Тест дерево интерпретация: Проективная методика рисунок дерева
Тест дерево с человечками: две картинки интерпретация
Тест с человечками на дереве
Тест дерево с человечками выглядит достаточно легкомысленно. Схематичное изображение бесполых созданий не соответствует серьезности исследования. А зря! Тест Уилсона «дерево с человечками» создавался для важной цели – исследования эмоционального состояния детей в период его учебы. Как оказалось позже, результаты тестирования актуальны и для взрослых людей.
Психологический тест человечки на дереве
Суть теста бесконечно проста.
Есть рисунок дерева. На нем человечки на разной высоте и в разных позах. Надо найти такого, которой вызывает стойкие ассоциации с собой любимым. В текущий момент времени, конечно. Далее следует интерпретация теста дерево с человечками.
Смотрим картинку. Думаем и выбираем. Где Вы на этом дереве?
Для контроля можно посмотреть и художественный аналог тест дерева с человечками. Здесь уже присутствует некоторая расшифровка характеров, эмоций, возраста и настроения.
Если результат неизменен, читаем дальше.
Тест человечки на дереве: интерпретация
Чтобы расшифровать тест, достаточно прочитать описание к выбранному персонажу.
1 и 3, 6 и 7 – поза целеустремленного человека, который ничего не боится – ни препятствий, ни преград на пути.
2, 11 и 12, 18 и 19 – коммуникабельная личность, нацеленная на помощь друзьями и близким.
4 – устойчивая жизненная позиция помогает достигать высоких результатов в делах, особенно если на пути не возникают серьезные трудности.
5 – характерна быстрая утомляемость, слабость из-за небольшого запаса энергии и жизненных сил.
9 – просто очень веселый по жизни человек, любитель развлечений.
13 и 21 – тревожность и замкнутость ведут к минимизации круга общения и снижению коммуникабельности.
8 – любит погружаться в свой мир, уходить в себя, мечтать и размышлять.
10 и 15 – нормальная адаптация к текущей жизненной ситуации, полный комфорт и довольство окружающим миром.
14 – на лицо внутренний кризис, эмоциональные проблемы и даже начало депрессии.
20 – завышенная самооценка лидера требует максимального внимания окружающих к себе любимому.
16 – устал от жизни и необходимости поддерживать других, поэтому получает сам поддержку от человечка № 17.
Тест человечки на дереве для детей
Наиболее высокого результата и понимания ощущений ребенка в мире можно достичь, если до прохождения теста обсудить со школьником какою-то конкретную жизненную ситуацию. Тогда ответ на нее невольно отразится в результатах исследования.
Также стоит помнить, что изначально рисунок создавался для младшешкольников, чтобы понять, как дети освоились в школе и насколько их мнение о себе соответствует действительности.
Тест 20 человечков на дереве удивительно точен в текущем анализе ситуации. Поэтому к нему стоит возвращаться для контроля и лучшего понимания себя. Как вариант можно сохранить ссылку на тест в социальных сетях – кнопки для лайков сбоку.
Тест дерево с человечками выглядит достаточно легкомысленно. Схематичное изображение бесполых созданий не соответствует серьезности исследования. А зря! Тест Уилсона «дерево с человечками» создавался для важной цели – исследования эмоционального состояния детей в период его учебы. Как оказалось позже, результаты тестирования актуальны и для взрослых людей.
Суть теста бесконечно проста.
Есть рисунок дерева. На нем человечки на разной высоте и в разных позах. Надо найти такого, которой вызывает стойкие ассоциации с собой любимым. В текущий момент времени, конечно. Далее следует интерпретация теста дерево с человечками.
Смотрим картинку. Думаем и выбираем. Где Вы на этом дереве?
Для контроля можно посмотреть и художественный аналог тест дерева с человечками. Здесь уже присутствует некоторая расшифровка характеров, эмоций, возраста и настроения. Если результат неизменен, читаем дальше.
1 и 3, 6 и 7 поза целеустремленного человека, который ничего не боится ни препятствий, ни преград на пути.
Mn-zd. ru
20.10.2017 10:05:00
2017-10-20 10:05:00
Источники:
Https://mn-zd. ru/obshhenie-s-detmi/test-derevo-s-chelovechkami-interpretaciya/
Тест Дерево с человечками » /> » /> .keyword { color: red; }
Тест с человечками на дереве
Автор этого теста — известный британский психолог Пип Уилсон (Pip Wilson). Он был создан для школьников с целью проверить, как они освоились в школе за первые три года. Однако позже выяснилось, что он актуален и для взрослых. Тест помогает человеку определить его настоящее и желаемое эмоциональное состояние и даже в какой-то степени осознать свое положение в обществе.
Инструкция дается в следующей форме:
«Рассмотрите это дерево. Вы видите на нем и рядом с ним множество человечков. У каждого из них разное настроение, и они занимают различное положение. Возьмите красный фломастер и разукрасьте того человечка, который напоминает вам себя, похож на вас, ваше настроение в школе и ваше положение.
Бывает так, что некоторые дети просят разрешения обозначить позиции двух человечков.
В этом случае не следует ограничивать их выбор, но необходимо зафиксировать, какой человечек был отмечен в первую очередь, какой во вторую, так как соотношение этих выборов может быть достаточно информативным.
Расшифровка результатов теста:
Если вы выбрали позицию № 1, 3, 6 или 7, то это характеризует вас как целеустремленного человека, который не боится никаких препятствий и преград.
Если ваш выбор пал на один из следующих номеров: 2, 11, 12, 18 или 19, то вы общительный человек, который всегда окажет любую поддержку друзьям.
Выбор человечка под номером 4 определяет вас как человека с устойчивой жизненной позицией и желающего добиться всевозможных успехов без преодоления трудностей.
Номер 5 — вы часто бываете утомлены, слабы, у вас небольшой запас жизненных сил.
Выбор пал на человечка под номером 9 — вы веселый человек, любящий развлечения.
Номер 13 или 21 — вы замкнуты, часто подвержены внутренним тревогам и избегаете частого общения с людьми.
Номер 8 — вы любите уходить в себя, размышлять о чем-то своем и погружаться в собственный мир.
Если вы выбрали номера 10 или 15 — у вас нормальная адаптация к жизни, вы находитесь в комфортном состоянии.
Номер 14 — вы падаете в эмоциональную пропасть, скорее всего, подвержены внутреннему кризису.
Позицию номер 20 обычно выбирают люди с завышенной самооценкой. Вы прирожденный лидер и хотите, чтобы люди прислушивались именно к вам и ни к кому другому.
Выбор пал на человечка № 16? Вы ощущаете себя уставшим от необходимости поддерживать кого-то, но, возможно, вы увидели на этой картинке, что номер 17 вас обнимает — в таком случае вы склонны расценивать себя как человека, окруженного вниманием.
Характеризует установку на преодоление препятствий
Общительность, дружескую поддержку
Устойчивость положения (желание добиваться успехов, не преодолевая трудности)
Утомляемость, общая слабость, небольшой запас сил, застенчивость
Мотивация на развлечения
Отстраненность, замкнутость, тревожность
Отстраненность от учебного процесса, уход в себя
Комфортное состояние, нормальная адаптация
Кризисное состояние, «падение в пропасть»
Часто выбирают как перспективу учащиеся с завышенной самооценкой и установкой на лидерство.
Вы ощущаете себя уставшим от необходимости поддерживать кого-то, но, возможно, вы увидели на этой картинке, что номер 17 вас обнимает в таком случае вы склонны расценивать себя как человека, окруженного вниманием.
Infourok. ru
20.08.2020 5:07:56
2020-08-20 05:07:56
Источники:
Https://infourok. ru/test-derevo-s-chelovechkami-1333703.html
Тест с человечками на дереве расшифровка » /> » /> .
keyword { color: red; }
Тест с человечками на дереве
Тест дерево с человечками выглядит достаточно легкомысленно. Схематичное изображение бесполых созданий не соответствует серьезности исследования. А зря! Тест Уилсона «дерево с человечками» создавался для важной цели – исследования эмоционального состояния детей в период его учебы. Как оказалось позже, результаты тестирования актуальны и для взрослых людей.
Психологический тест человечки на дереве
Суть теста бесконечно проста.
Есть рисунок дерева. На нем человечки на разной высоте и в разных позах. Надо найти такого, которой вызывает стойкие ассоциации с собой любимым. В текущий момент времени, конечно. Далее следует интерпретация теста дерево с человечками.
Смотрим картинку. Думаем и выбираем. Где Вы на этом дереве?
Для контроля можно посмотреть и художественный аналог тест дерева с человечками. Здесь уже присутствует некоторая расшифровка характеров, эмоций, возраста и настроения.
Если результат неизменен, читаем дальше.
Тест человечки на дереве: интерпретация
Чтобы расшифровать тест, достаточно прочитать описание к выбранному персонажу.
1 и 3, 6 и 7 – поза целеустремленного человека, который ничего не боится – ни препятствий, ни преград на пути.
2, 11 и 12, 18 и 19 – коммуникабельная личность, нацеленная на помощь друзьями и близким.
4 – устойчивая жизненная позиция помогает достигать высоких результатов в делах, особенно если на пути не возникают серьезные трудности.
5 – характерна быстрая утомляемость, слабость из-за небольшого запаса энергии и жизненных сил.
9 – просто очень веселый по жизни человек, любитель развлечений.
13 и 21 – тревожность и замкнутость ведут к минимизации круга общения и снижению коммуникабельности.
8 – любит погружаться в свой мир, уходить в себя, мечтать и размышлять.
10 и 15 – нормальная адаптация к текущей жизненной ситуации, полный комфорт и довольство окружающим миром.
14 – на лицо внутренний кризис, эмоциональные проблемы и даже начало депрессии.
20 – завышенная самооценка лидера требует максимального внимания окружающих к себе любимому.
16 – устал от жизни и необходимости поддерживать других, поэтому получает сам поддержку от человечка № 17.
Тест человечки на дереве для детей
Наиболее высокого результата и понимания ощущений ребенка в мире можно достичь, если до прохождения теста обсудить со школьником какою-то конкретную жизненную ситуацию. Тогда ответ на нее невольно отразится в результатах исследования.
Также стоит помнить, что изначально рисунок создавался для младшешкольников, чтобы понять, как дети освоились в школе и насколько их мнение о себе соответствует действительности.
Тест 20 человечков на дереве удивительно точен в текущем анализе ситуации. Поэтому к нему стоит возвращаться для контроля и лучшего понимания себя. Как вариант можно сохранить ссылку на тест в социальных сетях – кнопки для лайков сбоку.
Главная \ Игротека \ Метаграммы
Метаграмма — это загадка, в которой из загаданного слова путем замены одной буквы на другую получается новое слово.
1) C «Т» — на полке нахожусь,
C «Д» я для жилья гожусь.
2) На речном лежала дне.
Заменили букву мне,
Мчусь, колесами шурша.
3) Если вы мне вместо «А»
Мягкий знак дадите,
Cразу сорную траву
В птицу превратите.
4) С буквой «Н» в начале слова
Я сижу на лесенке.
И представьте, я готова
Напевать вам песенки.
Букву «Н» на «Р» сменяю,
Строем с песней зашагаю.
5) C буквой «Р» — борьба, сраженье,
C «К» — снаряд для упражнения.
6) C глухим шипящим — я числительное,
Со звонким — имя существительное.
7) C «Д» меня ты в шашках встретишь,
C «Р» вокруг картин заметишь.
8) C буквой «Г» — он композитор,
С буквой «Ф» — большая птица,
C «Б» — в лесу его ищите,
C «М» — артисту пригодится.
9) Я не груша и не слива,
А другой душистый плод.
Но могу я стать заливом —
Это вмиг произойдет,
Только нужно для того
«А» поставить вместо «О».
12)Мне не пройти ветвистый лес,
Мои рога в ветвях застрянут,
Но обменяй мне «Л» на «С» —
И листья леса не завянут.
13)C глухим согласным — наливаюсь в поле,
Cо звонким — сам звеню я на раздолье.
14)Когда я с «Д» — меня сорвут,
Когда я с «Т» — на мне плывут.
15)Меня найдешь на дереве,
И в книге, и в тетрадке.
Но птицей стать я захотел —
И мне не нужно букву «Л».
Мне «А» вначале напиши
И, как зовут меня, реши.
16)C «Ю» по воде скольжу,
C «Я» — на голове сижу.
17)Мне недолго измениться:
С «С» — я рыба, с «Ф» — я птица.
18)C глухим согласным мы его читаем,
Cо звонким — в нем мы обитаем.
19)C «Е» — я жаркая пора,
C «О» — настольная игра.
20)Меня ты не напрасно ценишь,
Тебя насытить я могу,
Но если «У» на «Е» ты сменишь —
Я по деревьям побегу.
21)C «П» — на дереве,
C «К» — под деревом.
Арифмогрифы Логогрифы Палиндромы
Методику «Дерево» (автор Д. Лампен) адаптировал Л. П. Пономаренко. Она может использоваться для оценки успешности адаптации ребенка в начале школьного обучения и при переходе в среднее звено. Методика позволяет достаточно быстро определить особенности протекания адаптационного процесса, выявить возможные проблемы ребенка. Дети, погружаясь в рисуночную деятельность, с удовольствием выполняют предложенные задания, легко отождествляют себя с тем или иным человечком.
Содержание методики (её ещё называют «Дерево с человечками»):
Ученикам предлагаются листы с готовым изображением сюжета: дерево и располагающиеся на нем и под ним человечки. Каждый учащийся получает лист с изображением дерева и расположенных на нем человечков (но без нумерации фигурок).
Не рекомендуется предлагать учащимся сразу подписывать на листе свою фамилию, так как это может повлиять на их выбор. (когда берешь у ребёнка лист с выполненным заданием, скажи ему: «подпиши»).
Инструкция дается в следующей форме:
«Рассмотрите это дерево. Вы видите на нем и рядом с ним множество человечков. У каждого из них разное настроение, и они занимают различное положение. Возьмите красный фломастер и разукрасьте того человечка, который напоминает вам себя, похож на вас, ваше настроение в школе и ваше положение. Возможно, чем выше на дереве находится человечек, тем выше его достижения, тем более он успешен в школе. Теперь возьмите зеленый фломастер и разукрасьте того человечка, которым вы хотели бы быть и на чьем месте вы хотели бы находиться».
Бывает так, что некоторые дети просят разрешения обозначить позиции двух человечков.
В этом случае не следует ограничивать их выбор, но необходимо зафиксировать, какой человечек был отмечен в первую очередь, какой во вторую, так как соотношение этих выборов может быть достаточно информативным.
Интерпретация результатов методики дерево с человечками проводится исходя из того, какие позиции выбирает данный ученик, с положением какого человечка отождествляет свое реальное и идеальное положение, есть ли между ними различия.
Интерпретация разработана с учетом опыта практического применения методики и сравнения ее результатов с наблюдениями за поведением учеников, данных, полученных от учителей и родителей, из беседы с ребенком.
Для удобства объяснения каждой фигурке присвоен свой номер.
