Люшер м: Макс Люшер — биография, книги, отзывы, цитаты

Книга «Цветовой тест Люшера» Люшер М

• Книги
  • Художественная литература
  • Нехудожественная литература
  • Детская литература
  • Литература на иностранных языках
  • Путешествия. Хобби. Досуг
  • Книги по искусству
  • Биографии. Мемуары. Публицистика
  • Комиксы. Манга. Графические романы
  • Журналы
  • Печать по требованию
  • Книги с автографом
  • Книги в подарок
  • «Москва» рекомендует

  • Авторы • Серии • Издательства • Жанр
• Электронные книги
  • Русская классика
  • Детективы
  • Экономика
  • Журналы
  • Пособия
  • История
  • Политика
  • Биографии и мемуары
  • Публицистика
• Aудиокниги
  • Электронные аудиокниги
  • CD – диски
• Коллекционные издания
  • Зарубежная проза и поэзия
  • Русская проза и поэзия
  • Детская литература
  • История
  • Искусство
  • Энциклопедии
  • Кулинария. Виноделие
  • Религия, теология
  • Все тематики
• Антикварные книги
  • Детская литература
  • Собрания сочинений
  • Искусство
  • История России до 1917 года
  • Художественная литература.
    Зарубежная
  • Художественная литература. Русская
  • Все тематики
  • Предварительный заказ
  • Прием книг на комиссию
• Подарки
  • Книги в подарок
  • Авторские работы
  • Бизнес-подарки
  • Литературные подарки
  • Миниатюрные издания
  • Подарки детям
  • Подарочные ручки
  • Открытки
  • Календари
  • Все тематики подарков
  • Подарочные сертификаты
  • Подарочные наборы
  • Идеи подарков
• Канцтовары
  • Аксессуары делового человека
  • Необычная канцелярия
  • Бумажно-беловые принадлежности
  • Письменные принадлежности
  • Мелкоофисный товар
  • Для художников
• Услуги
  • Бонусная программа
  • Подарочные сертификаты
  • Доставка по всему миру
  • Корпоративное обслуживание
  • Vip-обслуживание
  • Услуги антикварно-букинистического отдела
  • Подбор и оформление подарков
  • Изготовление эксклюзивных изданий
  • Формирование семейной библиотеки

Расширенный поиск

Люшер М.

М. Люшер цвет вашего характера

ПРЕЖДЕ, ЧЕМ ПРОЧЕСТЬ ЭТУ КНИГУ, СНАЧАЛА ПРОВЕДИТЕ ЭТОТ ЦВЕТОВОЙ ТЕСТ

КАК ПОЛЬЗОВАТЬСЯ ТЕСТОМ:

1. Вырежьте восемь цветных карточек, находящихся на вкладке, перемешайте их и разложите перед собой цветной стороной вверх.

2. Внимательно рассмотрите все восемь цветов и решите, какой из них вам нравится больше всех. Не ассоциируйте этот цвет ни с чем, — например, с цветом одежды (мебели, автомобиля и т.д.). Просто выберите тот цвет, к которому вы чувствуете большую симпатию по сравнению с остальными семью.

3. Положите выбранную вами карточку (цветной сторо­ной вниз) в стороне от всех.

4. Внимательно, друг за другом, рассмотрите оставшиеся цвета и выберите из них один, который теперь вам нравится больше остальных. Возьмите эту карточку и положите ее (цветной стороной вниз) рядом с первой справа от нее.

5. Повторите все, о чем говорилось в пункте 4, с оставшимися карточками — и так до тех пор, пока все восемь карточек не лягут в одном ряду цветной стороной вниз. Причем, слева от вас окажется цвет, который вам нравится больше всего, а справа — наименее для вас приятный.

6. Запишите цифры, написанные на обратной стороне карточек в том порядке, как вы их укладывали, слева направо.

7. Соберите все карточки, перемешайте их и разложите перед собой (цветной стороной вверх).

8. Повторите все действия, указанные в пунктах 2–6. Не пытайтесь вспомнить или повторить тот порядок, в котором вы разложили карточки в первый раз. И точно так же не старайтесь специально разложить их по-другому. Просто выберите цвета, как будто видите их впервые.

