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如何解读ROC曲线？曲线的斜率：曲线的坡度代表了决策标准β。对角线：从左下角到右上角的对角线（虚线）是一条机遇线。如果被试的决策标准在信号分布的最右边，即采用最严格的决策标准，则无论出现什么刺激，被试均以“无信号”反应，击中率和虚报率都是零。如果被试的决策标准在信号分布的最左边，即采用最宽松的决策标准，则无论出现什么刺激，被试均以“有信号”反应，击中率和虚报率都是1。*第30页，共67页，星期日，2025年，2月5日人对信号刺激的觉察（1）骰子游戏已知骰子数目总和3判断0判断标准信号觉察获得某种感觉信号判断噪音判断标准*第31页，共67页，星期日，2025年，2月5日噪音（Noise）分布与信号（Signal）分布（信号＋噪音分布）信号检测论所指的信号可以理解为刺激（stimuli）,而被试的任务就可以相应地理解为”信号检测”，即判断”有信号”还是”无信号”。噪音就是信号所伴随的背景。信号检测论认为，信号和噪音总是混杂在一起的，且产生不同的感觉印象分布。*第32页，共67页，星期日，2025年，2月5日人对信号刺激的觉察（2）对骰子游戏的分析完全适用于人对信号的觉察过程。人对信号的觉察也有击中、虚报等四种情形；随着标准的变化，其击中率与虚报率也在变化；也同样可以绘制其操作者特征曲线和分布曲线。*第33页，共67页，星期日，2025年，2月5日*第34页，共67页，星期日，2025年，2月5日信号检测论的两个独立指标

——辨别力指数（d’）和决策标准（β）敏感性指标：辨别力指数d’信号分布和噪音分布的中轴（平均数）之间的距离（d’）代表信号与噪音之间的可辨别性，也是人的感受性的反映。因此，信号分布的平均数（MSN）和噪音分布的平均数（MN）的距离，就可以作为被试辨别力的指标。辨别力指数（d’）的计算公式是：d’＝（MSN－MN）／δN＝ZSN－ZN*第35页，共67页，星期日，2025年，2月5日反应偏向指标：决策标准β由于存在信号与噪音的混杂，必须确定一个判断信号是否出现的内在标准，即决策标准（β），也称似然比。在图上以一条垂直于横坐标轴的直线表示，它可以左右移动表示标准的变化。β的数学定义为给定Xc水平上信号分布的纵轴与噪音分布的纵轴之比。β的计算公式是：β＝Of(y/SN）/Of(y/N）*第36页，共67页，星期日，2025年，2月5日设d’不变，β可能出现三类情况*第37页，共67页，星期日，2025年，2月5日设β=1，d’可能出现三类情况*第38页，共67页，星期日，2025年，2月5日三、信号检测论的实验方法有无法评价法迫选法*第39页，共67页，星期日，2025年，2月5日有无法有无法要求事先选定SN刺激和N刺激，并规定SN和N出现的概率，然后以随机方式呈现SN或N，要求被试回答：刚才的刺激是SN还是N。根据被试对呈现刺激的判断结果来估计击中率P(y/SN)和虚报率P(y/N)，进而计算两个指标d’和β。*第40页，共67页，星期日，2025年，2月5日有无法（2）击中f1漏报f2虚报f3正确否定f4反应ynSNN刺激P(y/SN)=f1/(f1+f2)P(y/N)=f3/(f3+f4)*第41页，共67页，星期日，2025年，2月5日例：白噪音背景上的纯音信号，二者各随机呈现100次，击中16次（P=0.16），虚报2次（P=0.02），结果如下图。

β＝0.242／0.048＝5.042；d’＝2－1＝1（这是特定实验条件下的结果）ZSN：表示β与ＭSN的距离；ZN：表示β与ＭN的距离。二者之差就是ＭSN和ＭN的距离。*第42页，共67页，星期日，2025年，2月5日影响判断标准的两个因素：先定概率和奖惩标准

例：当奖惩办法固定时，先定概率对判断标准的影响。

（不同的实验条件：先定概率不同）实验信号出现频率结果ynA0.20SNN0.160.020.840.98β＝5.042d’=1.0B0.50SNN0.500.160.500.84β＝1.649d’=1.0C