Genelleştirilmiş Eşleşme Yasası
Generalized Matching Law
Tanım
Edimsel koşullamada, iki farklı pekiştirme alternatifine yönelen davranış oranlarının, bu alternatiflerin sağladığı pekiştirme oranlarına matematiksel olarak nasıl katlandığını açıklayan güç fonksiyonu formülü.
Örnek Vaka / Uygulama
Laboratuvar ortamında iki kollu bir eşik-zamanlı düzenekte güvercinlerin gagalama oranları incelenirken, A düğmesinden gelen pekiştirme oranı B'nin iki katı olmasına rağmen güvercinin A'yı tercih etme oranı 1.5 katında kalıyorsa, bu durum $b$ parametresinin 1'in altında olduğunu (yetersiz duyarlılık) ve genelleştirilmiş eşleşme yasası denklemiyle hassasiyetle modellenebileceğini gösterir.
Derin Analiz
Deneysel analiz ve davranış bilimlerinde, Richard Herrnstein tarafından geliştirilen orijinal eşleşme yasasının, duyarlılık (sensitivity) ve önyargı (bias) parametreleriyle genişletilmiş halidir. $y = ab^x$ (veya literatürdeki yaygın formülasyonuyla üslü fonksiyon $y = ax^b$) biçimindeki güç fonksiyonu, organizmanın pekiştireç oranlarındaki değişikliklere ne ölçüde duyarlı olduğunu ($b$ üssü) ve alternatiflerden birine karşı doğuştan ya da geçmiş yaşantılara dayanan doğal bir eğilimini / tercihini ($a$ katsayısı) modellendirir. Eğer $b = 1.0$ ve $a = 1.0$ ise model, standart eşleşme yasasına indirgenir; ancak $b < 1.0$ durumu 'yetersiz duyarlılık' (undermatching), $b > 1.0$ durumu ise 'aşırı duyarlılık' (overmatching) olarak klinik ve deneysel veri analizlerinde karşılık bulur.
Etimoloji
Karıştırmayın
Orijinal Eşleşme Yasası (Matching Law) ile karıştırılır; temel fark, orijinal yasanın önyargı ve duyarlılık parametrelerini sabitleyip ideal bir oran öngörmesi, genelleştirilmiş yasanın ise bu parametreleri serbest bırakarak gerçek dünya verilerindeki sapmaları açıklamasıdır.