Классификационные характеристики.
Трехфакторная ANOVA по точности грамматики с учетом пола участников (женщина против мужчины), красоты (средняя против красивой) и пола (Женщины против мужчин) лиц в качестве независимых переменных между участниками выявила трехстороннее взаимодействие, F(1,110) = 8,66, p = 0,004, n2p = 0,07, H1 BH(0,6) = 0,22, H2 BH(0,6) = 13,33 (см. рис.1А). Это трехстороннее взаимодействие было разложено на его двухсторонние частичные взаимодействия.
Рисунок 1
www.frontiersin.org
Рисунок 1. А) средняя грамматическая точность мужчин (а) и женщин (Б) для красивых и средних лиц мужчин и женщин. Полосы ошибок указывают на ±1 SE. Звездочки обозначают значимые отличия от уровня вероятности 50% (∗∗p < 0,01; ∗p < 0,05). (Б) средняя точность грамматики мужчин (а) и женщин (Б) для красивых и средних лиц, закодированных как одинаковые и противоположные полу участников. Полосы ошибок указывают на ±1 SE. Звездочки обозначают значимые отличия от уровня вероятности 50% (∗∗p < 0,01; ∗p < 0,05).
Для точности грамматики только у женщин-участниц была установлена Красота по полу лиц частичного двухстороннего взаимодействия, F(1,58) = 4,56, p = 0,037, n2p = 0,07, H1 BH(0,6) = 0,19, H2 BH (0,6) = 5,31. Женщины-участницы классифицировали красивые лица женщин более точно, чем средние лица женщин, причем точность для последнего типа лиц была незначительно больше, чем случайность, t(15) = 2,12, p = 0,052, r2 = 0,23, BH(0,6) = 4,16 (см. таблицу 2). Напротив, женщины-участницы не классифицировали красивые лица мужчин лучше, чем средние лица мужчин. Таким образом, только женская красота усиливала женскую работоспособность.
Таблица 2
www.frontiersin.org
Таблица 2. Резюме статистики проверки гипотез о точности классификации.
Для мужчин-участников также наблюдался пол лиц по красоте частичного двустороннего взаимодействия на точность грамматики, F(1,52) = 4,10, p = 0,048, n2p = 0,07, H1 BH(0,6) = 0,23, H2 BH (0,6) = 4,27 см. рис.1А). В отличие от женщин-участниц, которые классифицировали красивые лица женщин более точно, чем средние лица женщин, мужчины-участницы классифицировали красивые лица женщин менее точно, чем средние лица женщин (см. таблицу 2). На самом деле, доказательства обучения были найдены только для средних женских лиц, где производительность мужчин превышала шанс, t(12) = 1,45, p = 0,002, r2 = 0,58, BH(0,6) = 702,1, а не для красивых женских лиц, где данные указывали на нечувствительность к тому, что производительность превышала шанс, t(15) = 1,45, p = 0,168, r2 = 0,12, BH(0,6) = 1,49. Далее, в отличие от их выступления при классификации женских лиц, мужчины-участники не классифицировали красивые лица мужчин менее точно, чем средние лица мужчин. Мужская общая точность для мужских лиц независимо от красоты (55%) превышала шанс, t (26) = 3,14, p = 0,004, r2 = 0,28, BH(0,6) = 40,5. Опять же, только женская красота нарушала работоспособность участников мужского пола; то есть женская красота была важна как для мужчин, так и для женщин, но влияла на них в противоположных направлениях (см. рис.1А).
Наконец, в классификации красивых лиц для женщин и мужчин не было обнаружено никаких преимуществ противоположного пола (как Fs < 1, так и H1 BsH(0,6) < 0,33).
На рис. 1В показан альтернативный способ иллюстрации приведенных данных, при котором пол лица кодируется как одинаковый или противоположный полу участников. Анализы с определенным кодированием (которое производит те же самые соотношения F, только с различными эффектами, обозначенными как разные порядки) дали нечувствительные доказательства трехстороннего взаимодействия (H1 BH(0,6) = 0,65, H2 BH(0,6) = 0,74); соответственно, нельзя утверждать, является ли двустороннее взаимодействие различным для разных полов. Детальная интерпретация схемы, изображенной на рис. 1В, приведена в разделе " общее обсуждение.”
В целом женщины демонстрировали самые низкие показатели при классификации средних лиц женщин, вероятно, потому, что это были наименее интересные лица для женщин. Кроме того, женщины-участницы классифицировали красивые лица более точно, чем средние лица, хотя это было верно только для лиц одного пола, подтверждая предсказание о том, что красота увеличит перцептивное обучение и производительность (как указано как ПС, так и БС). С другой стороны, мужчины-участники не показали аналогичного преимущества в классификации красивых лиц по сравнению со средними лицами в любом из двух полов лица. Напротив, и в отличие от того, что можно было бы ожидать, самые низкие результаты у мужчин были в классификации того, что обычно считается наиболее привлекательным типом лиц для мужчин-участников, а именно красивых лиц женщин. Таким образом, результаты участников мужского пола подтвердили предсказание о том, что высокая значимость стимула будет мешать перцептивной обработке (опять же подтвержденное как ПС, так и БС). В целом, женская красота влияла на точность классификации как у мужчин, так и у женщин, но в совершенно противоположном направлении, и таким образом, что мужская красота этого не делала.
Наконец, общая схема классификационных характеристик предполагает, что эффективность AGL включает в себя больше, чем просто процесс симпатии, то есть больше, чем то, что связано с задачей эстетического суждения, поскольку существует достаточно доказательств того, что мужчины и женщины согласны в оценках привлекательности (например, Langlois et al., 2000; Кранц и Ишай, 2006; Ишай, 2007; Леви и др., 2008).
Продолжение в части №6
Источники: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.01124