Medindo atencionais Preconceitos de Ameaça em crianças e adultos

Análises Estatísticas Existem várias análises estatísticas possíveis que podem ser feitas com os dados produzidos pela metodologia touch-screen. Use SPSS ou outro software estatístico para analisar os dados. Os estudos originais usando a tarefa de detecção de tela de toque utilizado entre-sujeitos projetos em que cada participante foi aleatoriamente designados para uma condição experimental 3,5. Se este for o caso, os investigadores devem calcular a latência média para detectar os estímulos alvo em todos os ensaios utilizáveis ​​(conforme indicado no protocolo). Isto produz um único ponto de dados para cada participante. Os dados podem então ser inserido como variável dependente em uma análise de variância padrão com a categoria de destino como o factor entre sujeitos. Como alternativa, os pesquisadores podem optar por usar um design intra-sujeitos com os participantes recebendo todas as condições experimentais. Neste caso, os pesquisadores devem ter cuidado para counterbalance / embaralhar a ordem das tarefas, como participantes tendem a chegar mais rápido ao longo ensaios repetidos. Os pesquisadores podem usar os mesmos métodos estatísticos descritos acima para o projeto entre sujeitos utilizando medidas repetidas ANOVA. Alternativamente, uma vantagem de um desenho no-temas é que os investigadores podem calcular uma nota de polarização, que é geralmente um resultado que representa uma diferença de polarização para certos tipos de estímulos. Por exemplo, uma pontuação preconceito por ameaçar rostos pode ser calculado subtraindo-se a latência média para detectar rostos raivosos de latência média para detectar rostos felizes 10. Neste caso, escores positivos indicam uma tendência para as ameaças, e os escores negativos indicam uma tendência para não ameaças. Em alguns casos, os pesquisadores podem optar por usar intra-sujeitos projetos onde os participantes completos várias condições experimentais em uma sessão de testes simples. Nestes casos, os pesquisadores podem optar por usar efeitos mistos ANOVAs para analisar os dados de nível de julgamento, em vezanálise de um único ponto de dados média para cada participante. Usando todos os dados apontam, em vez de um único meio, modelos mistos levar em conta as diferenças individuais no comportamento de um dos participantes ao longo de muitos ensaios, reduzindo o potencial de erro 12-14. Finalmente, é importante notar que head-mounted ou tecnologia de rastreamento ocular montado na mesa pode ser usado em combinação com o touch-screen paradigma detecção visual para capturar fixações exatas como participantes procurar estímulos alvo. Eye-tracking produz mais do que apenas a latência para toque na tela-ela também apresenta dados sobre a latência para o primeiro fixar o alvo, o total de fixações e tempo de fixação para cada distracter antes da primeira fixação do alvo, e latência da primeira fixação para dar uma resposta comportamental 11. Ao diferenciar entre essas medidas, os pesquisadores podem ambigüidade os potenciais mecanismos que conduzem a detecção rápida. Por exemplo, uma percepçãovantagem para os estímulos-alvo podem ser examinados através da análise de latência para primeiros estímulos alvo fixate. Se há uma vantagem perceptual para alguns estímulos em detrimento de outros, a latência para a primeira fixar essas metas deve ser mais rápido do que para outros alvos. A utomaticity de busca, ou "pop", também pode ser medida usando um olho-tracker, examinando o número de distracters cada participante se fixa antes que eles atinjam o alvo. Se a pesquisa ocorre automaticamente para certos estímulos-alvo, os participantes devem varrer menos distracters antes de atingir essas metas. Um olho-rastreador também pode ser usado para examinar a eficiência de resposta comportamental, medindo a latência para tocar a tela a partir do momento em que o primeiro participante se fixa o alvo. Se há uma vantagem em comportamento de responder por certos estímulos-alvo, os participantes devem ser mais rápido para dar uma resposta comportamental (por exemplo, tocar um alvo na tela) após a primeira fixação dessas metas. Modelos mistos pode ser used para analisar os dados de localização do olho de modo a que cada um de fixação pode ser utilizado nas análises. Os padrões de detecção na pré-escola crianças e adultos Pesquisas anteriores usando o paradigma de detecção de tela sensível ao toque com os participantes, tanto de crianças e adultos tem mostrado consistentemente que os participantes de todas as idades detectar estímulos ameaçadores mais rapidamente do que estímulos não-ameaçadoras. No artigo original usando o procedimento, os autores examinaram a detecção de cobras contra vários estímulos não-ameaçador (flores, rãs, e lagartas, respectivamente). No procedimento para Experimento 1, os participantes ou detectada uma única