Was ist der beste Weg, um einen Indexwert basierend auf Reaktionszeit, Varianz und Genauigkeit zu berechnen?

Angenommen, ich habe eine Go/No-Go-Aufgabe und meine Ausgabedaten enthalten 3 Parameter: durchschnittliche Reaktionszeit, Varianz der Reaktionszeit und Anzahl der Fehler. Ich möchte alle Parameter zu einem einzigen Indexwert zusammenfassen.

Was ist der beste Weg, es zu tun? Alle Parameter sind mir gleich wichtig.

Willkommen bei Psychology.SE! Ich bin mir beim Lesen dieser Frage nicht sicher, ob sie irgendetwas mit Psychologie oder Neurowissenschaften zu tun hat. Dies scheint mir eine Statistikfrage zu sein, die besser zu CrossValidated.SE passen würde als hier. Können Sie noch mehr angeben, um zu zeigen, dass es hier um das Thema geht?
@ChrisRogers Go/No Go- und Reaktionszeitmaße werden überwiegend in der Psychologie verwendet. Also ich denke das liegt im Rahmen.
@ChrisRogers wie in Meta gesagt , das ist ontopisch.
Ich denke, der Unterschied besteht darin, dass die Art und Weise, wie man dieses Komposit erstellt, in der psychologischen Theorie begründet ist. Das heißt, es ist nicht nur eine allgemeine Frage, wie man einen t-Test durchführt. Es geht darum, wie man ein psychologisches Maß bewertet, wobei die Bewertungsregel von der psychologischen Bedeutung der Komponenten abhängt. Konferenzpräsentationen und Zeitschriftenartikel in mathematischer und kognitiver Psychologie widmen sich dem Thema, wie man Geschwindigkeit und Genauigkeit in Reaktionszeiten abwägen kann.

Antworten (1)

Das überschneidet sich stark mit diesen beiden Fragen: Also schau sie dir an

In Bezug auf einige Besonderheiten Ihrer Frage korreliert die Reaktionszeitvarianz häufig stark mit dem Reaktionszeitmittelwert. Bei routinemäßigen Messungen individueller Unterschiede, bei denen die Geschwindigkeit im Vordergrund steht, kann es daher ausreichen, sich auf die mittlere Reaktionszeit und Genauigkeit zu konzentrieren. ZB mittlere Reaktionszeit möglicherweise mit einer Art Strafe für Fehler (siehe die obigen Antworten).

Wenn Sie ganz genau werden wollen, gibt es eine Reihe von Modellierungsansätzen, die relevant sein können (z. B. diese Frage zu LBA- und Diffusionsmodellen ).

In Bezug auf Go-No-Go glaube ich, dass es ziemlich standardisierte Verfahren zur Bewertung solcher Tests gibt.

Wenn Sie go-nogo mit der LBA modellieren möchten, finden Sie hier Tutorials dazu: osf.io/pbwx8
Was ist der beste Weg, um einen Indexwert basierend auf Reaktionszeit, Varianz und Genauigkeit zu berechnen?
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