Тест нарисовать дерево расшифровка: Психологический тест «Дерево» | Статья на Psysovet.ru

Опубликовано 14.10.199414.09.2022 автором alexxlab

Содержание

Психологический тест «Дерево» | Статья на Psysovet.ru

Нарисуйте, пожалуйста, дерево — любое, кроме елки.

Материал для тестирования: необходим лист бумаги размера А4, а также карандаш. Лист бумаги должен быть белый, не глянцевый, безо всяких линеек или клеточек. Пользоваться карандашом средней мягкости; ручкой или фломастерами рисовать нельзя.

Вопросы к рисуночному тесту «Дерево»

Какая порода дерева у Вас получилась?
Какое время года?
Где растет дерево, что его окружает?
Если это дерево превратится в человека, в кого оно превратится?
Пол этого человека
Возраст
Род занятий
Характер
Что любит и чего боится?

Если в кроне птички, (как доме животинки какие-то) — признак инфантилизма. Если гнездо — то может быть думает о детях.
Солнце при дереве — некий родительский пригляд, который может оборачиваться теплом, а может представлять контроль.
Когда дерево сильно приподнято (выше середины) — завышенная самооценка.
Трава. Если низкая — то ничего страшного. Если трава густая и закрывает часть дерева — стремление замаскировать бессознательно (либо что-то в раннем детстве, либо если это как тела -… ). Трава у основания — прикрывает низ дерева. Часто бывает так, что человек скрывает либо сам от себя, либо от других какие-то травмирующие детские переживания, которые у него были
Ветки — нереализованные возможности. Чем больше разветвлений, тем больше возможностей.
Девушки молодые (или в возрасте, но считают себя молодыми) часто рисуют цветущие деревья
Когда рисуют озеро или речку рядом — злоупотребление алкоголем. Причем может не сам человек пить, а его близкие (муж/жена, отец/мать).
Если мужчина рисует женское дерево и оно «превращается» (на словах говорит, что хотел дуб, а получилась береза) в мужское — это нарушение самоидентификации.
Сучки обломанные — какие-то возможности, которые не осуществились.
Штриховка ствола — определенное неспокойствие. Если она заметная, более тревожная
Высота дерева — сегодняшний возраст клиента.
Есть деревья, которые не стоят на земле, а как бы висят в воздухе. У него нет ни линии земли, ни корней, то это значит, что у человека, который это нарисовал, нет ощущения, что он сам стоит на земле, на собственных ногах. Он может быть неуверенным, зависимым, инфантильным, психастеничным, либо зависит в материальном плане, либо в психологическом плане от кого-то. Может быть так, что это ситуационное: человек потерял работу и у него дерево подвешенное. Есть такая штука, как гиперкомпенсация, например, неуверенная девочка, которая живет на два дома и ощущение между двух стульев, но она рисует дерево с «ногой», — у нее гиперкомпенсация, она компенсирует свою неуверенность чересчур: если дерево стоит слишком сильно на земле, это попытка создать устойчивость за счет чего-то. Если у человека слабая энергетика — у него дерево будет висеть. Если у человека энергии много, то у него, в качестве психологической защиты будет выступать не вытеснение, а гиперкомпенсация. Например, уход в работу.
Все животные, которые на дереве, как правило свидетельствуют об инфантильных тенденциях

Если дерево в подвешенном состоянии

Либо человек юный, зависящий от родителей, не имеет собственных условий, не стоит на своих ногах, либо находится в подвешенном состоянии (развелся, работу меняет, нет опоры).
Либо человек не от мира сего (шизоид) — отрыв от реальности, витает в облаках, не прочно стоит на земле

ДУПЛО

След от психотравмы (100%). Если нет дупла, это не значит, что травм не было. В данном тесте они не выявились.
Дупла бывают: развод родителей, рождение ребенка, переезд в другое место, заболевания (которые имеют последствия), разлука с домом, сексуальное насилие, либо неудачный сексуальный опыт, смерть родных…
Если дупло заштриховано, то может быть, что травма не создает уже напряжения, если сильно — то плохо.
Если кто-то живет в дупле, то травма жива. Если нет — значит осталась пустота.
По размещению дупла можно определить возраст травмы.

КОРНИ

Корни — это наше прошлое. То, с чего мы начинаем.
Если нет корней — клиент не так сильно представлен в его сознании, возможно он вытесняет.
Корней много и большие — человек ощущает роль и значимость давление своего прошлого, семейного рода.
Особо интересно, когда крона не помещается — представление о будущем отсутствует. Он не умеет планировать. (4-ка по MMPI высокая). Выходит за границы социальных норм.
Острые корни — возможна агрессия. Проверяем теорию агрессии и семьи
Когда человек отсекает корни у рисунка — он не хочет видеть и помнить своих родителей и свое детство.
Если корней вообще нет — мы никак это не интерпретируем.

СТВОЛ

Наше тело.
Если мы видим зачерненный ствол — человек либо реально болен (соматика, к примеру диабет), либо тревожное состояние, либо ипохондрик, может быть психосоматика, могут быть гормоны у подростка (19 лет) или климакс у женщины
Гораздо хуже, если у нас ствол заканчивается как бы тупиком (а иногда еще и ствол тревожно-зачерненный). Тупик звучит как «кривой заулочек»
Тонкий ствол — астенический тип

КРОНА

Это голова у дерева.
Если это прошлое, то понятное дело, что крона — будущее. Тут бывают разные варианты, например, бывает так, что у кого-то крона не помещается на рисунке. Это означает недостаток планирования. И жизни и чего угодно. Вторая интерпретация — когда у человека открытая перспектива — то есть недостаточное понимание того, что будет дальше. Это может быть не связано с ситуацией планирования. Например, развод. Или смена места жительства. А бывает так, что человек и планировать не умеет и ситуация такая.
Если крона приплюснутая, если себя ограничивает (прижимает, не дает дальше расти).
Если хаос в листве или в ветках — в голове сумбур.
Двойная обводка кроны — это контроль

ПОРОДЫ ДЕРЕВЬЕВ

ДУБ

С одной стороны могут рисовать эпилептоиды (солидный ствол, корни), с другой стороны — дуб символ мужественности. Зачастую символ отцовской фигуры, авторитета, сильного человека (воина) и мужчина, для которого это идеал «Я», который стремится быть сильным мощным.

Или это может рисовать женщина (либо отцовская фигура, либо партнера ищет похожего на отца — спокойного, надежного, защитника, сильного. Она сама слабая женская позиция — повиснуть на дубе, оказаться под защитой, обвиться — низкая 5-ка в MMPI). Чаще женщины, воспитанная мамой, которая играла роль дуба (папы нет, либо слабый, либо любит папу, чтобы быть похожей на него, когда папа воспитывает дочку и ей важно заслужить папино уважение — будет учиться, работать, карьеру делать). Когда женщина «превращается» в дуб — это нормально.

Почему девочка рисует дуб? То, как она рассказывает про него, понятно, что это в большой степени отцовская фигура. Но, так как у нас в культуре дозволено выходить замуж за людей, которые старше и ассоциируются с отцом, то наличие такого дуба в рисунке может означать, что это поиск партнера, похожего на папу. Это такая Электра, которая хочет быть с отцом и подальше отодвинуть маму. Но тогда, в этой ситуации она может быть очень женственная.

А может быть по-другому. Если, например, папа растит девочку как мальчика и повсюду за собой таскает, — на охоту, на рыбалку и приветствует увлечения мужские, то у девочки желание не привлечь мужчину как папа, а стать как папа.

Это еще зависит от количества энергии: если она энергичная и амбициозная, честолюбивая и конкурентная, то она будет выбирать мужские профессии и среду, где она будет самоутверждаться и будет избегать проявления женственности. И тогда тот дуб, который она нарисует, будет ее самоидентификация с ее отцом.

ЯБЛОНЯ

Это материнская фигура. Вспоминаем сказку «Гуси лебеди», где идут подряд материнские фигуры (наливные груди, материнская грудь, плодоносящая — дети, печь — утроба материнская, которая рожает пирожки, молочные берега — молоко материнское). Дети часто рисуют яблоню.

Когда взрослые рисуют — созависимость — неполное отпочкование от взрослых и влияние может быть очень сильное. Это приводит:

Передача сценария по женской линии (бабушке — маме — дочке и т. д.)
Конфликт. Могут быть тревожные, заштрихованные, зачерненные яблочки.

Если женщина рисует — семейный сценарий по женской линии.

Алкогольная зависимость — оральная зависимость как от материнской груди. Потребительская позиция в жизни.

Когда мужчины рисуют яблоню. Возможные ситуации:

Мужчины остаются холостяками и живут с мамой.
Женятся ненадолго, потом обратно к маме
Полностью переходит к жене, иногда даже жену называет мамочкой, полностью все чувства переносятся на жену

Какие варианты мужской яблони? Это старый холостяк, который всю жизнь живет со своей мамой. Он может жить с мамой всю жизнь и вообще никогда не жениться. Может жениться, когда мама умрет. Либо это человек, который может быстренько жениться и вернуться к маме. А пока он женат, он будет сравнивать маму и жену. Есть вариант, когда яблоневый молодой человек женится и вообще перестает с мамой общаться. Потому что все валентности, которые его прикрепляли к маме, он все перевесил на жену. К родной маме его в таком случае не тянет.

Дело в том, что яблоки — символ материнской груди. Поэтому, для ребенка, например, рисовать яблоню — абсолютно естественно и органично. Те испытуемые, которые во взрослом возрасте рисуют яблоню, это означает, что они не преодолели своей материнской зависимости, не отпочковались от материнской фигуры. Очень часто девушки, которые рисуют яблоню, берут на вооружение материнский сценарий и в частности сценарий неумения налаживать отношения и расставание.

То, что изначально нестандартные рисунки свидетельствует о негативизме и о протестных реакциях, может свидетельствовать о высокой четверке по MMPI: то есть тогда, когда от нее ожидают определенного поведения, она показывает противоположное. Это может быть выпендреж, язвительность, агрессивность. А людям нужно не столько и не только это, а душевности, понимания, тепла, доброты, большего акцента на нужды другого человека, а не на себя любимого.

Если не очень хорошие отношения с мамой, а при этом зависимость все равно есть, то мы можем видеть яблоки черные или посередине черные точки.

Что касается мужчин, черные яблоки встречаются у алкоголиков. Дело в том, что для алкогольной зависимости как раз характерны яблоки. Потому что это инфантилизм и зависимость. И матери сценарно выполняют вещи так, что дети становятся алкоголиками (определенные лозунги, проклятия и т. п.). Особенно, если отец и муж этой женщины был алкоголиком, с большой долей вероятности она сделает так, чтобы и сын тоже стал алкоголиком.

Предрасположенность к алкоголизму в большей степени может быть у людей инфантильных, с оральной фиксацией и с не до конца разрешенными конфликтами с матерью.

Еще один вариант — в 14-15 лет учились дети за границей. И в том самом возрасте, когда они должны были хамить родителям и отпочковываться, они плакали в подушку и скучали по родителям. Оказывалось, что они совершенно незрелые и продолжали рисовать яблоню как раз в достаточно позднем возрасте.

То есть мама может умереть или тебя отправят в другой город и ты будешь рисовать всю ту же яблоню.

БЕРЕЗКА

Ипохондрики, которые опасаются за свое здоровье.
Девушки следящие за фигурой.
Или могут быть быть мальчики, которые думают о женщинах (пример: солдаты после армии).
Рисуют часто психостеники (дерево скромное, среднее, не выделяющееся — быть как все, затеряться в массе).
Точки на березе — дерматит, могут быть какие-то заболевания, психосоматика. Дерматит — непереносимость среды, это реакция на среду и на людей. Дерматит в виде зачерненных штрихов на рисунке дерева возник как реакция на среду. Псориаз — очень сильная, аутоагрессивная реакция.
Березу часто, за счет рисочек выбирают те, кто склонны к психосоматическим фиксациям. Но в целом для наших широт рисунок березы это нормально.

СОСНА — рисуют шизоидный личности, более духовный вариант, более аскетичные.

КЛЕН, КАШТАН, МАГНОЛИИ (более изысканное дерево) — часто рисуют мужчины с истероидными тенденциями. Дерево красивое,

БАОБАБ — эпилептоид с выраженными истероидными тендценциями.

Растения в искусственных горшочках могут означать симбиотические связи (скорее с матерью) либо же то, что человек остался в развитии на уровне пяти лет. Это определенный синдром нежелания быть взрослым. Дерево БОНСАЙ — ощущение искусственности, сверх-зависимости от условий и нежелания расти и взрослеть.

ОСИНА -бывает при депрессивных состояниях. Дерево невеселое. Ассоциация с осенью. Также как плакучая береза, ива, сниженное настроение

ЯСЕНЬ — люди с выраженными эстетическими наклонностями. Это нарцисс.

ПАЛЬМА — я не такой как все. Особенности. Может быть у демонстративных, у шизоидов, если есть плоды — более материальное и плотское. Но при этом одинокий.

Если смешанное дерево: дуб с яблоками, например, она может искать и мужчину, который к ней относится как мама и женщин, которые к ней относятся как папа и все при этом дают ей советы.

Если нет породы — не очень ощущает свою личность. Не очень точная самоидентификация. Не ощутила себя собой как личность

СЕЗОНЫ

Весна: Может быть молодой человек, выход из кризиса, смена профессии и т. п.

Осень: Там, где нету листьев, когда голые сучья, когда листья падают. Более поздняя осень ассоциируется с пониженным настроением и состоянием, депрессией. Золотая осень или ранняя осень — совсем другое дело. Люди с демонстративными тенденциями любят прихвастнуть и покрасоваться.

Зима: Бывает просто, что человек любит зиму и тогда по самому рисунку понятно, что это не депрессия. А бывает — что сразу понятно, что это депрессивное состояние. Для психолога очень важно уметь слушать. И слышать.

Вы можете заказать интерпретацию теста «Дерево» у психолога, Софьи Каганович. Пример проведенной консультации

Тест «дерево»

Цель методики: выявление индивидуально-типологических особенностей человека.

Материал: лист бумаги размером 15х10. 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».

Интерпретация I («типология рисунков»)

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.

Тип 1 – «ель». Изображение ели весьма разнообразно: от схематически представленной до детализированной, с множеством веток и вырисованных иголок. Для лиц, выполняющих рисунок ели, наиболее часто характерна склонность к доминированию, организаторские способности, активность.

Тип 2 – «синтетическое». 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 у лиц, склонных к синтетическому когнитивному стилю, для которых детали большого значения не имеют, их более интересуют вопросы общего порядка. Чаще встречаются у лиц, имеющих философское образование или обладающих склонностью к философствованию», т.е. наиболее выраженному обобщению, это так называемый «синтетический когнитивный стиль».

Рисунок 1. Схема дифференциации изображений дерева

Рисунок 2. Разновидности I типа в изображении дерева

Рисунок 3. Переход от схемы к детализации в рисунке

На рис. 3 представлен переход от схематического изображения дерева к детализированному.

Тип 3 – «педантичное». Этот тип рисунка противоположен второму типу. Дерево тщательно вырисовано, реалистично, с множеством деталей: листики, кора, ветка, 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 дерева 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 4 – «зимнее». Для 4-ого 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 5 – «пикническое». 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 6 – «эстетическое». 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 рис. 4 и 5.

Тип 7– «пальма», «экзотический тип». 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 8 – «характерное дерево». 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. Встречаются у лиц, также обладающих оригинальностью суждений, необычностью характера, самобытной индивидуальностью.

Рисунок 4 – Разновидности эстетического изображения ели

Рисунок 5 – Разновидности эстетическою выполнения рисунка дерева

Тип 9 – «сюжетный». 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 вниз ветками и т.д.

Обычно люди, выполняющие такой рисунок , склонны к придумыванию сюжетов, историй, написанию сценариев.

Смешанный тип. 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.

Интерпретация II («психология деталей»)

Несмотря на простоту выполнения теста, рисунок дерева может содержать в себе множество деталей, которые, являясь сигналами для практического психолога, позволяют правильно построить диалог с ребенком или взрослым, более целенаправленно сформулировать вопросы для уточнения тех или иных черт индивидуальности, а также жизненных обстоятельств.

Какие детали и признаки можно выделить по данным нашего обследования?

Сильная штриховка на дереве обычно свидетельствует о внутреннем напряжении человека, эмоциональном возбуждении, состоянии тревоги.

Изображение на дереве гнезда, птиц и других животных часты у лиц, которые имеют особое отношение к природе, для них обычно и дерево – чей-то дом. Для таких людей характерно стремлений ухаживать за животными, растениями.

Наличие на дереве плодов характерно для лиц, стремящихся к результативности в деятельности.

Рисунок 8. Уменьшенное изображение деревьев

Дупло может свидетельствовать о перенесенном хроническом заболевании, либо хирургической операции.

Среди изображений дерева могут быть обнаружены следующие варианты выполнения.

Вместо дерева рисуется пень. Это характерно для человека, часто старающегося ответить на влияние противоположным действием, контрвопросом и др. «Ему дали инструкцию рисовать дерево, а он рисует пень». Можно иногда услышать комментарий: «Я всегда так делаю, вы просите дерево, а я вам пень рисую». Вершина дерева не завершена, обычно рисуются крупные ветви, а также, часто – дупло. Такое изображение можно интерпретировать как наличие больших незавершенных планов человека.

Слишком мелкое изображение часто свидетельствует о переутомлении человека, скованном положении, когда человек не может проявить себя, о зажатости (см. рис. 8).

Слишком большие размеры изображения –внутренняя раскованность, свобода.

