Métodos estadísticos y computacionales en el estudio de tiempos de respuesta de reconocimiento de palabras

  1. Breithaupt Marqués, Javier
Dirigida por:
  1. Pablo Gómez Director/a
  2. Manuel Perea Lara Codirector
  3. Ana Marcet Codirectora

Universidad de defensa: Universitat de València

Fecha de defensa: 14 de julio de 2021

Tribunal:
  1. Javier García Orza Presidente/a
  2. Marta Vergara Martínez Secretaria
  3. Joana Acha Vocal
Departamento:
  1. MET.CIEN.COMP.

Tipo: Tesis

Teseo: 672553 DIALNET

Resumen

La siguiente tesis doctoral se presenta como un trabajo de investigación rela- cionado con el análisis estadístico de tiempos de respuesta. El objeto de estudio de este trabajo pretende aportar algo de información sobre el tratamiento de outliers incorporando la alternativa de transformación 1 . Para el análisis de t2 abilidad de las transformaciones de datos outliers se suele utilizar el modelo lineal t-test que busca un patrón lineal en el conjunto uni cado de datos; como novedad en el presente trabajo, se usará un modelo generalizado lineal mixto que pretende mejorar el modelo lineal primigenio diferenciando los datos en su origen (sujeto e item). En todos los casos los tiempos de respuesta se consideran medidos en milisegundos. El estudio está realizado dentro del marco de la psicología / neurociencia cognitiva y el reconocimiento de palabras. Está dividido en dos bloques: I) En el primer bloque se realizó una fase preparatoria de la investigación donde se profundizó sobre los métodos computacionales existentes relacionados con el aprendizaje lector y análisis de tiempos de respuesta de reconocimiento de pa- labras. II) Una vez completada esta fase de inmersión previa, damos paso al segundo bloque de la investigación donde nos adentraremos dentro del desarro- llo especí co del trabajo. En este segundo bloque se introducirá el trabajo con los outliers o datos extremos; para esto, se analizará la potencia especí ca de la transformación 1 estudiada tanto desde el punto de vista de un modelo lineal t2 como de un modelo lineal generalizado mixto.