ПОЛИГРАФ - ФОРУМ

[York]

[Sklif]

[York]

Sklif

Видимо мы говорим о разных вещах.

[$erP]

Коллеги, вот вы "рубитесь" по метрике... перешли уже на глобальные вопросы...
Я перестал углубляться в тему с того момента, как понял, что на мой вопрос и мои сомнения не нахожу ответа...

Попробую на пальцах...

Вот Sklif обозначил условия применения им на практике критерия Стьюдента...

[VVL]

Определение и понимание значимости в детекции лжи, на мой взгляд, самое непонятное и слабое звено. Значимость, как таковая, это не только характеристика стимула. Симул, чтобы стать значимым, должен быть вначале осмыслен психикой обследуемого. А вот то, насколько он "грузит" психику в момент предъявления вопроса, как при этом задействуются механизмы возмещения кислорода и кровообращения, для возврата систем организма в исходное равновесное состояние - это важно. И значимость - это не просто выраженность и продолжительность, которую мы пытаемся оценить, а еще и синхронизированность этих проявлений сразу в нескольких из регистрируемых каналов, в первую очередь канал дыхания - кардиоканал.

[York]

Да. Разговор про значимость тут лишний. Все эти разговоры на уровне интуиции. Единого понимания, что такое значимость у нас нет- и обсуждать ее не имеет смысла.
Подчеркну только и на этом загруглюсь: вычислять вероятность можно только того события которое мы можем наблюдать и при этом четко понимать, что это событие наступило. Или же наступило событие отличное от ожидаемого, или же произошло сразу два или более события, но точное количество их мы должны указать и объяснить. Если мы чего-то толком не понимает, то мы не можем дать четкого описания с помощью этого чего-то события которое мы ожидаем пронаблюдать. Мы не можем быть уверены наступило ли ожидаемое событие. (Наступило ли: не выявление незначимости стимула? )И говорить тогда о вероятности наступления этого чего-то моветон.

Про выявлении значимости я писал. Слово выявление можно выбросить и описать наблюдения так:

правильно определили что стимул значимый;
ошиблись в том что стимул значимый;
правильно определили что стимул не значимый;
ошиблись в том что стимул не значимый.

Но значимость в этом контексте не вписывается в концепцию "выявления значимости" описанную в известном издании. Кроме того в этом контексте значимость функционально не отличается от того что:
соврал в ответ на стимул, помнит эту подробность, совершал и т.д.

$erP

Насколько я понимаю в метрической оценке суммируются множество случайных величин получаемых по нескольким каналам: и КГР, и кардио, и дыхание..Да еще не по одному признаку. При этом все предварительно нормируется. что бы вклады всех величин были сравнимы- не выделялись. Нормальное распределение как раз и представляет из себя неограниченную сумму таких случайных величин. Поэтому наверняка случайная величина получаемая в метрической оценке будет распределена близко к нормальному распределению. То есть характеристики генеральной совокупности будут близки к характеристикам нормального распределения. Но в любом случае. чтобы понять можно ли придерживаться этой точки зрения надо проводить обширные статистические исследования. Выяснять свойства генеральной совокупности.

Определение достаточность размеров выборки в каждом конкретном ОИП, задача статистическая и нетривиальная. В первую очередь зависит от знания распределения случайной величины и статистической гипотезы о параметрах полученной выборки. Во общем от того, что хотелось бы знать...

[$erP]

[York]

$erP

С точки зрения теорвера и мат. статистики, т.е. с формальной стороны, любой исследуемый признак является случайной величиной. На нормальность распределения проверяется распределение случайной величины. Из любой случайной величины, или нескольких случайных величин, путем применения к ним различных операций (сложения, умножения, возведения в степень и т.д.) можно получить сколь угодно много других случайных и работать с ними. Надо ли это делать можно определить только из каких- либо содержательных соображений.

В метрической оценке ИП (интегральный показатель) является суммой нескольких нормированных случайных величин. Из каких содержательных соображений это делается мне неизвестно, но для случайной величины ИП возможно допустить что она распределена почти по Гауссу. Но без сомнения это надо проверять эмпирически. Проводилась ли проверка не известно.

Далее в конце всех манипуляций в метрической оценке получают несколько значений ИП как случайной величины для стимулов которые считаются незначимыми и одно значение ИП для стимула который считается значимым. Если для незначимых стимулов это еще можно назвать выборкой, то одно значение для значимого вряд ли.

Далее можно предположить следующую гипотезу, что значения ИП для незначимых стимулов и ИП для значимых стимулов принадлежат одной генеральной совокупности и проверить это с помощью Стьюдента. Т.е. проверить различет ли ИП как случайная величина незначимые стимулы от значимого значимым образом)) или нет. Это уже мои додумки, ничего подобного я ни где не читал...

В числителе и знаменателе t-критерия Стьюдента должны фигурировать средние выборочные значения. В T-критерии метрической оценки в числителе стоит значение значение ИП для значимого стимула, а в знаменателе сумма квадратов ИП для всех стимулов. Вот меня и мучает любопытство- в чем же состоит стат. гипотеза метрической оценки?

Учитывая, что формальная сторона метрической оценки мне совсем неясна (и учитывая все что я уже писал), не считаю для себя возможным интересоваться содержательной стороной.

[York]

Для большей ясности приведу пример содержательного рассуждения:

Каждый канал (дыхание, кардио, КГР) вносит равный в клад в результат опроса, не одному из них не отдается предпочтение. Чтобы отразить это математически нормируем полученные "сырые" значения по этим канал.

[Sklif]