Калькулятор ПР

Онлайн версия

English online version

Скачать:
Упрощенная версия Excel
Полная версия со статьей и описанием

Авторы: Полозов Ярослав Викторович, Неганов Юрий Иванович, Рыбак Александр Владиславович.

intj@ukr.net,  kaprizkin_yura@mail.ru,   semperfi@ukr.net.

 

Перевод с языка Pascal (DOS-версия) в Excel и создание визуального интерфейса -

     Бобин Андрей Александрович (на соц.форумах - deepexp),

    09/08/2011

Создание онлайн версии: Катя Ф. На соционических форумах: jj77

20/07/2013

Описание программы: Программа позволяет установить точность типирования соционика на основании его субъективно введенных ним данных точности типирования  по каждому признаку Рейнина. В частности, программа может быть использована как калькулятор ПР. Главная цель программы – иллюстрация очевидных преимуществ использования ПР, повышения точности типирования, выработка объективной самооценки типировщика к процессу типирования.

Я думаю, вы должны понять главную идею: что достоверное типирование обеспечивается путем предоставления логической избыточности доказательства. Этот калькулятор - инструмент для ее измерения и сравнения.
Я ПРЕДЛАГАЮ ПРИЗНАТЬ  ДАННЫЙ КАЛЬКУЛЯТОР - ОФИЦИАЛЬНЫМ МЕРИЛОМ РАЗНЫХ СОЦИОНИЧЕСКИХ МЕТОДОЛОГИЙ.
Затем, вам нужно понять, что - то, что на данный момент в соционике нет никаких (мы говорим о простых правилах) критериев, который будут обеспечивать точность близкую к 100%.

Получить высокую точность можно либо используя сложные критерии либо используя избыточность простых критериев. (Это значит, что можно добиться высокой точности 2 путями: либо совершенствоваться в рамках некоторого Базиса дихотомий, например добившись точности по 95%, либо, осваивать новые дихотомии, добиваясь точности порядка 80% - Все эти пути хороши т.к. ведут в конечном итоге к повышению точности типирования, и в любом случае - объем трудозатрат будет одинаков т.е. большой)  

Ключевые слова: Признаки Рейнина, типирование, точное типирование, соционика, паскаль, калькулятор признаков Рейнина, калькулятор ПР, Сравнительный анализ разных версий калькуляторов ПР. 

 

Зачем нужен калькулятор ПР?

Допустим Вы владеете базисом Юнга и вам известно: с какой точностью Вы типируете эти дихотомии. Оценить свою работу в этом случае очень просто: просто перемножить точности типирования разных дихотомий. Совсем иначе обстоят дела, когда число дихотомий, которыми владеет типировщик больше или равно 5. Тогда появляются рассуждения типа:

Так Я заметил, что мне удается типировать статику-динамику 98% точностью. Вообще, анализируя свои ошибки, Я обнаружил, что вот уже 2 года подряд - не делаю ни единой ошибки по данной полярности, кроме того, за это время мое типирование заметно улучшилось.

Вес-Серь 93% , Расс- Реш 95%,  Иррац - Рац 90%.

Все это есть мое субъективное мнение о себе. Высокая точность данных шкал - позволяет мне на них положиться, но вообще, они дают точность при умножении только 79%. Но помимо этого есть еще и другие корректирующие шкалы, посредством которых мне удается типирование:

Интуция - сенс 90%, Логика-Этика 75%, Экстра-интро 70%

Даже если Я и ошибусь Я могу как-то исправить ошибку на основание преобладания иных дихотомий. Какова же в таком случае моя точность типирования?

Именно для решения таких задач был разработан калькулятор ПР.

 

 

Задача на применение алгоритма, иллюстрирующая преимущества использование ПР.

Пусть есть  3 основные дихотомии на основание которых может существовать до 8 типов. Вероятность точного определения любой из дихотомий составляет 0,9.

Если бы были использованы только 3 основные дихотомии то вероятность точного типирования составляла бы 0,729.

Для удобства сопоставления результатов произведем подсчет, подобно тому как это делает алгоритм  Calc2011.txt

Или: “y-calc V3 1.xls”

На основание этих 3 основных дихотомий можно составить еще 4 контрольные(добавочные) по аналогии с тем как их ввел Рейнин.

