मनोभौतिकी

साइकोफिज़िक्स मात्रात्मक रूप से शारीरिक उत्तेजना (फिजियोलॉजी) और सनसनी (मनोविज्ञान) और उनके द्वारा उत्पन्न धारणाओं के बीच संबंधों की जांच करता है। साइकोफिजिक्स को उत्तेजना और सनसनी (मनोविज्ञान) के बीच संबंध के वैज्ञानिक अध्ययन के रूप में वर्णित किया गया है। या, अधिक पूरी तरह से, एक या अधिक भौतिक आयामों के साथ एक उत्तेजना के गुणों को व्यवस्थित रूप से बदलते हुए किसी विषय के अनुभव या व्यवहार पर प्रभाव का अध्ययन करके अवधारणात्मक प्रक्रियाओं के विश्लेषण के रूप में। मनोभौतिकी भी एक सामान्य वर्ग के तरीकों को संदर्भित करता है जिसे एक अवधारणात्मक प्रणाली का अध्ययन करने के लिए लागू किया जा सकता है। आधुनिक अनुप्रयोग थ्रेशोल्ड माप पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं, आदर्श पर्यवेक्षक विश्लेषण, और जांच सिद्धांत। संदर्भ नाम=मृतक5>

साइकोफिजिक्स में व्यापक और महत्वपूर्ण व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं। उदाहरण के लिए, अंकीय संकेत प्रक्रिया के अध्ययन में, साइकोफिजिक्स ने हानिपूर्ण संपीड़न के मॉडल और विधियों के विकास की जानकारी दी है। ये मॉडल समझाते हैं कि जब ऑडियो और वीडियो सिग्नल हानिपूर्ण संपीड़न का उपयोग करके स्वरूपित किए जाते हैं तो मनुष्य सिग्नल गुणवत्ता के बहुत कम नुकसान का अनुभव क्यों करते हैं।

इतिहास
साइकोफिजिक्स की कई शास्त्रीय तकनीकों और सिद्धांतों को 1860 में तैयार किया गया था जब लीपज़िग में गुस्ताव फेचनर ने एलिमेंट डेर साइकोफिजिक (साइकोफिजिक्स के तत्व) को प्रकाशित किया था। उन्होंने साइकोफिज़िक्स शब्द गढ़ा, जिसमें भौतिक उत्तेजनाओं को चेतना की सामग्री जैसे संवेदनाओं (एम्पफिंडंगेन) से संबंधित अनुसंधान का वर्णन किया गया था। एक भौतिक विज्ञानी और दार्शनिक के रूप में, फेचनर ने एक ऐसी विधि विकसित करने का लक्ष्य रखा है जो सार्वजनिक रूप से देखे जाने योग्य दुनिया और किसी व्यक्ति की निजी तौर पर अनुभव की गई छाप को जोड़कर दिमाग से संबंधित हो। उनके विचार 1830 के दशक की शुरुआत में लीपज़िग में जर्मन फिजियोलॉजिस्ट अर्नेस्ट हेनरिक वेबर द्वारा प्राप्त स्पर्श और प्रकाश की भावना पर प्रायोगिक परिणामों से प्रेरित थे। सबसे विशेष रूप से मध्यम शक्ति की उत्तेजनाओं की तीव्रता में न्यूनतम प्रत्यक्ष अंतर पर (सिर्फ ध्यान देने योग्य अंतर; jnd) जिसे वेबर ने संदर्भ तीव्रता का एक निरंतर अंश दिखाया था, और जिसे फेचनर ने वेबर के नियम के रूप में संदर्भित किया था। इससे, फेचनर ने अपना प्रसिद्ध लॉगरिदमिक पैमाना निकाला, जिसे अब वेबर-फेचनर कानून के रूप में जाना जाता है। वेबर और फेचनर के काम ने एक विज्ञान के रूप में मनोविज्ञान के आधारों में से एक का गठन किया, विल्हेम वुंड्ट ने लीपज़िग (इंस्टीट्यूट फर एक्सपेरिमेंटल साइकोलॉजी) में मनोवैज्ञानिक अनुसंधान के लिए पहली प्रयोगशाला की स्थापना की। फेचनर के काम ने आत्मनिरीक्षणवादी दृष्टिकोण (चेतना के विज्ञान के रूप में मनोविज्ञान) को व्यवस्थित किया, जिसे व्यवहारवादी दृष्टिकोण के साथ संघर्ष करना पड़ा जिसमें मौखिक प्रतिक्रियाएं भी उत्तेजनाओं के समान भौतिक हैं।

