第四节 对偶比较法与等级排列法

第四节对偶比较法与等级排列法
一、对偶比较法
对偶比较法又称比较判断法。

这个方法由费希纳(1896)的实验美学选择法发展而来，由
寇思(工blrnl894)在其颜色爱好的研究报告中介绍出来，后来又经瑟斯顿进一步发展完善，因此，该方法又称瑟斯顿第五型比较判断法。

这个方法类似恒定刺激法，按照恒定刺激法的方式，应让被试比较标准刺激相变异刺激。

但用这个方法比较美感和态度时，标准刺激要屡次出现，会使人看腻了而影响正确判断，从而改成两刺激对偶比较，这样可以克服恒定法的不足，但其结果又能转化为恒定刺激法的结果。

1、对偶比较法的具体步骤
把所有要比较的刺激两两配对，然后一对一对地呈现，让被试对于刺激的某一特性进行比较并做出判断：两个刺激中哪一个刺激的某种屑性更明显，如甲物比乙物好看，受欢迎……它要求每一个刺激都要分别与其它刺激比较一次。

如果用n代表相比较刺激的数目，那么比较的总次数就是：n(n—I)／2。

例如10个刺激，若每一个刺激都与其它的刺激比较一次，则需比较10(10一1)／2＝45次。

为了控制空间误差、时间误差等系统误差，要求每对刺激随机呈现，用AB法平衡空间和时间误差，即每对的两次比较中某刺激先呈现，在另一次比较时，则后出现等。

记录方式有两种
(I)用字母表示，即当A与B比较时被试觉得A比B好(即某一属性明显)就在A行
B列的交叉处写上“A”，如果B与G比较时，被试报告G比B好，就在B行G列的交叉处写上G，最后统计得分时，记录表上4的个数即为4的分数，同样，B的个数为B的分数，依此类推。

这个得分，称作选择分数，用字母c表示。

所有各刺激所得选择分数的总和应该是比较的总次数，即c＝n(n一1)／2．最后可用这一点，对选择分数的计算是否有误进行核对。

(2)用“1”表示某一特征明显，“o”表示不明显。

c分数的计算很简单，纵列“o”的个数或横行“1”的个数，就是该项的得分数。

关于对选择分数进行核对，前面所讲是在只进行一轮比较，即每一个刺激与另外的刺激只比较一次时c＝n(n一1)／2。

实验中为控制空间、时间等系统误差往往需要比较2次、4次……，因此，c就应是n(n一1)／2乘上同一对刺激相比较的次数。

选择分数百分数的计算是将每个选择分数都除以(n一1)，因为，有n个刺激，每一刺激都要与其他刺激比较一次，这样对某一刺激来说，须比较n一1次，因此所得c的最高分数应是(n一1)分。

用这种方法计算百分数，在出现c为0或c＝n—l时，对于以后的正态转换有一定因难，故选择分数百分数的计算一胶还采用将每一个选择分数加o．5分的办法，其意义是每一个刺激自身相比，无所谓好坏，各得o．5分。

这样，再计算百分数P时，就用n代替n一1去除c。

3．对偶比较的数据处理
(1)数据处理的基本原理
对偶比较是被试对每对刺激中的两个成份进行选择，即某一属性是明显还是不明显，所以实验是两个类别的反应．这同恒定刺激法的两类反应一样，如果把这两类反应称作“有”和“无”或考是“成功”和“失败”，那么每个刺激的选择分数，就是报告“有”或“成功”的次数，而其百分数P，就是报告“有”或“成功”的百分数。

在上表所举的例子中，H的次数是零，即成功次数为零．面A刺激的次数是9次，就是对所有的刺激来说其成功次数是9次，百分数是1，J刺激成功的比例只有22.6……。

选择分数的百分数在一定程度上表示了某一刺激的某个属性被选择为明显的比率。

(2当N＝1时的数据处理
上面已经谈到，对偶比较实验相当于恒定刺激法的实验，特定的刺激范围，代替了单个标准刺激。

因为所有各刺激(i，j…)之间的差异不同，其被反应为“较大”的(即正反应)百分数也不同，据上所述，选择百分数相当于，那么可通过各刺激的选择分数所计算的百分数，查正态表得到Z分数，各刺激所引起的感觉之间，就可以用Z分数表示其间感觉强度的差别，这样就将各刺激的感觉转化为以标准差为单位的等距量表。

有了这个量表不仅可以说出各刺激特性被评定的顺序，而且可以知道它们之间的距离(是以标准差为单位的)。

如果其原点为0(利用加上一个数来得到，各实验不同，所加的数也不同，则可得到一个有相对零点的等距量表。

(3)当N＞1时的数据处理
上面所谈的只是一个被试对偶比较的结果处理。

显然，个人的爱好对于一个有效的量表，并不是可靠的，因此需要若干个体的良好取样，把各个被试对各刺激选择分数加起来就得到一组被试的结果．可以通过累积的c分数计算p以及z分数来计算。

例；对红、橙、黄、绿、蓝五种颜色的乒乓球拍的颜色爱好评价，制定量表以决定其生产数量。

选取500名被试，每个被试对每对颜色球拍前后比较2次，那么每一对偶颜色的比较就是1000次，如红色与橙色比较，喜欢红色的517人次，那么喜欢橙色的就是483人次，二者加起来是looo次。

五种颜色，每人需比较5(5—1)／2次，共2轮，因此，每人得比较20次，即应有20个反应，500人则有20×500＝10000次反应。