@bdndjcmf прислал прикольное видео с оптическим потоком во время передвижения. Как движения головы и глаз позволяют получать необходимую информацию из среды. Ближе к концу на экране появляется комментарий:
“Studying human behavior in natural environments reveals the sensory inputs and motor activities that drove the evolution of our nervous system“.
Это суть экологического подхода к изучению нервной системы. Мне он кажется очень правильным, хотя разделяется далеко не всеми учёными. Очень часто люди сфокусированы на том, как анатомия и физиология нервной системы порождают психические процессы и поведение. А на самом деле, это среда – через требования к поведению и психике –заставляет нашу нервную систему эволюционировать определённым образом. Жираф не начинает есть листья на деревьях из-за того, что шея длинная. Шея длинная из-за того, что жираф ест листья на деревьях (читай: жирафы, дотягивавшиеся до высоких веток, выживали чаще). Вроде очевидно, но вот даже классные исследователи поведения животных продолжают настаивать, что организация мозга – вот что важно для интеллектуального поведения, а не требования среды.
https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/j214ja/retinal_optic_flow_during_natural_locomotion_oc/
“Studying human behavior in natural environments reveals the sensory inputs and motor activities that drove the evolution of our nervous system“.
Это суть экологического подхода к изучению нервной системы. Мне он кажется очень правильным, хотя разделяется далеко не всеми учёными. Очень часто люди сфокусированы на том, как анатомия и физиология нервной системы порождают психические процессы и поведение. А на самом деле, это среда – через требования к поведению и психике –заставляет нашу нервную систему эволюционировать определённым образом. Жираф не начинает есть листья на деревьях из-за того, что шея длинная. Шея длинная из-за того, что жираф ест листья на деревьях (читай: жирафы, дотягивавшиеся до высоких веток, выживали чаще). Вроде очевидно, но вот даже классные исследователи поведения животных продолжают настаивать, что организация мозга – вот что важно для интеллектуального поведения, а не требования среды.
https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/j214ja/retinal_optic_flow_during_natural_locomotion_oc/
Reddit
From the dataisbeautiful community on Reddit: Retinal optic flow during natural locomotion [OC]
Explore this post and more from the dataisbeautiful community
#stats #R
Каждый раз, когда мне кажется, что я уже точно понимаю, как работают смешанные модели, я открываю новые детали, судя по которым я всегда всё делал неправильно:
https://stats.stackexchange.com/questions/285021/repeated-measures-analysis-why-nest-experimental-factors-within-subject-factor
Если коротко, то, чтобы сделать в lme4 тест, аналогичный анове с повторными измерениями, нужна такая спецификация случайных эффектов:
Каждый раз, когда мне кажется, что я уже точно понимаю, как работают смешанные модели, я открываю новые детали, судя по которым я всегда всё делал неправильно:
https://stats.stackexchange.com/questions/285021/repeated-measures-analysis-why-nest-experimental-factors-within-subject-factor
Если коротко, то, чтобы сделать в lme4 тест, аналогичный анове с повторными измерениями, нужна такая спецификация случайных эффектов:
y ~ A + B + (1|id) + (1|id:A) + (1|id:B)Cross Validated
Repeated measures analysis: why nest experimental factors within subject factor?
Consider a pure repeated measures design, with (let's say) 3 experimental within-subject factors A, B, and C, and (for simplicity) 2 levels per factor. So we have 2*2*2 = 8 measurements per subject...
Шуточка в тему:
How I imagine statisticians see me fitting my linear mixed effects models in R
https://twitter.com/raybbecker/status/638440462513250304?s=21
How I imagine statisticians see me fitting my linear mixed effects models in R
https://twitter.com/raybbecker/status/638440462513250304?s=21
X (formerly Twitter)
Ray Becker (@raybecker.bsky.social) (@raybbecker) on X
How I imagine statisticians see me fitting my linear mixed effects models in R http://t.co/kxPYDTO9zo
Пока искал этот твит, обнаружил разницу между гуглом и яндексом
Куча визуализаций об удовлетворённости жизнью в разных странах. Особенно любопытно про воспринимаемую свободу ("свобода распоряжаться своей жизнью"): по самоотчётам среди самых несвободных стран мира – Гаити и Украина, а среди самых свободных – Узбекистан и ОАЭ.
