Transcript 心理測定論

心理測定論
信号検出理論
信号検出理論
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もともとはレーダーの精度の研究
ノイズの中からターゲットを見つけ出すた
めの最適な調整とは何だろうか？
TannerやSwetsらがそれを心理学に適用
（ほかには情報理論での発展も）
信号検出理論キーワード
1.
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ヒットとフォルスアラーム
反応バイアス
ノイズ
感度尺度 ｄ' （ディー プライム）
ROC曲線
ノイズ
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レーダーでも脳でも、どうしても発生してし
まうもの
技術が発展すればノイズのない機械が作
れる？
⇒ 分からない。物理的な究極のレベルで
も「熱雑音」や「量子的ゆらぎ」（「量子雑
音」）がどうしても生じてしまうため
ヒットとフォルスアラーム
反応バイアス
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反応の偏り（bias）
状況によっては、多少自信がなくてもとりあ
えず「yes」と答えておいたほうがいい場合
もあるし、逆の場合もある
人間、誠実であろうと努力してもなかなか
反応バイアスから逃れられない
感覚尺度 ｄ’
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正答率だと、反応バイアスの影響を受けて
いて、その人の感度そのものをどれだけ反
映できているか分からない
しかしｄ’は反応バイアスに影響されない、
純粋な感度そのものを測れる
（少なくとも現時点ではそう言われている）
ｄ’の計算を理解するための最低限の知識
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正規分布（ガウス分布）
標準偏差
ＲＯＣ曲線
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実はこれが根本
フォルスアラーム率を横軸に、ヒット率を縦
軸にしたグラフ
実験から得られたＲＯＣ曲線をどう説明す
るか、が「信号検出理論」各理論の目的
当然ながら、その理論が適切かどうかは、
その理論から予測されるＲＯＣ曲線が現実
に測定されるＲＯＣ曲線にどれだけ一致す
るかで決まる
心理学での適用例
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感度の測定
（閾値という観点より優れた観点である、と
する研究者も多い）
記憶 （→健忘症研究にも）
ちょっと変わったところでは、「医療診断の
妥当性」への適用も