La loi généralisée de l’appariement : une simulation de Monte-Carlo

Pier-Olivier Caron

Resumen


La loi généralisée de l’appariement (LGA) est un modèle descriptif conceptualisant le ratio des réponses en fonction du ratio des renforçateurs (Baum, 1974). Les résultats des études montrent généralement une sensibilité autour de 0,80 et des variances expliquées (r2) supérieures à 0,80 (Davison & McCarthy, 1988). Les r2 très élevés de la LGA suggèrent la présence de contraintes inhérentes à la plupart des situations opérantes. Dans un programme de renforcement concurrent à intervalle variable, par exemple, la quantité de renforçateurs ne peut surpasser la quantité de comportements émis. L’objectif de la présente étude est de simuler les résultats de la LGA lorsque cette contrainte est implantée à des échantillons pseudoaléatoires. Au total, seize conditions sont répliquées 1 500 fois, représentant 24 000 essais. Les résultats montrent que la LGA obtient en moyenne un r2 de 47 %, une sensibilité de 0,60 et un biais nul. Les résultats suggèrent que des r2 de 0,62, 0,80 et 0,97 sont qualifiables, respectivement, de petite, moyenne et forte différence comparativement à 0,47. La perspective de la présente étude est comparée aux simulations de McDowell (2004) et des pistes de recherche futures sont présentées.

Palabras clave


loi de l’appariement, variance expliquée, simulation, Monte-Carlo, fonction de feedback

Texto completo:

PDF