Следует заметить, что позицию № 16 учащиеся не всегда понимают как позицию «человечка, который несет на себе человечка № 17», а склонны видеть в ней человека, поддерживаемого и обнимаемого другим.
Человечки с подписями
Или скачать компьютерную версию теста «Дерево с человечками».
Характеризует установку на преодоление препятствий
Общительность, дружескую поддержку
Устойчивость положения (желание добиваться успехов, не преодолевая трудности)
Мотивация на развлечения
Комфортное состояние, нормальная адаптация
Кризисное состояние, «падение в пропасть»
Часто выбирают как перспективу учащиеся с завышенной самооценкой и установкой на лидерство.
По результатам проведения методики «Дерево» в классе, можно составить диаграмму, где наглядно отобразится ситуация адаптированности детей к обучению в классе.
Купить и скачать диагностический бланк с человечками без подписей.
Купить и скачать компьютерную версию теста «Дерево с человечками» для массового компьютерного тестирования.
Диаграмма «Напоминание себя» Диаграмма «Желание быть похожим»
Источник в печати: Л. П. Пономаренко. Психологическая профилактика дезадаптации учащихся в начале обучения в средней школе. Методические рекомендации для школьных психологов. — Одесса: Астра-Принт, 1999.
Разработчиком теста «Дерево с человечками» является психолог Д. Лампен. Методика была адаптирована для русскоязычного пространства благодаря усилиям Л. Пономаренко.
С помощью этого теста специалистам по психологии достаточно просто выявить уровень адаптации ребёнка к школьным условиям в начальных классах и дать такому процессу адекватную оценку, а также спрогнозировать, насколько успешно будет осуществлён переход из 3-4 классов в 5 класс.
Область применения методики «Дерево с человечками»
Широкие возможности применения теста «Дерево с человечками» объясняются тем, что:
Это графический тест и, выполняя его, дети рисуют и погружаются в образное мышление, которое в период 6-9 лет у них развито намного лучше, чем абстрактное, связанное со словами.
Детям легче отождествить себя с каким-либо человечком, чем пытаться вникнуть в замысловатые вопросы психологического теста. Методика обладает высокой точностью и легко интерпретируется, что позволяет определить существующие и потенциальные проблемы ребёнка.
Психолог, проводящий тест, раздаёт ученикам листы, на которых изображено дерево с человечками, расположенными на нём и под ним, отдельно или в группе. Фигурки человечков обязательно должны быть не пронумерованы, это критически важное условие достоверности полученных результатов.
Опытные психологи рекомендуют своим коллегам не предлагать детям перед началом теста подписывать листы именами и фамилиями, потому что выбор, который может сделать ученик, с большой долей вероятности будет продиктован стремлением либо угодить взрослым, либо скрыть действительное положение дел. Отсюда несложно сделать вывод: требование подписывать тест перед началом его выполнения, скорее всего, повлияет на результаты в худшую сторону.
Инструктаж перед началом выполнения теста
Специалист по методике говорит учащимся, чтобы они внимательно рассмотрели дерево, изображённое на листе, и человечков, которые расположены на нём и под ним.
Затем каждый ученик разукрашивает фломастером красного цвета того человечка, который больше всего похож на него и который отражает его настроение и положение. После выполнения этого задания психолог предлагает взять фломастер зелёного цвета и раскрасить одного человечка на дереве. Это должен быть человечек, на месте которого желает находиться ребёнок, на кого он хотел бы быть похожим.
Что же делать в ситуации, когда учащийся желает разукрасить не одного человечка, а двух или нескольких? Специалисты в подобном случае настоятельно рекомендуют не ограничивать волю ребёнка и, в то же время, попросить его отметить, на кого из человечков он похож в первую очередь, на кого во вторую очередь и т. д. Эта информация о порядке выбора человечков при интерпретации методики может оказаться очень полезной и информативной.
Интерпретация результатов методики
Толкование результатов теста «Дерево с человечками» необходимо делать исходя из следующих факторов:
Каких человечков выбирает ребёнок, какое положение фигурок показывает его реальное и желаемое положение в будущем.
Существуют ли различия между реальным и желаемым положением, насколько выбранные человечки далеки друг от друга.
Разумеется, интерпретация методики разработана не только в результате её практического применения, но и при сопоставлении данных, полученных во время проведения теста, и данных, полученных при наблюдении за поведением детей. Кроме того, важная информация, помогающая верно истолковать результаты методики, была предоставлена в разговорах с педагогами и родителями, а также во время бесед с учащимися.
Для того чтобы специалистам было удобнее и проще делать свою работу, каждому человечку присваивается определённый номер.
Отдельно следует сказать, что дети, выполняющие задание из методики, зачастую ошибочно трактуют положение фигурки с номером 16, считая, что он не несёт на себе человечка с номером 17, а находится в его объятиях и получает от него поддержку.
Теперь рассмотрим интерпретацию теста, которая поддерживается большинством психологов, по каждому человечку:
- позиции один, три, шесть, семь показывают чёткую и характерную установку, направленную на преодоление трудностей; позиции два, одиннадцать, двенадцать, восемнадцать, девятнадцать интерпретируются как коммуникабельность и способность давать и получать поддержку; позиция четыре характеризует ребёнка, которого устраивает существующее положение и которому нужна стабильность и устойчивость, при этом ему хотелось бы добиться больших успехов, но не прикладывая к их достижению значительных усилий; позиция пять раскрывает перед специалистом мир быстро утомляющегося ученика, страдающего от застенчивости и общей слабости; позиция девять рассказывает о ребёнке с ярко выраженной мотивацией на развлечения и отдых; позиции тринадцать и двадцать один демонстрируют нам выбор тревожного, отстранённого и замкнутого учащегося; позиция восемь выбирается ребёнком, не интересующимся процессом учёбы и отстранённым от него, а также погружённым в себя; позиции десять и пятнадцать показывают, что ученик чувствует себя комфортно и проблем с адаптацией к школьным условиям у него нет; позиция четырнадцать, разукрашенная фломастером красного цвета, с помощью которого ребёнок выделяет своё реальное положение, должна насторожить психологов, занимающихся интерпретацией результатов теста, так как маленький член общества явно находится в кризисном состоянии и оценивает свою ситуацию, как падение в пропасть; позиция двадцать чаще всего выбирается учениками, стремящимися к лидерству или с чрезмерно завышенной самооценкой.
Другие варианты применения методики «Дерево с человечками»
С помощью этого теста можно диагностировать не только проблемы адаптации к школьной жизни, но и трудности, возникающие у ребёнка при взаимодействии с социумом. Психолог предлагает маленькому члену общества найти на предложенном дереве себя, а также близких ему людей, например, мать, отца, брата или сестру, затем исходя из результатов теста, можно определить трудности, существующие в семье тестируемого ребёнка. Методика иногда используется для выявления учителей и воспитателей, жестоко обращающихся с детьми и унижающими их. Для этого нужно попросить ребёнка обозначить на дереве себя и его педагога, а затем верно интерпретировать полученные результаты.
Тест «Дерево с человечками»
Автор этого теста — известный британский психолог Пип Уилсон (Pip Wilson). Он был создан для школьников с целью проверить, как они освоились в школе за первые три года. Однако позже выяснилось, что он актуален и для взрослых. Тест помогает человеку определить его настоящее и желаемое эмоциональное состояние и даже в какой-то степени осознать свое положение в обществе.
Инструкция дается в следующей форме:
«Рассмотрите это дерево. Вы видите на нем и рядом с ним множество человечков. У каждого из них разное настроение, и они занимают различное положение. Возьмите красный фломастер и разукрасьте того человечка, который напоминает вам себя, похож на вас, ваше настроение в школе и ваше положение. Возможно, чем выше на дереве находится человечек, тем выше его достижения, тем более он успешен в школе. Теперь возьмите зеленый фломастер и разукрасьте того человечка, которым вы хотели бы быть и на чьем месте вы хотели бы находиться».
Бывает так, что некоторые дети просят разрешения обозначить позиции двух человечков.
В этом случае не следует ограничивать их выбор, но необходимо зафиксировать, какой человечек был отмечен в первую очередь, какой во вторую, так как соотношение этих выборов может быть достаточно информативным.
Расшифровка результатов теста:
Если вы выбрали позицию № 1, 3, 6 или 7, то это характеризует вас как целеустремленного человека, который не боится никаких препятствий и преград.
Если ваш выбор пал на один из следующих номеров: 2, 11, 12, 18 или 19, то вы общительный человек, который всегда окажет любую поддержку друзьям.
Выбор человечка под номером 4 определяет вас как человека с устойчивой жизненной позицией и желающего добиться всевозможных успехов без преодоления трудностей.
Номер 5 — вы часто бываете утомлены, слабы, у вас небольшой запас жизненных сил.
Выбор пал на человечка под номером 9 — вы веселый человек, любящий развлечения.
Номер 13 или 21 — вы замкнуты, часто подвержены внутренним тревогам и избегаете частого общения с людьми.
Номер 8 — вы любите уходить в себя, размышлять о чем-то своем и погружаться в собственный мир.
Если вы выбрали номера 10 или 15 — у вас нормальная адаптация к жизни, вы находитесь в комфортном состоянии.
Номер 14 — вы падаете в эмоциональную пропасть, скорее всего, подвержены внутреннему кризису.
Позицию номер 20 обычно выбирают люди с завышенной самооценкой. Вы прирожденный лидер и хотите, чтобы люди прислушивались именно к вам и ни к кому другому.
Выбор пал на человечка № 16? Вы ощущаете себя уставшим от необходимости поддерживать кого-то, но, возможно, вы увидели на этой картинке, что номер 17 вас обнимает — в таком случае вы склонны расценивать себя как человека, окруженного вниманием.
Опытные психологи рекомендуют своим коллегам не предлагать детям перед началом теста подписывать листы именами и фамилиями, потому что выбор, который может сделать ученик, с большой долей вероятности будет продиктован стремлением либо угодить взрослым, либо скрыть действительное положение дел. Отсюда несложно сделать вывод: требование подписывать тест перед началом его выполнения, скорее всего, повлияет на результаты в худшую сторону.
Тест дерево с человечками выглядит достаточно легкомысленно. Схематичное изображение бесполых созданий не соответствует серьезности исследования. А зря! Тест Уилсона «дерево с человечками» создавался для важной цели – исследования эмоционального состояния детей в период его учебы. Как оказалось позже, результаты тестирования актуальны и для взрослых людей.
Суть теста бесконечно проста.
Есть рисунок дерева. На нем человечки на разной высоте и в разных позах. Надо найти такого, которой вызывает стойкие ассоциации с собой любимым. В текущий момент времени, конечно. Далее следует интерпретация теста дерево с человечками.
Смотрим картинку. Думаем и выбираем. Где Вы на этом дереве?
Для контроля можно посмотреть и художественный аналог тест дерева с человечками. Здесь уже присутствует некоторая расшифровка характеров, эмоций, возраста и настроения. Если результат неизменен, читаем дальше.
- позиции один, три, шесть, семь показывают чёткую и характерную установку, направленную на преодоление трудностей; позиции два, одиннадцать, двенадцать, восемнадцать, девятнадцать интерпретируются как коммуникабельность и способность давать и получать поддержку; позиция четыре характеризует ребёнка, которого устраивает существующее положение и которому нужна стабильность и устойчивость, при этом ему хотелось бы добиться больших успехов, но не прикладывая к их достижению значительных усилий; позиция пять раскрывает перед специалистом мир быстро утомляющегося ученика, страдающего от застенчивости и общей слабости; позиция девять рассказывает о ребёнке с ярко выраженной мотивацией на развлечения и отдых; позиции тринадцать и двадцать один демонстрируют нам выбор тревожного, отстранённого и замкнутого учащегося; позиция восемь выбирается ребёнком, не интересующимся процессом учёбы и отстранённым от него, а также погружённым в себя; позиции десять и пятнадцать показывают, что ученик чувствует себя комфортно и проблем с адаптацией к школьным условиям у него нет; позиция четырнадцать, разукрашенная фломастером красного цвета, с помощью которого ребёнок выделяет своё реальное положение, должна насторожить психологов, занимающихся интерпретацией результатов теста, так как маленький член общества явно находится в кризисном состоянии и оценивает свою ситуацию, как падение в пропасть; позиция двадцать чаще всего выбирается учениками, стремящимися к лидерству или с чрезмерно завышенной самооценкой.
Тест Дерево с человечками.
Pasmr21.ru
31.12.2018 13:59:33
2020-05-31 23:31:01
Источники:
Https://pasmr21.ru/derevo-chelovechki-test/
Проективная методика «Дерево с человечками. Область применения методики «Дерево с человечками»
Невероятные факты
Этот тест с человечками поможет раскрыть вашу личность и то, кем вы хотите стать.
Автором этого психоэмоционального теста является британский психолог Пип Уилсон (Pip Wilson), который изучал экспериментальное обучение и развитие эмоционального интеллекта. Уилсон впервые разработал этот тест, который стал известным, чтобы определить благополучие детей в школе.
Однако после того, как психолог проверил тест на взрослых, он обнаружил большое соответствие и у них.
Тест дерево с человечками (интерпретация)
Перед вами дерево с человечками, изображенными с разным настроением, и находящихся в разных местах на дереве. Вам нужно внимательно рассмотреть дерево и выбрать человечка, который, как вам кажется, больше всего напоминает вас . Затем выберите другого человечка, который изображает на кого вы бы хотели быть похожим .
После того, как вы выбрали человечка, посмотрите, что это может означать.
Расшифровка теста дерево с человечками
Если вы выбрали человечков 1,3, 6 или 7
Это означает, что вы целеустремленный и сильный человек, который не боится препятствий в жизни. Вы готовы принять вызов.
Если вы выбрали человечков 2,11, 12,18 или 19
Вы умеете общаться и готовы поддержать и помочь друзьям и семье.
Если вы выбрали человечков 4 или 5
Если ваш выбор пал на человечка 4 вы устойчивый человек со стабильной жизнью. Вы относитесь к людям, которые хотят добиться успеха, но без трудностей и препятствий, связанных с ним.
Выбор человечка 5 говорит о том, что вы чувствуете себя уставшим, слабым и лишенным мотивации. Вам не хватает энергии и жизненных сил, для того чтобы достичь желаемого.
Если вы выбрали человечков 9, 13 или 21
Выбор 13 или 21: вас одолевают внутренние тревоги, вы замкнуты и избегаете общаться с людьми.
Выбор 9: вы счастливый человек, которому нравится развлечения.
Если вы выбрали человечков 8, 10 или 15
Выбор 10 или 15: вы стабильны, легко приспосабливаетесь к окружению и счастливы в жизни.
Выбор 8: вы эгоцентричный человек, погруженный в свой собственный мир.
Если вы выбрали человечков 14 или 20
Выбор 14: вы страдаете от депрессии, и вам кажется, будто вы падаете в пропасть, или у вас случится эмоциональный кризис из-за внутренних проблем или конфликтов.
Выбор 20: символизирует уверенных людей. Вы по натуре лидер, который хочет, чтобы люди прислушивались только к вашему мнению.
