摘要：Se presenta un estudio desimulación para evaluar y comparar tres métodos de estimación de lavarianza de las estimaciones de los parámetrosδyCde la teoría de ladetección de señales (TDS). Se han propuesto varios métodos para calcularla varianza de sus estimadores,d’yc. Dichos métodos han sido evaluadossobre todo comparando las medias y varianzas empíricas en estudios desimulación en los que los cálculos se han hecho con los valores paramétricosde las probabilidades de emitir una respuesta ‘si’en un ensayo-señal(aciertos) y en un ensayo-ruido (falsas alarmas). En contextos prácticos varianza tiene que ser estimada a partir de las estimaciones de esasprobabilidades (tasas empíricas de aciertos y falsas alarmas). Los tresmétodos para estimarla varianza comparados en la presente simulación sonlos basados en la distribución binomial de Miller, en la aproximación a lanormal de Gourevitch y Galanter y el de máxima verosimilitud propuestopor Dorfman y Alf. Estos se comparan en términos de su sesgo relativo(exactitud) y en el error cuadrático medio (precisión). Los resultadosmuestran que los dos últimos métodos se comportan de forma indistinguiblea efectos prácticos y producen importantes errores de sobre-estimación enun abanico de situaciones que sin ser las más comunes son bastante realistasen diversos contextos prácticos. Por el contrario, el método de Millerproporciona mejores resultados (o al menos similares) en todas lascondiciones estudiadas. Es el método recomendado para obtenerestimaciones de las varianzas de estos estadísticos en situaciones aplicadas.
其他摘要：A simulation study is presented to evaluate and compare three methods to estimate the variance of the estimates of the parameters δ and C of the signal detection theory (SDT). Several methods have been proposed to calculate the variance of their estimators, d' and c . Those methods have been mostly assessed by comparing the empirical means and variances in simulation studies with the calcula tions done with the parametric values of the probabilities of giving a yes response on a signal trial (hits) and on a noise trial (false alarms). In practical contexts the variance must be estimated from estimations of those probabilities (empirical rates of hits and false alarms). The three methods to estimate the variance compared in the present simulation study are based in the binomial distribution of Miller, the normal approach of Gourevitch and Galanter and the maximum likelihood method proposed by Do rfman and Alf. They are compared in terms of relative bias (accuracy) and the mean squared error (precision). The results show that the last two methods behave indistinguishably for practical purposes and provide severe over - estimation errors in a range of situations that while not the most common are perfectly credible in several practical contexts. By contrast, the method of Miller provides better results (or at least similar) in all conditions studied. It is the recommended method to obtain estimates of the variances of these statistics for practical purposes.
