INTRODUCCION Descripción En esta actividad, se nos presentan dos segmentos de igual longitud, cuya percepción vemos alterada al añadirles a cada extremo otros segmentos en forma de echa. Esto es lo que se conoce como ilusión de Müller-yer. El o!"etivo de la tarea es medir en qu# grado nos afecta esta ilusión. En primer lugar, haremos un !reve repaso histórico para catalogar de forma m$s precisa esta ilusión y explicar m$s rigurosamente cómo se produce, para %nalmente, interpretar correctamente los resultados o!tenidos en esta actividad. a ilusión de Müller-yer es una ilusión óptica en la que dos o m$s segmentos de igual tamaño se perci!en de mayor o menor longitud dependiendo de la orientación de las puntas de las echas situadas en los extremos. Esta ilusión se !asa en los principios de convergencia y divergencia de la psicolog&a 'estalt. (ecordemos que uno de los principios m$s distintivos de la 'estalt es considerar al todo mayor que la suma de las partes. os gestaltistas argumentaron que el sistema visual produce autom$ticamente la percepción de todos organi)ados cualitativamente cualitativamente distintos a la pura suma de sus componentes. *s&, la forma de una %gura no est$ dada en ninguno de sus componentes individuales +en este caso l&neas y $ngulos y, una ve) compuesta la %gura, se derivan
una serie de propiedades geom#tricas exclusivas del todo resultante. En este caso, perci!ir m$s grande o m$s pequeña la %gura resultante. +Montserrat, /
Características de la actividad * la hora de estudiar este fenómeno, fenómeno, de!emos distinguir, en primer lugar, las varia!les independientes y las varia!les dependientes. a varia!le independiente ser&an los siete valores distintos del $ngulo, por lo que tenemos una varia!le independiente con siete niveles diferentes. 0or otra parte, la varia!le dependiente corresponder&a a la estimación de la longitud que atri!uimos a las l&neas modelo. 1n e"emplo ser&a presentar al su"eto una l&nea modelo con un $ngulo de apertura 234. 5icha l&nea posee una longitud de 33 pixels, pero el su"eto al verla con un $ngulo inferior a 34 puede perci!irla con un tamaño m$s reducido, de modo que al a"ustarla o!tenga una %gura m$s pequeña.
MÉTODO El m#todo psicof&sico empleado en esta pr$ctica es el m#todo de a"uste en un programa inform$tico.
A) Selección de estímulos estímulos os est&mulos dados son6 el est&mulo est$ndar6 el segmento modelo7 y un est&mulo de comparación6 comparación6 el segmento con el que se ha de igualar el tamaño del est&mulo est$ndar.
) Datos 896 :iete valores distintos del $ngulo +expresados en grados6 234,;34,<34,34,34,234 y ;34. 856 Estimación de la longitud del est&mulo de comparación respecto al est&mulo est$ndar +en pixels. =ondiciones experimentales +niveles de la 896 < >4 de ensayos6 <3 8aria!les extrañas6 ?rden de aparición de los est&mulos y errores inform$ticos
C) !rocedimiento En primer lugar, se presentan los est&mulos aplicados anteriormente de la siguiente manera +%g. .
Figura 1.1
* continuación, el su"eto tratar$ de igualar el est&mulo de comparación comparación al est&mulo modelo modi%cando su longitud mediante el cursor del ratón.
=onstar$, para ello, de un total de <3 ensayos +siete condiciones experimentales por un total de 3 repeticiones repeticiones de cada condición. >o o!stante, durante el proceso, de!emos tener en cuenta una serie de de varia!les extrañas que pueden alterar la actividad. Variables extrañas controladas: :i controladas: :i presentamos los est&mulos est$ndar +con sus respectivas repeticiones en orden, se corre el riesgo de provocar un sesgo de sucesión ascendente o descendente, en los cuales el su"eto tender$ a creer que o !ien los est&mulos presentados siguen un orden ascendente, siendo cada ve) m$s grandes, o !ien un orden descendente, siendo cada ve) m$s pequeños. 0ara evitar esto, el programa utili)a la aleatori)ación, evitando, de este modo, cualquier tipo de sesgo por sucesión. Variables extrañas no controladas (perturbadoras): os errores inform$ticos que tuvieron tuvieron lugar durante la reali)ación reali)ación de la actividad provocaron una serie de outlayers con la consecuente eliminación de algunos datos que podr&an ha!er resultado v$lidos.
R"SU#TADOS $ DISCUSI%N os estad&sticos a calcular en esta pr$ctica son la mediana, la moda y la desviación t&pica, como !ien o!servamos al %nal de la @a!la .
evitar errores a la hora de calcular los estad&sticos. estad&sticos.
Apertura (en grados) de las puntas del E variable Tabla 1 30 50 70 ; B/ BB
AB A; ;A
3 3; ;
;<
2C 22 2; A B2 2 A/
A A 3A A AA 2 C
u a t i l a g e e n n d í o l outlayer d BB L ) d s B2 l a n e BB ( e a x 2 i r a t p 2/
!edia !edia na "esv# típica
$%& * '" "E L+& "A,+& +-,E.%"+& -;3 -A3 .3 09:
1m!ral 1m!ral 5ife 5ifere renci ncial al
C3
B;,2 22 2B,B ,
23 3
BB 2B A ;,C /,CC ;,;CC 3/ A2 <<
23 ;3 <3 .3 --3 --3 -23 -23 -;3 -;3
F igura 1.2
Descripción de los resultados En este caso, la media representar&a el $%& +punto de igualdad su!"etivo y la desviación t&pica, el 'bral "ierencial#
En la fgura 1.2 observamos la relación entre ellas, así como su variación respecto a los ángulos. ángulos .
