Normalmente, la teoría de detección de señales (SDT) se aplica a datos que implican dar respuestas de elección forzada de dos alternativas (2AFC) a pares de estímulos, por ejemplo, decir si el estímulo B era igual o diferente del estímulo A.
Me pregunto si SDT también se puede aplicar a tales juicios que se hacen de presentaciones de un solo estímulo, particularmente aquellas para las cuales la respuesta "correcta" no está necesariamente determinada objetivamente, como, por ejemplo, ver un estímulo visual y decidir si pertenece a la categoría A o a la categoría B.
Hay una gran cantidad de paradigmas a los que se puede aplicar SDT. El más simple es probablemente el llamado paradigma sí/no. Usted presenta un solo estímulo (típicamente ruido solo o señal más ruido) y pregunta si la señal estaba presente. El sujeto si se ve obligado a responder con un sí o un no. Este tipo de paradigma generalmente conduce a un sesgo de respuesta. En un paradigma de 2 intervalos, 2 alternativas, Elección forzada (2I-2AFC), tanto un estímulo de ruido solo como un estímulo de señal más ruido se presentan en orden aleatorio. Luego, los sujetos se ven obligados a responder si la señal estaba en el primer o segundo intervalo. La aleatorización tiende a reducir (pero no necesariamente a eliminar) el sesgo de respuesta relacionado con el estímulo (los sujetos pueden responder primero con más frecuencia que segundo, pero serán asignados aleatoriamente a las pruebas de ruido y de señal más ruido). Se puede aumentar el número de intervalos y/o el número de respuestas. Por ejemplo, un paradigma 1I-3AFC podría implicar respuestas de rojo, verde o azul. Un 3I-AFC típico es el paradigma AXB. Los paradigmas de calificación de confianza también caen dentro del alcance de SDT.
Sin definiciones objetivas de las categorías "ruido" y "señal más ruido", no es posible definir un acierto o un rechazo correcto . Dado que los aciertos y los rechazos correctos son la base de SDT, no está claro si SDT será útil.