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Diferencias notables en sólo

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¿Exactamente cuánto tiene algo que cambiar por una diferencia que se percibe?

Pensemos, por ejemplo, los niños pequeños que crecen rápidamente, obtener más alto sobre una base diaria. Sin embargo, a menudo es difícil de notar cambios sutiles, especialmente si todavía luchan para llegar a una pelota de baloncesto.

Durante un período mucho más largo, su alta tasa de crecimiento llega a ser más perceptible; ¡de hecho, la cantidad puede parecer enorme! Estos cambios en la altura se notan sólo después de un lapso porque las pequeñas diferencias día a día son demasiado pequeñas para ser perceptibles.

El mínimo todavía percibe cantidad es el justo--diferencia notable, que, para este ejemplo, es la menor cantidad de crecimiento observado.

Este video muestra un enfoque estándar para la medición de una solo-notable-diferencia en tamaño de la forma. No sólo discutimos los pasos necesarios para diseñar y ejecutar un experimento, sino también explica cómo analizar los datos e interpretar los resultados que describe sólo como pequeño un cambio de área es necesario ser percibido.

En este experimento, los participantes se muestran brevemente dos círculos diferentes que varían en tamaño y se ven obligados a elegir cuál es más grande.

Durante cada ensayo, uno siempre se presenta con la misma circunferencia, mientras que el otro es variado. Este enfoque se conoce como el método de estímulo constante.

En este caso, el estímulo constante está diseñado para tener un radio de 10 px y ubicados aleatoriamente en izquierda o derecha de la pantalla. En contraste, el círculo, llamado el estímulo de comparación, tendrá un radio que varía entre 5 y 9 y entre 11 y 15 px.

El estímulo de comparación teniendo en cuenta estas 10 posibilidades, aparece 10 veces en cada lado, para un total de 200 ensayos. La variable dependiente se registra como que estímulo fue elegido para ser el más grande.

Los participantes deben elegir correctamente si percibe una diferencia de tamaño entre los dos estímulos. Sin embargo, cuando las formas están más cercanos de circunferencia y a continuación la diferencia notable sólo, rendimiento se prevé que disminuya.

Para comenzar el experimento, saludar a los participantes en el laboratorio. Con ellos sentado cómodamente frente al ordenador, explican las instrucciones de la tarea: la pantalla tendrá la palabra "Ready"? en él hasta que presione la barra espaciadora.

Ver como dos estímulos azules aparecen e instruir a los participantes para indicar que estímulo pensaban que era más grande pulsando la tecla 'L' para la izquierda y 'R' para las respuestas de la derecha. Recordar que debe supongo que si no están seguros de que uno es más grande.

Después de responder a las preguntas el participante podría tener, salir de la sala. Que puedan completar todos los 200 ensayos durante un período de 5 minutos. Cuando terminen, volver a la habitación y darles las gracias por tomar parte en el experimento.

Para analizar los datos, primero recuperar el archivo de salida programado que capturan las respuestas de cada participante. Rápida mirada a los datos para asegurarse de que las actuaciones fueron sensibles, es decir, que cuando los tamaños de los estímulos de comparación eran 5 y 15 px, exactitud era casi perfecto.

A continuación, agregar una columna a la tabla de salida llamada 'Exactitud' para determinar si las respuestas grabadas son correctas o no. Compararlos dada para las respuestas correctas para todos los ensayos. Uso la siguiente si la declaración registra a 1 cuando la respuesta es correcta y 0 cuando es incorrecta.

Ahora, agrega otra columna a la tabla, con la etiqueta 'Proporción de comparación de respuestas'. Comparar la columna 'Posición de comparación' con 'Respuesta' y una nueva instrucción de IF para marcar un '1' cuando el estímulo de comparación fue elegido o un '0' si el círculo constante fue elegido.

Para visualizar los resultados, hacer una dispersión parcela con el tamaño de la comparación en el eje x y la proporción de veces que fue elegido como siendo más grandes en el eje y. Recordar que el estímulo constante siempre tenía un radio de 10 px, razón por la cual estímulos con 5 o 6 radios px casi nunca fueron elegidos y los que tienen 14 o 15 siempre fueron elegidos.

Con un radio de 9 u 11 px, la comparación era más difícil y los participantes a menudo cometieron errores. De hecho, el rendimiento fue a nivel de oportunidad, lo que sugiere que no se percibían diferencias.

Para calcular el solo-gran-diferencia, tiene el tamaño de comparación que fue elegido el 75% del tiempo, en este caso un radio de 12, menos el tamaño de la comparación que se escogió el 25% del tiempo, radio de 8 y divida el resultado por 2 para una respuesta de 2 px.

En otras palabras, los radios de los círculos que diferir por al menos 2 px para sus tamaños para percibir con precisión.

Ahora que usted está familiarizado con notable sólo diferencias en la percepción de los tamaños de objetos visuales, vamos a ver cómo se utiliza este paradigma en los estudios neurofisiológicos para explorar cómo el cerebro responde y en otras situaciones conductuales, tales como distinguir entre niveles de grasa en los alimentos.

Los investigadores han investigado cómo los neuronas en la corteza visual codifican las propiedades físicas del mundo, como tamaños de objetos.

Utilizando técnicas de registro electrofisiológico que miden los patrones de la leña junto con la presentación de estímulos, los investigadores encontraron que las neuronas que son sensibles al tamaño a veces responderá de la misma forma a los objetos que son realmente diferentes tamaños.

Por esta razón y es justo-apenas-sensible: a veces, en el cerebro, los estímulos relevantes realmente producen efectos indistinguibles.

Además, los investigadores han utilizado una tarea apenas notables diferencias caracterizan los umbrales individuales para la detección de las concentraciones de grasa en los alimentos.

Se encontró que individuos con un mayor índice de masa corporal requieren una mayor diferencia notable sólo o umbral superior, antes de probar los ácidos grasos en las muestras. Estos resultados podrían conducir a nuevos enfoques para limitar el consumo excesivo de grasa.

Sólo ha visto introducción de Zeus a diferencias notables justo. Ahora debe tener una buena comprensión de cómo diseñar y ejecutar el experimento, así como analizar y evaluar los resultados.

¡Gracias por ver!

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