейную зависимость более линейной. Но, хотя реализовать преобразование журнала несложно, это может усложнить интерпретацию.Допустим, мы подбираем линейную модель с зависимой переменной с логарифмическим преобразованием. Как мы интерпретируем коэффициенты? Что, если у нас есть зависимые и независимые переменные с логарифмическим преобразованием? Это тема этой статьи.
Сначала мы дадим рецепт интерпретации для тех, кому просто нужна быстрая помощь. Затем мы углубимся в то, что мы говорим о нашей модели при логарифмическом преобразовании наших данных.
Правила толкования
Хорошо, вы выполнили регрессию / аппроксимировали линейную модель, и некоторые из ваших переменных были преобразованы в журнал.
- Логарифмически преобразуются только зависимые / ответные переменные . Возведите коэффициент в степень, вычтите единицу из этого числа и умножьте на 100. Это дает процент увеличения (или уменьшения) отклика на каждую единицу увеличения независимой переменной. Пример: коэффициент 0,198. (ехп (0,198) — 1) * 100 = 21,9. На каждую единицу увеличения независимой переменной наша зависимая переменная увеличивается примерно на 22%.
- Логарифмически преобразуются только независимые / предикторные переменные .Разделите коэффициент на 100. Это говорит о том, что увеличение независимой переменной на 1% увеличивает (или уменьшает) зависимую переменную на (коэффициент / 100) единиц. Пример: коэффициент 0,198. 0,198 / 100 = 0,00198. На каждый 1% увеличения независимой переменной наша зависимая переменная увеличивается примерно на 0,002. Для увеличения на x процентов умножьте коэффициент на log (1.x). Пример: на каждые 10% увеличения независимой переменной наша зависимая переменная увеличивается примерно на 0,198 * log (1.10) = 0,02.
- И зависимая / ответная переменная, и независимая / предикторная переменная (-ы) преобразуются в логарифм . Интерпретируйте коэффициент как процент увеличения зависимой переменной на каждый 1% увеличения независимой переменной. Пример: коэффициент 0,198. На каждый 1% увеличения независимой переменной наша зависимая переменная увеличивается примерно на 0,20%. Для увеличения на x процентов вычислите 1.x в степени коэффициента, вычтите 1 и умножьте на 100. Пример: на каждые 20% увеличения независимой переменной наша зависимая переменная увеличивается примерно на (1.20 0,198 — 1) * 100 = 3,7 процента.
Что на самом деле означают преобразования журнала для ваших моделей
Приятно знать, как правильно интерпретировать коэффициенты для данных с логарифмическим преобразованием, но важно знать, что именно подразумевает ваша модель, когда она включает данные с логарифмическим преобразованием. Чтобы лучше понять, давайте воспользуемся R для моделирования некоторых данных, которые потребуют преобразования журнала для правильного анализа. Мы сохраним простоту с помощью одной независимой переменной и нормально распределенных ошибок.Сначала мы рассмотрим зависимую переменную, преобразованную в журнал.
x <- seq (0,1,5, length.out = 100) set.seed (1) e <- rnorm (100, среднее = 0, sd = 0,2)
Первая строка генерирует последовательность из 100 значений от 0,1 до 5 и присваивает ее x. Следующая строка устанавливает начальное число генератора случайных чисел равным 1. Если вы сделаете то же самое, вы получите те же случайно сгенерированные данные, которые мы получили при запуске следующей строки. Код rnorm (100, mean = 0, sd = 0,2) генерирует 100 значений из нормального распределения со средним значением 0 и стандартным отклонением 0.2. Это будет наша «ошибка». Это одно из предположений простой линейной регрессии: наши данные могут быть смоделированы с помощью прямой линии, но будут отклоняться от некоторой случайной величины, которая, как мы предполагаем, исходит из нормального распределения со средним значением 0 и некоторым стандартным отклонением. Приписываем нашу ошибку e.
Теперь мы готовы создать нашу зависимую переменную, преобразованную в журнал. Мы выбираем точку пересечения (1.2) и наклон (0.2), которые мы умножаем на x, а затем добавляем нашу случайную ошибку e. Наконец мы возведем в степень.
у <- ехр (1.2 + 0,2 * х + д)
Чтобы понять, почему мы возведем в степень, обратите внимание на следующее:
$$ \ text {log} (y) = \ beta_0 + \ beta_1x $$
$$ \ text {exp} (\ text {log} (y)) = \ text {exp} (\ beta_0 + \ beta_1x) $$
$$ y = \ text {exp} (\ beta_0 + \ beta_1x) $$
Итак, логарифмически преобразованная зависимая переменная подразумевает, что наша простая линейная модель была возведена в степень. Вспомните из правила произведения экспонент, что мы можем переписать последнюю строку выше как
$$ y = \ text {exp} (\ beta_0) \ text {exp} (\ beta_1x) $$
Это также означает, что наша независимая переменная имеет мультипликативную связь с нашей зависимой переменной вместо обычного аддитивного отношения.Следовательно, необходимо выразить влияние изменения x на y на одну единицу в процентах.
Если мы подобрали правильную модель к данным, обратите внимание, что мы довольно хорошо справляемся с восстановлением истинных значений параметров, которые мы использовали для генерации данных.
lm1 <- lm (журнал (y) ~ x)
сводка (lm1)
Вызов:
lm (формула = log (y) ~ x)
Остатки:
Мин. 1 квартал Медиана 3 квартал Макс.
-0,4680 -0,1212 0,0031 0,1170 0,4595
Коэффициенты:
Оценка Std.Ошибка t значение Pr (> | t |)
(Перехват) 1,22643 0,03693 33,20 <2e-16 ***
х 0,19818 0,01264 15,68 <2e-16 ***
---
Сигниф. коды: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘’ 1
Остаточная стандартная ошибка: 0,1805 на 98 степенях свободы
Кратное R-квадрат: 0,7151, Скорректированный R-квадрат: 0,7122
F-статистика: 246 на 1 и 98 DF, p-значение: <2.2e-16
Расчетное значение точки пересечения 1,226 близко к истинному значению 1.2. Расчетный наклон 0,198 очень близок к истинному значению 0,2. Наконец, оцененная стандартная остаточная ошибка 0,1805 не слишком далеко от истинного значения 0,2.
Напомним, что для интерпретации значения наклона нам нужно возвести его в степень.
ехр (коэф (lm1) ["х"])
Икс
1,219179
Это говорит о том, что каждое увеличение x на одну единицу умножается примерно на 1,22. Или, другими словами, с увеличением x на каждую единицу y увеличивается примерно на 22%. Чтобы получить 22%, вычтите 1 и умножьте на 100.
