心理学“信号检测论”实验报告

实验题目评价法－信号侦察论

实验课程实验心理学实验指导老师刘海涛

学生姓名吴楚楚1208300045 试验班级心理121

实验简介：信号检测论是人们在对刺激做判断时，对不确定的情况做出某种决定的理论。信号检测

论最早应用在雷达和通讯技术中，用来解决信号接受的正确概率问题。后来信号检测论被广泛应用到感知觉过程的研究中。通过信号检测论的实验方法可以对被试的感受性和反应倾向性进行有效的测量，克服被试的主观因素和噪音干扰对感受性的影响。信号检测论不仅能测定人对信号的反应，也测定人对噪音的反应，因而能够将人的感受性与其判断标准区分开，并且分别用不同的数量来表达。信号检测论有三个基础实验程序，即有无法、迫选法和评价法。其中，评价法可以在相同的时间内获得被试更多的信息。

在评价法中，不仅要求被试对有无信号作出判断，还要求按规定的等级作出评价，即说明每次判断的把握有多大。这样，被试就有了几个判断标准，因而用一轮实验的结果就可以绘制出ROC曲线。

实验目的：通过图片再认，学习信号侦察论及其基础程序评价法。

实验器材：PsyKey心理教学系统

实验被试：大学生一名，年龄21岁，性别女。

实验过程：

本实验采用图片再认作为评价法的实验。刺激共有两套：一套是识记过的图片，共60张（每个图片内容不同）作为信号SN；另一套是没有识记过的图片，共60张（每个图片也不同，但与相应的第一套相似），作为噪音N。

第一步，先让被试识记第一套图片，计算机屏幕随机呈现每张图片，60张图片连续呈现；

第二步，把这60张识记过的图片与第二套60张图片混合在一起，仍按上述的方法呈现给被试，让被试判断是否是刚才识记过的，并按照规定的等级按键作出评价。

采用五等级评价的方法，其中1—0%，2—25%，3—50%，4—75%，5—100%。让被试直接点击对应的数字按钮来进行反应。

实验结果：

＝＝＝＝＝结果分数＝＝＝＝＝

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类型１２３４５合计

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信号 3 1 9 10 37 60

噪音24 6 16 6 8 60

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计算各标准下的击中率,虚报率,以及d和β

判断标准C4 C3 C2 C1

P(y/N) 0.61 0.78 0.93 0.94

P(y/N) 0.13 0.23 0.50 0.60

Z/SN -1.530 -0.261 0.858 0.933

Z/N -0.614 -0.352 0.352 0.614

0.124 0.386 0.276 0.259

击中率的

纵坐标

0.331 0.375 0.375 0.331

虚报率的

纵坐标

d 0.916 0.095 0.506 0.319

β0.37 1.03 0.74 0.78 可对此表进一步处理，画出ROC曲线.

实验结果分析：

1.由数据可知，被试的感受性d值约为0.46。故被试的感受性较低，不能很好的区分信

号刺激和噪音刺激，分辨能力低。

2.由数据可知，不同的评价等级反应着被试的把握程度不同。故被试的判断标准也不同。

被试在50%可能有信号刺激出现的判断标准（β=1.03）较高，75%可能有信号刺激出现的判断标准（β=0.37）较低，

3.在一次实验中，被试使用了多个判断标准，故可以获得有无法实验多次测试才能得到

的结果。

信号检测论方法的比较：

1.信号检测论中评价法与有无法的比较

有无法在测定被试的辨别力和判断标准时，只用两种刺激，信号和噪音，信号和噪音的差别要足够小，一般要接近被试的辨别阈限。且信号和噪音的呈现顺序应为完全随机呈现。实验后求出辨别力和判断标准，并绘制等感受性曲线（ROC 曲线）。ROC曲线是在辨别力不变和判断标准不等的条件下绘制的。实验的目的是通过检验刺激数目对汉字再认准确性的影响。

最后可以检测到被试的击中次数和虚报次数，计算出被试的击中率，漏报率，虚报率，正确否定，信号概率。

个人实验结果如下：

2.信号检测论中评价法与迫选法的比较

迫选法是信号检测论的又一种方法。同有无法一样，只有信号和噪音两类刺激，且信号和噪音的差别也要通过预备实验来确定。迫选法的实验程序具有以下特点：

（1）刺激呈现方式。一般每次给被试呈现的刺激数目为2~8个刺激，其中只有一个是信号，其余的都是噪音，这种呈现刺激的方式称为mAFC方式（多项迫选法），即每次从呈现的m个刺激中选出信号。在呈现刺激时，每次呈现的多个刺激可以同时呈现，也可以相继呈现，具体情况根据实验的要求和实验设计而定。信号在每组刺激中呈现的位置或先后顺序是完全随机的。

（2）反应方式。当呈现多个刺激后，只要求被试回答哪个是信号。被试回答是信号的依据是他对刺激量的差异的感觉，如果感觉到某一刺激与其他刺激有显著差异，或与信号的感觉量一致，就判断为是信号，如果判断后发现错误，及时更正即可。

（3）计算感受性的方法。根据实验次数和被试正确判断次数可计算正确判断概率。

最后可以检测到被试在各种实验条件下的正确判断的次数和被试判断的正确率。

个人实验结果如下：