Ein Vergleich von sequentiellen Stichprobenmodellen für Zwei-Wahl-Reaktionszeiten.

Die Autoren bewerteten 4 sequentielle Stichprobenmodelle für Zwei-Wahl-Entscheidungen – das Wiener Diffusionsmodell, das Ornstein-Uhlenbeck (OU) Diffusionsmodell, das Akkumulator-Modell und das Poisson-Zähler-Modell – indem sie diese auf die Verteilungen der Reaktionszeiten (RT) und Genauigkeitsdaten aus 3 Experimenten anpassten. Jedes der Modelle wurde mit Annahmen zur Variabilität über die Versuche hinweg hinsichtlich der Rate der Beweissammlung aus Stimuli, der Werte der Reaktionskriterien und dem Basis-RT über die Versuche erweitert. Obwohl es erhebliche Modellähnlichkeiten gab, wurden empirische Bedingungen identifiziert, unter denen die Modelle unterscheidbare unterschiedliche Vorhersagen machen. Die besten Erklärungen der Daten lieferten das Wiener Diffusionsmodell, das OU-Modell mit klein- bis mäßigem Zerfall und das Akkumulator-Modell mit längerfristig verteilten (exponentiellen) Kriterien, wobei letzteres jedoch nicht in der Lage war, Fehler-RTs zu produzieren, die kürzer als korrekte RTs sind. Die Beziehung zwischen diesen Modellen und 3 neueren, neuronalen inspirierten Modellen wurde ebenfalls untersucht.