Форум аутичных людей

IncrediblyClose писал(а): ↑
22 окт 2023, 23:52
а эти?

Так-то, конечно, можно предположить что угодно. Например, что создатели теста считают, что раз человек способен видеть чужие боль и несчастье, это свидетельствует о межличностном понимании, даже если он никак не реагирует. А обращение к человеку по делу, по их мнению, может быть, тоже свидетельствуют о межличностном понимании, для обращения по делу оно тоже в какой-то степени нужно.

IncrediblyClose писал(а): ↑
23 окт 2023, 00:13

Alarika писал(а): ↑Логика их неизвестна никогда.
как раз наоборот

Я имею в виду, что мне неизвестна. Тесты, они все странные (опять же, по моему личному восприятию и мнению).

IncrediblyClose писал(а): ↑А то о чем пишет NiceFellow, в корне не верно, потому что по вертикали идет не подшкала (subscale), а наименование factor.

"Факторы" это общий термин из метода главных компонент (в рамках широкой группы методов факторного анализа). В данном случае факторы это и есть подшкалы теста. То есть имеется ввиду одно и то же (скорее всего, эту таблицу готовил другой соавтор, который проводил факторный анализ, так что у него factors, а тот, кто писал текст, занимался отбором вопросов и общей схемой опросника, потому у него subscales).

Даже не пытайтесь меня здесь переубедить, я в этой теме почти что специалист)

IncrediblyClose писал(а): ↑
23 окт 2023, 00:11
по вертикали идет не подшкала (subscale), а наименование factor.

По вертикали они назвали фактор, а на самом деле это исследуемая шкала. А вопросы сбоку сгруппированы в соответствующие группы для удобства задавания их, подсчёт всё равно по вертикали идёт.

То есть, вопросы имеют наибольшее значение на соответствующий себе столбец (это жирным шрифтом, числа больше), но в некоторой степени и на другие исследуемые столбики.

Это запутанно. Это трудно понимать. Не представляю, как ученые с этим работают. У них все статьи в этих сложностях или ещё больших.

Поэтому из статей, похожих на научные, если они вдруг случайно попадаются мне, я читаю начало и конец. Середину понять невозможно (мне).

IncrediblyClose писал(а): ↑так вы в целом график Аларики постройте. Речь о соотношениях значений подшкал, а не о конкретном значении каждой. Спустите значения, как если бы человек отвечал менее радикально, и увидите кривую, близкую к депрессии. Расстройство определяется именно рисунком соотношений. К примеру, при аутизме четко прослеживаются два пика по 1 и 2 шкалам, что соответствует облигатному симптому А. для аутизма по ДСМ-5.
Здесь мы видим кривую депрессии, где значение "ограниченность эмпатии" ниже, чем "ограниченность контактов", а при аутизме ровно наоборот.

Ну я так и сделал, мысленно построил кривую. Она вроде как ближе всего к оранжевой. Можно ли "спускать" кривую, как вы описываете, я не вполне уверен,

NiceFellow, понятно. Ну я-то наоборот нуб, у меня 2 по математике.
Alarika, спасибо.

Пересчитала по вертикали - стало еще хуже

1. Reduced contact = 10.27
2. Reduced empathy = 8.56
3. Reduced interpersonal insight = 9.01
4. Violations of social conventions = 3.74
5. Insistence on sameness = 11.7
6. Sensory stimulation & motor stereotypies = 7.46

Total = 50.74

Alarika писал(а): ↑1. reduced contact = 5,93
2. reduced empathy = 3,4
3. reduced interpersonal insight = 3,86
4. violation of social conventions = 2,45
5. insistence on sameness = 12,25
6. sensory stimulation & motor stereotypies = 6,48
Total = 34,37

очень странный у вас график, как если бы нейросеть проходила
первый был правдоподобнее и похож на рас
а это окр какое-то в рамках шизофрении и депрессии с высокой эмпатией (это вообще легально?)
особенно insistence on sameness - больше 12 смущает - такое значение даже на графике не отобразить

Похоже, что у них в таблице опечатки. Строка "You feel the urge to often touch things to see what they feel like" коэффициент 0.70 должен быть по идее жирным, но он смещен, очевидно, влево. И таким образом завышает шкалу 5 (ригидность), вместо своей 6й. У меня на этот вопрос стоял ответ 0, так что он не повлиял, но у кого-то наверное может искажать.