Дерево, раздвоенное от ствола, наблюдалось в рисунках близнецов, или лиц, у которых родственные связи с братьями и сестрами, даже двоюродными, очень значимы.

Сломанное дерево свидетельствует о сильном потрясении, переживании. Ветка вместо дерева, возможно, свидетельствует об инфантильности.

Комментарий к тесту

На рис. 9 выполнен тест «Рисунок дерева». Наиболее примечательными чертами изображения являются:

1. Раздвоение ствола, что характерно для близнецов или людей, у которых очень тесные контакты с сестрой, братом или близким человеком, который отождествляется с братом или сестрой.

2. Наличие яблок на голых ветках, на которых виден лишь один листок. Наличие яблок (по Коху) означает чувство вины, по нашим наблюдениям – стремление к результативности в деятельности. Голые ветки часто характерны для лиц, обладающих детской непосредственностью, оживленностью, отличающихся умением смотреть на мир «свежим взглядом».

3. Наличие обозначения места, на котором стоит дерево, характерно для лиц, имеющих потребность в устойчивости, поиске «своих корней».

Интерпретация III теста «Дерево»

(комплексная, по Рене Стора; перевод с французского Н. С. Потолицыной)

Данные, представленные в исследованиях Р.

Стора в 70-х –80-х годах, основаны на статистической валидизации и получены в ходе наблюдения разновозрастной группы в количестве 820 человек – от 4 до 60 лет. В варианте теста Р. Стора изображение дерева выполняется на двух сторонах одного листа. Рисующему дается следующая инструкция: «Нарисуйте дерево, любое, какое хотите, но не елку». Затем лист переворачивается и инструкция повторяется. (Важно отметить, что следует избегать слова «еще», которое может послужить стимулом к повторению изображений предыдущего дерева.)

Рисунок 9. К интерпретации теста «Дерево»

Первый рисунок , по мнению Р. Стора, представляет собой реакцию испытуемого на незнакомую обстановку и отражает его усилия по самоконтролю. Второй более соответствует психологическому состоянию в привычной обстановке.

В одном из вариантов теста Р. Стора предлагает людям на втором листе нарисовать «дерево мечты» (т.е. воображаемое дерево, которое не существует в реальности). На обороте этого второго листа предлагается нарисовать дерево с закрытыми глазами. При этом считается, что «дерево мечты» позволяет выявить неудовлетворенные желания и отражает особенности компромисса между желаемым и действительным, при этом можно обнаружить тенденции удовлетворения и специфику решения проблем. Дерево же, нарисованное с закрытыми глазами, по мнению Р. Стора, позволяет выявить давние конфликты, детские травмы, которые могут влиять на настоящее.

Интерпретация Р. Стора основывается на особой рубрикации, выявленной статистически. Среди разделов этой рубрикации можно отметить следующие.

Семья: особенности состава, стиля воспитания, отношения с родителями, сестрами, братьями и т.д.

Аффективные реакции: веселость, грусть, пессимизм, оптимизм, враждебность, агрессия, нежность, ощущение победы и т.п.

Интересы: интеллектуальные, художественные.

Роль в окружении: самоутверждение, оппозиция, потребность в согласии, зависимость и т. д.

Социальные отношения: общительность, замкнутость, лживость

Форма деятельности: регулярность, системность, находчивость, медлительность и т.п.

Общий уровень развития: интеллект, внимание, память, воображение, прилежание.

Исходя из данной рубрикации, на основании анализа графического материала Р. Стора выделил так называемые фигуры, имеющие значение при психологической диагностике. Все фигуры сгруппированы по 15 категориям:

I.1–6 – свобода от инструкции;

II.6–10 – почва;

III. 10–15 – корни;

IV. 15–22 – симметрия;

V. 23–26 – кресты;

VI. 26–35 – положение на странице;

VII. 35–69 – форма листвы;

VIII. 69–78 – штриховка;

IX. 78–97 – ствол;

X. 97–101 – общая высота дерева;

XI. 101–113 – высота кроны;

XII. 113–120 – ширина кроны;

XIII. 120–125 – выступающие части;

XIV. 125–146 – особенности линий;

XV. 147–149 – разные признаки.

Интерпретация III опирается на обобщенную аналитическую схему рисунка дерева (рис. 10) и представляет собой попытку ввести в этот процесс некоторую логическую связность.

В последние годы, как мы видим тест «Дерево» претерпел существенное развитие: уточнялась его интерпретация, стабилизировались признаки деталей, результаты соотносились с данными основательных наблюдений.

Приводимый ниже вариант интерпретации дает в руки практическому психологу еще один подход, позволяющий уточнить и частично верифицировать те данные, которые могут быть получены в результате применения интерпретаций I и II. Их можно сопоставить с интерпретацией Коха и, как нам представляется, получить более надежные сведения об особенностях личности автора рисунка.

Рисунок 10. К тесту «Дерево»

Психологическое значение фигур (по Р. Стора)

I. «Свобода от инструкции «

Множество деревьев (не связанных почвой – детское поведение; не подчиняется инструкциям).
2. Два дерева – может символизировать «он и другие» (см. расположение на странице и использованные фигуры).
Разное содержание. Дополнительные объекты на рисунке дерева – воображение, эмоциональность.
Пейзаж вокруг дерева – чувствительность.
Поворачивание листа по горизонтали – независимый ум, признак ума, рассудительность.

Проективный тест Дерево анализ и расшифровка от психолога

Тест «Нарисуй дерево»

Ребенку предлагается нарисовать лиственное дерево. Полноценное изображение дерева подразумевает наличие трех элементов: корней, ствола, кроны.

Интерпретация рисунка

Корни

Корни – часть дерева, непосредственно связанная с землей, питанием, ростом, восстановлением, истоками, природой, но в то же время корни – это скрытый элемент дерева и его опора, средство заземления, основа.

Если на рисунке у основания дерева отсутствуют и корни, и линия земли – подверженность стрессам. Как спокойно пережить стресс?
Корни изображены отдельными линиями, как трава – поверхностность мышления, леность, нежелание углубляться в детали. Такой ребенок предпочитает заниматься активной физической деятельностью.
Ребенок, смотрящий на мир реалистично, все взвешивающий в уме, размышляющий – изобразит только видимую часть корней, которая видна на поверхности земли.
Огромные, преувеличенные корни, подчас превосходящие размерами само дерево, — неуравновешенность, внутренний дисбаланс, скрытый конфликт.

Если корни изображены четко, хорошо прорисованы, имеют адекватные размеры или на них сделан акцент (жирные линии, усиленный нажим и т. д.) – ребенок придает большое значение внешней опоре, поддержке со стороны окружающих. Возможно, он сопротивляется взрослению, отказывается брать на себя ответственность, принимать решения, быть самостоятельным. Ребенок зависим, флегматичен, не уверен в себе, хочет подольше оставаться маленьким. (Задача родителей не потакать, а мягко, без агрессии и сильного давления, воспитывать самостоятельность, поощрять любое проявление инициативы)

Ствол

Самая распространенная форма – прямая, типично для детей, не достигших 12 лет.

Источник

Проективный тест «Дерево»: анализ и расшифровка от психолога

Проективные методики – это группа методик психологического исследования личности, основным механизмом которой является символический перенос содержания внутреннего мира на внешний мир. Проективный метод – один из методов исследования личности.

В статье расскажем все про проективный тест «Дерево», правила его проведения, расшифровку элементов и сделаем анализ рисунков.

Получите бесплатный анализ рисунка от нашего эксперта Татьяны Кузнецовой

Сфера: Графология. Психодиагностика.

Татьяна Кузнецова, графолог
✍️Прочту тебя по почерку
💥Бью «в точку»
⭐️Предписываю предназначение

Татьяна проведёт разбор Вашего рисунка бесплатно. Для этого на листе без линеек нарисуйте дерево простым карандашом. Сфотографируйте Ваш рисунок и опубликуйте в комментариях внизу этой страницы. Также напишите пол и возраст автора рисунка, интересующие вас вопросы по его личности.

Проективный тест «Дерево»

Тест «Рисунок дерева» основала женщина-психолог из США Ф. Гудинаф. Она занималась проблемами детской психики. После нее Карен Маховер сделала систему критериев, которые помогают по этому тесту оценить особенности личности. Но также есть версия, что эта методика была опубликована в 1949 году в работе К.Коха. Он предлагал нарисовать три дерева. После этого тест дорабатывался и в итоге сейчас предлагают нарисовать только одно дерево.

Эта методика нацелена на выявление особенностей личности. В психодиагностике рисунок дерева рассматривается как автопортрет. Потому что в этом рисунке можно увидеть:

Отношение к себе;
Уровень самооценки человека;
Взаимоотношения с окружающими;
Качества личности.

Для рисунка необходимы:

Бумага белая, стандартная.
Карандаш простой, средней мягкости.

Инструкция проведения теста

Что надо сделать?

Нужно просто нарисовать дерево.

Интерпретация теста

Дерево символизирует жизненные силы развития человека.

Ствол;
Больше одной ветки.

Сразу обговорим два варианта изображения дерева, когда формально задание выполняется, но по сути является отказом от анализа собственного витального развития. Варианты:

Рисунок елки в виде палок;
Рисунок новогодней елки.

Разница между ними лишь в демонстрации настроения, которое вызывает эта тема. В первом случае – депрессивная, во втором – нарочито радостная.

Содержательные признаки

Размеры дерева

Интерпретация птиц на дереве, как чего-то не поддающегося контролю, в случае с Франциском Ассизским демонстрируют силу проповеди святого, оказавшегося способным привлечь и усмирить их.

Вид дерева

Корни дерева

Наличие на рисунке корней символизирует собственное прошлое, отношение к предкам. Нет корня – вытеснение собственного прошлого. Если есть черта подчеркивающая уровень земли, то это еще больше усиливает значение «нет корней»

Крона дерева

Возраст: 16 лет

Анализ его рисунка: По рисунку можно отметить в юноше такие черты, как: ранимость; склонность к переживанию по разному поводу; постоянное ощущение тревоги и беспокойства.

Как поясняет он сам: «Я дерево, расту в саду. Очень хотел бы, чтобы с меня не срывали плоды, пока они не созреют».

Обследуемый: Ирина

Возраст: 46 лет

Девушка на момент прохождения тест была влюблена в мужчину своего возраста. Она ждет, когда он ее позовет замуж, но этого не случается и роман их все больше тянется. Из-за этой неопределенности, Екатерина переживает.

Как поясняет она сама: «Я представляю березу с зелеными листьями. Большое желание – расти рядом с большим дубом, который бы помогал своими ветками мне».

Обследуемый: Елена

Возраст: 60 лет

В силу своего возраста, женщина живет уже одна. Ребенок вырос и уехал от нее. Она переживает по этому поводу. Кроме всего, ее дочь выпивает. Из-за таких противоречий у них отношения очень сложные. Елену все чаще посещает чувство одиночество и страх за свою дочь. Рисунок и пояснение к нему отражают это.

Как поясняет она сама: «Я березка, слабая, уставшая, с поникшей головой, в постоянном страхе, задумчивая. Хочу, чтобы я была вечно молодой, красивой, стройной, полной энергии. Жить не одиноко, а в березовой роще».

Заключение

Теперь вы знаете про еще один проективный тест – «Дерево». Также рекомендуем узнать другие проективные методики:

Источник

Рисуем дерево и определяем по нему характер!

Да-да, возьмите лист бумаги и нарисуйте любое дерево, какое больше нравится. Не смотрите расшифровку, пока не нарисуете «свое» дерево.

Готово? Тогда давайте посмотрим, что может рассказать о вас этот рисунок.

1. Тип дерева:

ЕЛКИ И ЕЛИ рисуют люди, имеющие ярко-выраженные организаторские способности, активные, деятельные.
ПАЛЬМУ изображают те, кто любит путешествовать, мечтает о дальних странах, а также предпочитают необычно одеваться и привлекать к себе внимание.
ЗИМНЕЕ ДЕРЕВО с голыми ветками рисуют люди творческие, умеющие принимать неожиданные решения.
ЭСТЕТИЧЕСКИЕ ДЕРЕВЬЯ , в которых через форму передается настроение. Такие рисунки характерны для тех, кто занимается в художественных школах и студиях.
Если дерево снабжено МНОЖЕСТВОМ МЕЛКИХ ДЕТАЛЕЙ , значит вы человек оригинальный.

2. Ветви:

ВЕТВИ ОПУЩЕНЫ ВНИЗ – робость и нерешительность.
ВЕТВИ НАПРАВЛЕНЫ ВВЕРХ – стремление к совершенствованию, открытость всему новому и неожиданному.
ВЕТКИ, НАРИСОВАННЫЕ ОДНОЙ ЛИНИЕ Й – желание уйти от неприятностей, убежать от реальности.
ВЕТКИ ИЗ ДВУХ ЛИНИЙ – четкое понимание реальности задач сегодняшнего дня.
ЛИСТЬЯ НАПРАВЛЕНЫ ВВЕРХ — порыв, энтузиазм, ВНИЗ – уныние, растерянность.

3. Теперь посмотрим на ствол дерева:

Если он БОЛЬШОЙ, ТОЛСТЫЙ, ОСНОВАТЕЛЬНЫЙ , то и человек его рисовавший, обладает надежностью, он выстоит в любых жизненных передрягах и только закалится в них.
Ствол, УСТРЕМЛЕННЫЙ ВВЫСЬ , говорит о предприимчивости натуры.
Ствол В ВИДЕ КОНУСА означает стремление показать окружающим свою силу.
Ствол КЛОНИТСЯ К ЗЕМЛЕ – грусть и тоска на душе. Надо срочно поставить веселую музыку и станцевать несколько па рок-н-ролла.

4. Манера рисования:

ЛИСТВА С ЦВЕТАМИ – легкость и сентиментальность
ЛИСТЬЯ ТОРЧАТ ВО ВСЕ СТОРОНЫ – человек часто распыляется, не может сосредоточиться на одном деле.
ПАДАЮЩИЕ ИЛИ УПАВШИЕ ЛИСТЬЯ намекают на грусть и печаль.
ИЗОБРАЖЕНИЕ ЖИВОТНЫХ на рисунке характерно для людей, которые любят ухаживать за «братьями нашими меньшими». Или у них дома есть домашнее животное.
СИЛЬНАЯ ШТРИХОВКА говорит о том, что вы напряжены, вас волнуют какие-то нерешенные проблемы.
МНОЖЕСТВО МЕЛКИХ ЛИСТОЧКОВ – тревога и нерешительность.

Расскажите, понравился ли тест? Все ли совпало?

Еще немного тестов специально для вас:

Подписывайтесь на канал Практическая психология и получайте новые тесты каждый день!

Источник

Ключи к тесту «Несуществующее животное».

Опрос.

Внимательно изучите ответы пострисуночного опроса, они могут дать очень много информации. Конечно, в стандартных «ключах» она неполная, но пока мы изучаем только их.

Вопрос: Где живет несуществующее животное?

Если место обитания несуществующего животного изолированное (например, пещера или другая планета) – человек испытывает недостаток общения или чувство одиночества.

Если говорится о том, что к месту обитания несуществующего животного трудно добраться (например, он живет в непроходимой чаще или в горах, где нет дороги) — человек нуждается в защите, боится агрессии со стороны окружающего мира.

Если место обитания несуществующего животного какое-то экзотическое (например, остров Мадагаскар или заколдованный лес) — это указывает на демонстративность человека.

Если среда обитания несуществующего животного эмоционально неприятная для человека (например, болото или грязь) — это может быть признаком невротического состояния, низкой социализированности или даже указанием на психическое заболевание.

Вопрос: Чем питается несуществующее животное?

Если продуктами питания несуществующего животного являются явно несъедобные вещи для человека (например, камни, стекло, металл) — это указание на низкую социализированность или нарушение общения.

Если в пищу несуществующее животное употребляет особо крупные объекты (например, горы, деревья, дома) или « ест все » — это говорит об импульсивности человека или его низкой социализированности.

Если несуществующее животное питается людьми — это указание на негативизм (склонность к противостоянию и противоречию другим людям), асоциальность (безразличие к обществу) или антисоциальность (причинение вреда обществу ради своего интереса), а также агрессивность человека.

Если в ответе на этот вопрос подробно описывается процесс поедания жертв — это говорит об агрессивности человека.

Если несуществующее животное употребляет эмоционально неприятную для нас пищу (например, червей, грязь, слизь) — это может указывать на невротическое состояние или даже психическое заболевание человека.

Если несуществующее животное употребляет в пищу кровь или отдельные органы и части живых организмов (например, сердце или мозг) — это говорит о присутствии у человека невротической агрессии (ответная реакция на неблагоприятную внешнюю ситуацию).

Если несуществующее животное питается воздухом или энергией или вообще не питается ничем — это говорит об интровертности человека или, возможно, о его шизоидности.

Вопрос: Чем обычно занимается несуществующее животное? Какое его любимое занятие?

Если занятие обычное (например, оно играет, гуляет, развлекается) — это прямая проекция своих желаний.

Если несуществующее животное постоянно занято поисками пищи — человек ощущает трудность, однообразие и нестабильность жизни.

Если несуществующее животное что-то ломает или топчет в процессе своей жизнедеятельности — это указывает на асоциальность или антисоциальность человека, негативизм, агрессивность или даже психическое заболевание.

Если несуществующее животное много спит — это признак усталости или астенического состояния человека.

Если любимое занятие несуществующего животного с крыльями парить в облаках – значит, в реальной жизни эти люди обычно пассивны и несколько инфантильны.

Вопрос: У несуществующего животного есть друзья?

Если друзья отсутствуют — человек испытывает чувство одиночества.

