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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
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