(exp (coef (lm1) ["x"]) - 1) * 100
Икс
21,91786
Что, если мы поместим просто y вместо log (y)? Как мы можем понять, что нам следует рассмотреть преобразование журнала? Просто глядя на коэффициенты, вы мало что скажете.
lm2 <- lm (y ~ x)
сводка (лм2)
Вызов:
lm (формула = y ~ x)
Остатки:
Мин. 1 квартал Медиана 3 квартал Макс.
-2,3868 -0,6886 -0,1060 0,5298 3,3383
Коэффициенты:
Оценка Std.Ошибка t значение Pr (> | t |)
(Перехват) 3,00947 0,23643 12,73 <2e-16 ***
х 1,16277 0,08089 14,38 <2e-16 ***
---
Сигниф. коды: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘’ 1
Остаточная стандартная ошибка: 1,156 на 98 степенях свободы
Кратное R-квадрат: 0,6783, Скорректированный R-квадрат: 0,675
F-статистика: 206,6 на 1 и 98 DF, p-значение: <2,2e-16
Конечно, поскольку мы сгенерировали данные, мы видим, что коэффициенты сильно отличаются, а стандартная остаточная ошибка слишком высока.Но в реальной жизни вы этого не узнаете! Поэтому мы проводим регрессионную диагностику. Ключевое предположение, которое необходимо проверить, - это постоянная дисперсия ошибок. Мы можем сделать это с помощью графика «Масштаб-Местоположение». Вот график для модели, которую мы только что запустили без преобразования журнала y.
plot (lm2, which = 3) # 3 = Масштаб-участок
Обратите внимание, что стандартизированные остатки имеют тенденцию к увеличению. Это признак того, что предположение о постоянной дисперсии было нарушено. Сравните этот график с тем же графиком для правильной модели.
Линия тренда ровная, а остатки равномерно разбросаны.
Означает ли это, что вы всегда должны регистрировать преобразование зависимой переменной, если подозреваете, что предположение о постоянной дисперсии было нарушено? Не обязательно. Непостоянная дисперсия может быть связана с другими ошибками в спецификации вашей модели. Также подумайте о том, что означает моделирование зависимой переменной с логарифмическим преобразованием. Он говорит, что имеет мультипликативную связь с предикторами. Это кажется правильным? Используйте свое суждение и предметный опыт.
Теперь рассмотрим данные с независимой переменной-предиктором, преобразованной в логарифм. Это легче создать. Мы просто логарифмически преобразуем x.
у <- 1,2 + 0,2 * журнал (х) + е
Еще раз мы сначала подбираем правильную модель и замечаем, что она отлично справляется с восстановлением истинных значений, которые мы использовали для генерации данных:
lm3 <- lm (y ~ log (x))
сводка (лм3)
Вызов:
lm (формула = y ~ log (x))
Остатки:
Мин. 1 квартал Медиана 3 квартал Макс.
-0.46492 -0,12063 0,00112 0,11661 0,45864
Коэффициенты:
Оценка Std. Ошибка t значение Pr (> | t |)
(Перехват) 1,22192 0,02308 52,938 <2e-16 ***
log (x) 0,19979 0,02119 9,427 2,12e-15 ***
---
Сигниф. коды: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘’ 1
Остаточная стандартная ошибка: 0,1806 на 98 степенях свободы
Кратное R-квадрат: 0,4756, Скорректированный R-квадрат: 0,4702
F-статистика: 88,87 для 1 и 98 DF, p-значение: 2.121e-15
Чтобы интерпретировать коэффициент наклона, мы разделим его на 100.
coef (lm3) ["log (x)"] / 100
журнал (х)
0,001997892
Это говорит нам о том, что увеличение x на 1% увеличивает зависимую переменную примерно на 0,002. Почему он нам это сообщает? Давай займемся математикой. Ниже мы вычисляем изменение y при изменении x от 1 до 1,01 (то есть при увеличении на 1%).
$$ (\ beta_0 + \ beta_1 \ text {log} 1.01) - (\ beta_0 + \ beta_1 \ text {log} 1) $$
$$ \ beta_1 \ text {log} 1.01 - \ beta_1 \ text {log} 1 $$
$$ \ beta_1 (\ text {log} 1.01 - \ text {log} 1) $$
$$ \ beta_1 \ text {log} \ frac {1.01} { 1} = \ beta_1 \ text {log} 1.01 $$
В результате коэффициент наклона умножается на log (1,01), который приблизительно равен 0,01 или \ (\ frac {1} {100} \). Отсюда следует интерпретация, согласно которой увеличение x на 1% увеличивает зависимую переменную на коэффициент / 100.
Еще раз давайте подгоним неправильную модель, не указав логарифмическое преобразование для x в синтаксисе модели.
Просмотр сводки по модели покажет, что оценки коэффициентов сильно отличаются от истинных значений. Но на практике мы никогда не узнаем истинных ценностей. И снова диагностика нужна для того, чтобы оценить адекватность модели. Полезной диагностикой в этом случае является график частичных остатков, который может выявить отклонения от линейности. Напомним, что линейные модели предполагают, что предикторы являются аддитивными и имеют линейную связь с переменной отклика. Пакет car предоставляет функцию crPlot для быстрого создания графиков частичных остатков.Просто дайте ему объект модели и укажите, для какой переменной вы хотите создать график частичных остатков.
библиотека (машина) crPlot (lm4, переменная = "x")
Прямая линия представляет указанное соотношение между x и y. Изогнутая линия - это плавная линия тренда, которая суммирует наблюдаемую взаимосвязь между x и y. Мы можем сказать, что наблюдаемая взаимосвязь нелинейна. Сравните этот график с графиком частичной невязки для правильной модели.
crPlot (lm3, variable = "log (x)")
Плавные и подогнанные линии расположены друг над другом, не обнаруживая серьезных отклонений от линейности.
Это не означает, что если вы видите отклонения от линейности, вы должны немедленно предположить, что преобразование журнала является единственным исправлением! Нелинейная зависимость может быть сложной, и ее не так легко объяснить с помощью простого преобразования. Но преобразование журнала может быть подходящим в таких случаях и, безусловно, что-то рассмотреть.
Наконец, давайте рассмотрим данные, в которых зависимые и независимые переменные преобразуются в логарифмический формат.
у <- ехр (1,2 + 0,2 * журнал (х) + е)
Посмотрите внимательно на приведенный выше код. Отношения между x и y теперь мультипликативны и нелинейны!
