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信號偵測理論 Signal Detection Theory (SDT)

信號偵測理論 Signal Detection Theory (SDT). 何明洲 中山醫學大學心理系. 問題. 絕對閾以及差異閾代表的到底是甚麼？ 感覺系統造成的障礙？ 觀察者的判斷標準？ 還是兩者？ SDT 提供分析方法來區分兩者. 結論：受試者容易偵測中性刺激？ 抑或，受試者傾向按中性刺激？  導致假警報機率高. 中性刺激的反應偏誤被移去，情緒刺激的優勢出現！. 呈現刺激 判斷是否為目標 呈現刺激（物理量） 編碼為心理量（ 回想量值估計法） 判斷目標出現與否 呈現刺激（物理量） 編碼為心理量（ 回想量值估計法） 判斷訊號 加上噪音出現與否.

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信號偵測理論 Signal Detection Theory (SDT)

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Presentation Transcript

  1. 信號偵測理論Signal Detection Theory (SDT) 何明洲 中山醫學大學心理系

  2. 問題 • 絕對閾以及差異閾代表的到底是甚麼？ • 感覺系統造成的障礙？ • 觀察者的判斷標準？ • 還是兩者？ • SDT提供分析方法來區分兩者

  3. 結論：受試者容易偵測中性刺激？ 抑或，受試者傾向按中性刺激？  導致假警報機率高

  4. 中性刺激的反應偏誤被移去，情緒刺激的優勢出現！中性刺激的反應偏誤被移去，情緒刺激的優勢出現！

  5. 呈現刺激判斷是否為目標 • 呈現刺激（物理量）編碼為心理量（回想量值估計法）判斷目標出現與否 • 呈現刺激（物理量）編碼為心理量（回想量值估計法）判斷訊號 加上噪音出現與否

  6. 純粹的訊號不可得，訊號一定會伴隨內在（神經系統所引起）以及外在（所呈現的外在刺激）的噪音純粹的訊號不可得，訊號一定會伴隨內在（神經系統所引起）以及外在（所呈現的外在刺激）的噪音 • 訊號+噪音 (Signal + Noise, SN) • 噪音 (Noise, N)

  7. 機率分佈 • 回想：sampling distribution • 多次都呈現物理性質一樣的刺激（例如振幅都一樣的pure tone），受試者所知覺到的心理量（響度, loudness）還是會不同  形成心理量的機率分佈 • 由N (Noise)引起的心理量分佈：每次均呈現物理性質為N的刺激 • 由SN (Signal+Noise)引起的心理量分佈：每次均呈現物理性質為SN的刺激

  8. 此心理量是N或SN所引起的機率 SN N C2 C3 C1 心理量

  9. 機率分佈 • SN分佈的平均數永遠大於N分佈的平均數 • 假設：常態分佈 • 假設：兩個分佈的標準差相同 • 回想推論統計的假設

  10. 問題 • 絕對閾以及差異閾代表的到底是甚麼？ • 感覺系統造成的障礙？ • 觀察者的判斷標準？ • 還是兩者？ • SDT提供分析方法來區分兩者

  11. 回答問題 • SDT以數學方法區分以下兩者 • 感受性（Sensitivity or detectability, d‘）: 受到信號強度（物理層次）以及感覺系統的敏感程度  研究重點 • 判定標準（Criterion, β): 影響觀察者判斷的非感覺因素（如期望、動機等）

  12. 此心理量是N或SN所引起的機率 d' S+N N NO，目標沒有出現 YES，目標有出現 β 心理量

  13. 計算d‘ 和β之方法

  14. 數字為反應的次數 500 500 497 503

  15. 數字為反應的次數百分比 主要的計算依據 1.00 P(Y|SN) 1.00 P(Y|N)

  16. 此心理量是N或SN所引起的機率 d' S+N N Hit P(Y|SN) NO，目標沒有出現 YES，目標有出現 False alert P(Y|N) β 心理量

  17. 計算方法

  18. 知道P(Y|SN)和 P(Y|N)之後，就可以查表得出Z • 回想：統計課講的常態分佈，以及p與Z的互換（查表）

  19. Hit rate > .5 此心理量是N或SN所引起的機率 d‘ = 絕對值(ZN) + 絕對值(ZSN) d' S+N N β MeanN MeanSN ZN ZSN

  20. Hit rate < .5 此心理量是N或SN所引起的機率 d‘ = 絕對值(ZN) - 絕對值(ZSN) d' S+N N β ZSN MeanN MeanSN ZN

  21. N SN 大 N SN d' N SN 小

  22. 計算方法 • β ： • fSN(c) = OSN, fN(c) = ON • 在中央=1, 往右>1, 往左<1 • 知道P(Y|SN)和 P(Y|N)之後，就可以查表得出OSN和ON

  23. 此心理量是N或SN所引起的機率 OSN SN N ON NO，目標沒有出現 YES，目標有出現 β 心理量

  24. 數字為反應的次數百分比 主要的計算依據 1.00 P(Y|SN) 1.00 P(Y|N)

  25. d ' = 1.080 – (– 1.036) = 2.116 β = 0.2333/0.2227 = 1.05

  26. ROC curve • ROC = Receiver operating characteristics • d ' 和β是兩個獨立的變項 • d ' 、β、P(Y|SN)、P(Y|N)之關係可由ROC curve看出

  27. β小 (容易反應，高假警報) β大 (不易反應，低假警報)

  28. 固定d’，移動β

  29. 前述均為Yes/No實驗 (two responses)且刺激種類只有一種 • SDT可擴展到更複雜的實驗 (>2 responses且 >1刺激種類) • 例如三類情緒刺激（正、中、負向），三種反應類別（正、中、負向）

  30. 問題 • 以重量差異閾為例，你認為d‘ 和β如何影響你對重量差異的判斷 • 以重量差異閾為例，請填妥以下表格 （個人即可）

  31. 數字為反應的次數

  32. 數字為反應的次數百分比 1.00 1.00

  33. 計算A’ • 每個人均計算A’ (another estimator of sensitivity • If H > F, A’ = 0.5 + (H-F)(1+H-F)/ 4 / H / (1-F) • If H ≤ F, A’ = 0.5 – (F-H)(1+F-H)/ 4 / F / (1-H)

  34. 問題 • 請在書面報告和口頭報告回答 • 每組以重量差異閾由低到高排名(敏感度為高到低) • 每組以A’由高到低排名(敏感度為高到低) • 這兩個排名一樣嗎? 為什麼?

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