5estacamos la presencia de outlayers. En este caso, los outlayers vienen outlayers vienen dados por los errores inform$ticos del programa, provocando que los datos o!tenidos resulten disparatados en comparación con el resto, por lo que de!en ser descartados para
El punto de igualdad sub/etivo se re%ere al valor que el su"eto estima como igual al est&mulo est$ndar. En otras pala!ras, el valor del 09: y el valor del est&mulo est$ndar han de ser lo m$s coincidentes posi!les. Mide la exactitud, es decir, cu$n cerca del valor real se encuentra el valor medido. 5escartando 5escartando la condición del $ngulo igual a 34, si tenemos en cuenta que el est&mulo est$ndar med&a unos 33 pixeles, hemos o!tenido una media ale"ada de esta medida, lo que nos indica que la exactitud no ha sido muy alta. El caso de la condición del $ngulo de <34 ha sido la m$s próxima a 33
p&xeles. En los casos de las condiciones m$s extremas +;34 y 234, se ha o!tenido una desviación de m$s de la mitad de los p&xeles. 0or otra parte, se considera ubral dierencial6 dierencial6 9ncremento m&nimo que se ha de producir en la magnitud de un est&mulo para provocar un cam!io en la sensación que el est&mulo produce. +Montserrat,/. a exactitud nos permite sa!er la medida en la que nos hemos aproximado al est&mulo est$ndar, pero esta medida puede no ser del todo precisa si, por e"emplo, se han o!tenido valores extremos. 0ara evitar esto, calculamos la desviación t&pica, que se traduce como um!ral diferencial. Este estad&stico nos indica en qu# grado nos hemos ale"ado del est&mulo modelo. El 15 representa, por tanto, la precisión, es decir, el grado de dispersión respecto al con"unto de valores dados de las mediciones repetidas de la magnitud del est&mulo est$ndar. (especto a los datos o!tenidos, o!servamos que, o!viando el caso del $ngulo de 34, la precisión m$s alta se ha dado en la condición del $ngulo de 34.
Discusión de los resultados :i o!servamos los datos compro!amos que la ilusión de Müller-yer se ha cumplido del modo previsto, o!teni#ndose en los casos de $ngulos menores a 34 medidas inferiores al segmento modelo, y en los
$ngulos mayores a 34, medidas superiores. Este efecto visual afecta tanto a la precisión como a la exactitud, aunque en mayor medida a esta Dltima. a exactitud, como ya descri!imos anteriormente, mide nuestro nivel de aproximación respecto al segmento modelo. 5e!ido a que la ilusión de Mülleryer inuye en nuestra percepción visual a la hora de reali)ar dicha aproximación, nuestro nivel de exactitud resultar$ nota!lemente alterado. >o o!stante, el 09: puede estar sesgado por valores extremos, o!teni#ndose un nivel de exactitud superior al aut#ntico. *qu& es donde entra en "uego el 15. a precisión nos informa de una forma m$s precisa cómo nos ha afectado la ilusión, evitando los sesgos de estimación. 1n e"emplo de esto lo tenemos en el caso de la condición de ;34 +ver @a!la @a!la , aunque aunque la aproximac aproximación ión hacia el est&mulo modelo es mayor que la de la condición de 234, su desviación t&pica es superior. :i o!servamos los datos de la ta!la en el caso de ;34, veremos que se han o!tenido valores m$s dispares, dando lugar a una exactitud mayor de la que en realidad se da. :i recordamos la hipótesis mencionada al principio del informe, veri%caremos que esta se cumple6 !n e"emplo sería presentar al su"eto una línea modelo con un ángulo de apertura #$%. &ic'a línea posee una longitud de 1$$ pi(els, pero el su"eto al al verla con con un ángulo in)erior a *$% puede
percibirla con un tama+o más más reducido, de modo que al a"ustarla obtenga una fgura más peque+a. 0ara el caso del est&mulo modelo de 234, la apertura del est&mulo varia!le ser&a su consecutivo, es decir, el $ngulo de ;34. 0or lo tanto, de!emos o!servar los resultados de esta condición en la @a!la @a!la .
CONC#USION"S En de%nitiva, contemplamos contemplamos cómo al intentar a"ustar un est&mulo modelo del que se perci!e un tamaño inferior al real, con un est&mulo varia!le que se perci!e con un tamaño superior al real, o!tenemos un claro error de a"uste provocado por esta ilusión. :in lugar a dudas, este engaño visual es un claro e"emplo gest$ltico de cómo las propiedades emergentes resultantes de la suma de los componentes de la %gura dada, son capaces de afectar a nuestra percepción. Mostr$ndonos que hay algo m$sF que los componentes individuales. Ese algoF se traduce como la capacidad de nuestra percepción visual de reali)ar una asociación entre partes particulares particul ares de un o!"eto para producir una ilusión no coincidente con la realidad. 1na especie de engaño cognitivo.
R"&"R"NCIAS 'oldstein E. G.+A33C G.+A33C -ensación y percepción +CH percepción +CH edición. Madrid6 @homsonI0araninfo @homsonI0araninfo..
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