Как обычно, мы можем подобрать правильную модель и заметить, что она выполняет фантастическую работу по восстановлению истинных значений, которые мы использовали для генерации данных:
lm5 <- lm (журнал (y) ~ журнал (x))
сводка (lm5)
Вызов:
lm (формула = журнал (y) ~ журнал (x))
Остатки:
Мин. 1 квартал Медиана 3 квартал Макс.
-0.46492 -0,12063 0,00112 0,11661 0,45864
Коэффициенты:
Оценка Std. Ошибка t значение Pr (> | t |)
(Перехват) 1,22192 0,02308 52,938 <2e-16 ***
log (x) 0,19979 0,02119 9,427 2,12e-15 ***
---
Сигниф. коды: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘’ 1
Остаточная стандартная ошибка: 0,1806 на 98 степенях свободы
Кратное R-квадрат: 0,4756, Скорректированный R-квадрат: 0,4702
F-статистика: 88,87 для 1 и 98 DF, p-значение: 2.121e-15
Интерпретируйте коэффициент x как процент увеличения y на каждый 1% увеличения x. В данном случае это примерно 0,2% увеличения y на каждый 1% увеличения x.
Подгонка неправильной модели снова дает оценки коэффициента и стандартной остаточной ошибки, которые сильно не соответствуют цели.
lm6 <- lm (y ~ x) сводка (lm6)
Графики «Масштаб-Местоположение» и «Частично-остаток» свидетельствуют о том, что что-то не так с нашей моделью.График «Масштаб-положение» показывает изогнутую линию тренда, а график частичного остатка показывает линейные и плавные линии, которые не совпадают.
crPlot (lm6, переменная = "x")
Как мы можем узнать в реальной жизни, что для правильной модели требуются независимые и зависимые переменные с логарифмическим преобразованием? Мы бы этого не сделали. У нас может быть догадка, основанная на диагностических графиках и опыте моделирования. Или у нас может быть некоторый опыт в предметной области моделирования процесса, и у нас есть веские основания полагать, что эта взаимосвязь мультипликативна и нелинейна.
Надеюсь, теперь вы лучше разбираетесь не только в том, как интерпретировать логарифмически преобразованные переменные в линейной модели, но и в том, что означают логарифмически преобразованные переменные для вашей модели.
По вопросам или разъяснениям по этой статье обращайтесь в Статлаб библиотеку UVA: [email protected]
Посмотреть всю коллекцию статей из библиотеки UVA StatLab.
Клэй ФордКонсультант по статистическим исследованиям
Библиотека Университета Вирджинии
17 августа 2018 г.
.
Анализ и интерпретация данных | Процесс науки
Прежде чем вы решите, что надеть утром, вы собираете различные данные: время года, прогноз погоды, какая одежда чистая, а какая грязная, и кем вы будете делаю в течение дня. Затем вы анализируете эти данные. Возможно, вы думаете: «Сейчас лето, поэтому обычно тепло». Этот анализ поможет вам определить наилучший курс действий, и вы основываете свое решение в отношении одежды на своей интерпретации информации.Вы можете выбрать футболку и шорты в летний день, когда знаете, что будете на улице, но возьмите с собой свитер, если знаете, что будете в здании с кондиционером.
Хотя этот пример может показаться упрощенным, он отражает способ, которым ученые занимаются сбором, анализом и интерпретацией данных. Данные (форма множественного числа от слова «данные») - это научные наблюдения и измерения, которые после анализа и интерпретации могут быть преобразованы в доказательства для ответа на вопрос.Данные лежат в основе всех научных исследований, и все ученые собирают данные в той или иной форме. Например, прогноз погоды, который помог вам решить, что надеть, был интерпретирован метеорологом, который анализировал данные, собранные со спутников. Данные могут принимать форму количества колоний бактерий, растущих в суповом бульоне (см. Наш модуль «Эксперименты в науке»), серии рисунков или фотографий различных слоев горных пород, образующих горный хребет (см. Наш модуль «Описание в науке»), подсчет жертв рака легких в популяциях курильщиков и некурящих (см. наш модуль «Сравнение в науке») или изменения среднегодовой температуры, предсказываемые моделью глобального климата (см. наш модуль «Моделирование в науке»).
Сбор научных данных требует большей осторожности, чем если бы вы случайно взглянули на термометр, чтобы увидеть, что вам следует надеть. Поскольку ученые основываются на своей работе и работе других, важно, чтобы они применяли систематические и последовательные методы сбора данных и вели подробные записи, чтобы другие могли видеть и использовать данные, которые они собирают.
Но сбор данных - это только один шаг в научном исследовании, а научное знание - это гораздо больше, чем простой набор точек данных.В мире полно наблюдений, которые можно сделать, но не каждое наблюдение представляет собой полезную часть данных. Например, ваш метеоролог может регистрировать температуру наружного воздуха каждую секунду дня, но сделает ли это прогноз более точным, чем запись его раз в час? Возможно нет. Все ученые выбирают, какие данные наиболее актуальны для их исследований и что с ними делать: как превратить набор измерений в полезный набор данных посредством обработки и анализа и как интерпретировать эти проанализированные данные в контексте того, что они уже знаю.Продуманный и систематический сбор, анализ и интерпретация данных позволяют превратить их в доказательства, подтверждающие научные идеи, аргументы и гипотезы.
Сбор, анализ и интерпретация данных: Погода и климат
Погода долгое время была предметом повсеместного сбора, анализа и интерпретации данных. Точные измерения температуры воздуха стали возможны в середине 1700-х годов, когда Даниэль Габриэль Фаренгейт изобрел первый стандартизированный ртутный термометр в 1714 году (см. Наш модуль температуры).Температура воздуха, скорость и направление ветра являются важной навигационной информацией для моряков в океане, но в конце 1700-х - начале 1800-х годов, когда парусные экспедиции стали обычным явлением, получить эту информацию было нелегко. Отсутствие надежных данных очень беспокоило Мэтью Фонтейна Мори, суперинтенданта Склада карт и приборов ВМС США. В результате Мори организовал первую международную морскую конференцию, состоявшуюся в Брюсселе, Бельгия, в 1853 году. На этой встрече были установлены международные стандарты измерения погоды на судах и создана система обмена этой информацией между странами.
Определение единых стандартов сбора данных было важным шагом в создании действительно глобального набора данных метеорологической информации, позволяющего собрать данные, собранные множеством разных людей в разных частях мира, в единую базу данных. Составленные Мори стандартизированные данные моряков о ветре и течениях показаны на Рисунке 1. Раннее международное сотрудничество и инвестиции в сбор данных, связанных с погодой, позволили получить ценные долгосрочные данные о температуре воздуха, которые восходят к 1850-м годам.
