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Les stratégies les plus populaires pour capturer les jugements subjectifs des humains impliquent la construction d'une échelle de mesure relative unidimensionnelle, représentant des préférences ou des jugements concernant un ensemble d'objets ou de conditions. Cela est généralement réalisé par le biais d'une notation directe, soit sous forme d'échelle de Likert ou d'échelle cardinale, soit par des jugements comparatifs en paires. Dans ce sens, l'utilisation de comparaisons par paires devient de plus en plus courante en raison de la simplicité de cette procédure expérimentale. Cependant, cela nécessite une analyse de données non triviale pour agréger les rangs de comparaison en une échelle de qualité et analyser les résultats, afin de tirer pleinement parti des données collectées. Cet article explique le processus de traduction des données par paires en une échelle de mesure, discute des avantages et des inconvénients de telles méthodes d'échelle et présente un logiciel disponible publiquement sous Matlab. Nous améliorons les méthodes d'échelle existantes en introduisant une analyse, fournissant des méthodes pour calculer des intervalles de confiance et des tests, et en introduisant une prior, ce qui réduit l'erreur d'estimation lorsque le nombre d'observateurs est faible. La plupart de nos exemples se concentrent sur l'évaluation des images.
Pérez‐Ortiz et al. (Mon,) ont étudié cette question.