serpente entre 8 flores ou uma única flor entre oito cobras em cada tentativa subseqüente. Os participantes cobras detectada mais rapidamente do que as flores e adultos detectada para todos os estímulos mais rapidamente do que as crianças. Um segundo experimento cobras para um animal que se assemelha cobras sapos comparação. Mais uma vez, os participantes detectado ocobras significativamente mais rápidas do que as rãs e os adultos todos os alvos detectados mais rapidamente do que as crianças. Finalmente, um terceiro experimento comparou a detecção de cobras para outro animal que tem a forma de uma cobra-lagartas. Mais uma vez, ambos os grupos etários detectado cobras mais rapidamente do que as lagartas, mas o efeito foi significativa apenas para crianças de até 3 (Figura 1). A Figura 1 representa os dados coletados para crianças de 3 anos e adultos em experimentos 1-3, e foi modificado a partir LoBue & DeLoache (2008) 3. Nos três experimentos, 3 anos de idade detectado estímulos ameaçadores (cobras) significativamente mais rápido do que vários estímulos não-ameaçador (flores, sapos e lagartas, respectivamente). Os adultos apresentaram o mesmo padrão, mas os resultados só foram significativas para Experimentos 1 e 2 (flors, rãs). Este valor foi modificado a partir LoBue & DeLoache (2008) 3. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura. Juntos, estes resultados mostram que o paradigma touch-screen demonstra uma vantagem para ameaçando mais não ameaçadora estímulos a mesma vantagem relatada na pesquisa anterior. Além disso, o paradigma de tela de toque produz os mesmos padrões de resposta em vários grupos etários, incluindo adultos e crianças pré-escolares de 3-5. Comparação entre Paradigmas Como os resultados produzidos pelo processo de touch-screen comparar com os resultados produzidos pelo adulto botão de imprensa paradigma de detecção de clássico? Um estudo procurou recentemente para replicar as metodologias botão de imprensa e uma tela sensível ao toque 3 nas disciplinas de comparar os padrões deresponder através destes dois paradigmas 15. No estudo, um grupo de adultos realizados tanto as tarefas de detecção de botão de imprensa e de detecção de tela sensível ao toque exatamente, e os resultados foram comparados. Como esperado, em ambos os paradigmas, os participantes detectado alvos ameaçadores (cobras, aranhas) mais rapidez e precisão (ou seja, eles fizeram menos erros) do que não-ameaçadora alvos (flores, cogumelos), consistente com trabalhos anteriores usando ambos os paradigmas. Estes resultados mostram que o paradigma touch-screen de fato produz o mesmo padrão de resultados que o procedimento botão de imprensa clássico, 3-4,15, sugerindo que as pequenas diferenças entre os paradigmas (estímulos, o número de ensaios, etc) não mudam o padrão global de resultados no que diz respeito à detecção de ameaçar contra estímulos não ameaçadora. Apesar dessas semelhanças, também houve uma diferença importante nos resultados dignos de nota. No procedimento botão de imprensa, increasing o tamanho da matriz 4-9 fotografias desacelerou detecção de alvos não-ameaçadoras, enquanto a detecção de alvos de ameaça foi igualmente rápido independentemente do tamanho do conjunto. Sem essa interação foi encontrado para o paradigma de tela de toque, e detecção de alvos ameaçadores e não-ameaçadores era mais lento quando se aumenta o tamanho da matriz 4-9 fotografias. Além disso, havia pouca relação entre a responder em uma tarefa e responder no outro de acordo com uma análise de correlação. Assim, os pesquisadores devem ter em mente que, embora o padrão geral de resultados mais rápidos de detecção de ameaçar versus não-ameaçadores estímulos era o mesmo entre paradigmas, ainda não está claro se os procedimentos estão medindo o mesmo processo subjacente 15 (Figura 2). A Figura 2 representa o collecte dados d de adultos (e foi modificado a partir da figura) em LoBue & Matthews (2014) 15. Apresenta latências médias para detectar estímulos alvo no procedimento botão de imprensa (Experimento 1), e que o processo de tela de toque (Experimento 3) . Ambos os procedimentos produziu uma vantagem para estímulos ameaçadores-serpentes e aranhas foram detectados mais rapidamente do que flores e cogumelos. No entanto, havia apenas um alvo por set interação tamanho para o procedimento botão de imprensa, indicando que a detecção de estímulos ameaçadores não foi afetada pelo número de distracters em cada matriz, enquanto que a detecção de estímulos não-ameaçadoras foi mais rápido em 2 × 2 do que em 3 × 3 matrizes. Tal interação não foi encontrado para o procedimento de tela de toque, e ambos os tipos de estímulos foram igualmente afetados pelo aumento do tamanho da matriz 4-9 fotografias. Este valor foi modificado a partir LoBue & Matthews (2014) 15."Target =" 2highres.jpg _blank "> Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.