Если вы выбрали человечков 16 или 17
Выбор 16: вы чувствуете усталость от необходимости нести бремя другого человека
Выбор 17: вы считаете, что окружены вниманием.
Тест «Дерево с человечками»
Автор этого теста — известный британский психолог Пип Уилсон (Pip Wilson). Он был создан для школьников с целью проверить, как они освоились в школе за первые три года. Однако позже выяснилось, что он актуален и для взрослых. Тест помогает человеку определить его настоящее и желаемое эмоциональное состояние и даже в какой-то степени осознать свое положение в обществе.
Инструкция дается в следующей форме:
«Рассмотрите это дерево. Вы видите на нем и рядом с ним множество человечков. У каждого из них разное настроение, и они занимают различное положение. Возьмите красный фломастер и разукрасьте того человечка, который напоминает вам себя, похож на вас, ваше настроение в школе и ваше положение. Возможно, чем выше на дереве находится человечек, тем выше его достижения, тем более он успешен в школе. Теперь возьмите зеленый фломастер и разукрасьте того человечка, которым вы хотели бы быть и на чьем месте вы хотели бы находиться».
Бывает так, что некоторые дети просят разрешения обозначить позиции двух человечков.
В этом случае не следует ограничивать их выбор, но необходимо зафиксировать, какой человечек был отмечен в первую очередь, какой во вторую, так как соотношение этих выборов может быть достаточно информативным.
Расшифровка результатов теста:
Если вы выбрали позицию № 1, 3, 6 или 7, то это характеризует вас как целеустремленного человека, который не боится никаких препятствий и преград.
Если ваш выбор пал на один из следующих номеров: 2, 11, 12, 18 или 19, то вы общительный человек, который всегда окажет любую поддержку друзьям.
Выбор человечка под номером 4 определяет вас как человека с устойчивой жизненной позицией и желающего добиться всевозможных успехов без преодоления трудностей.
Номер 5 — вы часто бываете утомлены, слабы, у вас небольшой запас жизненных сил.
Выбор пал на человечка под номером 9 — вы веселый человек, любящий развлечения.
Номер 13 или 21 — вы замкнуты, часто подвержены внутренним тревогам и избегаете частого общения с людьми.
Номер 8 — вы любите уходить в себя, размышлять о чем-то своем и погружаться в собственный мир.
Если вы выбрали номера 10 или 15 — у вас нормальная адаптация к жизни, вы находитесь в комфортном состоянии.
Номер 14 — вы падаете в эмоциональную пропасть, скорее всего, подвержены внутреннему кризису.
Позицию номер 20 обычно выбирают люди с завышенной самооценкой. Вы прирожденный лидер и хотите, чтобы люди прислушивались именно к вам и ни к кому другому.
Выбор пал на человечка № 16? Вы ощущаете себя уставшим от необходимости поддерживать кого-то, но, возможно, вы увидели на этой картинке, что номер 17 вас обнимает — в таком случае вы склонны расценивать себя как человека, окруженного вниманием.
тест : Методика«Дерево с человечками»:
Посмотрите внимательно на изображения человечков и выберите, кем на данный момент видите себя?
Если вы выбрали позицию №1, 3, 6 или 7, то это характеризует вас, как целеустремлённого человека, который не боится никаких препятствий и преград.
Если ваш выбор пал на один из следующих номеров: 2, 11, 12, 18 или 19, то вы — общительный человек, который всегда окажет любую поддержку друзьям
Выбор человечка под номером 4 обозначает вас, как человека с устойчивой жизненной позицией и желающий добиться всевозможных успехов без преодоления трудностей Номер 5 — вы часто бываете утомлены, слабы, у вас не большой запас жизненных сил Выбор пал на человечка под номером 9 — вы весёлый человек, любящий развлечения Номер 13 или 21 — вы замкнуты, часто подвержены внутренним тревогам и не любите обильного общения с людьми Номер 8 — вы любите уходить в себя, размышлять о чём-то своём и погружаться в собственный мир
Итак, если вы выбрали номер 10 или 15 — у вас нормальная адаптация к жизни, вы находитесь в комфортном состоянии
Номер 14 — вы падаете в эмоциональную пропасть, скорее всего подвержены внутреннему кризису
Позицию номер 20 обычно выбирают люди с завышенной самооценкой. Вы — прирождённый лидер и хотите, чтобы люди прислушивались именно к вам и ни к кому другому
Выбор пал на человечка №16? Вы ощущаете себя уставшим от необходимости поддерживать кого-то, но, возможно,
Вы увидели на этой картинке, что номер 17 вас обнимает — в таком случае вы склонны расценивать себя, как человека, окружённого вниманием.
Методика «Цветовой тест отношений» (ЦТО)
Детский вариант диагностики отношения к нравственным нормам.
(модификация А.И.Лутошкина)
ОПИСАНИЕ
Цветовой тест отношений (ЦТО) — это невербальный компактный диагностический метод, отражающий как сознательный, так и частично неосознаваемый уровень отношений человека.
Методика предназначена для изучения эмоционального отношения ребенка к нравственным нормам.
Исследование проводится индивидуально.
МАТЕРИАЛЫ
Для проведения ЦТО нужен лист белой бумаги (А4, 210 х 297 мм) и 8 Люшеровских карточек разного цвета (синяя, зеленая, красная, желтая, фиолетовая, коричневая, черная, серая).
МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
Перед ребенком раскладывают на белой бумаге восемь цветных карточек в произвольном порядке. Ребенка просят связать то или иное понятие с одним из лежащих перед ним цветов.
После прочтения инструкции называется весь список понятий. Желательно чередовать положительные и отрицательные (но не парные) нравственные качества.
Например: добрый, ленивый, щедрый, лживый (обманщик), трудолюбивый… и т. д.· При этом цвета могут повторяться, т. е. ребенок может выбрать один и тот же цвет на разные понятия.
В протоколе фиксируется цвет, который был выбран для каждого понятия, и комментарии ребенка.
ИНСТРУКЦИЯ:·»Представь себе, что это волшебный дом с волшебными окошками. В нем живут разные люди. Я буду называть тебе людей, а ты сам выберешь, кто где будет жить. Договорились? Хорошо! В каком окошке живут добрые люди? А ленивые? »
ОБРАБОТКА И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ При анализе результатов необходимо соотнести цвет, присвоенный каждому понятию, и эмоциональное значение этого цвета.
Ниже приводится краткая характеристика каждого цвета, его эмоционально-психологическое значение:
— Синий: добросовестный, спокойный, несколько холодный.
— Зеленый: самостоятельный, настойчивый, иногда упрямый, напряженный.
— Красный: дружелюбный, общительный, энергичный, уверенный, раздражительный.
— Желтый: очень активный, открытый, общительный, веселый.
— Фиолетовый: беспокойный, эмоционально напряженный, имеющий потребность в душевном контакте.
— Коричневый: зависимый, чувствительный, расслабленный.
— Черный: молчаливый, эгоистичный, враждебный, отвергаемый.
— Серый: вялый, пассивный, неуверенный, безразличный.
Прочитано: 23 542
Тест дерево с человечками выглядит достаточно легкомысленно. Схематичное изображение бесполых созданий не соответствует серьезности исследования. А зря! Тест Уилсона «дерево с человечками» создавался для важной цели – исследования эмоционального состояния детей в период его учебы. Как оказалось позже, результаты тестирования актуальны и для взрослых людей.
Психологический тест человечки на дереве
Суть теста бесконечно проста.
Есть рисунок дерева. На нем человечки на разной высоте и в разных позах. Надо найти такого, которой вызывает стойкие ассоциации с собой любимым. В текущий момент времени, конечно. Далее следует интерпретация теста дерево с человечками.
Смотрим картинку. Думаем и выбираем. Где Вы на этом дереве?
Для контроля можно посмотреть и художественный аналог тест дерева с человечками. Здесь уже присутствует некоторая расшифровка характеров, эмоций, возраста и настроения. Если результат неизменен, читаем дальше.
Тест человечки на дереве: интерпретация
Трактовки следующие:
1 и 3, 6 и 7 – поза целеустремленного человека, который ничего не боится – ни препятствий, ни преград на пути.
2, 11 и 12, 18 и 19 – коммуникабельная личность, нацеленная на помощь друзьями и близким.
4 – устойчивая жизненная позиция помогает достигать высоких результатов в делах, особенно если на пути не возникают серьезные трудности.
5 – характерна быстрая утомляемость, слабость из-за небольшого запаса энергии и жизненных сил.
9 – просто очень веселый по жизни человек, любитель развлечений.
13 и 21 – тревожность и замкнутость ведут к минимизации круга общения и снижению коммуникабельности.
8 – любит погружаться в свой мир, уходить в себя, мечтать и размышлять.
10 и 15 – нормальная адаптация к текущей жизненной ситуации, полный комфорт и довольство окружающим миром.
14 – на лицо внутренний кризис, эмоциональные проблемы и даже начало депрессии.
20 – завышенная самооценка лидера требует максимального внимания окружающих к себе любимому.
16 – устал от жизни и необходимости поддерживать других, поэтому получает сам поддержку от человечка № 17.
Тест человечки на дереве для детей
Наиболее высокого результата и понимания ощущений ребенка в мире можно достичь, если до прохождения теста обсудить со школьником какою-то конкретную жизненную ситуацию. Тогда ответ на нее невольно отразится в результатах исследования.
Также стоит помнить, что изначально рисунок создавался для младшешкольников, чтобы понять, как дети освоились в школе и насколько их мнение о себе соответствует действительности.
Тест 20 человечков на дереве удивительно точен в текущем анализе ситуации. Поэтому к нему стоит возвращаться для контроля и лучшего понимания себя.
Как вариант можно сохранить ссылку на тест в социальных сетях – кнопки для лайков сбоку.
| Рисунок без нумерации |
Методика «Дерево» Л.П. Пономаренко может использоваться для оценки успешности адаптации ребенка в начале школьного обучения и при переходе в среднее звено. Методика позволяет достаточно быстро определить особенности протекания адаптационного процесса, выявить возможные проблемы ребенка. Дети, погружаясь в рисуночную деятельность, с удовольствием выполняют предложенные задания, легко отождествляют себя с тем или иным человечком.
Ученикам предлагаются листы с готовым изображением сюжета: дерево и располагающиеся на нем и под ним человечки. Каждый учащийся получает лист с изображением дерева и расположенных на нем человечков (но без нумерации фигурок).
Инструкция:
«Рассмотрите это дерево. Вы видите на нем и рядом с ним множество
человечков.
У каждого из них разное настроение, и они занимают различное
положение. Возьмите красный фломастер и разукрасьте того человечка, который
напоминает вам себя, похож на вас, ваше настроение в школе и ваше положение.
Возможно, чем выше на дереве находится человечек, тем выше его достижения, тем
более он успешен в школе. Теперь возьмите зеленый фломастер и разукрасьте того
человечка, которым вы хотели бы быть и на чьем месте вы хотели бы находиться».
Бывает так, что некоторые дети просят разрешения обозначить позиции двух человечков.
В этом случае не следует ограничивать их выбор, но необходимо зафиксировать, какой человечек был отмечен в первую очередь, какой во вторую, так как соотношение этих выборов может быть достаточно информативным.
Интерпретация результатов:
Интерпретация результатов выполнения проективной методики «Дерево»
проводится исходя из того, какие позиции выбирает данный ученик, с положением
какого человечка отождествляет свое реальное и идеальное положение, есть ли
между ними различия.
Интерпретация разработана с учетом опыта практического применения методики и сравнения ее результатов с наблюдениями за поведением учеников, данных, полученных от учителей и родителей, из беседы с ребенком.
Для удобства объяснения каждой фигурке присвоен свой номер.
Следует заметить, что позицию № 16 учащиеся не всегда понимают как позицию «человечка, который несет на себе человечка № 17», а склонны видеть в ней человека, поддерживаемого и обнимаемого другим.
Источник: Л.П. Пономаренко. Психологическая профилактика дезадаптации учащихся в начале обучения в средней школе. Методические рекомендации для школьных психологов. — Одесса: Астра-Принт, 1999.
Методика может использоваться и с более младшими детьми:
Благодаря тесту можно понять уровень самооценки ребенка, выявить причины проблем в общении и понять, насколько адекватно малыш воспринимает себя в обществе.
Предложите ребенку рассмотреть картинку. На ней 21 человечек и дерево.
У
каждого свое занятие, все находятся в разных местах, у них определенное
настроение.
Затем попросите раскрасить картинку. Коричневым карандашом — ствол и ветки. За это время ребенок успеет рассмотреть всех человечков получше.
Затем пусть красным карандашом ребенок раскрасит человечка, который напоминает ему самого себя, собственное настроение и положение в школе или среди друзей. А зеленым — того человечка, которым хотелось бы быть и на чьем месте хочется оказаться.
Ключ к тесту
№ 1, 3, 6, 7 — установка на преодоление препятствий
Графический тест «Дерево» Коха презентация, доклад
«ДЕРЕВО» К.КОХА
Графический тест
Проективный графический тест «Дерево» встречается в практике психологической диагностики давно, примерно с XIX в. Одним из первых исследователей, применившим рисунок дерева для изучения особенностей человеческой индивидуальности, был швейцарский профконсультант Э.
Жюккерт, который увидел в особенностях изображения дерева отражение жизненных проблем человека. Затем в 1934 г. Ж. Шлибе собрал коллекцию рисунков дерева, состоящую из 4519 изображений, выполненных 478 испытуемыми в возрасте от 4 до 18 лет.
В 1949 г. была опубликована работа К. Коха, посвященная рисунку дерева. В ней можно найти тщательный психологический анализ, основанный на сопоставлении и комбинировании признаков рисунка. Нужно отметить, однако, что интерпретация результатов осуществлялась Кохом с позиций психоанализа: при этом большое значение придавалось символизации признаков изображения дерева. Имеются данные об использовании рисунка дерева в клинической практике, где используются признаки, выделенные Кохом, что составляет так называемую нозологическую шкалу, полученную на основе статистической обработки с помощью факторного анализа.
Историческая справка
Цель методики: выявление индивидуально-типологических особенностей человека.
Материал: лист бумаги размером 15×10 см; ручка или карандаш.
С помощью теста «Дерево» можно осуществлять обследование как индивидуальное, так и групповое.
Инструкция: «Вам предлагается на листе бумаги выполнить рисунок дерева. Вы можете нарисовать любое дерево, которое сочтете нужным. Рисунок выполняется ручкой или карандашом».
При анализе значительного количества рисунков, выполненных лицами различного пола и возраста (авторами проанализированы более 2000 рисунков, возраст испытуемых от 7 до 60 лет), удалось выделить несколько устойчивых типов рисования дерева, а также определить ряд конкретных деталей, использование которых в изображении дерева свидетельствует о некоторых индивидуальных различиях людей.
На рис.1 представлена схема дифференциации изображений дерева.
Интерпретация «Типология рисунков»
Рис.
1. Схема дифференциации изображений дерева
Изображение ели весьма разнообразно: от схематически представленной до детализированной, со множеством веток и вырисованных иголок. Для лиц, выполняющих рисунок ели, наиболее часто характерна склонность к доминированию, организаторские способности, активность.
