# Doble puntuació n-back: fórmules, exemples i calculadora

Canonical: https://romeoapps.app/ca/dual-n-back/dual-n-back-scoring/
Author: Roméo Gambino · Published: 2026-09-07 · Updated: 2026-09-08 · App: Dual N-Back (https://romeoapps.app/ca/dual-n-back/)

Comprèn els encerts, els errors i les falses alarmes a dual n-back. Comparar fórmules de puntuació amb un exemple treballat i una calculadora interactiva.

## Comenceu amb un flux i una regla de comparació

Dual n-back us demana que jutgeu la posició i el so per separat. Per a cada flux, un objectiu és un element que coincideix amb l'element exactament N torns abans. Una resposta és una pressió sobre el control corresponent dins de la finestra de resposta. El mateix torn pot contenir un objectiu en un flux, en tots dos o en cap. Abans d'interpretar un percentatge, establiu quin flux, quins girs elegibles i quina finestra de resposta descriu. Un percentatge sense la seva regla de recompte deixa de banda la informació que necessiteu per interpretar-lo.


## Els quatre possibles resultats

Un cop vol dir que has pressionat per a un partit real. Un error significa que s'ha passat un partit real sense la resposta requerida. Una falsa alarma significa que heu premut quan no hi havia cap coincidència a la distància requerida. Un rebuig correcte significa que no hi va haver partit i que no vas pressionar. Aquests quatre recomptes formen un registre complet de les comparacions elegibles en un sol flux. Descriuen els resultats, no les seves causes: una falsa alarma pot implicar confusió sobre N, un toc accidental o una decisió incerta. El comte sol no pot dir-te què va passar.


## Un exemple treballat: 100 comparacions elegibles

Imagineu una emissió amb 20 coincidències i 80 no coincidències. Identifiqueu correctament 16 partits, en perdeu 4, premeu incorrectament 8 no coincidències i deixeu 72 no coincidències correctament. Els quatre recomptes sumen 100: 16 + 4 + 8 + 72. Són valors d'ensenyament inventats, no resultats d'usuaris o un objectiu recomanat. Mantenir un exemple complet fa que sigui més fàcil veure com el mateix rendiment pot produir percentatges diferents sense que cap càlcul sigui aritmèticament incorrecte.

### 100 comparacions, quatre possibles resultats

Exemple de ficció per a un flux: 16 encerts, 4 faltes, 8 falses alarmes i 72 rebuigs correctes. Cada quadrat representa una comparació. Els colors agrupen els resultats; no mostren l'ordre d'una sessió real. Una alta precisió general pot amagar objectius perduts: mireu sempre els recomptes separats.


## La taxa d'èxits i la taxa de falses alarmes utilitzen denominadors diferents

La taxa d'èxits es divideix per totes les coincidències reals: 16 / (16 + 4) = 80%. La taxa de falses alarmes és de falses alarmes dividides per totes les no coincidències: 8 / (8 + 72) = 10%. No dividiu els dos recomptes per 100 i anomeneu-los aquestes taxes. Setze visites de 100 comparacions és la proporció de totes les comparacions que han acabat en un hit; és una quantitat diferent. Si no hi hagués coincidències reals, la taxa d'èxit no té denominador i no està definida. El mateix s'aplica a la taxa de falses alarmes si no hi ha hagut coincidències.


## La precisió general i la precisió activa responen a diferents preguntes

La precisió general compta amb dos tipus de resultats correctes: (encerts + rebuigs correctes) / totes les comparacions. L'exemple dóna (16 + 72) / 100 = 88%. Una altra regla, anomenada precisió activa a la calculadora, són les visites / (encerts + errors + falses alarmes). Exclou els rebuigs correctes, donant 16 / (16 + 4 + 8), aproximadament el 57,1%. Aquesta no és la mètrica estadística anomenada precisió, el denominador de la qual és hits + falses alarmes. Comproveu les definicions que ofereix l'aplicació o l'estudi abans de comparar un resultat mostrat amb qualsevol de les dues fórmules.


## Per què mai pressionar pot semblar enganyosament bo

Mantingueu les 20 coincidències de l'exemple i les 80 que no coincideixen, però imagineu-vos mai pressionar. Els recomptes es converteixen en 0 encerts, 20 errors, 0 falses alarmes i 80 rebuigs correctes. La precisió global és del 80%, tot i que es va perdre tots els partits. La precisió activa és del 0%, la taxa d'èxit és del 0% i la taxa de falses alarmes és del 0%. L'exemple demostra la importància del denominador; no implica que una aplicació atorgui necessàriament el 80% per no fer res. Una regla de puntuació sensible a l'objectiu pot tractar el mateix comportament de manera molt diferent.


## Proveu els recomptes sense confondre'ls amb el resultat d'una aplicació

La calculadora següent funciona en un sol flux. Els seus valors inicials reprodueixen l'exemple de comparació de 100. Canvieu un recompte per explorar les quatre fórmules o utilitzeu l'exemple de mai prémer per mantenir constant el nombre d'objectius mentre canvieu el patró de resposta. Els resultats amb denominador zero es mostren com a indefinits en lloc de convertir-se en silenci en una puntuació bona o dolenta. Aquesta és una eina d'ensenyament, no una importació de l'historial de l'aplicació, una reconstrucció de cada versió de l'aplicació o una avaluació clínica. Els valors romanen al vostre navegador.