Итак, вот комбинации дихотомий типов:

 

1

2

3

4

5

6

7

1

+

+

+

+

+

+

+

2

+

+

-

+

-

-

-

3

+

-

+

-

+

-

-

4

+

-

-

-

-

+

+

5

-

+

+

-

-

+

-

6

-

+

-

-

+

-

+

7

-

-

+

+

-

-

+

8

-

-

-

+

+

+

-

Где 1,2,3 – основные дихотомии

4,5,6,7 – контрольные, где:

4=1*2     5=1*3    6=2*3   7=1*2*3

по горизонтали:  номер дихотомии

по вертикали: номер типа.

При таком способе образования дихотомий любой тип будет отличаться от любого другого на 4 дихотомии т.е: кодовое расстояние = 4, что можно проследить уже на примере 1 типа, и иметь 3 общие дихотомии.

 

Допустим, что их вероятность точного определения контрольных дихотомий составляет тоже 0,9.

 

Получено версия: Все дихотомии в пользу ТИМа номер 1

С какой вероятностью это ТИМ №1?

 

Решение:

 

Формула Байеса. Пусть A1,A2, A3... полная группа событий, и B некоторое событие, вероятность которого положительна. Тогда условная вероятность того, что имело место событие Aj если в результате эксперимента наблюдалось событие B может быть вычислена по формуле:

P(A_j|B) = \frac{P(A_j)P(B|A_j)}{\sum_{i=1}^N P(A_i)P(B|A_i)}

В нашем случае:

j номер типа. В нашем случае j = 1

i  счетчик. В нашем случае расчет идет от 1 до 8

B случайное событие состоящие в получение информации о типе типируемого из 7 дихотомий, состоящие из возможных вариантов его интерпретации в категорию одного из 8 типов.

Ai событие появления i-го типа из 8 типов

P(Ai) глобальное распределения i-го типа в обществе

P(Aj) глобальное распределение  j-го типа в обществе

 

P(B|Ai) Вероятность во множестве А типов, состоящего из 8 типов появления i-го типа из 8 типов.

Вычисляется путем перемножения вероятностей дихотомийных характеристик по принципу: если рассматриваемая дихотомия соответствует дихотомийной характеристике  рассматриваемого i-го типа то версия (Базовый коэффициент=1) умножается на вероятность точного определения этой дихотомии. Если не соответствует, то умножается на (1 – вероятность точного определения дихотомии).  

P(B|Aj) — Вероятность во множестве А типов, состоящего из 8 типов появления j-го типа из 8 типов

Вычисляется путем перемножения вероятностей дихотомийных характеристик по принципу: если рассматриваемая дихотомия соответствует дихотомийной характеристике  рассматриваемого j-го типа то версия (Базовый коэффициент=1) умножается на вероятность точного определения этой дихотомии. Если не соответствует, то умножается на (1 – вероятность точного определения дихотомии).  

 

P(Aj|B) — Постаприорная вероятность того, что при условие получения некоторой версии дихотомийных характеристик – это будет тип Aj

Поскольку Мы не учитываем глобальное распределение типов в обществе, то значения P(Ai), P(Aj) принимаем за равновероятные, а их числовые значения в дробях взаимно сокращаются и формула приобретает вид:

 

 

Рассчитываем полную группу событий

Всего возможно 8 вариантов интерпретации версии:

Версия 1:   P(B|Aj) = 0,9= 0,4782969

Прочие версии: i, (i=2..7):  P(B|Ai) = 0,93∙0,14 = 0,0000729

Полная Группа:   0,4782969 + 0,0000729    

 

Условная вероятность, что получен тип 1: = 0,478269/04788072 = 0,99893

 

Получена точность 99,89%. Прогресс существенен.

Рассмотрим ситуацию, когда получена дихотомийная характеристика с 1-кратной ошибкой.

Допустим получена комбинация

+

+

+

+

+

+

-

 

С какой вероятностью это тип 1?

