Или можно обратиться к 2АВВ, взяв за меру чувствительности свободный член уравнения (32). Однако часто возникает вопрос, что делать в том случае, когда проверка отвергает предположение о нормальности? Существует ли какая-либо простая скалярная мера чувствительности, применимая при любых f(X/S) и f(X/N)? Такая мера действительно существует: площадь под кривой РХ. Интуитивно эта мера представляется весьма удачной. Она универсальна (применима к любой РХ) и всегда позволяет сказать, в каком сигнальном стимуле, S1 или S2, сигнал более обнаруживаем (в сопоставлении с одним и тем же N). Но у этой меры (обозначим ее U, см. рис. 16) есть существенный недостаток — для ее вычисления необходимо знать достаточно много точек РХ.

Допустим, однако, что для некоторой пары <N> и <S> было проведено подробное исследование и вычислена мера U. Пусть теперь мы используем теже <S> и<N> в методе 2АВВ. Мы провели всего один эксперимент и получили (с точностью до статистических вариаций) следующий результат:

Результаты показывают, что выбор является несмещенным: р(Н) = p(CR). Мы знаем, что в этом случае общая вероятность правильного ответа Р(С) (см. формулу (26)) равна р. Удивительное соотношение между "Да-Нет" и 2АВВ, о котором идет речь, состоит в том, что если изложенная модель обнаружения верна, то должно быть U = р. Другими словами: в несмещенном случае P(C)2ABB = U"Да-Нет". Таким образом, в качестве хорошей и простой (пожалуй, самой простой) меры чувствительности в 2АВВ может использоваться процент правильных ответов Р(С).