https://ourworldindata.org/happiness-and-life-satisfaction
https://ourworldindata.org/happiness-and-life-satisfaction
❤1
Благодаря карантину прочитал / прослушал много книг, в том числе и околонаучных. Есть довольно известная #книга про силу воли у Келли Макгонигал (Kelly McGonigal, The Willpower Instinct; по-русски – Сила Воли). Давно лежала у меня в закладках, наконец-то прочитал. Вполне хорошая книга с кучей разных техник и советов для каждодневного использования.
Симптоматично, что, несмотря на научный базис книги (там постоянно ссылки на исследования) в ней практически не упоминаются те нейрокогнитивные теории, которые развиваются сегодня в области когнитивного контроля, самоконтроля, внимания. Так, например, теория мониторинга конфликта, представленная в статье 2001 года, которая была процитирована больше 7000 раз, в книге вообще не упоминается. И это не критика книги, это рефлексия по поводу прикладного потенциала когнитивной науки…
Симптоматично, что, несмотря на научный базис книги (там постоянно ссылки на исследования) в ней практически не упоминаются те нейрокогнитивные теории, которые развиваются сегодня в области когнитивного контроля, самоконтроля, внимания. Так, например, теория мониторинга конфликта, представленная в статье 2001 года, которая была процитирована больше 7000 раз, в книге вообще не упоминается. И это не критика книги, это рефлексия по поводу прикладного потенциала когнитивной науки…
Как выглядят эффекты (например, разница между двумя группами в эксперименте) в опубликованных исследованиях, и что люди о них думают (source).
Сделал ещё в качестве памятки два графика: как выглядит типичный эффект из экспериментальной психологии и как выглядит по-настоящему большой (заметный невооружённым взглядом) эффект – разница в росте между мужчинами и женщинами
Сделал ещё в качестве памятки два графика: как выглядит типичный эффект из экспериментальной психологии и как выглядит по-настоящему большой (заметный невооружённым взглядом) эффект – разница в росте между мужчинами и женщинами
Поделюсь, раз уж зашёл разговор, хорошей статьёй о размере эффекта: много примеров, развивающих интуитицию о том, что разные размеры эффекта означают, а также таблички с примерами размеров эффектов в прикладных работах
Another way to interpret effect sizes is to compare them to the effect sizes of differences that are familiar. For example, Cohen (1969, p23) describes an effect size of 0.2 as 'small' and gives to illustrate it the example that the difference between the heights of 15 year old and 16 year old girls in the US corresponds to an effect of this size. An effect size of 0.5 is described as 'medium' and is 'large enough to be visible to the naked eye'. A 0.5 effect size corresponds to the difference between the heights of 14 year old and 18 year old girls. Cohen describes an effect size of 0.8 as 'grossly perceptible and therefore large' and equates it to the difference between the heights of 13 year old and 18 year old girls.
It's the Effect Size, Stupid
Another way to interpret effect sizes is to compare them to the effect sizes of differences that are familiar. For example, Cohen (1969, p23) describes an effect size of 0.2 as 'small' and gives to illustrate it the example that the difference between the heights of 15 year old and 16 year old girls in the US corresponds to an effect of this size. An effect size of 0.5 is described as 'medium' and is 'large enough to be visible to the naked eye'. A 0.5 effect size corresponds to the difference between the heights of 14 year old and 18 year old girls. Cohen describes an effect size of 0.8 as 'grossly perceptible and therefore large' and equates it to the difference between the heights of 13 year old and 18 year old girls.