Если друзьями несуществующего животного являются все окружающие , без конкретизации — это показатель высокой неудовлетворенной потребности в общении.

Если друзьями несуществующего животного являются злые, агрессивные персонажи (например, акулы, крокодилы, драконы) — это указание на негативизм, агрессивность, асоциальность или антисоциальность (объяснялось выше).

Вопрос: У несуществующего животного есть враги?

Если врагов очень много или они отсутствуют вообще — это указание на боязнь агрессии.

Если человек не назвал конкретных врагов несуществующего животного, то, скорее всего, дело не в конкретных опасениях и страхах, а вообще в боязни общения и конфликтов, то есть в повышенной застенчивости.

Если врагами несуществующего животного являются все окружающие — это признак негативизма, асоциальности или антисоциальности.

Вопрос: Несуществующее животное умеет защищаться? Как оно защищается?

Если человек подробно описывает способы защиты от опасности или говорит о ее гигантском размере — это указывает на его тревожность и боязнь агрессии.

Вопрос: Несуществующее животное чего-нибудь боится?

Если в ответе на этот вопрос перечисляется слишком много страхов или страхи, которые нетипичны для животных (например, темнота, смерть, насекомые) — это говорит о невротическом состоянии или наличии страхов.

Вопрос: Какого размера несуществующее животное?

Если размер животного, заявленный в пострисуночном опросе, не соответствует размеру самого рисунка, это свидетельствует о внутреннем конфликте человека. Например, животное огромного размера (в опросе), а нарисовано совсем крошечным. Или наоборот, нарисовано несуществующее животное на весь лист, а в опросе выяснилось, что оно размером с букашку.

Вопрос: 3 желания несуществующего животного.

Если несуществующее животное хочет иметь друзей — человек испытывает недостаток общения.

Если несуществующее животное пожелало не иметь врагов — это боязнь агрессии, а в некоторых случаях – настороженность и подозрительность.

Если несуществующее животное пожелало, чтобы его не боялись — это также боязнь агрессии.

Если несуществующее животное захотело стать обычным животным или человеком — это значит, что человек испытывает эмоциональный дискомфорт, который связан с ощущением им своего отличия от окружающих (шизоидный склад личности: ощущение своей отстраненности, своей необычности, несходства с окружающими, сниженная эмоциональность).

Если несуществующее животное хочет стать больше по размеру — человек нуждается в защите, испытывает боязнь агрессии или ощущает свою малую значимость в окружающем мире.

Если несуществующее животное большое, но хочет стать еще больше – это указание на состояние тревоги.

Если несуществующее животное хочет летать и посмотреть на мир – это говорит о любознательности и познавательной направленности человека.

Дополнительные сведения в пострисуночном опросе.

Если во время обсуждения рисунка человек затрагивает тему размножения — это говорит о значимости для него сексуальной сферы. При этом, если идет указание на бесполые формы размножения — человек относится к сексуальной сфере напряженно в результате внутреннего конфликта.

Если несуществующее животное может передвигаться любыми способами (например, и бегать, и плавать, и летать) – человек легко приспосабливается к ситуации.

Вы можете дополнить свой бланк пострисуночного опроса таким пунктом, если в практической работе он окажется вам полезным.

Если несуществующее животное ходит вверх ногами – это свидетельствует о том, что человек выходит за рамки общепринятых понятий, нарушает заведенный порядок вещей.

Если глаза несуществующего животного вынесены далеко вперед и способны вращаться в любую сторону – это указывает на осторожность и высокую избирательность в контактах.

Если хвост несуществующему животному нужен для того, чтобы за ним прятаться , и рога для защиты от врагов – это боязнь агрессии.

Если в пострисуночном опросе человек очень подробно описывает свое несуществующее животное , возводя его в ранг идеального, исключительного или особо красивого — это признаки демонстративности и склонности к компенсаторному фантазированию.

Соответствие рисунка несуществующего животного и пострисуночного опроса к нему.

Если человек говорит, что его несуществующее животное ходит , но при этом в рисунке животного отсутствуют ноги или они слишком тонкие и неустойчивые – это указывает на поверхностность и легкомыслие.

Если несуществующее животное имеет крылья , но в пострисуночном опросе выяснилось, что они нужны ему не для того, чтобы парить в облаках, а чтобы летать и на все смотреть – то это показатель высокой познавательной направленности, а не склонности к защитному фантазированию.

Посмотрите, какой у несуществующего животного характер (учитывайте и свое впечатление от рисунка, и пострисуночный опрос) — он показывает представление человека об отношении к собственному „я”.

Отметьте для себя, каких деталей больше в рисунке несуществующего животного — добрых (например, радостная улыбка) или агрессивных (чешуя, иглы), и как они соотносятся с пострисуночным опросом.

На этом мы закончим изучение стандартных «ключей» к тесту «Несуществующее животное» . В следующей статье будет для вас интересное практическое задание.

Источник

Тест швейцарского психолога «дерево Карла Коха»

Хотите научиться толковать особенности своей личности или личности других людей? Тогда тест под названием «дерево Карла Коха» может оказаться именно тем, что вам нужно. Это довольно известный и популярный психологический тест, который даёт весьма важную информацию о человеке.

Иллюстрация Colady от Лары Лоурен

Что это за тест под названием «дерево Карла Коха»?

Автор, швейцарский психолог Карл Кох, разработал его в 1950-х годах, и этот тест активно используется психологами для оценки личности человека и его эмоционального состояния. Тест нередко применяется для детей старше 6 лет, однако он также отлично подходит и для взрослых.

Онлайн-издание Exploring Your Mind утверждает, что основным преимуществом этого теста является то, что он идеален для разных возрастных категорий, а его результаты помогают психологам собирать важные данные о том, как люди воспринимают себя и свою жизнь.

Возможно, вас заинтересует: Тест: только 1% людей могут увидеть животное на картинке

Как проходить тест

Это один из самых простых и лёгких тестов, который могут проводить как специалисты, так и сами люди. Всё, что вам нужно сделать – это нарисовать дерево вместе с его кроной, ветвями, листьями, стволом и корнями. А потом вам следует проанализировать рисунок по определённым критериям.

«Доктор Кох выбрал дерево для своего диагностического теста по причине его символизма. Во многих культурах деревья являются мифологическими и символическими объектами, – пишет издание Exploring Your Mind, – Когда мы рисуем дерево, мы также подключаемся к нашему внутреннему состоянию, которое глубоко связано с природой».

Итак, этот психологический тест может пройти любой человек старше 6 лет. Вам нужны только базовые навыки для изображения объекта, то есть вам необязательно быть художником или хорошо рисовать. Тестируемому выдаются цветные карандаши, бумага и ластик, после чего он должен нарисовать дерево вместе с ветвями, стволом и корнями. На это выделяется время от 10 до 30 минут. Иногда человека также могут попросить написать короткую заметку о нарисованном им дереве. По завершении психолог анализирует различные детали рисунка.

Что вы можете проанализировать с помощью этого теста

В статье издания Exploring Your Mind даётся такое объяснение:

«Требуется, чтобы мы нарисовали рисунок, выбрали цвета и создали объект на чистой странице. Этот рисунок может помочь нам понять своё состояние, чувствительность, уязвимость, отсутствие или наличие внутренних конфликтов, а также умственную и эмоциональную стабильность в жизни».

По мнению психоаналитиков (исследование 2015 года), тест Карла Коха может даже помочь диагностировать когнитивные нарушения и деменцию.

Как расшифровать тест «дерева Коха»

При анализе теста необходимо внимательно рассмотреть следующие детали на изображении дерева:

1. Корни и земля

Иллюстрация Colady от Лары Лоурен

Глубокие и длинные корни означают эмоциональную и психическую стабильность, а мелкие корни или их отсутствие указывают на одиночество и обособленность.
Если корни имеют непропорциональную форму, это может означать подавление эмоций, скрытый гнев и отсутствие привязанности к близким.
Если на рисунке нет корней или почвы – это признак отсутствия душевной и эмоциональной стабильности.

2. Ствол

Иллюстрация Colady от Лары Лоурен

Если у дерева большой ствол, это может означать, что вы человек активный и прямолинейный, а маленький ствол говорит об усталости и отсутствии энергии.

С другой стороны, широкий ствол указывает на то, что вы можете быть импульсивным и плохо контролируете эмоции. Тонкий ствол означает, что «художник» уязвим и чувствителен, он тревожен и подвержен стрессу.

Вот несколько интерпретаций, на которые нужно обратить внимание:

Ствол нормальных размеров и пропорций показывает внутреннее равновесие.
Ствол, нарисованный прямыми, уверенными линиями, означает, что у человека присутствует здравый смысл и стремление к справедливости.
Ствол, нарисованный волнистыми линиями, означает коммуникабельность и любовь к социальным мероприятиям.
Ствол с выступающими кончиками, обломанными ветвями, впадинами отражает страхи, подавленные эмоции и травмы.

3. Ветви

Иллюстрация Colady от Лары Лоурен

Если ствол и корни связаны с нашим эмоциональным внутренним миром, то ветви связаны с нашей внешней, физической средой.

Кстати, дети младше 9 лет обычно рисуют небольшие ветки, и такое поведение является для них нормальным. Однако, если взрослый человек рисует маленькие ветки, это может указывать на то, что они незрел и нелюдим.

Крупные ветви – человек полон энтузиазма, у него мощное воображение, но он также высокомерен и самовлюблён.
Отсутствие веток показывает, что человек страдает какими-то когнитивными проблемами, и у него нет развития.
Ветви деревьев в форме молний показывают, что человек импульсивен, непокорен и упрям, у него присутствую проблемы с управлением гневом.
Спиральные ветви – человек вежлив, тактичен и обладает развитыми коммуникативными навыками.
Ветки с листьями – человек активен, энергичен, любит жизнь.
Ветки с плодами – у человека есть определённые цели и задачи, которых он желает достичь.

4. Крона и листва

Иллюстрация Colady от Лары Лоурен

Согласно тесту Коха, эта часть дерева выявляет следующие особенности:

Крона с прорисованными листьями свидетельствует об активности, жизнелюбии и энергичности.
Крупные листья – человек дружелюбен и обладает хорошими социальными навыками.
Маленькие листочки – человек застенчив и замкнут.

Помимо этого, при проведении теста большинство психологов также учитывают дополнительные детали, такие как размер самого рисунка, используемые цвета, окружающая среда, холмы, небо, трава, животные, птицы и дома вокруг дерева.

цель теста, инструкция, интерпретация результатов

Каждый ребенок является личностью с момента появления на свет. Он развивается, учится, отстаивает собственное мнение. Но его эмоциональное и психическое состояние неразрывно связано с атмосферой в семье. Ребенок и родители выстраивают свои отношения на протяжении всей жизни. И порой взрослым, которым сложно понять, что происходит с детьми, приходится обращаться к психологам.

Любая диагностическая работа с детьми начинается с анализа внутрисемейных отношений. Ребенок не всегда может объективно оценить обстановку в семье и собственное в ней место. Поэтому психологи пользуются различными методиками, в том числе и хорошо зарекомендовавшей себя проективной методикой «Три дерева».

Автор методики

Методика «Три дерева» была разработана швейцарским психологом Корбозом, но немецкий психотерапевт Эдда Клессманн изменила процедуру проведения теста. Изначально психолог наблюдал за тем, как ребенок рисовал деревья, которые ассоциировал с родителями и собой – папино дерево, мамино и свое. Но методика «Три дерева» Э. Клессманн предполагает, что ребенок сначала рисует деревья, а только потом соотносит их с людьми. По ее мнению, дети склонны приукрашивать родительский образ. Поэтому рисунок не отражает полной картины отношений ребенка и родителей. Свои исследования и работы Клессманн базировала на принципе символ-драмы. Она использовала работу с воображением, чтобы сделать наглядными бессознательные желания, фантазии, конфликты ребенка.

Цель диагностики

Без понимания специфики семейных отношений, места ребенка в семье, невозможно сделать выводы о причинах его психоэмоционального состояния и оказать необходимую помощь. Методика позволяет достаточно просто получить информативные результаты, определить возможные конфликты и подобрать оптимальный вариант налаживания отношений в семье. Цель методики «Три дерева» — ответить на важные для психолога вопросы о возможной самостоятельности ребенка, его идентичности и роли в семье, об эмоциях, которые доминируют в его жизни. Этот тест широко применяется для диагностики детей в приемных семьях и детских домах с учетом травмированной психики.

Характеристика методики

Психологи отмечают простоту рисункового теста. Его можно проводить с детьми с 4 лет при условии, что ребенок может рисовать и знает понятие «дерево». Методика «Три дерева» предполагает анализ рисунка, предварительную беседу с ребенком, обсуждение нарисованного и работу с самим рисунком. Препятствием для использования методики может стать нарушение цветовосприятия у ребенка, так как выбор цвета для рисования не менее важен, чем количество или вид деревьев. Проведение теста у маленьких детей затруднено не только вследствие того, что они не умеют изображать деревья, но и порой не знают их названий или не могут ответить на вопросы психолога. Важно понимать также, что проведение диагностики с помощью этой или других методик возможно, лишь если психолог сумеет расположить к себе ребенка и создать комфортные условия.

Инструкция к тесту

Тест можно проводить в присутствии родителей при условии, что они не будут пристально наблюдать за ребенком или вмешиваться. В предварительной беседе с ребенком психолог задает несколько детальных вопросов о семье. Поправлять или подсказывать, как, впрочем, предлагать альтернативные варианты, нельзя – на этом этапе уже делаются определенные выводы об отношениях в семье.

Инструкции в методике «Три дерева» должны быть четкими и ясными. Затем психолог дает задание ребенку нарисовать на горизонтальном белом альбомном листе три дерева. Важно удостовериться, что ребенок понял инструкции. В процессе рисования дети увлекаются, и психолог, по необходимости, может поговорить с родителями, не давая пока никаких оценок и не комментируя результаты предварительной беседы. Методика «Три дерева» хороша еще тем, что занимает достаточно большой промежуток времени, чтобы иметь возможность понаблюдать за ребенком, его позой и выражением лица. Эта информация может многое сказать специалисту. После окончания рисования психолог должен похвалить ребенка, чтобы поддержать положительную эмоциональную связь.

Работа с рисунком начинается, когда испытатель просит назвать каждое дерево (береза, дуб или конфетное дерево) и подписать подходящим по цвету карандашом. У детей, которые еще писать не умеют, нужно попросить разрешения подписать рисунок. В этом случае важен выбранный цвет карандаша и данное разрешение, которое отражает значимость ребенка и его мнения и уважения к нему со стороны взрослого.

После называния каждого дерева психолог спрашивает, какое из них больше всего нравится, и просит разрешения подписать рисунок. Затем следуют простые вопросы о деревьях: какое из них самое большое, маленькое, старое, молодое и самое красивое. Вопросы подобраны и выстроены так, чтобы ребенок постепенно подходил к самому важному – ассоциации семьи и рисунка. Все ответы психолог, получив разрешение ребенка, подписывает на рисунке выбранными карандашами.

Затем ребенку предлагается представить себя садовником и решить, что можно сделать для каждого дерева, чтобы ему стало лучше. Если необходимо, даются варианты ответов – добавить удобрения, пересадить, дать больше тепла, поставить забор. Обязательно предложить вариант, что дерево не нуждается ни в чем. Все ответы также фиксируются на рисунке.

Перед следующим этапом важно провести дополнительное задание, чтобы подготовить ребенка к работе с ассоциациями. Можно попросить рассказать о любимых фруктах и расположить их по порядку по степени удовольствия или нечто подобное.

На последнем этапе тестирования ребенку предлагается соотнести деревья с членами семьи. Подписывается рисунок по уже знакомой схеме выбранным ребенком цветом и после его разрешения. Важно не подсказывать и не оценивать работу ребенка, иначе результаты не будут информативными.

Проведение теста среди дошкольников и младших школьников

Специфика проведения диагностики по методике «Три дерева» для дошкольников и младших школьников заключается в том, что дети столь юного возраста не всегда обладают нужными навыками и знаниями. Поэтому важно выстраивать общение так, чтобы ребенок максимально точно понимал вопросы и инструкции. Тестирование можно проводить в школе или детском саду. Знакомая обстановка способствует спокойствию и максимальной открытости ребенка. Кабинет психолога не всегда обеспечивает такую возможность. Дома же, несмотря на максимально комфортную обстановку, условия для диагностики недостаточно чисты, так как ребенок может часто отвлекаться на знакомые вещи, звонки телефона или стук в дверь. Практика показывает, что дома родители чувствуют себя вправе вмешиваться в ход исследования, что, разумеется, не помогает получить результат, необходимый для дальнейшей работы.

Проведение теста среди подростков

Подростки, особенно имеющие проблемы психоэмоционального состояния, неохотно идут на сотрудничество с психологом. Здесь важно представить диагностику не как простой рисунок, а как способ выразить себя. На тест с подростком придется выделить большее количество времени. Не имея сложностей с рисованием, подростки часто не мотивированы на тщательное исполнение задания, считают его глупым и неинтересным. Задача психолога – убедить в обратном и сделать соответствующие выводы.

Результаты тестирования

Самый ответственный момент в диагностике – получение и интерпретация результатов. Свои наблюдения психолог должен фиксировать на протяжении всего тестирования. Результатом считается не только рисунок, но и поведение, ответы ребенка во время предварительной беседы, поза и выбор цветов во время рисования, ответы на вопросы после рисования, расположение, количество, цвет и вид деревьев, действия с деревьями и ассоциации с родственниками. Учитывается каждая мелочь для последующей интерпретации:

Выполнил ли ребенок инструкции в полном объеме.
Охотно ли рисовал.
Часто ли прибегал к эмоциональной помощи родителя или психолога (искал взглядом одобрения, задавал вопросы).
Расслабленной ли была поза.

