Kategórie
Psychologický slovník

Trepanácia

Francúzska ilustrácia trepanácie z 18. storočia

Trepanácia (známa aj ako trepanácia, trefovanie, trefovanie alebo burr hole) je forma chirurgického zákroku, pri ktorom sa do lebky vyvŕta alebo vyškriabe otvor, čím sa obnaží tvrdá mozgová plena s cieľom liečiť zdravotné problémy súvisiace s intrakraniálnymi ochoreniami, hoci v modernej dobe sa používa len na liečbu epidurálnych a subdurálnych hematómov a na chirurgický prístup pri niektorých iných neurochirurgických zákrokoch (napr. monitorovanie intrakraniálneho tlaku).

Trepanácia sa dlho vykonávala z lekárskych dôvodov aj z mystických praktík:
Dôkazy o trepanácii sa našli v pravekých ľudských pozostatkoch od neolitu, na jaskynných maľbách, ktoré naznačujú, že ľudia verili, že táto praktika vylieči epileptické záchvaty, migrény a duševné poruchy. Okrem toho Hippokrates poskytol konkrétne pokyny k postupu od jeho vývoja až po grécky vek.

Trepanácia v predkolumbovskej Mezoamerike

V spoločnostiach Nového sveta sa drevorezba najčastejšie vyskytuje v andských civilizáciách, napríklad u Inkov. Jeho výskyt medzi mezoamerickými civilizáciami je oveľa nižší, aspoň súdiac podľa pomerne malého počtu objavených trepanovaných lebiek.

Archeologické nálezy v Mezoamerike komplikujú aj praktiky mrzačenia a úpravy lebiek, ktoré sa vykonávali po smrti subjektu, aby sa vytvorili „trofejné lebky“ a podobne zo zajatcov a nepriateľov. Išlo o pomerne rozšírenú tradíciu, ktorú ilustruje predkolumbovské umenie, ktoré príležitostne zobrazuje panovníkov ozdobených alebo nesúcich upravené lebky porazených nepriateľov, alebo rituálne vystavovanie obetných obetí. Viaceré mezoamerické kultúry používali lebkovú tyč (známu pod termínom tzompantli v klasickom jazyku nahuatl ), na ktorú sa lebky napichovali v radoch alebo stĺpoch drevených kolov.

Aj napriek tomu sa našli dôkazy o skutočnej trepanácii v Mezoamerike (t. j. tam, kde žil dotyčný).

Najstarším publikovaným archeologickým výskumom trepanovaných lebiek bola štúdia z konca 19. storočia, v ktorej nórsky etnograf Carl Lumholtz skúmal niekoľko exemplárov získaných v pohorí Tarahumara. Neskoršie štúdie zdokumentovali prípady identifikované na viacerých lokalitách v Oaxake a strednom Mexiku, ako napríklad v Tilantongu v Oaxake a na hlavnej zapotéckej lokalite Monte Albán. Dva exempláre z domoviny civilizácie Tlatilco (ktorá prekvitala okolo roku 1400 pred n. l.) naznačujú, že táto prax má dlhú tradíciu.

Štúdia desiatich pohrebov s nízkym statusom z neskoroklasického obdobia v Monte Albáne dospela k záveru, že trepanácia bola použitá neterapeuticky, a keďže bolo použitých viacero techník a niektorí ľudia podstúpili viac ako jednu trepanáciu, dospela k záveru, že bola vykonaná experimentálne. Z toho, že tieto udalosti predstavujú pokusy na ľuďoch až do ich smrti, štúdia interpretovala toto používanie trepanácie ako indikátor stresujúcej sociálno-politickej klímy, ktorá krátko nato viedla k opusteniu Monte Albánu ako hlavného regionálneho administratívneho centra na Oaxackej vysočine [Ako odkazovať a odkazovať na zhrnutie alebo text].

Vzorky identifikované v oblasti mayskej civilizácie v južnom Mexiku, Guatemale a na polostrove Yucatán nevykazujú žiadne známky vŕtania alebo rezania, ktoré sa vyskytujú v strednom a horskom Mexiku. Namiesto toho sa zdá, že predkolumbovskí Mayovia používali abrazívnu techniku, ktorá brúsila zadnú časť lebky, stenčovala kosť a niekedy ju perforovala, podobne ako v prípade príkladov z Choluly. Mnohé lebky z mayského regiónu pochádzajú z poklasického obdobia (približne 950 – 1400) a patria k nim aj exempláre nájdené v Palenque v Chiapase a nájdené v posvätnom cenote na významnom poklasickom nálezisku Chichen Itza na severe Yucatánu.

Trepanácia ako pseudoveda

Používanie trepanácie sa v modernej dobe považuje za pseudovedu. Aby sa trepanácia mohla považovať za skutočnú vedu, musela by sa riadiť týmito usmerneniami, ktoré stanovil Stephen S. Carey, autor knihy A Beginner’s Guide to Scientific Method:

Dnes trepanácie vykonávajú ľudia, ktorí nie sú skutočnými lekármi. Skutoční lekári trepanácie nevykonávajú, pretože sú nezákonné a mohli by prísť o licenciu, ak by ich vykonali. Keďže skutoční lekári a skutoční vedci sa trepanáciou nezaoberajú, o trepanácii sa nepíše ani v skutočných vedeckých časopisoch, ktoré editujú a kontrolujú iní vedci. Keďže sa trepanácia neriadi touto praxou, skutočné prínosy trepanácie sa nedajú správne dokázať ani zdokumentovať.

Kategórie
Psychologický slovník

Binárna klasifikácia

Binárna alebo binomická klasifikácia je úloha klasifikovať členov daného súboru objektov do dvoch skupín na základe toho, či majú alebo nemajú nejakú vlastnosť. Niektoré typické úlohy binárnej klasifikácie sú

Štatistická klasifikácia vo všeobecnosti je jedným z problémov, ktoré sa študujú v informatike s cieľom automaticky sa naučiť klasifikačné systémy; niektoré metódy vhodné na učenie binárnych klasifikátorov zahŕňajú rozhodovacie stromy, Bayesove siete, stroje s podpornými vektormi, neurónové siete, probitovú regresiu a logitovú regresiu.

Niekedy sú úlohy klasifikácie triviálne. Ak máme k dispozícii 100 loptičiek, z ktorých niektoré sú červené a niektoré modré, človek s normálnym farebným videním ich ľahko rozdelí na červené a modré. Niektoré úlohy, ako napríklad úlohy v praktickej medicíne a úlohy zaujímavé z hľadiska informatiky, však zďaleka nie sú triviálne, a ak sa vykonajú nepresne, môžu priniesť chybné výsledky.

Pri tradičnom testovaní štatistických hypotéz začína testujúci s nulovou hypotézou a alternatívnou hypotézou, vykoná experiment a potom sa rozhodne, či zamietne nulovú hypotézu v prospech alternatívnej. Testovanie hypotéz je teda binárna klasifikácia skúmanej hypotézy.

Pozitívny alebo štatisticky významný výsledok je taký, ktorý zamieta nulovú hypotézu. Ak sa to urobí, keď je nulová hypotéza v skutočnosti pravdivá – falošne pozitívna – je to chyba typu I; ak sa to urobí, keď je nulová hypotéza nepravdivá, výsledkom je skutočne pozitívna hypotéza. Negatívny alebo štatisticky nevýznamný výsledok je taký, ktorý nezamieta nulovú hypotézu. Ak je nulová hypotéza v skutočnosti falošná – falošne negatívna – ide o chybu typu II; ak je nulová hypotéza pravdivá, ide o pravdivý negatívny výsledok.

Hodnotenie binárnych klasifikátorov

Z matice zámeny môžete odvodiť štyri základné miery

Na meranie výkonnosti lekárskeho testu sa často používajú pojmy citlivosť a špecifickosť; tieto pojmy sú ľahko použiteľné na hodnotenie akéhokoľvek binárneho klasifikátora. Povedzme, že testujeme niekoľko ľudí na prítomnosť choroby. Niektorí z týchto ľudí majú túto chorobu a náš test je pozitívny. Títo ľudia sa nazývajú skutočne pozitívni (TP). Niektorí majú chorobu, ale test tvrdí, že ju nemajú. Títo ľudia sa nazývajú falošne negatívni (FN). Niektorí ochorenie nemajú a test tvrdí, že ho nemajú – praví negatívni (TN). A napokon môžu existovať aj zdraví ľudia, ktorí majú pozitívny výsledok testu – falošne pozitívni (FP). Počet pravých pozitívnych, falošne negatívnych, pravých negatívnych a falošne pozitívnych sa teda sčítava do 100 % súboru.

Špecifickosť (TNR) je podiel osôb, ktoré boli testované negatívne (TN), zo všetkých osôb, ktoré sú skutočne negatívne (TN+FP). Rovnako ako na citlivosť sa na ňu možno pozerať ako na pravdepodobnosť, že výsledok testu je negatívny vzhľadom na to, že pacient nie je chorý. Pri vyššej špecifickosti je menej zdravých ľudí označených za chorých (alebo v prípade továrne tým menej peňazí, ktoré továreň stráca vyradením dobrých výrobkov namiesto ich predaja).

Citlivosť (TPR), známa aj ako recall, je podiel osôb, ktoré boli testované pozitívne (TP), zo všetkých osôb, ktoré sú skutočne pozitívne (TP+FN). Možno ju chápať ako pravdepodobnosť, že test je pozitívny vzhľadom na to, že pacient je chorý. Pri vyššej citlivosti zostáva menej skutočných prípadov ochorenia neodhalených (alebo, v prípade kontroly kvality v továrni, menej chybných výrobkov ide na trh).

Vzťah medzi citlivosťou a špecificitou, ako aj výkonnosť klasifikátora, možno vizualizovať a študovať pomocou krivky ROC.

Teoreticky sú citlivosť a špecifickosť nezávislé v tom zmysle, že je možné dosiahnuť 100 % v oboch prípadoch (ako napríklad vo vyššie uvedenom príklade červenej/modrej lopty). V praktickejších, menej vymyslených prípadoch však zvyčajne dochádza ku kompromisu, takže sú si do určitej miery nepriamo úmerné. Je to preto, lebo málokedy meriame skutočnú vec, ktorú chceme klasifikovať; skôr meriame ukazovateľ veci, ktorú chceme klasifikovať, označovaný ako náhradný ukazovateľ. Dôvod, prečo je v príklade s loptou možné dosiahnuť 100 %, je ten, že červenosť a modrosť sa určuje priamym zisťovaním červenosti a modrosti. Indikátory sú však niekedy kompromitované, napríklad keď neindikátory napodobňujú indikátory alebo keď sú indikátory časovo závislé a prejavia sa až po určitom čase oneskorenia. Nasledujúci príklad tehotenského testu využije takýto indikátor.

Moderné tehotenské testy nevyužívajú na určenie stavu tehotenstva samotné tehotenstvo, ale ako náhradný marker, ktorý indikuje, že žena je tehotná, sa používa ľudský choriový gonadotropín alebo hCG prítomný v moči gravidných žien. Keďže hCG môže byť produkovaný aj nádorom, špecifickosť moderných tehotenských testov nemôže byť 100 % (v tom zmysle, že sú možné falošne pozitívne výsledky). Aj preto, že hCG je v moči prítomný v takej malej koncentrácii po oplodnení a na začiatku embryogenézy, citlivosť moderných tehotenských testov nemôže byť 100 % (v tom zmysle, že sú možné falošne negatívne výsledky).

Okrem citlivosti a špecifickosti možno výkonnosť binárneho klasifikačného testu merať pomocou pozitívnej prediktívnej hodnoty (PPV), známej aj ako presnosť, a negatívnej prediktívnej hodnoty (NPV). Pozitívna prediktívna hodnota odpovedá na otázku „Ak je výsledok testu pozitívny, ako dobre predpovedá skutočnú prítomnosť ochorenia?“. Vypočíta sa ako (skutočne pozitívne výsledky) / (skutočne pozitívne výsledky + falošne pozitívne výsledky); to znamená, že ide o podiel skutočne pozitívnych výsledkov zo všetkých pozitívnych výsledkov. (Hodnota negatívnej predpovede je rovnaká, ale prirodzene pre negatívne výsledky).

Medzi týmito dvoma pojmami je jeden zásadný rozdiel: Citlivosť a špecifickosť sú nezávislé od populácie v tom zmysle, že sa nemenia v závislosti od testovaného podielu pozitívnych a negatívnych výsledkov. Citlivosť testu možno skutočne určiť testovaním len pozitívnych prípadov. Hodnoty predikcie sú však závislé od populácie.

Napokon, presnosť meria podiel všetkých prípadov, ktoré sú správne zaradené do kategórie; je to pomer počtu správnych klasifikácií k celkovému počtu správnych alebo nesprávnych klasifikácií.

Predpokladajme, že existuje test na chorobu s 99 % citlivosťou a 99 % špecificitou. Ak sa testuje 2000 ľudí, 1000 z nich je chorých a 1000 zdravých. Je pravdepodobných približne 990 pravdivých pozitívnych výsledkov 990 pravdivých negatívnych výsledkov, pričom 10 je falošne pozitívnych a 10 falošne negatívnych výsledkov. Hodnoty pozitívnej a negatívnej predpovede by boli 99 %, takže vo výsledok možno mať vysokú dôveru.

Ak je však z 2000 ľudí skutočne chorých len 100, pravdepodobný výsledok je 99 pravdivých pozitívnych výsledkov, 1 falošne negatívny výsledok, 1881 pravdivých negatívnych výsledkov a 19 falošne pozitívnych výsledkov. Z 19 + 99 pozitívne testovaných ľudí má len 99 skutočne chorobu – to intuitívne znamená, že vzhľadom na to, že výsledok testu pacienta je pozitívny, existuje len 84 % pravdepodobnosť, že pacient skutočne má chorobu. Na druhej strane, vzhľadom na to, že výsledok testu pacienta je negatívny, existuje len 1 šanca z 1882, teda 0,05 % pravdepodobnosť, že pacient má chorobu napriek výsledku testu.

Prevod spojitých hodnôt na binárne

Testy, ktorých výsledky majú spojité hodnoty, ako napríklad väčšina krvných hodnôt, sa môžu umelo zmeniť na binárne definovaním hraničnej hodnoty, pričom výsledky testu sa označia ako pozitívne alebo negatívne v závislosti od toho, či je výsledná hodnota vyššia alebo nižšia ako hraničná hodnota.

Takáto konverzia však spôsobuje stratu informácií, pretože výsledná binárna klasifikácia nehovorí o tom, o koľko je hodnota nad alebo pod hraničnou hodnotou. V dôsledku toho je pri konverzii spojitej hodnoty, ktorá je blízko hraničnej hodnoty, na binárnu hodnotu výsledná pozitívna alebo negatívna prediktívna hodnota spravidla vyššia ako prediktívna hodnota daná priamo zo spojitej hodnoty. V takýchto prípadoch označenie testu ako pozitívneho alebo negatívneho vyvoláva dojem neprimerane vysokej istoty, zatiaľ čo hodnota sa v skutočnosti nachádza v intervale neistoty. Napríklad pri koncentrácii hCG v moči ako spojitej hodnote sa tehotenský test v moči, ktorý nameral 52 mIU/ml hCG, môže zobraziť ako „pozitívny“ s hodnotou 50 mIU/ml ako hraničnou hodnotou, ale v skutočnosti je v intervale neistoty, čo môže byť zrejmé len pri znalosti pôvodnej spojitej hodnoty. Na druhej strane, výsledok testu veľmi vzdialený od hraničnej hodnoty má vo všeobecnosti výslednú pozitívnu alebo negatívnu prediktívnu hodnotu, ktorá je nižšia ako prediktívna hodnota uvedená z kontinuálnej hodnoty. Napríklad hodnota hCG v moči 200 000 mIU/ml poskytuje veľmi vysokú pravdepodobnosť tehotenstva, ale prepočet na binárne hodnoty vedie k tomu, že sa ukáže rovnako „pozitívna“ ako hodnota 52 mIU/ml.

Kategórie
Psychologický slovník

Krása

O kráse ako kvalite vzhľadu človeka pozri: Fyzická príťažlivosť.

Ľudia vnímajú ružu ako prírodnú krásu, čo dokazujú aj sociálne médiá.

Krása je vlastnosť prítomná vo veci alebo osobe, ktorá spôsobuje intenzívne potešenie alebo hlboké uspokojenie mysle, či už vyplýva zo zmyslových prejavov (ako je tvar, farba, zvuk atď.), zmysluplného dizajnu alebo vzoru, alebo z niečoho iného (napríklad z osobnosti). Povedané inak, „krása“ je vlastnosť osoby, predmetu, miesta alebo myšlienky, ktorá poskytuje vnímateľný zážitok potešenia, potvrdenia, zmyslu alebo dobra. Subjektívny zážitok „krásy“ často zahŕňa interpretáciu nejakej entity ako bytosti, ktorá je v rovnováhe a harmónii s prírodou. To vedie k silným pocitom príťažlivosti a emocionálnej pohody.

V najhlbšom zmysle môže krása vyvolať významný zážitok pozitívnej reflexie zmyslu vlastnej existencie. „Predmetom krásy“ je čokoľvek, čo odhaľuje alebo rezonuje s osobným významom. Preto sa náboženské a morálne učenia často zameriavajú na božskosť a cnosť krásy a na presadzovanie prirodzenej krásy ako aspektu duchovnosti a pravdy.

Antonymom krásy je škaredosť, t. j. vnímaný opak krásy, ktorý vzbudzuje nevôľu a vyvoláva hlboko negatívne vnímanie objektu.

„Krása je v očiach pozorovateľa“ je bežná fráza, ktorá sa pripisuje tomuto pojmu.

Pochopenie podstaty a významu krásy je jednou z kľúčových tém filozofickej disciplíny známej ako estetika. Skladateľ a kritik Robert Schumann rozlišoval dva druhy krásy, prirodzenú a poetickú. Tá prvá sa nachádza v kontemplácii prírody, zatiaľ čo tá druhá spočíva vo vedomom, tvorivom zásahu človeka do prírody. Schumann naznačil, že v hudbe alebo inom umení sa objavujú oba druhy krásy, ale prirodzená krása je len zmyslovým pôžitkom. Poetická krása sa začína tam, kde sa prírodná krása končí.

Nymfa s kvetmi rannej slávy od Lefebvra. Obraz mladej ženy je na Západe symbolom ľudskej krásy a dominantným motívom západného umenia.

Bežná predstava hovorí, že krása existuje vo vzhľade vecí a ľudí, ktorí sú dobrí. Dobré jablko sa bude vnímať ako krajšie ako potlčené. Aj väčšina ľudí hodnotí fyzicky atraktívne ľudské bytosti ako dobré, a to tak po fyzickej, ako aj po hlbšej stránke. Konkrétne sa domnievajú, že majú rôzne pozitívne vlastnosti a osobnostné charakteristiky.

Stereotyp „krása je dobrá“ má mnoho významných protipíkladov. Patrí k nim napríklad ľadovec alebo drsné suché púštne pohorie. Mnohí ľudia nachádzajú krásu v nehostinnej prírode, ale tá môže byť zlá alebo prinajmenšom nesúvisí s akýmkoľvek zmyslom pre dobro. Ďalším typom protipríkladu sú komické alebo sarkastické umelecké diela, ktoré môžu byť dobré, ale málokedy sú krásne. Okrem toho ľudia môžu byť dobrí a nie krásni, alebo krásni, ale nie dobrí.

Ďalej sa môžu rozvíjať schopnosti ľudí a meniť ich zmysel pre krásu. Tesári môžu považovať nepravú budovu za škaredú a mnohí majstri tesári vidia nepravé uhly už od pol stupňa. Podobne mnohí hudobníci dokážu vnímať ako disonantný tón, ktorý je vysoký alebo nízky len o dve percentá vzdialenosti od nasledujúceho tónu. Väčšina ľudí má podobné estetické predstavy o práci alebo koníčkoch, ktoré ovládajú.

Najstaršiu teóriu krásy možno nájsť v dielach raných gréckych filozofov z predsokratovského obdobia, ako bol Pytagoras. Pytagorejská škola videla silné spojenie medzi matematikou a krásou. Konkrétne si všimli, že predmety proporcionálne usporiadané podľa zlatého rezu sa zdajú byť príťažlivejšie. Starogrécka architektúra vychádza z tohto pohľadu na symetriu a proporcie. Aj moderné výskumy naznačujú, že ľudia, ktorých črty tváre sú symetrické a proporčne usporiadané podľa zlatého rezu, sú príťažlivejší ako tí, ktorých tváre takéto proporcie nemajú.

Obrázky krásy z paláca Hasht-Behesht v Iráne.

Krása sa v dejinách všeobecne spája s tým, čo je dobré. Podobne, protiklad krásy sa všeobecne považuje za škaredý a často sa spája so zlom. Napríklad zlé čarodejnice sú často zobrazované s nepríjemnými fyzickými črtami a osobnosťou. Tento kontrast vystihujú klasické príbehy, ako napríklad Šípková Ruženka. Podobne aj krása podľa Goetheho z jeho diela Elective Affinities z roku 1809 je „všade vítaným hosťom“. Goethe uviedol, že ľudská krása „pôsobí s oveľa väčšou silou na vnútorné i vonkajšie zmysly, takže ten, kto ju pozoruje, je oslobodený od zla a cíti sa v harmónii so sebou samým i so svetom“.

Symetria môže byť dôležitá, pretože je zrejmé, že osoba vyrastala zdravo, bez viditeľných genetických chýb. Hoci sa štýl a móda veľmi líšia, medzikultúrny výskum zistil rôzne spoločné črty vo vnímaní krásy ľuďmi. Napríklad veľké oči a čistá pleť sa považujú za krásne u mužov aj žien vo všetkých kultúrach. Niektorí výskumníci naznačili, že novorodenecké črty sú prirodzene príťažlivé, a preto sa pravdepodobne považujú za krásne. Mladosť sa vo všeobecnosti spája s krásou.

Existujú dobré dôkazy o tom, že preferencia krásnych tvárí sa objavuje už v ranom detskom vývoji a že štandardy atraktívnosti sú v rôznych kultúrach podobné. Priemernosť, symetria a pohlavný dimorfizmus môžu mať evolučný základ pre určovanie krásy. Metaanalýzy empirických výskumov naznačujú, že všetky tri faktory sú atraktívne u mužských aj ženských tvárí a v rôznych kultúrach. Atraktivita tváre môže byť adaptáciou na výber partnera, pretože symetria a neprítomnosť škvŕn signalizujú dôležité aspekty kvality partnera, ako napríklad zdravie. Je tiež možné, že tieto preferencie sú jednoducho vedľajším produktom spôsobu, akým náš mozog spracováva informácie.

Slávne zobrazenie mužskej krásy v Michelangelovom Dávidovi.

V starovekom čínskom písme sa znak, ktorý znamená „krásny“, vytvoril spojením dvoch ďalších znakov, ktoré znamenajú „veľký“ a „ovca“. Jedným z možných vysvetlení je, že veľké ovce predstavovali krásu.

Charakteristika osoby ako „krásnej“, či už na individuálnom základe alebo na základe konsenzu v spoločnosti, je často založená na určitej kombinácii vnútornej krásy, ktorá zahŕňa psychologické faktory, ako je osobnosť, inteligencia, pôvab a elegancia, a vonkajšej krásy, ktorá zahŕňa fyzické faktory, ako je zdravie, mladosť, symetria, priemer a farba pleti.

Bežným spôsobom merania vonkajšej krásy na základe konsenzu komunity alebo všeobecnej mienky je organizovanie súťaže krásy, napríklad Miss Universe. Vnútornú krásu je však ťažšie kvantifikovať, hoci súťaže krásy často tvrdia, že ju tiež zohľadňujú. Mnohí ľudia sa zhodnú na tom, že napríklad Matka Tereza bola krásna osoba, ale takéto všeobecné meradlá sa ťažko definujú. Podobne sa o Helene Trójskej často hovorilo, že bola veľkolepá kráska. Vonkajší fyzický vzhľad nemusí nevyhnutne predurčovať mieru vnímania krásy človeka, ktorá sa môže v mysliach ľudí na základe vnútorných osobných vlastností percepčne meniť.

Silným ukazovateľom fyzickej krásy je „priemernosť“. Keď sa obrazy ľudských tvárí spriemerujú do zloženého obrazu, postupne sa približujú k „ideálnemu“ obrazu a sú vnímané ako atraktívnejšie. Prvýkrát si to všimli v roku 1883, keď Francis Galton, bratranec Charlesa Darwina, prekrýval fotografické zložené obrazy tvárí vegetariánov a zločincov, aby zistil, či pre každého z nich existuje typický vzhľad tváre. Všimol si pritom, že zložené snímky boli atraktívnejšie ako jednotlivé snímky. Výskumníci zopakovali výsledok v kontrolovanejších podmienkach a zistili, že počítačom vytvorený matematický priemer série tvárí je hodnotený priaznivejšie ako jednotlivé tváre.

Ďalšou vlastnosťou krásnych žien, ktorú výskumníci skúmali, je pomer pásu k bokom približne 0,70 u žien. Koncept pomeru pásu k bokom (WHR) vyvinul psychológ Devendra Singh z Texaskej univerzity v Austine. Fyziológovia dokázali, že tento pomer presne indikuje plodnosť väčšiny žien. V predmoderných dobách, keď bolo jedlo vzácnejšie, boli tuční ľudia tradične považovaní za atraktívnejších ako štíhli.

Krása predstavuje kritérium porovnávania, a keď sa nedosiahne, môže vyvolať odpor a nespokojnosť. Krása inšpirovala ľudí počas celej histórie, ale snaha o krásu viedla aj k poruchám príjmu potravy. Prílišný dôraz na povrchnú krásu môže podkopať význam vnútorného človeka. Môže sa stať svojvoľnou hodnotou, ktorá vedie k sociálnej nerovnosti.

Výskumníci zistili, že dobre vyzerajúci študenti dostávajú od svojich učiteľov vyššie známky ako študenti s obyčajným vzhľadom. Okrem toho atraktívni pacienti dostávajú od svojich lekárov individuálnejšiu starostlivosť. Štúdie dokonca ukázali, že pekní zločinci dostávajú miernejšie tresty ako menej atraktívni odsúdení. To, koľko človek zarába, môže byť ovplyvnené aj fyzickou krásou. Jedna štúdia zistila, že ľudia s nízkou fyzickou príťažlivosťou zarábajú o 5 až 10 % menej ako bežne vyzerajúci ľudia, ktorí zasa zarábajú o 3 až 8 % menej ako tí, ktorí sú považovaní za dobre vyzerajúcich. Diskriminácia iných na základe ich vzhľadu je známa ako lookizmus.

V inom kontexte sa výraz „krásni ľudia“ používa na označenie tých, ktorí pozorne sledujú trendy v móde, fyzickom vzhľade, jedle, víne, automobiloch a nehnuteľnostiach, často za cenu značných finančných nákladov. Takíto ľudia často svojím vzhľadom a spotrebiteľskými rozhodnutiami odrážajú vlastnosti a nákupy bohatých hercov a herečiek, modeliek alebo iných celebrít. Pojem „krásni ľudia“ sa pôvodne vzťahoval na hudobníkov, hercov a celebrity kalifornskej generácie „Flower Power“ zo 60. rokov 20. storočia. Beatles odkazujú na pôvodných „krásnych ľudí“ vo svojej piesni „Baby You’re a Rich Man“ z roku 1967 na albume Magical Mystery Tour. S koncom 60. rokov pojem krásni ľudia postupne začal zahŕňať módnych návrhárov a „hip“ ľudí z New Yorku a rozšíril sa až do svojej modernej definície. Krásni ľudia sa zvyčajne tešia imidžovej a/alebo finančnej prestíži, ktorá zvyšuje ich auru úspechu, moci a krásy.

Kultúrna reprezentácia krásy

Abraham Lincoln, oficiálny portrét v Bielom dome od Georgea Petra Alexandra Healyho.

Škaredosť je vlastnosť osoby alebo veci, ktorá je nepríjemná na pohľad a vedie k veľmi nepriaznivému hodnoteniu. Byť škaredý znamená byť esteticky neatraktívny, odpudzujúci alebo urážlivý. Podobne ako jej opak, krása, aj škaredosť zahŕňa subjektívny úsudok a prinajmenšom čiastočne závisí od „oka pozorovateľa“. Preto môže byť vnímanie škaredosti mylné alebo krátkozraké, ako v príbehu Hansa Christiana Andersena Škaredé káčatko.

Ľudia, ktorí sa zdajú byť škaredí ostatným, trpia dobre zdokumentovanou diskrimináciou, zarábajú o 10 až 15 percent ročne menej ako podobní pracovníci a majú menšiu pravdepodobnosť, že ich zamestnajú takmer na akúkoľvek prácu, ale nemajú právne prostriedky na boj proti diskriminácii.

Hoci sa škaredosť zvyčajne považuje za viditeľnú vlastnosť, môže byť aj vnútorným atribútom. Jedinec môže byť napríklad navonok príťažlivý, ale vo vnútri bezohľadný a krutý. Je tiež možné mať „škaredú náladu“, čo je dočasný, vnútorný stav nepríjemnosti, alebo sa môže vzťahovať na to, ako človek v danej chvíli vníma sám seba.

Pre niektorých ľudí je škaredosť hlavným aspektom ich osobnosti. Jean-Paul Sartre mal škaredé oko a nafúknutú, asymetrickú tvár a mnohé zo svojich filozofických myšlienok pripisoval celoživotnému boju so svojou škaredosťou. Sokrates tiež využil svoju škaredosť ako filozofický bod a dospel k záveru, že filozofia nás môže zachrániť pred našou vonkajšou škaredosťou. Abrahama Lincolna, ktorý bol vo svojej dobe známy svojou vnímanou škaredosťou, opísal jeden z jeho súčasníkov: „povedať, že je škaredý, nie je nič; dodať, že jeho postava je groteskná, znamená nevyjadriť adekvátny dojem.“ Jeho vzhľad sa však ukázal ako výhoda v jeho osobných a politických vzťahoch, ako napísal jeho právny partner William Herndon: „V žiadnom prípade nebol pekný, ani škaredý; bol to domáci muž, nedbalý o svoj vzhľad, prostoduchý a nevýrazný. Nemal žiadnu pompéznosť, okázalosť ani dôstojnosť, tzv. Pôsobil jednoducho a jednoducho sa správal. Bol to smutne vyzerajúci muž; melanchólia z neho kvapkala, keď kráčal. Jeho zdanlivá skľúčenosť zapôsobila na jeho priateľov a vyvolala v nich sympatie – jeden z prostriedkov jeho veľkého úspechu.“

Vyhľadajte túto stránku na Wikislovníku:
Krása

Kategórie
Psychologický slovník

Hranice spoľahlivosti (štatistika)

V štatistike je interval spoľahlivosti (CI) alebo hranica spoľahlivosti intervalový odhad populačného parametra. Namiesto odhadu parametra pomocou jednej hodnoty sa uvádza interval, ktorý pravdepodobne zahŕňa daný parameter. Intervaly spoľahlivosti sa teda používajú na označenie spoľahlivosti odhadu. To, s akou pravdepodobnosťou interval obsahuje parameter, sa určuje pomocou úrovne spoľahlivosti alebo koeficientu spoľahlivosti. Zvýšením požadovanej úrovne spoľahlivosti sa interval spoľahlivosti rozšíri.

CI sa môže použiť napríklad na opis spoľahlivosti výsledkov prieskumu. V prieskume volebných zámerov môže byť výsledkom, že 40 % respondentov má v úmysle voliť určitú stranu. Interval spoľahlivosti 95 % pre podiel v celej populácii, ktorý mal v deň prieskumu rovnaký zámer, môže byť 36 % až 44 %. Za rovnakých podmienok je výsledok prieskumu s malým intervalom spoľahlivosti spoľahlivejší ako výsledok s veľkým intervalom spoľahlivosti a jednou z hlavných vecí, ktoré kontrolujú túto šírku v prípade prieskumov obyvateľstva, je veľkosť opýtanej vzorky. Intervaly spoľahlivosti a intervalové odhady majú vo všeobecnosti uplatnenie v celom rade kvantitatívnych štúdií.

Ak je štatistika prezentovaná s intervalom spoľahlivosti a tvrdí sa, že je štatisticky významná, základný test, ktorý vedie k tomuto tvrdeniu, sa vykonal na hladine významnosti 100 % mínus hladina spoľahlivosti intervalu. Ak tento test viedol k chybe typu I, štatistika a jej interval spoľahlivosti nebudú mať žiadny vzťah k základnému parametru.

V tomto stĺpcovom grafe horné konce stĺpcov označujú priemerné hodnoty pozorovaní a červené úsečky predstavujú intervaly spoľahlivosti, ktoré ich obklopujú. Rozdiel medzi dvoma populáciami vľavo je významný. Je však bežným omylom predpokladať, že dva parametre, ktorých 95 % intervaly spoľahlivosti sa neprekrývajú, sa významne líšia na 5 % hladine.

Pre daný podiel p (kde p je úroveň spoľahlivosti) je interval spoľahlivosti pre populačný parameter interval, ktorý sa vypočíta z náhodnej vzorky základnej populácie tak, že ak by sa výber vzorky opakoval mnohokrát a interval spoľahlivosti by sa prepočítal z každej vzorky podľa rovnakej metódy, podiel p intervalov spoľahlivosti by obsahoval príslušný populačný parameter. V neobvyklých prípadoch môže súbor spoľahlivosti pozostávať zo súboru niekoľkých samostatných intervalov, ktoré môžu zahŕňať polokonečné intervaly, a je možné, že výsledkom výpočtu intervalu spoľahlivosti môže byť súbor všetkých hodnôt od mínus nekonečna po plus nekonečno.

Intervaly spoľahlivosti zohrávajú vo frekvenčnej štatistike podobnú úlohu ako interval spoľahlivosti v bayesovskej štatistike. Intervaly spoľahlivosti a intervaly vierohodnosti sa však líšia nielen matematicky, ale majú aj diametrálne odlišnú interpretáciu.

V aplikačnej praxi sa intervaly spoľahlivosti zvyčajne uvádzajú na úrovni 95 % spoľahlivosti. Pri grafickom znázornení však môžu intervaly spoľahlivosti uvádzať viacero úrovní spoľahlivosti, napríklad 50 %, 95 % a 99 %.

Intervaly spoľahlivosti ako náhodné intervaly

Intervaly spoľahlivosti sa konštruujú na základe daného súboru údajov: x označuje súbor pozorovaní v súbore údajov a X sa používa pri úvahách o výsledkoch, ktoré mohli byť pozorované z tej istej populácie, pričom X sa považuje za náhodnú premennú, ktorej pozorovaný výsledok je X = x. Interval spoľahlivosti je určený dvojicou funkcií u(.) a v(.) a interval spoľahlivosti pre daný súbor údajov je definovaný ako interval (u(x), v(x)). Na dokončenie definície intervalu spoľahlivosti je potrebné jasne pochopiť veličinu, pre ktorú CI poskytuje intervalový odhad. Predpokladajme, že touto veličinou je w. Vlastnosť pravidiel u(.) a v(.), vďaka ktorej sa interval (u(x),v(x)) najviac približuje tomu, aký by bol interval spoľahlivosti pre w, súvisí s vlastnosťami množiny náhodných intervalov daných (u(X),v(X)): to znamená, že koncové body sa považujú za náhodné premenné. Táto vlastnosť je pravdepodobnosť pokrytia alebo pravdepodobnosť c, že náhodný interval obsahuje w,

Tu sú koncové body U = u(X) a V = v(X) štatistiky (t. j. pozorovateľné náhodné premenné), ktoré sú odvodené z hodnôt v súbore údajov. Náhodný interval je (U, V).

Intervaly spoľahlivosti pre odvodzovanie

Na to, aby vyššie uvedený postup poskytoval životaschopný prostriedok štatistického odvodzovania, je potrebné ešte niečo ďalšie: väzba medzi odhadovanou veličinou a rozdelením pravdepodobnosti výsledku X. Predpokladajme, že toto rozdelenie pravdepodobnosti je charakterizované nepozorovateľným parametrom θ, ktorý je odhadovanou veličinou, a ďalšími nepozorovateľnými parametrami φ, ktoré nie sú predmetom bezprostredného záujmu. Tieto ostatné veličiny φ, o ktoré nie je bezprostredný záujem, sa nazývajú rušivé parametre, pretože štatistická teória musí ešte nájsť nejaký spôsob, ako sa s nimi vysporiadať.

Definícia intervalu spoľahlivosti pre θ pre ľubovoľné číslo α medzi 0 a 1 je interval

a u(X) a v(X) sú pozorovateľné náhodné premenné, t. j. na to, aby sme poznali hodnoty u(X) a v(X), nemusíme poznať hodnoty nepozorovateľných veličín θ, φ.

Číslo 1 – α (niekedy uvádzané ako percento 100 %-(1 – α)) sa nazýva úroveň spoľahlivosti alebo koeficient spoľahlivosti. Väčšina štandardných kníh preberá túto konvenciu, kde α bude malé číslo. Tu sa používa na označenie pravdepodobnosti, keď má náhodná premenná X rozdelenie charakterizované . Dôležitou súčasťou tejto špecifikácie je, že náhodný interval (U, V) pokrýva neznámu hodnotu θ s vysokou pravdepodobnosťou bez ohľadu na to, aká je skutočná hodnota θ.

Všimnite si, že sa tu nemusí odkazovať na explicitne danú parametrizovanú rodinu rozdelení, hoci sa tak často deje. Tak ako náhodná premenná X pojmovo zodpovedá iným možným realizáciám x z tej istej populácie alebo z tej istej verzie reality, parametre naznačujú, že musíme uvažovať o iných verziách reality, v ktorých by rozdelenie X mohlo mať iné charakteristiky.

Intervaly pre náhodné výsledky

Intervaly spoľahlivosti možno definovať pre náhodné veličiny, ako aj pre fixné veličiny, ako je uvedené vyššie. Pozri interval predpovede. Na tento účel uvažujte ďalšiu jednohodnotovú náhodnú premennú Y, ktorá môže, ale nemusí byť štatisticky závislá od X. Potom pravidlo na konštrukciu intervalu(u(x), v(x)) poskytuje interval spoľahlivosti pre ešte nepozorovanú hodnotu y Y, ak

Tu sa používa na označenie pravdepodobnosti nad spoločným rozdelením náhodných premenných (X, Y), ak je toto rozdelenie charakterizované parametrami .

Približné intervaly spoľahlivosti

Pri neštandardných aplikáciách niekedy nie je možné nájsť pravidlá na konštrukciu intervalov spoľahlivosti, ktoré by mali presne požadované vlastnosti. Prakticky užitočné intervaly sa však stále dajú nájsť. Pravdepodobnosť pokrytia pre náhodný interval je definovaná vzťahom

a pravidlo pre konštrukciu intervalu možno považovať za interval spoľahlivosti, ak

na prijateľnú úroveň aproximácie.

Porovnanie s bayesovskými intervalovými odhadmi

Bayesovský intervalový odhad sa nazýva dôveryhodný interval. Ak použijeme rovnaký zápis ako vyššie, definícia dôveryhodného intervalu pre neznámu pravdivú hodnotu θ je pre dané α,

Θ sa tu používa na zdôraznenie toho, že neznáma hodnota sa považuje za náhodnú premennú. Definície oboch typov intervalov možno porovnať takto.

Všimnite si, že vyššie uvedené zaobchádzanie s rušivými parametrami sa často vynecháva v diskusiách porovnávajúcich intervaly spoľahlivosti a dôveryhodnosti, ale v oboch prípadoch sa výrazne líši.

V niektorých jednoduchých štandardných prípadoch môžu byť intervaly vytvorené ako intervaly spoľahlivosti a intervaly vierohodnosti z toho istého súboru údajov identické. Vždy sú veľmi odlišné, ak sú do bayesovskej analýzy zahrnuté stredne silné alebo silné apriórne informácie.

Pri použití pomerne štandardných štatistických postupov sa často používajú pomerne štandardné spôsoby konštrukcie intervalov spoľahlivosti. Tie budú navrhnuté tak, aby spĺňali určité želateľné vlastnosti, ktoré budú platiť za predpokladu, že predpoklady, na ktorých sa postup zakladá, sú pravdivé. Pri neštandardných aplikáciách by sa hľadali tie isté žiaduce vlastnosti. Tieto žiaduce vlastnosti možno opísať ako: platnosť, optimálnosť a invariantnosť. Z nich je najdôležitejšia „platnosť“, tesne nasledovaná „optimálnosťou“. „Invariantnosť“ možno považovať skôr za vlastnosť metódy odvodenia intervalu spoľahlivosti než za vlastnosť pravidla na konštrukciu intervalu.

V prípade neštandardných aplikácií existuje niekoľko spôsobov, ako odvodiť pravidlo na konštrukciu intervalov spoľahlivosti. Zavedené pravidlá pre štandardné postupy by sa mohli zdôvodniť alebo vysvetliť prostredníctvom niekoľkých z týchto ciest. Zvyčajne je pravidlo na konštrukciu intervalov spoľahlivosti úzko spojené s konkrétnym spôsobom zistenia bodového odhadu uvažovanej veličiny.

Stroj plní poháre margarínom a má byť nastavený tak, aby sa priemerný obsah pohárov blížil 250 gramom margarínu. Samozrejme, nie je možné naplniť každý pohár presne 250 gramami margarínu. Preto možno hmotnosť náplne považovať za náhodnú premennú X. Predpokladá sa, že rozdelenie X je normálne rozdelenie s neznámym očakávaním μ a (pre zjednodušenie) známou štandardnou odchýlkou σ = 2,5 gramu. Na overenie, či je stroj primerane nastavený, sa náhodne vyberie vzorka n = 25 šálok margarínu a šálky sa odvážia. Hmotnosti margarínu sú , náhodná vzorka z X.

Na získanie predstavy o očakávanej hodnote μ stačí uviesť jej odhad. Vhodným odhadom je výberový priemer:

Vo vzorke sú uvedené skutočné hmotnosti , s priemerom:

Ak by sme zobrali ďalšiu vzorku 25 šálok, mohli by sme ľahko očakávať hodnoty ako 250,4 alebo 251,1 gramov. Priemerná hodnota vzorky 280 gramov by však bola veľmi zriedkavá, ak by sa priemerný obsah šálok v skutočnosti blížil k 250 g. Okolo pozorovanej hodnoty 250,2 priemernej hodnoty vzorky existuje celý interval, v rámci ktorého, ak by priemerná hodnota celej populácie skutočne nadobúdala hodnotu v tomto intervale, by sa pozorované údaje nepovažovali za obzvlášť nezvyčajné. Takýto interval sa nazýva interval spoľahlivosti pre parameter μ. Ako takýto interval vypočítame? Koncové body intervalu sa musia vypočítať zo vzorky, takže sú to štatistiky, funkcie vzorky, a teda samotné náhodné veličiny.

V našom prípade môžeme určiť koncové body, ak uvážime, že priemer vzorky z normálne rozdelenej vzorky je tiež normálne rozdelený, s rovnakým očakávaním μ, ale so štandardnou chybou (gramy). Štandardizáciou dostaneme náhodnú premennú

Vyššie uvedený výraz štandardizuje vašu premennú. To vám umožní vykonať túto analýzu a vypočítať 95 % interval spoľahlivosti. μ je nejaké budúce meranie, sigma je vaša štandardná odchýlka, N je veľkosť vašej vzorky (v tomto prípade 25) a X bar je váš priemer vzorky (v tomto prípade 250,2). Aby sme mohli vypočítať interval spoľahlivosti, musíme najprv vybrať premennú α. Keďže nás zaujíma 95 % interval spoľahlivosti, nastavíme α = 0,05. Preto je možné nájsť čísla -z a z, nezávislé od μ, kde Z leží medzi nimi s pravdepodobnosťou 1 – α. Berieme 1 – α = 0,95. Takže máme:

Číslo z vyplýva z kumulatívnej distribučnej funkcie, ktorá nám dáva hodnotu z a je platná, pretože sme štandardizovali naše veľké Z. (Pozri aj probit). Preto:

To by sa dalo interpretovať takto: s pravdepodobnosťou 0,95 k jednej zvolíme interval spoľahlivosti, v ktorom sa stretneme s parametrom μ medzi stochastickými koncovými bodmi, ale to neznamená, že možnosť stretnutia parametra μ v intervale spoľahlivosti je 95 % :

Zvislé úsečky predstavujú 50 realizácií intervalu spoľahlivosti pre μ.

Tento interval má pevné koncové body, pričom μ môže byť medzi nimi (alebo nie). Pravdepodobnosť takejto udalosti neexistuje. Nemôžeme povedať: „s pravdepodobnosťou (1 – α) leží parameter μ v intervale spoľahlivosti.“ Vieme len, že opakovaním v 100(1 – α) % prípadov bude μ vo vypočítanom intervale. V 100α % prípadov však nie je. A bohužiaľ nevieme, v ktorých z prípadov sa tak stane. Preto hovoríme: „s hladinou spoľahlivosti 100(1 – α) % μ leží v intervale spoľahlivosti.“

Na obrázku vpravo je zobrazených 50 realizácií intervalu spoľahlivosti pre daný populačný priemer μ. Ak náhodne vyberieme jednu realizáciu, je pravdepodobnosť 95 %, že sme nakoniec vybrali interval, ktorý obsahuje parameter; môžeme však mať smolu a vybrať nesprávny interval. To sa nikdy nedozvieme, zostaneme pri našom intervale.

Predpokladajme, že X1, …, Xn sú nezávislou vzorkou z normálne rozdelenej populácie so strednou hodnotou μ a rozptylom σ2. Nech

má Studentovo t-rozdelenie s n – 1 stupňami voľnosti. Všimnite si, že rozdelenie T nezávisí od hodnôt nepozorovateľných parametrov μ a σ2, t. j. je to rozhodujúca veličina. Ak c je 95. percentil tohto rozdelenia, potom

(Poznámka: „95.“ a „0,9“ sú v predchádzajúcich vyjadreniach správne. Existuje 5 % pravdepodobnosť, že T bude menšie ako -c a 5 % pravdepodobnosť, že bude väčšie ako +c. Pravdepodobnosť, že T bude medzi -c a +c, je teda 90 %.)

a pre μ máme teoretický (stochastický) interval spoľahlivosti 90 %.

Po pozorovaní vzorky zistíme hodnoty pre a s pre S, z ktorých vypočítame interval spoľahlivosti

interval s pevnými číslami ako koncovými bodmi, o ktorom už nemôžeme povedať, že s určitou pravdepodobnosťou obsahuje parameter μ. Buď μ v tomto intervale je, alebo nie je.

Vzťah k testovaniu hypotéz

Hoci sa formulácie pojmov intervalov spoľahlivosti a testovania štatistických hypotéz líšia, v niektorých zmysloch spolu súvisia a do istej miery sa dopĺňajú. Hoci nie všetky intervaly spoľahlivosti sa konštruujú týmto spôsobom, jeden z prístupov na všeobecné účely pri konštruovaní intervalov spoľahlivosti je definovať 100(1-α)% interval spoľahlivosti, ktorý pozostáva zo všetkých hodnôt θ0, pre ktoré sa test hypotézy θ=θ0 nezamietne na hladine významnosti 100α %. Takýto prístup nemusí byť vždy k dispozícii, pretože predpokladá praktickú dostupnosť vhodného testu významnosti. Prirodzene, všetky predpoklady požadované pre test významnosti by sa preniesli aj na intervaly spoľahlivosti.

Mohlo by byť vhodné urobiť všeobecnú korešpondenciu, že hodnoty parametrov v rámci intervalu spoľahlivosti sú ekvivalentné s hodnotami, ktoré by neboli zamietnuté testom hypotézy, ale bolo by to nebezpečné. V mnohých prípadoch sú intervaly spoľahlivosti, ktoré sa uvádzajú, platné len približne, možno odvodené z „plus alebo mínus dvojnásobku štandardnej chyby“, a dôsledky toho pre údajne zodpovedajúce testy hypotéz sú zvyčajne neznáme.

Význam a výklad

Používatelia frekvenčných metód môžu interval spoľahlivosti interpretovať rôzne.

V každom z uvedených prípadov platí nasledovné. Ak skutočná hodnota parametra leží mimo 90 % intervalu spoľahlivosti po jeho výpočte, potom nastala udalosť, ktorej pravdepodobnosť náhodného výskytu bola 10 % (alebo menej).

Používatelia bayesovských metód, ak by vytvorili intervalový odhad, by naopak chceli povedať: „Môj stupeň presvedčenia, že parameter je v skutočnosti v tomto intervale, je 90 %“ . Pozri Dôveryhodný interval.
Spory o tieto otázky nie sú spormi o riešenie matematických problémov. Sú to skôr nezhody o spôsoboch, akými sa má matematika aplikovať.

Význam pojmu dôvera

Existuje rozdiel vo význame medzi bežným používaním slova „dôvera“ a jeho štatistickým použitím, čo je pre laikov často mätúce. V bežnom používaní sa tvrdenie o 95 % dôvere v niečo zvyčajne chápe ako označenie skutočnej istoty. V štatistike tvrdenie o 95 % istote jednoducho znamená, že výskumník videl niečo, čo sa stane len raz z dvadsiatich prípadov alebo menej. Ak by niekto hodil dvoma kockami a dostal by dvojnásobnú šestku, málokto by to považoval za dôkaz, že kocky sú pevné, hoci štatisticky by mohol mať 97 % istotu, že sú. Podobne ani zistenie štatistickej súvislosti s 95 % spoľahlivosťou nie je dôkazom, dokonca ani veľmi dobrým dôkazom, že medzi spojenými vecami existuje nejaká skutočná súvislosť.

Ak štúdia zahŕňa viacero štatistických testov, niektorí laici predpokladajú, že dôvera spojená s jednotlivými testami je dôverou, ktorú by sme mali mať vo výsledky samotnej štúdie. V skutočnosti sa výsledky všetkých štatistických testov vykonaných počas štúdie musia posudzovať ako celok, aby sa určilo, akú dôveru možno pripisovať pozitívnym súvislostiam, ktoré prinášajú. Ak sa vykonala štúdia zahŕňajúca 40 štatistických testov s 95 % spoľahlivosťou, možno očakávať, že približne dva z testov prinesú falošne pozitívne výsledky. Ak sa nájdu 3 prepojenia, dôvera spojená s týmito prepojeniami „ako výsledok prieskumu“ je v skutočnosti približne 32 %; to je to, čo by sa malo očakávať v dvoch tretinách prípadov.

Intervaly spoľahlivosti pri meraní

Tento článok je označený od apríla 2008.

Výsledky meraní sú často sprevádzané intervalmi spoľahlivosti. Predpokladajme napríklad, že váha poskytuje skutočnú hmotnosť objektu plus normálne rozdelenú náhodnú chybu so strednou hodnotou 0 a známou štandardnou odchýlkou σ. Ak na tejto váhe odvážime 100 objektov so známou hmotnosťou a uvedieme hodnoty ±σ, potom môžeme očakávať, že približne 68 % uvedených intervalov zahŕňa skutočnú hmotnosť.

Ak chceme uviesť hodnoty s menšou hodnotou štandardnej chyby, potom meranie zopakujeme n-krát a výsledky spriemerujeme. Potom je interval spoľahlivosti 68,2 % . Napríklad 100-násobné opakovanie merania zmenší interval spoľahlivosti na 1/10 pôvodnej šírky.

