El procesamiento de compuestos estimulares en juicios de causalidad

Nuestra investigación se centra en el estudio del aprendizaje de relaciones causales en las que un compuesto estimular es una causa fiable de un efecto. En dos experimentos, hemos contrastado las predicciones derivadas de los Modelos Asociativos de Rescorla y Wagner (1972) y Pearce (1994), y los Modelos Inductivos de Cheng y Novick (1992) y Novick y Cheng (2004). En claro contraste con la investigación previa sobre este tema, en nuestros experimentos, hemos utilizado una tarea de juicios de causalidad en la que la información sobre la presencia/ausencia de las causas potenciales y el efecto se presentó mediante muestras o agrupaciones de casos. Los resultados ponen de manifiesto que los mecanismos de aprendizaje involucrados en el procesamiento de compuestos podrían ser de origen asociativo.