Короче, чтобы больше не мучиться, я сделал маленькую программку на python,

Код: Выделить всё

import numpy as np

M = np.array([
[ 0.55,  0   ,  0.13, -0.25,  0   ,  0   ],
[ 0.74,  0   ,  0   ,  0   ,  0   ,  0   ],
[ 0.71,  0   ,  0   ,  0.10,  0   ,  0   ],
[ 0.69, -0.10,  0.11,  0   ,  0   ,  0   ],
[ 0.63,  0.11,  0   ,  0   ,  0   ,  0   ],
[ 0.51,  0   ,  0.18,  0   ,  0.13,  0   ],
[ 0.68,  0   ,  0   ,  0.12,  0   ,  0   ],
[ 0   ,  0.64,  0.23,  0   ,  0   ,  0   ],
[ 0.13,  0.66,  0.15,  0   ,  0   , -0.11],
[ 0.10,  0.61,  0.22,  0   ,  0   ,  0   ],
[ 0   ,  0.76, -0.22,  0   ,  0   ,  0.11],
[ 0   ,  0.72,  0.16,  0   ,  0   ,  0   ],
[ 0.24,  0.51, -0.11,  0   ,  0   ,  0.17],
[ 0   ,  0.82, -0.20,  0   ,  0   ,  0   ],
[ 0   ,  0   ,  0.69,  0   ,  0   ,  0   ],
[-0.16,  0   ,  0.68,  0   ,  0.14,  0   ],
[ 0   , -0.19,  0.77,  0   , -0.12,  0   ],
[ 0.16, -0.23,  0.57,  0.17,  0   ,  0   ],
[ 0   ,  0   ,  0.74,  0   ,  0   ,  0   ],
[ 0   ,  0   ,  0.68,  0   ,  0   ,  0   ],
[ 0   ,  0.24,  0.56,  0   ,  0.17,  0   ],
[ 0.11,  0   ,  0.55,  0   ,  0   ,  0   ],
[ 0   ,  0   ,  0   ,  0.66,  0   ,  0   ],
[-0.10,  0   ,  0   ,  0.65,  0   ,  0   ],
[ 0   ,  0   ,  0.19,  0.43, -0.14,  0   ],
[ 0   , -0.14,  0.26,  0.44,  0   ,  0.13],
[ 0   ,  0.24,  0   ,  0.53,  0   ,  0   ],
[ 0   ,  0   , -0.16,  0.55,  0   ,  0   ],
[ 0   ,  0   ,  0.13,  0   ,  0.73,  0   ],
[ 0   ,  0   ,  0   ,  0   ,  0.75,  0   ],
[-0.11,  0.14,  0   ,  0   ,  0.69,  0   ],
[ 0.27,  0   , -0.16,  0   ,  0.64,  0   ],
[ 0   , -0.13,  0.18,  0   ,  0.67,  0   ],
[ 0   ,  0   ,  0   ,  0   ,  0.77,  0   ],
[ 0   ,  0   ,  0   ,  0   ,  0.78,  0   ],
[ 0   ,  0   ,  0   ,  0   ,  0.65,  0   ],
[-0.10,  0   ,  0.11,  0.10,  0   ,  0.56],
[ 0   ,  0   ,  0   ,  0   , -0.17,  0.67],
[ 0.14,  0   ,  0   ,  0   ,  0   ,  0.60],
[ 0   ,  0   ,  0   ,  0   ,  0   ,  0.61],
[-0.12,  0   ,  0   ,  0   ,  0   ,  0.56],
[-0.13,  0   , -0.11,  0   ,  0   ,  0.70],
[ 0   ,  0   ,  0   ,  0   ,  0   ,  0.57],
[ 0.14,  0   ,  0   ,  0   ,  0.18,  0.44]])

a = np.array(
[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
 2, 2, 2, 2, 2, 2,
 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])

factors = a.dot(M)
print(factors)
print(sum(factors))

В конце после строчки a = np.array( стоит вереница чисел 2,2,2,... - туда нужно подставить ваши ответы (в той последовательности, как они идут в таблице).
У меня она даёт в точности то, что я посчитал вручную.

А экстремальный результат, если на все отвечать 2:
[10.16 9.32 12.66 7. 11.74 10.02]
Total=60.9

Гениально

1. Reduced contact = 10.27
2. Reduced empathy = 8.56
3. Reduced interpersonal insight = 8.79
4. Violations of social conventions = 3.74
5. Insistence on sameness = 10.3
6. Sensory stimulation & motor stereotypies = 8.86

Total = 50.52

Ida писал(а): ↑Если кто-то достаточно владеет английским и хочет перевести тест — переведите, я проверю перевод и добавлю на сайт.

Вот так вышло. Не претендую на 100% передачу оттенков смысла, кое-где было трудно.

44 вопроса ASPQ на русском языке »

Чёт пока это переводил, мне начали представляться разные книжно-киношные маньяки :)

Форум аутичных людей

Тест ASBQ (Horwitz et al. 2016)

Re: Тест ASBQ (Horwitz et al. 2016)

Re: Тест ASBQ (Horwitz et al. 2016)

Re: Тест ASBQ (Horwitz et al. 2016)

Re: Тест ASBQ (Horwitz et al. 2016)

Re: Тест ASBQ (Horwitz et al. 2016)

Re: Тест ASBQ (Horwitz et al. 2016)

Re: Тест ASBQ (Horwitz et al. 2016)

Re: Тест ASBQ (Horwitz et al. 2016)

Re: Тест ASBQ (Horwitz et al. 2016)

Re: О тестах