Všimnite si, že keď uvádzame 68,2 % interval spoľahlivosti (zvyčajne označovaný ako štandardná chyba) ako v ± σ, neznamená to, že skutočná hmotnosť má 68,2 % šancu byť v uvedenom rozsahu. V skutočnosti je skutočná hmotnosť buď v rozsahu, alebo nie. Ako možno povedať, že hodnota mimo rozsahu má nejakú šancu byť v rozsahu? Naše tvrdenie skôr znamená, že 68,2 % rozsahov, ktoré uvádzame pomocou ± σ, pravdepodobne obsahuje skutočnú hmotnosť.

To nie je len spor. Pri nesprávnej interpretácii by každé zo 100 vyššie opísaných meraní určovalo iný rozsah a skutočná hmotnosť by údajne mala 68 % šancu byť v každom rozsahu. Takisto má údajne 32 % šancu, že bude mimo každého rozsahu. Ak sa dva z týchto rozsahov náhodou rozchádzajú, výroky sú zjavne nekonzistentné. Povedzme, že jeden rozsah je 1 až 2 a druhý 2 až 3. Pravdepodobnosť, že skutočná hmotnosť bude medzi 1 a 2, je 68 %, ale iba 32 %, že bude menšia ako 2 alebo väčšia ako 3. Nesprávna interpretácia vkladá do výroku viac, ako je myslené.

Na druhej strane, pri správnej interpretácii je každý náš výrok skutočne pravdivý, pretože sa netýka žiadneho konkrétneho rozsahu. Mohli by sme uviesť, že jedna hmotnosť je 10,2 ± 0,1 gramu, pričom v skutočnosti je to 10,6 gramu, a neklamali by sme. Ak však uvedieme menej ako 1000 hodnôt a viac ako dve z nich sa budú takto rozchádzať, budeme mať čo vysvetľovať.

Interval spoľahlivosti je možné odhadnúť aj bez znalosti štandardnej odchýlky náhodnej chyby. To sa robí pomocou t rozdelenia alebo pomocou neparametrických metód prevzorkovania, ako je bootstrap, ktoré nevyžadujú, aby chyba mala normálne rozdelenie.

Intervaly spoľahlivosti pre podiely a súvisiace veličiny

Približný interval spoľahlivosti pre populačný priemer možno zostrojiť pre náhodné premenné, ktoré nie sú v populácii normálne rozdelené, pričom sa možno spoľahnúť na centrálnu limitnú vetu, ak sú veľkosti vzoriek a počty dostatočne veľké. Vzorce sú identické s vyššie uvedeným prípadom (kde je priemer vzorky skutočne normálne rozdelený okolo populačného priemeru). Aproximácia bude celkom dobrá už pri niekoľkých desiatkach pozorovaní vo vzorke, ak sa rozdelenie pravdepodobnosti náhodnej premennej príliš nelíši od normálneho rozdelenia (napr. jej kumulatívna distribučná funkcia nemá žiadne diskontinuity a jej šikmosť je mierna).

Jedným z typov výberového priemeru je priemer indikátorovej premennej, ktorá nadobúda hodnotu 1 pre pravdivé údaje a hodnotu 0 pre nepravdivé údaje. Priemer takejto premennej sa rovná podielu tých, ktorí majú premennú rovnú jednej (v populácii aj vo vzorke). Toto je užitočná vlastnosť indikátorových premenných, najmä pri testovaní hypotéz. Na uplatnenie centrálnej limitnej vety je potrebné použiť dostatočne veľkú vzorku. Hrubé pravidlo je, že by sme mali vidieť aspoň 5 prípadov, v ktorých je ukazovateľ rovný 1, a aspoň 5 prípadov, v ktorých je rovný 0. Intervaly spoľahlivosti vytvorené pomocou uvedených vzorcov môžu obsahovať záporné čísla alebo čísla väčšie ako 1, ale proporcie samozrejme nemôžu byť záporné alebo väčšie ako 1. Okrem toho proporcie vo vzorke môžu nadobúdať len konečný počet hodnôt, takže centrálna limitná veta a normálne rozdelenie nie sú najlepšími nástrojmi na vytvorenie intervalu spoľahlivosti. Lepšie metódy, ktoré sú špecifické pre tento prípad, nájdete v časti „Interval spoľahlivosti binomickej proporcie“.

Priemer (aritmetický, geometrický) – Medián – Modus – Výkon – Rozptyl – Smerodajná odchýlka

Testovanie hypotéz – Významnosť – Nulová hypotéza/alternatívna hypotéza – Chyba – Z-test – Studentov t-test – Maximálna pravdepodobnosť – Štandardné skóre/Z skóre – P-hodnota – Analýza rozptylu

Funkcia prežitia – Kaplan-Meier – Logrank test – Miera zlyhania – Modely proporcionálnych rizík

Normálna (zvonová krivka) – Poissonova – Bernoulliho

Zmiešavajúca premenná – Pearsonov koeficient korelácie súčinu a momentu – Korelácia poradia (Spearmanov koeficient korelácie poradia, Kendallov koeficient korelácie poradia tau)

Lineárna regresia – Nelineárna regresia – Logistická regresia

Kategórie
Psychologický slovník

Normálne rozdelenie

Normálne rozdelenie, nazývané aj Gaussovo rozdelenie, je mimoriadne dôležité rozdelenie pravdepodobnosti v mnohých oblastiach.
Je to rodina rozdelení rovnakého všeobecného tvaru, ktoré sa líšia parametrami polohy a rozsahu: strednou hodnotou („priemerom“), resp. štandardnou odchýlkou („variabilitou“).
Štandardné normálne rozdelenie je normálne rozdelenie so strednou hodnotou nula a štandardnou odchýlkou jedna (zelené krivky na grafoch vpravo).
Často sa nazýva zvončeková krivka, pretože graf jej hustoty pravdepodobnosti pripomína zvonček.

Laplace použil normálne rozdelenie pri analýze chýb experimentov. Dôležitú metódu najmenších štvorcov zaviedol Adrien Marie Legendre v roku 1805. Carl Friedrich Gauss, ktorý tvrdil, že túto metódu používa od roku 1794, ju v roku 1809 rigorózne zdôvodnil predpokladom normálneho rozdelenia chýb.

Názov „zvonová krivka“ pochádza od Jouffreta, ktorý v roku 1872 prvýkrát použil termín „zvonová plocha“ pre dvojrozmernú normálu s nezávislými zložkami. Názov „normálne rozdelenie“ vytvorili nezávisle od seba Charles S. Peirce, Francis Galton a Wilhelm Lexis okolo roku [1875. Táto terminológia je nešťastná, pretože odráža a podporuje mylnú predstavu, že mnohé alebo všetky rozdelenia pravdepodobnosti sú „normálne“. (Pozri diskusiu o „výskyte“ nižšie.)

Špecifikácia normálneho rozdelenia

Náhodnú premennú možno špecifikovať rôznymi spôsobmi. Najnázornejším je funkcia hustoty pravdepodobnosti (graf v hornej časti), ktorá vyjadruje, aká je pravdepodobnosť každej hodnoty náhodnej premennej. Kumulatívna distribučná funkcia je koncepčne čistejší spôsob špecifikácie rovnakej informácie, ale pre netrénované oko je jej graf oveľa menej informatívny (pozri nižšie). Ekvivalentné spôsoby špecifikácie normálneho rozdelenia sú: momenty, kumulanty, charakteristická funkcia, funkcia generujúca momenty a funkcia generujúca kumulanty. Niektoré z nich sú veľmi užitočné pre teoretickú prácu, ale nie sú intuitívne. Diskusiu o nich nájdete v časti rozdelenie pravdepodobnosti.

Všetky kumulanty normálneho rozdelenia sú nulové, okrem prvých dvoch.

Funkcia hustoty pravdepodobnosti

Funkcia hustoty pravdepodobnosti pre 4 rôzne súbory parametrov (zelená čiara je štandardný normál)

Funkcia hustoty pravdepodobnosti normálneho rozdelenia so strednou hodnotou a rozptylom (ekvivalentne štandardná odchýlka ) je príkladom Gaussovej funkcie,

Ak má náhodná premenná toto rozdelenie, píšeme
~ .
Ak a , rozdelenie sa nazýva štandardné normálne rozdelenie a funkcia hustoty pravdepodobnosti sa redukuje na

Na obrázku vpravo je graf funkcie hustoty pravdepodobnosti normálneho rozdelenia s rôznymi hodnotami parametrov.

Niektoré pozoruhodné vlastnosti normálneho rozdelenia:

Kumulatívna distribučná funkcia

Kumulatívna distribučná funkcia vyššie uvedeného pdf

Kumulatívna distribučná funkcia (cdf) je definovaná ako pravdepodobnosť, že premenná má hodnotu menšiu alebo rovnú , a je vyjadrená funkciou hustoty ako

Štandardný normálny cdf, konvenčne označovaný , je len všeobecný cdf vyhodnotený pomocou a ,

Štandardný normálny cdf možno vyjadriť pomocou špeciálnej funkcie, ktorá sa nazýva chybová funkcia, ako

Inverzná kumulatívna distribučná funkcia alebo kvantilová funkcia sa dá vyjadriť pomocou inverznej chybovej funkcie:

Táto kvantilová funkcia sa niekedy nazýva probitová funkcia. Pre probitovú funkciu neexistuje žiadny elementárny primitív. To neznamená len to, že žiadna nie je známa, ale skôr to, že neexistencia takejto funkcie bola dokázaná.

Hodnoty Φ(x) možno veľmi presne aproximovať rôznymi metódami, napríklad numerickou integráciou, Taylorovými radmi alebo asymptotickými radmi.

Funkcia generovania momentu

Generujúca funkcia momentu je definovaná ako očakávaná hodnota
.
Pre normálne rozdelenie možno ukázať, že momentová generujúca funkcia je

ako je zrejmé z doplnenia štvorca v exponente.

Charakteristická funkcia je definovaná ako očakávaná hodnota
, kde je imaginárna jednotka.
Pre normálne rozdelenie je charakteristická funkcia

Charakteristická funkcia sa získa nahradením s vo funkcii generujúcej moment.

Niektoré vlastnosti normálneho rozdelenia:

Štandardizácia normálnych náhodných premenných

V dôsledku vlastnosti 1 je možné všetky normálne náhodné premenné priradiť k štandardnej normálnej.

je štandardná normálna náhodná premenná: ~ .
Dôležitým dôsledkom je, že cdf všeobecného normálneho rozdelenia je teda

A naopak, ak ~ , potom

je normálna náhodná premenná so strednou hodnotou a rozptylom .

Štandardné normálne rozdelenie bolo uvedené v tabuľke a ostatné normálne rozdelenia sú jednoduchými transformáciami štandardného rozdelenia.
Preto je možné použiť tabuľkové hodnoty cdf štandardného normálneho rozdelenia na zistenie hodnôt cdf všeobecného normálneho rozdelenia.

Niektoré z prvých momentov normálneho rozdelenia sú:

Všetky kumulanty normálneho rozdelenia za druhým kumulantom sú nulové.

Generovanie normálnych náhodných premenných

Pri počítačových simuláciách je často užitočné generovať hodnoty, ktoré majú normálne rozdelenie.
Existuje niekoľko metód a najzákladnejšou je invertovanie štandardného normálneho cdf.
Sú známe aj účinnejšie metódy, pričom jednou z nich je Boxova-Mullerova transformácia.

Boxova-Mullerova transformácia je dôsledkom skutočnosti, že chí-kvadrát rozdelenie s dvoma stupňami voľnosti (pozri vlastnosť 4 vyššie) je ľahko generovaná exponenciálna náhodná premenná.

Graf pdf normálneho rozdelenia s μ = 12 a σ = 3, aproximujúci pmf binomického rozdelenia s n = 48 a p = 1/4

Normálne rozdelenie má veľmi dôležitú vlastnosť, že za určitých podmienok je rozdelenie súčtu veľkého počtu nezávislých premenných približne normálne.
Ide o centrálnu limitnú vetu.

Praktický význam centrálnej limitnej vety spočíva v tom, že normálne rozdelenie možno použiť ako aproximáciu niektorých iných rozdelení.

Aproximačné normálne rozdelenie má strednú hodnotu a rozptyl .

Aproximačné normálne rozdelenie má strednú hodnotu a rozptyl .

Či sú tieto aproximácie dostatočne presné, závisí od účelu, na ktorý sú potrebné, a od rýchlosti konvergencie k normálnemu rozdeleniu.
Zvyčajne platí, že takéto aproximácie sú menej presné v chvostoch rozdelenia.

Normálne rozdelenia sú nekonečne deliteľné rozdelenia pravdepodobnosti.

Normálne rozdelenia sú prísne stabilné rozdelenia pravdepodobnosti.

Tmavomodrá je menej ako jedna štandardná odchýlka od priemeru. V prípade normálneho rozdelenia to predstavuje 68 % súboru, zatiaľ čo dve štandardné odchýlky od priemeru (modrá a hnedá) predstavujú 95 % a tri štandardné odchýlky (modrá, hnedá a zelená) predstavujú 99,7 %.

V praxi sa často predpokladá, že údaje pochádzajú z približne normálne rozdelenej populácie. Ak je tento predpoklad oprávnený, potom sa približne 68 % hodnôt nachádza v rámci 1 štandardnej odchýlky od priemeru, približne 95 % hodnôt sa nachádza v rámci dvoch štandardných odchýlok a približne 99,7 % hodnôt sa nachádza v rámci 3 štandardných odchýlok. Toto je známe ako „pravidlo 68-95-99,7“.

Testy normality overujú podobnosť daného súboru údajov s normálnym rozdelením. Nulová hypotéza je, že súbor údajov je podobný normálnemu rozdeleniu, preto dostatočne malá hodnota P naznačuje nenormálne údaje.

Odhad parametrov metódou maximálnej vierohodnosti

sú nezávislé a identicky rozdelené a sú normálne rozdelené s očakávaním μ a rozptylom σ2. V jazyku štatistikov tvoria pozorované hodnoty týchto náhodných premenných „vzorku z normálne rozdelenej populácie“. Na základe pozorovaných hodnôt tejto vzorky je potrebné odhadnúť „populačný priemer“ μ a „populačnú štandardnú odchýlku“ σ. Spoločná funkcia hustoty pravdepodobnosti týchto náhodných premenných je

(Nota bene: Symbol proporcionality tu znamená proporcionálny ako funkcia a , nie proporcionálny ako funkcia . To možno považovať za jeden z rozdielov medzi pohľadom štatistika a pravdepodobnostného matematika. Dôvod, prečo je to dôležité, sa objaví nižšie).

Ako funkcia μ a σ je toto pravdepodobnostná funkcia

V metóde maximálnej vierohodnosti sa hodnoty μ a σ, ktoré maximalizujú vierohodnostnú funkciu, považujú za odhady populačných parametrov μ a σ.

Pri maximalizácii funkcie dvoch premenných sa zvyčajne uvažujú parciálne derivácie. Tu však využijeme skutočnosť, že hodnota μ, ktorá maximalizuje pravdepodobnostnú funkciu s fixným σ, nezávisí od σ. Preto môžeme nájsť túto hodnotu μ, potom ju nahradiť z μ do funkcie vierohodnosti a nakoniec nájsť hodnotu σ, ktorá maximalizuje výsledný výraz.

Je zrejmé, že funkcia pravdepodobnosti je klesajúcou funkciou súčtu

Chceme teda hodnotu μ, ktorá minimalizuje tento súčet. Nech

je „priemer vzorky“. Pozorujte, že

Len posledný člen závisí od μ a minimalizuje sa pomocou

To je odhad μ s maximálnou vierohodnosťou. Nahradením tohto odhadu za μ vo vyššie uvedenom súčte posledný člen zmizne. Následne, keď nahradíme tento odhad za μ v pravdepodobnostnej funkcii, dostaneme

Je zvykom označovať „logaritmus pravdepodobnostnej funkcie“, t. j. logaritmus pravdepodobnostnej funkcie, malým písmenom , a máme

Táto derivácia je kladná, nulová alebo záporná podľa toho, či σ2 je medzi 0 a

alebo sa rovná tomuto množstvu, alebo je väčšie ako toto množstvo.

Preto je tento priemer štvorcov rezíduí maximálne vierohodným odhadom σ2 a jeho odmocnina je maximálne vierohodným odhadom σ.

Odvodenie odhadov maximálnej vierohodnosti kovariančnej matice viacrozmerného normálneho rozdelenia je zložité. Zahŕňa spektrálnu vetu a dôvod, prečo môže byť lepšie vnímať skalár ako stopu matice 1×1 ako obyčajný skalár. Pozri odhad kovariančných matíc.

Neobjektívny odhad parametrov

Maximálne vierohodný odhad populačného priemeru zo vzorky je nestranným odhadom priemeru, rovnako ako rozptyl, ak je priemer populácie známy a priori. Ak však máme k dispozícii vzorku a nepoznáme strednú hodnotu ani rozptyl populácie, z ktorej je vybraná, nestranný odhad rozptylu je:

Približne normálne rozdelenia sa vyskytujú v mnohých situáciách v dôsledku centrálnej limitnej vety.
Ak existuje dôvodné podozrenie na prítomnosť veľkého počtu malých účinkov pôsobiacich aditívne a nezávisle, je rozumné predpokladať, že pozorovania budú normálne.
Existujú štatistické metódy na empirické testovanie tohto predpokladu, napríklad Kolmogorov-Smirnovov test.

