Diffusionsmodelle für langsame Entscheidungen: Validierung eines erfolgreichen kognitiven Modells in einem neuen Anwendungskontext

• Antragsteller: Professor Dr. Andreas Voß
• Fachliche Zuordnung: Allgemeine, Kognitive und Mathematische Psychologie
• Förderung: Förderung von 2012 bis 2016
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 218833259

Mit stochastischen Diffusionsmodellen (Ratcliff, 1978) können kognitive Prozesse erfasst werden, die bei schnellen binären Entscheidungen ablaufen. Dabei werden die Reaktionszeitverteilungen von korrekten Antworten und Fehlern berücksichtigt um Parameter zu schätzen, die spezifische kognitive Prozesse (z.B. Geschwindigkeit der Informationsaufnahme; Menge der für eine Entscheidung berücksichtigten Information) abbilden. Durch diese Form der Analyse ist es möglich, spezifische Hypothesen über kognitive Prozesse bei der Bearbeitung einfacher Entscheidungsaufgabe zu testen. Im aktuellen Projekt wird die Effizienz und Robustheit von Schätzverfahren, die auf unterschiedlichen Optimierungskriterien beruhen (Chi², Maximum-Likelihood, Kolmogorov-Smirnov) bei kleinen, mittleren und großen Datensätzen systematisch verglichen. Insbesondere soll untersucht werden, unter wel-chen Bedingungen Diffusionsmodellanalysen auch bei kleinen Datensätzen zu reliablen Ergebnissen kommen. Es sollen konkrete Empfehlungen abgeleitet werden, welche Datensätze für Diffusionsmodellanalysen notwendig sind. Desweiteren wird untersucht, inwieweit mit Diffusionsmodellen längerdauernde Entscheidungsprozesse analysiert werden können. Die Ergebnisse sollen dabei helfen, das Anwendungsgebiet dieser Form der Datenauswertung von den typischen Reaktionszeitaufgaben der experimentellen Psychologie auf das Feld der Entscheidungsforschung zu erweitern.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen