TEMA 2: TEORÍA PSICOFÍSICA: TEORÍAS DEL UMBRAL.

Fechner se centró en el problema del establecimiento de relaciones funcionales entre el mundo físico y el psíquico.

Fechner desarrolló la teoría psicofísica creando una escala, y situó el punto cero en el umbral absoluto (UA), y cada grado de la escala pertenecía a una diferencia perceptible mínima (d.j.p.), provocada por dos estímulos separados entre sí por un umbral diferencial (UD).

Desde Fechner, los problemas de la psicofísica han sido:

a) Problemas derivados del concepto del umbral.

b) Problemas derivados de la medición de dimensiones sensoriales. Fechner fue el iniciador de los métodos indirectos de medición.

C) El problema de la ley o leyes psicofísicas.

1. Supuestos y dificultades del método de Fechner.

Las tareas psicofísicas se fundamentan en:

a) La existencia de un umbral absoluto (UA), un punto crítico en la estimulación, por debajo de la cual el sujeto no percibe la sensación.

b) La ejecución de un sujeto en una tarea de detección es capaz de poner de manifiesto este punto crítico.

El umbral absoluto (UA) varía de un sujeto a otro, y dentro de u mismo sujeto de un momento o situación a otro. Para remediar esto se recurrió a las estimaciones promedio, y se estableció el umbral absoluto (UA) en el punto que era detectado un 50% de las ocasiones.

2. La matriz de confusión.

Una solución parcial al problema del efecto de las actitudes en la ejecución del sujeto es incluir “ensayos en blanco”, en los cuales no se presenta el estímulo que se quiere medir.

Este tipo de tarea se analiza en una matriz 2x2, denominada “matriz de confusión”, y que relaciona las situaciones estimulares con las respuestas del sujeto.

Se llama ruido (R) cuando no se presenta el estímulo. Se llama señal + ruido (SR), o sólo señal, cuando se presenta el estímulo.

Hay dos ensayos correctos: los aciertos (“Sí” ante el estímulo), y los rechazos correctos (“No” ante ruido).

También hay dos ensayos incorrectos: las falsas alarmas (“Sí” ante ruido), y los fallos (“No” ante señal).

La tasa de aciertos es la probabilidad de obtener aciertos, y esto es la probabilidad de obtener respuesta “sí” ante la señal (P(SI/SR)).

La tasa de falsas alarmas es la probabilidad de obtener respuesta “Sí” ante ruido (P(SI/R)).

Una vez conocida la tasa de aciertos, la tasa de fallos está determinada. Lo mismo ocurre con la de falsas alarmas y la de fallos.

La matriz de confusión tiene dos grados de libertad.

El criterio de valoración variará dependiendo de sus tasas de falsas alarmas. Si ésta es baja, sabremos que el sujeto, generalmente detecta la señal cuando es presentada.

3. Teoría de dos procesos.

Una tarea de detección implica, al menos, dos procesos. Uno relacionado con el sistema sensorial, y el otro responsable de la decisión del sujeto.

E Proceso perceptual X Proceso de decisión R

El ambiente E (señal o ruido) actúa sobre el proceso perceptual y se produce una respuesta “intermedia” X. Después actúa el proceso de decisión, y se produce la respuesta observable R. Lo interesante sería poder deducir el valor X a partir de R, pero como desconocemos cómo actúan los procesos, esto es imposible.

4. Teoría del umbral alto.

La teoría del umbral alto mantiene la existencia de un umbral en el proceso sensorial que determina su funcionamiento. El resultado del proceso sensorial X puede ser: a)”s” (sensación)

b) “ns” (no-sensación).

El proceso se comportará así:

a) Si la señal (SR) es presentada, se producirá con una cierta probabilidad una respuesta “s” y en una probabilidad complementaria “ns”:

P(s/SR) = p

P(ns/SR) = 1-p

b) Si sólo se presenta ruido, nunca producirá sensación, y el resultado será siempre “ns”:

P(s/R) = 0

P(ns/R) = 1

Este es el supuesto que da nombre a la teoría. Asume que el ruido no puede poner en funcionamiento el sistema sensorial.

El proceso de decisión recibe como entrada la salida del proceso sensorial. Este segundo proceso procede así:

a) Si se produce “s” la respuesta es siempre “SÍ”:

P(SI/s) = 1

P(NO/s) = 0

b) si se produce “ns”, el sujeto responde “SÍ” con una cierta probabilidad, y “NO” el resto de ocasiones.