Účinky môžu pôsobiť aj ako multiplikatívne (a nie aditívne) modifikácie. V takomto prípade nie je predpoklad normality opodstatnený a ide o logaritmus premennej záujmu, ktorý je normálne rozdelený. Rozdelenie priamo sledovanej premennej sa potom nazýva logaritmicko-normálne.

Napokon, ak existuje jediný vonkajší vplyv, ktorý má veľký vplyv na skúmanú premennú, predpoklad normality tiež nie je opodstatnený. Platí to aj vtedy, ak pri konštantnej vonkajšej premennej sú výsledné marginálne rozdelenia skutočne normálne. Úplné rozdelenie bude superpozíciou normálnych premenných, ktorá vo všeobecnosti nie je normálna. Súvisí to s teóriou chýb (pozri ďalej).

Na záver uvádzame zoznam situácií, v ktorých je približná normalita
sa niekedy predpokladá. Podrobnejšiu diskusiu nájdete nižšie.

Pre biológiu a ekonómiu je dôležitá skutočnosť, že komplexné systémy majú tendenciu vykazovať skôr mocninové zákony než normality.

Niekedy sa však pozorujú neklasické korelácie. Kvantová mechanika interpretuje merania intenzity svetla ako počítanie fotónov. Prirodzeným predpokladom v tomto prostredí je Poissonovo rozdelenie. Ak je intenzita svetla integrovaná v časoch dlhších ako čas koherencie a je veľká, je vhodná Poissonova až normálna hranica. Korelácie sa interpretujú v zmysle „zhlukovania“ a „antizhlukovania“ fotónov vzhľadom na očakávané Poissonovo správanie. Anti-bunching vyžaduje kvantový model emisie svetla.

Intenzita laserového svetla má presne Poissonovo rozdelenie intenzity a dlhé koherenčné časy. Kvôli veľkým intenzitám je vhodné použiť normálne rozdelenie.

Normálnosť je ústredným predpokladom matematickej teórie chýb. Podobne v štatistickom modelovaní je ukazovateľom dobrej zhody to, že rezíduá (ako sa v tomto prostredí nazývajú chyby) sú nezávislé a normálne rozdelené. Každú odchýlku od normality je potrebné vysvetliť. V tomto zmysle je tak v modelovom fitingu, ako aj v teórii chýb normalita jediným pozorovaním, ktoré nie je potrebné vysvetľovať, pretože sa očakáva.

Fyzikálne vlastnosti biologických vzoriek

Z prevažnej časti biologických dôkazov vyplýva, že rastové procesy živého tkaniva prebiehajú multiplikatívnym, a nie aditívnym spôsobom, a preto by sa miery telesnej veľkosti mali riadiť nanajvýš lognormálnym, a nie normálnym rozdelením. Napriek bežným tvrdeniam o normalite je veľkosť rastlín a živočíchov približne lognormálna. Dôkazy a vysvetlenie založené na modeloch rastu boli prvýkrát uverejnené v klasickej knihe

Rozdiely vo veľkosti spôsobené pohlavným dimorfizmom alebo inými polymorfizmami, ako je rozdelenie na robotníka/vojaka/kráľovnú u spoločenského hmyzu, ďalej spôsobujú, že spoločné rozdelenie veľkostí sa odchyľuje od lognormality.

Predpoklad, že lineárna veľkosť biologických vzoriek je normálna, vedie k nenormálnemu rozdeleniu hmotnosti (keďže hmotnosť/objem je približne 3. mocnina dĺžky a Gaussovo rozdelenie sa zachováva len pri lineárnych transformáciách) a naopak, predpoklad, že hmotnosť je normálna, vedie k nenormálnym dĺžkam. To je problém, pretože neexistuje žiadny apriórny dôvod, prečo by jedna z dĺžok alebo telesná hmotnosť, a nie druhá, mali byť normálne rozdelené. Na druhej strane, lognormálne rozdelenia sú zachované mocniny, takže „problém“ zmizne, ak sa predpokladá lognormálnosť.

Na druhej strane existujú niektoré biologické miery, pri ktorých sa predpokladá alebo očakáva normalita:

Vzhľadom na exponenciálny charakter úrokov a inflácie sú finančné ukazovatele, ako sú úrokové sadzby, hodnoty akcií alebo ceny komodít, dobrým príkladom multiplikatívneho správania. Preto by sa od nich nemalo očakávať, že budú normálne, ale lognormálne.

Benoît Mandelbrot, popularizátor fraktálov, tvrdí, že aj predpoklad lognormality je chybný, a obhajuje používanie logaritmických rozdelení.

Pripúšťa sa, že finančné ukazovatele sa odchyľujú od lognormality. Pozorovalo sa, že rozdelenie cenových zmien na krátkych časových škálach má „ťažké chvosty“, takže veľmi malé alebo veľmi veľké cenové zmeny sa vyskytujú s väčšou pravdepodobnosťou, ako by predpovedal lognormálny model. Odchýlka od lognormality naznačuje, že predpoklad nezávislosti multiplikačných vplyvov je chybný.

Medzi ďalšie príklady premenných, ktoré nie sú normálne rozdelené, patrí životnosť ľudí alebo mechanických zariadení. Príkladmi rozdelení používaných v tejto súvislosti sú exponenciálne rozdelenie (bez pamäte) a Weibullovo rozdelenie. Vo všeobecnosti neexistuje dôvod, prečo by mali byť čakacie doby normálne, pretože priamo nesúvisia so žiadnym druhom aditívneho vplyvu.

Existuje veľa nejasností o tom, či sú výsledky IQ testov a inteligencia normálne rozložené.

Výsledkom zámernej konštrukcie testu je, že skóre IQ je pre väčšinu populácie vždy a samozrejme normálne rozložené. Či je inteligencia normálne rozložená, je menej jasné. O náročnosti a počte otázok v teste IQ sa rozhoduje na základe toho, ktoré kombinácie prinesú normálne rozdelenie. To však neznamená, že informácie sú nejakým spôsobom skreslené alebo že existuje nejaké „skutočné“ rozdelenie, ktoré je umelo vtlačené do tvaru normálnej krivky. Testy inteligencie možno zostaviť tak, aby poskytovali akýkoľvek požadovaný druh rozdelenia skóre. Všetky skutočné testy IQ majú normálne rozdelenie skóre ako výsledok konštrukcie testu; inak by výsledky IQ nemali význam bez toho, aby sme vedeli, aký test ich vytvoril. Inteligenčné testy vo všeobecnosti však môžu vytvárať akýkoľvek druh rozdelenia.

Príkladom toho, aké ľubovoľné je rozdelenie výsledkov inteligenčných testov, je 20-položkový test s výberom odpovede, ktorý pozostáva z úloh, ktoré sa väčšinou skladajú z hľadania plôch kružníc. Ak by sa takýto test zadal populácii stredoškolákov, namiesto normálnej krivky by sa pravdepodobne vytvorilo rozdelenie v tvare písmena U, pričom väčšina výsledkov by bola veľmi vysoká alebo veľmi nízka. Ak študent rozumie tomu, ako nájsť plochu kruhu, dokáže to pravdepodobne robiť opakovane a s malým počtom chýb, a tak by v teste dosiahol perfektné alebo vysoké skóre, zatiaľ čo študent, ktorý sa nikdy neučil geometriu, by pravdepodobne dostal každú otázku zle, prípadne s niekoľkými správnymi vďaka šťastnému odhadu. Ak je test zložený prevažne z ľahkých otázok, potom väčšina účastníkov testu bude mať vysoké skóre a len veľmi málo z nich bude mať nízke skóre. Ak je test zložený výlučne z otázok tak ľahkých alebo tak ťažkých, že každý človek získa buď perfektné skóre, alebo nulu, nedokáže vôbec štatisticky rozlišovať a získava obdĺžnikové rozdelenie. Toto je len niekoľko príkladov z množstva rôznych rozdelení, ktoré by sa teoreticky mohli vytvoriť starostlivým navrhnutím inteligenčných testov.

O tom, či je samotná inteligencia normálne rozložená, sa niekedy viedli diskusie. Niektorí kritici tvrdia, že voľba normálneho rozdelenia je úplne svojvoľná. Brian Simon kedysi tvrdil, že normálne rozdelenie si psychometrici zvolili špeciálne preto, aby falošne podporili myšlienku, že vyššiu inteligenciu má len malá menšina, a tým legitimizovali vládu privilegovanej elity nad masami spoločnosti. Historicky sa však inteligenčné testy navrhovali bez toho, aby sa dbalo na vytvorenie normálneho rozdelenia, a výsledky aj tak vychádzali približne normálne rozdelené. Americký pedagogický psychológ Arthur Jensen tvrdí, že každý test, ktorý obsahuje „veľký počet položiek“, „širokú škálu obtiažnosti položiek“, „rôznorodý obsah alebo formy“ a „položky, ktoré majú významnú koreláciu so súčtom všetkých ostatných výsledkov“, nevyhnutne vytvorí normálne rozdelenie. Okrem toho existuje množstvo korelácií medzi skóre IQ a inými ľudskými charakteristikami, ktoré sú preukázateľne normálne rozložené, ako napríklad rýchlosť nervového vedenia a rýchlosť metabolizmu glukózy v mozgu človeka, čo podporuje myšlienku, že inteligencia je normálne rozložená.

Niektorí kritici, ako napríklad Stephen Jay Gould vo svojej knihe The Mismeasure of Man, spochybňujú platnosť inteligenčných testov vo všeobecnosti, nielen skutočnosť, že inteligencia je normálne rozložená. Ďalšiu diskusiu nájdete v článku IQ.

Bellova krivka je kontroverzná kniha o dedičnosti inteligencie. Napriek svojmu názvu sa však kniha primárne nezaoberá tým, či je IQ normálne rozložené.

Kategórie
Psychologický slovník

Vlastníctvo (filozofia)

V psychológii, filozofii a logike je vlastnosť atribútom objektu; preto sa o červenom objekte hovorí, že má vlastnosť červenosti. Vlastnosť sa môže považovať za samostatnú formu objektu, ktorá je schopná mať iné vlastnosti. Vlastnosti sú preto predmetom Russellovho paradoxu/Grellingovho-Nelsonovho paradoxu. Od logického pojmu triedy sa líši tým, že nemá pojem extenzie, a od filozofického pojmu triedy tým, že vlastnosť sa považuje za odlišnú od objektov, ktoré ju majú.

V matematickej terminológii platí, že pri danom prvku množiny X je určitá vlastnosť p buď pravdivá, alebo nepravdivá. Formálne je vlastnosť p: X → {pravda, nepravda}. Z ľubovoľnej vlastnosti vzniká prirodzeným spôsobom množina {x: x má vlastnosť p} a príslušná indikačná funkcia.

Kategórie
Psychologický slovník

Rozhodovanie

Rozhodovanie je kognitívny proces, ktorý vedie k výberu postupu z alternatív. Výsledkom každého rozhodovacieho procesu je konečná voľba. Môže to byť konanie alebo názor. Začína sa vtedy, keď potrebujeme niečo urobiť, ale nevieme čo. Rozhodovanie je teda proces uvažovania, ktorý môže byť racionálny alebo iracionálny a môže byť založený na explicitných alebo tichých predpokladoch.

Bežné príklady zahŕňajú nakupovanie, rozhodovanie o tom, čo jesť, kedy spať, a rozhodovanie o tom, koho alebo čo voliť vo voľbách alebo referende.

Štruktúrované racionálne rozhodovanie je dôležitou súčasťou všetkých vedeckých profesií, v ktorých odborníci využívajú svoje znalosti v danej oblasti na prijímanie informovaných rozhodnutí. Napríklad lekárske rozhodovanie často zahŕňa stanovenie diagnózy a výber vhodnej liečby. Niektoré výskumy využívajúce naturalistické metódy však ukazujú, že v situáciách s vyšším časovým tlakom, vyššou stávkou alebo zvýšenou nejednoznačnosťou odborníci používajú skôr intuitívne rozhodovanie ako štruktúrované prístupy, pričom sa riadia prístupom rozpoznávania pri rozhodovaní, ktorý zodpovedá súboru ukazovateľov podľa skúseností odborníka a okamžite dospieva k uspokojivému postupu bez zvažovania alternatív.

Vzhľadom na veľký počet úvah, ktoré sa týkajú mnohých rozhodnutí, boli vyvinuté počítačové systémy na podporu rozhodovania, ktoré pomáhajú rozhodovateľom pri zvažovaní dôsledkov rôznych spôsobov uvažovania. Môžu pomôcť znížiť riziko ľudských chýb.

Podľa behavioristky Isabel Briggs Myersovej (1962) rozhodovací proces človeka do značnej miery závisí od jeho kognitívneho štýlu. Vychádzajúc z práce Carla Junga, Myersová vyvinula súbor štyroch bipolárnych dimenzií, ktorý nazvala Myers-Briggs Type Indicator (MBTI). Koncovými bodmi týchto dimenzií sú: myslenie a cítenie; extroverzia a introverzia; úsudok a vnímanie; a vnímanie a intuícia. Tvrdila, že štýl rozhodovania človeka je do veľkej miery založený na tom, aké má skóre v týchto štyroch dimenziách. Napríklad niekto, kto dosiahol skóre blízko konca dimenzií myslenie, extroverzia, vnímanie a úsudok, by mal tendenciu mať logický, analytický, objektívny, kritický a empirický štýl rozhodovania.

Kognitívne a osobné predsudky pri rozhodovaní

Všeobecne sa uznáva, že do našich rozhodovacích procesov sa môžu vkradnúť predsudky, ktoré spochybňujú správnosť rozhodnutia. Nie je však všeobecne dohodnuté, ktoré normatívne modely sa majú použiť na posúdenie toho, čo predstavuje chybné rozhodnutie. Nie je ani zhoda o vedeckých dôkazoch všetkých predpojatostí. Hoci sa teda súhlasí s tým, že rozhodovanie môže byť zaujaté, často sa spochybňuje, ako zistiť, kedy to tak je, a konkrétne prípady zaujatosti. Táto otázka môže byť vo všeobecnosti medzi vedcami v tejto oblasti dosť kontroverzná. Nižšie uvádzame zoznam niektorých najčastejšie diskutovaných kognitívnych zaujatostí.

Kategórie
Psychologický slovník

Životné funkcie

Životné funkcie sú merania rôznych fyziologických štatistík, ktoré často vykonávajú zdravotnícki pracovníci s cieľom posúdiť najzákladnejšie telesné funkcie. Životné funkcie sú dôležitou súčasťou prezentácie prípadu. Akt merania vitálnych funkcií zvyčajne zahŕňa zaznamenávanie telesnej teploty, pulzovej frekvencie (alebo srdcovej frekvencie), krvného tlaku a frekvencie dýchania, ale môže zahŕňať aj iné merania. Životné funkcie sa často líšia podľa veku.

Vo väčšine zdravotníckych zariadení sa štandardne používajú štyri životné funkcie:

Potrebné vybavenie je teplomer, sfygmomanometer a hodinky.

Hoci sa pulz často dá zmerať rukou, u pacienta s veľmi slabým pulzom môže byť potrebný stetoskop.

Záznam teploty poskytuje údaj o teplote telesného jadra, ktorá je za normálnych okolností prísne kontrolovaná (termoregulácia), pretože ovplyvňuje rýchlosť chemických reakcií.

Teplota sa môže zaznamenávať, aby sa stanovila základná hodnota normálnej teploty jednotlivca pre dané miesto a podmienky merania. Hlavným dôvodom kontroly telesnej teploty je vyvolať akékoľvek príznaky systémovej infekcie alebo zápalu v prítomnosti horúčky (teplota > 38,5 °C alebo trvalá teplota > 38 °C) alebo zvýšenej teploty výrazne nad normálnu teplotu jedinca. Medzi ďalšie príčiny zvýšenej teploty patrí hypertermia.

Je potrebné vyhodnotiť aj zníženie teploty (podchladenie). Za zmienku stojí aj preskúmanie trendu teploty pacienta. Pacient s horúčkou 38 °C nemusí nevyhnutne znamenať zlovestné znamenie, ak jeho predchádzajúca teplota bola vyššia. Telesná teplota sa udržiava prostredníctvom rovnováhy tepla produkovaného telom a tepla strateného z tela.

Teplota sa bežne považuje za životne dôležitý znak najmä v nemocničnom prostredí. Najmä záchranári (Emergency Medical Technicians) sa učia merať tieto životné funkcie: dýchanie, pulz, kožu, zreničky a krvný tlak ako „5 životných funkcií“ v mimonemocničnom prostredí.

Krvný tlak sa zaznamenáva ako dve hodnoty; vysoký systolický tlak, ktorý predstavuje maximálnu kontrakciu srdca, a nižší diastolický alebo pokojový tlak. Normálny krvný tlak by mal byť 120, čo je systolický tlak nad 80, čo je diastolický tlak. Zvyčajne sa krvný tlak odčítava z ľavej ruky, pokiaľ nie je ruka nejako poškodená. Rozdiel medzi systolickým a diastolickým tlakom sa nazýva pulzný tlak. Meranie týchto tlakov sa v súčasnosti zvyčajne vykonáva pomocou aneroidného alebo elektronického sfygmomanometra. Klasickým meracím prístrojom je ortuťový sfygmomanometer, ktorý používa ortuťový stĺpec odmeraný v milimetroch. V Spojených štátoch a Spojenom kráľovstve sa bežne používajú milimetre ortuti, zatiaľ čo inde sa používajú jednotky tlaku SI. Neexistuje žiadna prirodzená „normálna“ hodnota krvného tlaku, ale skôr rozsah hodnôt, ktorých zvyšovanie je spojené so zvýšeným rizikom. Smerná prijateľná hodnota zohľadňuje aj ďalšie spolupôsobiace faktory ochorenia. Preto sa zvýšený krvný tlak (hypertenzia) definuje rôzne, keď je systolický údaj trvalo vyšší ako 140-160 mmHg. Nízky krvný tlak je hypotenzia. Krvný tlak sa meria aj na iných častiach končatín. Tieto tlaky sa nazývajú segmentálne krvné tlaky a používajú sa na hodnotenie blokády alebo arteriálnej oklúzie na končatine (pozri index brachiálneho tlaku v členku).