 

Решение:

 

1

2

3

4

5

6

7

1

+

+

+

+

+

+

+

2

+

+

-

+

-

-

-

3

+

-

+

-

+

-

-

4

+

-

-

-

-

+

+

5

-

+

+

-

-

+

-

6

-

+

-

-

+

-

+

7

-

-

+

+

-

-

+

8

-

-

-

+

+

+

-

 

Версия 1:   P(B|A1) =

 

Версия 2:  P(B|A2) =

 

Версия 3:   P(B|A3) =

 

Версия 4:  P(B|A4) =

 

Версия 5:  P(B|A5) =

 

Версия 6:   P(B|A6) =

Версия 7:  P(B|A7) =

Версия 8:  P(B|A8) =

 

Как видим вероятности версий 2,3,5,8 и  4, 6,7 – равны между собой. Это позволяет более компактно записать вероятность появления полной группы типов:

 

 

 

Условная вероятность, что получен тип 1:

P(A1|B) =

/

 = 0,95907

Как, видим: признаки Рейнина, продемонстрированные на данном примере позволяют сущетсвенно повысить точность типирования, даже несмотря на однократную ошибку.

Но помните! Прежде чем использовать ПР – обязательно добейтесь того чтобы их качество было не хуже чем исходных Базисных дихотомий.

 

 

Лучше воздержаться, чем отипировать неправильно.

Как уже говорилось: в случае получения неопределенной версии типировщик будет типировать до тех пор пока версия не наберет некоторого заметного превосходства. Поскольку вероятность получить согласованно истинный вариант выше вероятности согласовано ошибиться то такое правило обеспечивает повышение точности даже на уровне использования 5 дихотомий (файл 5dih75.txt) (сравните результат с вводом только Базиса Юнга по 75%)

 

BEFORE

 

 

AFTER

 

Вы можете наблюдать, то как результирующая точность типирования растет по мере увеличения используемых дихотомий. Посмотрим другие скриншоты:

6 дихотомий по 75%

 

7 дихотомий по 75%

 

 

10 дихотомий по 75%

 

 

 

15 дихотомий по 75%

 

Как калькулятор разрешит ситуацию с противоречивыми данными о ТИМе типируемеого?

Введено 6 дихотомий точностью от 80% до 85% соответственно. Все в пользу версии Дон Кихот. Дихотомия Интуиция–Сенсорика введена в пользу сенсорики. Калькулятор все равно разрешил противоречие  выбрав версию «Дон Кихот». Тем не менее это отразилось на точности.

 

 

 

Ввод: все рейнинские дихотомии с точностью от 80 до 93% в пользу Дон Кихота. Дихотомия Квестимность-Деклатимность 94% в пользу деклатимности. Еще один пример того как  калькулятор выбирает из противоречивых гипотез наиболее близкую к истин версию. Тем не менее – это отражается на точности.

 

 

 

Часто бывает так, что когда, признаки одни определяются с высокой точностью а другие с низкой – задаешься вопросом: А зачем учить признаки Рейнина если все равно в конечном итоге, проверенные признаки (например Базис Юнга) – все равно будут точнее?

Ответ:

Это не так. Несмотря на то что слабо изученные признаки на первый взгляд слабо не влияют на версии, они все таки могут повысить вероятность точного типирования  Можно предположить: что при вводе 5 дихотомий,%: 80, 82, 84, 86, 88 –  не имеет смысла пользоваться дихотомией, точность которой равна 80%, и уделить приоритет прочим, разумеется, иметь итоговую точность  типирования равной 53,13%, а это есть значение произведений вероятностей, однако, владея дополнительной дихотомией, равной 80% - это уже дает значительное увеличение вероятности точного типирования, как показано на рисунке ниже:

 

Более того: владея хотя бы одной дихотомией ортогональной всему Базису – Вы получаете огромное увеличение точности:

Владея базисом Юнга с точностью 85% мы получим точность типирования 52%. Вероятность ошибки: 48%. В ходе первого же типирования есть недостаток того что не можем вообще судить о том правильно ли отипировали или ошиблись. И самое главное: где? Владея Базисом Юнга на 85% и дихотомией, ортогональной всему базису: Квестимность-Деклатимность на 85% получим общую точность уже 76% а вероятность ошибки всего 24% - это уже двукратное уменьшение вероятности ошибки – и это уже огромный прорыв в методологии соционического типирования. Достаточно лишь досконально овладеть дихотомией.

