<div dir="ltr"><div>Dear colleagues,<br> <br>We have developed a new R package, called 
grtools, that can be used to analyze psychophysical data to determine 
the independence and separability of perceptual dimensions. The analyses
 use general recognition theory (GRT; a.k.a multidimensional signal 
detection theory) to test for perceptual independence and separability 
while controlling for the influence of decisional processes.<br><br>We 
designed the package to be easy to use for non-experts. Thus, full 
analyses can be performed through only a couple of commands.<br><br>grtools provides functions for the following analyses:<br><br></div>1.
 Model-based analyses of separability and independence using the 
GRT-wIND (GRT with INdividual Differences) model of identification data.<br><br>2. Model-based analyses of separability and independence using traditional GRT models of identification data.<br><br>3. Summary statistics analyses (i.e., Kadlec's MSDA) of identification data.<br><br>4. Summary statistics analyses of data from the Garner filtering task.        <br><br>For more information and instructions on how to install the package, please visit the following page:<br><br><a href="https://github.com/fsotoc/grtools" target="_blank">https://github.com/fsotoc/grtools</a><br><br>Best,<br><br><br>Fabian A. Soto<br>F. Gregory Ashby<br clear="all"><br clear="all"><br>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr">Fabian A. Soto<br>Postdoctoral Researcher<br>Department of Psychological and Brain Sciences<br>University of California Santa Barbara<br>Santa Barbara, CA 93106<br>E-mail: <a href="mailto:fabian.soto@psych.ucsb.edu" target="_blank">fabian.soto@psych.ucsb.edu</a><br>Website: <a href="http://people.psych.ucsb.edu/soto/fabian/" target="_blank">http://people.psych.ucsb.edu/soto/fabian/</a></div></div></div></div>
</div>