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PEC 1 percepción - Informe teoría detección de señales (TDS)
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Curso 2021-22 :) Es un rollo exclavizar a dos personas pero a la vez guay.
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Raquel Lamuño FonsecaINFORME PEC 1
1. INTRODUCCiÓN TEÓRiCA Y OBJETiVOS
Esta primera práctica, una prueba de discriminación auditiva ante la aparición de un sonido, tiene como fin la puesta en
práctica de paradigmas experimentales para estudiar y medir la relación entre un estímulo físico (aquí, auditivos y de la
misma naturaleza) y las sensaciones subjetivas; en este caso, la Teoría de la Detección de Señales o TDS.
Para situar esta teoría, el procedimiento más importante en la psicología experimental para analizar la precisión de la
respuesta, mencionaremos que surgió en el campo de la ingeniería para la detección de señales electromagnéticas en
presencia de ruido durante la guerra fría, época donde la necesidad de detectar señales muy débiles era primordial
para sobrevivir y detectar enemigos. Luego se introdujo en nuestra disciplina por investigaciones psicofísicas, aunque
se aplica en muchos otros ámbitos. Por último, cabe mencionar que no solo permite determinar el nivel de detección
de un estímulo, también el criterio que el sujeto adopta para responder.
El principal objetivo es medir y comprobar de forma experimental y objetiva si la influencia de las probabilidades a priori
de las diferentes señales (S o SR) se da en el criterio de decisión del sujeto. Con esta información podremos calcular
varias medidas e índices importantes detallados en el siguiente apartado.
Predicciones más metodológicas a comprobar serían que;
• El índice de discriminabilidad (d’) debería de mantenerse constante en las dos condiciones dado que el SNR
permanece constante.
• El criterio o sesgo de respuesta (β) debería variar entre condiciones.
• La curva ROC debería representar dos tendencuas con la misma curva de isosensibilidad d’.
2. MÉTODO
Estamos ante una investigación experimental (en concreto, una tarea Sí/No) donde se miden dos procesos básicos; el
sensorial y el criterio decisorio. Como variable independiente tenemos la presentación de dos tipos de estímulos con la
misma naturaleza, el fondo de ruido solo (R) o acompañado de la señal (SR) y mediremos la precisión de la respuesta.
Llevaremos a cabo dos bloques de ensayos donde se presentarán diferente proporción de señales R y SR, 70/30 y
30/70. Dos serán las condiciones experimentales, con un sujeto cada una e iguales en procedimiento excepto por el
orden de presentación de los estímulos, se contrabalanceará; el primer sujeto empezará con una proporción que debe
presentársele al segundo sujeto como segunda tarea.
Para detallar un poco más los estímulos, el fondo de ruido gaussiano será de unos -22050 db/Hz y la señal, de 1600ms
de duración, será un tono puro de 1000Hz. Este último actuará de discriminador.
Los participantes serán dos adultos entre 18 y 64 años. En mi caso ambos varones de 24 y 19 años, Miguel ángel
Vilches Moreno y Pablo Lamuño Fonseca, respectivamente. Es importante que no se manifiesten deficiencias auditivas
en especial para tonos agudos. Su función será simplemente responder sí si creen haber escuchado la señal (SR) o,
por el contrario, solo el ruido de fondo (R). Y, las instrucciones del experimentador serán claras, explicando todo el
proceso que van a llevar a cabo, incluida la proporción de señales SR y R.
El material utilizado serán los archivos de audio para cada condición experimental que el propio profesorado ha
facilitado así como un dispositivo donde reproducirlo, en este caso un ordenador. Al tener que aislar el sonido y evitar
estímulos auditivos externos que interfieran, también se han utilizado auriculares y, por supuesto, las hojas con las
tablas de anotación de respuestas que estarán adjuntas, una para cada participante y condición.