Рисунок 1: Пластина XV из книги Мори, Мэтью Ф. 1858. Ветры. Глава в Пояснения и направления движения. Вашингтон: Достопочтенный. Исаак Туси.
Это огромное хранилище информации считается «необработанными» данными: таблицы чисел (даты и температуры), описания (облачность), местоположение и т. Д. Необработанные данные могут быть полезны сами по себе - например, если вы хотите знать температура воздуха в Лондоне 5 июня 1801 года.Но сами по себе данные ничего не могут сказать вам о том, как изменилась температура в Лондоне за последние двести лет, или как эта информация связана с изменением климата в глобальном масштабе. Чтобы увидеть закономерности и тенденции, данные необходимо сначала проанализировать и интерпретировать. Затем проанализированные и интерпретированные данные могут быть использованы в качестве доказательства в научных аргументах, для поддержки гипотезы или теории.
Хорошие данные - это потенциальная сокровищница, они могут быть добыты учеными в любое время, и поэтому важной частью любого научного исследования является точная и последовательная регистрация данных и методов, используемых для сбора этих данных.Данные о погоде, собранные с 1850-х годов, были такой сокровищницей, частично основанной на стандартах, установленных Мэтью Мори. Эти стандарты содержат рекомендации по сбору и регистрации данных, которые обеспечивают согласованность в наборе данных. В то время капитаны кораблей могли использовать данные для определения наиболее надежных маршрутов плавания через океаны. Многие современные ученые, изучающие изменение климата, воспользовались этим же набором данных, чтобы понять, как изменилась глобальная температура воздуха за последнее время.Ни в том, ни в другом случае нельзя просто посмотреть на таблицу чисел и наблюдений и ответить на вопрос - какой путь выбрать или как изменился глобальный климат. Вместо этого оба вопроса требуют анализа и интерпретации данных.
Контрольная точка понимания
Данные наиболее ценны, когда они собираются
Анализ данных: сложный и трудный процесс
Хотя может показаться очевидным, что взять данные о температуре воздуха за 150 лет и описать, как изменился глобальный климат, процесс анализа и интерпретации этих данных на самом деле довольно сложен.Рассмотрим диапазон температур во всем мире в любой день января (см. Рисунок 2): в Йоханнесбурге, Южная Африка, где сейчас лето, температура воздуха может достигать 35 ° C (95 ° F), а в Фэрбенксе, Аляска. В это же время года сейчас середина зимы, и температура воздуха может достигать -35 ° C (-31 ° F). Теперь рассмотрим это на огромных просторах океана, где нет последовательных измерений. Можно просто взять среднее значение всех доступных измерений за один день, чтобы получить среднюю глобальную температуру воздуха за этот день, но это число не будет принимать во внимание естественную изменчивость внутри и неравномерное распределение этих измерений.
Рис. 2: Спутниковый снимок средней температуры воздуха (в градусах Цельсия) по всему миру 2 января 2008 г. (http://www.ssec.wisc.edu/data/). image © Университет Висконсин-Мэдисон Центр космических исследований и инженерии
Для определения единой глобальной средней температуры ученым необходимо принять несколько решений о том, как преобразовать все эти данные в значимый набор чисел.В 1986 году климатологи Фил Джонс, Том Вигли и Питер Райт опубликовали одну из первых попыток оценить изменения глобальной средней приземной температуры воздуха с 1861 по 1984 год (Jones, Wigley, & Wright, 1986). Большая часть их статьи - три страницы из пяти - описывает методы обработки, которые они использовали для исправления проблем и несоответствий в исторических данных, которые не были связаны с климатом. Например, авторы отмечают:
Ранние ТПМ [температуры поверхности моря] измерялись с использованием воды, собранной в неизолированных брезентовых ведрах, в то время как более свежие данные поступают либо из изолированных ведер, либо из измерений забора охлаждающей воды, причем последнее считается равным нулю.На 3-0,7 ° C теплее, чем при измерениях в неизолированном ведре.
Исправление этого смещения может показаться простым, просто добавив ~ 0,5 ° C к ранним измерениям ковша холста, но это становится более сложным, чем это, потому что, продолжают авторы, большинство данных SST не включают описание того, какой тип ковша или системы использовался.
Аналогичные проблемы возникли с данными о температуре морского воздуха. Исторические измерения температуры воздуха над океаном проводились на борту судов, но тип и размер корабля могут повлиять на измерения, поскольку размер «определяет высоту, на которой проводились наблюдения.«Температура воздуха может быстро меняться с высотой над океаном. Поэтому авторы применили поправку к размеру корабля в своих данных. После того, как Джонс, Вигли и Райт внесли несколько таких поправок, они проанализировали свои данные, используя метод пространственного усреднения. который помещал измерения в ячейки сетки на поверхности Земли, чтобы учесть тот факт, что на суше было выполнено намного больше измерений, чем над океанами.
Разработка этой сетки потребовала принятия многих решений, основанных на их опыте и суждениях, например о том, насколько велика каждая ячейка сетки должна быть и как распределить ячейки по Земле.Затем они рассчитали среднюю температуру в каждой ячейке сетки и объединили все эти средние значения для расчета глобальной средней температуры воздуха за каждый год. Статистические методы, такие как усреднение, обычно используются в процессе исследования и могут помочь выявить тенденции и взаимосвязи внутри наборов данных и между ними (см. Наш модуль «Статистика в науке»). После вычисления этих пространственно усредненных глобальных средних температур авторы сравнили средние значения за период с 1861 по 1984 год.
Распространенный метод анализа данных, которые происходят в серии, например, измерения температуры во времени, заключается в изучении аномалий или отличия от предварительно определенного эталонного значения.В этом случае авторы сравнили свои значения температуры со средним значением за 1970–1979 годы (см. Рис. 3). Это исходное среднее значение вычитается из каждого среднего значения за год для получения зубчатых линий на Рисунке 3, которые отображают положительные или отрицательные аномалии (значения больше или меньше нуля). Хотя это может показаться циклическим или сложным способом отображения этих данных, он полезен, потому что цель состоит в том, чтобы показать изменение средних температур, а не абсолютных значений.
Рисунок 3: Черная линия показывает глобальные температурные аномалии или различия между усредненными годовыми измерениями температуры и эталонным значением для всего земного шара.Плавная красная линия - это отфильтрованное среднее значение за 10 лет. (На основе рисунка 5 в Jones et al., 1986).
