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J-GLOBAL ID：202202227492500741   整理番号：22A0806062

中心傾向バイアスは連続応答データにおけるBayesキュー組合せを一貫的に捕捉するために考慮すべきである【JST・京大機械翻訳】

Central tendency biases must be accounted for to consistently capture Bayesian cue combination in continuous response data

著者 (4件)： Aston Stacey (Department of Psychology, Durham University, Durham, UK) ,  Negen James (School of Psychology, Liverpool John Moores University, Liverpool, UK) ,  Nardini Marko (Department of Psychology, Durham University, Durham, UK) ,  Beierholm Ulrik (Department of Psychology, Durham University, Durham, UK)
資料名： Behavior Research Methods  (Behavior Research Methods)
巻： 54  号： 1  ページ： 508-521  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4089A  ISSN： 1554-3528  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 知覚的タスクにおけるオブザーバは,いくつかの研究において,統計的最適(Bayes)重みづけに近づいているが,最適性から,また,最適性から離れているか,あるいは,組合せ合図から恩恵を受けない,いくつかの研究において,複数の感覚手がかりを組み合わせることが,しばしば報告される。どの組合せ規則オブザーバが使用するかを正しく結論づけるためには,それらの感覚精度と手がかり重み付けの正確な測定が重要である。ここでは,連続応答による知覚タスクにおけるこれらのパラメータを正確に回復するための新しいアプローチを示した。連続応答は多くの利点を持つが,中心傾向バイアスに影響されやすく,そこでは応答が中心刺激値に偏った。著者らは,そのようなバイアスが,精度利得とキュー重み付けの両方を推定する際に不正確性をもたらすことを示し,2つの重要な測度は,官能手がかりの組合せを評価するために使用した。目標に対する連続応答を回帰し,回帰線の二乗勾配による残差の分散を分割し,中心バイアスによって導入された誤差を,そして,統計的電力を増加させることによって,感覚精度を推定する方法を導入した。また,官能キュー重量を回復する補足的解析も示唆した。シミュレーションと経験的データの両方を用いて,著者らは,提案方法が中心傾向バイアスの存在における官能精度と手がかり重み付けを正確に推定できることを示した。中央傾向バイアスは,連続応答データにおけるBayesキュー組合せを一貫して捉えるべきであると結論した。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  知覚 ,  電力 ,  残差 ,  精度 ,  *感覚 ,  利得 ,  バイアス ,  重みづけ
準シソーラス用語： 感覚統合 ,  最適性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Cue組合せ ,  感覚統合 ,  中心傾向

分類 (2件)： その他の感覚  (EJ13040X) ,  聴覚  (EJ13030M)

タイトルに関連する用語 (5件)： バイアス ,  応答 ,  キュー ,  組合せ ,  捕捉