來，根據戀人的特點進行「精準撒嬌」

女生怎么講話男生會覺得是撒嬌？

圖片：《撒嬌女人最好命》

女生怎么講話男生會感覺是撒嬌？

華沙，NTU心理學博士在讀。UoG心理學研究方式碩士。BJFU心理學學士。

這是一個很是好的問題。固然，我并不領會普宿世的「撒嬌尺度」，可是經由過程統計方式，以及不雅測，任何人都可以很有用地猜測出心中的對象對于撒嬌的判定尺度。

對于一位學過必然統計常識的人，很輕松地可以知道，這類問題出格合用于旌旗燈號檢測論（Signal Detection Theory）。

旌旗燈號檢測論是一種普遍應用于多個學科的統計方式。其特點就是可以避免簡答的計較「準確率」導致的問題。經由過程旌旗燈號檢測論，我們可以有用的區分不雅測者對于旌旗燈號自己的敏感（sensitivity）以及其判定傾標的目的（bias）。

我們舉一個例子，題本家兒與良多存眷者都想知道這位心儀的男生可否識別出撒嬌。可是我們也知道，每小我有著紛歧樣的糊口和經驗，他們可能：1. 因為曩昔經驗（貝葉斯）而又紛歧樣的敏感度，2. 也可能因為個別差別（會不會與異性交往）而不雅察能力分歧（仍是敏感度），3. 有些人的風險選擇傾標的目的分歧，會有紛歧樣的判定方式（好比出格謹嚴，這一點就是判定傾標的目的了）。是以，這些綜合原因在一路，我們可以發現這樣兩位男性都可能有近似的準確率（接近 50%，根基就是瞎蒙）：1. 很靈敏，可是判定起來出格保守；2. 不咋靈敏，可是判定起來很隨意。所以說，借使倘使純真用準確率這個方式來判定，你的「撒嬌對策」不見得可以或許放諸四海皆準（誒，你為什么要放諸四海？）。

二次宿世界大戰中，科學有著必然的沖破。尤其是統計學。旌旗燈號檢測論就是在這個階段鼓起的。旌旗燈號檢測論的亮點就是在于上面兩個曲線。我們認為人在做判定的時辰，是基于一個尺度（特指 decision variable）。我們所接管的數據若是劃分為旌旗燈號和噪音的話，在上面會有兩個分布。噪音不含數據，我們一般認為在判定尺度軸上，從命平均值為 0，尺度差為 1 的正態分布。而旌旗燈號也從命不異尺度差，可是分歧平均值的正態分布。借使倘使對一小我，旌旗燈號出格光鮮，那么旌旗燈號分布就越遠離噪音。這個距離我們界說為 dprime 或者叫 d‘。也就是前面說的敏感水平。而判定是有必然紀律的，這就是 beta 地點的 criterion。一小我會把他 beta 值以右的信息（強度大于 beta）的判定為旌旗燈號。經由過程數據闡發，我們可以反推出 d‘和 beta。具體算法嘛。。。

“can be calculated . . . by means of a mathematical procedure we will not discuss here” Goldstein’s (1996)

可是操縱在糊口中不是不成以。那我們利用旌旗燈號檢測論的話，就需要把「撒嬌行為」和「撒嬌成果」進行如下劃分。當然得說，這樣的利用其實很是粗拙，最要命的處所是沒有對于數據的參數性驗證。最大的特點，就是我們會假設旌旗燈號和噪音分布有配合的尺度差。其次，我們得假設你的方針對象用了爭奪的判定尺度（特指 decision variable）。

好比你真的撒嬌了，他判定出來了，那就可以算當作擊中。如斯放置。你可以如斯記實出你的日常糊口中的「撒嬌行為」，然后把這個 2x2 表格填上數字。然后按照如下公式計較：

d'=Z(hit rate) ?Z(false alarm rate）

beta= exp((Z(false alarm rate）^2 - Z(hit rate)^2)/2)

alas！那這倆 Rate 是啥呢？hit rate 也就是擊中率，界說就是呈現旌旗燈號時辰擊中的數目，也就是 hit 數除以（hit 數 +miss 數）。虛報率也是如斯。

對了，有一些人出格準，次次 hit 可是根基不虛報（當然也有相反例子），幾乎難以估計 z 分數時辰。這時辰我保舉 Macmillan 和 Kaplan（1985）的矯正方式：將 0 替代為 0.5/ ，把 1 替代為( ?0.5)/ 。此處 n 是總體旌旗燈號數和噪音數。

經由過程 excel，R，python，或者 matlab。你就可以對于旌旗燈號檢測論進行估量啦！一般而言，d prime 太小申明敏感度低（怎么著也得有個 1 吧），而 beta 是判定的尺度。連系 beta 和 d prime，你就能知道你的撒嬌對于這個對象的判定了！這樣你可以有的放矢地，按照對方特點進行「撒嬌」。

參考文獻

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.

發表于 2019-03-05 21:12
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