心理測定論 信号検出理論 信号検出理論 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. 2. 3. 4. 5. 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 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 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’ 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 正規分布（ガウス分布） 標準偏差 ＲＯＣ曲線 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 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
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