फेचनर के काम का अध्ययन और विस्तार चार्ल्स सैंडर्स पियर्स द्वारा किया गया था। पियर्स और जेस्ट्रो ने बड़े पैमाने पर फेचनर के अनुभवजन्य निष्कर्षों की पुष्टि की, लेकिन सभी ने नहीं। विशेष रूप से, पियर्स और जेस्ट्रो के एक क्लासिक प्रयोग ने वजन की धारणा की दहलीज के फेचनर के अनुमान को खारिज कर दिया। अपने प्रयोग में, पीयरस और जेस्ट्रो ने वास्तव में यादृच्छिक प्रयोगों का आविष्कार किया: उन्होंने अंधाधुंध प्रयोग के लिए स्वयंसेवकों को यादृच्छिक रूप से सौंपा, बार-बार उपाय डिजाइन|बार-उपाय डिजाइन वजन में भेदभाव करने की उनकी क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए।   अपने परिणामों के आधार पर उन्होंने तर्क दिया कि अंतर्निहित कार्य निरंतर थे, और यह कि नीचे कोई सीमा नहीं है जिससे भौतिक परिमाण में अंतर का पता नहीं चलेगा। पियर्स के प्रयोग ने मनोविज्ञान और शिक्षा में अन्य शोधकर्ताओं को प्रेरित किया, जिसने 1900 के दशक में प्रयोगशालाओं और विशेष पाठ्यपुस्तकों में यादृच्छिक प्रयोगों की एक शोध परंपरा विकसित की।

पियर्स-जैस्ट्रो प्रयोग पियर्स के मानव धारणा के लिए उनके व्यावहारिकता कार्यक्रम के आवेदन के हिस्से के रूप में आयोजित किए गए थे; अन्य अध्ययनों ने प्रकाश आदि की धारणा पर विचार किया। जेस्ट्रो ने निम्नलिखित सारांश लिखा: श्री पीयर्स के तर्कशास्त्र के पाठ्यक्रमों ने मुझे बौद्धिक पेशी का मेरा पहला वास्तविक अनुभव दिया। हालांकि जी. स्टेनली हॉल द्वारा स्थापित किए जाने पर मैं तुरंत मनोविज्ञान की प्रयोगशाला में गया, यह पियर्स था जिसने मुझे मनोवैज्ञानिक समस्या से निपटने में अपना पहला प्रशिक्षण दिया, और साथ ही मुझे सौंप कर मेरे आत्मसम्मान को उत्तेजित किया, फिर अनुसंधान के एक वास्तविक बिट के साथ, किसी भी प्रयोगशाला की आदतों से काफी निर्दोष। उसने मेरे लिए उपकरण उधार लिया, जिसे मैं अपने कमरे में ले गया, अपनी खिड़की पर स्थापित किया, और जिसके साथ, रोशनी की स्थिति ठीक होने पर, मैंने अवलोकन किया। नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज की कार्यवाही में हमारे संयुक्त नामों पर परिणाम प्रकाशित किए गए थे। प्रदर्शन जो संवेदी प्रभाव के निशान को चेतना में किसी भी रजिस्ट्री को बनाने के लिए बहुत मामूली है, निर्णय को कम प्रभावित नहीं कर सकता है, हो सकता है कि यह स्वयं एक सतत मकसद रहा हो जिसने मुझे वर्षों बाद अवचेतन पर एक पुस्तक लेने के लिए प्रेरित किया। यह काम स्पष्ट रूप से देखने योग्य संज्ञानात्मक प्रदर्शन को चेतना की अभिव्यक्ति से अलग करता है।

