Función psicométrica

Una función psicométrica es un modelo psicométrico inferencial aplicado en tareas de detección y discriminación. Modela la relación entre una característica dada de un estímulo físico (por ejemplo, velocidad, duración, brillo, peso, etc.) y las respuestas de elección forzada de un sujeto de prueba humano o animal. Por lo tanto, la función psicométrica es una aplicación específica del modelo lineal generalizado (GLM) a datos psicofísicos . La probabilidad de respuesta se relaciona con una combinación lineal de predictores mediante una función de enlace sigmoide (por ejemplo, probit , logit , etc.).

Según el número de opciones, los paradigmas experimentales psicofísicos se clasifican en elección forzada simple (también conocida como tarea de sí o no), elección forzada de dos alternativas (2AFC) y elección forzada de n alternativas. El número de alternativas en el experimento determina la asíntota inferior de la función.

Un ejemplo común es la prueba de agudeza visual con una tabla optométrica . La persona ve símbolos de diferentes tamaños (el tamaño es el parámetro de estímulo físico relevante) y debe identificar cada símbolo. Generalmente, hay una línea en la tabla donde el sujeto puede identificar algunos símbolos, pero no todos. Esto equivale al rango de transición de la función psicométrica y el umbral sensorial corresponde a la agudeza visual. (Estrictamente hablando, una medición optométrica típica no proporciona exactamente el umbral sensorial debido a los sesgos del procedimiento estándar).

Se utilizan comúnmente dos tipos diferentes de gráficos psicométricos:

1. Represente gráficamente el porcentaje de respuestas correctas (o un valor similar) en el eje Y y el parámetro físico en el eje X. Si el parámetro del estímulo se encuentra muy cerca de un extremo de su rango posible, la persona siempre podrá responder correctamente. En el otro extremo del rango, la persona nunca percibe el estímulo correctamente y, por lo tanto, la probabilidad de respuestas correctas es aleatoria. En el medio, existe un rango de transición donde el sujeto tiene una tasa de respuestas correctas superior a la aleatoria, pero no siempre responde correctamente. El punto de inflexión de la función sigmoide, o el punto en el que la función alcanza el punto medio entre el nivel aleatorio y el 100%, se suele considerar como el umbral sensorial .
2. Representa la proporción de respuestas afirmativas en el eje Y, creando así una curva sigmoidal que abarca el intervalo [0, 1], en lugar de solo [0,5, 1]. Esto permite pasar de la certeza del sujeto de que el estímulo no era del tipo solicitado a la certeza de que sí lo era.

La segunda forma de representar gráficamente las funciones psicométricas suele ser preferible, ya que se presta más fácilmente a un análisis cuantitativo riguroso mediante herramientas como el análisis probit (ajuste de distribuciones gaussianas acumulativas). Sin embargo, también presenta importantes inconvenientes. En primer lugar, la estimación del umbral se basa únicamente en p(sí), es decir, en el "acierto" en la terminología de la Teoría de Detección de Señales. En segundo lugar, y por consiguiente, no está exenta de sesgos ni de criterios. En tercer lugar, el umbral se identifica con p(sí) = 0,5, lo cual es simplemente una elección convencional y arbitraria.

• Wichmann, Felix A., y Frank Jäkel. "Métodos en psicofísica". Manual de Psicología Experimental y Neurociencia Cognitiva de Stevens 5 (2018): 1-42.