## Llegeix la posició i el so abans de combinar-los

Calcula cada flux per separat quan els recomptes subjacents estiguin disponibles. Si combineu les reproduccions, decidiu si esteu agrupant els recomptes o fent una mitjana de percentatges. Aquests procediments poden diferir quan els denominadors són diferents. Per exemple, un flux amb 9 visites en 10 proves objectiu té un percentatge d'èxits del 90%, mentre que un altre amb 1 accés en 2 proves objectiu té un percentatge d'èxits del 50%. La seva mitjana simple és del 70%; la seva taxa d'èxit conjunta és de 10/12, aproximadament el 83,3%. Informeu quin càlcul heu utilitzat. Cap de les dues s'ha de substituir en silenci per l'altre.


## Una bona puntuació depèn de la configuració de la tasca

N, el nombre de reproduccions actives, el ritme, el nombre de proves elegibles, la freqüència objectiu i la fórmula de puntuació afecten el significat d'una puntuació. Un resultat d'una configuració diferent no és automàticament millor o pitjor que el vostre. Comproveu com es tracten els torns inicials sense historial suficient, si les coincidències simultànies necessiten dues respostes i si les respostes perdudes es compten per separat per flux. Per a comparacions al llarg del temps, mantingueu aquests paràmetres tan coherents com sigui pràctic i registreu els canvis en lloc de tractar tots els percentatges com a intercanviables.

### Llegiu la configuració abans de comparar les puntuacions

En aquesta pantalla de configuració capturada: 1 canvia el mode d'àudio; 2 canvis feedback immediat; 3 selecciona el nivell N; 4 selecciona el nombre de rondes. Compareu els resultats només després de comprovar aquestes condicions. Els nivells i les etiquetes disponibles poden variar segons la versió de l'aplicació i l'estat de compra.

![Configuració de l'aplicació en anglès que mostra Sense àudio, Comentaris instantanis, N-Level i Rounds.](https://romeoapps.app/assets/dnb-settings-capture-2026-09.png)
Captura de l'aplicació real · Setembre de 2026 · L'idioma de la interfície pot ser diferent · EN · 2026-09-06

[Configuració Dual N-Back a iPhone: àudio, comentaris i nivells](https://romeoapps.app/ca/dual-n-back/dual-n-back-settings-iphone/)

## La variabilitat és informació, no un diagnòstic

Una sessió pot variar segons l'atenció, la familiaritat amb els controls, les interrupcions o altres condicions. Una puntuació per si sola no estableix per què ha canviat, i aquí no hi ha cap base per assignar un efecte fix al son, la cafeïna o un dia en concret. Mireu diverses sessions comparables abans d'interpretar una tendència. Un altiplà no identifica un sostre biològic, i un resultat inferior no mostra per si sol una pèrdua de la capacitat de memòria general. Si una sessió se sent incòmoda o frustrant, una sessió més curta o una pausa és una opció pràctica més que una estratègia de puntuació garantida.


## Què cal guardar en un registre de pràctica senzill

Manteniu la data, N, reproduccions actives, ritme, recompte de proves elegibles i la fórmula utilitzada. Quan estigui disponible, mantingueu els quatre recomptes de resultats per a cada flux; llavors es poden recalcular les taxes sense endevinar-ne el denominador. Afegiu una nota breu sobre una interrupció o un canvi de configuració si us ajudarà a interpretar la sessió més tard. Un record personal pot ser motivador, però no és el mateix que un resultat típic. Alguns registres comparables són més informatius que una col·lecció de percentatges sense descripció de la tasca.

[Seguiment del progrés dual n-back: un registre de sessió pràctic](https://romeoapps.app/ca/dual-n-back/dual-n-back-progress-log/)

## Què poden i no poden establir aquests números

Aquestes puntuacions descriuen les respostes a una tasca concreta sota regles particulars. La millora en aquesta tasca no és, per si mateixa, un augment mesurat del coeficient intel·lectual o una prova d'un millor rendiment a l'escola o a la feina. La guia de recerca explica la distinció entre guanys de pràctica i transferència a altres resultats. Utilitzeu les puntuacions per entendre les vostres respostes i les regles de l'exercici. Per obtenir el resultat real de la sessió, consulteu les definicions i el desglossament per flux que mostra l'aplicació; la calculadora està allà per fer que l'aritmètica sigui transparent.

[La formació dual n-back funciona? El que realment diu l'evidència](https://romeoapps.app/ca/dual-n-back/does-dual-n-back-work/)

## Preguntes

### Què és una falsa alarma a n-back?

Una resposta quan no hi havia cap coincidència a la distància N-back requerida. Descriu un resultat; el recompte per si sol no determina si la causa va ser endevinació, confusió o un toc accidental.

### Per què la mateixa sessió pot mostrar un 88% i un 57,1%?

Les fórmules poden utilitzar diferents denominadors. En l'exemple treballat, la precisió global és (16 + 72) / 100 = 88%, mentre que la precisió activa és de 16 / (16 + 4 + 8), aproximadament el 57,1%.

### La calculadora reprodueix la puntuació de la meva aplicació?

Il·lustra quatre fórmules explícites per a un flux. El resultat de l'aplicació que es mostra pot utilitzar diferents regles d'elegibilitat o combinar diversos fluxos. Comproveu les definicions de l'aplicació abans de comparar.

### Què passa quan un denominador és zero?

Aquesta taxa no està definida. La calculadora mostra un resultat indefinit en lloc de tractar les observacions que falten com a rendiment perfecte o fallat.

## Més lectura

- Kane et al. (2007), Working memory, attention control, and the n-back task, Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition — https://doi.org/10.1037/0278-7393.33.3.615
- Cowan (2010), The Magical Mystery Four: How is working memory capacity limited, and why?, Current Directions in Psychological Science — https://doi.org/10.1177/0963721409359277
- scikit-learn documentation — classification metrics and confusion matrices (mathematical definitions) — https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#classification-metrics