Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии 


Периферическая нервная система




1. Эта система состоит из соматической нервной системы, включаю­щей афферентные (сенсорные) и эфферентные (двигательные) волокна, и вегетативной нервной системы, представленной двумя антагонисгичес-кими отделами - симпатическим и парасимпатическим.

2. Соматическая нервная система включает 31 пару спинномозговых нервов, связывающих спинной мозг с рецепторами и зффекторами тела. и 12 пар черепномозговых нервов, выполняющих аналогичные функции в отношении головы и шеи.

3. Вегетативная нервная система состоит из двух антагонистических отделов. Симпатическая нервная система активирует организм, подго­тавливая его к энергичным действиям, а парасимпатическая, наоборот, способствует расслаблению организма для восстановления его сил.

Центральная нервная система

1. Центральная нервная система сосгоит из спинного мозга и различ­ных структур головного мозга.

1. Спинной мозг служит для передачи информации, приходящей по афферентным волокнам, в высшие нервные ценгры или команд от этих центров - эфферентным волокнам. Кроме тою, в спинном мозгу npoi-раммирукпся рефлексы, пути которых (рефлекторные дуги) состоят из последовательно соединенных сенсорных волокон, вставочных нейронов и двигательных волокон.

3. Головной мозг представляет собой часть нервной системы, заклю­ченную в черепную коробку. Он включает два «этажа», нижний из которых-это ствол юловного мозга, а верхний-большой мозг. Эти структуры размещены вокруг четырех желудочков, заполненных спинно­мозговой жидкостью.

4. Ствол мозга включает продолговатый мозг, в котором перекрещи­ваются сенсорные и моторные нервные волокна и локализованы различ­ные рефлекторные центры жизненно важных функций организма, варо-лиев мост, ответственный за сложные рефлексы, и средний мозг, служа­щий местом переключения зрительных и слуховых путей.

5. Мозжечок, расположенный в передней части мозгового ствола, отвечает за сохранение равновесия и двигательную координацию.

6. Ретикулярная формация проходит через ствол, достигая больше! о мозга. Она образована рядом ядер, отростки которых ветвятся в виде сетки и доходят до коры; в активации коры и состоит функция ретику­лярной формации.

7. Большой мозг в свою очередь подразделяется на два «этажа»-про-

Био югические основы поведении 275

межуточный мозг и расположенный над ним передний мозг, состоящий из двух мозговых полушарий.

8. Промежуточный мозг включает прежде всего таламус, который образован двумя большими скоплениями ядер, соединенными между собой серой комиссурой, и служит главным образом центром распреде­ления информации, направляющейся к коре. Расположенный под тала-мусом гипоталамус объединяет около десятка пар ядер, являющихся центрами мотиваций и эмоций. Гипоталамус тесно связан с лимбической системой, образующей вокруг промежуточного мозга кольцо, многочис­ленные структуры которого играют важную роль в регуляции эмоцио­нального поведения и в процессах памяти.

9. Передний мозг состоит главным образом из коры-серого вещест­ва, покрывающего два мозговых полушария, связанных между собой сотнями очерчивания корковые доли, внутри которых, вдоль извилин, ограниченных более мелкими бороздами, располагаются сенсорные, моторные и ассоциативные зоны.

10. Сенсорные зоны расположены в разных долях мозга. В восходя­щей теменной извилине находится зона общей чувствительности, кото­рая получает нервные сигналы от рецепторов кожи. Зрительная чувстви­тельность локализуется в затылочных долях, каждая из которых полу­чает информацию из противоположной половины поля зрения. Слуховая чувствительность представлена в двух височных долях, причем каждая из них воспринимает сигналы от обоих ушей. Зона вкусовой чувствитель­ности располагается книзу от зоны общей чувствительности, а обоня­тельную зону образуют обонятельные луковицы, лежащие под полуша­риями мозга.

11. Моторные зоны находятся в восходящей лобной извилине. Эта извилина через выходящие из нее пучки нервных волокон, идущие через головной и спинной мозг вниз, управляет скелетной мускулатурой.