संवेदी धारणा के लिए आधुनिक दृष्टिकोण, जैसे कि दृष्टि, श्रवण या स्पर्श पर शोध, मापता है कि विचारक का निर्णय उत्तेजना से क्या निकालता है, अक्सर इस सवाल को अलग कर देता है कि संवेदनाओं का अनुभव क्या हो रहा है। एक प्रमुख विधि संसूचन सिद्धांत पर आधारित है, जिसे बहुत कमजोर उत्तेजनाओं के मामलों के लिए विकसित किया गया है। हालांकि, स्टेनली स्मिथ स्टीवंस (1906-1973) की परंपरा में व्यक्तिपरक दृष्टिकोण उन लोगों के बीच बना हुआ है। स्टीवंस ने 19वीं शताब्दी के शोधकर्ताओं द्वारा सुझाए गए एक शक्ति कानून के विचार को पुनर्जीवित किया, जो कि फेचनर के लॉग-लीनियर फ़ंक्शन (cf. स्टीवंस के शक्ति कानून) के विपरीत था। उन्होंने उत्तेजनाओं की ताकत के अनुपात में संख्याओं के असाइनमेंट की भी वकालत की, जिसे परिमाण अनुमान कहा जाता है। स्टीवंस ने परिमाण उत्पादन और क्रॉस-मोडैलिटी मिलान जैसी तकनीकों को जोड़ा। उन्होंने लेबल वाली रेखा पर बिंदुओं के लिए उत्तेजना शक्तियों के असाइनमेंट का विरोध किया शक्ति का क्रम। फिर भी, व्यवहारिक मनोभौतिकी में इस प्रकार की प्रतिक्रिया लोकप्रिय रही है। बहु-आइटम साइकोमेट्रिक स्केल बनाने के लिए लिकर्ट द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रश्न आइटम के बाद इस तरह के बहु-श्रेणी के लेआउट को अक्सर लाइकेर्ट स्केल का गलत नाम दिया जाता है, उदाहरण के लिए, दृढ़ता से सहमत से सात वाक्यांश दृढ़ता से असहमत हैं।

उमर खलीफा ने तर्क दिया है कि मध्यकालीन वैज्ञानिक दुख को मनोभौतिकी का संस्थापक माना जाना चाहिए। हालांकि अल-हैथम ने दृष्टि के संबंध में कई व्यक्तिपरक रिपोर्टें बनाईं, इस बात का कोई सबूत नहीं है कि उन्होंने मात्रात्मक मनोभौतिक तकनीकों का इस्तेमाल किया और इस तरह के दावों का खंडन किया गया है।

दहलीज
मनोभौतिक विज्ञानी आमतौर पर प्रयोगात्मक उत्तेजनाओं को नियोजित करते हैं जिन्हें निष्पक्ष रूप से मापा जा सकता है, जैसे शुद्ध स्वर तीव्रता में भिन्न होते हैं, या प्रकाश चमक में भिन्न होते हैं। सभी इंद्रियों का अध्ययन किया गया है: दृश्य धारणा, श्रवण (भावना), सोमैटोसेंसरी सिस्टम (त्वचा और बैरोस्टेट सहित), स्वाद, घ्राण और समय की भावना। संवेदी डोमेन के बावजूद, जांच के तीन मुख्य क्षेत्र हैं: पूर्ण सीमा, भेदभाव सीमा और स्केलिंग।

एक दहलीज (या लिमेन) तीव्रता का बिंदु है जिस पर प्रतिभागी केवल एक उत्तेजना (पूर्ण सीमा) की उपस्थिति का पता लगा सकता है ) या दो उत्तेजनाओं के बीच अंतर की उपस्थिति (अंतर दहलीज ). दहलीज के नीचे तीव्रता वाले उत्तेजनाओं को पता लगाने योग्य नहीं माना जाता है (इसलिए: उप-सीमांत)। एक दहलीज के काफी करीब के मूल्यों पर स्टिमुली अक्सर अवसरों के कुछ अनुपात में पता लगाने योग्य होगी; इसलिए, एक दहलीज को उस बिंदु के रूप में माना जाता है जिस पर उत्तेजना, या उत्तेजना में परिवर्तन, अवसरों के कुछ अनुपात पी का पता लगाया जाता है।

जांच
एक निरपेक्ष दहलीज एक उत्तेजना की तीव्रता का स्तर है जिस पर विषय समय के कुछ अनुपात में उत्तेजना की उपस्थिति का पता लगाने में सक्षम होता है (50% का एपी स्तर अक्सर उपयोग किया जाता है)। एक पूर्ण दहलीज का एक उदाहरण किसी के हाथ के पीछे बालों की संख्या है जिसे महसूस करने से पहले स्पर्श किया जाना चाहिए - एक प्रतिभागी स्पर्श किए जाने वाले एक बाल को महसूस करने में असमर्थ हो सकता है, लेकिन दो या तीन को महसूस करने में सक्षम हो सकता है यह सीमा से अधिक है। निरपेक्ष दहलीज को अक्सर पहचान दहलीज के रूप में भी जाना जाता है। संपूर्ण थ्रेसहोल्ड को मापने के लिए कई अलग-अलग तरीकों का उपयोग किया जाता है (जैसा कि भेदभाव थ्रेसहोल्ड के साथ; नीचे देखें)।