 

 

 

 

Другие версии калькуляторов ПР

 

Вариационный тест Симонова.

Тест 1: Ввод базиса Югна на максимум(по условиям калькулятора ПР максимальный ввод 95% -  возражений нет) Результат:

Как видим – результат вполне логичен т.е. на уровне использования только одного Базиса Юнга калькулятор просто перемножил точность введенных дихотомий. Тест 1 пройден успешно.

 

Тест 2: Ввод всех дихотомий в пользу базисного ТИМа на максимум т.е. на 95%(В данном случае базисным ТИМом Выбран Максим, но это отклонение - допустимо): Результат:

 

 

 

Можете себе представить какие титанические усилия необходимо затратить ради того чтобы достижения по каждой дихотомии точности типирования на уровне?! И что получили после этого? – Повышение в точности всего лишь на 5%.

Я покажу результат аналогичного  вычисления сделанного на калькуляторе ПР, разработанного моей командой:

 

 

 

Калькулятор показал, что при вводе всех Рейнинских дихотомий в пользу одного ТИМа, по 95% каждой результат вышел 100,00%. На самом деле это просто величина ничтожно мало отличающаяся от значения 100%. Уже умозрительно понятно, что при таком раскладе определения дихотомий  вероятность ошибиться в любой из альтернативных ТИМов равна примерно 0,05^8 – это более чем в 10 в минус 10 степени, что, ничтожно мало.

 

Также  имеет смысл отметить что в Калькуляторе команды Симонова используется специфическое понятие такое как «Весовой коэффициент». Ни в статье с описанием работы калькулятора ни сами автором – не предложено экспериментального смысла использования этого понятия. Если же авторы калькулятора пытались каким-то образом выделить значимость каких-либо дихотомий, то в этом случае у них УЖЕ есть цифровая шкала, при помощи которой можно просто увеличить значение некоторой дихотомии, и в дополнительных «Весовых коэффициентах» необходимости НЕТ.

 

 

Калькулятор ПР(Метод, составленный командой Михаила Морозова)

Я не вникал особо в тонкости алгоритма, но уже на этапе тестировки замечены грубые ошибки, которых не имеет мой алгоритм:

1)     

При введение точности типирования некоторой дихотомии 100%, а других, скажем по 75% появлялись версии, противоречащие данной дихотомии, точность которой определена как 100%. Иными словами нечто(в своей совокупности), известное как такое, где ошибка в определение может существовать может перевесить в некоторых случаях то, что определено как истина в последней инстанции.

2)     

В частности, при вводе точности типирования некоторой дихотомии 100% и вводе некоторой комбинации дихотомий меньше 100% появлялись версии, наиболее вероятные из которых – противоречила дихотомии, точность определения которой было оценено как 100%.

 

 

Произведены аналогичные вычисления на калькуляторе, составленным мною и моей командой:

 

Имейте ввиду: Логический смысл определения со 100% точностью – означает «Истина в последней инстанции» Поэтому,  никакие прочие аргументы не смогут пересилить данные. Если же Вы введете по 100% в категорию противоречивых дихотомий, то калькулятор даст Вам понять что Вы – не правы:

 

 

3)     

При введение базиса Юнга(согласовано, для простоты: в пользу Дон Кихота) все по 75% получалась в итоге точность определения 31,6%. Однако, при введение дополнительных иных дихотомий с такой же точностью, точность – не росла, а только изменялась структура распределения альтернативных версий. Алгоритм по сути показывал бесполезность использования иных признаков Рейнина. А это неправильно.

4)     

Учет дихотомий, точность определения которых составляла 50% вел к понижению точности типирования, в то время, когда должен не понижать точность типирования.

5)     

Градация точности определения дихотомий не удобна: 1 деление соответствует 56%, 2 – 62,5%, 3 – 75%, 4 – 100%. В то время, когда чем ближе приближается точность определения дихотомии к 100% - тем больше «ощутим» каждый % такого приближения.

 

Все это указывает на никудышную работу при составление программы выбора наиболее вероятного ТИМа.

 

 

Поэтому в отдельных случаях оценка типирования может быть ниже чем та что задекларировал соционик в общем случае. Для этих случаев разработан Калькулятор ПР.

