• Un intento por derivar una función psicométrica lineal a partir a partir del supuesto de que la discriminación ocurre a lo largo de una dimensión sensorial dentro del observador compuesta de pequeños pasos discretos (cuánticos)

• Un observador puede detectar un incremento ΔΦ, en un estímulo Φ, solo cuando es suficientemente grande como para excitar una unidad neuronal adicional.

• p = estimulación excedente, Q incremento necesario para excitar una unidad neuronal adicional.

• El valor de ΔΦ que es suficiente para excitar un quantum neural adicional es: ΔΦ = Q – p.

• La proporción de ocasiones en que ΔΦ excitará un quantum adicional es: r1 = ΔΦ/Q.

• La predicción para un umbral de dos unidades es r2 = (ΔΦ – Q)/Q

Teoría Cuántica Neural

Stevens y condiciones

• Control cuidadoso del estímulo.

• Mantener constante el criterio en la sesión (recta vs ojiva)

• Transición rápida entre los estímulos estándar y de comparación.

Factores no sensoriales

• Dificultades con la noción de umbral absoluto

• La probabilidad de ocurrencia del estímulo.

• Matriz de pagos.

• Sesgo de respuesta

Detección de Señales: Terminología

• Ensayos de ruido.• Ensayos de señal.• Tasa de hits.

Respuesta

Tipo

De

Ensayo

NO SI

RUIDO Rechazo

correcto

Falsa

Alarma

SEÑAL Fallo Hit

Tasa de falsas alarmas

ruidodeensayosdealarmasfalsasde

f##

Tasa de fallos = 1 - h

Tasa de rechazos correctos = 1 - f

señaldeensayosseñallaasirespuestasde

h#

#

Tasa de hits

                                       

Parámetros

Supuestos de la teoría estadística de la decisión

• La evidencia sobre la señal que el observador extrae del estímulo se puede representar con un solo número.

• La evidencia extraída está sujeta a variación aleatoria.

• La elección de la respuesta se hace aplicando un simple criterio de decisión a la magnitud de la evidencia.

22,,

ss

snn

n XX

Modelo Gaussiano

1,'1,0 dXX sn PF = 1 – Φ (λ) PH = 1 – Φ (λ - d’)

PH = 1 – Φ (λ - d’)

PF = 1 – Φ (λ)

Estimando d’ y λ

)(ˆˆ)1( fZfZ

ˆ'ˆ)('ˆˆ)1( dhZdhZ

)()('ˆ fZhZd

NO SI Σ

RUIDO 54 46 100

SEÑAL 18 82 100

HIT RATE: h=82/100 = .82 cae arriba de una distribución centrada en d’

λ - d’ : Φ (h) = Φ (.82) = .915 λ queda .915 unidades debajo de d’

λ - d’ = .092

FALSE ALARM RATE: f = 46/100 = .46

λ = Φ (1-f) = Φ(1-.46)= Φ(.54) = 0.1

λ = z (1-f) = ; λ = -z (f); z(1-h) = λ – d’; z(h) = d’ - λ

d’ =z(h) –z(f) = .915 – (-.1) = 1.015

Medición del sesgo

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)()(

n

s

ff

http://faculty.vassar.edu/lowry/tabs.html#z

http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html?sttable.html&1

Sitios útiles

http://www.artsci.wustl.edu/~rabrams/psychlab/index.htm

http://wise.cgu.edu/sdtmod/signal_applet.asp