Психология – наука будущего. Материалы VI Международной конференции молодых ученых. 19-20 ноября 2015 г., Москва - стр. 76

Данные показатели характеризуют работу с текстовой информацией. Так, показатель производительности внимания соответствует числу букв, просматриваемых в единицу времени, показатель умственной работоспособности – числу букв, просматриваемых в единицу времени, с учетом наличия ошибок. Показатель качества работы равен 1 при отсутствии ошибок и уменьшается при их появлении тем больше, чем больше число пропущенных и ошибочно вычеркнутых символов. Уровень концентрации внимания показывает долю верно зачеркнутых букв от общего числа символов, которые нужно было вычеркнуть.

Соответственно, после обработки результатов эксперимента получен следующий набор значений:

А_>кв1, А_>ур1, А_>пв1, A_>R1 при x=10; А_>кв2, А_>ур2, А_>пв2, A_>R2 при x=12; А_>кв3, А_>ур3, А_>пв3, A_>R3 при x=14; А_>кв4, А_>ур4, А_>пв4, A_>R4 при x=16, где x – размер шрифта в тесте Бурдона – Анфимова.

Обработка результатов эксперимента осуществлялась в статистическом пакете R.

Обсуждение результатов. В качестве критерия оптимизации может быть выбрано условие достижения максимального уровня качества работы, определяющее как объем проработанной информации, так и число ошибок. При этом в качестве зависимой переменной y будет выступать размер шрифта, при котором была получена максимальная величина качества работы, а в качестве факторов – показатели когнитивных процессов, определяемые при некотором размере шрифта.

Набор значений y сформируем следующим образом. Для результатов эксперимента каждого испытуемого среди значений А_>R1, А_>R2, А_>R3, А_>R4 выберем максимальное и определим размер шрифта, соответствующий данному значению. Этот размер шрифта и будет искомой величиной y.

В результате регрессионного анализа была получена модель:

y=a_>0+a_>1•А_>кв1+a_>2•А_>ур1+a_>3•А_>пв1+a_>4•A_>R1

со статистиками: F (4, 25)=4,70, p<0,01, R^>2=0,43, R^>2_>Adj=0,34.

Повысить значения R^>2 и R^>2_>Adj можно путем включения в модель составляющих, ответственных за попарное взаимодействие факторов. В таком случае может быть получена более полная модель вида:

y=a_>0+a_>1•А_>кв1+a_>2•А_>ур1+a_>3•А_>пв1+a_>4•A_>R1+a_>12•А_>кв1•А_>ур1+a_>24•А_>ур1•A_>R1+ a_>34 •А_>пв1 •A_>R1

со статистиками: F(7, 22)=5,57, p<0,005, R^>2=0,64, R^>2_>Adj=0,52.

Для того чтобы определить, насколько значимо различается доля дисперсии, которая объясняется обеими моделями, применялся дисперсионный анализ. В результате получено значение F=4,27, p<0,05. Значит доля дисперсии, которая объясняется полной моделью, значимо больше, чем доля дисперсии, объясняемая урезанной моделью.

Таким образом, получена модель, которая позволяет прогнозировать оптимальный размер шрифта для получения максимального уровня качества работы с текстом по показателям внимания, определенных при размере шрифта текста 10 пт. В случае получения дробных значений размера шрифта, полученных по модели, необходимо провести его округление до ближайшего значения с точностью до 0,5.