Psychometrische Funktion - Wikipedia

Eine psychometrische Funktion ist ein Folgerungsmodell, das bei Erkennungs- und Diskriminierungsaufgaben angewendet wird. Es modelliert die Beziehung zwischen einem gegebenen Merkmal eines physischen Stimulus, z. Geschwindigkeit, Dauer, Helligkeit, Gewicht usw. und erzwungene Wahlantworten eines menschlichen Probanden. Die psychometrische Funktion ist daher eine spezifische Anwendung des generalisierten linearen Modells (GLM) auf psychophysische Daten. Die Antwortwahrscheinlichkeit hängt mit einer linearen Kombination von Prädiktoren mittels einer Sigmoid-Link-Funktion (z. B. Probit, Logit usw.) zusammen.

Abhängig von der Anzahl der Auswahlmöglichkeiten klassifizieren die psychophysikalischen experimentellen Paradigmen einfache Zwangsentscheidung (auch als Ja-Nein-Aufgabe bezeichnet), zwangsweise alternative Zwangsentscheidung (2AFC) und n-alternative Zwangsentscheidung. Die Anzahl der Alternativen im Experiment bestimmt die untere Asymptote der Funktion.

Beispiel [ edit ]

Ein bekanntes Beispiel ist das Testen der Sehschärfe mit einem Augendiagramm. Die Person sieht Symbole unterschiedlicher Größe (die Größe ist der relevante Parameter des physikalischen Stimulus) und muss entscheiden, um welches Symbol es sich handelt. Normalerweise gibt es eine Zeile im Diagramm, in der ein Subjekt einige, aber nicht alle Symbole erkennen kann. Dies ist gleich dem Übergangsbereich der psychometrischen Funktion und die sensorische Schwelle entspricht der Sehschärfe. (Streng genommen ergibt eine typische optometrische Messung aufgrund von Verzerrungen im Standardverfahren nicht genau die sensorische Schwelle.)

Plotten [ edit ]

Zwei verschiedene Arten von psychometrischen Plots werden häufig verwendet:

1. Zeichnen Sie den Prozentsatz der richtigen Antworten (oder einen ähnlichen Wert) auf der Y-Achse und den physikalischen Parameter auf der X-Achse auf. Wenn der Stimulusparameter sehr weit in Richtung eines Endes seines möglichen Bereichs ist, kann die Person immer korrekt reagieren. Am anderen Ende des Bereichs nimmt die Person den Stimulus nie richtig wahr, und daher ist die Wahrscheinlichkeit korrekter Reaktionen zufällig. Dazwischen gibt es einen Übergangsbereich, in dem das Subjekt eine überdurchschnittliche Rate korrekter Antworten hat, jedoch nicht immer korrekt reagiert. Der Wendepunkt der Sigmoidfunktion oder der Punkt, an dem die Funktion die Mitte zwischen dem Zufallsniveau und 100% erreicht, wird normalerweise als sensorische Schwelle verwendet.
2. Tragen Sie den Anteil der "Ja" -Antworten auf der y-Achse und daher auf Erstellen Sie eine Sigmoidform, die den Bereich [0, 1] abdeckt, und nicht nur [0.5, 1]. Dies geht davon aus, dass ein Subjekt sich nicht sicher ist, dass der Stimulus nicht die von ihm gewünschte Art war, um die Gewissheit zu gewährleisten, dass er es war.

Der zweite Weg, psychometrische Funktionen darzustellen, ist oft zu bevorzugen, da er prinzipiellen quantitativen Analysen mit Tools wie z als Probit-Analyse (Anpassung kumulativer Gauß-Verteilungen). Es hat jedoch auch wichtige Nachteile. Erstens basiert die Schwellenwertschätzung nur auf p (ja), nämlich auf "Hit" in der Terminologie der Signalerfassungstheorie. Zweitens, und folglich ist es nicht verzerrungsfrei oder kriteriumfrei. Drittens wird die Schwelle mit p (yes) = 0,5 bezeichnet, was nur eine herkömmliche und willkürliche Wahl ist.

Siehe auch [ edit ]