我坐在一个相当复杂的任务上，我不确定在这里使用哪种方法。

对于大学课程，我们正在咨询一位向人们展示如下图像的心理学家：

任务是

• a) 找出哪颗钻石的颜色与其他的不同。这需要一段称为“选择时间”的时间

• b) 找出钻石的哪一面被削掉了。这需要一段称为“辨别时间”的时间

• c) 通过单击鼠标左键或右键报告缺失边缘的一侧。

现在，我们只能测量总反应时间，即选择加辨别时间，因为我们不知道一个人的总反应时间中有多少用于搜索或辨别。

但我们实际上只对选择时间感兴趣，这 a)是上面列表的一部分。这就是我们额外进行以下实验的原因：在向人们展示图片之前，我们让一个小方块（称为“提示”）在目标钻石将出现的位置闪现。该人将知道目标钻石出现在什么位置。通过这个我们希望消除选择时间，从而只测量部分b)，识别时间。但请注意，我们仍然对选择时间感兴趣，而不是歧视时间。

所以我们的数据集由 16 个人组成，每个人的反应时间约为 360 张图片。其中大约一半没有闪烁的小“提示”方块（这意味着总反应时间包括选择时间），另一半有闪烁的方块（仅测量辨别时间）。

我们的主要兴趣是选择时间的分布。

我们听到了一些关键词，我们可以使用哪种方法来提取选择时间。一个是“分布的反卷积”，然后我们听说了“快速傅里叶变换”，我们还不确定如何使用它。从有提示的反应时间中简单地减去没有提示的反应时间可能有效，但我们不知道如何将这些反应时间配对。

我知道这听起来令人困惑，但我希望我可以让我们的任务更加清晰。如果某些事情没有正确解释，我当然可以澄清。

如果您对此处可能适合哪种方法有任何建议，我们将不胜感激。