भेदभाव
एक अंतर दहलीज (या केवल-ध्यान देने योग्य अंतर, जेएनडी) अलग-अलग तीव्रता के दो उत्तेजनाओं के बीच सबसे छोटे अंतर का परिमाण है जो प्रतिभागी समय के कुछ अनुपात (कार्य के प्रकार के आधार पर प्रतिशत) का पता लगाने में सक्षम है। इस दहलीज का परीक्षण करने के लिए, कई अलग-अलग तरीकों का इस्तेमाल किया जाता है। विषय को एक उत्तेजना को समायोजित करने के लिए कहा जा सकता है जब तक कि इसे दूसरे (समायोजन की विधि) के समान नहीं माना जाता है, दो उत्तेजनाओं के बीच अंतर की दिशा और परिमाण का वर्णन करने के लिए कहा जा सकता है, या यह तय करने के लिए कहा जा सकता है कि तीव्रता में उत्तेजनाओं की एक जोड़ी समान है या नहीं (मजबूर पसंद)। ध्यान देने योग्य अंतर (जेएनडी) एक निश्चित मात्रा नहीं है; बल्कि, यह इस बात पर निर्भर करता है कि मापी जा रही उत्तेजना कितनी तीव्र है और विशेष भाव को मापा जा रहा है। वेबर-फेचनर कानून | वेबर का कानून बताता है कि तीव्रता में भिन्नता के बावजूद उत्तेजना का न्यायोचित अंतर एक निरंतर अनुपात है। भेदभाव प्रयोगों में, प्रयोगकर्ता यह निर्धारित करना चाहता है कि किस बिंदु पर दो उत्तेजनाओं, जैसे दो वजन या दो ध्वनियों के बीच अंतर का पता लगाया जा सकता है। विषय को एक उत्तेजना के साथ प्रस्तुत किया जाता है, उदाहरण के लिए एक वजन, और यह कहने के लिए कहा जाता है कि क्या दूसरा वजन भारी या हल्का है (कुछ प्रयोगों में, विषय यह भी कह सकता है कि दो वजन समान हैं)। व्यक्तिपरक समानता (PSE) के बिंदु पर, विषय दो भारों को समान मानता है। ध्यान देने योग्य अंतर, या अंतर लिमेन (डीएल), उत्तेजनाओं में अंतर का परिमाण है कि विषय समय के कुछ अनुपात पी को नोटिस करता है (50% आमतौर पर तुलना कार्य में पी के लिए उपयोग किया जाता है)। इसके अलावा, एक दो-वैकल्पिक मजबूर विकल्प (2-एएफसी) प्रतिमान का उपयोग उस बिंदु का आकलन करने के लिए किया जा सकता है जिस पर प्रदर्शन दो विकल्पों के बीच भेदभाव पर मौका कम कर देता है (पी आमतौर पर 75% होगा क्योंकि पी = 50% मौके से मेल खाता है 2-एएफसी कार्य में)।

निरपेक्ष और अंतर थ्रेसहोल्ड को कभी-कभी सिद्धांत रूप में समान माना जाता है क्योंकि उत्तेजनाओं का पता लगाने की हमारी क्षमता के साथ पृष्ठभूमि शोर हमेशा हस्तक्षेप करता है।

प्रयोग
मनोभौतिकी में, प्रयोग यह निर्धारित करने का प्रयास करते हैं कि क्या विषय किसी उद्दीपन का पता लगा सकता है, उसकी पहचान कर सकता है, उसके और किसी अन्य उद्दीपक के बीच अंतर कर सकता है, या इस अंतर के परिमाण या प्रकृति का वर्णन कर सकता है। साइकोफिजिकल एक्सपेरिमेंटेशन के लिए सॉफ्टवेयर स्ट्रैसबर्गर द्वारा ओवरव्यू किया गया है।