Эти и другие мелочи должны быть зафиксированы и обработаны. Результат методики «Три дерева» — это как общее понимание ситуации, сложившейся в семье, так и возможные варианты выхода из скрытых конфликтов.

Интерпретация результатов проективного теста

Интерпретация методики «Три дерева» предполагает, что исследователь имеет представления о физиогномике, соотношениях цвета и психологических характеристик, семейной психологии. При анализе результатов принимают во внимание количество, расположение и вид деревьев, основной цветовой фон изображения, цвет отдельных элементов, цвета надписи, ответы на вопросы. В первоначальной интерпретации до рассматривания композиции психолог обращает внимание на самого ребенка.

Пример тестирования

В детском саду воспитатель обращает внимание психолога на то, что пятилетний мальчик неохотно идет домой с мамой, но радостно бежит к папе. При этом на первый взгляд мама обращается с сыном более ласково и терпеливо. Психолог заручается согласием родителей на проведение теста и приглашает мальчика в свой кабинет. Ребенок легко отвечает на вопросы о родителях, называет полные имена и места работы, описывает квартиру, но не может назвать любимые семейные занятия. На вопросы о том, что любят мама и папа, ребенок не отвечает и испытывает явный дискомфорт. Рисовать соглашается с радостью, посвящает занятию все свое внимание. Психолог фиксирует результаты наблюдения и делает вывод, что с ребенком мало проводят время совместно в играх и развлечениях. При этом, учитывая его подготовленность, умение правильно держать карандаши и вести линии, обучающих занятий достаточно много. Мальчик быстро заканчивает рисунок, называет деревья (все они соответствуют реально существующим) и может подписать. Вопросы не вызывают затруднений, но ассоциации с родственниками проводятся с трудом. Ребенок сомневается, можно ли считать маму деревом, и в итоге выбирает сестру, а маму рисует рядом в виде человека. Для психолога понятно, что мама играет в семье особенную роль, она отдалена от ребенка, возможно, всегда действует по правилам.

Рассмотрение композиции

Выбор числа деревьев для методики не случаен. Несмотря на то что прямой инструкции ассоциировать рисунок с семьей ребенок не получает, он интуитивно рисует себя и окружающих его людей. Поэтому три дерева – это, как правило, мама, папа, я. Если деревьев меньше, значит, ребенок подсознательно вычеркивает кого-то из членов семьи. Тревожным сигналом становится вычеркивание в первую очередь себя на стадии распределения деревьев между родственниками. Первым часто рисуется дерево того, кто несет в семье большую ответственность. Самым большим оказывается дерево самого авторитетного члена. «Детские» деревья самые маленькие и самые молодые. Психолог должен обратить внимание на все – кривизну и цвет ствола, ширину веток, наличие дупла. Плодовые деревья для ребенка означают доброту члена семьи. Хвойные могут нести в себе смысл отдаления определенного родственника. Фантазийные, выдуманные деревья отражают хорошую работу воображения, но вместе с тем могут быть тревожным знаком о неприятии ребенка окружающего мира.

Положительно трактуется рисунок, на котором деревья одного вида, расположены на устойчивой почве близко друг к другу. Ребенок подсознательно изображает крепкую дружную семью.

Толкование оттенков рисунка

При анализе выбора цвета и оттенков для рисунка важно понимать не только символ, который заложен в каждом цвете, но и смысл, который в него закладывает сам ребенок. Каждый оттенок имеет как положительную, так и отрицательную характеристику, и эту характеристику можно выявить только после беседы с ребенком. Проективная методика «Три дерева» особенно полезна, так как в рисунке ребенок отражает не свой опыт или знания, а внутренние ощущения и эмоции. Например, нарисовано большое красное дерево. Красный цвет означает одновременно любовь, страсть, вдохновение и агрессию, ненависть, опасность. В одном случае ребенок назвал красное дерево самым красивым, а позже ассоциировал его с мамой. В другом тесте ребенок решил, что большое красное дерево следует пересадить, потому что оно закрывает солнце другим деревьям, а позже ассоциировал его с папой. Из беседы становится понятно, что трактовать однозначно выбор цвета нельзя.

Беседа является самой важной частью тестирования. Для более точной интерпретации результатов психолог может спросить, почему ребенок выбрал именно этот цвет или именно это дерево. Каким цветом можно изобразить радость? Почему это дерево нужно пересадить? В процессе ребенок, увлекаясь, все больше и точнее раскрывает картину семейной обстановки. Его поза, положение рук и выражение лица, когда он говорит о каждом дереве (родственники), показательны и также должны быть интерпретированы. Если одно из деревьев изображено больным или упавшим, нужно обязательно спросить, когда это произошло. Это важно для понимания длительности конфликта или отчуждения. Не все дети могут объяснить, почему они нарисовали то или иное, поэтому задача психолога задать наводящие вопросы, не всегда связанные с рисунком, чтобы помочь составить ассоциативную цепочку. Роль садовника, которую берет на себя ребенок, самая показательная часть беседы. Она отражает желание ребенка что-то изменить во внутрисемейных отношениях. При этом если ребенок считает, что дереву ничего не нужно, это может означать, что он не чувствует себя в силах что-то изменить. Все эти детали выясняет психолог во время беседы.

Важные моменты проведения диагностики

Подготовка к тесту «Три дерева» достаточно проста. Нужен лист бумаги и карандаши разных цветов. При этом следует учитывать, что дети обладают хорошим воображением и иногда хотят выбрать оттенки основных цветов – розовый, голубой, сиреневый. Заменять серый цвет простым карандашом нельзя, как нельзя и заменять карандаши фломастерами или ручками. Дело в том, что рисование карандашами требует определенного положения кисти и нажима. Наклон штриховки, интенсивность цвета, ширина движений – все это показатели состояния ребенка. Ни фломастеры, ни ручки не дают полной картины. Обязательно следует учитывать не только возраст тестируемого, но и его рост. Посадить подростка за стол небольшой высоты будет ошибкой, так как создаст дискомфорт и помешает проведению диагностики. И наоборот, маленький ребенок за большим столом может чувствовать себя более значимым.

Важно расположить ребенка к себе, наладить контакт и поддерживать эмоциональную связь. Во время выполнения задания многие дети обращаются за поддержкой, задают вопросы. Специалист должен понимать, что его задача лишь поддержать, а не подсказать или поправить. В вопросах также не допустимы подсказки или вопросы с альтернативной концовкой или-или. Никаких оценок во время беседы или рисования делать нельзя. Анализ и интерпретация результатов происходит после окончания тестирования.

Проведение теста для взрослых

Тест «Три дерева» для взрослых может дать интересные результаты. Взрослым сложнее отдаться на волю воображения, и они стараются угадать, что имел в виду специалист. Но именно это может стать показателем, насколько человек зависим от чужого мнения, насколько свободен в выражении себя. Изображение семьи чаще всего включает в себя мужа, жену и ребенка. Такой тест помогает понять не только специалисту, но и самому тестируемому, какую роль он играет в семье. Выбор цвета чаще всего обусловлен логикой и опытом, поэтому показателем становится интенсивность и штриховка. Методика «Три дерева» помогает не столько психологу, сколько самому взрослому понять, какие возможные конфликты существуют в семье, и подсказать варианты выхода.

Проводим тест «дом-дерево-человек»

Методика Е.С. Романовой и С.Ф. Потемкиной

Тест разрабатывался учеными для определения индивидуально-психологических особенностей человека, его представлений о себе самом, внешности, внутреннем мире, характере.

Когда происходит анализ рисунков, выделяются признаки изображения, служащие основой классификации следующего типа:

Эстетическое изображение. Такие рисунки делают люди, обладающие художественными способностями. Присутствие легких и гибких линий, выразительные черты, лаконичность образа характеризуют рисунок.
Схематическое изображение. Это схема лица и тела, изображенная в профиль и анфас

Такой вид изображения говорит об авторе то, что он имеет интеллектуальный склад ума, для него важно получить информацию общего плана, деталями и подробностями он интересуется по мере необходимости. Ученые называют этот стиль синтетическим когнитивным с тенденцией к обобщению.
Реалистическое изображение

Выполняется тщательно, со всеми частностями, прорисовкой лица, волос, ушей, деталей одежды. Такие рисунки выдают больших педантов, склонных к детализации, аналитическому когнитивному стилю.
Метафорическое изображение. Человек изображает себя в виде предмета, животного, растения, литературного персонажа и т. д. Такие изображения делают люди творческие, с большой фантазией, чувством юмора.
Автопортрет в интерьере. Человек изображает себя в окружении предметов, на фоне природы, в комнате, в кабинете. Такие рисунки делают люди, имеющие способности к сюжетному описанию, важным для себя они считают внешнее предметное окружение.
Эмоциональный автопортрет. Когда человек изображает себя в определенном эмоциональном состоянии. Такой автопортрет напоминает шарж. Его делают люди эмоциональные, рефлексирующие собственное состояние. Причем эмоция может изображаться противоположная переживаемой. Например, часто злящийся человек рисует улыбающийся автопортрет.
Изображение позы или движения. Человек изображает себя при выполнении действия, с большой долей вероятности он увлечен спортом, танцами.
Автопортрет со спины. Это характеристика противоречивых людей или просто отражает нежелание человека участвовать в эксперименте.

Интерпретация теста

Дерево символизирует жизненные силы развития человека.

Существенные детали:

Ствол;
Больше одной ветки.

Рисунок елки в виде палок;
Рисунок новогодней елки.

Размеры дерева

Характеристика
Расшифровка
Маленькое
Зависимость от других, несамостоятельность
Большое
Стремление привлекать к себе внимание

Предметы на дереве

Характеристика	Расшифровка
Цветущее	Демонстративность
С плодами	Продуктивность, ощущение «все впереди”
Яблоки	Зависимость от других
С упавшими яблоками	Чувство отверженности
Животное или птица на нем	Не поддающиеся самоконтролю части личности

Притча

О птицах на дереве интересна фреска GIOTTO в церкви Сан-Франческо в Ассизи, созданная на рубеже 13-14 веков, которая иллюстрирует эпизод из жизни Франциско Ассизского «Проповедь птицам».

Вид дерева

Характеристика	Расшифровка
Сломанные ветви или крон на земле	Ощущение внешних травмирующих сил, которыми не может человек управлять.
Два дерева рядом	Могут символизировать себя и другого близкого человека.
Дерево расщеплено на два	Расщепление аффекта интеллекта.

Соотношение дерева и солнца

Характеристика	Расшифровка
Дерево-туча-солнце	Конфликт между автором рисунка и авторитетным для него лицом.
На фоне заходящего солнца	Кто-то из окружения препятствующий реализации отношений со значимым субъектом.
Купается в лучах солнца	Потребность «греться в лучах» и/или чувство доминирования с чьей-то стороны

Корни дерева

Характеристика	Расшифровка
Хилые	Слабый контакт с прошлым
Мощные	Фиксация значимости истоков предков

Ствол дерева

Ствол – понимание своего роста, сил, возможностей.

Характеристика	Расшифровка
Из одной линии	Отказ реально смотреть на свое развитие.
Разделяется на два и более	Непосильная личностная борьба.
Дефекты ствола, дупло	Потер сил, возможностей.
Заштрихованный	Внутренняя тревога, подозрительность, боязнь быть покинутым.
Широкий внизу и сужающийся кверху	Недостаток эмоциональных стимулов в раннем детском возрасте.

Ветки

Симметрия веток:

Выраженная амбивалентность, моральные проблемы;
Неспособность к собственному доминированию;
Стремление казаться в согласии с внешним миром.

Ветки в виде штриховки:

Поверхностное;
Взаимодействие со средой.

Ветки влево (или дерево влево):

Импульсивность, стремление к эмоциональным наслаждениям;
Прошлое оценивается положительно, будущее – отрицательно.

Ветви (все дерево) вправо:

Страх перед эмоциональным самовыражением;
Переоценка роли интеллекта;
Эмоциональные удовольствия замещаются интеллектуальными.

Узкие ветки – страх гедонического поведения. Загнутые вовнутрь – интроверсия.

Крона дерева

Характеристика	Расшифровка
В виде замочной скважины	Враждебность, если с уровнем земли – ригидность
Попытки двухмерного изображения ветки	Слабо может управлять своими влечениями
Непропорционально меньше ствола	Утрата личностного равновесия, невозможность удовлетворить базисные потребности
Непропорционально больше ствола	Чрезмерное стремление к удовольствиям в ущерб своему развитию
Не прорисованная крона	Отсутствие чувства адекватности себя
Круглая	Экзальтированность, эмоциональность

Другие расшифровки:

Если у дерева нет верхушки, то человек не видит перспектив, не привык думать о будущем.
Ветер – переживания, которые трудно поддаются самоконтролю.
Малозначительные детали листвы принимаются за характеристику явления в целом

Сделаем вывод об интерпретации результатов теста:

Крона – реализация целей;
Ветви – целеполагание;
Корни – отношение к прошлому, предкам;
Ствол – сила, энергия.

Примеры анализа рисунков к тесту

Обследуемый: Андрей

Возраст: 16 лет

Анализ его рисунка: По рисунку можно отметить в юноше такие черты, как: ранимость; склонность к переживанию по разному поводу; постоянное ощущение тревоги и беспокойства.

Как поясняет он сам: «Я дерево, расту в саду. Очень хотел бы, чтобы с меня не срывали плоды, пока они не созреют».

Обследуемый: Ирина

Возраст: 46 лет

Как поясняет она сама: «Я представляю березу с зелеными листьями. Большое желание – расти рядом с большим дубом, который бы помогал своими ветками мне».

Обследуемый: Елена

Возраст: 60 лет

Как поясняет она сама: «Я березка, слабая, уставшая, с поникшей головой, в постоянном страхе, задумчивая. Хочу, чтобы я была вечно молодой, красивой, стройной, полной энергии. Жить не одиноко, а в березовой роще».

Как провести тест “Дом-Дерево-Человек”

Возможны 2 варианта проведения этого теста:

1 вариант: по Джону Баку

2 вариант: по Р. Бернсу

Рассказываю, чем отличаются эти два варианта.

Чтобы пройти тест «Дом-Дерево-Человек» по Дж. Баку, нужны:

Белый лист бумаги формата А4, который нужно сложить пополам. При этом получится 4 страницы размером 15х21 (так называемая рисуночная форма). На первой странице будут необходимые записи об обследуемом (возраст, пол), дата проведения теста и т. д

Следующие три страницы нужно озаглавить как дом, дерево, человек (а можно и не подписывать, чтобы не отвлекать внимание обследуемого на другие задания)

Простой карандаш марки В или 2В.

Ластик.

Инструкция к тесту «Дом-Дерево-Человек» по Дж. Баку:

“Нарисуй, пожалуйста, дом”. Когда рисунок будет готов, так же просят нарисовать дерево в следующей рисуночной форме и на последней страничке – человека в полный рост.

Джон Бак считал, что каждый рисунок дома, дерева и человека – это своеобразный автопортрет, элементы которого имеют личностное значение. По рисунку «Дом-Дерево-Человек» он мог судить об аффективной среде человека (то есть о его примитивных влечениях и сложных формах эмоциональной жизни), его потребностях и уровне его психосексуального развития.

Кроме того, он продемонстрировал возможность использования теста «Дом-Дерево-Человек» не только в качестве проективной методики, но и для определения уровня интеллектуального развития человека.

Чтобы пройти тест «Дом-Дерево-Человек» по Р. Бернсу, приготовьте:

Белый лист бумаги формата А4
Простой карандаш марки 2В или В
Ластик

Инструкция к тесту «Дом-Дерево-Человек» по Р. Бернсу:

«Нарисуй, пожалуйста, дом, дерево и человека на одном листе бумаги, в одном рисунке».

Такая инструкция используется чаще всего в настоящее время.

Рисунок «Дом-Дерево-Человек» девушки, 19 лет.

Обратите внимание: на многих сайтах пишут “Берне” вместо Бернс, но это ошибка. Р

Бернс – это американский психолог (США, г. Сиэтл, работал в Институте человеческого развития). Кроме теста «Дом-Дерево-Человек», он также участвовал в разработке рисуночного теста “Кинетический рисунок семьи” и других.

Р. Бернс считал, что взаимодействие между домом, деревом и человеком в одном рисунке представляет собой зрительную метафору. И если привести такой рисунок в «действие», то можно увидеть то, что действительно происходит в жизни человека. Поэтому модификацию методики Р. Бернса называют «Кинетический Дом-Дерево-Человек».

Вы об этом слышали?

Загрузка …

Почему же автор теста выбрал именно эти объекты для рисования?

Во-первых, даже малый ребенок знает и сможет изобразить дом, дерево и человека.

Во-вторых, эти объекты наиболее удобны для рисования. Для сравнения – какое-то животное изобразить сложнее, особенно малышу.

В-третьих, считается, что рисунки дома, дерева и человека стимулируют более свободные словесные высказывания, чем другие объекты.

Психологи используют тест «Дом-Дерево-Человек», пожалуй, чаще, чем другие рисуночные тесты. А знаете, почему его так «любят»?

потому что он прост в использовании

является идеальным способом оценки личности людей с разной культурой, национальностью, уровнем образования и умственным развитием

может снизить напряженность человека при тестировании

Поэтому чаще всего тест «Дом-Дерево-Человек» назначается первым в комплексном тестировании. Я упоминаю об этом, так как практически все рисуночные тесты являются комплексными, то есть только по одному рисунку нельзя составить полной картины о личности.