Con estas hojas, se podrá medir la precisión de respuesta, anotando;
- Aciertos (A) = SR + Sí
- Falsas alarmas (FA) = R + Sí
- Fallos (F) = SR + No
- Rechazos correctos (R) = R + No
En las tablas se podrá ver que una manera rápida de proceder a medir es diferenciarlos. Los aciertos los he señalado
con rosa, las falsas alarmas con azul, los fallos con un asterisco rojo y, los rechazos correctos con un punto. Esto
facilitará las cosas al hacer el recuento pues, es importante sacar la proporción para cada condición y sujeto.
Una vez contemos con esta condición, hallaremos los datos relativos de todos los datos. No es más que dividir el dato
absoluto entre el número total de respuestas correctas que deberían de haberse dado como máximo (es decir, 70 para
las señales SR y 30 para las R). Gracias a esto, calcularemos los siguientes índices;
- d’ —> indica la distancia sensorial entre SR y R afectado por las variables que puedan influir en su sensibilidad.
Para ello utilizaremos la tabla de distribución normal y aplicaremos la fórmula; d’ = z(Sí/SR) - z(Sí/R).
Un resultado igual a 0 indicaría falta de discriminación; valores elevados que la detección ha sido buena. También
es posible encontrar valores negativos pero no es frecuente.
, Raquel Lamuño Fonseca
- β —> Este criterio sería el afectado por el conocimiento previo del sujeto de las probabilidades a priori o variables
atencionales como incentivos o pérdidas.
Valores superiores a uno indicarían criterios estrictos; un valor igual a uno, un punto de selección del criterio no
sesgado; inferiores, un criterio pobre.
Una vez poseamos estos valores de ambas condiciones y ambos sujetos, podríamos representar la curva ROC, que no
es más que una forma visual de establecer la relación entre la tasa de aciertos y falsas alarmas, una medida del cambio
de criterio de decisión en el sujeto en función de las instrucciones que recibió.
3. RESULTADOS
En las siguientes páginas se adjuntan las hojas de respuestas correspondientes a los sujetos 1 y 2; Miguel y Pablo,
respectivamente.
En cuanto a las tablas de datos para cada participante:
E R E R
Sí No Sí No
SR 69 0,986 1 0,014 SR 30 1,000 0 0,000
R 2 0,067 28 0,933 R 8 0,114 62 0,886
Sujeto 1; condición 70/30 Sujeto 1; condición 30/70
E R E R
Sí No Sí No
SR 64 0,914 6 0,086 SR 30 1,000 0 0,000
R 6 0,200 24 0,800 R 19 0,271 51 0,729
Sujeto 2; condición 70/30 Sujeto 2; condición 30/70
Ahora, calculamos los índices:
Sujeto 1 (condiciones 70/30 y 30/70, respectivamente):
d’ = z(0,986) - z(0,067) β = Yz(0,098) / Yz(0,067)
d’ = 2,054 - (-1,555) β = 0,,119
d’= 0,4999 β= 0,403
d’ = z(1) - z(0,114) β= Yz(1) / Yz(0,114)
d’= 3,090 - (-1,227) β= 0,,188
d’ = 1,863 β = 0,015
Sujeto 2 (condiciones 70/30 y 30/70, respectivamente):
d’ = z(0,914) - z(0,200)
β = Yz(0,914) / Yz(0,200)
d’ = 1,341 - (-0,842)
β = 0,,280
d’= 0,499
β= 0,578
β = Yz(0,914) / Yz(0,200)
d’ = z(1) - z(0,271)
β = 0,,331
d’ = 3,090 - (-0,613)
β= 0,009
d’= 2,477
Tabla resumen:
Condición 70/30 Condición 30/70
p(A) p(FA) d’ β p(A) p(FA) d’ β
Sujeto 1 0,986 0,067 0,4999 0,403 1,000 0,114 1,863 0,015
Sujeto 2 0,914 0,200 0,499 0,578 1,000 0,271 2,477 0,009
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