Estimación bayesiana adaptativa de umbrales sensoriales

Resumen

Las escaleras bayesianas (EB) constituyen una familia de métodos adaptativos paramétricos para la estimación de umbrales sensoriales. El objetivo de esta tesis es determinar si alguna variante de EB proporciona estimaciones del umbral cuya calidad iguale o supere la de otros métodos al uso. En una primera fase de esta investigación, se caracterizaron cuantitativamente las propiedades de las estimaciones bayesianas en un amplio rango de condiciones y se depuró la configuración de las EB con el fin de maximizar la calidad de sus estimaciones y garantizar su robustez ante violaciones de los supuestos sobre los que se asienta. Esto permitió aislar la configuración óptima de EB cuyo estimador asociado presenta propiedades invariantes con el valor verdadero del umbral, es mínimamente sesgado y su error típico varía inversamente con la raíz cuadrada del número de ensayos. En una segunda fase de simulaciones y experimentación en laboratorio, se contrastó el rendimiento empírico de la variante óptima de EB y se comparó su rendimiento con el del método más utilizado en psicofísica. Los resultados de simulación mostraron que la configuración óptima de las EB es más eficiente que la mejor variante del método alternativo. Sin embargo, las pruebas de laboratorio mostraron un deterioro generalizado de la calidad de estimaciones proporcionadas por ambos métodos que afectaba en mayor medida a las EB. Análisis posteriores indican que el patrón de resultados obtenido es compatible con la actuación de factores no sensoriales y no estacionarios que redundan en la falta de estacionariedad de la función psicométrica. A pesar de ello, la calidad de las estimaciones proporcionadas por la configuración óptima de EB es suficiente para cumplir ios requerimientos de la mayoría de los trabajos de investigación básica en psicofísica y en algunas aplicaciones clínicas.