Преимущества деревянного дома

При строительстве деревянного дома используются обработанные бревна. Их поверхность является гладкой и ровной, без выступов. Именно эта особенность позволяет наиболее аккуратно соединить элементы между собой, образуя плотную и устойчивую структуру. Заранее выверенные и высчитанные пазы максимально точно скрепляются друг с другом, что позволяет намного сократить тепловые потери в холодное время года. Стоит заметить – кроме этого преимущества внешний вид оцилиндрованных бревен обладает привлекательностью, эстетичностью и естественностью.
Если сравнивать различные строительные материалы, то без особых усилий становится ясно, что дерево – это самый прочный и выгодный вариант для дома. Деревянное жилье будет служить долгие годы, в особенности, если возведено оно из цельного материала.
Дерево выдерживает многие нагрузки, поэтому при строительстве дома не следует долго и тщательно возводить фундамент, измерять необходимый угол, высчитывать возможную осадку почвы и так далее. Природный материал является крепким и не требует дополнительной устойчивости. То есть, деревянная постройка является экономичной, не нуждающейся в больших трудовых затрат.
Сборка деревянного дома не занимает много времени. Это связано с тем, что на место строительства поставляются обработанные бревна, имеющие все необходимые отверстия, места соединений, пазы. Монтаж в связи с этим быстр и эффективен.
Деревянные коттеджи выгодны, потому что природная древесина сохраняет тепло в зимнее время и оставляет приятную прохладу в знойную жару. Даже тонкая стена будет надежно защищать каждую комнату. То есть, в холода владелец деревянного дома прекрасно сэкономит на отоплении, а летом – будет наслаждаться свежим и чистым воздухом.
Специалисты сравнили свойства кирпича и дерева. В итоге пришли к выводу, что тепловые потери кирпичных стен в пять раз выше, нежели у деревянных.
Стены природного материала «дышат». В таком доме никогда не бывает душно, потому что воздух постоянно циркулирует.
Деревянные стены не только налаживают температурный и воздушный режимы, а и способствуют восстановлению максимально гармоничной влажности.
Естественная красота и привлекательность внешнего облика деревянных домов выгодно подчеркивают индивидуальность стиля жилья. Значительно сокращаются затраты на отделочные материалы и интерьерные элементы.
Эфирные масла, выделяемые брусьями, укрепляют организм человека, благоприятно влияют на сон, очищают окружающую среду, а также наполняют дом приятным ароматом леса.

Методика Р. Бернса

Р. Бернс предлагал испытуемому сделать рисунок самого себя. Он мог быть разнообразным: один человек, в окружении близких и т.д. Р. Бернс дает объяснение элементам, обнаруженным в автопортрете так:

Голова. Если нарисована голова большого размера, это говорит о чрезмерных интеллектуальных претензиях или недовольстве своим интеллектом. Изображение головы маленького размера свидетельствует о чувстве интеллектуальной или социальной неадекватности.
Глаза. Когда человек рисует большие глаза, он подозрителен или чем-то озабочен, а также зависим от общественного мнения. Изображение маленьких или закрытых глаз говорит о самопоглощенности, интроверсии.
Уши и нос. Изображение больших ушей трактуется как чувствительность к критике. Если рисунок акцентирован на области носа, человек имеет проблемы сексуального характера. Выделенные ноздри говорят об агрессивности.
Рот. Акцент на области рта предполагает наличие проблем с речью. Отсутствие рта, скорее всего, говорит о депрессивном состоянии или вялости в общении.
Руки. Изображение рук отражает степень и характер контактов человека с окружающей средой. Скованные руки – жесткая, обязательная, замкнутая личность. Опущенные руки означают неэффективность. Хрупкие, тонкие руки говорят о психологической или физической слабости. Длинные руки указывают на амбициозность автора портрета, короткие, напротив, предполагают отсутствие амбициозности.
Ноги. Изображение длинных ног говорит о независимости или потребности в ней. Большие ноги говорят об имеющейся потребности в безопасности. Рисунок без ног трактуется как отсутствие стабильности, основы.

Проективный тест «Дерево»

Отношение к себе;
Уровень самооценки человека;
Взаимоотношения с окружающими;
Качества личности.

Для рисунка необходимы:

Бумага белая, стандартная.
Карандаш простой, средней мягкости.

Методика Г. Рида

Обработку результатов можно осуществить при помощи схемы Г.Рида, которая разработана по типологии К.Г.Юнга экстраверсии, интроверсии и доминировании основных психических функций: мышления, интуиции, ощущения и чувства. Юнг определил восемь личностных типов. Ученый Рид проанализировал тысячи детских рисунков и сделал вывод, что все разнообразие форм художественного выражения детей можно распределить по типам классификации Юнга. Рид опирался на многообразие форм творчества детей и выделил восемь видов рисунков:

Перечисляющий. Когда ребенок рисует сразу несколько автопортретов при просьбе нарисовать только один. Это мыслительный экстраверт;
Органический. Когда ребенок изображает себя на фоне природы, с животными. Это мыслительный интроверт;
Гаптический. Изображение себя в состоянии болезни (болит нога, болит рука). Это сенсорный интроверт;
Эмфатический. Когда ребенок изображает себя в эмоциональной среде. Это не внутреннее состояние, эмоции идут извне. Это сенсорный экстраверт;
Декоративный. Приукрашенное изображение себя (красивая рамочка, цветочки, сердечки). Это эмоциональный экстраверт;
Имажинарный. Представление себя в виде героя сказки, другого литературного произведения. Это эмоциональный интроверт;
Ритмический. Автопортрет в движении (идущий, бегущий, танцующий). Это интуитивный экстраверт;
Структурный. Изображение себя как есть. Это интуитивный интроверт.

В таблице ниже представлены обобщенные данные о доминировании одного из перечисленных типов изображения:

Рисунок 3. Соотношение индивидуально-типологических особенностей по тесту «Автопортрет» (в группе из 500 человек)

Чтобы более подробно интерпретировать тест, нужно сопоставить показатели, полученные при обработке рисунков с результатами других методик. Однако уже на предварительном этапе можно сделать некоторые выводы, используя типологию Юнга.

Всё ещё сложно?
Наши эксперты помогут разобраться

Все услуги

Решение задач

от 1 дня / от 150 р.

Курсовая работа

от 5 дней / от 1800 р.

Реферат

от 1 дня / от 700 р.

python — Как я могу создать дерево для кодирования и декодирования Хаффмана?

спросил 10 лет, 1 месяц назад

Изменено 5 лет, 6 месяцев назад

Просмотрено 49 тысяч раз

По моему заданию я должен кодировать и декодировать деревья Хаффмана. У меня проблема с созданием моего дерева, и я застрял.

Не обращайте внимания на операторы печати — они нужны мне только для того, чтобы проверить и посмотреть, что будет на выходе, когда моя функция запустится.

Для первого цикла for я получил все значения и индекс из текстового файла, который использовал в своем основном блоке для тестирования.

Во втором цикле for я вставил все в приоритетную очередь.

Я так застрял в том, куда идти дальше — я пытаюсь создавать узлы, но я не понимаю, как двигаться дальше. Может ли кто-нибудь сказать мне, правильно ли я делаю это?

 def _create_code(я, частоты):
    '''(HuffmanCoder, sequence(int)) -> NoneType
    перебирать индекс в последовательности, сохраняя ее длину 256 элементов, '''
    # исправить строку документации
    p = Приоритетная очередь ()
    частоты печати
    индекс = 0
    для значения в частотах:
        если значение != 0:
            вывести значение #priority
            печатать индекс #elm
            Распечатать '-----------'
        индекс = индекс + 1
    для i в диапазоне (len (частоты)):
        если частоты[i] != 0:
            p. insert(i, частоты[i])
            напечатать i,частоты[i]
            если p.is_empty():
                а = p.get_min()
                б = p.get_min()
                n1 = self.HuffmanNode(Нет, Нет, а)
                n2 = self.HuffmanNode(Нет, Нет, б)
                выведите a, b, n1, n2
    пока не p.is_empty():
        p.get_min()

Я вручную вставил первые два, чтобы начать свое дерево, это правильно?

Как мне продолжить? Я знаю идею этого, просто с точки зрения кода я очень застрял.

Кстати, здесь используется Python. Я пытался посмотреть в Википедии, я знаю шаги, мне просто нужна помощь в коде и в том, как мне двигаться дальше, спасибо!

HuffmanNode происходит от этого вложенного класса:

 class HuffmanNode(object):
    def __init__(self, left=None, right=None, root=None):
        self.left = левый
        сам.право = правильно
        self.root = корень

Дерево Python кодирует код Хаффмана

Алгоритм Хаффмана в Википедии точно говорит вам, как создать дерево узлов, поэтому ваша программа может быть основана на этом или другом подобном алгоритме. Вот программа Python с комментариями, показывающими соответствующий шаг алгоритма википедии. Тестовые данные — частоты букв алфавита в английском тексте.

После создания дерева узлов вам необходимо пройтись по нему вниз, чтобы назначить коды Хаффмана каждому символу в вашем наборе данных. Поскольку это домашнее задание, этот шаг зависит от вас, но рекурсивный алгоритм — самый простой и естественный способ справиться с ним. Всего шесть строк кода.

 очередь импорта
класс HuffmanNode (объект):
    def __init__(self, left=None, right=None, root=None):
        self.left = левый
        сам.право = правильно
        self.root = root # Почему? Ни для чего не нужен.
    детей защиты (я):
        возврат((само.слева, само.право))
частота = [
    (8.167, 'а'), (1.492, 'б'), (2.782, 'в'), (4.253, 'г'),
    (12.702, 'д'), (2.228, 'е'), (2.015, 'г'), (6.094, 'з'),
    (6,966, «и»), (0,153, «к»), (0,747, «к»), (4,025, «л»),
    (2,406, м), (6,749, 'п'), (7.507, 'о'), (1.929, 'р'),
    (0,095, «к»), (5,987, «г»), (6,327, «с»), (9,056, «т»),
    (2,758, 'и'), (1,037, 'в'), (2,365, 'ш'), (0,150, 'х'),
    (1,974, 'у'), (0,074, 'г') ]
def create_tree (частоты):
    p = очередь. PriorityQueue()
    для значения в частотах: # 1. Создайте конечный узел для каждого символа
        p.put(value) # и добавляем в приоритетную очередь
    в то время как p.qsize() > 1: # 2. Пока имеется более одного узла
        l, r = p.get(), p.get() # 2а. удалить два верхних узла
        узел = узел Хаффмана (l, r) # 2b. создать внутренний узел с детьми
        p.put((l[0]+r[0], узел)) # 2c. добавить новый узел в очередь
    return p.get() # 3. дерево завершено - вернуть корневой узел
узел = создать_дерево (частота)
печать (узел)
# Рекурсивно пройтись по дереву до листьев,
# присвоение кодового значения каждому символу
def walk_tree (узел, префикс = "", код = {}):
    возврат (код)
код = walk_tree (узел)
для i в отсортированном (частота, реверс = True):
    печать (i [1], '{: 6.2f}'. формат (i [0]), код [i [1]])

При обработке данных алфавита результирующие коды Хаффмана:

 e 12,70 100
т 9.06 000
8.17 1110
о 7,51 1101
я 6,97 1011
п 6,75 1010
с 6.33 0111
ч 6.09 0110
р 5. 99 0101
д 4.25 11111
л 4.03 11110
в 2.78 01001
и 2,76 01000
м 2.41 00111
ш 2.37 00110
ф 2.23 00100
г 2,02 110011
у 1.97 110010
р 1,93 110001
б 1,49 110000
v 1.04 001010
к 0,75 0010111
j 0,15 001011011
х 0,15 001011010
q 0,10 001011001
з 0,07 001011000

Еще одно решение, возвращающее словарь {метка:код} и рекурсивный словарь дерево , содержащее результирующий граф. Входные данные vals представлены в виде словаря {label:freq} :

 def assign_code (узлы, метка, результат, префикс = ''):
    дочерние элементы = узлы [метка]
    дерево = {}
    если len(дети) == 2:
        дерево ['0'] = assign_code (узлы, дочерние элементы [0], результат, префикс + '0')
        дерево ['1'] = assign_code (узлы, дочерние элементы [1], результат, префикс + '1')
        дерево возврата
    еще:
        результат[метка] = префикс
        ярлык возврата
Def Huffman_code (_vals):
    вальс = _vals. copy()
    узлы = {}
    for n в vals.keys(): # инициализация листьев
        узлы [n] = []
    в то время как len(vals) > 1: # создание бинарного дерева
        s_vals = отсортировано (vals.items (), ключ = лямбда x: x [1])
        a1 = s_vals[0][0]
        a2 = s_vals[1][0]
        vals[a1+a2] = vals.pop(a1) + vals.pop(a2)
        узлы[a1+a2] = [a1, a2]
    код = {}
    корень = а1+а2
    дерево = {}
    tree = assign_code(nodes, root, code) # присвоение кода данному бинарному дереву
    код возврата, дерево

Можно использовать как:

 freq = [
(8.167, 'а'), (1.492, 'б'), (2.782, 'в'), (4.253, 'г'),
(12.702, 'д'), (2.228, 'е'), (2.015, 'г'), (6.094, 'з'),
(6,966, «и»), (0,153, «к»), (0,747, «к»), (4,025, «л»),
(2,406, «м»), (6,749, «н»), (7,507, «о»), (1,929, «р»),
(0,095, «к»), (5,987, «г»), (6,327, «с»), (9,056, «т»),
(2,758, 'и'), (1,037, 'в'), (2,365, 'ш'), (0,150, 'х'),
(1,974, 'у'), (0,074, 'г') ]
vals = {l:v для (v,l) в частоте}
код, дерево = Huffman_code(vals)
text = 'hello' # текст для кодирования
encoded = ''. join([code[t] для t в тексте])
print('Закодированный текст:',закодированный)
декодировано = []
я = 0
while i < len(encoded): # декодирование с использованием двоичного графа
    ch = закодировано [i]
    действие = дерево[ch]
    пока не isinstance(act, str):
        я += 1
        ch = закодировано [i]
        действие = действие [ч]
    decoded.append(действие)
    я += 1
print('Расшифрованный текст:',''.join(декодированный))

Дерево можно визуализировать с помощью Graphviz как:

Рисунок был сгенерирован следующим скриптом как (необходим Graphviz):

 def draw_tree(tree, prefix = ''):
    если isinstance (дерево, улица):
        descr = 'N%s [label="%s:%s", fontcolor=blue, fontsize=16, width=2, shape=box];\n'%(префикс, дерево, префикс)
    else: # Описание узла
        descr = 'N%s [label="%s"];\n'%(префикс, префикс)
        для ребенка в tree.keys():
            descr += draw_tree(дерево[дочерний элемент], префикс = префикс+дочерний элемент)
            descr += 'N%s -> N%s;\n'%(префикс,префикс+потомок)
    вернуть описание
подпроцесс импорта
с open('graph. dot','w') как f:
    f.write('орграф G {\ n')
    f.write (draw_tree (дерево))
    е.написать('}')
subprocess.call('точка -Tpng graph.dot -o graph.png', shell=True)

@Dave walk_tree отсутствует код обработки дерева

 # Рекурсивно пройти по дереву до листьев,
# присвоение кодового значения каждому символу
def walk_tree (узел, префикс = "", код = {}):
    если isinstance (узел [1].left [1], узел Хаффмана):
        walk_tree (узел [1]. слева, префикс + «0», код)
    еще:
        код[узел[1].left[1]]=префикс+"0"
    если isinstance (узел [1]. право [1], узел Хаффмана):
        walk_tree (узел [1]. право, префикс + "1", код)
    еще:
        код[узел[1].право[1]]=префикс+"1"
    возврат (код)

Класс @Dave HuffmanNode(object) содержит небольшую ошибку. Когда две частоты равны, выдается исключение: например, пусть

 freq = [(200/3101, 'd'), (100/3101, 'e'), (100/3101, 'f')]

Затем вы получаете TypeError: неупорядоченные типы: HuffmanNode() < str(). Проблема связана с реализацией PriorityQueue. Я подозреваю, что когда первые элементы кортежей сравниваются равными, PriorityQueue хочет сравнить вторые элементы, один из которых является объектом python. Вы добавляете lt для вашего класса, и проблема решена.

 по определению __lt__(я,другой):
        вернуть 0

Сегодня я решал эту проблему, пытаясь сопоставить результаты, приведенные выше. По большей части это решение работает хорошо, но единственное, что я нахожу неинтуитивным, — это добавлять [0] и [1] при печати неузла (листа). Но это отвечает на вопрос о чудесах - вы можете распечатать его, используя любой механизм обхода

 очередь импорта
класс HuffmanNode (объект):
    def __init__(self,left=None, right=None, root=None):
        self.left = левый
        сам.право = правильно
        self.root = корень
    детей защиты (я):
        возврат (я.слева,я.право)
    предварительный заказ по определению (я, путь = нет):
        если путь отсутствует:
            путь = []
        если self. left не None:
            если isinstance(self.left[1], HuffmanNode):
                self.left[1].preorder (путь+[0])
            еще:
                печать (я.слева, путь+[0])
        если self.right не None:
            если isinstance(self.right[1], HuffmanNode):
                self.right[1].preorder(путь+[1])
            еще:
                печать (я.право, путь+[1])
частота = [
    (8.167, 'а'), (1.492, 'б'), (2.782, 'в'), (4.253, 'г'),
    (12.702, 'д'), (2.228, 'е'), (2.015, 'г'), (6.094, 'з'),
    (6,966, «и»), (0,153, «к»), (0,747, «к»), (4,025, «л»),
    (2,406, «м»), (6,749, «н»), (7,507, «о»), (1,929, «р»),
    (0,095, «к»), (5,987, «г»), (6,327, «с»), (9,056, «т»),
    (2,758, 'и'), (1,037, 'в'), (2,365, 'ш'), (0,150, 'х'),
    (1,974, 'у'), (0,074, 'г') ]
деф кодировать (частоты):
    p = очередь.PriorityQueue()
    для элемента в частотах:
        p.put(элемент)
    #инвариант, что порядок в очереди приоритетов восходящий
    #p.size() дает список элементов
    в то время как p. qsize() > 1:
        влево, вправо = p.get(), p.get()
        узел = узел Хаффмана (слева, справа)
        p.put((левый[0]+правый[0],узел))
    вернуть p.get ()
узел = кодировать (частота)
печать (узел [1]. предзаказ())

Твой ответ

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Обязательно, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Кодирование по Хаффману — Сжатие — Дерево

Поиск инструмента

Поиск инструмента на dCode по ключевым словам:

Просмотрите полный список инструментов dCode

Кодирование Хаффмана

Инструмент для сжатия/распаковки с кодированием Хаффмана. Кодирование Хаффмана — это алгоритм сжатия данных (без потерь), который использует двоичное дерево и код переменной длины, основанный на вероятности появления.