9. Запишите цифры под теми, которые вы уже записали.

ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ

1. После выбора цветов во второй раз вы получите два ряда цифр, расположенных друг под другом. Например:

5	1	4	3	2	0	6	7
1	4	5	2	3	6	0	7

2. Каждый ряд разделите на пары. Первую пару пометьте знаком «+», вторую — знаком «×», третью — знаком «=», четвертую — знаком «–». В нашем примере это будет выглядеть следующим образом:

+5	+1		×4	×3		=2	=0		–6	–7
+1	+4		×5	×2		=3	=6		–0	–7

3. Первая и последняя цифры в каждом ряду состав­ляют дополнительную пару, которую мы помечаем знаками «+–». Таким образом появляются еще две пары: +5–7 и +1–7

4. Откройте страницу, на которой находится таблица интерпретации теста. В ней дано объяснение функ­ций «+». Прочтите интерпретацию для групп +5+1 и +1+4.

5. Таблица 2 дает интерпретацию функций «×», таблица 3 — функций «=», таблица 4 — функций «–», таблица 5 — функций «+–».

Примечание: второй выбор обычно делается человеком более непро­извольно, и потому он более правдив, что особенно важно учитывать при получении сомнительных результатов.

6. Теперь, когда выбор цветов зафиксирован на бума­ге, начните читать книгу. Если вы захотите, вы можете перегруппировать и пометить группы цифр, как это описано в главах 3 и 4 для того, чтобы провести более подробный анализ.

Примечание: описанный метод пользования тестом обычно бывает достаточен для довольно точного определения нашей личности. Метод же, описание которого приводится ниже и о котором более подробно рассказывается в 3 и 4 главах, гораздо сложнее, но дает более подробную и надежную информацию о человеке, и поэтому может быть использован в профессиональных целях.

А. ЕСЛИ ВЫ ТЕСТИРУЕТЕ СЕБЯ, ТО СЛЕДУЙТЕ СЛЕДУЮЩИМ ПРАВИЛАМ:

1. Сделайте все, как указано в пунктах 1–9 главы «Как пользоваться тестом».

2. Сгруппируйте и пометьте два ряда цифр как указано в главе 4.

3. Подпишите к рядам цифр буквы «К» или «Б» и «!», в соответствии с правилами, изложенными в главе 5.

4. Проанализируйте тест (см. примеры в главе 8).

Б. ЕСЛИ ВЫ ПРОВОДИТЕ ТЕСТ КОМУ-ТО ДРУГОМУ, ПОСТУПАЙТЕ СЛЕДУЮЩИМ ОБРАЗОМ:

1. Разложите перед этим человеком восемь цветных карточек.

2. Скажите ему что-нибудь вроде следующих слов: «Не пытаясь ассоциировать эти цвета ни с чем, а воспринимая их просто как цвета, скажите, какой из них нравится вам больше всего?». После того, как человек выберет понравившийся ему цвет, не за­будьте поблагодарить его.

3. Возьмите выбранную вами карточку и положите ее (цветной стороной вниз) перед собой.

4. Потом скажите ему: «А теперь — из тех цветов, что остались, какой вам нравится больше всего?». После того, как человек сделает свой выбор, поблагодарите его и положите карточку (цветной стороной вниз) справа от первой.

5. Проделайте то же самое с оставшимися карточками, пока не останется две, и скажите: «Из этих двух какую вы предпочитаете?». Когда человек покажет — какую, положите ее на седьмое место и последнюю — на восьмое место.

6. Запишите цифры, обозначенные на обратной сторо­не карточек, строго по порядку — слева направо.

7. Соберите карточки, перемешайте их и снова разло­жите перед человеком.

8. Скажите ему: «Посмотрите на эти цвета, как будто вы никогда их раньше не видели. Не пытайтесь вспомнить или повторить их расположение, которое получилось у вас прошлый раз. Какой цвет вам нравится больше всего?»

9. Повторите действия по пунктам 3–5.

10. Запишите цифры второго выбора под ранее запи­санными.

11. Сгруппируйте, пометьте и проанализируйте тест, как указано в пунктах 2–4 раздела А («Если вы тестируете себя»).

