信號檢測理論

信號檢測理論或信號檢測理論是衡量區分含有信息的模式（在生物體內稱為刺激，在機器內稱為信號）和分散信息的隨機模式（稱為噪聲，由背景刺激和檢測機器的隨機活動以及操作員的神經系統組成）的能力。

在電子學領域，信號恢復是將這種模式從偽裝的背景中分離出來。

根據該理論，有一些決定因素決定了檢測系統將如何檢測信號，以及其閾值水平將在哪里。該理論可以解釋改變閾值將如何影響辨別能力，往往暴露出系統對其所針對的任務、目的或目標的適應程度。當探測系統是一個人時，諸如經驗、期望、生理狀態（如疲勞）和其他因素等特征會影響所應用的閾值。例如，由于標準較低，戰時的哨兵可能比和平時期的哨兵更容易探測到較弱的刺激，然而他們也可能更容易將無害的刺激視為威脅。

探測理論的大部分早期工作是由雷達研究人員完成的。到1954年，該理論在理論方面得到了充分的發展，如Peterson、Birdsall和Fox所描述的，而心理學理論的基礎是由Wilson P. Tanner、David M. Green和John A. Swets，也是在1954年。信號檢測理論在1966年由John A. Swets和David M. Green用于心理物理學。Green和Swets批評了傳統的心理物理學方法，認為它們無法區分受試者的真實敏感性和他們（潛在的）反應偏差。

信號檢測理論在許多領域都有應用，如任何類型的診斷學、質量控制、電信和心理學。這個概念類似于科學中使用的信噪比和人工智能中使用的混淆矩陣。它也可用于報警管理，在這種情況下，將重要的事件與背景噪音分開是很重要的。

當心理學家想測量我們在不確定條件下的決策方式時，就會使用信號檢測理論（SDT），例如我們在霧天或目擊者識別過程中如何感知距離。SDT假設決策者不是一個被動的信息接受者，而是一個主動的決策者，在不確定的條件下做出困難的知覺判斷。在有霧的情況下，我們被迫決定一個物體離我們有多遠，這完全是基于視覺刺激，而視覺刺激又受到霧氣的影響。由于物體的亮度，如交通燈，被大腦用來辨別物體的距離，而大霧降低了物體的亮度，所以我們認為物體比實際距離遠得多（參見決策理論）。根據SDT，在目擊者辨認過程中，證人是根據他們對嫌疑人的熟悉程度來決定嫌疑人是否是罪犯的。

為了將信號檢測理論應用于刺激物存在或不存在的數據集，觀察者將每個試驗歸類為刺激物存在或不存在，試驗被分類為四類之一。

根據這些類型試驗的比例，可以用敏感性指數d'和A'等統計量獲得敏感性的數值估計，用c和β等統計量估計反應偏差。

信號檢測理論也可以應用于記憶實驗，即在研究清單上提出項目供以后測試。

信號檢測理論在人類和動物中都有廣泛的應用。

從概念上講，敏感性是指從背景事件中發現目標刺激存在的難易程度。例如，在識別記憶范式中，如果有更長的時間來研究要記住的單詞，就會更容易識別以前看到或聽到的單詞。