Ввод данных в визуальный формат может облегчить дополнительный анализ (см. Наш модуль «Использование графиков и визуальных данных»). На рис. 3 показано большое разнообразие данных: за исследуемый период наблюдается ряд всплесков и падений глобальной температуры. Может быть сложно увидеть тенденции в столь изменчивых данных; наши глаза привлекают экстремальные значения в зубчатых линиях, такие как большой всплеск температуры около 1876 года или значительное падение около 1918 года.Однако эти крайние значения не обязательно отражают долгосрочные тенденции в данных.
Чтобы более четко увидеть долгосрочные закономерности и тенденции, Джонс и его соавторы использовали другой метод обработки и применили фильтр к данным, вычислив 10-летнее скользящее среднее для сглаживания данных. Плавные линии на графике представляют отфильтрованные данные. Плавная линия точно следует за данными, но не достигает крайних значений.
Обработка и анализ данных иногда неверно интерпретируются как манипулирование данными для достижения желаемых результатов, но на самом деле цель этих методов - сделать данные более четкими, а не фундаментально их изменить. Как описано выше, в дополнение к отчетным данным, ученые сообщают о методах обработки и анализа данных, которые они используют при публикации своей работы (см. Наш модуль «Понимание научных журналов и статей»), что дает их коллегам возможность оценить как исходные данные, так и методы. используется для их анализа.
Интерпретация данных: выявление и объяснение тенденций в данных
Затем проанализированные данные можно интерпретировать и объяснять. В целом, когда ученые интерпретируют данные, они пытаются объяснить закономерности и тенденции, выявленные в результате анализа, используя все свои базовые знания, опыт и навыки для решения вопроса и соотнося свои данные с существующими научными идеями.Учитывая личный характер знаний, на которые они опираются, этот шаг может быть субъективным, но эта субъективность тщательно исследуется в процессе рецензирования (см. Наш модуль «Рецензирование в науке»). Основываясь на сглаженных кривых, Джонс, Вигли и Райт интерпретировали свои данные, чтобы показать долгосрочный тренд потепления. Они отмечают, что три самых теплых года во всем наборе данных - это 1980, 1981 и 1983 годы. Однако они не идут дальше в своей интерпретации, чтобы предложить возможные причины повышения температуры, а просто констатируют, что результаты «чрезвычайно интересны при рассмотрении. в свете последних представлений о причинах изменения климата.«
Контрольная точка понимания
Есть только один правильный способ анализировать и интерпретировать научные данные.
Различные интерпретации в научном сообществе
Данные, представленные в этом исследовании, получили широкое признание в научном сообществе, во многом благодаря тщательному описанию данных и процессу анализа.Однако в 80-е годы некоторые ученые скептически относились к своей интерпретации тенденции к потеплению.
В 1990 году Ричард Линдзен, метеоролог из Массачусетского технологического института, опубликовал статью, в которой выразил озабоченность по поводу интерпретации потепления (Lindzen, 1990). Линдзен выделил несколько проблем, которые, по его мнению, ослабили аргументы в пользу повышения глобальной температуры. Во-первых, он утверждал, что сбор данных был неадекватным, предполагая, что существующей сети станций сбора данных недостаточно, чтобы исправить неопределенность, присущую данным с такой большой естественной изменчивостью (подумайте, насколько отличается погода в Антарктиде и пустыне Сахара на в любой день).Во-вторых, он утверждал, что анализ данных был ошибочным и что существенные пробелы в охвате, особенно над океаном, подняли вопросы относительно способности такого набора данных адекватно представлять глобальную систему. Наконец, Линдзен предположил, что интерпретация данных о глобальной средней температуре неуместна и что в данных нет тенденции. Он отметил снижение средней температуры с 1940 по 1970 год в то время, когда уровни CO 2 в атмосфере, предполагаемая причина повышения температуры, быстро росли.Другими словами, Линдзен привнес разные предыстории, опыт и идеи, связанные с одним и тем же набором данных, и пришел к совершенно другим выводам.
Этот тип разногласий распространен в науке и обычно приводит к большему сбору данных и исследованиям. Фактически, различия в интерпретации наличия или отсутствия тенденции побудили ученых-климатологов расширить температурные рекорды в обоих направлениях - вернуться в прошлое и продолжить создание специализированных метеостанций по всему миру.В 1998 году Майкл Манн, Раймонд Брэдли и Малкольм Хьюз опубликовали статью, которая значительно расширила записи, первоначально цитируемые Джонсом, Вигли и Райтом (Mann, Bradley, & Hughes, 1998). Конечно, они не могли использовать показания температуры воздуха с помощью термометров, чтобы продлить запись до 1000 CE; вместо этого авторы использовали данные из других источников, которые могли предоставить информацию о температуре воздуха, чтобы восстановить прошлый климат, например, ширину кольца деревьев, данные ледяных кернов и записи роста кораллов (рис. 4, синяя линия).
Рисунок 4: Разница между среднегодовой температурой и средней температурой за базисный период 1961-1990 гг. Синяя линия представляет данные по кольцам деревьев, ледяным кернам и записям роста кораллов; оранжевая линия представляет данные, измеренные современными приборами.
График адаптирован из Mann et al. опубликовано в Третьем оценочном отчете МГЭИК. image © IPCC
Манн, Брэдли и Хьюз использовали многие из тех же методов анализа, что и Джонс с соавторами, например, применение скользящего среднего за десять лет, и, кроме того, они включили неопределенность измерения в свой график: показана серая область на графике на рисунке 4.Сообщение об ошибке и неопределенности данных не означает, что измерения неверны или ошибочны - на самом деле, верно как раз обратное. Величина ошибки показывает, насколько ученые уверены в точности данных, поэтому более крупные сообщенные ошибки указывают на меньшую уверенность (см. Наш модуль «Неопределенность, ошибка и уверенность»). Они отмечают, что величина неопределенности увеличивается по мере продвижения назад во времени, но становится более жестко ограниченной к 1900 году.
В своей интерпретации авторы описывают несколько тенденций, которые они видят в данных: несколько более теплых и холодных периодов на протяжении всей записи (например, сравните данные за период с 1360 по 1460 год на рис. 4) и ярко выраженную тенденцию к потеплению в двадцатом веке.Фактически, они отмечают, что «почти все годы до двадцатого века [находятся] значительно ниже… среднего значения двадцатого века», и они показывают линейную тенденцию к снижению температуры (рис. 4, розовая пунктирная линия). Интересно, что где Jones et al. сообщили, что все три самых теплых года были в пределах последнего десятилетия их регистрации, то же самое верно и для гораздо более обширного набора данных: Mann et al. сообщают, что самыми теплыми годами в их наборе данных, который охватывает 1998 год, были 1990, 1995 и 1997 годы.
