Al hacer investigación en neurociencia cognitiva, te enfrentas no solo al desafío de buscar el diseño experimental que evalué el proceso de interés, sino también nace la preocupación de interpretar los datos comportamentales a la luz del proceso y su relación con los resultados fisiológicos. Para esto, la teoría de detección de señales [1] plantea índices capaces de relacionar diferentes medidas comportamentales en una tarea. En este blog nos vamos a concentrar en la medida d´, un índice que se obtiene en tareas de respuesta “si/no” como las “go/no go” o las “ n-back task”.
Para entender d´ primero tenemos que hacer un repaso de las tareas “si/no”, en estas tareas el sujeto debe realizar una respuesta afirmativa ante un estímulo objetivo y no respuesta a estímulos no objetivos [2]. Un ejemplo es el “go/no go” con cuadrados y círculos, donde el sujeto debe responder ante los cuadrados y no a los círculos o viceversa y la cantidad de estímulos no objetivos es mayor a la de los no objetivos.
De estas tareas se obtienen 4 tipos de respuesta:
Omisiones: No respuesta a estímulos objetivos
Rechazos correctos: No respuesta a no objetivos
La pregunta nace, ¿cómo analizar estos datos?
Se podría reportar la cantidad de éxitos o de falsas alarmas, pero esto deja de lado una o la otra. Para evitar esto la teoría de detección de señales plantea que la capacidad de discriminar entre estímulos objetivos y no objetivos está dada por la resta entre las probabilidades de Éxitos (HITS) y Falsas alarmas (FA) dadas por las fórmulas:
HITS = (Éxitos/Éxitos +Omisiones)
FA = (Falsas Alarmas/ Falsas Alarmas + Rechazos Correctos)
Como se puede ver, estas probabilidades toman en cuenta todas las respuestas obtenidas en este tipo de paradigmas. Ahora, podríamos restar estas dos y con eso tener un resultado sobre el desempeño de la persona, pero, al no tener una misma cantidad de estímulos objetivos y no objetivos, esta resta puede estar sesgada, en este caso d´ entra como la medida predilecta cuya formula es
d´ = zHITS – zFA
Esto es la resta de la transformación normal de las dos probabilidades, recordemos que al hacer la transformación podemos hacer operación entre datos con diferentes proporciones, así se tiene en cuenta la desproporción entre estímulos que los paradigmas usualmente tienen.
La interpretación de este índice se hace en términos de sensibilidad, entre mayor sea el valor de d´ el sujeto es mas sensible, discrimina adecuadamente cuando un estimulo es objetivo o no objetivo, por el contrario, valores menores indican que el sujeto no es capaz de discriminar entre estímulos.
Con esto podemos concluir que, al realizar estudios en neurociencia cognitiva con este tipo de paradigmas, d´ es una medida fiable para evaluar la sensibilidad de los sujetos y por lo tanto las conclusiones a las que se llega en su relación con medidas fisiológicas pueden ser mas precisas si el proceso a evaluar es discriminacion de estimulos.
[1] Macmillan, N. A. (2002). Signal detection theory. Stevens' handbook of experimental psychology.
[2] Meule A. (2017). Reporting and Interpreting Task Performance in Go/No-Go Affective Shifting Tasks. Frontiers in psychology, 8, 701. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00701
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