शास्त्रीय मनोभौतिक विधियाँ
साइकोफिजिकल प्रयोगों ने पारंपरिक रूप से उत्तेजना का पता लगाने और अंतर का पता लगाने के प्रयोगों में विषयों की धारणा के परीक्षण के लिए तीन तरीकों का इस्तेमाल किया है: सीमा की विधि, निरंतर उत्तेजना की विधि और समायोजन की विधि।

सीमा का तरीका
सीमाओं की आरोही पद्धति में, उत्तेजना की कुछ संपत्ति इतने कम स्तर पर शुरू होती है कि उत्तेजना का पता नहीं लगाया जा सकता है, फिर इस स्तर को धीरे-धीरे बढ़ाया जाता है जब तक कि प्रतिभागी रिपोर्ट नहीं करता कि वे इसके बारे में जानते हैं। उदाहरण के लिए, यदि प्रयोग ध्वनि के न्यूनतम आयाम का परीक्षण कर रहा है जिसका पता लगाया जा सकता है, तो ध्वनि बहुत धीमी गति से शुरू होती है और धीरे-धीरे तेज हो जाती है। सीमा के अवरोही तरीके में, यह उलटा है। प्रत्येक मामले में, थ्रेशोल्ड को उद्दीपक गुण का वह स्तर माना जाता है जिस पर उद्दीपकों का पता लगाया जाता है।

प्रयोगों में, आरोही और अवरोही तरीकों का वैकल्पिक रूप से उपयोग किया जाता है और थ्रेसहोल्ड का औसत निकाला जाता है। इन विधियों का एक संभावित नुकसान यह है कि विषय रिपोर्टिंग के आदी हो सकते हैं कि वे एक उत्तेजना का अनुभव करते हैं और दहलीज (आवास की त्रुटि) से भी उसी तरह रिपोर्टिंग जारी रख सकते हैं। इसके विपरीत, विषय यह भी अनुमान लगा सकता है कि उत्तेजना पता लगाने योग्य या ज्ञानी बनने वाली है और समय से पहले निर्णय (प्रत्याशा की त्रुटि) कर सकती है।

इन संभावित नुकसानों से बचने के लिए, जॉर्ज वॉन बेकेसी ने श्रवण धारणा के अपने अध्ययन में 1960 में साइकोफिजिक्स # सीढ़ी प्रक्रियाओं की शुरुआत की। इस पद्धति में, ध्वनि श्रव्य होने लगती है और विषय की प्रत्येक प्रतिक्रिया के बाद शांत हो जाती है, जब तक कि विषय इसे सुनने की सूचना नहीं देता। उस बिंदु पर, ध्वनि को प्रत्येक चरण पर जोर से बनाया जाता है, जब तक कि विषय इसे सुनने की सूचना नहीं देता, जिस बिंदु पर इसे फिर से चरणों में शांत कर दिया जाता है। इस तरह प्रयोगकर्ता दहलीज पर शून्य करने में सक्षम होता है।

निरंतर उत्तेजना की विधि
आरोही या अवरोही क्रम में प्रस्तुत किए जाने के बजाय, निरंतर उत्तेजना की विधि में उत्तेजना की एक निश्चित संपत्ति के स्तर एक परीक्षण से दूसरे परीक्षण से संबंधित नहीं होते हैं, बल्कि यादृच्छिक रूप से प्रस्तुत किए जाते हैं। यह विषय को अगले उत्तेजना के स्तर की भविष्यवाणी करने में सक्षम होने से रोकता है, और इसलिए आदत और अपेक्षा की त्रुटियों को कम करता है। 'पूर्ण दहलीज' के लिए फिर से विषय रिपोर्ट करता है कि क्या वे उत्तेजना का पता लगाने में सक्षम हैं। 'अंतर दहलीज' के लिए विभिन्न स्तरों में से प्रत्येक के साथ निरंतर तुलना प्रोत्साहन होना चाहिए। फ्रेडरिक हेगेलमेयर ने 1852 के एक पेपर में निरंतर उत्तेजना की विधि का वर्णन किया। यह विधि साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन के पूर्ण नमूने की अनुमति देती है, लेकिन कई स्थितियों के परस्पर जुड़े होने पर बहुत सारे परीक्षण हो सकते हैं।

