Correlation perception in scatterplots is invariant to dot size
Notice bibliographique
Résumé
To determine the extent to which the perception of Pearson correlation r in a scatterplot depends on its appearance, we examined the effect of dot size on discrimination and magnitude estimation. Scatterplots were formed of 48 solid black dots on a white background, with axes 6.5 cm by 6.5 cm, and distribution standard deviations 1.3 cm. Observers (N=18) were tested via a within-observer design involving five conditions: dot diameters of 1 mm, 3 mm, 5 mm, 8 mm, and a mix of these sizes. Viewing distance was 67 cm. The methodology was that of Rensink and Baldridge (2010). In the discrimination task, observers were asked to select the plot with the higher perceived correlation; the just noticeable difference (JND) was measured at three base correlations (0.3, 0.6, 0.9). In the magnitude estimation task, observers adjusted a test plot until its perceived correlation was midway between those of two reference plots. The discrimination task was sandwiched between two sets of estimation tasks. All conditions were counterbalanced by base correlations and dot size, using a Latin square. The resulting JNDs were slightly higher than those reported by Rensink and Baldridge (2010) and Rensink (2017), but were still strongly linear functions of correlation (R^2=0.97); the Fechner assumption of equal perceived difference for each JND was also supported. Importantly, neither discrimination nor estimation were significantly affected by dot size. This further supports the proposal (Rensink, 2017) that perceived correlation in scatterplots is based not on the physical appearance of the scatterplot, but on a more abstract quantity, such as the shape of the probability density function derived from the locations of the dots in the image.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».