Тип 1 — «ель»
Для рисунков дерева этого типа характерно отсутствие деталей. Дерево изображается в виде упрощенной схемы — это обычно ствол и крона. Наиболее часто такое выполнение рисунка дерева встречается улиц, склонных к синтетическому когнитивному стилю, для которых детали большого значения не имеют, их более интересуют вопросы общего порядка. Чаще встречается у лиц, имеющих философское образование или обладающих склонностью к «философствованию», т. е. наиболее выраженному обобщению, это так называемый «синтетический когнитивный стиль».
Тип 2 — «синтетическое»
Этот тип рисунка противоположен второму типу. Дерево тщательно вырисовано, реалистично, с множеством деталей: листики, кора, ветки, почва у подножия дерева и т. д. Обычно люди, которые в изображении дерева прибегают к большему числу деталей, отличаются педантичностью, аккуратностью. Наиболее часто такое рисование дерена встречается у лиц, работающих бухгалтерами, экономистами, а также склонных к бухгалтерской деятельности, для которых каждая деталь имеет значение. Можно обозначить это как «аналитический когнитивный стиль».
Тип З — «педантичное»
Для этого типа дерева характерно изображение голых веток, отходящих от ствола. Наиболее часто такое дерево рисуют лица, у которых довольно сильно выражены черты детской непосредственности. Их умение удивляться и видеть все как бы впервые часто создает предпосылки для нетривиальных решений, проявления творчества.
Чаще встречается у детей.
Тип 4 – «зимнее»
Для этого типа характерно подчеркивание пышности кроны дерева. Это изображение дерева часто присуще лицам, имеющим пикническое сложение, но оно также встречается у лиц интуитивного типа, о котором упоминалось ранее.
Тип 5 — «пикническое»
Этот тип рисунка характерен для лиц, хорошо владеющих средствами изображения, развитостью, эстетической формы, умением передать настроение, эстетическое переживание. Эстетический тип иногда имеет вид стилизации, очень лаконичный и в то же время своеобразный. Обычно такого рода изображение характерно для художников или любителей живописи, графики.
Эстетический тип изображения может сочетаться с другими типами, как это показано на рисунках.
Тип 6 — «эстетическое»
Обычно встречается у молодежи, у лиц, склонных к экзотичности и экстравагантности в одежде, поведении, живущих мыслями о путешествиях в дальние страны.
Они экстравагантно одеваются, высказывают оригинальные, экстравагантные суждения, склонны к романтизму.
Тип 7 — «пальма», «экзотический тип»
Изображение дерева данного типа обычно крупного размера, обладает вычурностью, оригинальностью. На дереве могут быть изображены экзотические цветы и плоды, необычная крона с изломами и мощный ствол, а также множество неожиданных предметов, висящих на ветках: технические устройства, детали, игрушки. Встречается у лиц, также обладающих оригинальностью суждений, необычностью характера, самобытной индивидуальностью.
Тип 8 — «характерное дерево»
Для данного типа характерно рисование пейзажа, на котором изображено одно или несколько деревьев, а также небо и на нем — солнце или луна; с дерева под воздействием ветра опадают листья, летят птицы и т. п. Дерево может быть изображено на склоне оврага с наклоненными вин:) ветками и т.
д.
Обычно люди, выполняющие такой рисунок, склонны к придумыванию сюжетов, историй, написанию сценариев.
Тип 9 — «сюжетный»
Наряду с деревьями, которые можно отнести к тому или иному типу, в рисунках встречаются деревья, содержащие элементы различных типов и относящиеся к смешанному типу. В этом случае рисунок может представлять собой соединения очертаний веток внутри схематично изображенной кроны, либо детализированное дерево, с ветками, листочками, окантованное линией кроны. Любой тип дерева может быть выполнен эстетически.
Смешанный тип
Скачать презентацию
Узнай личность своего ребенка по его рисункам
4 минуты
Тест «Дерево» позволяет обнаружить и проанализировать личность ребенка после пятилетнего возраста. Узнайте больше об этом в следующей статье.
Последнее обновление: 01 февраля 2022 г.
Вы когда-нибудь слышали о тесте дерева? Это рисование, которое может помочь вам раскрыть личность вашего ребенка.
Продолжай читать!
Когда дети растут, их рисунки становятся важным инструментом их развития, поскольку они позволяют им развивать свои творческие способности и совершенствовать свои моторные навыки.
Кроме того, они являются дидактическим ресурсом, который дает им чувство благополучия, успокаивает их, проясняет их умы и развлекает их на долгое время.
Точно так же рисование позволяет детям обнаружить некоторые свои способности. Это также помогает им улучшить координацию и улучшить мозговую деятельность, так как способствует установлению новых нейронных связей.
Помимо всего этого, рисование является еще и средством общения детей. Через свои творения младенцы могут выражать свои мысли и аспекты своего окружения, которые больше всего привлекают их внимание.
Из-за этого это задание стало чрезвычайно полезным методом для выявления личности детей . Это потому, что в рисунках малыши искренне воссоздают то, как они воспринимают свою реальность.
Подробнее: Развитие личности в детстве
Тест дерева
Из-за важности рисования психология разработала стратегию его использования для анализа поведенческих черт детей. Эта техника состоит в том, чтобы они рисовали дерево так, как оно приходит им в голову.
Эксперты считают, что лучше всего применять тест дерева к детям в возрасте от 5 лет , потому что в этом возрасте они уже хорошо владеют своими двигательными навыками.
Чтобы сделать дерево, не нужно быть экспертом, а вы должны дать понять вашему ребенку, что у него есть полная свобода делать творение так, как он пожелает.
Так вы добиваетесь их искренности, потому что вы сообщаете им, что все, что они решат, будет хорошо.
Как это интерпретировать?
Психологи определили, что каждая часть дерева раскрывает важную информацию. По этой причине они установили некоторые параметры, чтобы прояснить черты личности, которые дети показывают в своих рисунках.
Земля
Прежде всего, психологи установили, что если ребенок не рисует землю, это говорит о том, что он все еще не уверен в себе . Это потому, что это показывает, что для них все элементы плавающие или блуждающие и что у них нет собственного пространства.
Наоборот, если ребенок рисует землю, это показывает, что он уверен в себе, потому что он дает понять, что все элементы могут иметь устойчивость.
Что корни дерева говорят о характере вашего ребенка
Что касается корней, специалисты констатируют, что упущение этих деталей свидетельствует о том, что ребенок испытывает страх . Они не находят в своей повседневной жизни элементов, которые заставляют их чувствовать поддержку.
Напротив, когда корни прочерчены, мы можем интерпретировать, что ребенок хорошо управляет своими эмоциями и что в любой момент он может привязаться к факторам, создающим благополучие.
Ствол, один из наиболее важных аспектов теста дерева
Если туловище нарисовано тонко и неровно, это означает, что у ребенка есть страхи и неуверенность и что в его жизни всегда присутствует нестабильность .
С другой стороны, когда нарисован твердый ствол, это указывает на то, что ребенок силен, поскольку это означает, что у него есть сила, чтобы оставаться укоренившимся, несмотря на неблагоприятные обстоятельства.
Листья
Что касается листьев, то, когда они воссозданы в маленьком размере, они показывают высокую степень застенчивости и что ребенок не хочет выделять свои детали.
Наконец, когда они нарисованы в большем размере и с некоторыми фруктами, мы можем сделать вывод, что ребенок уверен в себе и хорошо ладит с другими. Кроме того, это показывает, что они готовы подчеркивать свои характеристики и осознают, что обладают качествами, полезными для других.
Вас может заинтересовать: Стили воспитания и характер детей
Что следует помнить о тесте дерева
Хотя тест дерева выявляет важные поведенческие факторы, он не может достоверно определить личность вашего ребенка. По этой причине , когда родители подозревают, что у их ребенка могут быть эмоциональные проблемы, жизненно важно обратиться за профессиональным советом для проведения необходимых оценок. Точно так же тест должен всегда анализироваться специалистом.
Это может вас заинтересовать…Какова цель теста на человека из дерева Домов?
Основной целью ПВТ является измерение аспектов личности человека посредством интерпретации рисунков и ответов на вопросы . Он предоставляет клинически полезную информацию о психологическом, эмоциональном и психическом состоянии человека.
Посмотреть полный ответ на ncbi.nlm.nih.gov
Почему психологи просят вас нарисовать дерево?
Тест рисования дерева (ТДТ, тест Баума Коха) — это проективное психологическое обследование, часто используемое для оценки личности в развивающемся возрасте [1].
Простота применения делает его полезным инструментом для выражения собственного образа и эмоциональных состояний с относительно небольшим сопротивлением.
Просмотр полный ответ на ncbi.nlm.nih.gov
Какой тип теста является House-tree-person?
Определение. Тест «дом-дерево-человек» (HTP) — это проективный личностный тест, тип экзамена, в котором испытуемый отвечает или предоставляет неоднозначные, абстрактные или неструктурированные стимулы (часто в виде картинок или рисунков).
Посмотреть полный ответ на encyclopedia.com
Насколько надежен тест House-tree-person?
Следовательно, исходя из общего анализа, процентное значение превышает 70% и принимается экспертами. Это означает, что уровень достоверности Модуля «Дом-дерево-человек» (AD-HTP) среди консультантов в Малайзии заслуживает доверия и имеет сильную последовательность.
Просмотр
полный ответ
на hrmars.
com
Почему мой терапевт попросил меня нарисовать дом?
Тест «дом-дерево-человек» (HTP) — это проективный тест, предназначенный для измерения различных аспектов личности. Испытуемым предлагается нарисовать дом, дерево и человека. Интерпретация этих рисунков используется для создания картины когнитивного, эмоционального и социального функционирования человека.
Посмотреть полный ответ
Личностный тест «дом-дерево-человек» (примеры включены)
Что значит, когда кто-то рисует деревья?
Дерево светлое и воздушное, без затенения: Вы склонны быть легким на подъем человеком, беззаботным.
____ 3. Одна часть дерева заштрихована: Указывает на серьезное беспокойство по поводу одного аспекта вашей жизни: Ствол: беспокойство по поводу домашних ситуаций. Корни: указывает на беспокойное или трудное прошлое Верхушка дерева: указывает на беспокойство о будущем.
Посмотреть полный ответ на cpb-us-w2.wpmucdn.com
Что рисунок говорит о мышлении?
АННОТАЦИЯ. Чертежи — неотъемлемая часть диалога, который дизайнер ведет с собой во время проектирования. Они являются своего рода внешним представлением, когнитивным инструментом, разработанным для облегчения обработки информации. Рисунки отличаются от изображений тем, что они отражают концептуализацию, а не восприятие реальности.
Посмотреть полный ответ на tc.columbia.edu
Что значит, когда вы рисуете дом?
Аккуратный рисунок дома предполагает обеспеченную домашнюю жизнь, более неряшливый набросок (особенно без окон) указывает на неудовлетворенность семейной жизнью.
Дом, изображенный сам по себе на вершине холма, говорит о том, что вы чувствуете себя изолированным и одиноким.
Просмотр полный ответ на dailymail.co.uk
Что значит, когда ребенок рисует дырку в дереве?
Чистый ствол указывает на счастливую семейную жизнь, а скрюченный или темный ствол указывает на несчастье дома. Узел символизирует прощающего человека, хотя темный узел говорит о том, что художник прощает других, но очень строг к себе.
Посмотреть полный ответ на ehow.com
Как вы анализируете тест на рисование?
О личности могут быть сделаны и другие интерпретации;
- Большая голова = человек получает удовлетворение от сексуальных фантазий.
- Маленькая голова = чувство слабости или интеллектуальной неполноценности.
- Длинные волосы = неуверенные сексуальные фантазии.
- Маленькие глаза = сильное зрительное любопытство.
- Большие уши = гиперчувствительность к критике.
Посмотреть полный ответ на janaenahirney.wordpress.com
Что рисунок говорит о вашей личности?
Рекомендуемые. Рисование на одном и том же месте является признаком беспокойства и часто рисуется, когда люди находятся под давлением — это также может быть признаком вины. Заштрихованные или заполненные каракули могут просто означать, что кому-то скучно, но также могут указывать на то, что он несчастлив, сдерживает гнев или не уверен в себе.
Просмотр полный ответ на сайте Independent.co.uk
Что значит, когда ребенок рисует дом без окон?
Дома. Чрезмерное количество или отсутствие окон может дать представление об их открытости для общения с окружающими; но «также может быть ребенок, желающий, чтобы другие могли« видеть », что происходит в доме».
Посмотреть полный ответ на sg.theasianparent.com
Что рисование делает с вашим мозгом?
Исследование показало, что рисование задействует «исполнительные ресурсы» мозга — термин, обозначающий когнитивные процессы, которые позволяют нам выполнять многозадачность, концентрироваться и планировать.
Другими словами, рисование удерживает наши мысли на этих долгих встречах или занятиях, а не сбивается с пути, чтобы мечтать о нашем следующем отпуске.
Просмотр полный ответ на сайте naturalbalancefoods.co.uk
Помогает ли рисование при тревоге?
Когда вы хотите найти способ отдохнуть от тревожных мыслей, рисование предлагает способ сосредоточить ваше внимание на чем-то успокаивающем. Рисование, рисование или раскрашивание дают возможность заземлиться и немного успокоиться от бегущих мыслей.
Посмотреть полный ответ на сайте healthline.com
Рисуют ли умные люди?
Еще одна привычка умных людей — рисовать, поэтому, если вам нравится это времяпрепровождение, это может означать, что вы тоже умны. По словам Сунни Брауна, автора книги The Doodle Revolution, это инструмент мышления, который может повлиять на обработку информации и решение проблем.
Просмотр
полный ответ на thehealthy.
com
Что означает дерево в психологии?
Тест Баума (также известный как «Тест дерева» или, в других странах, «Тест Коха») — это проективный тест, который широко используется психологами во всем мире. Он используется как метод анализа личности человека и лежащей в его основе эмоциональной истории.
Посмотреть полный ответ на en.wikipedia.org
Как читать психологический рисунок?
Сильные штрихи соответствуют импульсивным людям, но также и напористым. Между тем слабый след — признак застенчивости и низкого уровня энергии. Прямые линии могут указывать на отсутствие эмоционального контроля, а изогнутые линии говорят об эмоциональности. Тени и пятна на рисунке могут означать тревогу и избыток неуверенности.
Посмотреть полный ответ на Exploreyourmind.com
Какие сигналы опасности для терапевта?
Что НЕ должны делать терапевты?
- Вести себя неэтично. …
- Примем вас в качестве клиента, если они не специализируются на вашей проблеме. …
- Рассказать о себе. …
- Ухудшение самочувствия после сеанса – регулярно. …
- Заставить вас чувствовать себя осужденным, пристыженным или эмоционально незащищенным. …
- Прерывание сеанса путем разделения внимания. …
- Вы просто не чувствуете себя «правильно»
…Посмотреть полный ответ на psychcentral.com
Какой язык тела ищут терапевты?