Результаты

Кодирование по Хаффману - dCode

Теги: Сжатие

dCode и многое другое

dCode бесплатен, а его инструменты являются ценной помощью в играх, математике, геокэшинге, головоломках и задачах день!
Предложение ? обратная связь? Жук ? идея ? Запись в dCode !

Декодер Хаффмана

Текст в кодировке Хаффмана
110110011000111011111010010010110110110111001011000101
Использованы алфавитные и двоичные слова

Загрузка...
(если это сообщение не исчезнет, попробуйте обновить страницу)

См. также: LZW Compression

Генератор кодирования Хаффмана

Ответы на вопросы (FAQ)

Как шифровать с помощью шифра кодирования Хаффмана?

Код Хаффмана использует частоту появления букв в тексте, вычисляет и сортирует символы от наиболее часто встречающихся к наименее часто встречающимся.

Example: The message DCODEMESSAGE contains 3 times the letter E , 2 times the letters D and S , and 1 times the letters A , C , G , М и О .

Хаффман 9Алгоритм 0159 создаст дерево с листьями в виде найденных букв и по значению (или весу) их количества вхождений в сообщение. Чтобы создать это дерево, найдите 2 самых слабых узла (меньший вес) и соедините их с новым узлом, вес которого равен сумме двух узлов. Повторяйте процесс до тех пор, пока не останется только один узел, который станет корнем (и он будет иметь вес, равный общему количеству букв сообщения).

Затем двоичный код каждого символа получается путем просмотра дерева от корня к листьям и определения пути (0 или 1) к каждому узлу.

Пример: DCODEMOI генерирует дерево, в котором D и O , присутствующие чаще всего, будут иметь короткий код. 'D = 00', 'O = 01', 'I = 111', 'M = 110', 'E = 101', 'C = 100', поэтому 00100010010111001111 (20 бит)

Как расшифровать Хаффмана Кодовый шифр?

Расшифровка кода Хаффмана требует знания соответствующего дерева или словаря (двоичные коды символов)

Для расшифровки просмотрите дерево от корня к листьям (обычно сверху вниз), пока не найдете существующий лист (или известный значение в словаре).

Пример: Deocde Сообщение 00100010010111111111111165, поиск 0 не дает соответствия, затем продолжайте с 00 , который не является кодом буквы D , затем 1 , который не является кодом буквы D , затем 1 , который не является кодом D , затем 1 , который не существует , а не существует , а не существует , а не существует , а не существует . 10 (не существует), затем 100 (код для C ) и т. д. Простое сообщение «DCODEMOI»

Почему для сжатия используется алгоритм Хаффмана?

Применяя алгоритм Хаффмана , наиболее часто встречающиеся символы (с большей встречаемостью) кодируются меньшими двоичными словами, поэтому размер, используемый для их кодирования, минимален, что увеличивает сжатие.

Коэффициент сжатия часто превышает 50%

Как распознать текст, закодированный по Хаффману?

Закодированное сообщение имеет двоичный формат (или шестнадцатеричное представление) и должно сопровождаться деревом или таблицей соответствия для расшифровки.

Как расшифровать код Хаффмана без дерева?

Делая предположения о длине сообщения и размере двоичных слов, можно найти вероятный список слов, используемых Хаффманом .

Затем он должен быть связан с правильными буквами, что представляет собой вторую трудность для расшифровки и, безусловно, требует автоматических методов.

Какие существуют варианты шифра Хаффмана?

Возможны варианты Хаффмана при создании дерева/словаря.

Словарь может быть статическим: каждый символ/байт имеет предопределенный код и известен или публикуется заранее (поэтому его не нужно передавать)

Словарь может быть полуадаптивным: содержимое анализируется для расчета частоты каждого символа, а для кодирования используется оптимизированное дерево (которое затем необходимо передать для декодирования). Это версия, реализованная на dCode

Словарь может быть адаптивным: из известного дерева (опубликованного ранее и поэтому не передаваемого) он модифицируется при сжатии и оптимизируется как и когда. Время расчета намного больше, но часто предлагает лучшую степень сжатия.

Когда был изобретен Хаффман?

Он был опубликован в 1952 году Дэвидом Альбертом Хаффманом .

Исходный код

dCode сохраняет за собой право собственности на исходный код "Huffman Coding". За исключением явной лицензии с открытым исходным кодом (указано Creative Commons/бесплатно), алгоритма «Кодирования Хаффмана», апплета или фрагмента (конвертер, решатель, шифрование/дешифрование, кодирование/декодирование, шифрование/дешифрование, транслятор) или «Кодирования Хаффмана». функции (вычисление, преобразование, решение, расшифровка/шифрование, расшифровка/шифрование, декодирование/кодирование, перевод), написанные на любом информационном языке (Python, Java, PHP, C#, Javascript, Matlab и т. д.) и загрузка всех данных, скрипт, или доступ к API для «Huffman Coding» не является общедоступным, то же самое для автономного использования на ПК, мобильных устройствах, планшетах, iPhone или в приложениях для Android!
Напоминание: dCode можно использовать бесплатно.

Cite dCode

Копирование и вставка страницы "Кодирование Хаффмана" или любых его результатов разрешено, если вы цитируете dCode!
Цитировать как источник (библиографию):
Huffman Coding на dCode. fr [онлайн-сайт], получено 14 сентября 2022 г., https://www.dcode.fr/huffman-tree-compression

Резюме

Декодер Хаффмана
Генератор кодирования Хаффмана
Как шифровать с помощью шифра кодирования Хаффмана?
Как расшифровать шифр кода Хаффмана?
Почему для сжатия используется алгоритм Хаффмана?
Как распознать текст, закодированный Хаффманом?
Как расшифровать код Хаффмана без дерева?
Какие существуют варианты шифра Хаффмана?
Когда был изобретен Хаффман?

Аналогичные страницы

LZW-сжатие
Преобразование Берроуза-Уилера
RLE (кодирование длины цикла)
Гамма-кодирование Элиаса
Кодирование NegaFibonacci0287
Fibonacci Encoding
DCODE'S TOOLS LIST

Support

Paypal
Patreon
More

Forum/Help

Keywords

huffman,compression,coding,tree,binary,david,albert

Ссылки

▲

Дерево — документация NetworkX 2.

8.6

Признание

Тесты распознавания

Лес — это ациклический неориентированный граф и дерево — связанный лес. В зависимости от подполя существуют различные соглашения для обобщения этих определения ориентированных графов.

В одном соглашении направленные варианты леса и дерева определяются в идентичным образом, за исключением того, что направление краев игнорируется. В результате, каждое направленное ребро рассматривается как одно неориентированное ребро. Затем, доп. накладываются ограничения на определение ответвлений и ветвлений .

В другом соглашении направленные варианты леса и дерева соответствуют разветвления и разветвления предыдущей конвенции соответственно. Затем два новые термины, polyforest и polytree определены как соответствующие другим конвенционный лес и дерево.

Подведение итогов:

 +------------------------------+
| Конвенция А | Конвенция Б |
+==============================+
| лес | полифорест |
| дерево | политри |
| разветвление | лес |
| древовидный | дерево |
+------------------------------+

У каждой условности есть свои причины. Первая конвенция делает упор на определение сходство в том, что направленные леса и деревья касаются только ацикличны и не имеют ограничения по степени, как и их ненаправленные аналогов нет. Вторая конвенция подчеркивает функциональное сходство в том смысле, что направленный аналог остовного дерева есть остов древовидный. То есть возьмите любое остовное дерево и выберите один узел в качестве корня. Затем каждому ребру присваивается направление, так что существует направленный путь из root для каждого другого узла. Результатом является охватывающая древовидность.

NetworkX соответствует соглашению «A». Явно это:

неориентированный лес: Неориентированный граф без неориентированных циклов.
неориентированное дерево: Связный неориентированный лес.
направленный лес: Ориентированный граф без неориентированных циклов. В равной степени базовая структура графа (которая игнорирует ориентацию ребер) представляет собой неориентированный лес. В соглашении B это известно как полифорест.
Направленное дерево: Слабо связанный направленный лес. Соответственно, базовый граф структура (которая игнорирует ориентацию ребер) является неориентированным деревом. В соглашение B, это известно как полидерево.
разветвление: Направленный лес, в котором каждый узел имеет не более одного родителя. Так что максимум in-степень равна 1. В соглашении B это называется лесом.
древовидное: Направленное дерево, в котором каждый узел имеет не более одного родителя. Так что максимум in-степень равна 1. В соглашении B это называется деревом.

Для деревьев и ветвей может быть добавлено прилагательное "spanning" для обозначения что граф, рассматриваемый как лес/ветвь, состоит из одного дерево/дерево, которое включает все узлы в графе. Это правда, по определение, что каждое дерево/древовидность является связующим по отношению к узлам которые определяют дерево/древовидность, поэтому может показаться излишним вводить понятие «протяженность». Однако узлы могут представлять подмножество узлов из более крупного графа, и именно в этом контексте термин «стягивающий» становится полезным понятием.

`is_tree` (Г)	Возвращает True, если `G` является деревом.
`is_forest` (Г)	Возвращает True, если `G` является лесом.
`is_arborescence` (G)	Возвращает True, если `G` является древовидным.
`is_branching` (G)	Возвращает True, если `G` является ответвлением.

Ответвления и разветвления

Алгоритмы поиска оптимальных ветвлений и остовных ветвей.

Эта реализация основана на:

Дж. Эдмондс, Оптимальные разветвления, J. Res. Натл. Бур. Стандарты 71Б (1967 г. ), 233–240. URL: http://archive.org/details/jresv71Bn4p233

`вес_ветвления` (G[ атрибут, по умолчанию])	Возвращает общий вес ответвления.
`greedy_branching` (G[ attr, default, kind, seed])	Возвращает ответвление, полученное с помощью жадного алгоритма.
`max_branching` (G[ атрибут, по умолчанию, ...])	Возвращает максимальное ответвление от G.
`минимальное_разветвление` (G[ атрибут, по умолчанию, ...])	Возвращает минимальное ответвление от G.
`max_spanning_arborescence` (G[ attr, ...])	Возвращает максимальное древовидное значение охвата из G.
`Minimum_spanning_arborescence` (G[ attr, ...])	Возвращает минимальное связующее дерево из G.
`ArborescenceIterator` (G[ вес, минимум, ...])	Перебор всех ветвей графа с увеличением или уменьшением стоимости.
`Эдмондс` (G[ семя])	Алгоритм Эдмондса [R5a58a7577195-1] для нахождения оптимальных ветвлений и ветвящихся ветвей.

Кодирование и декодирование

Функции для кодирования и декодирования деревьев.

Поскольку дерево представляет собой строго ограниченную форму графа, его можно представить кратко несколькими способами. Этот модуль включает в себя функции для кодирования и декодирование деревьев в виде вложенных кортежей и Prüfer последовательности. Для первого требуется корневое дерево, тогда как второе может быть применяется к неукорененным деревьям. Кроме того, существует биекция от Прюфера последовательности в помеченные деревья.

`from_nested_tuple` (последовательность[ . ..])	Возвращает корневое дерево, соответствующее данному вложенному кортежу.
`to_nested_tuple` (T, root[ canonical_form])	Возвращает представление вложенного кортежа данного дерева.
`from_prufer_sequence` (последовательность)	Возвращает дерево, соответствующее заданной последовательности Прюфера.
`to_prufer_sequence` (T)	Возвращает последовательность Прюфера данного дерева.

Операции

Операции с деревьями.

соединение (rooted_trees[ label_attribute])

Возвращает новое корневое дерево с корневым узлом, соединенным с корнями каждого из заданных корневых деревьев.

Связующие деревья

Алгоритмы расчета минимальных/максимальных остовных деревьев/лесов.

`Minimum_spanning_tree` (G[ вес, ...])	Возвращает минимальное остовное дерево или лес на неориентированном графе `G` .
`max_spanning_tree` (G[ вес, ...])	Возвращает максимальное остовное дерево или лес в неориентированном графе `G` .
`random_spanning_tree` (G[ вес, ...])	Выборка случайного остовного дерева с использованием весов ребер `G` .
`Minimum_spanning_edges` (G[ алгоритм, ...])	Создание ребер в минимальном остовном лесу неориентированного взвешенного графа.
`max_spanning_edges` (G[ алгоритм, ...])	Создание ребер в максимальном остовном лесу неориентированного взвешенного графа.
`SpanningTreeIterator` (G[ вес, минимум, . ..])	Перебор всех остовных деревьев графа с увеличением или уменьшением стоимости.

Разложение

Функция для вычисления дерева соединений графа.

junction_tree (Г)

Возвращает дерево соединений заданного графа.

Исключения

Функции для кодирования и декодирования деревьев.

Нетри

Возникает, когда функция ожидает дерево (то есть связный неориентированный граф без циклов), но вместо этого получает в качестве входных данных граф, не являющийся деревом.

Полное руководство по деревьям решений

Деревья решений являются основой для многих классических алгоритмов машинного обучения, таких как Random Forests , Bagging и Boosted Decision Trees . Впервые они были предложены Лео Брейманом, статистиком из Калифорнийского университета в Беркли. Его идея состояла в том, чтобы представить данные в виде дерева, где каждый внутренний узел обозначает проверку атрибута (по сути, условие), каждая ветвь представляет результат проверки, а каждый конечный узел содержит метку класса.

Деревья решений в настоящее время широко используются во многих приложениях для прогнозного моделирования, включая классификацию и регрессию . Иногда деревья решений также называют CART , сокращение от C классификация a nd R выход T rees. Давайте подробно обсудим, как работают деревья решений, как они строятся с нуля и как мы можем реализовать их в Python.

В этой статье мы рассмотрим следующие модули:

Зачем нужны деревья решений?
- Типы деревьев решений
- Ключевая терминология
Как создать дерево решений
- Джини Примесь
- Хи-квадрат
- Получение информации
Применение деревьев решений
Расшифровка гиперпараметров
Кодирование алгоритма
Преимущества и недостатки
Резюме и заключение

Воплотите этот проект в жизнь

Бег по градиенту

Зачем нужны деревья решений?

Древовидные алгоритмы представляют собой популярное семейство связанных непараметрических и контролируемых методов как для классификации, так и для регрессии. Если вам интересно, что такое обучение с учителем, то это тип алгоритмов машинного обучения, которые включают обучающие модели с данными, которые имеют как входные, так и выходные метки (другими словами, у нас есть данные, для которых мы знаем истинный класс или значения, и можем сообщите алгоритму, что это такое, если он предсказывает неправильно).

Дерево решений выглядит как расплывчатое перевернутое дерево с решающим правилом в корне, от которого ниже распространяются последующие решающие правила. Например, правилом принятия решения может быть то, тренируется ли человек. Также могут быть узлы без каких-либо решающих правил; это называется листовые узлы . Прежде чем двигаться дальше, давайте быстро рассмотрим различные типы деревьев решений.

Типы деревьев решений

Деревья решений подразделяются на два типа в зависимости от целевых переменных.

Дерево решений категориальной переменной s : Здесь алгоритм имеет категориальную целевую переменную. Например, предположим, что вас попросили спрогнозировать относительную цену компьютера в одной из трех категорий: низкий , средний или высокий. Особенности могут включать тип монитора , качество динамика , RAM и SSD . Дерево решений будет учиться на основе этих функций и после прохождения каждой точки данных через каждый узел окажется в концевом узле одной из трех целевых категорий: низкая , средняя или высокая .
Дерево решений с непрерывными переменными s : В этом случае входные характеристики дерева решений (например, качество дома) будут использоваться для прогнозирования непрерывного вывода (например, цены этого дома).

Ключевая терминология

Давайте посмотрим, как выглядит дерево решений и как оно работает, когда для прогнозирования даются новые входные данные.

Ниже приведено изображение, объясняющее базовую структуру дерева решений. Каждое дерево имеет корневой узел , через который передаются входные данные. Этот корневой узел далее делится на наборы узлов принятия решений, в которых результаты и наблюдения основаны на определенных условиях. Процесс деления одного узла на несколько узлов называется расщепление . Если узел не делится на другие узлы, то он называется конечным узлом или конечным узлом . Подраздел дерева решений называется ветвью или поддеревом (например, в рамке на изображении ниже).

Пример дерева решений

Существует еще одна концепция, прямо противоположная разделению. Если и существуют решающие правила, которые можно исключить, мы вырезаем их из дерева. Этот процесс известен как обрезка 9.0082, полезно минимизировать сложность алгоритма.