Pulz je fyzikálne rozšírenie tepny. Jeho frekvencia sa zvyčajne meria buď na zápästí, alebo na členku a zaznamenáva sa v úderoch za minútu. Pulz sa bežne meria z radiálnej tepny na zápästí. Niekedy sa pulz nedá odobrať na zápästí a odoberá sa na lakti (brachiálna artéria), na krku proti krčnej tepne (karotický pulz), za kolenom (popliteálna artéria) alebo na chodidle dorsalis pedis alebo zadnej holennej tepne. Pulzovú frekvenciu možno merať aj priamym počúvaním srdcového tepu pomocou stetoskopu. Pulz sa mení s vekom. Novorodenec alebo dojča môže mať srdcovú frekvenciu približne 130-150 úderov za minútu. Srdce batoľaťa bije približne 100-120 úderov za minútu, staršie dieťa má tep približne 60-100 úderov za minútu, dospievajúci približne 80-100 úderov za minútu a tep dospelých sa pohybuje medzi 50 a 80 údermi za minútu.

Mení sa v závislosti od veku, ale normálne referenčné rozmedzie pre dospelého človeka je 12-20 dychov/minútu.[potrebná citácia] Hodnota dychovej frekvencie ako indikátora potenciálnej respiračnej dysfunkcie bola skúmaná, ale zistenia naznačujú, že má obmedzenú hodnotu. Dýchacia frekvencia je jasným ukazovateľom acidotických stavov, keďže hlavnou funkciou dýchania je odstraňovanie CO2 s ponechaním bikarbonátovej bázy v obehu.

Hoci boli navrhnuté rôzne ďalšie znaky, žiadny z nich nebol oficiálne všeobecne prijatý kvôli nákladom na obstaranie zariadenia potrebného na diagnostiku a ťažkostiam pri školení začínajúcich odborníkov.

Mnohé agentúry EMS v Spojených štátoch používajú pulznú oxymetriu a hladinu glukózy v krvi ako vitálne znaky okrem pulzu, frekvencie dýchania a krvného tlaku [potrebná citácia].

Deti a dojčatá majú rýchlejší dychový a srdcový rytmus ako dospelí, ako je uvedené v nasledujúcej tabuľke:

Anestéziologický prístroj s integrovanými systémami na monitorovanie viacerých životne dôležitých parametrov vrátane krvného tlaku a srdcovej frekvencie.

Monitorovanie životne dôležitých parametrov najčastejšie zahŕňa aspoň krvný tlak a srdcovú frekvenciu, a pokiaľ možno aj pulznú oxymetriu a frekvenciu dýchania. Multimodálne monitory, ktoré súčasne merajú a zobrazujú príslušné vitálne parametre, sú bežne integrované do nočných monitorov na jednotkách intenzívnej starostlivosti a anestetických prístrojov na operačných sálach. Umožňujú nepretržité monitorovanie pacienta, pričom zdravotnícky personál je priebežne informovaný o zmenách celkového stavu pacienta.

Kategórie
Psychológia

6 znakov, že ste inteligentný (a ani o tom neviete)

Mnohí z nás pochybujú o svojej inteligencii v súvislosti s mnohými skúškami, trápeniami a novými poznatkami, ktorými v živote prechádzame. Ale už ste sa niekedy zastavili a zamysleli sa nad tým, akí ste v skutočnosti inteligentní, namiesto toho, aby ste o sebe pochybovali? Veď ako presne sa určuje inteligencia? Čo to vôbec znamená byť inteligentný? Celková inteligencia je kombináciou intrapersonálnej inteligencie (porozumenie sebe samému), interpersonálnej inteligencie (schopnosť porozumieť a dobre komunikovať s ostatnými), jazykovej inteligencie (schopnosť používať, rozumieť a komunikovať v jednom alebo viacerých jazykoch), logickej inteligencie (intelekt zahŕňajúci schopnosť riešiť problémy a kriticky myslieť), emocionálnej inteligencie (vaša schopnosť spracovávať svoje emócie a emócie iných) a ďalších. Pozrime sa na znaky, ktoré ukazujú, ako veľmi ste inteligentní!

Predtým, ako začneme, majte na pamäti, že nasledujúce čítanie slúži výlučne na vzdelávacie/informatívne účely.

1. Máte silné sebavedomie

Kľúčovým ukazovateľom celkovej inteligencie je silné sebavedomie. Podľa portálu Healthline dobre vyvinuté sebavedomie „zvyčajne znamená, že sa cítite istí tým, kým ste, viete, v čom spočívajú vaše schopnosti, a máte sebadôveru robiť rozhodnutia, ktoré odrážajú vaše presvedčenie.“ Hoci môže trvať určitý čas, kým si vytvoríte svoju identitu a prejdete cestou sebapoznávania, úplné pochopenie svojich schopností, životných hodnôt, túžob, snov, cieľov a ďalších charakteristických vlastností vás môže doviesť k trvalej odmene v podobe sebadôvery a naplnenia. Ako raz slávne povedal Aristoteles: „Poznanie seba samého je začiatkom všetkej múdrosti.“

2. Ste pozorný pozorovateľ

Baví vás pozorovať svet okolo seba? Unikátne spomienky na veci, ktoré ste počuli hovoriť ľudí alebo čítali na určitých miestach? Výrazné pozorovacie a pamäťové schopnosti môžu znamenať rôzne kategórie a typy inteligencie. Štúdia s názvom „The Relationship Between Fluid Intelligence and Working Memory Capacity“ (Vzťah medzi fluidnou inteligenciou a kapacitou pracovnej pamäte) uverejnená na portáli Pub Med Central, ktorý patrí pod Národnú lekársku knižnicu USA a Národný inštitút zdravia, naznačuje, že dobrý postreh vzorov naznačuje prvky priestorovo-vizuálnej inteligencie a že skvelá pamäť na veci, ktoré ste niekde počuli, je vaša verbálno-jazyková inteligencia, ktorá sa prejavuje. Váš pozorný zmysel pre pozorovanie poukazuje na vašu schopnosť zhromažďovať informácie, aktívne počúvať a získavať poznatky vďaka vášmu bystrému zraku.

3. Ste prirodzený empatik

4. Dobre zvládate svoje emócie

Znakom inteligencie je nielen schopnosť podporiť druhých v ich emóciách, ale aj vedieť, ako najlepšie spracovať a zvládnuť svoje vlastné emócie. Život má mnoho vzostupov a pádov a s nimi prichádzajú aj naše pocity a reakcie v reálnom čase na mnohé veci, ktorými prechádzame počas tejto divokej jazdy. Schopnosť zrelo zvládať širokú škálu emócií môže veľa vypovedať o vašej emocionálnej pohode a o tom, akí ste skutočne inteligentní. Podľa portálu Healthline majú ľudia s vysokou inteligenciou schopnosť „rozpoznať komplexné emócie, pochopiť, ako tieto emócie ovplyvňujú voľbu a správanie, produktívne na tieto emócie reagovať, uplatňovať sebakontrolu na vyjadrenie pocitov vo vhodnom čase [a] vyjadrovať pocity bezpečným a zdravým spôsobom“. Ak sa viete dobre vyrovnať so svojimi emóciami (vrátane tých neželaných, dobrých, zlých, škaredých), ak máte trpezlivosť analyzovať svoje pocity a zrozumiteľne ich komunikovať v správnom čase a na správnom mieste, určite sa môžete považovať za inteligentného človeka.

5. Ste neustále zvedaví

Inteligentní ľudia sa naháňajú za odpoveďami, aby ukojili svoju nekonečnú zvedavosť. Radi sa učia, skúmajú, objavujú nové veci a neustále sa snažia rásť. Podľa štúdie, ktorú uskutočnila Goldsmiths University of London, môže byť spôsob, akým „ľudia investujú svoj čas a úsilie do svojho intelektu“, významným faktorom kognitívneho rastu. Ak vás skutočne baví otvárať svoju myseľ rôznym myšlienkam a konceptom a veríte, že máte vysokú zvedavosť a ochotu prijímať nejednoznačnosť, určite sa môžete považovať za múdreho človeka. Ako hovorí autor a hlavný rečník Scott Mautz vo svojom článku o príznakoch inteligencie v časopise Inc, „inteligentnejším vás nerobí len to, že sa viac učíte, ale aj to, že sa chcete viac učiť“.

6. Nemyslíte si, že ste obzvlášť inteligentný

Všimli ste si niekedy, že ľudia, ktorí sú „menej inteligentní“ alebo majú nedostatky v odborných znalostiach či chápaní, si svoje slabiny a nedostatky zväčša neuvedomujú a pôsobia príliš sebavedomo, zatiaľ čo ľudia, ktorí sú skutočne inteligentní a oveľa schopnejší, majú tendenciu viac o sebe pochybovať a viac sa potýkajú s pochybnosťami? Tento fenomén ignorancie človeka voči vlastnej nevedomosti je známy ako Dunning-Krugerov efekt, ktorý je v 44. zväzku vzdelávacej knihy Advances in Experimental Social Psychology opísaný ako „nedostatok odborných znalostí a vedomostí, [ktorý] sa často skrýva v oblasti „neznámych neznámych“ alebo je maskovaný mylnými presvedčeniami“. Je celkom bežné, že inteligentní ľudia prehliadajú svoje silné stránky a citlivejšie si uvedomujú svoje slabiny, obmedzenia a nevýhody. Je to preto, že majú tendenciu tlačiť na seba, aby sa neustále zlepšovali, pokiaľ ide o vedomosti, odborné znalosti alebo sebadôveru. Ak máte tendenciu často pochybovať o svojej inteligencii, vedzte, že to pochádza skôr z vašej jedinečnej črty introspekcie a snahy o sústavné zlepšovanie sa než zo skutočného nedostatku vo vašej schopnosti dosiahnuť niečo konkrétne. Váš inštinkt vedieť sa nad sebou zamyslieť z vonkajšieho pohľadu je sám o sebe chvályhodnou vlastnosťou, ktorá vám môže pomôcť dostať sa v živote ďaleko!

Ste múdrejší, ako ste si mysleli? Pre tých z vás, ktorí ste nakoniec prekvapili sami seba, a pre tých z vás, ktorí o sebe nikdy nepochybovali, máte teraz dôkazy, ktoré vás podporujú! Každý má svoje vlastné výrazné intelektuálne schopnosti, a to je určite niečo, na čo môžete byť hrdí. Ďakujeme za prečítanie!

Kategórie
Psychologický slovník

Indikátor typu Myers-Briggs

Carl Jung v roku 1910. Myers a Briggs extrapolovali svoju teóriu MBTI z Jungových prác v jeho knihe Psychologické typy.

Hodnotenie Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) je psychometrický dotazník určený na meranie psychologických preferencií v tom, ako ľudia vnímajú svet a robia rozhodnutia:1 Tieto preferencie boli extrapolované z typologických teórií navrhnutých Carlom Gustavom Jungom a prvýkrát publikovaných v jeho knihe Psychologické typy z roku 1921 (anglické vydanie, 1923). Jung teoreticky stanovil, že existujú štyri hlavné psychologické funkcie, pomocou ktorých vnímame svet: vnímanie, intuícia, cítenie a myslenie. Jedna z týchto štyroch funkcií je väčšinu času dominantná.

Pôvodnými tvorcami osobnostného inventára boli Katharine Cook Briggsová a jej dcéra Isabel Briggsová Myersová; tieto dve po rozsiahlom štúdiu Jungovho diela premenili svoj záujem o ľudské správanie na oddanosť premene teórie psychologických typov na praktické využitie. Indikátor začali vytvárať počas druhej svetovej vojny v presvedčení, že znalosť osobnostných preferencií pomôže ženám, ktoré po prvýkrát vstupovali do priemyselnej práce, určiť druh vojnového zamestnania, v ktorom by boli „najpohodlnejšie a najefektívnejšie“:xiii Pôvodný dotazník sa rozrástol na Myers-Briggs Type Indicator, ktorý bol prvýkrát uverejnený v roku 1962. MBTI sa zameriava na normálnu populáciu a zdôrazňuje hodnotu prirodzene sa vyskytujúcich rozdielov. Robert Kaplan a Dennis Saccuzzo sa domnievajú, že „základným predpokladom MBTI je, že všetci máme špecifické preferencie v spôsobe, akým si vysvetľujeme svoje skúsenosti, a tieto preferencie sú základom našich záujmov, potrieb, hodnôt a motivácie“ (s. 499).

Ako sa uvádza v príručke MBTI, indikátor „je navrhnutý tak, aby implementoval teóriu; preto je potrebné porozumieť teórii, aby sme pochopili MBTI“.1

Základom Myers-Briggsovho typového indikátora je teória psychologického typu, ktorú pôvodne vypracoval Carl Jung.xiii Jung navrhol existenciu dvoch dichotomických dvojíc kognitívnych funkcií:

Jung veril, že u každého človeka sa každá z funkcií prejavuje predovšetkým buď v introvertnej, alebo extravertnej forme:17 Z pôvodných Jungových koncepcií Briggs a Myers vyvinuli vlastnú teóriu psychologického typu, opísanú nižšie, na ktorej je založená MBTI.

Jungov typologický model považuje psychologický typ za niečo podobné ako ľavá alebo pravá ruka: jednotlivci sa buď narodia s určitými preferovanými spôsobmi vnímania a rozhodovania, alebo si ich vyvinú. MBTI triedi niektoré z týchto psychologických rozdielov do štyroch protikladných dvojíc alebo dichotómií, z ktorých vyplýva 16 možných psychologických typov. Žiadny z týchto typov nie je lepší alebo horší; Briggs a Myers však teoreticky predpokladali, že jednotlivci prirodzene uprednostňujú jednu celkovú kombináciu typových rozdielov. 9 Rovnako ako je písanie ľavou rukou pre praváka náročné, tak aj ľudia majú tendenciu používať svoje opačné psychologické preferencie ťažšie, aj keď sa môžu cvičením a rozvojom stať zručnejšími (a teda behaviorálne flexibilnejšími).

16 typov sa zvyčajne označuje skratkou štyroch písmen – začiatočnými písmenami každej zo štyroch typových preferencií (okrem prípadu intuície, ktorá používa skratku N na odlíšenie od introverzie). Napríklad:

A tak ďalej pre všetkých 16 možných kombinácií typov.

Súvisiacim modelom typu osobnosti je Systém hodnotenia osobnosti, ktorý vyvinul John Gittinger. Podobne ako MBTI, aj PAS identifikuje zdedené sklony ľudí a ďalej opisuje, ako ich ľudia buď prijímajú a rozvíjajú, alebo kompenzujú a modifikujú v dospelosti. Na stránke
kompenzáciou a modifikáciou poskytuje Gittingerova PAS 512 typov.

Štyri dvojice preferencií alebo dichotómií sú uvedené v tabuľke napravo.

Všimnite si, že pojmy používané pre každú dichotómiu majú špecifický technický význam, ktorý sa líši od ich každodenného používania. Napríklad ľudia, ktorí uprednostňujú úsudok pred vnímaním, nemusia byť nevyhnutne viac súdni alebo menej vnímaví. Nástroj MBTI tiež nemeria vlohy; jednoducho označuje jednu preferenciu pred druhou. 3 Niekto, kto uvádza vysoké skóre pre extraverziu pred introverziou, nemôže byť správne označený za extravertnejšieho: jednoducho má jasnú preferenciu.

Bodové skóre v každej z dichotómií sa môže u jednotlivých osôb značne líšiť, a to aj u osôb s rovnakým typom. Isabel Myersová však považovala smer preferencie (napríklad E vs. I) za dôležitejší ako stupeň preferencie (napríklad veľmi jasný vs. mierny). Vyjadrenie psychologického typu človeka je viac ako súčet štyroch jednotlivých preferencií. Preferencie sa vzájomne ovplyvňujú prostredníctvom dynamiky typu a vývoja typu.

Myers-Briggsova literatúra používa pojmy extraverzia a introverzia tak, ako ich prvýkrát použil Jung. Extraverzia znamená „orientácia smerom von“ a introverzia znamená „orientácia smerom dovnútra“. Tieto špecifické definície sa trochu líšia od populárneho používania týchto slov. Všimnite si, že extraverzia je pravopis používaný v publikáciách MBTI.

Preferencie extraverzie a introverzie sa často nazývajú postoje. Briggs a Myers rozpoznali, že každá z kognitívnych funkcií môže pôsobiť vo vonkajšom svete správania, konania, ľudí a vecí (extravertný postoj) alebo vo vnútornom svete myšlienok a úvah (introvertný postoj). Hodnotenie MBTI triedi celkovú preferenciu jedného alebo druhého.