 

Калькулятор ПР Александра Касюкова и Олега Хрулева:

 

http://www2.sunysuffolk.edu/kasiuka/socionics/html/reinin-theory.html

Вот пример работы этого калькулятора:

В данном случае даже на уровне самого простого ввода дихотомии не выполняется элементарное умножение вероятностей. Когда Мы выслал замечание автору – он вдался в полемику на тему того что 100% точности экспериментально достичь невозможно, и что при любом вводе данных существует ненулевая вероятность ошибки. Что ж, он прав, однако этот принцип можно реализовать путем ограничения ввода-вывода данных, как это было написано на калькуляторе того же Симонова, а не путем откровенной лжи на уровне интерфейса.

Несмотря на общую некорректность первичного тестирования было сделано еще одно тестирование калькулятора, теперь уже на уровне более реалистичных, т.е. достижимых цифр.

Даже на этом уровне перемножение точностей определенных дихотомий произошло некорректно, это видно на снятом скриншоте:

 

Вы видите, что значения введены в пользу Дон Кихота по 80%. В этом случае расчет прост: Дон Кихот должен набрать 0,84 =  0,4096 (41%). Мы видим: Вывод: Дон Кихот 35%.

За допущенные методологические просчеты в вычислениях калькулятор Касюкова и Хрулева удостоен звания худшей версии из всех(мое мнение).

 

 

Выводы:

1) Владея базисом Юнга с точностью 85% мы получим точность типирования 52%. Вероятность ошибки: 48%. В ходе первого же типирования есть недостаток того что не можем вообще судить о том правильно ли отипировали или ошиблись. И самое главное: где? Владея Базисом Юнга на 85% и дихотомией, ортогональной всему базису: Квестимность-Деклатимность на 85% получим общую точность уже 76% а вероятность ошибки всего 24% - это уже двукратное уменьшение вероятности ошибки – и это уже огромный прорыв в методологии соционического типирования. Достаточно лишь досконально овладеть дихотомией.

2) Можно и не добиваться высокой точности типирования всех дихотомий, если среди них найдется некий базис, который обеспечит максимальную точность типирования.(!) 

 

3) Лучше воздержаться, чем отипировать неправильно.

 

4) Владея большим количеством  дихотомий(чтобы образовывали как минимум 8 базисов) и с высокой точностью определения(больше 80%) освоение дополнительных дихотомий – очень незначительно повышает общую точность типирования. Единственное преимущество в данном случае сулит типировщику обучения новым дихотомиям  - это повышение скорости типирования – что приведет к уменьшению его себестоимости(!).

5) Не стоит ограничиваться типированием только Юнговского базиса начинающим соционикам, ведь способности у человека разные и разное чутье к признакам(в данном контексте – независимо от ТИМа). Вполне вероятно что найдется какой-нибудь иной базис(отличный от Юнговского), которого внимание соционика позволит улавливать лучше чем Юнговский.

6) Соционики! – Долой мифы о точном типирование. В лучшем случае Вам удастся добиться точности 95%, а потому – дольше типируйте, больше сомневайтесь, ищите «подкопы» к собственным версиям опровергайте и доказывайте! Помните что типирование – дело очень ответственное.

7) Не следует пренебрегать дихотомиями, точность типирования которых не велика. В большом количестве такие дихотомии тоже могут повысить точность типирования, а также перевесить дихотомии точность типирования которых велика. Использование  калькулятора ПР составленного моей командой позволит сделать правильный выбор в той или иной противоречивой ситуации.

9) Наш алгоритм имеет недостатки: мы его писали ради того чтобы смоделировать мое поведение при типирование. Другие же могут иметь трудности:

А) На этапе субъективной оценки точности собственного определения дихотомий.

Б) На этапе  оценки преобладания версий.

В) На этапе определения степени значимости преобладания версии: т.е: значительное или же незначительное

Особое внимание обращаю социоников по поводу субъективной оценки точности типирования. Если Вы хотите определить ТИМ типируемого и введете точность Вашего типирования по 100% по противоречивым дихотомиям, то калькулятор ПР в данном случае Вам не поможет. Он просто выдаст: «отипировал: «Чебурашка»». Впрочем он Вам выдаст такой ответ даже в случае с вводом противоречивого базиса с точностью допустим и по 99%, т.к. в этом случае степень превосходства одной версии над другой ничтожно мала.

