Психометрическая функция
 | Эта статья в значительной степени или полностью опирается на один источник . ( июль 2008 г. ) |
 | Эта статья включает список литературы , связанную литературу или внешние ссылки , но ее источники остаются неясными, поскольку в ней отсутствуют встроенные цитаты . ( Апрель 2024 г. ) |
Психометрическая функция — это логическая психометрическая модель, применяемая в задачах обнаружения и распознавания. Он моделирует взаимосвязь между заданной характеристикой физического стимула , например скоростью, продолжительностью, яркостью, весом и т. д., и реакциями вынужденного выбора испытуемого человека или животного. Таким образом, психометрическая функция представляет собой специфическое применение обобщенной линейной модели (GLM) к психофизическим данным. Вероятность ответа связана с линейной комбинацией предикторов посредством сигмовидной функции связи (например, пробит , логит и т. д.).
Дизайн
[ редактировать ]В зависимости от количества вариантов психофизические экспериментальные парадигмы классифицируются как простой принудительный выбор (также известный как задача «да-нет»), двухальтернативный принудительный выбор (2AFC) и n-альтернативный принудительный выбор. Количество альтернатив в эксперименте определяет нижнюю асимптоту функции.
Пример
[ редактировать ]Типичным примером является остроты зрения проверка с помощью глазковой таблицы . Человек видит символы разных размеров (размер является соответствующим параметром физического стимула) и должен решить, какой это символ. Обычно на диаграмме имеется одна линия, по которой испытуемый может идентифицировать некоторые, но не все символы. Это соответствует диапазону перехода психометрической функции, а сенсорный порог соответствует остроте зрения. (Строго говоря, типичное оптометрическое измерение не дает точно сенсорного порога из-за ошибок в стандартной процедуре.)
Построение графика
[ редактировать ]Обычно используются два разных типа психометрических графиков:
- Постройте процент правильных ответов (или аналогичное значение), отображаемый по оси Y и физический параметр по оси X. , Если параметр стимула находится очень далеко за пределами возможного диапазона, человек всегда сможет отреагировать правильно. На другом конце диапазона человек никогда не воспринимает стимул должным образом, и поэтому вероятность правильных ответов находится на уровне случайности. Между ними существует переходный диапазон, в котором субъект имеет вероятность правильных ответов, но не всегда отвечает правильно. обычно принимают точку перегиба сигмовидной функции или точку, в которой функция достигает середины между уровнем вероятности и 100% За сенсорный порог .
- Постройте долю ответов «да» на оси Y и, следовательно, создайте сигмоидальную форму, охватывающую диапазон [0, 1], а не просто [0,5, 1]. Это переход от уверенности субъекта в том, что стимул не относится к тому конкретному типу, который ему запрошен, к уверенности в том, что это так.
Второй способ построения психометрических функций часто предпочтительнее, поскольку он легче поддается принципиальному количественному анализу с использованием таких инструментов, как пробит-анализ (подбор кумулятивных распределений Гаусса). Однако у него есть и важные недостатки. Во-первых, оценка порога основана только на p(да), а именно на «попадании» в терминологии теории обнаружения сигналов. Во-вторых, и, следовательно, он не свободен от предвзятости и критериев. В-третьих, порог идентифицируется как p(да) = 0,5, что является обычным и произвольным выбором.
Ссылки
[ редактировать ]- Вихманн, Феликс А. и Франк Якель. «Методы психофизики». Справочник Стивенса по экспериментальной психологии и когнитивной нейронауке 5 (2018): 1-42.