Signalerkennungstheorie, Mannschafts-A2 - HCI Blog
Arten von Antworten
SDT arbeitet mit vier Arten von Antworten:
- Schlagen. Gegenstand reagiert affirmative, wenn ein Signal vorhanden war,
- Falscher Alarm. Gegenstand wahrgenommen, wenn ein Signal vorhanden war es keines;
- Richtige Ablehnung. eine korrekte negative Antwort kein Signal anliegt
- Miss. Eine negative Antwort auf ein Signal vorhanden.
Die Antworten sind abhängig von:
- Die Schwierigkeit der Aufgabe (ein Sensitivitätsparameter d‘)
- Auf der Strategie des Teilnehmers (ein Ansprechkriterium Parameter C) (Sorkin - Woods, 1985).
SDT-Analyse
Das SDT-Modell macht die folgenden Annahmen:
Es gibt eine direkte Beziehung zwischen Hits und Fehlalarme. höhere Trefferraten bedeuten höher Fehlalarmraten anziehen bzw. unteren Fehlalarme auch niedrige Hits bedeuten (Sorkin - Woods, 1985).
Die Teilnehmer können in Abhängigkeit von dem Kriterium Antwortparameter (C) wie folgt klassifiziert werden:
- C = 0 sind die idealen Beobachter; dieser Teilnehmer minimiert sowohl die Fräulein und Fehlalarmraten; die C für den idealen Beobachter kann wie folgt berechnet werden:
Eine weitere Möglichkeit, den Wert des Kriterium Antwortparameters (C) mit Hilfe einer Mengengröße, ein Wahrscheinlichkeitsverhältnis auszudrücken. β genannt. Es kann wie folgt berechnet:
Oder für die Einfachheit der Berechnungen:
β ist die Variable, die üblicherweise in der Statistik verwendet. wenn Signalerkennungstheorie Interpretation der Ergebnisse.
ROC (Receiver Operating Characteristic)
Um die Effizienz eines Signalerfassungssystem zu messen, verwenden wir häufig ein Grundstück namens receiver operating characteristic (ROC). Die Idee ist einfach grafisch VS Fehlalarmwahrscheinlichkeit für jeden möglichen Wert von C und einem festen Wert von d‘Hit vergleichen. ROC ist sehr im klinischen Versuch verwendet, um den Erfolg von Experimenten zu messen.
Die Kurve geht immer durch zwei Punkte (0,0 und 1,1). 0,0 ist, wo der Klassifikator keine Positiven (erkennt keine Alarme) findet. In diesem Fall wird es immer die negativen Fälle richtig, aber es wird alle positiven Fälle falsch. Der zweite Punkt ist 1,1, wo alles als positiv eingestuft. So bekommt der Klassifikator alle positiven Fälle richtig, aber es wird alle negativen Fälle falsch. (Das heißt, es stellt einen Fehlalarm auf jedem negativen Fall).
Dies sind einige Faustregeln, die gut zu wissen, wann mit ROC arbeiten:
- Je näher folgt die Kurve auf die linke Grenze und dann die obere Grenze des ROC Raumes, desto genauer ist die Prüfung.
- Je näher kommt die Kurve nach 45-Grad-Diagonalen des ROC Raumes, desto ungenauer die Prüfung.
- Die Steigung der Tangentenlinie an einem Schnittpunkt gibt das Likelihood-Verhältnis (LR) für diesen Wert des Tests.
Um zu erfahren, wie die Daten zu interpretieren, die SDT bietet uns, dass wir ein besseres Verständnis der Mensch-Maschine-Systemen haben müssen. Aspekte des menschlichen Verhaltens. und menschliche Aufgaben Automatisierung.
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