過去の研究会情報

• N分布とSN分布は非等分散でなくともモデル化可能ですが、確率分布は正規分布でなくてはなりませんか？  それともt分布のように裾の重い分布でも適用可能ですか？(山根発表への質問)

     信号検出モデルにおいて，正規性の仮定が満たされないことはほとんどない(Gescheider, 2003)とされていますが，正規分布以外にも，t分布を用いた拡張や(e.g., Jones, P. R. (2016). A tutorial on cue combination and Signal Detection Theory: Using changes in sensitivity to evaluate how observers integrate sensory information. Journal of Mathematical Psychology, 73, 117-139.)，混合分布を用いた拡張(e.g., DeCarlo, L. T. (2002). Signal detection theory with finite mixture distributions: theoretical developments with applications to recognition memory. Psychological review, 109(4), 710.)も提案されているようです。数学的にかなり高度になりますが，興味があればこれらの論文もご参照ください。(回答者：山根先生)

• 判断基準(k)と反応バイアス(c)を区別していますがどう違うのですか？(難波発表への質問)

     判断基準はzCRで算出できる一方で、ここでいう反応バイアス (c) はk-(d'/2)によって定義されます。HRの影響もうける反応バイアスの指標がここでいうcと理解してもらえればいいです。(回答者：難波先生)

• 実験条件（X）を0,1でコーディングした場合でないと、紹介していただいた式変形にならないような気がしますが、コーディング方法は他の方法（-0.5や0.5）ではいけないのでしょうか(難波発表への質問)

     切片を判断基準と対応する指標として出したい場合は、ご指摘いただいたように0，1でコーディングする必要があると思います。SDTとは異なる文脈であれば、別のコーディング方法でも構わないかと思います。その場合にSDTのパラメータとどう一致するかは少なくとも私は存じません。また、交互作用を見る場合にはそうしたコーディングをすることもあるかと思います。Additionalな変数を(-0.5,0.5)とすることで、全体的な反応バイアスおよび信号検出力と、操作によって変動する影響力が推定できると理解しています。(回答者：難波先生)

• 複数の説明変数がある場合や交互作用がある場合、各回帰係数は「偏」回帰係数になると思いますが、単回帰のときと比べてd'の解釈は変わらないのでしょうか。また、交互作用項も、係数はd'と解釈していいのでしょうか(難波発表への質問)

     SDTモデルでの交互作用項の解釈はやっかいで今回のケース（X1もX2も0，1でコーディング）でいえば、d’の解釈はX1の主効果がX2が0の場合の信号検出力、X3の交互作用項とX1の主効果を足したものがX2が1の場合の信号検出力、という風に解釈できるはずです。場合分けした場合のd’ともいえるでしょう。その場合は、交互作用項を場合分けしたものとほとんど似たもの、と解釈していいはずですが、あんまり説明変数が増えすぎるとわけがわからなくなるかもしれません。(回答者：難波先生)

• hit,faのうち1つしかない場合（記憶実験で全問正解や全問不正解）のSDTに利用は可能でしょうか？(全体への質問)

     何らかの工夫で可能かもしれませんがお勧めいたしません。SDTを用いる強い理由がないのであれば、理論フリーの指標（AUCなど）をお勧めいたします。(回答者：三好先生)