Дебаты по поводу интерпретации данных стимулируют дальнейшие исследования.
Споры по поводу интерпретации данных, связанных с изменением климата, а также интерес к Последствия этих изменений привели к огромному увеличению числа научных исследований, посвященных изменению климата, и теперь многочисленные научные данные подтверждают выводы, первоначально сделанные Джонсом, Вигли и Райтом в середине 1980-х годов.Все эти результаты кратко изложены в Четвертом оценочном отчете (AR4) Межправительственной группы экспертов по изменению климата (IPCC), опубликованном для общественности в 2007 году (IPCC, 2007). Основываясь на согласии между этими множественными наборами данных, группа ученых написала:
Потепление климатической системы однозначно, как теперь видно из наблюдений за повышением средней глобальной температуры воздуха и океана, повсеместным таянием снега и льда, и повышение глобального среднего уровня моря.
Короткая фраза «теперь очевидна» отражает накопление данных с течением времени, включая самые последние данные до 2007 года.
Более высокий уровень интерпретации данных включает определение причины повышения температуры. В AR4 говорится:
Большая часть наблюдаемого повышения средних глобальных температур с середины 20-го века, скорее всего, связана с наблюдаемым увеличением антропогенных концентраций парниковых газов.
Это утверждение основано на многих источниках данных в дополнение к данным о температуре, включая данные столь же разнообразные, как время первого появления почек деревьев весной, концентрации парниковых газов в атмосфере и измерения изотопов кислорода и водорода из ледяные керны. Анализ и интерпретация такого разнообразного массива данных требует объединенного опыта многих ученых, которые внесли свой вклад в отчет МГЭИК.Этот тип широкого синтеза данных и интерпретации имеет решающее значение для научного процесса, подчеркивая, как отдельные ученые опираются на работу других, и потенциально вдохновляет на сотрудничество для дальнейших исследований между учеными из разных дисциплин.
Интерпретация данных не является универсальной, и не все интерпретации одинаково действительны. Интерпретация включает построение логического научного аргумента, объясняющего данные.Научные интерпретации не являются ни абсолютной истиной, ни личным мнением: они являются выводами, предположениями или гипотезами о том, что означают данные, на основе научных знаний и индивидуального опыта. Когда ученые начинают интерпретировать свои данные, они опираются на свои личные и коллективные знания, часто обсуждая результаты с коллегой в другом конце зала или на другом континенте. Они используют опыт, логику и скупость, чтобы построить одно или несколько правдоподобных объяснений данных.Как и в любом человеческом начинании, ученые могут совершать ошибки или даже намеренно вводить в заблуждение своих коллег (см. Наш модуль «Научная этика»), но подавляющее большинство ученых представляют интерпретации, которые, по их мнению, являются наиболее разумными и подтверждаются данными.
Контрольная точка понимания
Если ученые не согласны с тем, как интерпретировать набор данных, обычно это
Обеспечение доступа к данным
Процесс сбора, анализа и интерпретации данных происходит в нескольких масштабах.Это происходит в течение дня, года или многих лет и может включать одного или нескольких ученых, чьи приоритеты меняются с течением времени. Таким образом, одним из фундаментально важных компонентов научной практики является публикация данных в научной литературе (см. Наш модуль «Использование научной литературы»). Правильно собранные и заархивированные данные продолжают быть полезными при возникновении новых исследовательских вопросов. Фактически, некоторые исследования включают повторный анализ данных с использованием новых методов, различных способов рассмотрения данных или объединения результатов нескольких исследований.
Например, в 1997 году Совместная группа по гормональным факторам при раке молочной железы опубликовала широко разрекламированное исследование в престижном медицинском журнале The Lancet под названием «Рак груди и заместительная гормональная терапия: совместный повторный анализ данных 51 эпидемиологического исследования. из 52 705 женщин с раком груди и 108 411 женщин без рака груди »(Совместная группа по гормональным факторам при раке груди, 1997).Возможная связь между раком груди и заместительной гормональной терапией (ЗГТ) изучалась в течение многих лет со смешанными результатами: некоторые ученые предположили небольшое увеличение риска рака, связанного с ЗГТ, еще в 1981 году (Brinton et al., 1981), но позже исследования показали отсутствие повышенного риска (Kaufman et al., 1984). Объединив результаты многочисленных исследований и повторно проанализировав данные, исследователи пришли к выводу, что у женщин, которых лечили заместительной гормональной терапией, больше похоже на развитие рака груди.Описывая, почему был использован повторный анализ, авторы пишут:
Увеличение относительного риска рака груди, связанное с каждым годом использования [ЗГТ] у текущих и недавних пользователей, невелико, поэтому неизбежно некоторые исследования будут, только случайно, , показывать важные ассоциации, а другие - нет. Сочетание результатов многих исследований дает очевидное преимущество в уменьшении таких случайных колебаний.
Во многих случаях данные, собранные для других целей, могут использоваться для ответа на новые вопросы.Например, первоначальная причина сбора данных о погоде заключалась в том, чтобы лучше прогнозировать ветры и штормы, чтобы обеспечить безопасное путешествие торговых судов. Лишь в последнее время интерес переместился на долгосрочные изменения погоды, но одни и те же данные легко помогают ответить на оба этих вопроса.
Технологии обмена данными развивают науку
Одним из самых захватывающих достижений современной науки является разработка общедоступных баз данных научной информации, к которым может получить доступ и использовать любой.Например, климатические и океанографические данные, получение которых, как правило, очень дорого, поскольку они требуют крупномасштабных операций, таких как бурение ледяных кернов или создание сети буев через Тихий океан, размещаются в Интернете через несколько веб-сайтов, управляемых агентствами, ответственными за обслуживание. и распространение этих данных, например, в Центре анализа информации по двуокиси углерода, управляемом Министерством энергетики США (см. «Исследования» на вкладке «Ресурсы»). Любой желающий может загрузить эти данные для проведения собственного анализа и интерпретации.Аналогичным образом, проект «Геном человека» имеет доступную для поиска базу данных генома человека, где исследователи могут как выгружать, так и скачивать свои данные (см. «Исследования» на вкладке «Ресурсы»).
Количество этих широко доступных наборов данных выросло до такой степени, что Национальный институт стандартов и технологий фактически поддерживает базу данных баз данных. Некоторые организации требуют от своих участников сделать свои данные общедоступными, например Объединенные исследовательские институты сейсмологии (IRIS): приборная ветвь IRIS оказывает поддержку исследователям, предлагая сейсмические приборы, техническое обслуживание оборудования и обучение, а также логистическую поддержку экспериментов на местах.Любой может подать заявку на использование инструментов, если они предоставляют IRIS данные, собранные во время своих сейсмических экспериментов. Затем IRIS делает эти данные общедоступными.