Теперь, когда у нас есть четкое представление о том, как выглядит базовое дерево решений, давайте углубимся в то, как выполняется разбиение и как мы можем построить дерево решений самостоятельно.

Как создать дерево решений

В этом разделе мы обсудим основные алгоритмы, описывающие создание деревьев решений. Эти алгоритмы полностью зависят от целевой переменной, однако они отличаются от алгоритмов, используемых для деревьев классификации и регрессии.

Существует несколько методов, которые используются, чтобы решить, как разделить данные. Основная цель деревьев решений — сделать наилучшее разделение между узлами, которое оптимально разделит данные на правильные категории. Для этого нам нужно использовать правила правильного решения. Правила — это то, что напрямую влияет на производительность алгоритма.

Есть несколько предположений, которые необходимо принять во внимание, прежде чем мы начнем:

Вначале все данные рассматриваются как корень, после чего мы используем алгоритмы для разделения или разделения корня на поддеревья.
Значения признаков считаются категориальными. Если значения непрерывны, то перед построением модели они разделяются.
Записи распределяются рекурсивно на основе значений атрибутов.
Упорядочивание атрибутов как корня или внутреннего узла дерева выполняется с использованием статистического подхода.

Давайте начнем с часто используемых методов разделения и, таким образом, построения дерева решений.

Джини Примесь

Если все элементы правильно разделены на разные классы (идеальный сценарий), деление считается чистым . Примесь Джини (произносится как «джинн») используется для оценки вероятности того, что случайно выбранный пример будет неправильно классифицирован определенным узлом. Он известен как мера «примеси», поскольку дает нам представление о том, чем модель отличается от чистого деления.

Степень оценки примесей Джини всегда находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает, что все элементы принадлежат к определенному классу (или деление является чистым), а 1 означает, что элементы случайным образом распределены по различным классам. Примесь Джини 0,5 означает, что элементы равномерно распределены по некоторым классам. Математическое обозначение меры примеси Джини дается следующей формулой:

Где p _i — вероятность того, что конкретный элемент принадлежит к определенному классу.

Теперь давайте взглянем на псевдокод для расчета и построения дерева решений, используя в качестве руководства показатель Джини-примесь.

 Индекс Джини:
    для каждой ветви в расколе:
        Вычислить процентную ветвь представляет # Используется для взвешивания
        для каждого класса в отрасли:
            Вычислить вероятность этого класса в данной ветви
            Квадрат вероятности класса
        Суммируйте квадраты вероятностей класса
        Вычтите сумму из 1 # Это индекс Джини для этой отрасли
    Взвешивание каждой ветви на основе базовой вероятности
    Суммируйте взвешенный индекс Джини для каждого разделения

Теперь рассмотрим простой пример, поясняющий приведенный выше алгоритм. Рассмотрим следующую таблицу данных, где для каждого элемента (строки) у нас есть две переменные, описывающие его, и соответствующая метка класса.

Класс	Вар 1	Вар 2
А	0	33
А	0	54
А	0	56
А	0	42
А	1	50
Б	1	55
Б	1	31
Б	0	-4
Б	1	77
Б	0	49

Индекс Джини Пример:

Базовый уровень разделения для Var1 : Var1 имеет 4 экземпляра (4/10), равных 1, и 6 экземпляров (6/10), равных 0.
Для 7 Var1 == 1 и Класс == A : 1/4 экземпляра имеют класс, равный A .
Для Var1 == 1 и 92) = 0,4444
Затем мы взвешиваем и суммируем каждое из разделений на основе исходного уровня/доли данных, которые принимает каждое разделение.
4/10 * 0,375 + 6/10 * 0,444 = 0,41667

Прирост информации

Прирост информации отображает количество информации, полученной атрибутом. Он говорит нам, насколько важен атрибут. Поскольку построение дерева решений заключается в поиске правильного узла разделения, обеспечивающего высокую точность, прирост информации заключается в поиске лучших узлов, которые возвращают наибольший прирост информации. Это вычисляется с использованием коэффициента известный как Энтропия . Энтропия определяет степень дезорганизации системы. Чем больше дезорганизация, тем больше энтропия. Когда выборка полностью однородна, то энтропия оказывается равной нулю, а если выборка частично организована, скажем, на 50% организована, то энтропия оказывается единицей.

Действует как базовый фактор при определении прироста информации. Энтропия и прирост информации вместе используются для построения дерева решений, и алгоритм известен как 9.0081 ID3 .

Давайте разберемся с пошаговой процедурой, используемой для расчета прироста информации и, таким образом, построения дерева решений,

Рассчитаем энтропию выходного атрибута (до разделения) по формуле,

Здесь , p — вероятность успеха, q — вероятность отказа узла. Скажем, из 10 значений данных 5 относятся к True и 5 относятся к False , тогда c вычисляет 2, p_1 и p_2 вычисляют до ½.

Рассчитайте энтропию всех входных атрибутов, используя формулу,

T — выходной атрибут,

X — входной атрибут,

P(c) — вероятность относительно возможной точки данных, присутствующей в X, и

E(c) — это энтропия относительно «истины», относящаяся к возможной точке данных.

Предположим, что входной атрибут (приоритет) имеет два упомянутых возможных значения, низкий и высокие . Что касается low, , есть 5 связанных точек данных, из которых 2 относятся к True и 3 относятся к False. По отношению к high связаны оставшиеся 5 точек данных, где 4 относятся к True и 1 относится к False. Тогда E(T, X) будет равно

В E(2, 3) p равно 2, а q равно 3.

В E(4, 1) p равно 4, а q равно 1.

Повторно вычислить то же самое для всех входных атрибутов в заданном наборе данных.

Используя два приведенных выше значения, вычислите прирост информации или снижение энтропии путем вычитания энтропии каждого атрибута из общей энтропии перед разделением,

Выберите атрибут с наибольшим приростом информации в качестве узла разделения .
Повторите шаги 1–4, разделив набор данных в соответствии с разделением. Этот алгоритм выполняется до тех пор, пока все данные не будут классифицированы.

Следует помнить:

Листовой узел — это тот, у которого нет энтропии или когда энтропия равна нулю. Дальнейшее разбиение на листовом узле не производится.
Только ветвь, которая нуждается в дальнейшем расщеплении, т.е. когда энтропия > 0 (при наличии примеси) должна пройти этот процесс расщепления.

в. Хи-квадрат

Метод хи-квадрат хорошо работает, если целевые переменные являются категориальными, такими как успех-неудача/максимум-минимум. Основная идея алгоритма состоит в том, чтобы найти статистическую значимость различий, существующих между подузлами и родительским узлом. Математическое уравнение, которое используется для расчета хи-квадрата,

Представляет собой сумму квадратов стандартизированных разностей между наблюдаемой и ожидаемой частотами целевой переменной.

Еще одним основным преимуществом использования хи-квадрата является то, что он может выполнять несколько разбиений в одном узле, что приводит к большей точности и точности.

Применение деревьев решений

Дерево решений — один из основных и широко используемых алгоритмов в области машинного обучения. Он используется в различных областях классификации и регрессионного моделирования. Благодаря его способности отображать визуализированные выходные данные, можно легко получить представление о ходе процесса моделирования. Вот несколько примеров, в которых можно использовать дерево решений:

Управление бизнесом
Управление взаимоотношениями с клиентами
Обнаружение мошеннических заявлений
Потребление энергии
Управление здравоохранением

критерий: Этот параметр используется для измерения качества разделения. Значение по умолчанию для этого параметра установлено на «Джини». Если вы хотите, чтобы мера рассчитывалась по приросту энтропии, вы можете изменить этот параметр на «энтропия».
сплиттер : Этот параметр используется для выбора разделения на каждом узле. Если вы хотите, чтобы поддеревья имели наилучшее разделение, вы можете установить для этого параметра значение «best». У нас также может быть случайное разделение, для которого установлено значение «случайный».
max-depth: Это целочисленный параметр, с помощью которого мы можем ограничить глубину дерева. Значение по умолчанию для этого параметра равно None.
min_samples_split: Этот параметр используется для определения минимального количества выборок, необходимых для разделения внутреннего узла.
max_leaf_nodes: Значение по умолчанию max_leaf_nodes равно None. Этот параметр используется для выращивания дерева с max_leaf_nodes в порядке наилучшего.

Кодирование алгоритма

Шаг 1: Импорт модулей

Первый и самый важный шаг в построении нашей модели дерева решений — это импорт необходимых пакетов и модулей. Мы импортируем класс DecisionTreeClassifier из пакета sklearn . Это встроенный класс, в котором закодирован весь алгоритм дерева решений. В этой программе мы будем использовать набор данных iris , который можно импортировать из sklearn.datasets . 9Пакет 0081 pydotplus используется для визуализации дерева решений. Ниже приведен фрагмент кода,

.
импортировать pydotplus
из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier
из наборов данных импорта sklearn

Шаг 2: Изучение данных

Затем мы подготавливаем наши данные, загружая их из пакета наборов данных с помощью метода load_iris() . Мы присваиваем данные переменной iris . Эта переменная радужной оболочки имеет два ключа, один из которых представляет собой ключ данных , в котором присутствуют все входные данные, а именно длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка и ширина лепестка. В target key, у нас есть тип цветка со значениями Iris Setosa, Iris Versicolour и Iris Virginica. Мы загружаем их в функции и целевые переменные соответственно.

 радужная оболочка = наборы данных.load_iris()
особенности = iris.data
цель = радужка.цель
печать (функции)
печать (цель)
Выход:
[[5,1 3,5 1,4 0,2]
 [4,9 3, 1,4 0,2]
 [4,7 3,2 1,3 0,2]
 [4,6 3,1 1,5 0,2]
 [5,8 4, 1,2 0,2]
 [5,7 4,4 1,5 0,4]
. . . .
. . . .
]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]

Вот так выглядит наш набор данных.

Шаг 3: Создайте объект классификатора дерева решений

Здесь мы загружаем DecisionTreeClassifier в переменную с именем model , которая была импортирована ранее из пакета sklearn .

 дерево решений = DecisionTreeClassifier(random_state=0)

Шаг 5: подбор модели

Это основная часть процесса обучения, в которой дерево решений строится путем разбиения заданных данных. Обучаем алгоритм с включает и целевые значения , которые отправляются в качестве аргументов методу fit() . Этот метод заключается в подгонке данных путем обучения модели функциям и цели.

 model=decisiontree.fit(features, target)

Этап 6: Делаем прогнозы

На этом этапе мы проводим выборочное наблюдение и делаем прогноз. Мы создаем новый список, содержащий размеры чашелистиков и лепестков цветка. Далее используем метод Predict() на обученных для проверки класса, к которому она принадлежит. Мы также можем проверить вероятность (вероятность класса) предсказания, используя метод predict_proba .

 наблюдение = [[ 5, 4, 3, 2]] # Предсказать класс наблюдения
model. predict(наблюдение)
model.predict_proba(наблюдение)
Выход:
массив ([1])
массив([[0., 1., 0.]])

Шаг 7: Точечные данные для прогнозов

На этом шаге мы экспортируем нашу обученную модель в формат DOT (язык описания графа). Для этого мы используем 9Класс 0081 tree , который можно импортировать из пакета sklearn . Кроме того, мы используем метод export_graphviz с деревом решений, функциями и целевыми переменными в качестве параметров.

 из дерева импорта sklearn
dot_data = tree.export_graphviz (decisiontree, out_file = нет,
feature_names=радужная оболочка.feature_names,
class_names = iris.target_names
)

Шаг 8. Рисование графика

На последнем шаге мы визуализируем дерево решений с помощью Класс Image , который необходимо импортировать из пакета IPython.display .

 из IPython.display import Image
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) # Показать график
Image(graph. create_png())

Преимущества и недостатки

У деревьев решений есть несколько плюсов и минусов. Давайте сначала обсудим преимущества. Деревья решений требуют очень мало времени для обработки данных по сравнению с другими алгоритмами. Некоторые этапы предварительной обработки, такие как нормализация, преобразование и масштабирование данных, можно пропустить. Хотя в наборе данных есть отсутствующие значения, это не повлияет на производительность модели. Модель дерева решений интуитивно понятна и проста для объяснения техническим группам и заинтересованным сторонам и может быть реализована в нескольких организациях.

А вот и недостатки. В деревьях решений небольшие изменения данных могут вызвать большие изменения в структуре дерева решений, что, в свою очередь, приводит к нестабильности. Время обучения резко увеличивается пропорционально размеру набора данных. В некоторых случаях вычисления могут оказаться сложными по сравнению с другими традиционными алгоритмами.

Резюме и заключение

В этой статье мы подробно обсудили алгоритм Дерева решений. Это контролируемый алгоритм обучения, который можно использовать как для классификации, так и для регрессии. Основная цель дерева решений — разделить набор данных в виде дерева на основе набора правил и условий. Мы обсудили ключевые компоненты дерева решений, такие как корневой узел, конечные узлы, поддеревья, разделение и обрезку. Кроме того, мы увидели, как работает дерево решений и как выполняется стратегическое разделение с использованием популярных алгоритмов, таких как GINI, получение информации и хи-квадрат. Кроме того, мы использовали scikit-learn для кодирования деревьев решений с нуля в наборе данных IRIS. Наконец, мы обсудили преимущества и недостатки использования деревьев решений. Нам еще многое предстоит узнать, и эта статья даст вам быстрый старт для изучения других расширенных алгоритмов классификации.

Ссылки

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/complete-tutorial-tree-based-modeling-scratch-in-python/

Начало работы

Как решить Семейное древо, Отношения задачи на основе кодовых символов | Handa Ka Funda

Четверг, 8 октября 2020 г.

Отношения являются неотъемлемой частью нашей жизни, будь то между живыми людьми или между ними. Отношения обеспечивают определенность между двумя объектами или людьми. Отношения между людьми сложны и запутаны, особенно когда ты живешь в большой совместной семье с бесчисленным количеством родственников! Кровные отношения - очень важная часть раздела рассуждений на конкурсном экзамене. Каждый год на их основе задаются вопросы на тестах способностей и вступительных экзаменах, таких как CAT, XAT, SNAP и банковские экзамены. Еще одна тема раздела рассуждений — кодирование-декодирование. И в этом блоге мы разберемся и разработаем стратегии решения проблем, основанные на закодированных отношениях.

Как вы все знаете, код — это секретное сообщение, зашифрованное с помощью букв, цифр или символов. А в закодированных отношениях проблема заключается в интерпретации данной строки отношений, которая закодирована определенным образом, а затем в сопоставлении ее с отношением, указанным в вопросе. Например,

P/Q означает, что P является отцом Q.

P+Q означает, что P является матерью Q.

P-Q означает, что P является братом Q.

P*Q означает, что P является сестрой Q.

Теперь, если A + B / C – D, то A принадлежит D?

Или, если A * B / C – D + E, то как связаны между собой A и E?

Однако, как вы можете заметить в приведенном выше примере, процесс расшифровки каждой взаимосвязи является обременительным и трудоемким. Но если какие-то умные и разумные стратегии могут оказаться очень полезными в решении подобных проблем. Прежде чем перейти к техникам и методам, упрощающим работу по расшифровке, в приведенной ниже таблице определены некоторые важные кровные отношения для вашего понимания.

Отец дедушки или бабушки	Великий дедушка	Дочь отца или матери	Сестра
Мать дедушки или бабушки	Прабабушка	Сын второй жены отца	Сводный брат
Отец отца или матери	Дедушка	Дочь второй жены отца	Сводная сестра
Мать отца или матери	Бабушка	Сын/дочь дяди/тети	Кузен
Жена дедушки	Бабушка	Брат мужа или жены	Шурин
Муж бабушки	Дедушка	Сестра мужа или жены	Невестка
Тесть отца/матери	Дедушка	Муж сестры/невестки	Шурин
Свекровь отца/матери	Бабушка	Сын отца	Себе/Брату
Только отец/мать отца	Отец	Мать сына/дочери	Сам/Жена
Единственная невестка отца отца/матери отца	Мать	Отец дочери/сына	Себе/мужу
Муж матери	Отец	Сын сына бабушки/дедушки	Брат/себя /двоюродный брат
Жена отца	Мать	Дочь сына бабушки/дедушки	Кузен/себя /сестра
Вторая жена отца	мачеха	Сын брата или сестры	Племянник
Брат отца	Дядя	Дочь брата/сестры	Племянница
Брат матери	Дядя по материнской линии	Внук отца/матери	Сын/племянник
Сестра отца	Тетя	Внучка отца/матери	Дочь или племянница
Сестра матери	Тетя по материнской линии	Муж дочери	Зять
Муж тети	Дядя	Жена брата/зятя	Невестка
Жена дяди	Тетя	Жена сына	Невестка
Сын дедушки/бабушки	Отец/дядя	Сын сына/дочери	Внук
Дочь тестя/свекрови отца	Мать/тетя	Дочь сына/Дочь	Внучка
Отец жены/мужа	Тесть	Внук сына/дочери	Правнук
Мать жены/мужа	Свекровь	Внучка сына/дочери	Правнучка
Дети одних родителей	Братья и сестры
Единственный сын/дочь отца/матери	Себе
Сын отца или матери	Брат

Теперь подход, которому вы должны следовать, чтобы решить вопрос:

Исключите все неправильные варианты следующими методами.

Проверка пола
Проверить разрыв поколений

Нарисуйте диаграмму генеалогического древа оставшихся вариантов и выберите правильный ответ.

