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对角线上击中率等于虚报率。圈中粗ROC函数曲线比细的ROC函数曲线远离对角
线，表示前者的d’值较后者的大。较大的d'袅示信号强度大或表示观察者更敏感。
告诉我们感觉过程（d’．指信号十噪音与噪音分布间的距离），也能告
诉我们决策过程（口，斜率）。因为一个单一的实验条件，在ROC曲
线上仅能产生一个点，所以若想改变击中和虚报的比以得到许多点，
就需要许多实验条件。通常改变击中和虚报的赏罚值，就可以控制
它们（见图6…10》。（如果击中可奖2美元，虚报受罚50美分，那么是
否就可断定，击中奖50美分而虚报罚2美元会更开明或更保守呢？）
另一种可以操作击中和虚报率的方法＋是改变信号出现的频率
（见图6…9）。如果一系列实验中，一种信号发生率达到90％，被试更
可能说“有”，而在常见的实验中，信号出现稀少时，则被试更可能说
“无”。
那么现在，你可能想知道所右这些与阈限有什么关系？在R（JC
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—J！一
第六章心理物理学7
曲线上没有什么地方能标为阈限。一个观察者反应“有”或“无”，依
赖于感觉印象和决策标准。信号强度或许保持不变，但是由于改变
击中和虚报的赏罚值，便能绘出一条曲线，因此得到表示感受性或敏
感性的d值，还可得到曲线上每个点的斜率p，表示决策标准。可见
这里根本投有关于阚限的操作定义。这样两个数值（d’，p）被确定
了，观察者的敏感性被称为d’，定义为信号和噪音分布之间的距离，
或是ROC曲线与对角线间的最大距离（图6…5）。决策标准被称为
0，是指ROC曲线在相关点的斜率，例如，在击中率为55％点的斜
率。
什么是闽限？如图6…3所示，信号检测论假设刺激的感觉印象
是连续分布的，只有当刺激强度本身为零时，其感觉印象才为零。我
们不能像经典心理物理学那样，得到一个阈限，用它来把刺激系列分
成感觉到的和感觉不到的两部分。并且，刺激所引起的感觉必须要
超出决策标准0才能让被试报告说，他们检测到了一个微弱的刺激
（如图6…4）。在某种意义上，由特定刺激强庋所确定的绝对阈限已
经被信号检测论否定了。正如达马托（1970）定义的那样，余下的是
一个反应或决策闭限。只有当一个刺激产生的感觉超出决策周限时
（我们已定义为p）．我们才能正确地检测信号，当然■决定检测信号
的可能性，但是不能决定被试报告的必然性。这就意味着检测和报
告一个信号的存在，是由d’和B决定的。这两个量值共同决定着被
经典心理物理学家称为闲限的东西。
计算d 给出一列数据，利用标准曲线下的面积所得出的表
（见附录c中的表A），我们可以很容易地把d’计算出来。假设你知
道击中率为0。 875．虚报率为0。21，那么dJ是多少呢？首先画出噪
音分布图，如图6—6所示。因为虚报率是用曲线下由标准线到右端
曲线下的面积来表示的，其值为0。21。又因为标准曲线是对称的，
所以由零到一端面积的一半为o．5。因此，由0。5到标准之间的剩
余面积为0。 5…0。2l …0。 29。查附录C中表A上的0。29，可以找到
z=o，8，这就是由标准到零点的标准距离。
然后，对于信号十噪音分布图（图6…6下面那个），再重复上述过
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程。由于击中率等于0。 875，这等于由标准到无穷大之间的面积。
┏┳┓
┃ 噪音 ┃ ┃
┃八 ┃ 0 21 ┃
┃ ┃IL曲娥下面积 ┃
┣╋┫
┃ 标 ┃ ┃
┃ 卢 ┃ ┃
┃ ┃信号＋噪音 ┃
┃ ／j ┃叁潞面积 ┃
┣╋┫
┃ ┃ d‘ ┃
┗┻┛
图6_6利用虚报率（噪音分布曲线下潦黑的部分）和击中率
（信号十噪音曲线下水平线所标示的部分）计算d’
同样因为对称，由d’到无穷大之间的面为0。5．因此标准与d’的
面积等于o．875 …0。5…0。375，查附录C中表A得到Z=L15。
现在我们将这两个Z放在一起来得出（r（见图6…7）。因为噪音
分布的平均值被给定了零值，所以d。为两个Z值之和：0。8＋1。15
=1＋ 95。这样就计算出了d’值。显然d 7越大，两个分布的平均间距
就越大。因此一个大的d’不仅表示一个强的信号，而且还表示一个
敏感的观察者。
信号检测法的优点信号检测法优于经典心理物理过程（如极
限法）的主要方面是：它既能铡感受性，又能测反应偏见。在应用心
理学的许多领域＋区分这两个过程非常重要。现在让我们再回到本
章开始时提出的问题t测量镇痛剂的效用。
啥迪和同事（1952）用极限法测量了痛觉的绝对阐限及服用镇痛
