|
Вимірювання в психофізіології "Утвердження вищої мети і норми для нашої моральної діяльності потребує... істинного знання: щоб потрібним чином здійснювати благо, необхідно знати істину; для того щоб робити що потрібно, потрібно знати що є" (В.ССоловйов, 1880).
Людина вимірює все, що має відношення до реальностей об'єктивного і суб'єктивного світу. Побут, торгівля, промисловість, мир, війна, відношення людей, наука насичені вимірами. Основною метою вимірів є отримані можливості у пізнанні насущного, задоволення потреби прямування до істини. І оскільки будь-яке знання засновується на попередньому, зрозуміле прагнення людини, з одного боку, фіксувати індивідуальні пізнання у кількісній формі, а з іншого, - стандартизувати цю форму для узагальнення, соціалізації отриманих знань.
У сучасній психофізіології, вимірювання є важливим інструментом, який дозволяє будувати структуру цієї дисципліни і використовувати результати вимірювання в інших областях. Усяке вимірювання - це встановлення ізоморфізму (ступеня співвідношення, тотожності) між емпіричною системою реальних об'єктів (якостей, атрибутів, явищ) з деякими відносинами між ними і підходящим чином вибраною системою відношень між числами. Зрозуміло, що чим вищий ступінь ізоморфізму, тим ближче дослідник до кінцевої цілі пізнання. Це фундаментальний постулат будь-яких вимірів.
Властивості (фізичні, хімічні, біологічні, соціальні, концептуальні) можуть бути загальними у якісному відношенні для багатьох об'єктів, але в кількісному відношенні - індивідуальні для кожного з них.
Довжина, час, маса, температура є якостями чи величинами, які притаманні всім фізіологічним об'єктам, але для кожного об'єкта ці якості у кількісному відношенні різні. Аналогічно, біоелектричні якості кліток, в'язкість рідини, тиск крові - загальні, але в кількісному відношенні - індивідуальні для живих об'єктів. Так само пам'ять, увага, воля, інтелект - загальні якості будь-якої особистості, які по-різному виявляються у кожного індивіда.
Якості або атрибути об'єкта пізнання у психофізіології знаходяться у деяких відносинах. Наприклад, довжина, час, маса, температура можуть бути як незалежними, так як і залежними один від одного. Можна показати, що не існує інваріантних по відношенню один до одного якостей, які складають особистість. Зокрема, важко уявити собі реалізацію процесу сприйняття без участі перших двох властивостей - пам'яті, інтелекту і т.д. Подібні відносини є основою організації структури психофізіологічного об'єкта і його функцій.
В структурах і функціях фізіологічних систем не існує жорстко детермінованих відносин, коли одному значенню якої-небудь якості відповідає одне і тільки одне значення іншого. Навпаки, ці відношення випадкові (стохастичні) або ймовірні. У такому випадку одному значенню якої-небудь якості фізіологічної системи відповідають значення іншої якості, ймовірність яких має розподілення.
Наприклад, при інших рівних умовах одному значенню температури організму, виміряному в якій-небудь його точці, відповідає безліч значень частоти серцевих скорочень. Одне з цих значень частоти серцевих скорочень буде найбільш ймовірним, а всі менші й усі великі значення будуть менш ймовірними. Інший приклад - відношення між одним, фіксованим значенням часу доби і температури тіла. Немає одного значення температури тіла, що відповідає якомусь моменту часу, але є розподіл вірогідності значень температур. Це приклади відносин між величинами, що характеризують фізіологічні функції. Подібні приклади легко виявити і в організації фізіологічних структур. Наприклад, невірними були б твердження, що в який-небудь (єдиний) рефлекс втягнено рівно десять нейронів, чи, що одному мотонейрону відповідає двісті м'язових волокон, що разом складають рухому одиницю. Навпаки, ми можемо говорити про розподіл імовірностей числа нейронів чи числа м'язових волокон у руховій одиниці. Таким чином, відношення реальних матеріальних елементів (біологічних структур) і відношення реальних біологічних властивостей (біологічних функцій) є вірогідними чи стохастичними.
Повернемося до визначення терміна "вимірювання". Для цього необхідна абстрактна система відносин, система відносин між числами. Причому ця абстрактна система повинна бути ізоморфною до реальної системи. Ступінь ізоморфізму визначає близькість до безпосереднього пізнання психофізіологічної сутності. Отже, не знаючи точно, що є істина, нас цікавить, що може бути істиною, що може претендувати на ім'я істини в психофізіології, чи що абстрактне може бути максимально ізоморфним реальному.
