Mesure attentionnels préjugés pour menace les enfants et les adultes

Analyses statistiques Il existe plusieurs analyses statistiques possibles qui peuvent être faites avec les données produites par la méthodologie de l'écran tactile. Utilisez SPSS ou autre logiciel de statistiques pour analyser les données. Les études originales à l'aide de la tâche de détection de l'écran tactile utilisé inter-sujets des dessins où chaque participant a été assigné au hasard à un groupe expérimental de 3,5. Si c'est le cas, les enquêteurs doivent calculer le temps d'attente moyen pour détecter les stimuli cibles sur tous les essais utilisables (comme indiqué dans le protocole). Cela produit un seul point de données pour chaque participant. Les données peuvent ensuite être saisis comme variable dépendante dans une analyse de variance standard avec la catégorie cible comme facteur inter-sujets. Alternativement, les chercheurs peuvent choisir d'utiliser un design intra-sujets avec les participants de recevoir toutes les conditions expérimentales. Dans ce cas, les chercheurs doivent veiller à counterbalance / tirer au hasard l'ordre des tâches, en tant que participants ont tendance à aller plus vite sur des essais répétés. Les chercheurs peuvent utiliser les mêmes méthodes statistiques décrites ci-dessus pour la conception inter-sujets en utilisant une analyse de variance à mesures répétées. Alternativement, un avantage d'une conception intra-sujets est que les chercheurs peuvent calculer un score de polarisation, qui est généralement un score de différence qui représente un biais pour certains types de stimuli. Par exemple, un score de polarisation pour les visages menaçant peut être calculée en soustrayant le temps d'attente moyen pour détecter des visages en colère de latence moyenne à détecter des visages heureux 10. Dans ce cas, des scores positifs indiquent un biais pour les menaces, et les scores négatifs indiquent un biais pour les non-menaces. Dans certains cas, les chercheurs peuvent choisir d'utiliser soumet au sein-modèles où les participants effectuent plusieurs conditions expérimentales en une seule session de test. Dans ces cas, les chercheurs peuvent choisir d'utiliser des effets mitigés analyses de variance pour analyser les données au niveau des procès à la placede l'analyse d'un point moyenné de données unique pour chaque participant. En utilisant toutes les données soulignent la place d'un seul moyen, modèles mixtes prennent en compte les différences individuelles dans le comportement d'un des participants au cours de nombreux essais, en réduisant le risque d'erreur 12-14. Enfin, il est intéressant de noter que monté sur la tête ou de la technologie eye-tracking bureau monté peuvent être utilisés en combinaison avec l'écran tactile paradigme de détection visuelle de capturer fixations exactes comme la recherche des participants pour les stimuli cibles. Eye-tracking produit plus de latence suffit de toucher l'écran-il produit aussi des données sur la latence d'abord fixer la cible, fixations totales et le temps de fixation de chaque distracteur avant le premier fixateur de la cible, et la latence de la première fixation à faire une réponse comportementale 11. En différenciant entre ces mesures, les chercheurs peuvent lever l'ambiguïté sur les mécanismes potentiels qui animent la détection rapide. Par exemple, une perceptionavantage pour les stimuli cibles peut être examinée par l'analyse de la latence de premiers stimuli cibles de faire une fixation. Si il ya un avantage de perception pour certains stimuli par rapport aux autres, la latence d'abord fixer ces objectifs devrait être plus rapide que pour d'autres objectifs. Un utomaticity de la recherche, ou "sortir", peut également être mesurée à l'aide d'un oculomètre en examinant le nombre de distracteurs chaque participant une fixation avant qu'ils n'atteignent la cible. Si la recherche se fait automatiquement pour certains stimuli cibles, les participants doivent scanner moins de distraction avant d'atteindre ces objectifs. Un oculomètre peut également être utilisé pour examiner l'efficacité de comportement répondre, mesurer la latence, de toucher l'écran à partir du moment le participant fait une fixation abord la cible. Si il ya un avantage à répondre du comportement de certains stimuli cibles, les participants devraient être plus rapide de faire une réponse comportementale (par exemple, toucher une cible à l'écran) après fixateur premier de ces objectifs. Les modèles mixtes peuvent être used pour analyser les données de poursuite oculaire de sorte que chaque fixation peut être utilisé dans les analyses. Les modèles de détection chez les enfants et les adultes d'âge préscolaire Des recherches antérieures en utilisant le paradigme de détection de l'écran tactile à la fois enfants et adultes participants a montré de façon constante que les participants de tous les âges de détecter les stimuli menaçant plus rapidement que les stimuli non menaçants. Dans le document d'origine en utilisant la procédure, les auteurs ont examiné la détection des serpents contre divers stimuli non menaçants (fleurs, des grenouilles, et les chenilles respectivement). Dans