समायोजन की विधि
समायोजन की विधि में, विषय को उत्तेजना के स्तर को नियंत्रित करने और इसे तब तक बदलने के लिए कहा जाता है जब तक कि यह पृष्ठभूमि शोर के खिलाफ बमुश्किल पता लगाने योग्य हो, या किसी अन्य उत्तेजना के स्तर के समान हो। समायोजन कई बार दोहराया जाता है। इसे औसत त्रुटि की विधि भी कहते हैं। इस पद्धति में, पर्यवेक्षक स्वयं चर उत्तेजना के परिमाण को नियंत्रित करते हैं, एक स्तर से शुरू होता है जो एक मानक से अधिक या कम होता है और इसे तब तक बदलता रहता है जब तक कि वे दोनों की व्यक्तिपरक समानता से संतुष्ट न हो जाएं। चर उत्तेजनाओं और मानक एक के बीच का अंतर प्रत्येक समायोजन के बाद दर्ज किया जाता है, और त्रुटि को काफी श्रृंखला के लिए सारणीबद्ध किया जाता है। अंत में, माध्य की गणना औसत त्रुटि देकर की जाती है जिसे संवेदनशीलता के माप के रूप में लिया जा सकता है।

अनुकूली मनोभौतिक विधियाँ
प्रयोग के क्लासिक तरीकों को अक्सर अक्षम होने का तर्क दिया जाता है। ऐसा इसलिए है, क्योंकि परीक्षण से पहले, साइकोमेट्रिक थ्रेशोल्ड आमतौर पर अज्ञात होता है और अधिकांश डेटा साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन पर उन बिंदुओं पर एकत्र किए जाते हैं जो ब्याज के पैरामीटर के बारे में बहुत कम जानकारी प्रदान करते हैं, आमतौर पर थ्रेशोल्ड। अनुकूली सीढ़ी प्रक्रियाओं (या समायोजन की शास्त्रीय विधि) का उपयोग इस तरह किया जा सकता है कि सैंपल किए गए बिंदुओं को साइकोमेट्रिक थ्रेशोल्ड के आसपास क्लस्टर किया जाए। यदि साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन का ढलान भी रुचि का है, तो डेटा बिंदुओं को थोड़ी व्यापक श्रेणी में भी फैलाया जा सकता है। इस प्रकार अनुकूली विधियों को केवल दहलीज, या दहलीज और ढलान दोनों का आकलन करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। अनुकूली विधियों को सीढ़ी प्रक्रियाओं (नीचे देखें) और बायेसियन, या अधिकतम-संभावना, विधियों में वर्गीकृत किया गया है। सीढ़ी के तरीके केवल पिछली प्रतिक्रिया पर निर्भर करते हैं, और इसे लागू करना आसान होता है। बायेसियन विधियां पिछले उत्तेजना-प्रतिक्रिया जोड़े के पूरे सेट को ध्यान में रखती हैं और आम तौर पर ध्यान में चूक के खिलाफ अधिक मजबूत होती हैं। व्यावहारिक उदाहरण यहां पाए जाते हैं।

सीढ़ी प्रक्रिया
सीढ़ियां आमतौर पर एक उच्च तीव्रता उत्तेजना के साथ शुरू होती हैं, जिसका पता लगाना आसान होता है। तीव्रता तब तक कम हो जाती है जब तक पर्यवेक्षक गलती नहीं करता है, जिस बिंदु पर सीढ़ी 'उलट' होती है और जब तक पर्यवेक्षक सही ढंग से प्रतिक्रिया नहीं करता है, तब तक तीव्रता बढ़ जाती है, जिससे एक और उलटा हो जाता है। इनमें से अंतिम 'उलट' के मूल्यों का औसत निकाला जाता है। विभिन्न निर्णय और समाप्ति नियमों का उपयोग करते हुए कई अलग-अलग प्रकार की सीढ़ी प्रक्रियाएं हैं। स्टेप-साइज़, अप/डाउन रूल्स और अंतर्निहित साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन का प्रसार यह निर्धारित करता है कि साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन पर वे कहाँ अभिसरित होते हैं। सीढ़ियों से प्राप्त दहलीज मूल्यों में बेतहाशा उतार-चढ़ाव हो सकता है, इसलिए उनके डिजाइन में सावधानी बरतनी चाहिए। कई अलग-अलग सीढ़ी एल्गोरिदम को मॉडल किया गया है और कुछ व्यावहारिक सिफारिशें गार्सिया-पेरेज़ द्वारा सुझाई गई हैं। अधिक सामान्य सीढ़ी डिजाइनों में से एक (निश्चित-चरण आकारों के साथ) 1-अप-एन-डाउन सीढ़ी है। यदि प्रतिभागी एक पंक्ति में N बार सही प्रतिक्रिया करता है, तो उत्तेजना की तीव्रता एक चरण के आकार से कम हो जाती है। यदि प्रतिभागी गलत प्रतिक्रिया देता है तो उत्तेजना की तीव्रता एक आकार से बढ़ जाती है। सभी रनों के औसत मध्यबिंदु से एक सीमा का अनुमान लगाया जाता है। यह अनुमान, असम्बद्ध रूप से, सही दहलीज तक पहुंचता है।

