Comprender una correlación negativa entre Pc y la intensidad de la señal

Cuando presento dos señales en comparación por pares y le pido al encuestado que seleccione la señal más fuerte del par, encuentro que es la intensidad de la señal de la segunda señal la que más determina la detección correcta (0,1), pero la correlación entre la probabilidad de detección correcta (p) y ambas señales son significativas y negativas. Sí, el contraste contribuye a la predicción de (p) pero no puedo entender por qué mis correlaciones son negativas. Es como si el encuestado estuviera anclado en la primera señal y la "pequeñez" de la segunda señal determinara (p). ¿Alguien tiene una explicación para esto?

Fondos de experimentos

  • El estímulo está emparejado con palabras de comparación, cada una de las cuales tiene una carga de factor diferente en función de su medida de simpatía. Entonces, cada palabra toca el constructo más o menos profundamente que la otra;
  • El contraste entre las palabras en términos de su carga factorial es la señal;
  • Se desarrolló un conjunto de 122 tareas de comparación por pares y la tarea que tiene ante sí el encuestado es seleccionar la palabra más agradable.
  • La carga más fuerte se alternaba entre la primera y la segunda palabra. Encontré que el contraste predijo la probabilidad de detección correcta (r = .20*). Sé que esta es una aplicación inusual de la teoría de detección de señales y es posible que no la hayas visto antes.
problema interesante No puedo responder esto fácilmente, más aún porque solo estoy familiarizado con tareas simples de sí/no. Sin embargo, estoy en el campo auditivo haciendo nada más que tareas de comprensión del habla :) Así que me gusta esta pregunta.
Aconsejaría quizás elaborar términos clave como ' carga factorial basada en su medida de simpatía '. Agregué algunas etiquetas para atraer la atención de la otra gente de psicofísica que anda por aquí.

Respuestas (1)

Encuentro que es la intensidad de la señal de la segunda señal lo que más determina la detección correcta (0,1)

El observador imparcial ideal basa su decisión en X 1 − X 2 mientras que parece que sus sujetos están basando su decisión en a X 1 − X 2 donde a < 1 . Si bien es subóptimo, no es un gran problema. El hecho de que lo sepa significa informarlo o capacitar a los sujetos para que no lo hagan.

la correlación entre probabilidad de detección correcta (p) y ambas señales es significativa y negativa.

Si el primer estímulo es muy débil, la diferencia entre él y el segundo estímulo será en promedio mayor que si el primer estímulo es de fuerza moderada. Por lo tanto, cabría esperar que Pc disminuyera inicialmente a medida que disminuye la fuerza del primer estímulo. Además, si el primer estímulo es muy fuerte, la diferencia entre éste y el segundo estímulo volverá a ser mayor en promedio que si el primer estímulo es de fuerza moderada. Por lo tanto, para un observador ideal, la dependencia de Pc de la fuerza de la primera señal debería ser no monótona. Lo mismo vale para el segundo estímulo.

Sabemos por la declaración anterior que sus temas no son ideales. Si el sesgo depende de la fuerza de la primera señal (es decir, a ( X 2 ) aumenta con X2), entonces podría ocultarse la no monotonicidad de Pc en la fuerza de los estímulos.

Gracias por aclarar. No soy un teórico de la detección de señales. Los encuestados son estudiantes reclutados para la investigación que tienen diversos grados de sensibilidad. Cada palabra del par solo tiene una mala estimación (aunque la mejor que tenemos a priori) de la señal y el contraste debe ser la característica más destacada de la tarea. ¿Tendría alguna guía para mejorar la estimación de la sensibilidad de la señal de los sujetos? ¡Gracias de nuevo!
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