決定ノイズ：信号検出理論の観察された違反の説明

信号検出理論（SDT）では、応答は知覚ノイズと柔軟な決定基準によって支配されます。SDTに対する最近の批判（例えば、Balakrishnan、1999を参照）は、その仮定の違反を特定しており、研究者はSDTが根本的に知覚および決定プロセスを誤って伝えていることを示唆しています。代わりに、SDTのこれらの違反は決定ノイズ、つまり決定論的応答基準を使用できないことに起因すると仮定します。この仮説を調査するために、SDTの単純な拡張（決定ノイズモデル）を提示します。これは、決定基準のシフトが決定ノイズによってマスクされる可能性があることを示しています。さらに、SDTの違反が知覚プロセスに由来するか決定プロセスに起因するかを特定するのに役立つ新しい統計を提案します。モデルを使用した刺激分類実験の結果は、過去の実験に適合します - その決定ノイズはパフォーマンスに大きく影響します。これらの調査結果は、意思決定ノイズが幅広いタスクにわたって重要であり、知覚プロセスを正確に測定するためによりよく理解する必要があることを示唆しています。

In signal detection theory (SDT), responses are governed by perceptual noise and a flexible decision criterion. Recent criticisms of SDT (see, e.g., Balakrishnan, 1999) have identified violations of its assumptions, and researchers have suggested that SDT fundamentally misrepresents perceptual and decision processes. We hypothesize that, instead, these violations of SDT stem from decision noise: the inability to use deterministic response criteria. In order to investigate this hypothesis, we present a simple extension of SDT--the decision noise model--with which we demonstrate that shifts in a decision criterion can be masked by decision noise. In addition, we propose a new statistic that can help identify whether the violations of SDT stem from perceptual or from decision processes. The results ofa stimulus classification experiment--together with model fits to past experiments--show that decision noise substantially affects performance. These findings suggest that decision noise is important across a wide range of tasks and needs to be better understood in order to accurately measure perceptual processes.