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┏┳┓
┃ ┃B ┃
┃ 噪音 ┃ 信号 ┃
┃以 ┃ 扒 ┃
┣╋┫
┃ ┃ d' ┃
┃ 0。8 ┃ 1。15 ┃
┃ _■一 ┃ ┃
┗┻┛
图6 7计算d't两十z值之和等于d' 175
d’…n 8十1。 15
剂（比如阿司匹林）后的变化。他们发现受过训练的被试的疼痛阈限
提高了，而且这个趋势持续很久｛而未经训练的被试则不然，甚至相
反。他们注意到，各种暗示都会改变痛觉阐限。例如，当人们相信他
们服用了镇痛荆时，他们痛觉阁限的提高幅度就大；反之，当人们不
相信时提高的幅度就小。哈迪及同事们还发现，只要人们相信自己
服用了镇痛剂，那么无论他们服用的是真镇痛剂（比如阿司匹林），还
是安慰剂，他们的痛觉阈限都会提高。这个结果是由于感受性（d，）
的变化，还是由于决策标准（p）的变化呢？
为了确定镇痛剂是如何作用的，克拉克和同事们（Clark，1969；
Clark和Yang，1974）就镇痛剂作了许多实验，他们没有使用极限
法，而是使用信号检测过程。结果感受性（d’）的变化和决策过程（p）
的变化都被测出。在这些实验中，使用一个致病器激发热疼痛刺激。
结果发现，像阿司匹林这样的镇痛荆降低了dJ值。表明阿司匹林降
低了感觉系统的敏感性，即阿司匹林降低了人们区分痛与不痛刺激
的能力。之后，克拉克对安慰剂和针灸能否改变d’（降低敏感牲）．
并进而改变被试报告疼痛的意愿等方面进行了调查研究。在两个实
验中＋他们发现安慰剂和针灸降低了被试对疼痛的反应和被试试图
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／实验心理学
逃避疼痛刺激的次数。那么，这些过程导致了疼痛的丧失吗？不，并
没有。在两个试验中，d 7未受到两种操作的影响。是什么使针灸和
安慰剂让被试的决策标准提高丁，以至于要给出更强的刺激才能引
起一个辨别反应呢？这并非说明针灸和安慰剂不起作用，而事实上
针灸或注入安慰剂后，人们确实较少报告疼痛了。克拉克的研究结
果告诉我们，减轻疼痛作用的机制是，它们投有减弱感觉系统＋而是
改变了报告感知疼痛的决策阈限。
让我们再回到克拉克和他的同事于1 952年所作的实验。使用
极限法，他们发现暗示改变了绝对阚限。根据克拉克的信号检测结
果，我们发现这个结果是合乎道理的，确实是暗示改变了绝对阈限．176
绝对阈限是用极限法通过改变被试的决策标准求出的。另一个事实
是，哈迪等人的实验中发现，服用阿司匹林后，较之未受过训练的观
察者，受过训练的那些人的痛觉阈限更高。对于此种结果我们该如
何解释？为什么大部分未受训者痛觉阚限更低呢？我扪可以猜测，
这也是一个标准变化的问题，由于受训者知道这个实验的全部情况，
以及假定的阿司匹林的效果｝相反，未受训者服药后有些紧张，那么
更可能报告疼痛。如果不做信号检测分析，我们就只能对这些数据
进行推测，而得不到明确的答案。文献中有关疼痛缓解之谜，可以通
过一个控制适当的信号检测实验来解开。
6。2 实验主题与研究范例
主题测量量表
范例费希纳定律和史蒂文斯定律
心理物理学中有一句名言：任何存在的事物，不论它是痛感的强
度，还是对金钱的态度，都是以某种量的方式存在着的。那么以某种
数量方式存在的任何事物都可以测量。测量是一种给事物及其属性
赋予数目或名称的系统方法。当我们赋予事物及其属性数量或名称
时，我们就需要一个量表，该量表来自于不同的测量操作。例如，当
测量温度时，我们常使用华氏或摄氏温度表。这两种温度表用来测
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第六章心理物理学／
量重量就不适合了，重量应以磅或千克来测量。我们会看到，不同的
测量操作产生不同的量表，不同的量表提供不同的信息。
量表的属性
共有四种属性（见McCall，1990，附有更多内容）。很明显，所
有的测量量表都要求事物及其属性在某些方面有差别。例如，某些
温度必须比另一些温度高或低。人类中最明显的差别就是性别，我
们可以把人分为两类：男和女。对于所有的测量量表都有这种特性。
强度属性能使量表表明某一属性大于、小于或等于该属性的另
一事物。例如莫斯量表（Mohs'scale）可确定矿物质的硬度，金刚石
比石英硬，石英又比云母硬。某人对旧金山大地震的恐惧程度进行
丁调查（无、一般、很大），结果可以得到她或他的恐惧程度量值。用
这样一个调查可以测量出某些人比另一些人更恐惧。
另外一种属性是等距，是指两种属性的量值是否等距。华氏177
或摄氏温度量表是等距的，因为无论是非常高的温度，还是非常低
的温度，每一度的变化，在强度上都是一样的。对于典型的智力测
验，测定智力程度时，也是等距的。像众所周知的智商IQ的测试，
