Estoy utilizando una tarea de elección de fuerza de dos intervalos (2IFC) para estimar el umbral de detección y elegir un nivel de señal apropiado para mi siguiente experimento, estimando la sensibilidad ( ) para cada nivel de señal.
Dado que es una tarea 2IFC con señal distribuida equitativamente en dos intervalos, espero un sesgo de respuesta cercano a cero y planeo estimar directamente de la proporción correcta. Después de ejecutar el experimento en 3 sujetos (uno completo 2500 ensayos, dos completos 1250 ensayos), dos de ellos muestran un ligero sesgo de respuesta (la proporción de respuesta al intervalo 1 vs. 2 es 0.91 y 1.12), pero un sujeto muestra un gran sesgo de respuesta (relación de respuesta al intervalo 1 vs. 2 es 0.53).
Aquí está mi pregunta:
Para el sujeto con un gran sesgo de respuesta, ¿sigue siendo válido estimar de proporción correcta más? ¿Y sigue siendo válido estimar directamente de la tasa de aciertos y la tasa de falsas alarmas?
Si espero permitir que este sujeto continúe participando en este experimento, ¿cómo debo permitirle reducir el sesgo de respuesta? ¿Decirle directamente "Ha presionado la tecla n.° 1 con demasiada frecuencia, presione la tecla n.° 2 más cuando no esté seguro"? ¿Va a interferir en el experimento?
Para los futuros participantes ingenuos, ¿debo hacerles saber que no se sesguen demasiado hacia una respuesta antes del comienzo del experimento, o debo decirles solo cuando hayan sesgado demasiado? En este último caso, ¿cuánto sesgo se considera "demasiado"?
Para el sujeto con un gran sesgo de respuesta, ¿sigue siendo válido estimar d′ a partir de la proporción correcta?
No. Dentro del marco de la teoría de detección de señales, un paradigma 2I-2AFC es idéntico a un paradigma 1I-2AFC excepto que la variable de decisión Y en el paradigma 2I-2AFC es X2-X1 (diferencia entre las observaciones en el primer y segundo intervalo) . Los efectos del sesgo son los mismos y d' debe tener en cuenta cualquier sesgo.
¿Y sigue siendo válido estimar d′ directamente a partir de la tasa de aciertos y la tasa de falsas alarmas?
Quizás. Si todas las suposiciones del paradigma 1I-2AFC siguen siendo válidas, entonces con aciertos y falsas alarmas adecuadamente definidos (p. ej., un acierto es cuando el sujeto responde "1" cuando la señal en el primer intervalo) y se tiene en cuenta el mejora de tener dos intervalos, entonces sí, aún puede calcular d '. Dicho esto, con suposiciones típicas, el paradigma 2I-2AFC da como resultado distribuciones que son simétricas alrededor de cero y, por lo tanto, no esperamos un sesgo de respuesta. Me preocuparía que, con un sesgo distinto de cero, el sujeto no se comporte como se supone. Si ese es el caso, d' realmente no significa nada.
Si espero permitir que este sujeto continúe participando en este experimento, ¿cómo debo permitirle reducir el sesgo de respuesta? ¿Decirle directamente "Ha presionado la tecla n.° 1 con demasiada frecuencia, presione la tecla n.° 2 más cuando no esté seguro"? ¿Va a interferir en el experimento?
La retroalimentación de respuesta correcta a veces funciona, pero no siempre. El efecto de influir en el sesgo de respuesta preferido de un sujeto depende del sujeto y del experimento.
Para los futuros participantes ingenuos, ¿debo hacerles saber que no se sesguen demasiado hacia una respuesta antes del comienzo del experimento, o debo decirles solo cuando hayan sesgado demasiado? En este último caso, ¿cuánto sesgo se considera "demasiado"?
Esto se reduce al diseño experimental. Si es posible, excluiría el tema del análisis. Si está buscando estadísticas de población, debe incluir a todos. Si, en cambio, está interesado en los mejores temas, es probable que no valga la pena tratar un tema con un sesgo extraño.
aliced
Nublado
Jonas Lindeløv
fuertemalo