3-Afc method under unequal variances and correlated variables

Abstract

많은 물건이나 개념들이 다른 척도를 가지고 평가되어 지고 있다. 따라서 우리가 등급 자료를 비교하고자 할 때는 표준화된 척도가 필요하다. 이러한 관점에서 최근 Thrustonian 이론에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 Ennis (1990) 의 3-AFC method 에 Thurstonian 개념을 응용한 논문을 좀 더 일반화하여 정규분포 가정하에서의 3-AFC method 의 특성을 Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용하여 연구해 보았다. 그 결과 3-AFC method 의 정확도는 변수의 차원, 자극들간의 변동, 자극들의 상관관계 및 상대적인 위치와 밀접한 관계가 있다는 결론을 얻었다. ; Products and concepts are often evaluated on rating scales to quantify degree of liking, difference. Therefore when we want to compare multiple rating datasets simultaneously, we need to standardize these rating data. In this respect, the idea of Thurstonian modeling has been being reconsidered. There are many methods to measure difference between stimulus sets. 3-AFC method is one of such methods. The purpose of this paper is to assess the effect of multidimensionality and the relative orientation of the stimuli to each other in a space of a certain dimensionality on the probability of correct responses. A comparison of unidimensional and multidimensional normal models for the 3-AFC method using Monte-Carlo simulation showed that the probability of correct response depends on dimensionality, variances, correlation and relative orientation of the stimulus sets.