 1

0) Метод использования гексадекатомий – неэффективен. Описание социотипов в лучшем случае(использование самых лучших описаний+плюс с нескольких источников) достигает 60% что не намного превосходит если бы Вы пользовались Юнговским базисом. Если же Вам удастся добиться типирования на основание совокупности отдельных дихотомий в пользу некоторого ТИМа более 60% то этот вид логической избыточности позволит вам обеспечить гораздо лучший контроль качества типирования чем просто сверка с описанием.

11) Калькулятор ПР – по сути и есть инструментом измерения логической избыточности типирования: чем выше точность – тем выше логическая избыточность типирования.

 12) Если вы позволяете себе допускать столь нелепые ошибки типа: сначала оттипировал Дон Кихотом и потом Драйзером – это не беда! Задумайтесь над тем, что Вы использовали для определения типа. Например: данная пара типов обладает такими общими признаками: Статика, Конструктивизм, Тактика, Демократия, Беспечность, Уступчивость, Квестимы. Вполне возможно, что на данном этапе развития ваших способностей: возможно, что в вашем арсенале есть дихотомии, которыми Вы типируете – очень точно. Найдите их и используйте как позитивный опыт в дальнейшем!…Или возможно у вас есть хорошие способности к овладению новых дихотомий(из вышеперечисленных)(в том смысле что может быть Вы какими-то их них не пользовались, а потому – есть смысл пересмотреть отныне границы своей зоны компетенции в сторону увеличения)  

13) Калькулятор признаков Рейнина – это шаг вперед к точному типированию. Предлагаю решить проблему точного типирования с уровня сходимости вообще разложив ее до уровня сходимости в пределах отдельных дихотомий, и оценки их точности.

 14) Что такое ТИМ в вашем представление? Например ТИМ – это набор Юнговских дихотомий? ТИМ – это некий виртуальный(гексадекатомия) образ? ТИМ – это Набор Рейнинских признаков?

Все вышеупомянутые определения – все правильные. В зависимости от каждого этапа развития соционики будет преобладать какое –то из вышеперечисленных определений как критерий истины.

 

15) Благодаря использованию ПР а также калькулятора ПР Вы станете осмотрительнее в практике типирования! Возможно, Вы привыкли: что допустим ТИМ Дон Кихот обладает некоторыми характеристиками. Однако в ходе практики ПР Вы можете заметить некоторые носители этих характеристик – не соответствуют ПР (из тех, которыми Вы овладели особенно хорошо) – «значит: этих людей необходимо дополнительно проверить» - вполне нормальные рассуждения здравомыслящего соционика. Возможно данный соционик просто в этот раз ошибся в пределах данного ПР, а возможно, - это и вовсе другой тип. Господа соционики! Копайте глубже! Подробности такого расчета Вы можете увидеть в файле “R80-93Q006.txt 

 

Благодарю Неганова Юрия Ивановича, Рыбака Александра Владиславовича за помощь конструктивную критику и программное обеспечение для создания этого алгоритма.

А также: 

Бобина Андрея Александровича за Перевод с языка Pascal (DOS-версия) в Excel и создание визуального интерфейса.

 

 

Источники

  1. Карпенко О.Б. «Позиция эксперта» иПЛ N 1, 1999.
  2. «Н«Наполение Признаков Рейнина: Результаты практических исследований» СМиПЛ №1 2003
  3. Рейнин Г.Р. Группа биполярных признаков в типологии Юнга. // "Соционика, ментология и психология личности", 1996, № 6.
  1. Аугустинавичюте А. Теория признаков Рейнина. Очерк по соционике // "Соционика, ментология и психология личности", 1998, №1-6.
  1. Полозов Я.В. Познавательная игра: представь себя Юнгом!
  2. Морозов М., Прошкин И. Вероятностное типирование по признакам Рейнина // "Соционическая газета", 2003, № 14 (17).
  1. Калькулятор команды Симонова Ю.И.
  1. А. Касюков, О.Хрулев «Вероятностное типирование с помощью признаков Рейнина» (источник?)

  1. Формула Байеса http://nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/lec/node15.html