Предоставление доступа к данным другим ученым - не новая идея, но наличие этих данных в Интернете в доступном для поиска формате произвело революцию в способах взаимодействия ученых с данными, что позволило проводить исследования, которые раньше были невозможны.Это коллективное объединение данных также позволяет проводить новые виды анализа и интерпретации в глобальном масштабе и за длительные периоды времени. Кроме того, облегчение доступа к данным помогает продвигать междисциплинарные исследования, открывая двери для исследований различными учеными во многих областях.
Сводка
Анализ данных лежит в основе любого научного исследования. На примере погоды в этом модуле читатели проходят этапы сбора, анализа, интерпретации и оценки данных.Модуль исследует, как ученые собирают и записывают данные, находят закономерности в данных, объясняют эти закономерности и делятся своими исследованиями с более широким научным сообществом.
Ключевые понятия
Сбор данных - это систематическая запись информации; анализ данных включает в себя работу по выявлению закономерностей и тенденций в наборах данных; интерпретация данных включает объяснение этих закономерностей и тенденций.
Ученые интерпретируют данные на основе своих базовых знаний и опыта; таким образом, разные ученые могут интерпретировать одни и те же данные по-разному.
Публикуя свои данные и методы, которые они использовали для анализа и интерпретации этих данных, ученые дают сообществу возможность как просматривать данные, так и использовать их в будущих исследованиях.
Список литературы
Бринтон, Л. А., Гувер, Р. Н., Шкло, М., и Фраумени, Дж. Ф. Дж. (1981). Использование эстрогенов в менопаузе и риск рака груди. Рак, 47 (10), 2517-2522.
- Совместная группа по гормональным факторам при раке молочной железы.(1997). Рак груди и заместительная гормональная терапия: совместный повторный анализ данных 51 эпидемиологического исследования 52 705 женщин с раком груди и 108 411 женщин без рака. The Lancet, 350 (9084), 1047-1059.
- IPCC. (2007). Изменение климата 2007: основы физических наук. Вклад Рабочей группы I в Четвертый оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата . Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.
- Джонс, П.Д., Вигли, Т. М. Л., и Райт, П. Б. (1986). Глобальные колебания температуры между 1861 и 1984 годами. Nature, 322 (6078), 430-434.
- Кауфман Д. В., Миллер Д. Р., Розенберг Л., Гельмрих С. П., Столли П., Шоттенфельд Д. и Шапиро С. (1984). Неконтрастное употребление эстрогенов и риск рака груди. Журнал Американской медицинской ассоциации, 252 (1), 63-67.
- Линдзен, Р. С. (1990). Некоторая крутость по поводу глобального потепления. Бюллетень Американского метеорологического общества, 71 (3), 288-299.
- Манн М. Э., Брэдли Р. С. и Хьюз М. К. (1998). Температурные модели и климатические факторы в глобальном масштабе за последние шесть веков. Nature, 392 (6678), 779-787.
Энн Э. Эггер, доктор философии, Энтони Карпи, доктор философии «Анализ и интерпретация данных» Visionlearning Vol. ПОС-1 (1), 2008.
.
6 основных видов устного перевода
952-688-8166
- Карьера
- ЗАПРОСИТЬ ЦЕНУ
ПОИСК
ПОИСК
Ищи:
- О нас
- Перевод
- Юридический перевод
- Заверенный перевод
- Медицинский перевод
- Технический перевод
- Устный перевод
- Последовательный перевод
- Синхронный перевод
- Устный перевод по телефону
- Удаленный перевод видео
- Услуги ASL
- Оборудование для устного перевода
- Устный перевод на конференциях
- Экскурсия
- Аренда оборудования
- Продажа оборудования
- Отрасли промышленности
- Образование
- Финансовый
- Юридический
- Правительство
- Здравоохранение
- Страхование
- IT (Информационные технологии)
- ресурса
- Блог
- языков
- Свяжитесь с нами
.
Обзор ResNet и его вариантов | Винсент Фанг
По мере того, как ResNet становится все более популярной в исследовательском сообществе, его архитектура изучается интенсивно. В этом разделе я сначала представлю несколько новых архитектур, основанных на ResNet, а затем представлю документ, который дает интерпретацию рассмотрения ResNet как ансамбля множества небольших сетей.
ResNeXt
Xie et al. [8] предложил вариант ResNet под кодовым названием ResNeXt со следующим строительным блоком:
слева: строительный блок из [2], справа: строительный блок ResNeXt с количеством элементов = 32
Это может показаться вам знакомым, поскольку оно очень похожий на модуль Inception из [4], они оба следуют парадигме разделения-преобразования-слияния, за исключением этого варианта, выходные данные разных путей объединяются путем сложения их вместе, а в [4] они объединяются по глубине.Другое отличие состоит в том, что в [4] каждый путь отличается (свертка 1x1, 3x3 и 5x5) друг от друга, тогда как в этой архитектуре все пути используют одну и ту же топологию.
Авторы ввели гиперпараметр, называемый мощность - количество независимых путей, чтобы предоставить новый способ настройки емкости модели. Эксперименты показывают, что точность может быть достигнута более эффективно за счет увеличения мощности, чем за счет углубления или расширения. Авторы заявляют, что по сравнению с Inception эту новую архитектуру легче адаптировать к новым наборам данных / задачам, поскольку она имеет простую парадигму и настраивается только один гиперпараметр, в то время как Inception имеет много гиперпараметров (например, размер ядра сверточный слой каждого пути) для настройки.
Этот новый строительный блок имеет три эквивалентные формы, а именно:
На практике «разделение-преобразование-слияние» обычно выполняется точечно сгруппированным сверточным слоем, который делит входные данные на группы карт признаков и выполняет нормальную свертку соответственно. их выходные данные объединяются по глубине и затем передаются в сверточный слой 1x1.
CNN с плотными связями
Huang et al. [9] предложили новую архитектуру под названием DenseNet, которая дополнительно использует эффекты ярлыков соединений - она соединяет все уровни напрямую друг с другом.В этой новой архитектуре входные данные каждого слоя состоят из карт характеристик всех более ранних слоев, а их выходные данные передаются каждому последующему слою. Карты функций агрегированы с объединением глубины.
