Una función psicométrica es un modelo inferencial aplicado en tareas de detección y discriminación. Modela la relación entre una característica dada de un estímulo físico , por ejemplo, velocidad, duración, brillo, peso, etc., y las respuestas de elección forzada de un sujeto de prueba humano o animal. Por tanto, la función psicométrica es una aplicación específica del modelo lineal generalizado (GLM) a los datos psicofísicos . La probabilidad de respuesta está relacionada con una combinación lineal de predictores mediante una función de enlace sigmoide (por ejemplo , probit , logit , etc.).
Diseño
Dependiendo del número de elecciones, los paradigmas experimentales psicofísicos se clasifican como elección forzada simple (también conocida como tarea sí-no), elección forzada de dos alternativas (2AFC) y elección forzada de n alternativas. El número de alternativas en el experimento determina la asíntota inferior de la función.
Ejemplo
Un ejemplo común es la prueba de agudeza visual con una tabla optométrica . La persona ve símbolos de diferentes tamaños (el tamaño es el parámetro de estímulo físico relevante) y tiene que decidir qué símbolo es. Por lo general, hay una línea en el gráfico donde un sujeto puede identificar algunos, pero no todos, los símbolos. Esto es igual al rango de transición de la función psicométrica y el umbral sensorial corresponde a la agudeza visual. (Estrictamente hablando, una medición optométrica típica no produce exactamente el umbral sensorial debido a sesgos en el procedimiento estándar).
Graficado
Dos tipos diferentes de gráficos psicométricos son de uso común:
- Grafique el porcentaje de respuestas correctas (o un valor similar) que se muestra en el eje y y el parámetro físico en el eje x . Si el parámetro de estímulo está muy lejos de un extremo de su rango posible, la persona siempre podrá responder correctamente. Hacia el otro extremo del rango, la persona nunca percibe el estímulo correctamente y, por lo tanto, la probabilidad de respuestas correctas está en el nivel de azar. En el medio, hay un rango de transición en el que el sujeto tiene una tasa de respuestas correctas por encima de la probabilidad, pero no siempre responde correctamente. El punto de inflexión de la función sigmoidea o el punto en el que la función alcanza el punto medio entre el nivel de probabilidad y el 100% se suele tomar como umbral sensorial .
- Trace la proporción de respuestas "sí" en el eje y y, por lo tanto, cree una forma sigmoidea que cubra el rango [0, 1], en lugar de simplemente [0.5, 1]. Esto pasa de que un sujeto tenga la certeza de que el estímulo no fue del tipo particular solicitado a la certeza de que lo fue.
La segunda forma de graficar funciones psicométricas es a menudo preferible, ya que es más fácil de realizar un análisis cuantitativo basado en principios utilizando herramientas como el análisis probit (ajuste de distribuciones gaussianas acumulativas). Sin embargo, también tiene importantes inconvenientes. En primer lugar, la estimación del umbral se basa únicamente en p (sí), es decir, en "Hit" en la terminología de la teoría de detección de señales. En segundo lugar, y en consecuencia, no está libre de sesgos ni de criterios. En tercer lugar, el umbral se identifica con p (sí) = .5, que es simplemente una elección convencional y arbitraria.
Ver también
Referencias
- Wichmann, Felix A. y Frank Jäkel. "Métodos en psicofísica". Manual de Stevens de psicología experimental y neurociencia cognitiva 5 (2018): 1-42.