女生怎么讲话男生会感觉是撒娇？
华沙，NTU心理学博士在读。UoG心理学研究方式硕士。BJFU心理学学士。这是一个很是好的问题。固然，我并不领会普宿世的「撒娇尺度」，可是经由过程统计方式，以及不雅测，任何人都可以很有用地猜测出心中的对象对于撒娇的判定尺度。
对于一位学过必然统计常识的人，很轻松地可以知道，这类问题出格合用于旌旗灯号检测论（Signal Detection Theory）。
旌旗灯号检测论是一种普遍应用于多个学科的统计方式。其特点就是可以避免简答的计较「准确率」导致的问题。经由过程旌旗灯号检测论，我们可以有用的区分不雅测者对于旌旗灯号自己的敏感（sensitivity）以及其判定倾标的目的（bias）。
我们举一个例子，题本家儿与良多存眷者都想知道这位心仪的男生可否识别出撒娇。可是我们也知道，每个人有着纷歧样的糊口和经验，他们可能：1. 因为曩昔经验（贝叶斯）而又纷歧样的敏感度，2. 也可能因为个别差别（会不会与异性交往）而不雅察能力分歧（仍是敏感度），3. 有些人的风险选择倾标的目的分歧，会有纷歧样的判定方式（好比出格谨严，这一点就是判定倾标的目的了）。是以，这些综合原因在一路，我们可以发现这样两位男性都可能有近似的准确率（接近 50%，根基就是瞎蒙）：1. 很灵敏，可是判定起来出格保守；2. 不咋灵敏，可是判定起来很随意。所以说，借使倘使纯真用准确率这个方式来判定，你的「撒娇对策」不见得可以或许放诸四海皆准（诶，你为什么要放诸四海？）。
二次宿世界大战中，科学有着必然的冲破。尤其是统计学。旌旗灯号检测论就是在这个阶段鼓起的。旌旗灯号检测论的亮点就是在于上面两个曲线。我们认为人在做判定的时辰，是基于一个尺度（特指 decision variable）。我们所接管的数据若是划分为旌旗灯号和噪音的话，在上面会有两个分布。噪音不含数据，我们一般认为在判定尺度轴上，从命平均值为 0，尺度差为 1 的正态分布。而旌旗灯号也从命不异尺度差，可是分歧平均值的正态分布。借使倘使对一小我，旌旗灯号出格光鲜，那么旌旗灯号分布就越远离噪音。这个距离我们界说为 dprime 或者叫 d‘。也就是前面说的敏感水平。而判定是有必然纪律的，这就是 beta 地点的 criterion。一小我会把他 beta 值以右的信息（强度大于 beta）的判定为旌旗灯号。经由过程数据阐发，我们可以反推出 d‘和 beta。具体算法嘛。。。
“can be calculated . . . by means of a mathematical procedure we will not discuss here” Goldstein’s (1996)
可是操纵在糊口中不是不成以。那我们利用旌旗灯号检测论的话，就需要把「撒娇行为」和「撒娇成果」进行如下划分。当然得说，这样的利用其实很是粗拙，最要命的处所是没有对于数据的参数性验证。最大的特点，就是我们会假设旌旗灯号和噪音分布有配合的尺度差。其次，我们得假设你的方针对象用了争夺的判定尺度（特指 decision variable）。
好比你真的撒娇了，他判定出来了，那就可以算当作击中。如斯放置。你可以如斯记实出你的日常生活中的「撒娇行为」，然后把这个 2x2 表格填上数字。然后按照如下公式计较：
d'=Z(hit rate) −Z(false alarm rate）
beta= exp((Z(false alarm rate）^2 - Z(hit rate)^2)/2)
alas！那这俩 Rate 是啥呢？hit rate 也就是击中率，界说就是呈现旌旗灯号时辰击中的数目，也就是 hit 数除以（hit 数 +miss 数）。虚报率也是如斯。
对了，有一些人出格准，次次 hit 可是根基不虚报（当然也有相反例子），几乎难以估计 z 分数时辰。这时辰我保举 Macmillan 和 Kaplan（1985）的矫正方式：将 0 替代为 0.5/ ，把 1 替代为( −0.5)/ 。此处 n 是总体旌旗灯号数和噪音数。
经由过程 excel，R，python，或者 matlab。你就可以对于旌旗灯号检测论进行估量啦！一般而言，d prime 太小申明敏感度低（怎么着也得有个 1 吧），而 beta 是判定的尺度。连系 beta 和 d prime，你就能知道你的撒娇对于这个对象的判定了！这样你可以有的放矢地，按照对方特点进行「撒娇」。
参考文献
Macmillan, N. A., & Kaplan, H. L. (1985). Detection theory analysis of group data: estimating sensitivity from average hit and false-alarm rates.Psychological bulletin,98(1), 185.
Stanislaw, H., & Todorov, N. (1999). Calculation of signal detection theory measures.Behavior research methods, instruments, & computers,31(1), 137-149.