12. Ассоциативные зоны не выполняют каких-либо специфических функций. Они служат для переработки информации; например, примы­кающие к сенсорным областям гностические зоны ответственны за процесс восприятия, а соседние с двигательной областью праксические зоны обеспечивают тонкую моторику и автоматические движения. Ассо­циативные зоны, расположенные в лобной доле и в месте соединения трех других долей, особенно тесно связаны с мыслительной деятель­ностью, речью, памятью и осознанием положения тела в пространстве.

13. Специализация мозговых полушарий достигает наивысшего раз­вития у человека. Известно, что примерно у 90% людей доминирует левое полушарие мозга, в котором расположены центры речи и которое в известной мере определяет положительную окраску эмоциональных состояний; по-видимому, левое полушарие лучше развито у женщин. Правое полушарие, лучше развитое у мужчин, вероятно, отвечает главным образом за процессы восприятия, оценку пространственных отношений, художественное творчество, а также за придание негативной окраски эмоциям.

 

Приложение А

Структура и функции нейрона

1. Нейрон служит для передачи информации. Он состоит из трех частей: клеточного тела с ядром и весьма многочисленными митохондриями, дендритов, проводящих нервные сигналы к телу клетки, и аксона, передающего импульсы к эффекторам или к другим нейронам с помощью соединений, называемых синапсами.

1. Нервные импульсы сами по себе не несут какой-либо специфической информации; расшифровка их значения скорее определяется той об­ластью коры, которую они возбуждают.

3. Отдельный импульс, или потенциал действия, возникает у основа­ния аксона в результате активации дендритов и тела нейрона.

4. Проведение импульса по нервному волокну происходит в результа­те деполяризации последовательных участков его мембраны, за которой следует период рефрактерности.

5. Нервный импульс характеризуется постоянной амплитудой и скоростью распространения. Он подчиняется закону «всё или ничего»: либо он не возникает вовсе, либо – если превышен порог возбуждения - все связанные с ним события сразу развертываются «в полную силу».

6. Передача нервного сигнала с одного нейрона на другой происходит через узкую синоптическую щель. Нейромедиаторы, выделяемые в эту щель концевыми бляшками пресинаптического нейрона, связываются рецепторными участками мембраны, постсинаптического нейрона и вы­зывают его возбуждение или, наоборот, уменьшают его возбудимость.

7. Каждый нейромедиатор выполняет в данном отделе нервной системы специфическую функцию. Воздействие медиатора на уровне синапсов может привести к сокращению или расслаблению мускулату­ры, ускорению или замедлению сердечного и дыхательного ритма, активации или угнетению функции мозговой коры, пробуждению внима­ния или засыпанию и т. п.

8. Эффекты нейромедиаторов регулируются другими нейромедиаторами, взаимодействующими с ними.

9. Действие психотропных препаратов можно объяснить их способ­ностью связываться с определенными рецепторными участками постси-наптической мембраны, т. е. занимать место соответствующих нейроме­диаторов и тем самым изменять характер передачи нервных сигналов.

Литература

Changeux J. Р., 1983. L'homme neuronal, Paris, Fayard.

Luzorthes G., 1973. Le systeme nerveux centra], Paris, Masson et Cie.

Melzak R., 1980. Le den de la douleur, Montreal, Cheneliere et Stanke.

Mazziotta J., Phelps M.. Carson R., Kuhl D. (1982). "Tomographic mapping of human

cerebral metabolism: auditory stimulation", Neurology, n" 32, p. 921-937. Ouvrage collectif (1973). "Le cerveau et la pensee", Science et Vie, Hors serie, n' 112. Ouvrage collect!/(1988). "Le cerveau et la memoire", Science et Vie, Hors serie, У 162. Paillard J., 1976. "Tonus, postures et mouvements", dans C. Kayser, Physiologie

(t. [1), Paris, Flammarion, p. 521 728. Ruhelle M., Lejeune H. (1986). "La perception du temps chez l'animal", La recherche, n

182, vol. 17, p. 1332-1342.

 

 

Приложение Б Статистика и обработка данных

Введение

Слово «статистика» часто ассоциируется со словом «математика», и это пугает студентов, связывающих это понятие со сложными формула­ми, требующими высокого уровня абстрагирования.

