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标题: 实验--决策标准B与辨别力指数d‘ [打印本页]

作者: zhxn2740    时间: 08-9-10 23:16
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作者: 蓝希    时间: 08-9-11 10:47
书上说错了??
请求解答哦~~~
作者: zhulinfei27    时间: 08-9-11 12:36
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作者: cocomoons    时间: 08-9-11 17:42
一个人的判断能力d\'在一个稳定的生理状况和外界环境中是保持不变的,但是在不同的奖惩条件下,得到的击中率和虚报率是发生变化的,就说明判断标准β改变了。所以的独立的啊。
作者: zhxn2740    时间: 08-9-15 22:50
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作者: 天界乌托邦    时间: 08-9-16 06:00
个人理解  不见得正确

楼主的意思是  d\'公式里面的Z    和贝塔公式里面的O(相当于正太分布曲线里面的y)  
z 和 o(也就是y)一一对应   所以决策标准  和 辨别指数不应该相互独立是吗?


我们可以从d\'的推导开始入手

d\'=(M信号—M噪音)/标准差    而信号检测论有N   SN分布的方差齐性假设
故这个标准差可以看成信号分布  和噪音分布 各自的标准也就是d\'=信号的平均值/标准差—噪音的平均值/标准差   
也就是d\'=ZSN—ZN     (这个是我抄袭的郭秀艳书P290,后面是我自己胡编的,你辩证思考)

然而  问题在于  信号的平均值除标准差 也就是Z值不是等于0吗   噪音也是如此
那不是就得出了  d\'=0-0这样的谬论么?

所以唯一的解释就是我们这里的ZSN-ZN(后来被代换成了Z击中—Z虚惊)这两个Z值不是针对各自的分布(ZSN不是对应SN分布的Z  ZN如是)  而是吧这两个Z同时纳入了另外一个坐标里面(因为前面讲的两个Z根本不在一个坐标里面,无可比性)具体那个我们抽象出来的坐标0点在哪里  我们不知道 但是也没必要知道  我们只关心Z的差    也就是d\'

关于贝塔,等于O击中/0虚惊    O击中对应的是sn分布的那个垂直的高   O虚惊对应的是N分布那个垂直的高


到这里我们就明白了  Z击中对应的不是SN分布上某个值的Z 而是某个我们抽象出来的坐标系里面的Z
                              而O击中对应的却是SN分布的O
                           Z虚惊和O虚惊也是如此

  故    某一抽象出的坐标系上的Z的差(d\'横向的)        SN 分布和 N分布对应的O的比值(贝塔纵向的)

   虽然表面上都说的是  击中和虚惊  其实他们毫无瓜葛


从数学上基本上这样   从意义上就更好区分了   书上和楼上的都说的很清楚了

(写的很乱  希望你能看明白我在说在乱七八糟说些什么)
作者: 天界乌托邦    时间: 08-9-16 06:13
修改一下   我上面说的抽象出来的坐标系其实一点也不抽象
而是这个坐标真实存在
  坐标零点在绝对的0信号0噪音的情况下(绝对0点)

也就相当于我们在分离信号和噪音的时候  不是直接觉知信号比噪音大多少
而是信号强度距0信号是多强  噪音强度相对于0信号是多大    然后再比较2者

这就跟我们的差别域限很类似了  比如我们要觉知2把尺是否有长度差  我们的感受性越强 差别域限就越小 就能更好的感受差别
我们的d\'就相当于我们的感受性  d\'大 即使和噪音差别很小的信号你也能击中(感受性越强,较小的差别也能感受)不同的是d\'结婚了,他做什么都得跟贝塔商量一下 而域限制同志则是单身一切他说的算 (哈哈 严重跑题)

都是凭空想的   具体是不是这样我也不知道    但是d\'和贝塔是相互独立  这个毫无疑问的

[ 本帖最后由 天界乌托邦 于 2008-9-16 06:46 编辑 ]
作者: agrace    时间: 08-9-16 16:20
原帖由 zhxn2740 于 2008-9-10 23:16 发表
书上说B值的改变独立于d‘的变化,B的变化是由击中与虚惊的纵轴值决定的,
d‘=Z击中-Z虚惊,这怎么能说明两者的变化是独立的呢?



正态分布中,y值代表概率密度,击中与虚惊的概率分别查正态分布表对应的y值表示在该概率下反应的次数是多少,也就是被试倾向于多说有信号还是少说有信号,两者相比得到的判断标准beta值表示被试是保守的还是大胆的。这个判断标准受先验概率和奖罚标准的影响。

同样的击中率与虚惊率分别查正态分布表对应的z值,两者相减得到的辨别力指数d‘表示,两个正态分布之间距离的远近,这个远近由两个因素决定:信号强度和被试的分辨能力(分辨能力和判断标准不是同一个概念)。

虽然说两个公式都跟击中率和虚惊率有关,代表的含义完全不同,影响因素也不同。所以说两者是独立的。

最清晰能表示两者关系的图就是操作者特征曲线图。不同的beta值体现在靠近左下角(beta值大,保守)还是右上角(beta值小,大胆);而不同的d’值则体现在曲线弧度的大小(弧度越大d‘越大)

这样理解,不知道对不对[s:7]




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