60 https://www.uni-bremen.de/forschungsmethoden-und-kognitive-psychologie/r-pakete/driftdm an R package for fitting diffusion models in a user-friendly way de Universität Bremen Tue, 11 Aug 2026 23:11:23 +0200 Tue, 11 Aug 2026 23:11:23 +0200 Universität Bremen content-645792 Tue, 08 Apr 2025 17:13:21 +0200 https://www.uni-bremen.de/forschungsmethoden-und-kognitive-psychologie/r-pakete/driftdm#c645792 <p>... ist ein R-Paket, das dabei helfen soll, Drift-Diffusions-Modelle (DDMs) einfach anzuwenden. Es wurde auf Basis eigener Erfahrungen mit den typischen Anforderungen bei der Schätzung solcher Modelle entwickelt und ist somit ideal für Wissenschaftler*innen geeignet, die sich für psychologische Fragestellungen interessieren. Im Gegensatz zu anderen „ready-to-use“-Softwarepaketen, wie dem bekannten und weit verbreiteten <a href="https://www.psychologie.uni-heidelberg.de/projekt/fast-dm/" target="_blank" title="Öffnet externen Link in neuem Fenster">fast-dm</a>, ermöglicht das Paket auch die Schätzung sogenannter nicht-stationärer DDMs. Solche nicht-stationären DDMs zeichnen sich durch zeitabhängige Parameter aus, wie beispielsweise eine zeitabhängige Drift-Rate.</p> <p>Das Paket bietet essenzielle Werkzeuge für Standardanalysen und enthält bereits diverse vorgefertigte Modelle. Dazu gehören das Standard-Diffusionsmodell nach Ratcliff (1978), das Diffusion Model for Conflict Tasks nach Ulrich et al. (2015) sowie das Shrinking Spotlight Model nach White et al. (2011). Darüber hinaus können Nutzer*innen flexibel eigene Modelle erstellen oder bestehende Modelle anpassen. In der Graphik unten sieht man den qualitativen Modelfit des Diffusion Models for Conflict Tasks, nachdem es an die Daten einer Simon-Aufgabe angepasst wurde.</p> <p>Weitere Informationen zu <strong>dRiftDM</strong> finden sich <a href="https://bucky2177.github.io/dRiftDM/" target="_blank" title="Öffnet externen Link in neuem Fenster">hier</a>.</p> Content