Ľudia, ktorí preferujú extraverzie, čerpajú energiu z akcie: majú tendenciu konať, potom uvažovať a potom konať ďalej. Ak sú nečinní, ich motivácia má tendenciu klesať. Na obnovenie svojej energie potrebujú extraverti prestávky v čase strávenom premýšľaním. Naopak, tí, ktorí uprednostňujú introverziu, vynakladajú energiu prostredníctvom činnosti: radšej uvažujú, potom konajú a potom opäť uvažujú. Na obnovenie energie potrebujú introverti pokojný čas o samote, mimo činnosti.

Tok extravertov smeruje von k ľuďom a predmetom a tok introvertov smeruje dovnútra k pojmom a myšlienkam. Medzi kontrastné charakteristiky extravertov a introvertov patria tieto:

Funkcie: vnímanie/intuícia (S/N) a myslenie/cítenie (T/F)

Jung identifikoval dva páry psychologických funkcií:

Podľa Myers-Briggsovho typologického modelu každý človek používa jednu z týchto štyroch funkcií dominantnejšie a dokonalejšie ako ostatné tri; všetky štyri funkcie sa však používajú v rôznych obdobiach v závislosti od okolností.

Vnímanie a intuícia sú funkcie zhromažďovania informácií (vnímania). Opisujú, ako sa chápu a interpretujú nové informácie. Jednotlivci, ktorí uprednostňujú vnímanie, skôr dôverujú informáciám, ktoré sú prítomné, hmatateľné a konkrétne: teda informáciám, ktoré možno pochopiť piatimi zmyslami. Majú tendenciu nedôverovať predtuchám, ktoré sa zdajú prichádzať „z ničoho nič“:2 Uprednostňujú hľadanie detailov a faktov. Význam je pre nich v údajoch. Na druhej strane tí, ktorí uprednostňujú intuíciu, majú tendenciu dôverovať informáciám, ktoré sú abstraktnejšie alebo teoretické, ktoré možno spojiť s inými informáciami (buď si ich zapamätajú, alebo ich objavia hľadaním širších súvislostí alebo vzorov). Môžu sa viac zaujímať o budúce možnosti. Pre nich má význam základná teória a princípy, ktoré sa prejavujú v údajoch.

Myslenie a cítenie sú rozhodovacie (posudzovacie) funkcie. Funkcie myslenia a cítenia sa používajú na prijímanie racionálnych rozhodnutí na základe údajov získaných z ich funkcií zhromažďovania informácií (cítenie alebo intuícia). Tí, ktorí uprednostňujú myslenie, majú tendenciu rozhodovať o veciach z odľahlejšieho hľadiska, pričom merajú rozhodnutie podľa toho, čo sa im zdá rozumné, logické, príčinné, konzistentné a zodpovedajúce danému súboru pravidiel. Tí, ktorí uprednostňujú cítenie, majú tendenciu dospieť k rozhodnutiam tak, že sa stotožňujú so situáciou alebo sa do nej vcítia, pozerajú sa na ňu „zvnútra“ a zvažujú situáciu tak, aby dosiahli v rovnováhe čo najväčšiu harmóniu, konsenzus a vhodnosť, pričom zohľadňujú potreby zúčastnených osôb. Myslitelia majú zvyčajne problém komunikovať s ľuďmi, ktorí sú nekonzistentní alebo nelogickí, a majú tendenciu dávať druhým veľmi priamu spätnú väzbu. Záleží im na pravde a považujú ju za dôležitejšiu než taktnosť.

Ako už bolo uvedené, ľudia, ktorí uprednostňujú myslenie, nemusia v každodennom zmysle „myslieť lepšie“ ako ich cítiaci kolegovia; opačná preferencia sa považuje za rovnako racionálny spôsob prijímania rozhodnutí (a v každom prípade je hodnotenie MBTI meradlom preferencie, nie schopnosti). Podobne tí, ktorí uprednostňujú cítenie, nemusia mať nevyhnutne „lepšie“ emocionálne reakcie ako ich mysliace náprotivky.

Podľa Myersa a Briggsa ľudia používajú všetky štyri kognitívne funkcie. Jedna funkcia sa však vo všeobecnosti používa vedomejšie a sebavedomejšie. Túto dominantnú funkciu podporuje sekundárna (pomocná) funkcia a v menšej miere terciárna funkcia. Štvrtá a najmenej vedomá funkcia je vždy opakom dominantnej funkcie. Myers túto podriadenú funkciu nazval tieňom:84

Tieto štyri funkcie fungujú v spojení s postojmi (extraverzia a introverzia). Každá funkcia sa používa buď extravertným, alebo introvertným spôsobom. Napríklad osoba, ktorej dominantnou funkciou je extravertná intuícia, používa intuíciu úplne inak ako osoba, ktorej dominantnou funkciou je introvertná intuícia.

Životný štýl: posudzovanie/vnímanie (J/P)

Myers a Briggs pridali k Jungovmu typologickému modelu ďalší rozmer tým, že zistili, že ľudia majú tiež preferenciu používať buď funkciu usudzovania (myslenie alebo cítenie), alebo funkciu vnímania (cítenie alebo intuícia), keď sa vzťahujú na vonkajší svet (extraverzia).

Myers a Briggs zastávali názor, že typy s preferenciou posudzovania ukazujú svetu svoju preferovanú funkciu posudzovania (myslenie alebo cítenie). Takže typy TJ sa svetu javia ako logické a typy FJ ako empatické. Podľa Myersa:75 usudzujúce typy majú rady „mať veci vyriešené“.

Typy, ktoré preferujú vnímanie, ukazujú svetu svoju preferovanú funkciu vnímania (vnímanie alebo intuícia). Takže typy SP majú tendenciu ukazovať sa svetu ako konkrétne a typy NP ako abstraktné. Podľa Myersa:75 vnímavé typy uprednostňujú „ponechať rozhodnutia otvorené“.

U extravertov označuje J alebo P ich dominantnú funkciu; u introvertov označuje J alebo P ich pomocnú funkciu. Introverti majú tendenciu prejavovať svoju dominantnú funkciu navonok len v záležitostiach „dôležitých pre ich vnútorný svet“:13 Napr:

Keďže typy ENTJ sú extroverti, písmeno J naznačuje, že ich dominantnou funkciou je preferovaná funkcia posudzovania (extravertné myslenie). ENTJ typy sú introvertné a ich pomocná funkcia vnímania je introvertná (intuícia). Terciárnou funkciou je vnímanie a inferiórnou funkciou je introvertné cítenie.

Keďže typy INTJ sú introverti, J naznačuje, že ich pomocnou funkciou je preferovaná funkcia posudzovania (extravertné myslenie). U typov INTJ je introvertná ich dominantná funkcia vnímania (introvertná intuícia). Terciárnou funkciou je cítenie a inferiornou funkciou je extravertné vnímanie.

Katharine Cook Briggsová začala svoj výskum osobnosti v roku 1917. Pri stretnutí so svojím budúcim zaťom si všimla výrazné rozdiely medzi jeho osobnosťou a osobnosťou ostatných členov rodiny. Briggsová sa pustila do projektu čítania životopisov a na základe zistených vzorcov vypracovala typológiu. Navrhla štyri temperamenty: Meditatívny (alebo premýšľavý), Spontánny, Výkonný a Sociálny. Potom, keď v roku 1923 vyšiel anglický preklad knihy Psychological Types (po prvýkrát bola publikovaná v nemčine v roku 1921), uznala, že Jungova teória je podobná jej vlastnej, ale zároveň ju ďaleko presahuje:22 Briggsovej štyri typy boli neskôr identifikované ako zodpovedajúce Is, EP, ETJ a EFJ. Jej prvými publikáciami boli dva články opisujúce Jungovu teóriu v časopise New Republic v rokoch 1926 (Meet Yourself Using the Personality Paint Box) a 1928 (Up From Barbarism).

Briggsovej dcéra Isabel Briggs Myersová sa pridala k typologickému výskumu svojej matky, ktorý postupne úplne prevzala. Myersová v roku 1919 ukončila štúdium na Swarthmore College ako prvá v ročníku:xx a v roku 1929 napísala s využitím typologických myšlienok oceňovaný detektívny román Murder Yet to Come. Ani Myersová, ani Briggsová však nemali formálne vzdelanie v oblasti psychológie, a tak im chýbali vedecké referencie v oblasti psychometrického testovania:xiii Myersová sa teda vyučila u Edwarda N. Haya, ktorý bol v tom čase personálnym manažérom veľkej filadelfskej banky a neskôr založil jednu z prvých úspešných personálnych poradenských firiem v USA.Od Haya sa Myers naučil zostavovať testy, bodovať, validovať a štatistiku:xiii, xx V roku 1942 vznikol „Briggs-Myersov typový indikátor“ a v roku 1944 bola vydaná príručka Briggs Myers Type Indicator Handbook. V roku 1956 sa názov indikátora zmenil na modernú podobu (Myers-Briggs Type Indicator).

Myersova práca upútala pozornosť Henryho Chaunceyho, šéfa Educational Testing Service, a pod jeho záštitou bola v roku 1962 vydaná prvá príručka MBTI. MBTI získal ďalšiu podporu od Donalda T. McKinnona, vedúceho Inštitútu pre výskum osobnosti na Kalifornskej univerzite, Harolda Granta, profesora na Michiganskej štátnej a Auburnskej univerzite, a Mary H. McCaulleyovej z Floridskej univerzity. Vydávanie MBTI bolo v roku 1975 prevedené do vydavateľstva Consulting Psychologists Press a bolo založené Centrum pre aplikácie psychologických typov (CAPT) ako výskumné laboratórium. xxi Po Myersovej smrti v máji 1980 Mary McCaulleyová aktualizovala príručku MBTI a v roku 1985 vyšlo druhé vydanie. Tretie vydanie vyšlo v roku 1998.

Najpozoruhodnejším doplnkom Myersa a Briggsa k pôvodným Jungovým myšlienkam je ich koncept, podľa ktorého je štvrté písmeno daného typu (J alebo P) určené skôr tým, ako daný typ interaguje s vonkajším svetom, než dominantnou funkciou typu. Tento rozdiel sa stáva zrejmým pri hodnotení kognitívnych funkcií introvertov:21-22.

Podľa Junga by sa napríklad typ s dominantným introvertným myslením považoval za racionálneho (usudzujúceho), pretože u neho prevláda rozhodovacia funkcia. Pre Myersa by však ten istý typ bol iracionálny (vnímajúci), pretože jedinec pri interakcii s vonkajším svetom používa funkciu zhromažďovania informácií (buď extravertnú intuíciu, alebo extravertné vnímanie).

Orientácia terciárnej funkcie

Jung teoreticky predpokladal, že dominantná funkcia pôsobí sama vo svojom preferovanom svete: exteriér pre extravertov a interiér pre introvertov. Zvyšné tri funkcie podľa neho pôsobia spoločne v opačnom svete. Ak je dominantná kognitívna funkcia introvertná, ostatné funkcie sú extravertné a naopak. Príručka MBTI sumarizuje odkazy na rovnováhu v psychologickom type v Jungovom diele takto:

V Jungovom diele sa niekoľkokrát spomínajú tri zostávajúce funkcie, ktoré majú opačný postojový charakter. Napríklad keď Jung písal o introvertoch s dominantným myslením…, poznamenal, že vyvažujúce funkcie majú extravertný charakter:29

Mnohí odborníci na MBTI však zastávajú názor, že terciárna funkcia je orientovaná rovnakým smerom ako dominantná funkcia. Na príklade typu INTP by táto orientácia bola nasledovná:

Z teoretického hľadiska psychológ Hans Eysenck označil MBTI za stredne úspešnú kvantifikáciu pôvodných Jungových princípov, ktoré načrtol v knihe Psychologické typy.

Eysenck však tiež povedal: Eysenck: „Toto (MBTI) vytvára 16 osobnostných typov, ktoré sú údajne podobné Jungovým teoretickým koncepciám. Vždy som mal problémy s týmto stotožnením, ktoré vynecháva jednu polovicu Jungovej teórie (mal 32 typov, keď tvrdil, že ku každej vedomej kombinácii vlastností existuje opačná nevedomá). Je zrejmé, že druhá polovica jeho teórie nepripúšťa dotazníkové meranie, ale vynechať ju a tváriť sa, že stupnice merajú Jungove koncepty, je voči Jungovi sotva spravodlivé.“

Oba modely zostávajú teóriou, pričom žiadne kontrolované vedecké štúdie nepodporujú ani pôvodnú Jungovu koncepciu typu, ani Myers-Briggsovu variáciu.

Ukazovateľ sa často používa v oblasti pedagogiky, kariérneho poradenstva, budovania tímov, skupinovej dynamiky, profesionálneho rozvoja, marketingu, rodinného podnikania, školení vedúcich pracovníkov, koučingu vedúcich pracovníkov, životného koučingu, osobného rozvoja, manželského poradenstva a nárokov na odškodnenie pracovníkov.

Súčasná severoamerická anglická verzia MBTI Step I obsahuje 93 otázok s výberom odpovede (v európskej anglickej verzii je ich 88). Vynútená voľba znamená, že jednotlivec si musí vybrať len jednu z dvoch možných odpovedí na každú otázku. Voľby sú kombináciou dvojíc slov a krátkych výrokov. Voľby nie sú doslovnými protikladmi, ale sú vybrané tak, aby odrážali opačné preferencie v tej istej dichotómii. Účastníci môžu preskočiť otázky, ak majú pocit, že si nevedia vybrať.

Pomocou psychometrických techník, ako je teória odpovede na položku, sa potom MBTI vyhodnotí a pokúsi sa určiť preferencie a jasnosť preferencií v každej dichotómii. Po vyplnení dotazníka MBTI sú účastníci zvyčajne požiadaní, aby vyplnili úlohu Best Fit (pozri nižšie), a potom dostanú výpis svojho uvádzaného typu, ktorý zvyčajne obsahuje stĺpcový graf a číslo, ktoré ukazuje, ako jasne sa vyjadrili k jednotlivým preferenciám, keď vypĺňali dotazník.

Počas raného vývoja MBTI sa použili tisíce položiek. Väčšina z nich bola nakoniec vyradená, pretože nemali vysokú rozlišovaciu schopnosť v strednom bode, čo znamená, že výsledky jednej položky v priemere neposunuli individuálne skóre od stredného bodu. Používanie iba položiek s vysokou diskrimináciou stredného bodu umožňuje, aby mal MBTI menej položiek, ale stále poskytoval toľko štatistických informácií ako iné nástroje s oveľa väčším počtom položiek s nižšou diskrimináciou stredného bodu. MBTI vyžaduje päť bodov jedným alebo druhým smerom, aby sa vyjadrila jasná preferencia.

Isabel Myersová si všimla, že ľudia akéhokoľvek typu majú spoločné rozdiely aj podobnosti. V čase svojej smrti vyvíjala hlbšiu metódu merania toho, ako ľudia vyjadrujú a prežívajú svoj individuálny typový vzor.

V roku 1987 bol pre MBTI vyvinutý pokročilý skórovací systém. Na jeho základe bol vyvinutý Indikátor typovej diferenciácie (TDI) (Saunders, 1989), čo je skórovací systém pre dlhší MBTI, formulár J, ktorý obsahuje 290 položiek napísaných Myersovou, ktoré prežili jej predchádzajúce analýzy položiek.
Prináša 20 subškál (päť v rámci každej zo štyroch dichotomických preferenčných škál) plus sedem ďalších subškál pre nový faktor Komfort – Diskomfort (ktorý údajne zodpovedá chýbajúcemu faktoru Neuroticizmus).

Stupnice tohto faktora naznačujú pocit celkového pohodlia a dôvery v porovnaní s nepohodlím a úzkosťou. Taktiež sa priraďujú k jednej zo štyroch typových dimenzií:
(tiež T/F),
vzdorovitý-kompliantný (tiež T/F),
bezstarostnosť – obavy (tiež T/F),
rozhodný-ambivalentný (tiež J/P),
nebojácnosť-inhibícia (tiež E/I),
vodca – nasledovník (tiež E/I) a
proaktívny-roztržitý (tiež J/P)

Zahrnuté je aj ich zloženie nazývané „strain“. K dispozícii sú aj stupnice pre zhodu typovej škály a zhodu škály komfortu. Spoľahlivosť 23 z 27 subškál TDI je vyššia ako 0,50, čo je „prijateľný výsledok vzhľadom na krátkosť subškál“ (Saunders, 1989).

V roku 1989 bol vyvinutý skórovací systém len pre 20 subškál pre pôvodné štyri dichotómie. Tento nástroj bol pôvodne známy ako formulár K alebo rozšírená analytická správa (EAR).V súčasnosti sa tento nástroj nazýva MBTI Step II.
Formulár J alebo TDI obsahoval položky (odvodené z Myersovej a McCaulleyho predchádzajúcej práce) potrebné na skórovanie, ktoré sa stalo známym ako Krok III. (V príručke MBTI z roku 1998 sa uvádza, že tieto dva nástroje boli jedným a tým istým nástrojom.)
Bol vyvinutý v rámci spoločného projektu, na ktorom sa podieľali tieto organizácie: CPP, vydavateľa celej rodiny prác MBTI; CAPT (Center for Applications of Psychological Type), ktoré vlastní všetky pôvodné práce Myersa a McCaulleyho; a MBTI Trust, na čele ktorého stoja Katharine a Peter Myersovci. Krok III bol inzerovaný ako venovaný vývoju typu a používaniu vnímania a usudzovania respondentov.

