सीमाओं की विधि द्वारा अंतर सीमा

मतभेद की धारणा का अध्ययन करें सनसनी या अंतर का सिर्फ बोधगम्य (djp)। यह एक सांख्यिकीय मूल्य है, यह इसके बराबर है उत्तेजना के बीच की दूरी दिए गए एक से अधिक के रूप में माना जाता है और उत्तेजना के बीच की दूरी को दिए गए उसी उत्तेजित मूल्य से कम माना जाता है, जिसे दो से विभाजित किया जाता है.

सीमा विधि द्वारा विभेदक सीमा का निर्धारण

इस प्रकार, विषय को प्रत्येक परीक्षण में दो उत्तेजनाओं के साथ प्रस्तुत किया जाता है (एक मानक उत्तेजना) ई 1 और एक चर उत्तेजना E2) और विषयों का कार्य न्याय करना है कि क्या संवेदना का परिमाण किसके द्वारा विकसित हुआ है E2 अधिक से अधिक, कम, या इसके द्वारा विकसित के रूप में ही है ई 1. हमारे उदाहरण का उद्देश्य न्यूनतम वृद्धि या कमी को निर्धारित करना होगा, जो कि एक दूसरी छोटी या बड़ी उत्तेजना का न्याय करने के लिए आवश्यक है। उत्तेजना वृद्धि की एक श्रृंखला तैयार की जाती है। और मानक उत्तेजना क्या होगी? प्रयोगकर्ता डेटा शीट पर संकेत +, - या = डाल देगा.

यह तब तक दोहराया जाता है जब तक विषय अवरोही श्रृंखला (डी) में कम से कम या आरोही श्रृंखला (ए) में कम से अधिक परिवर्तन को पंजीकृत नहीं करता है। डिफरेंशियल थ्रेशोल्ड मानक (हाई थ्रेशोल्ड यूए) से तुरंत पता चला उत्तेजना के बीच की दूरी के बराबर होगा और स्टिमुलस मानक उत्तेजना (कम थ्रेशोल्ड या एसयू) से कम के रूप में पाया जाता है, दो से विभाजित.

UD = (UA - UB) / 2

डिफरेंशियल थ्रेशोल्ड को खोजने का एक और तरीका है अनिश्चितता थ्रेशोल्ड (UI).

यूआई = यूए - यूबी

इसलिए हमने छोड़ दिया है कि यूडी = यूआई / 2 = 1

द पॉइंट ऑफ़ सब्जेक्टिव इक्वैलिटी (PIS) यह एक और मात्रा है, क्योंकि विषय हमेशा ई 1 और ई 2 के बराबर नहीं होता है जब वास्तव में वे होते हैं। प्रत्येक श्रृंखला के पीआईएस मूल्यों का मापन करना सामान्य है, ताकि विषयगत मूल्य या प्वाइंट ऑफ सब्जेक्टिव इक्विटी प्राप्त किया जा सके। प्रत्येक श्रृंखला के लिए डिफरेंशियल थ्रेसहोल्ड हमेशा यूए माइनस यूबी दो से विभाजित होता है। आप उच्च यूडी प्राप्त कर सकते हैं, जो मानक उत्तेजना की उच्च सीमा दूरी है, और निम्न यूडी, जो मानक उत्तेजना से कम थ्रेसहोल्ड की दूरी है.

यूडी उच्च = यूए - ई 1 और यूडी कम = ई 1 - यूबी

निरंतर उत्तेजना की विधि और औसत त्रुटि विधि

की विधि में लगातार उत्तेजनाओं को उत्तेजित करता है कि विषय न्यायाधीश श्रृंखला में नहीं दिखते हैं, लेकिन संयोग से। श्रृंखला त्रुटियों की दिशा (आरोही या अवरोही) से बचने के लिए अभ्यस्त और अपेक्षा से बचा जाता है.

औसत त्रुटि विधि सबसे आम तरीकों में से एक है साइकोफिजिक्स में क्लासिक्स. इस विधि की विशेषता यह है कि प्रयोगकर्ता या विषय स्वयं उत्तेजना को कम करके या तीव्रता को लगातार बढ़ाते रहते हैं जब तक कि SI से NO या इसके विपरीत संवेदना नहीं बदलती है। इस पद्धति का उपयोग केवल तब किया जा सकता है जब उत्तेजना लगातार विविध हो सकती है। यहाँ औसत सांख्यिकीय नहीं बल्कि केंद्रीय प्रवृत्ति या ज्यामितीय माध्य होगा.

यह आलेख विशुद्ध रूप से जानकारीपूर्ण है, ऑनलाइन मनोविज्ञान में हमारे पास निदान करने या उपचार की सिफारिश करने के लिए संकाय नहीं है। हम आपको विशेष रूप से अपने मामले का इलाज करने के लिए एक मनोवैज्ञानिक के पास जाने के लिए आमंत्रित करते हैं.

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