Интересное сегодня
Как возраст влияет на восприятие зрительных иллюзий размера?
Введение Старение населения делает изучение возрастных изменений зрительного восприятия всё более ак...
Как стресс влияет на микробиом кишечника у здоровых взрослых...
Введение Микробиом кишечника человека состоит из бактерий, архей, вирусов и грибов, colonize практич...
Антидепрессанты и деменция: как СИОЗС ускоряют когнитивный с...
Антидепрессанты и деменция: тревожная связь Согласно данным Alzheimer’s Disease International, к 205...
Телесные карты эмоций, вызванных физической активностью: Нов...
Телесные ощущения и эмоции являются неотъемлемой частью физической активности. Упражнения представля...
Социальные адаптации после ошибок в баскетбольных сезонах НБ...
Введение В социальных взаимодействиях адаптация к собственным и чужим ошибкам является важным навыко...
Как расположение объекта влияет на его исчезновение в иллюзи...
Асимметрии зрительного восприятия и иллюзииОрганизация зрительной системы изучается десятилетиями, и...
Введение в когнитивную психометрию
Когнитивная психометрия — это относительно новая дисциплина, объединяющая когнитивное моделирование и психологические измерения. Её цель — создать «алгебру данных», чтобы сложные паттерны поведения можно было выразить через простые, интерпретируемые единицы. Например, модель дрейфовой диффузии (DDM) успешно применяется для анализа времени реакции в задачах с двумя вариантами выбора.
Что такое модель дрейфовой диффузии (DDM)?
DDM описывает процесс принятия решений как накопление информации до достижения порога ответа. Ключевые параметры модели:
- Скорость дрейфа (ν) — скорость накопления доказательств.
- Разделение границ (α) — расстояние между порогами принятия решений.
- Время нерешения (τ) — время на восприятие стимула и моторный ответ.
Как DDM используется в измерениях?
Изначально DDM разрабатывалась как когнитивная модель, но теперь её применяют как инструмент измерения. Например, она помогает:
- Оценивать индивидуальные различия.
- Анализировать влияние внешних факторов (например, сложности задачи).
- Строить иерархические модели для групповых данных.
Упрощённый метод: EZ-диффузия
Полная версия DDM сложна в реализации, поэтому был разработан упрощённый метод EZ-диффузии (EZdiff). Он позволяет оценить параметры модели по трём статистикам:
- Точность ответов.
- Среднее время реакции.
- Дисперсия времени реакции.
Преимущества EZdiff
Исследования показали, что EZdiff:
- Эффективно выявляет различия между участниками.
- Устойчив к шуму в данных.
- Требует меньше вычислительных ресурсов.
Байесовская иерархическая модель
Для анализа групповых данных DDM можно расширить до иерархической байесовской модели. Это позволяет:
- Учитывать вариативность между участниками.
- Оценивать влияние ковариат (например, возраста или условий эксперимента).
- Снижать погрешность оценок.
Примеры применения
Мы провели симуляционное исследование, которое подтвердило, что:
- Метод хорошо восстанавливает параметры даже при малом числе испытаний.
- Увеличение числа участников важнее, чем числа попыток.
Заключение
Модель дрейфовой диффузии — мощный инструмент для анализа когнитивных процессов. Её упрощённая версия (EZdiff) и байесовские расширения делают её доступной для широкого круга исследований.