Люшер II, Джон | Техасский университет A&M Engineering

• Доцент кафедры электротехники и вычислительной техники

Профиль Академии Google

Образование

• Кандидат технических наук, электротехника, Техасский университет A&M – 2018
• Бакалавр наук, Электротехника, Техасский университет A&M – 1997

интересы исследования

• • Высокопроизводительные вычисления
  • Системы обработки изображений и визуализации
  • Разработка встроенных систем

Награды и почести

• Лицензия профессионального инженера (штат Техас) № 106149
• Старший член IEEE
• Общество чести IEEE
• Сертификат расширенного программирования SAS

Профиль Академии Google

Research — Lester R.

Lusher Публикации:

1. Баллис, Б., Люшер, Л., Марторелл, П., Влияние рамок экзамена на усилия и успеваемость учащихся. Обзор экономики образования, 2022  [копия в формате pdf]
2. Люшер, Л., Шнорр, Г., Тейлор, Р., Страхование по безработице как инструмент недисциплинированности работников? Данные сканера. Американский экономический журнал: прикладная экономика, 2022 г. [копия в формате pdf] [ИЗА ДП № 14105 — февраль 2021]
3. Курлендер М., Люшер Л., Кейс М., Ранний старт лучше? Оценка усилий Калифорнийского государственного университета по исправлению положения на раннем этапе.   Журнал анализа и управления политикой,  2020  [копия в формате pdf]   [ИЗА ДП № 12548 — 20 августа 19]
4. Люшер Л., Ясенов В., Луонг , P. Влияет ли нерегулярность графика на производительность? Доказательства случайного зачисления в классы колледжа. Экономика труда, 2019   [копия в формате pdf — август 2018 г.]   [ИЗА ДП № 11079 — октябрь 2017 г.]
5. ​Campbell, Д., Лушер Л., Влияние реального обменного курса Потрясения для производственных рабочих: вскрытие из MORG. Journal of International Money and Finance, 2019   [копия в формате pdf] — СМИ: VoxEU, Economist’s View
6.  Lusher, L., Campbell, D., Carrell, S., ТА, как я : Расовые взаимодействия между ассистентами выпускников и студентами. Journal of Public Economics, 2018 [копия в формате pdf] [рабочий документ NBER 21568] — СМИ: Slate, Inside Higher Ed, Washington Examiner, The National Review, Daily Illini
7. Люшер , Л., Хе, К. , Фик, С., Зависят ли профессиональные баскетболисты от ссылок? Прикладная экономика, 2018   [копия в формате pdf]
8. Люшер Л., Ясенов В. Гендерные различия: квазиэкспериментальные данные о роли гендерных различий в циклах сна . Economic Inquiry, 2018 [копия в формате pdf] [Документ для обсуждения IZA № 10012 — июнь 2016 г.] — СМИ: The Washington Post, The Independent, Education Week, The National Post, IZA Newsroom
9. Люшер Л., Ясенов В., Обучение в две смены и успеваемость учащихся: квазиэкспериментальные данные из Европы. Экономика     Письма ,   2016   [pdf копия]

​
Рабочие документы:

«Заторы на информационной супермагистрали: есть ли у экономики проблемы с рабочими документами?» (совместно со Скоттом Кэрреллом и Винни Янгом) [NBER WP 29153 — август 2021 г. ]
— условно принято : Journal of Public Economics
Abstract : Используя данные из серии рабочих документов NBER, мы показывают, что распространение экономических исследований страдает от проблемы перегрузки: увеличение количества еженедельно публикуемых рабочих документов в среднем снижает количество загрузок, абстрактных просмотров и внимание средств массовой информации к каждой статье. Последующие публикации и результаты цитирования также страдают. Статьи, написанные известными авторами, не застрахованы от этого эффекта перегрузки. Наконец, наводящие на размышления данные о просмотрах и загрузках предполагают, что рабочие документы заменяют функцию распространения публикации. Эти результаты подчеркивают неэффективность распространения экономических исследований даже среди самых эксклюзивных серий рабочих документов и предполагают большие социальные потери из-за медленного процесса публикации.