Система відносин між числами повинна задовольняти одночасно дві вимоги. Це вимоги мінімальності і достатності. Наприклад, можна припустити, що відношення між життєвою ємністю легень і поверхнею тіла людини жорстко детерміновані, так що одному значенню поверхні тіла відповідає одне і тільки одне значення життєвої ємності легень. Таке припущення приводить до достатньо простого уявлення зазначених відносин аналітичним вираженням. Аналогічно досить просто можна уявити відношення будь-яких інших фізіологічних перемінних або фізичних перемінних середовища. Серед них важливе місце займають тимчасові фізіологічні залежності, що дозволяють уявити динаміку фізіологічних систем. Однак відношення між фізіологічними і фізичними змінними середовища є не жорстко детермінованими, але вірогідними, оскільки всі ці змінні, у тому числі і час, є стохастичними (вірогідними) змінними. Звідси уявлення фізіологічних систем (структури або функції) системою чисел з жорстко детермінованими відносинами може виявитися найбільш простим, мінімальним, але недостатнім для максимально повного пізнання цих систем. Таке уявлення припустиме як початковий етап орієнтованого поєднання досліджуваної сутності. Сутності властивостей, атрибутів, змінних фізіологічних систем найбільше відповідає вірогідне уявлення. Як правило, можливості саме таких уявлень не нижчі, ніж можливості уявлення детермінованими моделями, тобто найчастіше плани експериментів чи спостережень і можливості вимірювання не відрізняються в тому чи іншому випадках. Отже, вимірюючи властивості, величини фізіологічних показників, уявляючи їхні розміри у кількісній формі, варто використовувати розподіли вірогідності цих атрибутів. При цьому шкали, що використовуються для одержання даних, перетворення змінних і шкал не повинні спотворювати розподіл імовірностей можливих реальних атрибутів. Зокрема, при уявленні безперервних реальних властивостей дискретним рядом потрібно дотримуватися умов, які забезпечують ізоморфізм уявлення реальності, тобто умови найкращого квантування за часом і рівнем без втрати інформації про досліджувані атрибути і динаміку.
Будь-який розподіл імовірностей має параметри. Два з них - математичне сподівання та дисперсія - визначають більшість розподілів. Ці параметри повністю характеризують нормальний розподіл. Звідси, якщо припустити, що відношення між перемінними системи описуються нормальним розподілом, то спільний розгляд математичного сподівання і дисперсії може бути достатнім, тобто ізоморфним реальності уявлення. У такому випадку ці параметри повинні мати фізіологічний зміст і відповідну інтерпретацію. Наприклад, при статистичному вимірюванні споживаного кисню, частоти серцевих скорочень, максимального і мінімального артеріального тиску отримані відповідні значення математичних сподівань і дисперсії. Оскільки усі фізіологічні змінні є такими, що управляються (в окремих випадках регульованими), математичні сподівання характеризують рівень керування відповідно: вживання кисню, частоти серцевих скорочень, максимального та мінімального артеріального тиску для даних умов. Дисперсія (розсіяння, варіативність) характеризується точністю керування даними фізіологічними змінними, стабільністю, стійкістю цих змінних щодо рівня керування. Інший приклад. При тестуванні отримані кількісні дані відносно пам'яті ряду облич. Математичні сподівання, що відповідають кожному обстежуваному, характеризують рівень пам'яті (кожна з досліджуваних характеристик: обсяг, швидкість запам'ятовування, тривалість утримання і т.д.), а дисперсія - стабільність, стійкість пам'яті. Зрозуміло, чим менше дисперсія, тим вище стабільність пам'яті. Є можливість не тільки індивідуальної оцінки характеристик пам'яті за двома властивостями - рівнем і стабільністю, але і наступного ранжирування облич на основі статистичного порівняння цих індивідуальних властивостей. Припустимо, обстежувані - учні, у яких вимірюється рівень і стабільність екзаменаційної успішності. Тоді з'являється можливість оцінки відносин двох розподілів: імовірностей характеристик пам'яті та ймовірностей оцінок успішності. Неважко побачити практичний зміст подібних досліджень.
Отже, простішим засобом одержання мінімальної і достатньої інформації про фізіологічні системи (від клітини до людини) є вимір принаймні двох параметрів розподілів показників, які нас цікавлять: математичного сподівання і дисперсії, що є якостями, які характеризують рівень і точність керування в системі. Очевидно, що зневага описаним підходом, використання традиційної методології (жорстко детерміновані системи, перемінні, залежності) веде до втрати 50% об'єктивної інформації (за рахунок невикористання дисперсії як фізіологічної якості). Цей шлях до свідомої не-істини, тобто брехні, на відміну від помилки дослідників, які не знайомі з даним підходом і не читали ці рядки. Простіші дослідження, в яких безповоротно втрачено не менш 50% об'єктивної інформації при безумовній можливості отримати усі 100%, навряд чи можна вважати ефективними.
Вимірювання рівня і точності (стабільності, стійкості) керування фізіологічними процесами у вигляді двох чисел називають крапковим оцінюванням. Крапкове оцінювання не вичерпує можливостей імовірного підходу в психофізіологічних вимірах. Можливе інтервальне оцінювання математичних сподівань і дисперсій, тобто одержання уявлень про ймовірні межі їхніх коливань. Така оцінка дає можливість узагальнення отриманих даних, прогнозування щодо подібних умов.