P(SI/ns) = g

P(NO/ns) = 1-g

5. Predicciones de la teoría.

Arbol de secuencia de acontecimientos

Este cuadro muestra la secuencia de acontecimientos. En los extremos están los hechos observables. (estímulo y respuesta).

En el centro están los procesos de percepción y decisión.

Es conveniente estudiar la tasa de aciertos y la de falsas alarmas.

La tasa de aciertos puede:

a) Que el proceso sensorial produzca “s” y la respuesta SÍ:

P(s/SR y SI/s) = p. 1 = p

b) Que se presente señal, se detecte como “ns” y se adivine SÍ:

P(ns/SR y SI/ns) = (1-p) g

Finalmente se llega a que la tasa de aciertos es: P(SI/SR) = p + (1-p)g

La tasa de falsas alarmas es: P(SI/R) = P(ns/R). P(SI/ns) = 1. g = g

6. Parámetros de la teoría.

“p” nos indica la probabilidad de que se produzca sensación; Es un indicador de la sensibilidad del sistema sensorial.

“g” nos indica la tendencia a adivinar.

Estimando los valores de g y p tenemos una medida incontaminada de los dos procesos.

P= [p(SI/SR)- P(SI/R)] / [1-p(SI/R)]

7. Evaluación de la teoría.

La teoría hace predicciones acerca de la relación entre la tasa de aciertos y de falsas alarmas.

La tasa de aciertos aparece como función lineal de la rasa de falsas alarmas, intersectando la ordenada en un valor igual a “p” y con una pendiente igual a “1-p”.

Familia de las curvas ROC que predice la teoría del umbral alto

Este gráfico es el gráfico que muestra la tasa de aciertos en función de las falsas alarmas. Este gráfico se llama curva ROC.

A medida que aumenta la tasa de falsas alarmas, aumenta la de aciertos.

Si la curva es una recta diagonal, quiere decir que la detectabilidad es nula, y que la tasa de aciertos es igual a la de las falsas alarmas, y p = 0.

A medida que aumenta la detectabilidad, aumenta p, y disminuye la pendiente de la recta.

8. Teoría del umbral bajo.

Cuando una teoría falla se puede:

a) Modificarla parcialmente para acomodarla.

b) Construir una nueva reconceptualización.

9. Supuestos de la teoría.

Respecto al proceso sensorial y a una tarea de detección:

a) Si se presenta la señal, se producirá “s” con probabilidad p, y “ns” con probabilidad 1-p.

b) Si se presenta ruido, se producirá “s” con probabilidad q, y “ns” con probabilidad 1-q.

Respecto al proceso de decisión:

a) Si se ha detectado “s”, se producirá “SÍ” con probabilidad f, y “NO” con probabilidad 1-f.

b)Si no se ha detectado, se producirá “SÍ” con probabilidad g, y “NO” con probabilidad 1-g.

La teoría de Luce es más general, pero a costa de aumentar el número de parámetros.

10. Predicciones de la teoría.

Hace falta determinar dos puntos de la curva ROC para poder estimar los parámetros.

La forma más conveniente de hacerlo consiste en elegir los puntos que limitan las posibilidades del sesgo en la respuesta producida por el proceso de decisión. Hay dos casos:

a) Condicionar para evitar las falsas alarmas:

Tasa de aciertos: P(SI/SR) = p.f

Tasa de falsas alarmas: P(SI/R) = q.f

Uniendo estas dos nos queda: P(SI/SR) = (p/q) P(SI/R). (1)

b) Condicionar para obtener la respuesta “SÍ”:

Tasa de aciertos: P(SI/SR) = p+(1-p)g

Tasa de falsas alarmas: P(SI/R) = q+(1-q)g.

Uniendo estas nos obtenemos:

P(SI/SR) =[(1-p)/(1-q)] p(SI/R)+[(p-q)/1-q)] (2)

11. La curva ROC.

Las coordenadas del punto donde las dos rectas de las ecuaciones (1) y (2) se unen nos proporcionan el valor de p y q.

El punto (p,q) es el único valor de la curva ROC que corresponde a un valor de f=1 y g=0. Estos son los valores de un proceso de decisión que refleja sin modificar el resultado del proceso sensorial.

12. Valoración de la teoría.

La aproximación a los datos empíricos hechos por la curva ROC es tan buena como la lograda por las funciones que predice la TDS.

Pero hay otro tipo de datos que sólo puede explicar la TDS.

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