Психологи обращают внимание на вашу позу, руки, зрительный контакт, выражение лица и положение рук и ног. Ваша осанка многое говорит о вашем уровне комфорта.
Просмотр полный ответ на сайте betterhelp.com
Почему мой терапевт хочет, чтобы я рисовал?
Акт рисования работает как посреднический инструмент общения между консультантом и человеком, позволяя терапевту получить доступ к различным способам самовыражения.
Посмотреть полный ответ на wise-geek.com
О чем может рассказать детский рисунок?
Детские рисунки могут так много рассказать вам об их страхах, радостях, мечтах, надеждах и кошмарах, но они также дают вам ценное представление об их личностях. Дети начинают процесс рисования с того момента, когда они становятся достаточно большими, чтобы держать мелок или карандаш и прикладывать их к бумаге.
Просмотр полный ответ на novakdjokovicfoundation.org
Когда мне следует беспокоиться о рисунках моего ребенка?
Признаки того, что художественные работы вашего ребенка могут вызывать беспокойство
Например, если ваш ребенок никогда в жизни не рисовал сцены насилия, а потом вдруг начал рисовать только сцены насилия. Это не один рисунок, который должен вызывать беспокойство, а узоры в их художественных работах, на которые вы должны обратить внимание.
Посмотреть
полный ответ на abclearningcenterfl.
com
Что значит, когда ребенок рисует человека без рук?
Картинки, нарисованные очень маленькими, могут означать, что они застенчивы. Если руки слишком большие, это может свидетельствовать об агрессии. Если нет рук или маленькие руки, это может означать, что у них есть чувство неполноценности.
Посмотреть полный ответ на toucanlearn.com
← Предыдущий вопрос
Как долго работает Quikrete?
Следующий вопрос →
Могут ли диабетики получить инвалидность по программе социального обеспечения?
Тестирование дерева: оценочные методы исследования UX
Тестирование дерева означает тестирование архитектуры вашего веб-сайта или чего-либо еще, что имеет разветвленное (древовидное) меню. Этот метод относительно прост, его можно использовать на ранних этапах процесса разработки, а позже он может сэкономить вам много времени и усилий.
Что такое тестирование дерева?
Тестирование дерева — это один из нескольких методов получения отзывов, необходимых для разработки функционального веб-сайта или чего-либо еще с пунктами меню, вложенными друг в друга, например, с помощью автоматизированной системы обмена сообщениями («для обслуживания сотрудников нажмите один.
Для обслуживания клиентов, нажмите два») или параметры на DVD (находятся ли параметры субтитров в разделе «Воспроизвести фильм»?). Его иногда называют «сортировкой карточек в обратном порядке» и он имеет определенное сходство с тестированием по первому клику, поэтому сложно описать тестирование дерева, не обсуждая также эти другие методы.
Тестирование по дереву, сортировка по карточкам и тестирование по первому клику
Первое, что нужно понять о тестировании по дереву, это то, что это не сортировка по карточкам и не тестирование по первому клику (хотя первые клики здесь могут быть важны, слишком). Все три метода тесно связаны между собой и внешне очень похожи, но выполняют совершенно разные функции. Фактически, вы можете обнаружить, что делаете все три в разных точках одного и того же проекта. Резюме:
Тестирование первого клика
Тестирование по первому клику означает, что тестировщику дается задание — например, просмотреть часы работы лобби на веб-сайте банка — и фиксировать, действительно ли первое место, на которое нажимает пользователь, находится на правильном пути для выполнения задачи.
Чтобы узнать часы работы лобби или что-то еще, обычно требуется еще несколько кликов, поэтому цель состоит в том, чтобы просто посмотреть, может ли пользователь сказать, с чего начать. Если вы сначала не щелкнете в нужном месте или щелкнете там слишком долго, это означает, что что-то не так с макетом сайта. Либо структура сайта противоречит здравому смыслу, либо внешний вид страницы каким-то образом сбивает с толку или отвлекает. Возможно, правильное место для щелчка было случайно скрыто или затемнено.
Проверка первого щелчка может быть проведена для проверки новой конструкции или для выявления возможных проблем в существующей конструкции. Тест можно провести на каркасе или даже на эскизе, при условии, что присутствуют все потенциально полезные — или потенциально запутанные — элементы макета.
Сортировка карточек
Сортировка карточек включает в себя предоставление участнику группы карточек (в реальной жизни или на экране компьютера), каждая из которых помечена концепцией, и просьбу участника организовать карточки таким образом, чтобы это имело смысл.
Хотя этот метод имеет несколько возможных применений, он часто используется в качестве начального шага в разработке структуры веб-сайта. Если большинство участников размещают карточку с надписью «Часы работы» в разделе «Услуги», а не в разделе «Места», тогда имеет смысл оформить сайт с указанием часов работы в качестве подзаголовка в разделе «Услуги». Существуют открытые типы карт, когда пользователи определяют категории, в которые входят карты, и закрытые, когда категории определяет исследователь.
Тестирование дерева
Тестирование дерева включает в себя демонстрацию тестировщику архитектуры вашего сайта (или вашего автоответчика, или чего-то еще) и вопрос, куда бы он щелкнул, чтобы достичь цели. Однако, в отличие от тестирования по первому клику, тестирование не заканчивается при первом клике. Тестер фактически должен пройти весь путь, от первой страницы до последнего триумфального клика. Хотя первый щелчок несоразмерно важен, можно сделать первый щелчок правильно и все равно заблудиться, прежде чем выполнить задачу.
Вам нужно знать, не теряет ли ваша структура пользователей.
Другое большое различие между тестированием дерева и тестированием первого клика заключается в том, что тестирование дерева включает только структуру, а не содержимое или макет. При тестировании кликов неправильные клики могут быть результатом слишком больших или слишком маленьких кнопок, неправильных мест или неправильного цвета, даже если базовая архитектура сайта верна. Но при тестировании дерева ни одна из этих переменных не является проблемой. Тестер не видит вашу верстку, только схему какие заголовки содержат какие подзаголовки.
Тестирование дерева часто называют обратной сортировкой карточек, потому что оба метода очень тесно связаны с архитектурой сайта, его разветвленным «деревом» опций. При сортировке карточек вы просите участников создать для вас деревья. При тестировании деревьев, как вы уже догадались, тестируйте эти деревья.
Пример древовидного теста
Когда использовать древовидное тестирование
Древовидное тестирование можно проводить на самом раннем этапе проектирования или редизайна, поскольку сайт еще не должен существовать, даже если эскиз концепции.
Все, что вам нужно, это дерево. Если ваше дерево не проходит тест, проблема относительно проста и дешева в устранении, потому что, даже если вам придется вернуться к началу, вам не нужно возвращаться очень далеко. Вы не много потеряете.
Нет правила, согласно которому вы должны использовать все возможные типы тестирования в одном проекте. Особенно, если ваши ресурсы ограничены, вы можете просто использовать свое суждение для некоторых аспектов процесса проектирования и тестировать только те места, где, как вы подозреваете, может быть проблема.
Но если у вас много времени, вопросов и ресурсов, вы можете начать с оценки задачи (чтобы выяснить, что должен делать ваш продукт или веб-сайт), а затем провести сортировку с открытой карточкой, чтобы узнайте, какая структура может показаться вашим пользователям наиболее интуитивно понятной. Создайте свою структуру, а затем дважды проверьте ее с помощью сортировки с открытой карточкой. Затем уточните эту структуру в архитектуру, которую вы планируете использовать, в свое дерево.
Проверьте свое дерево. Внесите необходимые изменения, а затем снова проверьте. Затем начните проектировать свой сайт вокруг этого дерева и проведите несколько раундов тестирования первого клика, чтобы убедиться, что ваш макет и контент улучшают, а не умаляют удобство использования сайта.
Недостатки тестирования дерева
Тестирование дерева фокусируется на архитектуре сайта и ни на чем другом, и это здорово, потому что, если тест выявляет проблему, вы точно знаете, где она находится в дереве. Но поскольку есть много других вещей, которые могут пойти не так, чтобы повлиять на общее удобство использования, вы не можете использовать только древовидное тестирование. Вам также нужны источники информации о других аспектах вашего проекта.
Другим потенциальным недостатком древовидного тестирования является то, что, поскольку это почти всегда автоматизированный удаленный процесс, вы не получаете качественных данных, которые могли бы показать вам, почему у ваших тестировщиков возникают такие проблемы.
Модерируемое древовидное тестирование решило бы эту проблему, но, как правило, нецелесообразно.
Вы можете получить некоторые из этих качественных материалов, опросив своих тестировщиков постфактум или выполнив модерируемый пробный запуск. Подробнее об этих вариантах ниже.
Как провести древовидный тест
Как и во многих других видах тестирования, трудная часть для исследователя возникает до и после, а не во время.
Разработка теста
Логистическое тестирование дерева довольно просто, так как обычно вам не нужно путешествовать, собирать припасы или координировать больше людей, чем обычно в вашей команде. Однако вам нужно разработать свой тест.
Выбор методов
Несмотря на то, что вы можете проводить тестирование дерева с помощью рукописной карты объекта (и рядом с ним находится блокнот), большинство людей используют специализированные инструменты. Они различаются, но обычно вы загружаете свои категории, подкатегории и под-подкатегории (и т.
д.) в электронную таблицу, а затем инструмент создает интерактивное дерево, подходящее для тестирования. Инструмент будет отслеживать, куда нажимают тестировщики, сколько времени им требуется, в каком порядке они нажимают на элементы и сколько из них нажимают в нужных местах. Ваша задача — выбрать инструмент, который вы хотите использовать, и ознакомиться с ним.
Большинство тестов деревьев проводится онлайн. Тестер получит ссылку на ваш тест и выполнит задание. Они могут сделать это в немодерируемой обстановке, не выходя из собственного компьютера, или в модерируемой обстановке, где вы можете наблюдать за действием. Самый простой и дешевый способ провести тестирование дерева в немодерируемом удаленном режиме.
Создание вашего дерева
Вам нужно будет спроектировать свое дерево перед его тестированием. Вам также нужно будет решить, какую часть вашего дерева вы хотите протестировать. Если ваш сайт очень сложный, возможно, вам не захочется тестировать все сразу.
Если вы добавляете новый материал на существующий сайт, вам не обязательно повторно тестировать старые части. Однако вам необходимо включить все варианты, которые может рассмотреть пользователь. Например, если у вас есть шесть пунктов меню на вашей целевой странице, вам нужно включить в тест все шесть из них, даже если вы тестируете пути, включающие только два из них. Не упрощайте тест, исключая неправильные ответы, так как это исказит ваши данные. Если на вашем сайте семь уровней, но вам нужно знать, могут ли пользователи перемещаться по первым пяти, то дополнительные два включать не нужно.
Вы можете протестировать два разных дерева, чтобы увидеть, какое из них работает лучше. В этом случае вы, по сути, проводите A/B-тестирование. Не показывайте обе версии одному тестировщику. Наберите в два раза больше тестировщиков, чтобы каждая версия по-прежнему тщательно тестировалась. В некоторых случаях вы можете сделать сравнение в пределах одного дерева. Например, если вы хотите знать, следует ли размещать огурцы под «фруктами» или «овощами», просто включите оба варианта в свое дерево и посмотрите, на какой из них нажимают тестировщики.
Написание задач
Не просите тестировщиков просто «найти список часов лобби» или что-то подобное. Во-первых, важно избегать смещения теста, используя ту же формулировку, что и метка меню правильного ответа. Во-вторых, важно, чтобы ваш тестировщик находился в том же настроении, что и реальный пользователь — разум работает по-разному, в зависимости от того, проходит ли человек тест или пытается решить реальную проблему (например, внесение чека перед отправкой). вестибюль закрывается). Дайте тестировщику реалистичный сценарий, а не простой тестовый вопрос, чтобы задать правильный тон.
Не усложняйте сценарии. Вы не пишете здесь флеш-фантастику, и слишком много не относящихся к делу деталей может только сбить вас с толку. Помните, что многие тестировщики бегло просматривают вопросы, а не читают их внимательно, и могут ошибочно принять вспомогательные детали за основную мысль. Вам нужно всего одно или два предложения.
Один и тот же тест может и должен включать в себя несколько задач, чтобы вы могли получить более полную и детализированную картину того, насколько хорошо работает ваше дерево.
Но не включайте более десяти задач. После десяти сценариев ваш тестировщик начнет уставать или скучать, а после десяти поездок по вашему дереву он начнет учиться, таким образом искажая ваш тест.
Если вам нужно протестировать более десяти задач, запустите более одного теста. Например, если вы хотите задать около двадцати сценариев, вы можете удвоить количество тестировщиков, а затем случайным образом назначить десять из них половине тестировщиков, а остальные десять — другой половине.
Вы не сможете спросить обо всех задачах, которые можно выполнить на вашем сайте. Сосредоточьтесь на тех, которые наиболее важны, и на тех, которые, как вы подозреваете, могут представлять особую проблему.
Наконец, четко определите правильный ответ. Нет причин сообщать вашим тестировщикам, правильно ли они поняли, но ваш инструмент тестирования должен знать об этом, чтобы он мог дать вам нужные результаты.
Набор тестировщиков
Две самые важные вещи при наборе тестировщиков для древовидного теста — это получение достаточного количества людей для статистической значимости и репрезентативных пользователей, т.
е. людей, похожих на людей, которые на самом деле будет использовать ваш сайт. Если ваша целевая аудитория — женщины пенсионного возраста, то именно они вам нужны в вашем исследовании. Если ваша целевая аудитория — отцы-одиночки детей дошкольного возраста, то именно их вам нужно нанять. В противном случае вы не получите хороших результатов. Вы можете нанять компанию, которая предоставит вам платных тестировщиков, или вы можете найти своих собственных. Помните, что некоторые из тех, кто согласится вам помочь, не пройдут его или не пройдут тест, поэтому вам, возможно, придется провести вторую волну набора, если вы не наберете целевое число в первый раз.
Набрать минимум 50 человек. Меньше, и вы рискуете получить необъективные результаты из-за небольшого числа тестировщиков, которые не прилагают никаких усилий к упражнению. Кроме того, вы хотите очистить порог для статистически значимых результатов со значительным запасом, а не с анемичным писком.
Убедитесь, что ваши тестировщики получают надлежащее вознаграждение либо в виде справедливой оплаты, либо в виде приятного благодарственного подарка, и обязательно объясните, почему их вклад ценен и что вы им благодарны.
В общении со своими тестировщиками четко и ясно они тестируют ваше дерево . Вы не тестируете тестеров. Большинство людей очень легко возвращаются в «школьный режим» и очень беспокоятся о том, правильно ли они ответили на вопрос и заслужили ли одобрение учителя (даже если интеллектуально они умнее). Насколько это возможно, избегайте выражений, которые могут усугубить проблему и привести к смещению вашего теста.
Сведение к минимуму ваших недостатков
Вы можете свести к минимуму некоторые недостатки древовидного тестирования тем, что вы делаете как непосредственно до, так и сразу после самого теста.