Однако, как говорит Мак-Коннелл, статистика - это прежде всего способ мышления, и для ее применения нужно лишь иметь немного здравого смысла и знать основы математики. В нашей повседневной жизни мы, сами о том не догадываясь, постоянно занимаемся статисти­кой. Хотим ли мы спланировать бюджет, рассчитать потребление бензина автомашиной, оценить усилия, которые потребуются для усвое­ния какого-то курса, с учетом полученных до сих пор отметок, преду­смотреть вероятность хорошей и плохой погоды по метеорологической сводке или вообще оценить, как повлияет то или иное событие на наше личное или совместное будущее,-нам постоянно приходится отбирать, классифицировать и упорядочивать информацию, связывать ее с други­ми данными так, чтобы можно было сделать выводы, позволяющие принять верное решение.

Все эти виды деятельности мало отличаются от тех операций, которые лежат в основе научного исследования и состоят в синтезе данных, полученных на различных группах объектов в том или ином эксперименте, в их сравнении с целью выяснить черты различия между ними, в их сопоставлении с целью выявить показатели, изменяющиеся в одном направлении, и, наконец, в предсказании определенных фактов на основании тех выводов, к которым приводят полученные результаты. Именно в этом заключается цель статистики в науках вообще, особенно в гуманитарных. В последних нет ничего абсолютно достоверного, и без статистики выводы в большинстве случаев были бы чисто интуитивны­ми и не могли бы составлять солидную основу для интерпретации данных, полученных в других исследованиях.

Для того чтобы оценить огромные преимущества, которые может дать статистика, мы попробуем проследить за ходом расшифровки и обработки данных, полученных в эксперименте. Тем самым, исходя из конкретных результатов и тех вопросов, которые они ставят перед исследователем, мы сможем разобраться в различных методиках и не­сложных способах их применения. Однако, перед тем как приступить к этой работе, нам будет полезно рассмотреть в самых общих чертах три главных раздела статистики.

1. Описательная статистика, как. следует из названия, позволяет описывать, подытоживать и воспроизводить в виде таблиц или графиков

 

278 Приложение Б

данные того или иного распределения, вычислять среднее для данного распределения и его размах и дисперсию.

1. Задача индуктивной статистики-прочерка того, можно ли рас­пространить результаты, полученные на данной выборке, на всю популя­цию, из которой взята эта выборка. Иными словами, правила этого раздела статистики позволяют выяснить, до какой степени можно путем индукции обобщить на большее число объектов ту или иную закономер­ность, обнаруженную при изучении их ограниченной группы в ходе какого-либо наблюдения или эксперимента. Таким образом, при помо­щи индуктивной статистики делают как1 s-то выводы и обобщения. исходя из данных, полученных при изучении выборки.

3. Наконец, измерение корреляции позволяет узнать, насколько связа­ны между собой две переменные, с тем чтобы можно было предсказы­вать возможные значения одной из них, если мы знаем другую.

Существуют две разновидности статистических методов или тестов. позволяющих делать обобщение или вычислять степень корреляции. Первая разновидность-это наиболее широко применяемые параметри­ческие методы, в которых используются такие параметры, как среднее значение или дисперсия данных. Вторая разновидность - это непарамет­рические методы, оказывающие неоценимую услугу в том случае, когда исследователь имеет дело с очень малыми выборками или с качествен­ными данными (см. документ Б.1); эти методы очень просты с точки зрения как расчетов, так и применения. Когда мы познакомимся с раз­личными способами описания данных и перейдем к их статистическому анализу, мы рассмотрим обе эти разновидности.

Как уже говорилось, для того чтобы попытаться разобраться в этих различных областях статистики, мы попробуем ответить на те вопросы, которые возникают в связи с результатами того или иного исследования. В качестве примера мы возьмем тот эксперимент, который приведен в главе 3, а именно - изучение влияния потребления марихуаны на глазодвигательную координацию и на время реакции. Методика, ис­пользуемая в этом гипотетическом эксперименте, а также результаты, которые мы могли бы в нем получить, представлены в дополнении Б.21.