बायेसियन और अधिकतम-संभावना प्रक्रियाएं
बायेसियन और अधिकतम-संभावना (एमएल) अनुकूली प्रक्रियाएं, पर्यवेक्षक के दृष्टिकोण से, सीढ़ी प्रक्रियाओं के समान व्यवहार करती हैं। अगले तीव्रता स्तर का चुनाव अलग तरीके से काम करता है, हालाँकि: प्रत्येक पर्यवेक्षक प्रतिक्रिया के बाद, इस और सभी पिछले उत्तेजना/प्रतिक्रिया जोड़े के सेट से संभावना की गणना की जाती है कि सीमा कहाँ स्थित है। अधिकतम संभावना के बिंदु को तब दहलीज के लिए सबसे अच्छा अनुमान के रूप में चुना जाता है, और अगले प्रोत्साहन को उस स्तर पर प्रस्तुत किया जाता है (चूंकि उस स्तर पर निर्णय सबसे अधिक जानकारी जोड़ देगा)। बायेसियन प्रक्रिया में, गणना में एक पूर्व संभावना को और शामिल किया जाता है। सीढ़ी प्रक्रियाओं की तुलना में, बायेसियन और एमएल प्रक्रियाओं को लागू करने में अधिक समय लगता है लेकिन उन्हें अधिक मजबूत माना जाता है। इस तरह की प्रसिद्ध प्रक्रियाएँ हैं क्वेस्ट, एमएल-कीट, और कोंटसेविच और टायलर की विधि।

परिमाण अनुमान
प्रोटोटाइपिक मामले में, लोगों को उत्तेजना के परिमाण के अनुपात में संख्याएँ निर्दिष्ट करने के लिए कहा जाता है। उनकी संख्याओं के ज्यामितीय माध्यों का यह मनोमितीय फलन अक्सर स्थिर, प्रतिकृति योग्य घातांक वाला स्टीवंस का शक्ति नियम है। हालाँकि संदर्भ कानून और प्रतिपादक को बदल सकते हैं, वह परिवर्तन भी स्थिर और अनुकरणीय है। संख्याओं के बजाय, अन्य संवेदी या संज्ञानात्मक आयामों का उपयोग एक उत्तेजना से मेल खाने के लिए किया जा सकता है और विधि तब परिमाण उत्पादन या क्रॉस-मॉडलिटी मिलान बन जाती है। संख्यात्मक परिमाण अनुमान में पाए गए उन आयामों के घातांक परिमाण उत्पादन में पाए जाने वाले घातांकों की भविष्यवाणी करते हैं। श्रेणीबद्ध एंकरों की प्रतिबंधित सीमा के कारण परिमाण अनुमान आम तौर पर बहु-श्रेणी प्रतिक्रियाओं की तुलना में साइकोफिजिकल फ़ंक्शन के लिए कम घातांक पाता है, जैसे कि लाइकेर्ट स्केल द्वारा दृष्टिकोण के पैमाने में आइटम के रूप में उपयोग किया जाता है।

यह भी देखें

 * व्यवहार तंत्रिका विज्ञान
 * गणितीय तंत्रिका विज्ञान
 * चिकित्सा भौतिकी
 * न्यूरोफिजिक्स
 * मनोध्वनिकी
 * शारीरिक मनोविज्ञान
 * समाजशास्त्र
 * दृष्टि विज्ञान

बाहरी संबंध

 * Link German website about a dissertation project with an animation about the staircase method (Transformed Up/Down Staricase Method)