Overview
资料来源： 实验室的乔纳森 Flombaum — — 约翰 · 霍普金斯大学
一个共同的嘉年华游戏是让人们猜数字软心豆粒糖装进一个瓶子里。任何人都将得到的确切数目的机会很低。但是有人能猜出 17 或 147,000 的机会呢？甚至可能低于机会的猜测正确答案;17 和 147,000 只是似乎不合理。为什么呢？毕竟，如果豆子不能取出，在一次一次计数，如何能有人告诉估计是太高或太低？
原来，除了口头计数 （清楚学到的东西），人们似乎拥有硬连线心理和神经机制为估计数字。通俗地说，它是所谓能力猜测，或"棒球场"。实验心理学家称之为"近似数感"，并与具有相同名称的实验范式的最近研究已开始揭露的基础计算和支持的能力猜测的神经机制。
该视频演示与近似数感测试调查非言语的数值估计的标准程序。
Procedure
1.刺激和试验
- 程序在 Psychopy、 MATLAB，或类似的东西 （一个免费的版本可以同时下载www.panamath.org在非商业用途） 实验。
- 设计所有的试验，在试验更多或更少看起来都相同。
- 划分中一半的显示。使用灰色的背景。
- 一侧的显示器显示的蓝色圆圈的集合。
- 另一侧显示黄色的圆圈的集合。
- 绘制在不同的大小，圆形，样品试用 (图 1) 所示。
图 1。近似数字感测试单项试验示意图描绘每次试验中，参与者报告是否他看到更多的蓝色或黄色点。 - 关键的操作涉及黄色和蓝色圆圈的数量。应该总是有更多的比另一种。差异的特点应按比率： 2:1，1.75: 1、 1.5: 1、 1.35:1、 短毛和 1.15: 1。
- 指示要产生每个比 20 审判的程序。
- 随机选择的较大的颜色。
- 随机选择圆形小数目。
- 选择的更大的编号，以使所需的比例。
- 显示一个一面画黄色的圆圈。
- 在另一边画蓝色圆圈。
- 随机选择 1 ° （的视角） 和 3.5 ° 之间每个圆的半径。
- 每次试验中，将显示为 500 女士它消失后，参与者按 'Y' 键，如果他们认为他们看到更多的黄色圆点或 'B' 键是否他们认为他们看到了更多的蓝色圆点。
- 提供反馈后每个审判与屏幕显示"正确答案"或"不正确"。
近似数字感觉测试是实验范式为调查机制支持的能力"猜测"。
瞎猜指直观能力认识数量，而不知道确切的数字。例如，在一个共同的嘉年华游戏，个人试着猜数字软心豆粒糖装进一个瓶子里。机会是低任何人将挑选的确切人数。
然而每个人都可清楚地超过 100 时，没有人会猜 20 生产大致正确，猜一猜。因此，估计被认为是一个天生的能力，个人拥有而不依赖于数学计算。
该视频演示了调查非言语的数值估计，包括如何设计刺激，进行实验，以及如何分析和解释数据的程序。
在这个实验中，大小和颜色各不相同的刺激随机和简要地介绍了在计算机屏幕上。在每个试验中，两套都可见： 一个包含集合的蓝色圆圈，和其他包括一套黄色的圆圈。
参与者被要求猜测哪一套包含更多。因变量是百分比的准确性，或正确响应的数量各试验记录作为函数的比率。
性能精度预计即将圆的比率是非常相似的机会 — — 接近 1:1 — — 和改善作为比率差异增加。
换句话说，它是容易告诉分开八和四与十二岁和八岁。在这两种情况下，消减差四岁，但比差异各不相同，从 2:1 到 1.5: 1。
若要创建的刺激，在蓝色和黄色的集生成不同大小的圆。对于每个设置，确保蓝色和黄色的圆圈的数字都是不同和代表六比率。
为每个审判，应产生程序代码的划分显示位置以显示一组从每个颜色组 500 女士注意，应该随意，选择较大金额的颜色和圈大小和每个比 20 审判的灰色背景。
开始实验，迎接，在实验室中的参与者解释任务指令。一旦参与者了解任务规则，加载程序。
当圆圈消失在每次试验中时，有参与新闻 'Y' 如果他们认为他们看到了更多的黄色圆点或 'B' 键如果他们认为他们看到了更多的蓝色圆点。
之后每次的试验，提供即时的反馈，通过说明参与者的反应是否正确或不正确的语调。
要分析的数据，作为函数的每次试验比平均的正确响应的数量。图跨越比率差异的平均精度误差百分比。注意到参与者的性能改进比率的差异一样增加。
近似的数字感呈正相关与算术能力按标准化测试，测量，即使算术不是估算。
此外，即使年幼的孩子可以申请数感时有点缺失从一群熟悉的物体识别。
你刚看了朱庇特的简介近似数感测试。现在您应该有好的理解，对如何设计和进行实验，以及分析结果并应用数估计的现象。
谢谢观赏 ！
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Results
图的结果从一个参与者，平均性能作为函数的每次试验 (图 2) 的比例。例如，跨所有 20 项试验比为 2:1，在什么分数做参与者提供正确的答案？
图 2。样品从单一的参与者在近似数测试结果性能，测量作为响应精度，增加点增加定的较大和较小的比例差别。因为参加者使二进制的选择 — — 黄色或蓝色更大 — — 的机会是 50%。
性能，测量作为响应精度，增加点增加定的较大和较小的比例差别。因为参加者使二进制的选择 — — 黄色或蓝色更大 — — 的机会是 50%。注意到参与者的性能提高了作为比的差异增大。但该函数是线性的因为那里是一个可以做好 100%的上限。这一事实，性能是比约束表明数值逼近受模拟或大小类似的机制。类比是有用的在这里。想象一下，表示两个量的古巴人沙子滴进桶里，看到每个点、 一桶黄色点和一个蓝点。它是沙的不太可能，你会存入相同数量桶上每一滴。所以说一个桶代表四个点 — — 在它存在的四个一把把沙子。其他代表 8 个点 — — 它有八个一把把沙子。你可以权衡桶，和容易地知道这为了表示更多的点。但现在想象大桶只是为了代表五个点 — — 它已经只有五个捧一捧的砂，它。它可能仍将重比斗与四个，但不是很多。因为你可能有时抢多一点沙子，和有时有点少，有可能甚至在某些情况下在那里斗为了表示四个结局总重 ！这是一个模拟系统。表示法 — — 在这种情况下，砂质量 — — 做得好的捕获大比例差异代表数量，但因噪音、 小差异可能很难分辨。
结果是，这种系统比约束。分辨不出更多或更少的能力取决于数量，之间的比值差不消减差异。它是一样容易告诉分开八和四，因为它是八个和 16 个。另一方面，八与十二是更加困难的即使它的四个差异以及减去。
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Applications and Summary
人们不同之间另一个大大的近似数感的敏锐度。表征个体之间的差异，实验心理学家一般的测试来找到最小的比一个人可以分辨以 75%的精度。如图 2所示，它是介于 1.25 和 1.5 之间的比率。这个数字是总结如何急性近似的数字感的人有的只是快速的方法。但大人们之间的差异的事实以外 — — 一个人可能会有 1:1 的比例和另一种可能有比 1:4，例如 — — 这些差异显著相关接受正式的数学能力。例如，年幼的孩子 75%正确比率和算术能力作为衡量的标准测试相关联。这是令人惊讶，因为最终，算术不是估算。然而，这种相关性表明接受正式的数学能力取决于底层的近似数感。
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