Сначала проведите небольшое модерируемое пилотное тестирование, чтобы убедиться, что ваши инструкции имеют смысл, что ваш инструмент тестирования работает, что весь тест не занимает больше 20 минут и т. д., и в чтобы собрать качественные данные, которых у вас иначе не было бы. Помимо модератора, на этом этапе вам понадобится ведущий заметок, так как один и тот же человек не может выполнять обе роли.
Для основного немодерируемого теста (и в модерируемом пилотном тесте) после завершения самого теста покажите каждому тестировщику список меток категорий и подкатегорий (и т. д.), используемых в тесте, и спросите, есть ли они сбивали с толку. Затем запросите любые дополнительные отзывы, вопросы, комментарии или опасения (если кто-то задает вопросы, ответьте на них в разумные сроки). Цель здесь состоит в том, чтобы зафиксировать некоторые качественные данные, которые вы иначе не получили бы, а также запросить информацию, о которой вы и не думали спрашивать.
Сюрпризы важны.
Как анализировать и использовать результаты тестирования дерева из следующих чисел:
- Процент тестировщиков, успешно выполнивших каждое задание («показатель успеха»)
- Процент тестировщиков, успешно выполнивших каждое задание, не сделав сначала неправильных предположений («прямота»)
- Среднее время, необходимое для выполнения каждой задачи («время»)
- Где большинство тестировщиков щелкнуло первым по каждой задаче («первый щелчок»)
- Где большинство людей завершили выполнение каждой задачи, их окончательный ответ, правильный или нет («пункт назначения» )
Относительная важность каждой из этих мер будет варьироваться от одного теста к другому.
Вы также получите много информации из соотношений между этими числами. Подробнее об этом чуть позже.
Возможно, вы не сможете сравнить результаты разных задач, не говоря уже об объединении чисел, чтобы получить, скажем, средний показатель успешности всех десяти задач в тесте. Например, если для одной задачи требуется как минимум пять кликов, а для другой — только два, конечно, их время не должно быть сопоставимо. Сравнивайте только результаты сопоставимых задач или, что еще лучше, разных версий одной и той же задачи. Например, если у вас есть огурцы и под фруктами, и под овощами, и оба пути требуют как минимум трех кликов, будет ли время меньше, а прямолинейность выше для одного пути, чем для другого?
Определение успеха
Вероятность успеха теста дерева всегда будет ниже, чем вероятность успеха готового веб-сайта, при условии, что вы вносите улучшения на основе своих знаний, полученных в результате тестов дерева и других исследований.
Кроме того, готовый веб-сайт предлагает контекстные подсказки, раскрывающиеся меню, функцию поиска и другие детали, облегчающие навигацию. Разница может быть огромной — показатель успеха в шестидесятых на тесте дерева может быть сравним с показателем успеха в девяностых на готовом участке.
Кроме того, вероятность успеха для задачи, требующей много кликов, будет ниже, чем для задачи, требующей нескольких тестов (в древовидных тестах или иным образом).
Дело в том, что вы не можете оценить тест по дереву так же, как вы оцениваете тест по орфографии. Цифры будут ниже, и они будут переменными. Опыт научит вас, какие результаты можно с полным основанием считать «хорошими» в различных обстоятельствах. Вы также можете посмотреть на относительные результаты — имеет ли это дерево более высокие показатели успеха, чем предыдущая версия? Одна задача постоянно занимает больше времени, чем другие задачи, которые должны быть похожими?
Наконец, имейте в виду, что не все задачи одинаково важны.
В зависимости от того, для чего предназначен ваш сайт, некоторые задачи обязательно должны быть ясными и простыми, иначе пользователь расстроится и уйдет. Другие задачи могут быть восприняты как стоящие дополнительных усилий, или пользователи могут решить, что даже если эта задача является головной болью, другие части сайта заслуживают того, чтобы задержаться. В идеале все дерево должно работать идеально, но проходной балл для одного пути может не быть проходным баллом для другого.
Использование результатов
Важно учитывать взаимосвязь между различными числами. Например, если прямота низка для данной задачи, это проблема, даже если вероятность успеха высока; пользователи, которые достигают своей цели только после множества фальстартов и возвратов, будут разочарованы и даже рассержены. Точно так же, если прямота и успех хороши, но время очень велико, это означает, что пользователи что-то запутались.
Первые клики важны, поэтому тестирование первого клика так важно.
Пользователи, которые ошиблись в первом клике, с гораздо меньшей вероятностью достигнут своей цели (даже с возвратом), чем те, кто сделал первый клик правильно (даже если они немного отклонились от намеченного пути). В древовидном тестировании это означает, что неправильные первые щелчки должны иметь большее влияние на «оценку» задачи, чем неправильные повороты позже. И наоборот, если первый щелчок правильный, но пункт назначения неправильный, это поможет вам локализовать проблему, чтобы вы могли ее исправить.
Расположение неправильных первых кликов также может подсказать, как можно изменить дерево, чтобы сделать его более интуитивно понятным для пользователей. Если неправильный кластер щелчков, измените дерево так, чтобы кластер был правильным. Если неправильные клики разбросаны, то место назначения для этой задачи может лучше относиться к нескольким заголовкам — если только разбросанные неправильные первые клики не появляются для многих задач, и в этом случае ваши варианты могут быть плохо дифференцированы.
Рассмотрите возможность сортировки карточек, чтобы разработать более четко определенные категории.
Стоит отметить, что, хотя данные древовидного теста являются количественными, а результаты представляют собой числа, для интерпретации результатов требуется тип суждения, более типичный для качественных тестов. Вы также можете значительно повысить ценность теста, включив (надлежащим образом проанализированных) качественных данных из пилотного исследования. Например, если данная задача заняла очень много времени, качественные результаты могут рассказать вам, на что тестировщики тратили все это время.
Заключение
Преимущество тестирования дерева заключается в том, что его проще настроить и запустить, чем большинство других тестов, благодаря современным инструментам тестирования дерева. Чтобы создать новый тест, вы просто редактируете электронную таблицу. Тестирование дерева — не панацея, но никакое тестирование не панацея.
Для достижения наилучших результатов используйте древовидные тесты в сочетании с другими типами тестирования, чтобы получить полную картину хода вашего процесса разработки.
[PDF] Синтетический тест рисования дома-дерева-человека: новый метод скрининга тревожности у онкологических больных
- DOI: 10.1155/2019/5062394
- Идентификатор корпуса: 1089
@article{Sheng2019SyntheticHD,
title={Синтетический тест рисования дома-дерева-человека: новый метод скрининга тревожности у онкологических больных},
автор = {Лицзюань Шэн, Гуйфан Ян, Цянь Пан, Чуньфан Ся и Липин Чжао},
journal={Журнал онкологии},
год = {2019},
объем = {2019}
} - Лицзюань Шэн, Гуйфан Ян, Липин Чжао
- Опубликовано 26 марта 2019 г.
- Психология
- Journal of Oncology
Синтетический тест рисования человека-дома-дерева (S-HTP) представляет собой проективную меру, в первую очередь предназначенную для оценки конкретных сложных черт личности.
Он широко используется при общих психологических проблемах и психических заболеваниях, таких как вмешательство в психологический кризис. Применимость и достоверность теста рисования S-HTP у онкологических больных, страдающих тревогой, до сих пор неясны, и нет отчетов о таких исследованиях. Целью этого исследования было изучить распространенность тревожности у онкологических больных и…
Ассоциация синтетического теста рисования дома-дерева-человека и депрессии у онкологических больных
Между тестом рисования S-HTP и SDS существует межэтапная надежность и надежность теста-ретеста для депрессии у больных раком, и это может помочь в скрининге депрессии у онкологических больных.
Тест «Дом-дерево-человек» не подходит для прогнозирования психического здоровья: эмпирическое исследование с использованием глубоких нейронных сетей0184
Психология
Acta Psychologica
«У меня нет надежды»: опыт матерей в полигамных семьях, проявленный в рисунках и рассказах и рассказы женщин в полигамных семьях, свидетельствующие о сложном эмоциональном состоянии отчаяния и бедствия.
Дом как зеркало себя: история болезни 21-летней девушки в стационаре психиатрической больницы
SHOWING 1-10 OF 46 REFERENCES
SORT BYRelevanceMost Influenced PapersRecency
Personality Traits and the Expression Area of Synthetic House-Tree-Person Drawings in Early Adolescent Japanese
- Daiki Kato, Mikie Suzuki
Psychology
- 2016
В этом исследовании изучались области выражения синтетического теста рисования дома-дерева-человека (тест S-HTP, Mikami, 1995) у японских подростков раннего возраста. Тест S-HTP — это проективный метод, в котором…
Anxiety in tsunami-affected children in Sri Lanka measured by Revised Children’s Manifest Anxiety Scale and Synthetic House–Tree–Person Test
- R. Dewaraja, Hideyuki Sato, Toshiki Ogawa
Psychology
- 2006
Developing Шкала для измерения общего впечатления от синтетических рисунков дома-дерева-человека
- Дайки Като, Мики Судзуки
Психология
- 2016
Мы разработали шкалу оценки общего впечатления от проективного метода рисования.
Особое внимание мы уделили технике проективного рисования «Синтетический дом-дерево-человек» (S-HTP). Сначала мы задали 7…
Больничная психологическая оценка с изображением фигуры человека: вклад в уход за онкологическими детьми и подростками
- Ирасема ду Вале Пиньейро, А. Коста, Д. Родригес, Налия де Паула Оливейра, Адриана Малейру, Х. Л. Рамос
Медицина, психология
- 2015
Делается вывод о том, что инструмент (DHF) позволяет оказывать психологическую помощь, не подвергая пациента содержимому, проникающему в больничную среду, тем самым способствуя терапевтической тайне, не вмешиваясь в больничную рутину, но приспосабливаться к нему.
Факторы, связанные с депрессией и тревогой у пациентов, проходящих лечение метадоном по месту жительства в Китае.
- W. Yin, L. Pang, K. Rou
Психология, медицина
Наркомания
- 2015
Значительная часть клиентов метадоновой поддерживающей терапии в Китае испытывали тревогу, депрессию и депрессию является необходимость предоставления специализированных вмешательств в области психического здоровья для этой группы высокого риска.
Депрессия и тревога у выживших после рака в течение длительного времени по сравнению с супругами и здоровым контролем: систематический обзор и метаанализ.
- А. Митчелл, Д. Фергюсон, Джон Гилл, Хименес Пол, П. Саймондс
Психология, медицина
The Lancet. Онкология
- 2013
Терапия рисованием дома-дерева-человека как средство борьбы с тревогой заключенных перед освобождением
- YuJie Yu, Cong Yu Ming, Ma Yue, Jianghong Li, Li Ling
Психология
- 2016
Мы изучили возможность использования теста «Дом–Дерево–Человек» в качестве вмешательства для снижения тревожности заключенных перед освобождением и проверили его эффективность. На первом этапе 15 тюремных служащих…
Информирование будущих приоритетов исследований психологических и социальных проблем, с которыми сталкиваются люди, перенесшие рак: быстрый обзор и синтез литературы.
- Н. Джарретт, И. Скотт, К. Фостер
Медицина, Психология
Европейский журнал онкологического ухода: официальный журнал Европейского общества онкологического ухода
- 2013
Скотт, К. ФостерЭмоциональное и личностное развитие детей дошкольного возраста с речевыми нарушениями: рисование-тест
- Бурлакова Н.Ю. Федорова, Л. Печникова, В. Олешкевич
Психология
Европейская психиатрия
- 2017
Анализ синтетического теста рисования человека-дома-дерева на нарушение развития
Целью данного исследования было прояснить патологическое значение отсутствия синтетического признака и изучить его использование для раннего выявления нарушений развития в педиатрическом центре первичной медико-санитарной помощи.
Понимание деревьев решений для классификации (Python) | by Michael Galarnyk
В этом руководстве очень подробно рассказывается о том, как работают деревья решений.
Деревья решений — популярный метод контролируемого обучения по ряду причин. Преимущества деревьев решений заключаются в том, что их можно использовать как для регрессии, так и для классификации, их легко интерпретировать и они не требуют масштабирования признаков. У них есть несколько недостатков, в том числе склонность к переоснащению. В этом руководстве рассматриваются деревья решений для классификации, также известные как деревья классификации.
Кроме того, в этом руководстве рассматриваются:
- Анатомия деревьев классификации (глубина дерева, корневые узлы, узлы решений, конечные узлы/конечные узлы).
- Как деревья классификации делают прогнозы
- Как использовать scikit-learn (Python) для создания деревьев классификации
- Настройка гиперпараметров
Как всегда, код, используемый в этом руководстве, доступен на моем GitHub (анатомия, прогнозы). С этого, давайте начнем!
C классификация a nd R эгрессия T рис (CART) — это термин, введенный Лео Брейманом для обозначения алгоритма дерева решений, который можно изучить для задач классификации или регрессионного прогнозного моделирования.
Этот пост посвящен деревьям классификации.
Деревья классификации
Деревья классификации представляют собой ряд вопросов, предназначенных для присвоения классификации. На изображении ниже представлено дерево классификации, обученное на наборе данных IRIS (виды цветов). Корневой (коричневый) и узел решения (синий) содержат вопросы, которые разбиты на подузлы. Корневой узел — это просто самый верхний узел принятия решений. Другими словами, именно здесь вы начинаете перемещаться по дереву классификации. Листовые узлы (зеленые), также называемые конечными узлами, — это узлы, которые не разбиваются на другие узлы. Листовые узлы — это места, где классы назначаются большинством голосов.
Дерево классификации для классификации одного из трех видов цветов (набор данных IRIS)Как использовать дерево классификации
Чтобы использовать дерево классификации, начните с корневого узла (коричневого цвета) и перемещайтесь по дереву, пока не дойдете до листа ( терминал) узел.
Используя дерево классификации на изображении ниже, представьте, что у вас есть цветок с лепестком длиной 4,5 см, и вы хотите его классифицировать. Начиная с корневого узла, вы сначала спросите: «Длина лепестка (см) ≤ 2,45»? Длина больше 2,45, поэтому этот вопрос неверен. Перейдите к следующему узлу решения и спросите: «Длина лепестка (см) ≤ 4,9?5”? Это верно, поэтому вы можете предсказать вид цветка как лишай. Это только один пример.
Как растут классификационные деревья? (Нематематическая версия)
Дерево классификации изучает последовательность вопросов «если, то», каждый из которых включает одну функцию и одну точку разделения. Посмотрите на частичное дерево ниже (A), вопрос «длина лепестка (см) ≤ 2,45» разбивает данные на две ветви на основе некоторого значения (в данном случае 2,45). Значение между узлами называется точкой разделения. Хорошее значение (которое приводит к наибольшему приросту информации) для точки разделения — это то, которое хорошо отделяет один класс от других.
Глядя на часть B рисунка ниже, все точки слева от точки разделения классифицируются как setosa, а все точки справа от точки разделения классифицируются как лишай.