125舟和120分之间与90分和85分之间，都相差5分，被认为是
等距的。
最后一种属性是绝对零点，是指被测属性的量值为零的状态存
在的情况。华氏和摄氏温度量表没有绝对零点，因为量表中的零点
没有反映出零温度。用凯尔文量表（Kelvin scale）可以确定零温
度——称为绝对零点。
■表的类型
心理物理学家常采用四种量表：名称量表、顺序量表、等距量表
和比例量表，当然还有其他几种量表。四种量表是根据它们不同的
测量属性而区分的。这四种量表所包含的信息量是逐渐增加的，而
且后一种量表包含着前一量表的属性。这意味着，比例量表可以对
数据进行统计分析，但其他三个则不能（见附录B）。另一个含义是，
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f实验心理学
L—J
属性越多的量表提供的信息也越多。
名称量表名称量表只能测量差别属性。名称量表只是把事物
或属性归于不同的类别。例如，邮政编码就是一个名称量表，它把不
同的信址分成不同的类别，此外再无它用。在名称量表中对名称不
能进行有效的数学运算，所以名称量表的功能较弱。再比如，在学校
中你可以使用平均的学习能力倾向测验（Scholastic Aptitude Test＋
简称SAT）的分数，这个量表被认为至少具有等距量表的特性（见后
面的讨论）。但是休班上同学的邮政编码的平均分数能说明什么呢'
不能说明什么，因为数字仅代表地域特征，并非基于任何明显的数量
或程度。同样，性别是在名称水平上被测量的，不可能对类别名进行
求平均数的运算。即使类别名是数字，比如让男=1，女=2．这种
赋值是武断的，并不是基于量的程度上的差别。因此对名称量表中
的数字求算术平均数是不适当的。把一个人归于某一特殊类别，就
像给人取个名字一佯，只是告诉我们这个人与别人不同。一个名称
数字不会帮助我们去测量人的属性程度差异。
顺序量表顺序量表是用来测量程度上的差异的，可以通过让178
人们对一系列事物进行排序来获得。例如，根据吸引力，你把所有异
性朋友进行排序，那么你得到的就是一个顺序量表。你排列的第一
名就是最具吸引力的，第二位次之，依次类推。如果你想照此对你的
朋友排序，应该注意的是，表中对于所排人的相邻吸引力数值间的差
异是不等的。前两人在吸引力方面可能相差无几，但第六和第七名
之间的差别就可能很大。因此顺序量表没有等距的属性，不能对其
数据进行数学运算。从得到的量表中，你可以知道第三名比第七名
更有吸引力，但究竟有多少，却无从知道。
等距量表因为在整个量表中临近值间的距离是相等的，所以
在等距量表中你可以进行加减运算。等距量表具有差别、强度和等
距三个属性。例如，温度由35℃升至36℃和由22℃升至23℃，都是
升高了1℃的相同温度变化。如前面提到的＋许多心理物理学家把
IQ的分数当作等距量表水平上的数值，来计算IQ的平均值。但是
很难证实在全量表中IQ的间距差别是相等的。对此心理物理学家
采取了一种谨慎的态度，他们把IQ分数当成了顺序数值。如果IQ
分数属于顺序量表，那么我们就不能假定124距120的差异与104
距lOO之间的等同。这时我们所能说的，只是IQ值124比120更
高｛同理．104比100更高。
比例量表比例量表具有量表的全部四个属性，即差别、强度、
等距和绝对零点。因此比例量表提供了大量的信息，并且常常被认
为是心理测量中最为有效的方法。因为比例量表有一个绝对零点，
所以我们可以确定量表中数值的比值（故称为比例量表）。例如，即
使io的测量是等距的，也无法确定120分的IQ值是60分的两倍。
再比如，心理学中使用的一个典型的比例量表是人们完成任务的时
间，若时间等于零，这个零就意味着没有花费时间去完成任务；时间
上（4分钟：l分钟）一（20分钟：5分钟）．即这两个时间阶段的比
率都是4：1。
量裹的■要性
先前对于量表的讨论似乎过于抽象，不便于理解。上述举例已
经表明了不同的量表产生不同种类的信息。一个量表包含的属性
（差别、程度、等距和绝对零点）越多，它所提供的信息也就越多。由
于比例量表提供的信息量最大，因此你会认为心理学家应该总是努
力寻求获得行为的比例量表。但是，想要为重要心理现彖做一个比179
例量表往往是很困难的。大部分的心理测量是在顺序和等距水平上
的。这意味着什么呢？首先，量表的类型决定着对量表中数值的数
学和统计运算的种类。其次，也许是更重要的一点，当你评价一个研
究者的主张时，你应该能阐明高于主张中的测量量表的类型。比如，
如果对疼痛的测量不是在比例水平上的话，说“电击A所致的疼痛
是电击B的两倍”这句话是有问题的。另外，量表类型对你自己的
研究也会起到重要作用。例如，如果你只知道一个东西比另一个东
西重，但不知究