la procédure de l'expérience 1, les participants soit détecté un seul serpent parmi les 8 fleurs ou une seule fleur parmi les 8 serpents sur chaque procès ultérieur. Les participants détectés serpents plus rapidement que les fleurs, et les adultes détectés tous les stimuli plus rapidement que les enfants. Une deuxième expérience serpents à un animal qui ressemble de près de serpents grenouilles rapport. Encore une fois, les participants ont détecté l'serpents beaucoup plus rapidement que les grenouilles et les adultes de déceler toutes les cibles plus rapidement que les enfants. Enfin, une troisième expérience a comparé la détection des serpents à un autre animal qui est en forme de serpent chenilles. Encore une fois, les deux groupes d'âge détectés serpents plus rapidement que les chenilles, mais l'effet était significatif que pour les enfants de 3 (Figure 1). Figure 1 représente les données recueillies pour 3 ans et les adultes dans les expériences 1-3, et a été modifié depuis LoBue & DeLoache (2008) 3. Dans les trois expériences, trois ans détectés stimuli menaçants (serpents) significativement plus rapide que divers stimuli non menaçante (fleurs, des grenouilles, et les chenilles respectivement). Adultes présentaient le même profil, mais les résultats ne sont significatives que pour les expériences 1 et 2 (fleurss, les grenouilles). Ce chiffre a été modifié depuis LoBue & DeLoache (2008) 3. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure. Ensemble, ces résultats montrent que le paradigme de l'écran tactile montre un avantage pour avoir menacé sur non menaçante stimuli le même avantage signalé dans la recherche précédente. En outre, le paradigme de l'écran tactile produit les mêmes schémas de répondre à travers de multiples groupes d'âge, y compris les adultes et les enfants d'âge préscolaire 3-5. Comparaison entre paradigmes Comment les résultats obtenus par la procédure de l'écran tactile de comparer les résultats obtenus par l'adulte sur une touche, la détection paradigme classique? Une étude a récemment cherché à reproduire les méthodes bouton-presse 1 et écran tactile 3 dans les sujets de comparer les modèles derépondre à travers ces deux paradigmes 15. Dans l'étude, un groupe d'adultes réalisée à la fois les tâches de détection bouton de la presse et de détection à écran tactile exactement, et les résultats ont été comparés. Comme prévu, dans les deux paradigmes, les participants détectés cibles menaçantes (serpents, araignées) plus rapidement et avec précision (par exemple, ils ont fait moins d'erreurs) que les non-menaçant cibles (fleurs, champignons), des études antérieures utilisant les deux paradigmes. Ces résultats montrent que le paradigme de l'écran tactile produit en effet le même type de résultats que la procédure sur une touche, classique, 3-4,15, ce qui suggère que des différences mineures entre les paradigmes (des stimuli, nombre d'essais, etc) ne changent pas la tendance générale des résultats par rapport à la détection de menace contre des stimuli non menaçants. Malgré ces similitudes, il y avait aussi une différence importante dans les résultats dignes de mention. Dans la procédure bouton-presse, croissant offertg la taille de la matrice de 4 à 9 photos ralenti détection de cibles non menaçants, tandis que la détection de cibles menaçantes était tout aussi rapide quelle que soit la taille ensemble. Aucune interaction n'a été trouvée pour le paradigme de l'écran tactile et la détection de cibles menaçantes et non menaçante a été plus lente en augmentant la taille de la matrice de 4 à 9 photos. En outre, il y avait peu de relation entre la réponse dans une tâche et répondre à l'autre selon une analyse de corrélation. Ainsi, les chercheurs doivent garder à l'esprit que, bien que la tendance générale de la détection des résultats plus rapides de menacer par rapport aux non-menaçants stimuli était le même entre les paradigmes, il est encore difficile de savoir si les procédures mesurent la même processus sous-jacent 15 (figure 2). La figure 2 représente la Collecte de données d des adultes (et a été modifié à partir de la figure) dans LoBue et Matthews (2014) 15. Elle présente les latences moyennes de détecter les stimuli cibles dans la procédure bouton-presse (Expérience 1), et la procédure à écran tactile (Expérience 3) . Les deux procédures ont produit un avantage pour les stimuli serpents et les araignées menaçant ont été détectés plus rapidement que les fleurs et les champignons. Cependant, il y avait seulement une cible en jeu l'interaction de la taille de la procédure de pression de touche, ce qui indique que la détection de stimuli menaçants n'a pas été affectée par le nombre de distracteurs dans chaque matrice, tandis que la détection des stimuli non menaçantes a été plus rapide dans 2 x 2 par rapport à 3 × 3 matrices. Une telle interaction n'a pas été trouvé pour la procédure à écran tactile, et les deux types de stimuli ont été également affectée par l'augmentation de la taille de la matrice de 4 à 9 photos. Ce chiffre a été modifié depuis LoBue et Matthews (2014) 15.2highres.jpg "target =" _blank "> S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.