Помимо решения проблемы исчезающих градиентов, авторы [8] утверждают, что эта архитектура также поощряет повторное использование функций, что делает сеть очень эффективной по параметрам. Одна простая интерпретация этого заключается в том, что в [2] [7] выходные данные сопоставления идентичности были добавлены в следующий блок, что могло бы препятствовать потоку информации, если карты характеристик двух слоев имеют очень разные распределения.Следовательно, объединение карт функций может сохранить их все и увеличить вариативность выходных данных, поощряя повторное использование функций.
Следуя этой парадигме, мы знаем, что слой l_th будет иметь k * (l-1) + k_0 входных карт признаков, где k_0 - это количество каналов во входном изображении. Авторы использовали гиперпараметр, называемый скоростью роста ( k ), чтобы предотвратить слишком широкий рост сети, они также использовали сверточный слой узкого места 1x1, чтобы уменьшить количество карт признаков перед дорогостоящей сверткой 3x3.Общая архитектура показана в таблице ниже:
Архитектуры DenseNet для ImageNet
Глубокая сеть со стохастической глубиной
Хотя ResNet доказал свою эффективность во многих приложениях, одним из основных недостатков является то, что более глубокая сеть обычно требует недель для обучения, что делает его практически невозможным в реальные приложения. Чтобы решить эту проблему, Хуанг и др. [10] представили нелогичный метод случайного отбрасывания слоев во время обучения и использования всей сети при тестировании.
Авторы использовали остаточный блок в качестве строительного блока своей сети, поэтому во время обучения, когда конкретный остаточный блок включен, его входные данные проходят как через ярлык идентификации, так и через слои весов, в противном случае ввод проходит только через ярлык идентификации. . Во время обучения каждый слой имеет «вероятность выживания» и случайно отбрасывается. Во время тестирования все блоки остаются активными и повторно калибруются в соответствии с вероятностью выживания во время обучения.
Формально, пусть H_l будет выходом остаточного блока l_th , f_l будет отображением, определенным взвешенным отображением блока l_th , b_l будет случайной величиной Бернулли, которая равна только 1 или 0 ( указывает, активен ли блок), во время обучения:
Когда b_l = 1, этот блок становится нормальным остаточным блоком, а когда b_l = 0, приведенная выше формула принимает вид:
Поскольку мы знаем, что H_ ( l-1) - это выход ReLU, который уже неотрицателен, приведенное выше уравнение сводится к уровню идентичности, который передает только вход на следующий уровень:
Пусть p_l будет вероятностью выживания слоя l во время обучения, во время тестирования мы имеем:
Авторы применили правило линейного убывания к вероятности выживания каждого слоя, они утверждают, что, поскольку более ранние слои извлекают низкоуровневые функции, которые будут использоваться более поздними, их не следует отбрасывать слишком часто, в результате получается следующее правило:
Где L обозначает общее количество блоков, таким образом, p_L - вероятность выживания последнего остаточного блока и фиксируется на 0.5 на протяжении экспериментов. Также обратите внимание, что в этой настройке ввод обрабатывается как первый уровень ( l = 0 ) и поэтому никогда не сбрасывается. Общая структура стохастического глубинного обучения показана на рисунке ниже.
во время обучения, каждый уровень имеет вероятность быть отключенным.
Подобно Dropout [11], обучение глубокой сети со стохастической глубиной можно рассматривать как обучение ансамбля множества меньших ResNet. Разница в том, что этот метод случайным образом удаляет весь слой, в то время как Dropout удаляет только часть скрытых единиц в одном слое во время обучения.
Эксперименты показывают, что обучение ResNet с 110 уровнями со стохастической глубиной приводит к лучшей производительности, чем обучение ResNet с постоянной глубиной 110 уровней, при этом время обучения значительно сокращается. Это говорит о том, что некоторые уровни (пути) в ResNet могут быть избыточными.
ResNet как ансамбль меньших сетей
[10] предложил нелогичный способ обучения очень глубокой сети путем случайного отбрасывания ее слоев во время обучения и использования всей сети во время тестирования.Veit et al. [14] пришел к еще более противоречивому выводу: мы действительно можем отбросить некоторые из уровней обученной ResNet и по-прежнему иметь сопоставимую производительность. Это делает архитектуру ResNet еще более интересной, поскольку [14] также отбрасывает уровни сети VGG и резко снижает ее производительность.
[14] сначала дает подробный обзор ResNet, чтобы сделать вещи более ясными. После развертывания сетевой архитектуры становится совершенно ясно, что архитектура ResNet с остаточными блоками и имеет 2 ** i различных пути (поскольку каждый остаточный блок предоставляет два независимых пути).
Принимая во внимание вышеуказанный вывод, совершенно ясно, почему удаление пары слоев в архитектуре ResNet не слишком ухудшает ее производительность - архитектура имеет много независимых эффективных путей, и большинство из них остаются нетронутыми после того, как мы удалим пару слои. Напротив, сеть VGG имеет только один эффективный путь, поэтому удаление одного уровня ставит под угрозу этот единственный путь. Как показано в обширных экспериментах [14].
Авторы также провели эксперименты, чтобы показать, что набор путей в ResNet имеет ансамблевое поведение.Они делают это, удаляя разное количество слоев во время тестирования, и проверяют, плавно ли коррелирует производительность сети с количеством удаленных слоев. Результаты показывают, что сеть действительно ведет себя как ансамбль, как показано на рисунке ниже: ошибка
плавно увеличивается по мере увеличения количества удаленных слоев
Наконец, авторы изучили характеристики путей в ResNet:
Очевидно, что распределение всех возможных длин пути следует биномиальному распределению, как показано на (а) рисунка с выдувом.Большинство путей проходят через 19–35 остаточных блоков.
Для исследования взаимосвязи между длиной пути и величиной градиентов, текущих через него. Чтобы получить величину градиентов на пути длиной k , авторы сначала отправили пакет данных в сеть и произвольно выбрали k остаточных блоков. При обратном распространении градиентов они распространялись через весовой слой только для выбранных остаточных блоков. (b) показывает, что величина градиентов быстро уменьшается по мере удлинения пути.
Теперь мы можем умножить частоту каждой длины пути на ожидаемую величину градиента, чтобы понять, какой вклад пути каждой длины вносят в обучение, как в (c). Удивительно, но большая часть вкладов поступает от путей длиной от 9 до 18, но они составляют лишь крошечную часть от общего числа путей, как на (а). Это очень интересное открытие, поскольку оно предполагает, что ResNet не решила проблему исчезающих градиентов для очень длинных путей, и что ResNet на самом деле позволяет обучать очень глубокую сеть, сокращая ее эффективные пути.
.