Психофізіолога можуть також цікавити відношення між двома стохастичними фізіологічними перемінними х та у, тобто відношення між розподілами цих перемінних. Тоді можуть івимірюватися умовні математичні чекання М (у/х) і умовні дисперсії D (у/х). Це дасть можливість оцінити взаємодію систем, які породжують розподіли х і у, що є основним принципом застосування системного підходу. Це крапкова оцінка взаємодії. У загальному випадку можуть вимірюватися регресійна залежність першого порядку М (у/х, х) (чи просто регресійна залежність) і регресійна залежність другого порядку D (у/х, х) (чи скедастична залежність) М (у/х, х) - це залежність умовних математичних сподівань перемінної у для кожного фіксованого значення х, тобто М (у/х) від закономірної зміни х. D (у/х, х) - це залежність умовних дисперсій перемінної у для кожного фіксованого значення х, тобто D (у/х), від закономірної зміни х. Обов'язковою умовою є їх спільний розгляд. Фізіологічна інтерпретація функції приводить до важливих практичних висновків про ступінь реалізації прогнозування як генерального принципу фізіологічних систем.
Усі попередні міркування не стосувалися вимірювання динаміки фізіологічних систем. Такі виміри можуть вироблятися як відносно незмінного, так і змінюючого рівень у. Тоді можлива побудова двох функцій. При незмінному рівні одна з них — функція умовного математичного сподівання від часу М (у/х). Інша -функція умовної дисперсії від часу - D (у/х, t). В усіх випадках час - стохастична змінна. При мінливому рівні х динаміка системи оцінюється більш складними функціями. Це регресійна залежність виду М (у/х, t, х) і скедастична залежність D (у/х, t, х). Функції умовних математичних сподівань і умовних дисперсій розглядаються спільно й обов'язково інтерпретуються фізіологічно.
Вимірювання вимагає проведення спостереження чи експерименту. При цьому можуть використовуватися особливі технічні засоби: засоби вимірів, що дають можливість кількісної оцінки вимірюваної величини числом неіменованим чи іменованим. Наприклад, для виміру частоти серцевих скорочень може використовуватися пристрій (засіб виміру) для реєстрації миттєвих середніх значень частоти серцевих скорочень і дисперсії цього показника. Перша з цих величин є іменованою, оскільки виражається у визначених одиницях, прийнятих для даної величини. Дисперсія даного фізіологічного показника є величиною неіменованою, тобто вона не виражається у визначених одиницях. Величину, якій по визначенню привласнене числове значення рівне одиниці, називають одиницею величини. Розмір одиниці психофізіологічної величини може бути різним. Однак виміри повинні виконуватися в загальноприйнятих одиницях. Зокрема, при можливості застосовується міжнародна система одиниць (СІ). Величини, одиниці виміру яких були відтворені у вигляді незалежних один від одного еталонів, прийнято називати основними. Всі інші, отримані за допомогою перших, називають похідними величинами. Основними фізичними величинами вважають: довжину, час, масу і температуру, хоча загалом у якості основних можуть бути обрані будь-які з будь-якого даного числа величин. Тоді всі інші величини можуть бути похідними.
За істинне значення вимірюваної величини приймають таке її значення, яке можна було б одержати в результаті уявного експерименту, вільного від яких-небудь помилок чи погрішностей. Такими можуть бути генеральні математичні сподівання і дисперсія. Дані, отримані в експерименті чи при спостереженні, використовуються для обчислення оцінок цих генеральних параметрів. Так оцінки можуть бути отримані автоматично, з використанням спеціальних вимірювальних засобів чи розраховані вручну.
Виміри і залежності від способу одержання результату можуть відноситися до прямих, непрямих, спільних чи сукупних. При безпосередньому одержанні результату, наприклад, при вимірі артеріального тиску у тварини за допомогою ртутного манометра, вимір називають прямим виміром. Якщо результат отриманий на підставі відомої залежності між величиною, яка цікавить дослідника, і величиною, що піддається прямому виміру, говорять про непрямий вимір. Так, на підставі відомого відношення споживання кисню - v і частотою серцевих скорочень f у спокої: v (мл/хв) f (1/хв) = = 3,5:4,0; вимірюючи /, можна оцінити v. Аналогічно, відомі відношення між систолічним обсягом, частотою серцебиття і артеріовенозною різницею кисню. Вимірявши дві останні величини, можна одержати непряму оцінку (результат виміру) систолічного обсягу у спокої. Непрямі виміри проводять при неможливості чи недоцільності проведення прямих вимірів. Спільні виміри - одночасний вимір декількох неодноіменних величин для оцінки їхнього відношення. Сукупні виміри - одночасні виміри декількох однойменних величин, при яких значення величин знаходять за результатами прямих вимірів цих величин. Незалежно від способу одержання результату вимір повинний носити характер статистичного виміру, оскільки немає знань достовірних, але є знання тільки ймовірні. Всі опубліковані на сайті матеріали належать їх авторам. Матеріали розміщено виключно для ознайомлення. Копіювання та використання інформації суворо заборонено.
|