Preklady do iných jazykov

MBTI bol úspešne preložený do viac ako 20 jazykov v mnohých krajinách sveta. Pravdivejšie je však povedať, že vytvorenie nového jazyka dotazníka je adaptácia, ktorá zahŕňa preklad; ďalšie fázy zahŕňajú preskúmanie odborníkmi na danú problematiku, ktorí ovládajú materinský jazyk, a štatistickú analýzu na kontrolu, či otázky stále merajú rovnaké psychologické koncepty ako pôvodný anglický dotazník v USA.

Pri etickej administrácii Myers-Briggsovho typového indikátora sa všeobecne používajú tieto zásady:

Dynamika a vývoj typu

Vzájomné pôsobenie dvoch, troch alebo štyroch preferencií je známe ako typová dynamika. Hoci dynamika typov získala len malú alebo žiadnu empirickú podporu, ktorá by potvrdila jej životaschopnosť ako vedeckej teórie, Myers a Briggs tvrdili, že pre každý zo 16 typov so štyrmi preferenciami je jedna funkcia najdominantnejšia a pravdepodobne sa prejaví najskôr v živote. Sekundárna alebo pomocná funkcia sa zvyčajne stáva zjavnejšou (diferencovanejšou) v období dospievania a zabezpečuje rovnováhu dominantnej funkcii. V normálnom vývine majú jednotlivci tendenciu stať sa plynulejšími s treťou, terciárnou funkciou v polovici života, zatiaľ čo štvrtá, podradná funkcia zostáva najmenej vedome rozvinutá. Nižšia funkcia sa často považuje za viac spojenú s nevedomím, pričom sa najviac prejavuje v situáciách, ako je vysoký stres (niekedy sa označuje ako byť v zajatí nižšej funkcie).

Použitie typovej dynamiky je však sporné: v závere rôznych štúdií na tému typovej dynamiky James H. Reynierse píše, že „typová dynamika má pretrvávajúce logické problémy a je v podstate založená na sérii kategoriálnych omylov; v najlepšom prípade poskytuje obmedzený a neúplný opis javov súvisiacich s typmi;“ a že „typová dynamika sa opiera o nepotvrdené dôkazy, zlyháva vo väčšine testov účinnosti a nezodpovedá empirickým faktom;“. Jeho štúdie priniesli jasný výsledok, že opisy a fungovanie typovej dynamiky nezodpovedajú skutočnému správaniu ľudí. Navrhuje úplne sa zbaviť typovej dynamiky, pretože nepomáha, ale bráni pochopeniu osobnosti. Predpokladané poradie funkcií 1 až 4 sa vyskytlo len v jednom z 540 výsledkov testov.

Postupnosť diferenciácie dominantných, pomocných a terciárnych funkcií počas života sa označuje ako vývoj typu. Všimnite si, že ide o idealizovanú postupnosť, ktorá môže byť narušená významnými životnými udalosťami.

Dynamickú postupnosť funkcií a ich postojov možno určiť nasledujúcim spôsobom:

Všimnite si, že pre extravertov je dominantná funkcia tá, ktorá je najviac viditeľná vo vonkajšom svete. U introvertov je však pomocná funkcia najviditeľnejšia navonok, pretože ich dominantná funkcia sa týka vnútorného sveta.

Niektoré príklady celých typov to môžu objasniť. Vezmime si vyššie uvedený príklad ESTJ:

Pri pohľade na diametrálne odlišný štvorpísmenový typ, INFP:

Dynamika INFP spočíva na základnej zhode introvertného cítenia a extravertnej intuície. Dominantná tendencia INFP smeruje k budovaniu bohatého vnútorného hodnotového rámca a k obhajobe ľudských práv. Často sa v zákulisí venujú kauzám, ako sú občianske práva alebo záchrana životného prostredia. Keďže majú tendenciu vyhýbať sa svetlu reflektorov, odkladať rozhodnutia a zachovávať si rezervovaný postoj, málokedy ich nájdeme na pozíciách typu výkonných riaditeľov organizácií, ktoré slúžia týmto cieľom. INFP zvyčajne nemajú radi, keď sú „zodpovední“ za veci. Keď nie sú v strese, INFP vyžarujú príjemné a sympatické správanie; ale v extrémnom strese sa môžu zrazu stať prísnymi a direktívnymi a svoje extravertné myslenie uplatňujú nevypočítateľne.

Každý typ a jeho protiklad sú prejavom týchto interakcií, ktoré dávajú každému typu jeho jedinečný, rozpoznateľný podpis.

Korelácie s inými nástrojmi

David W. Keirsey priradil štyri „temperamenty“ k existujúcim skupinám Myersovho-Briggsovho systému SP, SJ, NF a NT; to často vedie k zámene týchto dvoch teórií. Keirseyho triedič temperamentov však nie je priamo spojený s oficiálnym Myers-Briggsovým typovým indikátorom.

McCrae a Costa uvádzajú korelácie medzi škálami MBTI a konštruktom Veľkej päťky osobnosti, čo je konglomerát charakteristík, ktoré sa nachádzajú takmer vo všetkých osobnostných a psychologických testoch. Týchto päť osobnostných charakteristík je extraverzia, otvorenosť, súhlasnosť, svedomitosť a emocionálna stabilita (alebo neuroticizmus). Nasledujúca štúdia vychádza z výsledkov 267 mužov sledovaných v rámci longitudinálnej štúdie starnutia. (Podobné výsledky sa získali aj u 201 žien.)

Tieto údaje naznačujú, že štyri zo škál MBTI súvisia s osobnostnými črtami Veľkej päťky. Tieto korelácie ukazujú, že E-I a S-N sú silne prepojené s extraverziou, resp. otvorenosťou, zatiaľ čo T-F a J-P sú stredne prepojené so súhlasnosťou, resp. svedomitosťou. Dimenzia emocionálnej stability Veľkej päťky v pôvodnom MBTI zväčša chýba (hoci TDI, o ktorom sa hovorí vyššie, sa touto dimenziou zaoberá).

Tieto zistenia viedli McCraea a Costu, tvorcov päťfaktorového modelu (teória Veľkej päťky), k záveru: „Korelačné analýzy ukázali, že štyri indexy MBTI skutočne merajú aspekty štyroch z piatich hlavných dimenzií normálnej osobnosti. Päťfaktorový model poskytuje alternatívny základ pre interpretáciu zistení MBTI v rámci širšieho, všeobecne rozšíreného koncepčného rámca.“ Avšak „nebol podporený názor, že MBTI meria skutočne dichotomické preferencie alebo kvalitatívne odlišné typy, namiesto toho nástroj meria štyri relatívne nezávislé dimenzie“.

Jungova teória psychologického typu, ktorú publikoval vo svojej knihe z roku 1921, nebola overená kontrolovanými vedeckými štúdiami. Jungove metódy zahŕňali predovšetkým klinické pozorovanie, introspekciu a anekdoty – metódy, ktoré moderná psychológia zväčša považuje za nepresvedčivé.

Jungova teória typov zaviedla postupnosť štyroch kognitívnych funkcií (myslenie, cítenie, vnímanie a intuícia), pričom každá z nich má jednu z dvoch orientácií (extravertná alebo introvertná), spolu osem funkcií. Myersova-Briggsova teória vychádza z týchto ôsmich funkcií, hoci s určitými rozdielmi vo vyjadrení (pozri vyššie Rozdiely oproti Jungovi). Ani Myers-Briggsov, ani Jungov model však neponúkajú žiadny vedecký, experimentálny dôkaz, ktorý by potvrdzoval existenciu, poradie, orientáciu alebo prejavy týchto funkcií.

Štatistická platnosť MBTI ako psychometrického nástroja bola predmetom kritiky. Odhaduje sa, že tretina až polovica publikovaných materiálov o MBTI vznikla na konferenciách Centra pre aplikáciu psychologických typov (ktoré poskytuje školenia v oblasti MBTI) alebo ako príspevky v časopise Journal of Psychological Type (ktorý vydávajú zástancovia Myers-Briggs). Tvrdí sa, že to odráža nedostatok kritického skúmania.

Niektorí výskumníci napríklad očakávali, že skóre bude vykazovať bimodálne rozdelenie s vrcholmi na koncoch škál, ale zistili, že skóre na jednotlivých subškálach bolo v skutočnosti rozdelené centrálne s vrcholmi podobne ako normálne rozdelenie. V strede subškály existuje hranica, takže skóre na jednej strane sa klasifikuje ako jeden typ a skóre na druhej strane ako opačný typ. To nepodporuje koncept typu: normou je, aby sa ľudia nachádzali blízko stredu subškály. „Hoci nedospeli sme k záveru, že neprítomnosť bimodality nevyhnutne dokazuje, že teoretický predpoklad tvorcov MBTI o kategorických „typoch“ osobnosti je neplatný, neprítomnosť empirickej bimodality vo výsledkoch MBTI založených na IRT skutočne odstraňuje potenciálne silný dôkaz, ktorý mali predtým k dispozícii zástancovia „typov“ a ktorý mohli uvádzať na obhajobu svojho stanoviska.“

V roku 1991 výbor Národnej akadémie vied preskúmal údaje z výskumných štúdií MBTI a dospel k záveru, že iba škála I-E má vysokú koreláciu s porovnateľnými škálami iných nástrojov a nízku koreláciu s nástrojmi určenými na hodnotenie rôznych konceptov, čo svedčí o silnej validite. Naopak, škály S-N a T-F vykazujú relatívne slabú validitu. Revízny výbor z roku 1991 vtedy dospel k záveru, že „neexistuje dostatočný, dobre navrhnutý výskum, ktorý by odôvodňoval používanie MBTI v programoch kariérového poradenstva“. Táto štúdia však pri meraní validity vychádzala aj z „validity súvisiacej s kritériami (t. j. predpovedá MBTI konkrétne výsledky týkajúce sa medziľudských vzťahov alebo kariérneho úspechu/pracovného výkonu?“). V etických usmerneniach hodnotenia MBTI sa zdôrazňuje, že typ MBTI „neznamená výnimočnosť, kompetenciu alebo prirodzenú schopnosť, iba to, čo je preferované“. V dodatku k príručke MBTI Form M z roku 2009 sa uvádza: „O nástroji sa hovorí, že je platný, keď meria to, na čo bol navrhnutý (Ghiselli, Campbell a Zedeck, 1981; Murphy a Davidshofer, 2005).“ Štúdie zistili, že výsledky MBTI sú v porovnaní s inými hodnoteniami priaznivé, pokiaľ ide o dôkaz konvergentnej validity, divergentnej validity, konštruktovej validity, vnútornej konzistencie a test-retestovej reliability.

Presnosť MBTI závisí od čestného sebavyjadrenia testovanej osoby:52-53. Na rozdiel od niektorých osobnostných meraní, ako je Minnesota Multiphasic Personality Inventory alebo Personality Assessment Inventory, MBTI nepoužíva stupnice platnosti na hodnotenie prehnaných alebo spoločensky žiaducich odpovedí. V dôsledku toho môžu jednotlivci, ktorí sú k tomu motivovaní, svoje odpovede falšovať a v jednej štúdii sa zistilo, že dimenzia úsudku/vnímania MBTI koreluje so škálou lži Eysenckovho osobnostného dotazníka. Ak sa respondenti „obávajú, že majú čo stratiť, môžu odpovedať tak, ako predpokladajú, že by mali“:53 V etických usmerneniach MBTI sa však uvádza: „Je neetické a v mnohých prípadoch nezákonné vyžadovať od uchádzačov o zamestnanie, aby absolvovali Ukazovateľ, ak sa výsledky použijú na vyradenie uchádzačov.“ Zámerom MBTI je poskytnúť „rámec na pochopenie individuálnych rozdielov a … dynamický model individuálneho rozvoja“.

Terminológia MBTI bola kritizovaná ako veľmi „vágna a všeobecná“, pretože umožňuje, aby akýkoľvek druh správania zodpovedal akémukoľvek typu osobnosti, čo môže viesť k Forerovmu efektu, keď jednotlivci dávajú vysoké hodnotenie pozitívnemu opisu, ktorý sa údajne vzťahuje práve na nich. Iní tvrdia, že hoci sú opisy typov MBTI stručné, sú zároveň charakteristické a presné:14-15. Niektorí teoretici, ako napríklad David Keirsey, rozšírili opisy MBTI a poskytli ešte viac podrobností. Napríklad Keirseyho opisy jeho štyroch temperamentov, ktoré koreloval so šestnástimi osobnostnými typmi MBTI, ukazujú, ako sa temperamenty líšia z hľadiska používania jazyka, intelektuálnej orientácie, vzdelávacích a profesijných záujmov, sociálnej orientácie, sebaobrazu, osobných hodnôt, sociálnych rolí a charakteristických gest rúk:32-207

Pokiaľ ide o faktorovú analýzu, jedna štúdia na 1291 študentoch vysokoškolského veku zistila šesť rôznych faktorov namiesto štyroch používaných v MBTI. V iných štúdiách výskumníci zistili, že škály JP a SN navzájom korelujú.

Podľa Hansa Eysencka: „Je to väčšinou škála spoločenskosti, ktorá celkom dobre koreluje so škálou sociálnej introverzie MMPI (negatívne) a Eysenckovou škálou extraverzie (pozitívne) (Eysenck a Eysenck, 1985). Bohužiaľ, škála má aj zaťaženie neuroticizmu, ktoré koreluje s introvertným koncom. Introverzia teda približne koreluje (t. j. priemerné hodnoty pre mužov a ženy) -,44 s dominanciou, -,24 s agresivitou, +,37 s poníženosťou, +,46 s pripravenosťou na poradenstvo, -,52 so sebadôverou, -,36 s osobným prispôsobením a -,45 s empatiou. Neschopnosť škály oddeliť introverziu a neuroticizmus (v skutočnosti v MBTI neexistuje žiadna škála pre neurotické a iné psychopatologické vlastnosti) je jej najhoršou vlastnosťou, ktorej sa vyrovná len neschopnosť použiť faktorovú analýzu na testovanie usporiadania položiek v škále.“

Niektorí výskumníci interpretovali spoľahlivosť testu ako nízku. V štúdiách sa zistilo, že 39 % až 76 % testovaných sa pri opakovanom testovaní po niekoľkých týždňoch alebo rokoch zaradí do rôznych typov.

Jedna štúdia uvádza, že dichotómie MBTI vykazujú dobrú spoľahlivosť rozdelenia na polovicu; skóre dichotómií je však rozložené do zvonovej krivky a celkové rozdelenie typov je menej spoľahlivé. Takisto spoľahlivosť test-retest je citlivá na čas medzi testami. V rámci každej dichotomickej škály meranej na formulári G zostáva približne 83 % kategorizácií rovnakých, keď sa jednotlivci opätovne testujú do deviatich mesiacov, a približne 75 %, keď sa jednotlivci opätovne testujú po deviatich mesiacoch. Približne 50 % osôb testovaných do deviatich mesiacov zostáva celkovo rovnakým typom a 36 % osôb zostáva rovnakým typom aj po viac ako deviatich mesiacoch. V prípade formy M (najaktuálnejšia forma nástroja MBTI) sa v príručke MBTI uvádza, že tieto výsledky sú vyššie (s. 163, tabuľka 8.6).

V jednej štúdii, keď boli ľudia požiadaní, aby porovnali svoj preferovaný typ s typom, ktorý im bol pridelený na základe hodnotenia MBTI, len polovica ľudí si vybrala rovnaký profil. Kritici tiež tvrdia, že MBTI chýba falzifikovateľnosť, čo môže spôsobiť konfirmačné skreslenie pri interpretácii výsledkov.

Isabel Myersová vo svojom výskume zistila, že podiel rôznych typov osobnosti sa líši podľa výberu povolania alebo štúdia:40-51. Niektorí výskumníci, ktorí skúmali podiely jednotlivých typov v rámci rôznych povolaní, však uvádzajú, že podiel typov MBTI v rámci jednotlivých povolaní je blízky podielu v rámci náhodnej vzorky populácie. Niektorí výskumníci vyjadrili výhrady k významu typu pre spokojnosť s prácou, ako aj obavy z možného zneužitia nástroja pri označovaní jednotlivcov.

Spoločnosť CPP sa stala výhradným vydavateľom Myers-Briggsovho nástroja v roku 1975. Nazýva ho „najpoužívanejším hodnotením osobnosti na svete“, pričom ročne sa vykonajú až dva milióny hodnotení. CPP a ďalší zástancovia uvádzajú, že ukazovateľ spĺňa alebo prevyšuje spoľahlivosť iných psychologických nástrojov, a citujú správy o správaní jednotlivcov.

V niektorých štúdiách sa zistila silná podpora konštruktovej validity, vnútornej konzistencie a test-retestovej spoľahlivosti, hoci boli pozorované rozdiely. Niektorí akademickí psychológovia však kritizovali nástroj MBTI a tvrdili, že „nemá presvedčivé údaje o platnosti“, pričom niektoré štúdie preukázali nízku štatistickú platnosť a spoľahlivosť.

Autorizovaný Myers-Briggs / Keirsey

Neautorizované testy osobnosti inšpirované Myers-Briggs / Keirsey

Ďalšie informácie a eseje o všetkých 16 profiloch Myers-Briggsovho typového indikátora