При желании вы можете заменить какие-то конкретные детали этого эксперимента на другие - например, потребление марихуаны на потреб­ление алкоголя или лишение сна,—или, что еще лучше, подставить вместо этих гипотетических данных те, которые вы действительно получили в вашем собственном исследовании. В любом случае вам

' Важное примечание. В разделах, посвященных описательной и индукижной статистике, мы будем рассматривать только те данные эксперимента, коюрыс имеют отношение к зависимой переменной «поражаемые мишени». Что касается такого показателя, как время реакции, то мы обратимся к нему только в разделе о вычислении корреляции. Однако само собой разумеется, что уже с самого начала значения этого показателя надо обрабатывать так же, как и переменную «поражаемые мишени». Мы предоставляем читателю заняться этим самостоя­тельно с помощью карандаша и бумаги.

придется принять «правила нашей игры» и выполнять те расчеты, которые здесь от вас потребуются; только при этом условии до вас «дойдет» существо предмета, если это уже не случилось с вами раньшеl.

Дополнение Б.1. Некоторые основные понятия Популяция и выборка2

Одна из задач статистики состоит в том, чтобы анализировать данные, полученные на части популяции, с целью сделать выводы относительно популяции в целом. Популяция в статистике не обязательно означает какую-либо группу людей или естественное сообщество; этот термин относится ко всем существам или предметам, образующим общую изучаемую совокуп­ность, будь то атомы или студенты, посещающие то или иное кафе. Выборка - это небольшое количество элементов, отобранных с по­мощью научных методов так, чтобы она была репрезентативной, т. е. отражала популяцию в целом.

Данные и их разновидности

Данные в статистике-это основные элементы, подлежащие анализу. Данными могут быть какие-то количественные результаты, свойства, присущие определенным членам популяции, место в той или иной последовательности - в общем любая информация, которая может быть классифицирована или разбита на категории с целью обработки3.

Построение распределения - это разделение первичных данных, полу­ченных на выборке, на классы или категории с целью получить обобщен­ную упорядоченную картину, позволяющую их анализировать.

Существуют три типа данных:

1. Количественные данные, получаемые при измерениях (например, данные о весе, размерах, температуре, времени, результатах тестирова­ния и т.п.). Их можно распределить по шкале с равными интервалами.

2. Порядковые данные, соответствующие местам этих элементов в последовательности, полученной при их расположении в возрастаю­щем порядке (1-й, .... 7-й, .... 100-й, ...; А,Б, В. ...).

1 Для того чтобы облегчить задачу, мы советуем вам снять фотокопии таблиц Б.1 и Б.2: тогда на всех этапах рассуждений и расчетов данные будут у вас перед глазами.

2 В отечественной литературе приняты термины соответственно «генераль­ная совокупность» и «выборочная совокупность» .-Прим. перев.

3 Не следует смешивать «данные» с теми «значениями», которые эти данные могут принимать. Для того чтобы всегда различать их, Шатийон (Chatillon, 1977) рекомендует запомнить следующую фразу: «Данные часто принимают одни и те же значения» (так, если мы возьмем, например, шесть данных -8, 13, 10, 8, 10 и 5. то они принимают лишь четыре разных значения-5, 8, 10 и 13).

3. Качественные данные, представляющие собой какие-то свойства элементов выборки или популяции. Их нельзя измерить, и единственной их количественной оценкой служит частота встречаемости (число лиц с голубыми или с зелеными глазами, курильщиков и не курильщиков утомленных и отдохнувших, сильных и слабых и т. п.).

Из всех этих типов данных только количественные данные можно анализировать с помощью методов, в основе которых лежат пара метры (такие, например, как средняя арифметическая). Но даже к количествен­ным данным такие методы можно применить лишь в том случае, если число этих данных достаточно, чтобы проявилось нормальное распреде­ление. Итак, для использования параметрических методов в принципе необходимы три условия: данные должны быть количественными, их число должно быть достаточным, а их распределение-нормальным^ Во всех остальных случаях всегда рекомендуется использовать непара­метрические методы.





Рекомендуемые страницы:


Последнее изменение этой страницы: 2017-03-15; Просмотров: 105; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2019 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.012 с.) Главная | Обратная связь