It's the Effect Size, Stupid
Настоящие шутки для нердов поймут только нерды
https://www.amazon.com/This-not-pipe-Science-History/dp/B07DNS8FSZ?customId=B0752XK16C&th=1
https://www.amazon.com/This-not-pipe-Science-History/dp/B07DNS8FSZ?customId=B0752XK16C&th=1
Не новая, но интересная методологическая #статья: авторы говорят, что психологии надо сместить фокус с объяснения поведения на предсказание поведения. И предлагают использовать в психологии для этого приёмы из машинного обучения. К её более подробному обсуждению я ещё вернусь #методология
https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1745691617693393?casa_token=VHDDU-0U3_kAAAAA%3AK4AWfeJeAn1BRDJFGa6dZhQRVdsobxBhuR720zDihR2tkaVaglWxspR6v5BPXWppGunRmeoZdNlAkLM
https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1745691617693393?casa_token=VHDDU-0U3_kAAAAA%3AK4AWfeJeAn1BRDJFGa6dZhQRVdsobxBhuR720zDihR2tkaVaglWxspR6v5BPXWppGunRmeoZdNlAkLM
SAGE Journals
Choosing Prediction Over Explanation in Psychology: Lessons From Machine Learning - Tal Yarkoni, Jacob Westfall, 2017
Psychology has historically been concerned, first and foremost, with explaining the causal mechanisms that give rise to behavior. Randomized, tightly controlled...
Яэль Нив из Принстона – известная своими нейронаучными работами – опубликовала препринт статьи о том, что исследования поведения (читай: когнитивная психология) говорят нам как о поведении, так и о мозге больше, чем сама по себе нейрофизиология.
https://psyarxiv.com/y8mxe/
Несколько цитат:
behavioral work contributes more to our understanding of the brain than neuroscience has contributed to understanding the mind
the list of true discoveries about perception and cognition from neural measurements or perturbations that were not already known from studies of behavior is embarrassingly short
my argument is therefore that pure behavioral research is not only critical for understanding the mind – it is also the cornerstone of understanding how mental processes are implemented
in the brain
in basic cognitive psychology research, the role of neuroscience has been suggested to be that of “constraining theories of representation and computation” (Cushman, 2020). … The brain is complex and forgiving – it represents many quantities that may be ancillary to a specific function, and can solve a specific problem through several, often redundant mechanisms. As a result, neural data are often only weakly constraining, if at all
#статья #методология
https://psyarxiv.com/y8mxe/
Несколько цитат:
behavioral work contributes more to our understanding of the brain than neuroscience has contributed to understanding the mind
the list of true discoveries about perception and cognition from neural measurements or perturbations that were not already known from studies of behavior is embarrassingly short
my argument is therefore that pure behavioral research is not only critical for understanding the mind – it is also the cornerstone of understanding how mental processes are implemented
in the brain
in basic cognitive psychology research, the role of neuroscience has been suggested to be that of “constraining theories of representation and computation” (Cushman, 2020). … The brain is complex and forgiving – it represents many quantities that may be ancillary to a specific function, and can solve a specific problem through several, often redundant mechanisms. As a result, neural data are often only weakly constraining, if at all
#статья #методология
PsyArXiv
The primacy of behavioral research for understanding the brain
Understanding the brain requires us to answer both what the brain does, and how it does it. Using a series of examples, I make the case that behavior is often more useful than neuroscientific measurements for answering the first question. Moreover, I show…
Про то, как научные фонды не финансируют исследования без нейрофизиологических методов, даже если они для проекта не нужны (оттуда же):
As examples, a program officer at the National Institute for Mental Health (NIMH) requested that a colleague withdraw her funding application from consideration prior to review, saying that regardless of reviewers’ evaluation, the clearly mental-health relevant research will not be funded as it does not include a neural component; I have similarly been told, on consultation with several program officers, that a computational psychiatry center that focuses on behavioral measures is not of interest to NIMH unless we include neuroscience methods such as fMRI or MEG, despite research so far showing little return for such techniques in understanding mental illness (Roiser, 2015), not to mention in developing clinically-feasible tools for diagnosis and treatment selection.
As examples, a program officer at the National Institute for Mental Health (NIMH) requested that a colleague withdraw her funding application from consideration prior to review, saying that regardless of reviewers’ evaluation, the clearly mental-health relevant research will not be funded as it does not include a neural component; I have similarly been told, on consultation with several program officers, that a computational psychiatry center that focuses on behavioral measures is not of interest to NIMH unless we include neuroscience methods such as fMRI or MEG, despite research so far showing little return for such techniques in understanding mental illness (Roiser, 2015), not to mention in developing clinically-feasible tools for diagnosis and treatment selection.