dynConfiR: El paquete R para modelos de muestreo secuencial de la confianza en decisiones

La modelización de los tiempos de respuesta mediante modelos de muestreo secuencial tiene una larga historia. Debido a que las elecciones, los juicios de confianza y los tiempos de reacción están estrechamente ligados en las decisiones perceptivas, parece natural modelar simultáneamente estas tres variables resultado de una decisión. En el paquete dynConfiR, implementamos varios modelos de muestreo secuencial de elección, tiempo de respuesta y confianza en la decisión en R. Este artículo ofrece una visión general del paquete, que proporciona funciones de densidad de probabilidad así como funciones de alto nivel para ajustar parámetros a datos empíricos, predicción de distribuciones de tiempo de reacción y respuesta, y simulación de conjuntos de datos artificiales. Describimos la especificación matemática de los modelos implementados y damos una descripción detallada de las funciones de verosimilitud implementadas. Además, esbozamos el flujo de trabajo para aplicar el modelo a datos empíricos paso a paso: preprocesamiento de datos, ajuste del modelo, predicción del modelo, comparación cuantitativa de modelos, y evaluación visual de las predicciones del modelo. Finalmente, presentamos resultados de un análisis de recuperación de parámetros y evaluamos la precisión en el cálculo de densidades de probabilidad, ilustrando la fiabilidad de los cálculos implementados. Ofreciendo usabilidad intuitiva y alta flexibilidad, el paquete está dirigido a investigadores en los campos de la toma de decisiones y la confianza, y no requiere habilidades de programación a nivel experto.