На рисунке видно, что setosa была правильно классифицирована по всем 38 точкам. Это чистый узел. Деревья классификации не разбиваются на чистые узлы. Это не приведет к дальнейшему получению информации. Однако нечистые узлы могут расщепляться дальше. Обратите внимание, что в правой части рисунка B показано, что многие точки ошибочно классифицируются как лишай. Другими словами, он содержит точки двух разных классов (virginica и versicolor). Деревья классификации — это жадный алгоритм, который означает, что по умолчанию он будет продолжать разбиваться до тех пор, пока у него не будет чистого узла. Опять же, алгоритм выбирает наилучшую точку разделения (мы перейдем к математическим методам в следующем разделе) для нечистого узла.
На изображении выше максимальная глубина дерева составляет 2 . Глубина дерева — это мера того, сколько расщеплений дерево может сделать, прежде чем прийти к прогнозу.
Этот процесс можно было бы продолжать дальше с большим разбиением, пока дерево не станет настолько чистым, насколько это возможно. Проблема многократного повторения этого процесса заключается в том, что это может привести к очень глубокому дереву классификации с множеством узлов. Это часто приводит к переоснащению обучающего набора данных. К счастью, большинство реализаций дерева классификации позволяют вам контролировать максимальную глубину дерева, что уменьшает переоснащение. Например, scikit-learn в Python позволяет предварительно обрезать деревья решений. Другими словами, вы можете установить максимальную глубину, чтобы остановить рост дерева решений за определенную глубину. Для визуального понимания максимальной глубины вы можете посмотреть на изображение ниже.
Критерий выбора
В этом разделе содержится информация о том, как рассчитывается прирост информации и два критерия Джини и энтропия. Этот раздел действительно посвящен пониманию того, что является хорошей точкой разделения для корневых узлов/узлов решений в деревьях классификации.
Деревья решений разделяются по признаку и соответствующей точке разделения, которая приводит к наибольшему приросту информации (IG) для заданного критерия (джини или энтропия в этом примере). Грубо говоря, мы можем определить прирост информации как
IG = информация до разделения (родительский) — информация после разделения (дочерний)
Для более четкого понимания родителя и потомка посмотрите на дерево решений ниже.
Ниже приведена более правильная формула для формулы получения информации.
Поскольку деревья классификации имеют двоичные разбиения, формулу можно упростить до приведенной ниже формулы.
Два общих критерия I , используемые для измерения примеси узла, — это индекс Джини и энтропия.
Чтобы лучше понять эти формулы, на изображении ниже показано, как прирост информации был рассчитан для дерева решений с критерием Джини.
На изображении ниже показано, как вычислялся прирост информации для дерева решений с энтропией.
Я не буду вдаваться в подробности, поскольку следует отметить, что различные меры примесей (индекс Джини и энтропия) обычно дают одинаковые результаты. На приведенном ниже графике показано, что индекс Джини и энтропия являются очень похожими примесными критериями. Я предполагаю, что одна из причин, по которой Gini является значением по умолчанию в scikit-learn, заключается в том, что энтропия может быть немного медленнее для вычисления (потому что она использует логарифм).
Различные меры примесей (индекс Джини и энтропия) обычно дают одинаковые результаты. Спасибо Data Science StackExchange и Sebastian Raschka за вдохновение для этого графика.Прежде чем закончить этот раздел, я должен отметить, что существуют различные алгоритмы дерева решений, которые отличаются друг от друга. Одними из наиболее популярных алгоритмов являются ID3, C4.5 и CART. Scikit-learn использует оптимизированную версию алгоритма CART. Вы можете узнать о его временной сложности здесь.
В предыдущих разделах была рассмотрена теория деревьев классификации.
Одна из причин, по которой полезно научиться создавать деревья решений на языке программирования, заключается в том, что работа с данными может помочь в понимании алгоритма.
Загрузить набор данных
Набор данных Iris является одним из наборов данных, поставляемых scikit-learn, которые не требуют загрузки какого-либо файла с какого-либо внешнего веб-сайта. Код ниже загружает набор данных радужной оболочки.
импортировать панды как pdОригинал Pandas df ( функции + цель)
из sklearn.datasets import load_irisdata = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df['target'] = data.target
Разделение данных на обучающие и тестовые наборы
Приведенный ниже код выполняет разбиение обучающего теста, при котором 75 % данных помещаются в обучающий набор, а 25 % данных — в тестовый.
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(df[data.feature_names], df['target'], random_state=0)Цвета на изображении указывают, какая переменная (X_train, X_test, Y_train, Y_test) содержит данные из кадра данных, который df перешел к этому конкретному тестовому разделению поезда.
Обратите внимание: одно из преимуществ деревьев решений заключается в том, что вам не нужно стандартизировать данные, в отличие от PCA и логистической регрессии, которые чувствительны к последствиям отсутствия стандартизации данных.
Scikit-learn 4-шаговый шаблон моделирования
Шаг 1: Импорт модели, которую вы хотите использовать
В scikit-learn все модели машинного обучения реализованы как классы Python
из sklearn.tree Шаг 2: Создание экземпляра моделиВ приведенном ниже коде я установил
max_depth = 2для предварительной обрезки моего дерева, чтобы убедиться, что его глубина не превышает 2. Я должен отметить следующий раздел. учебника будет рассказано, как выбрать оптимальныеmax_depthдля вашего дерева.Также обратите внимание, что в моем коде ниже я сделал
random_state = 0, чтобы вы могли получить те же результаты, что и я.clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = 2,
random_state = 0)Шаг 3: Обучение модели на данных ширина) и Y(виды ириса)
clf.Шаг 4: Прогнозировать метки невидимых (тестовых) данных
# Прогнозировать для 1 наблюдения
clf.predict(X_test.iloc[0].values.reshape(1, -1))# Прогнозировать для нескольких наблюдений
clf. предсказание(X_test[0:10])Помните, что предсказание — это просто класс большинства экземпляров в конечном узле.
Измерение производительности модели
Хотя существуют и другие способы измерения производительности модели (точность, полнота, оценка F1, кривая ROC и т. д.), мы собираемся сделать это простым и использовать точность в качестве нашей метрики.
Точность определяется как:
(доля правильных прогнозов): правильные прогнозы / общее количество точек данных
# Метод score возвращает точность модели
score = clf.score(X_test, Y_test)
print( score)Поиск оптимального значения для
max_depth— это один из способов настроить вашу модель. Приведенный ниже код выводит точность для деревьев решений с разными значениями дляmax_depth.# Список значений для max_depth:
max_depth_range = list(range(1, 6))# Список для хранения точности для каждого значения max_depth:
точность = []для глубины в max_depth_range:clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = depth,
random_state = 0)
clf .fit(X_train, Y_train) score = clf.score(X_test, Y_test)
precision.append(score)Поскольку приведенный ниже график показывает, что наилучшая точность для модели достигается, когда параметр
Я выбираю max_depth =3, так как это кажется точной моделью и не самой сложной.max_depthбольше или равным 3, возможно, лучше выбрать наименее сложную модель смакс_глубина = 3.Важно помнить, что
Обратите внимание, что у нас есть два одинаковых дерева.max_depth— это не то же самое, что глубина дерева решений.max_depth— это способ предварительной обрезки дерева решений. Другими словами, если дерево уже максимально чистое на глубине, оно больше не будет расщепляться. На изображении ниже показаны деревья решений сзначениями max_depth, равными 3, 4 и 5.max_depthиз 4 и 5 идентичны. Они оба имеют глубину 4.Если вы когда-нибудь задавались вопросом, какова глубина вашего обученного дерева решений, вы можете использовать метод
get_depth. Кроме того, вы можете получить количество конечных узлов для обученного дерева решений, используя методget_n_leaves.Хотя в этом учебнике рассматривается изменение критерия выбора (индекс Джини, энтропия и т. д.) и
max_depthдерева, имейте в виду, что вы также можете настроить минимальное количество выборок для разделения узла (min_samples_leaf), максимальное количество конечных узлов (max_leaf_nodes) и многое другое.Одним из преимуществ деревьев классификации является то, что их относительно легко интерпретировать. Деревья классификации в scikit-learn позволяют рассчитать важность функции, которая представляет собой общую сумму, на которую индекс Джини или энтропия уменьшаются из-за разделения по данной функции.
Importants = pd.DataFrame({'feature':X_train.columns,'importance':np.round(clf.feature_importances_,3)})
Importants = Importants.sort_values('importance',ascending=False)В приведенном выше примере (для конкретного тестового разделения радужной оболочки) ширина лепестка имеет наивысший вес важности признака. Мы можем подтвердить это, посмотрев на соответствующее дерево решений.
Это дерево решений разделяется только на две характеристики: ширину лепестка (см) и длину лепестка (см).Имейте в виду, что если функция имеет низкое значение важности функции, это не обязательно означает, что функция не важна для прогнозирования, это просто означает, что конкретная функция не была выбрана на особенно раннем уровне дерева. . Также может случиться так, что функция может быть идентична или сильно коррелировать с другой информативной функцией.
C классификация a nd R выход T рис (CART) — это относительно старый метод (1984 г.), который является основой для более сложных методов. регрессия и классификация, они не требуют масштабирования функций, и их относительно легко интерпретировать, поскольку вы можете визуализировать деревья решений. Я должен отметить, что если вам интересно узнать, как визуализировать деревья решений с помощью matplotlib и/или Graphviz), у меня есть сообщение об этом здесь. Если у вас есть какие-либо вопросы или мысли по поводу руководства, не стесняйтесь обращаться к ним в комментариях ниже или через Twitter.
1.10. Деревья решений — документация scikit-learn 1.1.2
Деревья решений (DT) — это используемый непараметрический контролируемый метод обучения для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает значение целевая переменная, изучая простые правила принятия решений, полученные на основе данных Особенности. Дерево можно рассматривать как кусочно-постоянную аппроксимацию.
Например, в приведенном ниже примере деревья решений обучаются на основе данных для аппроксимировать синусоиду набором решающих правил «если-то-иначе». Чем глубже дерево, тем сложнее правила принятия решений и лучше модель.
Некоторые преимущества деревьев решений:
Простота для понимания и интерпретации.
Требуется небольшая подготовка данных. Другие методы часто требуют данных нормализация, необходимо создать фиктивные переменные и пустые значения для удалить. Обратите внимание, однако, что этот модуль не поддерживает отсутствующие ценности.
Стоимость использования дерева (т. е. прогнозирования данных) является логарифмической в количество точек данных, используемых для обучения дерева.
Способен обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Тем не менее, scikit-learn реализация пока не поддерживает категориальные переменные. Другой методы обычно специализируются на анализе наборов данных, которые имеют только один тип переменной. Подробнее об алгоритмах см. Информация.
Возможность решения задач с несколькими выходами.
Использует модель белого ящика. Если данная ситуация наблюдаема в модели, объяснение условия легко объясняется булевой логикой.
Можно проверить модель с помощью статистических тестов. Это делает это можно объяснить надежность модели.
Работает хорошо, даже если его предположения несколько нарушаются истинная модель, из которой были сгенерированы данные.
К недостаткам деревьев решений относятся:
Изучающие деревья решений могут создавать сверхсложные деревья, которые не хорошо обобщать данные. Это называется переоснащением. Механизмы такие как обрезка, установка минимального количества необходимых образцов на листовом узле или установка максимальной глубины дерева. необходимо, чтобы избежать этой проблемы.
Деревья решений могут быть нестабильными из-за небольших изменений в данные могут привести к созданию совершенно другого дерева. Эта проблема смягчается за счет использования дерева решений в ансамбль.
Прогнозы деревьев решений не являются ни гладкими, ни непрерывными, но кусочно-постоянные приближения, как показано на рисунке выше. Следовательно, они не умеют экстраполировать.
Известно, что задача изучения оптимального дерева решений NP-полным по нескольким аспектам оптимальности и даже для простых концепции. Следовательно, практические алгоритмы обучения дерева решений основаны на эвристических алгоритмах, таких как жадный алгоритм, где в каждом узле принимаются локально оптимальные решения. Такие алгоритмы не может гарантировать возвращение глобально оптимального дерева решений. Этот можно смягчить, обучив несколько деревьев в обучающем ансамбле, где функции и образцы выбираются случайным образом с заменой.
Существуют концепции, которые трудно выучить, поскольку деревья решений не выражайте их легко, например XOR, проблемы с четностью или мультиплексором.
Обучающиеся дерева решений создают деревья с ошибками, если некоторые классы доминируют.
1.10.1. Классификация
DecisionTreeClassifier— это класс, способный выполнять классификация по набору данных.Как и другие классификаторы,
DecisionTreeClassifierпринимает на вход два массива: массив X, разреженный или плотный, формы(n_samples, n_features), содержащий обучающие образцы и массив Y целочисленных значений формы(n_samples,), наличие меток класса для обучающих образцов:>>> из дерева импорта sklearn >>> Х = [[0, 0], [1, 1]] >>> Y = [0, 1] >>> clf = tree.DecisionTreeClassifier() >>> clf = clf.fit(X, Y)После подгонки модель можно использовать для прогнозирования класса образцов:
>>> clf.predict([[2., 2.]]) массив ([1])В случае, если существует несколько классов с одинаковым и самым высоким вероятность, классификатор предскажет класс с наименьшим индексом среди этих классов.
В качестве альтернативы выводу определенного класса вероятность каждого класса можно предсказать, что является долей обучающих выборок класса в лист:
>>> clf.predict_proba([[2., 2.]]) массив([[0., 1.]])
DecisionTreeClassifierподдерживает как двоичные (где метки [-1, 1]) классификация и мультикласс (где метки [0, …, K-1]) классификации.Используя набор данных Iris, мы можем построить дерево следующим образом:
>>> из sklearn.datasets импортировать load_iris >>> из дерева импорта sklearn >>> диафрагма = load_iris() >>> X, y = iris.data, iris.target >>> clf = tree.DecisionTreeClassifier() >>> clf = clf.fit(X, y)После обучения вы можете построить дерево с помощью функции plot_tree :
>>> tree.plot_tree(clf) [...]Мы также можем экспортировать дерево в формате Graphviz, используя
export_graphvizэкспортер. Если вы используете диспетчер пакетов conda, двоичные файлы graphviz и пакет python можно установить с помощьюconda install python-graphviz.В качестве альтернативы двоичные файлы для graphviz можно загрузить с домашней страницы проекта graphviz, и оболочка Python, установленная из pypi с
pip установить графвиз.Ниже приведен пример графического экспорта приведенного выше дерева, обученного на всем набор данных по радужной оболочке; результаты сохраняются в выходной файл
iris.pdf:>>> импорт графвиза >>> dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=Нет) >>> graph = graphviz.Source(dot_data) >>> graph.render("радужная оболочка")Экспортер
export_graphvizтакже поддерживает различные эстетические параметры, включая раскраску узлов по их классу (или значению для регрессии) и используя явные имена переменных и классов, если это необходимо. Ноутбуки Jupyter также отображать эти графики автоматически:>>> dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=Нет, ... feature_names=радужная оболочка.feature_names, ... class_names=iris.Кроме того, дерево можно также экспортировать в текстовом формате с функция
экспорт_текст. Этот метод не требует установки внешних библиотек и компактнее:>>> из sklearn.datasets импортировать load_iris >>> из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier >>> из sklearn.tree импортировать export_text >>> диафрагма = load_iris() >>> дерево_решений = класс_дерева_решений(случайное_состояние=0, максимальная_глубина=2) >>> дерево_решений = дерево_решений.fit(iris.data, iris.target) >>> r = export_text(decision_tree, feature_names=радужная оболочка['feature_names']) >>> напечатать(р) |--- ширина лепестка (см) <= 0,80 | |--- класс: 0 |--- ширина лепестка (см) > 0,80 | |--- ширина лепестка (см) <= 1,75 | | |--- класс: 1 | |--- ширина лепестка (см) > 1,75 | | |--- класс: 2Примеры:
fit(X_train, Y_train) 
Обратите внимание, что деревья со значением 
Scikit-learn выводит число от 0 до 1 для каждой функции. Все значения функций нормализованы до суммы 1. В приведенном ниже коде показаны значения функций для каждой функции в модели дерева решений.
Значения важности признаков также не говорят вам, для какого класса они очень предсказуемы, или отношений между признаками, которые могут повлиять на предсказание. Важно отметить, что при выполнении перекрестной проверки и т. п. вы можете использовать среднее значение важности функций из нескольких разделений тестов поезда.
Если вы хотите узнать, как я создал некоторые из своих графиков или как использовать библиотеки Pandas, Matplotlib или Seaborn, рассмотрите возможность пройти мой курс Python для визуализации данных LinkedIn Learning.
Деревья можно визуализировать.
Напротив, в модели черного ящика (например, в искусственном нейронном
сеть), результаты могут быть труднее интерпретировать.
Поэтому рекомендуется сбалансировать набор данных перед подгонкой.
с деревом решений.
target_names,
... заполнено=Истина, округлено=Истина,
... special_characters=Истина)
>>> graph = graphviz.Source(dot_data)
>>> график
Постройте поверхность решений деревьев решений, обученных на наборе данных радужной оболочки
Понимание структуры дерева решений
1.
10.2. Регрессия Деревья решений также можно применять к задачам регрессии, используя Класс DecisionTreeRegressor .
Как и в настройке классификации, метод подгонки будет принимать в качестве аргументов массивы X и y, только то, что в этом случае ожидается, что y будет иметь значения с плавающей запятой вместо целочисленных значений:
>>> из дерева импорта sklearn >>> Х = [[0, 0], [2, 2]] >>> у = [0,5, 2,5] >>> clf = tree.DecisionTreeRegressor() >>> clf = clf.fit(X, y) >>> clf.predict([[1, 1]]) массив ([0,5])
Примеры:
Регрессия дерева решений
1.10.3. Проблемы с несколькими выходами
Задача с несколькими выходами — это контролируемая задача обучения с несколькими выходами.
чтобы предсказать, то есть когда Y представляет собой двумерный массив формы (n_выборок, n_выходов) .
При отсутствии корреляции между выходами очень простой способ решить
такая задача состоит в том, чтобы построить n независимых моделей, т.
е. по одной на каждую
вывод, а затем использовать эти модели для независимого прогнозирования каждого из n
выходы. Однако, поскольку вполне вероятно, что выходные значения, относящиеся к
одни и те же входные данные сами коррелируют друг с другом, зачастую лучший способ — создать единый
модель, способная предсказывать одновременно все n выходов. Во-первых, требуется
меньшее время обучения, так как строится только одна оценка. Во-вторых,
точность обобщения результирующей оценки часто может быть увеличена.
Что касается деревьев решений, эту стратегию можно легко использовать для поддержки задачи с несколькими выходами. Для этого требуются следующие изменения:
Этот модуль предлагает поддержку задач с несколькими выходами путем реализации этого
стратегия как в DecisionTreeClassifier , так и в DecisionTreeRegressor . Если дерево решений подходит для выходного массива Y
формы (n_samples, n_outputs) , то результирующая оценка будет:
Использование деревьев с несколькими выходами для регрессии продемонстрировано в
Регрессия дерева решений с несколькими выходами.
В этом примере ввод
X — единственное действительное значение, а выходные значения Y — синус и косинус X.
Использование многовыходных деревьев для классификации продемонстрировано в Завершение грани с многовыходными оценщиками. В этом примере входы X — пиксели верхней половины граней, а выходные данные Y — пиксели нижняя половина этих граней.
Примеров:
Регрессия дерева решений с несколькими выходами
Завершение грани с многовыходными оценщиками
Каталожные номера:
М. Дюмон и др., Быстрое мультиклассовое аннотирование изображений со случайными подокнами и несколько выходных рандомизированных деревьев, Международная конференция по Теория и приложения компьютерного зрения 2009
1.10.4. Сложность
В общем случае стоимость времени выполнения для построения сбалансированного бинарного дерева составляет
\(O(n_{samples}n_{features}\log(n_{samples}))\) и время запроса
\(O(\log(n_{выборки}))\).
{2}\log(n_{выборки}))\).
1.10.5. Советы по практическому использованию
Деревья решений, как правило, подходят для данных с большим количеством признаков. Очень важно получить правильное соотношение выборок к количеству признаков, поскольку дерево с несколькими образцами в многомерном пространстве, скорее всего, переобучится.
Рассмотрите возможность уменьшения размерности (PCA, ICA, или выбор функции) заранее, чтобы дайте вашему дереву больше шансов найти признаки, которые являются дискриминационными.
Понимание структуры дерева решений поможет получить больше информации о том, как дерево решений делает прогнозы, что важно для понимания важных особенностей данных.
Визуализируйте свое дерево во время обучения с помощью экспорта
функция. Используйтеmax_depth=3в качестве начальной глубины дерева, чтобы почувствовать насколько дерево соответствует вашим данным, а затем увеличьте глубину.Помните, что количество выборок, необходимых для заполнения дерева, удваивается за каждый дополнительный уровень, до которого растет дерево. Используйте
max_depthдля контроля размер дерева для предотвращения переобучения.Используйте
min_samples_splitилиmin_samples_leaf, чтобы убедиться, что несколько выборки информируют о каждом решении в дереве, контролируя, какие расщепления будут быть на рассмотрении. Очень маленькое число обычно означает, что дерево будет переобучать, тогда как большое число не позволит дереву изучить данные. Пытатьсяmin_samples_leaf=5в качестве начального значения. Если размер выборки варьируется в значительной степени в этих двух параметрах можно использовать число с плавающей запятой в процентах. Покаmin_samples_splitможет создавать сколь угодно маленькие листья,min_samples_leafгарантирует, что каждый лист имеет минимальный размер, избегая листовые узлы с низкой дисперсией и чрезмерным соответствием в задачах регрессии.min_samples_leaf=1часто является лучшим выбор.Обратите внимание, что
min_samples_splitрассматривает сэмплы напрямую и независимо отsample_weight, если указано (например, узел с m взвешенными выборками по-прежнему рассматривается как имеющий ровно m выборок). Рассмотримmin_weight_fraction_leafилиmin_impurity_decrease, если требуется учитывать вес выборки при разделении.Сбалансируйте набор данных перед тренировкой, чтобы предотвратить смещение дерева к господствующим классам. Балансировка классов может быть выполнена с помощью отбор равного количества образцов из каждого класса или, что предпочтительнее, путем нормализация суммы весов выборки (
sample_weight) для каждого класс на одно и то же значение. Также обратите внимание, что критерии предварительной обрезки, основанные на весе, напримерmin_weight_fraction_leaf, тогда будет менее предвзято относиться к доминирующие классы, чем критерии, которые не знают веса выборки, какmin_samples_leaf.Если выборки взвешены, оптимизировать дерево будет проще структура с использованием критерия предварительной обрезки на основе веса, такого как
min_weight_fraction_leaf, которые гарантируют, что конечные узлы содержат не менее часть общей суммы весов выборки.Все деревья решений используют
np.float32внутренних массивов. Если обучающие данные не в этом формате, будет сделана копия набора данных.Если входная матрица X очень разреженная, рекомендуется преобразовать ее в разреженную
csc_matrixперед вызовом fit and sparsecsr_matrixперед вызовом предсказывать. Время обучения может быть на несколько порядков меньше для разреженных матричный ввод по сравнению с плотной матрицей, когда функции имеют нулевые значения в большинство образцов.
За
классификация с несколькими классами, 
1.10.6. Алгоритмы дерева: ID3, C4.5, C5.0 и CART
Каковы все различные алгоритмы дерева решений и чем они отличаются друг от друга? Какой из них реализован в scikit-learn?
ID3 (Итеративный дихотомайзер 3) был разработан в 1986 году Россом Куинланом.
Алгоритм создает многоходовое дерево, находя для каждого узла (т.е. в
жадным образом) категориальный признак, который даст наибольшую
прирост информации для категориальных целей. Деревья вырастают до своих
максимальный размер, а затем обычно применяется шаг обрезки, чтобы улучшить
способность дерева обобщать невидимые данные.
C4.5 является преемником ID3 и снял ограничение, должны быть категориальными путем динамического определения дискретного атрибута (на основе числовых переменных), который разбивает непрерывное значение атрибута в дискретный набор интервалов. C4.5 преобразует обученные деревья (т. е. результат алгоритма ID3) в наборы правил «если-то». Затем оценивается точность каждого правила, чтобы определить порядок в которых они должны быть применены. Сокращение выполняется путем удаления правила предварительное условие, если точность правила улучшается без него.
C5.0 — это последняя версия Quinlan, выпущенная под частной лицензией.
Он использует меньше памяти и создает меньшие наборы правил, чем C4.
5, в то же время будучи
более точным.
CART (деревья классификации и регрессии) очень похож на C4.5, но отличается тем, что поддерживает числовые целевые переменные (регрессия) и не вычисляет наборы правил. CART строит бинарные деревья, используя функцию и порог, который дает наибольший прирост информации в каждом узле.
scikit-learn использует оптимизированную версию алгоритма CART; Тем не менее Реализация scikit-learn пока не поддерживает категориальные переменные. 9*)\) до достижения максимально допустимой глубины, \(n_m <\min_{выборки}\) или \(n_m = 1\).
1.10.7.1. Критерии классификации
Если целью является результат классификации, принимающий значения 0,1,…,K-1, для узла \(m\) пусть
\[p_{mk} = \frac{1}{n_m} \sum_{y \in Q_m} I(y = k)\]
— доля наблюдений класса k в узле \(m\). Если \(m\) является
терминальный узел, , predict_proba для этого региона установлен в \(p_{mk}\).
Общие меры загрязнения следующие.
Джини:
\[H(Q_m) = \sum_k p_{mk} (1 - p_{mk})\]
Потеря журнала или энтропия:
\[H(Q_m) = - \sum_k p_{mk} \log(p_{mk})\]
Примечание
Критерий энтропии вычисляет энтропию Шеннона возможных классов.
Это
берет частоты класса точек обучающих данных, которые достигли заданного
лист \(m\) как их вероятность. Использование энтропии Шеннона в качестве узла дерева
Критерий разделения эквивалентен минимизации логарифмических потерь (также известный как
кросс-энтропия и полиномиальное отклонение) между истинными метками \(y_i\)
и вероятностные прогнозы \(T_k(x_i)\) модели дерева \(T\) для класса \(k\).
Чтобы увидеть это, сначала вспомним, что логарифмическая потеря модели дерева \(T\) вычисленный на наборе данных \(D\), определяется следующим образом:
\[\mathrm{LL}(D, T) = -\frac{1}{n} \sum_{(x_i, y_i) \in D} \sum_k I(y_i = k) \log(T_k(x_i))\]
, где \(D\) - обучающий набор данных из \(n\) пар \((x_i, y_i)\).
В дереве классификации предсказанные вероятности классов в листовых узлах постоянны, то есть: для всех \((x_i, y_i) \in Q_m\) имеем: \(T_k(x_i) = p_{mk}\) для каждого класса \(k\).
Это свойство позволяет переписать \(\mathrm{LL}(D, T)\) как сумма энтропий Шеннона, вычисленных для каждого листа \(T\), взвешенного количество точек обучающих данных, достигших каждого листа:
\[\mathrm{LL}(D, T) = \sum_{m \in T} \frac{n_m}{n} H(Q_m)\]
1.
10.7.2. Критерии регрессииЕсли целью является непрерывное значение, то для узла \(m\) Критерии минимизации при определении мест будущих расколов: Среднее Квадрат ошибки (MSE или ошибка L2), отклонение Пуассона, а также среднее абсолютное значение Ошибка (MAE или ошибка L1). MSE и отклонение Пуассона оба устанавливают прогнозируемое значение конечных узлов к изученному среднему значению \(\bar{y}_m\) узла тогда как MAE устанавливает прогнозируемое значение терминальных узлов в медиану \(медиана(y)_m\). 92\конец{выравнивание}\конец{выравнивание} \]
Полупуассоновское отклонение:
\[H(Q_m) = \frac{1}{n_m} \sum_{y \in Q_m} (y \log\frac{y}{\bar{y}_m} - у + \бар{у}_м)\]
Установка критерия = "poisson" может быть хорошим выбором, если вашей целью является количество
или частота (количество на некоторую единицу). В любом случае \(y >= 0\) является
необходимое условие для использования этого критерия. Обратите внимание, что он подходит намного медленнее, чем
критерий МСЭ.
Средняя абсолютная ошибка:
\[ \begin{align}\begin{align}median(y)_m = \underset{y \in Q_m}{\mathrm{median}}(y)\\H(Q_m) = \frac{1}{ n_m} \sum_{y \in Q_m} |y - медиана(y)_m|\end{aligned}\end{align} \]
Обратите внимание, что он подходит намного медленнее, чем критерий MSE.
1.10.8. Отсечение с минимальной стоимостью и сложностью
Обрезка с минимальной стоимостью и сложностью — это алгоритм, используемый для обрезки дерева, чтобы избежать переобучение, описанное в главе 3 [BRE]. Этот алгоритм параметризован на \(\alpha\ge0\), известный как параметр сложности. Сложность Параметр используется для определения показателя сложности затрат, \(R_\alpha(T)\) заданное дерево \(T\):
\[R_\alpha(T) = R(T) + \alpha|\widetilde{T}|\]
, где \(|\widetilde{T}|\) — количество конечных узлов в \(T\) и \(R(T)\)
традиционно определяется как общий коэффициент неправильной классификации терминала
узлы. В качестве альтернативы, scikit-learn использует общую взвешенную примесь выборки
конечные узлы для \(R(T)\).
Как показано выше, примесь узла
зависит от критерия. Отсечение с минимальной стоимостью и сложностью находит поддерево
\(T\), который минимизирует \(R_\alpha(T)\).
Мера сложности стоимости одного узла равна
\(R_\alpha(t)=R(t)+\alpha\). Ветвь \(T_t\) определяется как
дерево, где узел \(t\) является его корнем. В общем, примесь узла
больше суммы примесей его концевых узлов,
\(R(T_t)
Примеры:
Деревья решений после сокращения с сокращением сложности затрат
Каталожные номера:
[БРЕ]
Л.