«Unpacking P-hacking and Publication Bias».
Резюме : Мы используем уникальные данные из журнальных материалов для выявления и раскрытия предвзятости публикации и p-hacking. Мы обнаруживаем, что первоначальные представления демонстрируют значительную группировку, предполагая, что аномальное распределение среди опубликованных статистических данных не может быть полностью связано с предвзятостью публикации в рецензировании. Рукописи, отклоненные на столе, демонстрируют большую кучу, чем те, которые были отправлены на рецензирование, что предполагает, что редакторы «вынюхивают» незначительно значимые результаты. На рекомендации рецензентов, с другой стороны, существенно влияют статистические пороги. Общий эффект рецензирования немного сглаживает распределение тестовой статистики. Наконец, отслеживая отвергнутые статьи, мы обнаруживаем, что никогда не публиковавшиеся рукописи демонстрируют большее нагромождение, чем их со временем опубликованные аналоги.

«Клубы и сети в экономических обзорах»  (совместно со Скоттом Карреллом и Дэвидом Фиглио)  [копия в формате pdf — декабрь 2021 г. ]
— Пересмотреть и повторно отправить :  ​Журнал политической экономии
Аннотация:  Сеть экономистов, публикующихся в ведущих журналах, обычно воспринимается как небольшая, эксклюзивная и тесно связанная. Мы изучаем, как сетевые соединения и «соответствие» автор-редактор и автор-рецензент влияют на решения редакторов и рекомендации рецензентов экономических исследований в Journal of Human Resources (JHR). Наша эмпирическая стратегия использует несколько измерений фиксированных эффектов, чтобы преодолеть опасения эндогенного назначения статей редакторам и рецензентам с целью выявления причинно-следственных связей. Результаты показывают, что клубы и сети играют большую роль, влияя на решения как редакторов, так и рецензентов. Авторы, которые посещали одну и ту же программу докторантуры, когда-либо были коллегами, являются аффилированными лицами одной и той же программы (программ) NBER или более тесно связаны через сети соавторства, поскольку работающий редактор значительно чаще избегает отклонения. Точно так же авторы из той же программы PhD или те, кто ранее работал с рецензентом, имеют значительно больше шансов получить положительную оценку. Мы также обнаружили, что обмен «сигналами» способностей, такими как публикация в «пятерке лучших», участие в программе докторантуры с высоким рейтингом или работа в экономическом отделе с аналогичным рейтингом, значительно влияет на решения редакторов и / или рекомендации рецензентов.
   
«Медленный трафик, фаст-фуд: влияние потерянного времени на выбор продуктов питания» (совместно с Панкой Бенчик и Ребеккой Тейлор)  [копия в формате pdf – март 2023 г.]
9004 8 Аннотация :  Время дефицит является одним из самых сильных коррелятов потребления фаст-фуда. Чтобы оценить причинно-следственный эффект времени, потерянного при выборе продуктов питания, мы сопоставляем ежедневные данные о посещаемости магазинов, отслеживаемые с помощью смартфонов, с правдоподобными экзогенными толчками в данных о дорожном движении в Лос-Анджелесе. Мы обнаружили, что в дни, когда автомагистрали более загружены, люди чаще обедают вне дома и реже ходят в продуктовые магазины. Эффект особенно заметен для дневного движения в час пик. Наши результаты показывают чистое сокращение выбора магазинов здоровой пищи из-за потери времени.

«VOG: Использование вулканических извержений для оценки влияния твердых частиц на результаты обучения учащихся» (с Аурео Де Паула, Тимоти Холлидей и Рэйчел Инафуку) [копия в формате pdf — апрель 2023 г.]
Аннотация :  В этом исследовании вариации, возникающие в результате извержений вулканов, сочетаются с переписью результатов тестов учащихся государственных школ Гавайев, чтобы оценить влияние PM2,5 и SO2 на успеваемость учащихся. Повышенное загрязнение твердыми частицами приводит к небольшому, но статистически значимому снижению результатов тестов. Эти результаты сконцентрированы среди школ, расположенных на юге Гавайев, где в среднем самый высокий уровень загрязнения. Это говорит о том, что ущерб от загрязняющих веществ резко увеличивается с исходным уровнем воздействия, но все еще присутствует в относительно более низких исходных условиях. В школах эти эффекты обусловлены экономически неблагополучными учащимися. Воздействие PM2,5 больше для самых бедных учеников по крайней мере в четыре раза. Мы демонстрируем, что плохое качество воздуха непропорционально влияет на накопление человеческого капитала экономически неблагополучных детей.