Метод проверки пола

Чтобы быстро исключить варианты, что можно сделать, так это определить пол человека при рассмотрении, является ли он мужчиной или женщиной, и, следовательно, можем соответственно отбросить неправильные варианты, т.е. если рассматриваемое лицо является женщиной, то все такие варианты, как отец, сын и т. д., могут быть исключены и наоборот. Теперь есть два типа шаблона кодирования: один - , прямой тип , а другой - , обратный тип , и правила проверки пола разные. Ниже приведена таблица различий между ними.

Прямой тип	Обратный тип
P + Q означает, что P является отцом Q	P$Q означает, что Q является отцом P
P – Q означает, что P является матерью Q	P ₹ Q означает, что Q является матерью P
P * Q означает, что P является братом Q	P > Q означает, что Q является братом P
P / Q означает, что P является сестрой Q	P < Q означает, что Q является сестрой P
P φ Q означает, что P является мужем Q	P α Q означает, что Q является мужем P
P Ω Q означает, что P является женой Q	P β Q означает, что Q является женой P
P ꓴ Q означает, что P является сыном Q	P @ Q означает, что Q является сыном P
P ꓵ Q означает, что P является дочерью Q	P#Q означает, что Q является дочерью P

Теперь действует правило: в прямом кодировании отклоняет выбор ответа, если символ сразу после рассматриваемого лица указывает на неправильный пол. И наоборот, отклоните выбор, если символ непосредственно перед рассматриваемым человеком обозначает неправильный пол, в случае кодирования обратного типа. Я знаю, что это правило звучит немного загадочно, хотя вы получите ясную картину с помощью примера, основанного на соотношениях, определенных выше в таблице.

Пример 1: Что из следующего означает, что «X является внуком Y»?

Х/А+В – С*У
X / A ꓴ B ꓴ C / Y
X ꓴ A / B / C ꓴ Y
X ꓵ A ꓵ B * C * Y

Как вы можете заметить, это код прямого типа, поэтому следуйте столбцу 1 таблицы. Поскольку X является внуком Y, это означает, что он мужчина, и вы можете определить из вариантов, приведенных выше в вопросе, что символ / и ꓵ после X означает, что X является сестрой или дочерью, поэтому все эти варианты стираются, потому что нам нужно найти кандидата мужского пола во внуки, и только вариант 3 указывает, что X — мужчина. Следовательно, варианты 1, 2 и 4 отбрасываются на основе символа после X.

Пример 2: Что из следующего означает, что «B является дедушкой E»?

A @ B @ C > D @ E
А#В#С > D#Е
А < В < С > D < Е
А < В < С @ D > Е

В приведенном выше вопросе вы можете легко понять, что он следует коду обратного типа, приведенному в таблице выше. И в этом типе наше внимание сосредоточено на символе перед буквой. А чтобы Б был дедушкой, он должен быть мужчиной. Поскольку вы можете быстро исключить варианты 2, 3 и 4, просто взглянув на символ перед B, а символы < и # используются для обозначения женского пола. Таким образом, вариант 1 - наш выбор.

Надеюсь, теперь вы поняли правило, которому нужно следовать в любом из случаев, то есть при прямом и обратном кодах. Теперь мы можем перейти ко второму методу избавления от бесполезных опций путем расчета разрыва генерации.

Проверка разрыва поколений

Разрыв поколений — это иерархическая структура конкретного семейства. И через создание древовидных диаграмм разрыва генерации будет более простая задача, а также мы можем легко исключить все варианты, которые не имеют необходимого разрыва генерации, заданного в вопросе. Ниже приведены пояснения по шагам расчета разрыва поколений с помощью примеров 9.0005

Возьмите одного из рассматриваемых людей.
Двигайтесь вправо в случае прямого типа и для обратного шаблона вместо того, чтобы начинать слева, мы начнем с правой стороны и будем двигаться влево. Для каждого отношения отца/матери поставьте +1, для каждого отношения брата/сестры/мужа/жены поставьте 0 и для каждого отношения сына/дочери поставьте -1.
Подведите итог.

Пример: Рассмотрим следующее: A – B * C ꓵ D ꓴ E Ω F * G. Найдите разрыв поколений между

А и С
Г и А

Теперь приведенный выше код следует за кодом прямого типа. В случае A и C, A находится слева, и, следовательно, мы начнем с A и будем двигаться к C. Поскольку – означает мать, то между A и B мы напишем + 1, а здесь * означает брат, поэтому мы ставим 0 для B и C. Таким образом, сумма равна + 1 + 0 = 1. Следовательно, A принадлежит к отцовскому поколению C.

Второй случай находится между G и A, где A находится слева в приведенном выше вопросе, поэтому мы начинаем с A и вычисляем до C, теперь давайте двигаться дальше после C. Теперь ꓵ означает дочь, поэтому мы ставим -1 для C и D. После D стоит символ ꓴ, что означает отношение сына, и поэтому мы снова помещаем -1 между D и E. E Ω F означает, что E является женой F, поэтому мы ставим здесь 0. Наконец, * для брата, поэтому мы также ставим 0 для F и G.

Таким образом, общее количество теперь равно 1 + 0 – 1 – 1 + 0 + 0 = -1. Следовательно, мы заключаем, что A является поколением ниже G, т. е. он принадлежит к поколению сына G.

Пример: Рассмотрим следующее: S > R β Q @ P # O > N $ M. Найдите разрыв поколений между

R и O
О и Q

Это закодированная связь обратного типа, и в этом случае мы движемся справа налево. Для R и O, O находится справа, поэтому мы начинаем с O и переходим к R. # означает дочь, поэтому мы ставим -1 для O и P. @ используется для сына, таким образом, снова мы будем использовать -1 между P и Q. Поскольку β означает жену, поэтому мы полагаем 0 для P и Q. Следовательно, сумма равна -1 -1 + 0 = -2. Итак, О — поколение внука Р.

Мы можем легко придумать формулировку для O и Q. В этом случае мы начинаем с O и двигаемся к Q, и мы получаем сумму как -2. Следовательно, O также на 2 поколения ниже, чем Q, и принадлежит к поколению внуков Q.

Поскольку мы изучили два метода исключения, мы можем легко перейти к последнему шагу декодирования, т. е. к рисованию диаграмм генеалогического древа.

Построение диаграмм генеалогического дерева

После ознакомления с вышеуказанными методами мы можем быстро удалить все нежизнеспособные варианты в свете строки родства, указанной в вопросе. Но у нас может остаться еще несколько вариантов, которые выстоят в соревновании за правильный выбор. И чтобы исключить их, мы можем использовать последний трюк, чтобы узнать правильный ответ. И фишка в генеалогическом древе. Вы можете рисовать древовидные диаграммы следующим образом.

Используйте вертикальные линии для представления отношений родитель-потомок.
Горизонтальные линии, такие как <->, обозначают браки, а диагональные линии — родственные отношения.
Вы также можете добавить к нему гендерную дифференциацию, используя знак + для мужчины и знак - для женщины.

Давайте сделаем это на примере и поймем, как нарисовать генеалогическое древо.

Пример: S * T означает, что X является женой T.

S + Q означает, что S является сыном T.

S – Q означает, что S является сестрой T.

Что из следующего означает, что A является дочерью B?

А + С – Г * В
А * С + Г – В
А – С * Г + В
А – С + Г * В
Ни один из этих

Sol: Прежде всего, вы можете заметить, что это код прямого типа.

Шаг 1) Проверка пола : Для того, чтобы А была дочерью Б, А должна быть женщиной, и в прямом типе мы проверяем символы после рассматриваемого человека. И, в данном случае * и – обозначают женские отношения. Таким образом, вариант 1 исключается, так как + означает, что A является сыном B.

Проверьте разрыв между поколениями: Поскольку A должна быть дочерью B, разрыв между поколениями должен быть равен -1.

В варианте 2 A * C означает, что A является женой C, поэтому мы ставим 0. Теперь между C и D мы ставим -1, так как C является сыном D и, наконец, D является сестрой T, мы получаем 0 здесь. Итак, общая сумма = -1. Таким образом, мы можем оставить этот вариант на рассмотрении.

В варианте 3 между A и C мы получаем 0, а так как C жена D, то и здесь получаем 0. А для D и B D является сыном B, поэтому мы ставим здесь -1. Опять же, общая сумма равна -1.

Аналогичным образом мы получим разрыв генерации и в варианте 4 как -1.

Итак, все три варианта еще в гонке. Теперь нам нужно нарисовать древовидную диаграмму, чтобы получить окончательный ответ.

Шаг 2) Генеалогическое древо

Вариант 2) A * C означает, что A является женой C. Таким образом,

Теперь C + D означает, что C является сыном D. Таким образом,

Наконец , D – B означает, что D является сестрой B.

Следовательно, A является племянницей B. Таким образом, это неправильный вариант.

Вариант 3) A – C означает, что A сестра C.

Теперь C жена D. А D сын B. Следовательно,

Таким образом, A сестра дочери B в законе.

Следовательно, этот вариант исключен.

Вариант 4) Используя ту же технику, что и в приведенных выше вариантах, мы нарисуем древовидную диаграмму для 4 ^-го варианта. Получаем,

Таким образом, в данном случае получаем, А — дочь Б. Итак, вариант 4 правильный.

Надеюсь, теперь вы ясно поняли концепцию и формулу расшифровки решения такой задачи!

Как решать вопросы числового ряда по логическому мышлению
Закодированное неравенство — советы и рекомендации по решению вопросов по логическому мышлению

CAT Вопросы по логическому мышлению

Все вопросы экзамена CAT по логическому мышлению
Логическое мышление — набор 1: высокий Исследовательская лаборатория безопасности требует, чтобы исследователи установили последовательность ключей доступа на основе сканирования пяти пальцев левой руки.
Логические рассуждения. Набор 2: Восемь друзей: Аджит, Бёмкеш, Гарги, Джаянта, Кикира, Маник, Продош и Тапеш отправляются в Дели из Калькутты. другая часть, если часть присутствует в том же самом ряду
Логическое Рассуждение – Набор 4: Дегустатору чая было поручено оценить чай из шести различных местоположений – Муннар, Ваянад, Ути, Дарджилинг, Ассам и Химачал.
Логические рассуждения. Набор 5. Четыре машины должны проехать из Акалы (A) в Бакалу (B). Доступны два маршрута: один через Мамур (M), а другой через Нанур (N).
Логические рассуждения. Набор 6. Новая авиакомпания планирует начать работу в стране.
Логические рассуждения. Набор 7. На квадратном макете размером 5 м × 5 м построено 25 квадратных платформ одинакового размера и разной высоты.
Логические рассуждения — набор 8: в подразделении работает 21 сотрудник, из которых 10 — это сотрудники со специальной квалификацией (SE), а остальные — обычные квалифицированные сотрудники (RE).
Logical Reasoning — Set 9: Healthy Bites — это заведение быстрого питания, где подают три блюда: гамбургеры, картофель фри и мороженое.

Взломайте CAT вместе с Unacademy!

Используйте реферальный код HANDA , чтобы получить скидку 10%.

Ежедневные занятия в режиме реального времени
Живые тесты и викторины
Структурированные курсы
Индивидуальные тренировки

Зарегистрироваться сейчас

Загрузить приложение Unacademy


Репозиторий идентификаторов объектов (OID) Использование Что такое OID? Как распределяются ли OID и что такое регистрирующий орган? какая является хранилищем OID?		Использование печенья

Использовать

Часто Задаваемые вопросы (FAQ)

Поиск репозиторий OID

Отправить XML-описания многих OID

	Показать количество OID в репозитории
	Показать наиболее заполненные дуги OID

Предупреждение: Этот репозиторий OID является своего рода вики, где любой пользователь может добавлять информацию о любом OID (ожидающем проверки администратором репозитория OID), но это Репозиторий OID не является официальным центром регистрации OID, поэтому OID может быть описан в этом репозитории OID только в том случае, если он был официально выделенный регистрационным органом его родительского OID.

Чтобы получить больше информации, см. «Что такое репозиторий OID?»

Что это ОИД?

Введение к OID

Идентификатор объекта (OID) — широко используемый механизм идентификации. совместно разработанные ITU-T и ИСО/МЭК для обозначения любого типа объекта, понятия или «вещи» с глобально однозначным именем, для которого требуется постоянное имя (длинное продолжительность жизни). Он не предназначен для временного именования. OID, после выделения не следует повторно использовать для другого объекта/вещи.

Он основан на иерархической структуре имен, основанной на «OID дерево". Эта структура именования использует последовательность имен, из которых первое имя идентифицирует «узел» верхнего уровня в дереве OID, а следующий обеспечивает дальнейшую идентификацию дуг, ведущих к подузлам ниже верхнего уровня и так далее на любую глубину.

Важнейшей особенностью этого механизма идентификации является то, что он делает OID, доступные очень многим организациям и спецификациям для собственного использования (включая страны, Рекомендации ITU-T, ISO и IEC Международные стандарты, спецификации национальных, региональных или международных организации и др.).

Случайный OID

OID листовка
OID справочник

Часто Задаваемые вопросы (FAQ)

Помощник OID

Как распределяются ли OID и что такое регистрирующий орган?

OID стандарты регистрации

В каждом узле, включая корень, есть требование чтобы какая-то организация или стандарт отвечали за распределение дуг к подузлам и записывая это распределение (вместе с организацией выделен подчиненный узел к), не обязательно публично. Эта деятельность называется Регистрация Власть (РА).

В дереве OID RA обычно отвечают только за распределение поддуги к другим RA, которые затем контролируют свои собственные подузлы. В целом, RA для подузла работает независимо при распределении дополнительных поддуг другим организациям, но могут быть ограничены правилами, установленными его начальник, если начальник того пожелает.

Дерево регистрации действительно управляемо полностью децентрализованно (узел передает полную мощность своим дочерним элементам).
Дерево регистрации определяется и управляется в соответствии с ITU-T Серия рекомендаций X.660 и X.670 (или серия рекомендаций ISO/IEC 9834). международных стандартов).

Что является хранилищем OID?

Особенности предлагаемый этим репозиторием OID

Изначально он был оставлен для каждого органа регистрации (РА) в иерархии. вести собственный учет распределения под этим RA и вести эти распределения являются частными, если он того пожелает. Полиции никогда не было этого. RA в иерархии был сам себе хозяином и работал автономно.

В начале 1990-х годов компания Orange разработала программное обеспечение для внутреннего использования. который был достаточно общим, чтобы предоставить общедоступный репозиторий распределения OID.

Информация об OID часто скрыта внутри баз данных (возможно, иногда paper) поддерживается огромным количеством РА. Информация может быть труднодоступный и иногда закрытый. Сегодня этот репозиторий OID рассматривается как самый простой способ получить доступ к большому количеству общедоступных доступная информация по OID: Многие OID записываются, но не содержат всех существующих OID.

Этот репозиторий OID не является официальным центром регистрации, поэтому любой OID, описанный на этом веб-сайте, должен быть официально присвоен RA своего родительского OID.

Психологический тест «Дерево» | Статья на Psysovet.ru

Тест «дерево»

Проективный тест Дерево анализ и расшифровка от психолога

Тест «Нарисуй дерево»

Интерпретация рисунка

Корни

Ствол

Проективный тест «Дерево»: анализ и расшифровка от психолога

Получите бесплатный анализ рисунка от нашего эксперта Татьяны Кузнецовой

Инструкция проведения теста

Вид дерева

Рисуем дерево и определяем по нему характер!

2. Ветви:

3. Теперь посмотрим на ствол дерева:

Ключи к тесту «Несуществующее животное».

Тест швейцарского психолога «дерево Карла Коха»

Что это за тест под названием «дерево Карла Коха»?

Как проходить тест

Что вы можете проанализировать с помощью этого теста

Как расшифровать тест «дерева Коха»

1. Корни и земля

2. Ствол

3. Ветви

4. Крона и листва

цель теста, инструкция, интерпретация результатов

Автор методики

Цель диагностики

Характеристика методики

Инструкция к тесту

Проведение теста среди дошкольников и младших школьников

Проведение теста среди подростков

Результаты тестирования

Интерпретация результатов проективного теста

Рассмотрение композиции

Толкование оттенков рисунка

Важные моменты проведения диагностики

Проведение теста для взрослых

Проводим тест «дом-дерево-человек»

Методика Е.С. Романовой и С.Ф. Потемкиной

Интерпретация теста

Размеры дерева

Предметы на дереве

Притча

Вид дерева

Соотношение дерева и солнца

Корни дерева

Ствол дерева

Ветки

Крона дерева

Примеры анализа рисунков к тесту

Обследуемый: Андрей

Обследуемый: Ирина

Обследуемый: Елена

Популярность деревянных домов

Как провести тест “Дом-Дерево-Человек”

Чтобы пройти тест «Дом-Дерево-Человек» по Дж. Баку, нужны:

Чтобы пройти тест «Дом-Дерево-Человек» по Р. Бернсу, приготовьте:

Преимущества деревянного дома

Методика Р. Бернса

Проективный тест «Дерево»

Методика Г. Рида

python — Как я могу создать дерево для кодирования и декодирования Хаффмана?

Твой ответ

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Опубликовать как гость

Опубликовать как гость

Кодирование по Хаффману — Сжатие — Дерево

Декодер Хаффмана

Генератор кодирования Хаффмана

Ответы на вопросы (FAQ)

Как шифровать с помощью шифра кодирования Хаффмана?

Как расшифровать Хаффмана Кодовый шифр?

Почему для сжатия используется алгоритм Хаффмана?

Как распознать текст, закодированный по Хаффману?

Как расшифровать код Хаффмана без дерева?

Какие существуют варианты шифра Хаффмана?

Когда был изобретен Хаффман?

Исходный код

Cite dCode

Дерево — документация NetworkX 2.