Modelling Psychophysical Data in R

Das Fachbuch "Modelling Psychophysical Data in R" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung moderner statistischer Methoden zur Analyse psychophysischer Daten. Es richtet sich an Forschende und Studierende, die sich mit der Modellierung und Anpassung von Daten aus verschiedenen psychophysischen Paradigmen beschäftigen. Die Autoren, Kenneth Knoblauch und Laurence T. Maloney, erläutern, wie man die leistungsstarken Verfahren des Generalized Linear Model (GLM) in der Programmiersprache R anwendet. Das Buch behandelt unter anderem Signalentdeckungstheorie, psychometrische Funktionsanpassung und Klassifikationsbilder. Zudem werden neu entwickelte Methoden wie Maximum-Likelihood-Differenzskalierung und Maximum-Likelihood-Conjoint-Messung vorgestellt. Die Verwendung von gemischten Effekten Modellen wird ebenfalls behandelt, um die Analyse psychophysischer Daten zu vertiefen. Das Buch setzt keine Vorkenntnisse in R voraus, sodass auch Leser mit grundlegenden Programmierkenntnissen von den zahlreichen Beispielen und dem bereitgestellten Quellcode profitieren können.