» Экспертная оценка демонстрирует ошибку игрока»   (совместно со Скоттом Карреллом и Дэвидом Фиглио)  [копия в формате pdf — апрель 2020 г.]
90 048 Abstract:  Использование данных о рекомендациях рецензентов для представленных рукописей из ведущий журнал по экономике, где мы наблюдаем несколько рецензентов на статью и несколько статей на одного рецензента, мы находим доказательства отрицательной автокорреляции в обзорах: рецензент значительно более вероятно даст отрицательную рекомендацию по рукописи, если их рекомендация по рукописи последний отзыв был положительным. Это явление не может быть объяснено потенциальными различиями в качестве бумаги, присвоенной рецензентам. Это доказательство согласуется с заблуждением игрока: рецензенты недооценивают вероятность того, что серии случаются случайно, что приводит к отрицательной автокоррелированной рекомендации. Рецензенты с большим опытом, связанные с различными мерами, менее подвержены этой проблеме. Кроме того, рецензенты-женщины демонстрируют нулевую отрицательную автокорреляцию. Мы не находим никаких доказательств того, что определенные типы авторов пострадали от этих предубеждений.

«Большое разочарование: крупномасштабный эксперимент с (не)денежной информацией и большим выбором»   (со Скоттом Карреллом и Дереком Рури) [сбор дополнительных данных]
Аннотация : S исследования предлагают предоставлять информацию для студентов бакалавриата может повлиять на их предпочтение специальности. Чтобы проверить масштабируемость обработки информации в реальных важных решениях, мы провели несколько крупномасштабных полевых экспериментов с участием более 13 000 студентов бакалавриата. Три лечебные группы отдельно предоставили информацию о деньгах, большом удовлетворении и связи с работой. Несмотря на то, что почти половина первокурсников сменили специализацию в какой-то момент во время обучения в бакалавриате, мы обнаружили, что наша информационная обработка не повлияла на выбор специальности. Эти результаты справедливы для различных подвыборок, исходов и спецификаций. Наши результаты предполагают осторожность в отношении обещания предоставления информации, влияющей на основной выбор.

» College Better: Parimutuel Betting Markets как инструмент обязательств и денежное поощрение продать Sage Foundation Small Гранты по поведенческой экономике, грант J-PAL NA на полный исследовательский проект и гранты на улучшение диссертации Калифорнийского университета в Дэвисе в 2015 и 2016 годах]
Резюме: В обширной литературе исследовалась эффективность программ денежного стимулирования в образовании. В этом документе рассматривается роль приверженности и мотивации путем оценки программы под названием  CollegeBetter. com  , который выступает в качестве инструмента обязательства и денежного стимула для улучшения академической успеваемости студентов. Механизм с нулевой суммой основан на рынке пари-мутуэля, где студенты присоединяются к пулу, делая денежную ставку на себя, чтобы выполнить «вызов обязательств» пула. Учащиеся, успешно справившиеся с заданием, 1) возвращают свою ставку и 2) делят проигравшую ставку поровну. Проведя серию опросов и полевых экспериментов, я обнаружил, что студенты, подписавшиеся на программу, были малоуспешными, самонадеянными и считали себя прокрастинаторами. Напротив, обычно используемые меры временных предпочтений (β-δ) были слабыми предикторами отбора. Студенты, случайно принятые для участия, с большей вероятностью повысили свой средний балл, чем студенты, которые подали заявку на место, но были случайно исключены. Этот лечебный эффект был вызван учащимися из относительно неблагополучных слоев общества и учащимися с низким средним баллом, поступившими в программу. В соответствии с неприятием потерь, то, что студент рискует своими деньгами, является основным фактором эффективности механизма.