Mehrstufige Entscheidungen bei Zuordnungsaufgabe

Question

Hi an alle,

da aufgrund von Corona unsere Laborexperimente online stattfinden müssen, suche ich gerade nach Lösungen, um ein Experiment mit Reaktionszeit-Aufzeichnungen umzusetzen.

Die Zuordnungsaufgabe von SociSurvey könnte geeignet sein. Jedoch ist der Experimentalaufbau zweistufig (Pro Durchlauf finden zwei aufeinanderfolgende Zuordnungsaufgaben statt, bei denen jeweils Entscheidungen getroffen werden) und ich bin mir nicht sicher, ob dies über ein mehrstufiges Priming abgedeckt werden kann.

Der Aufbau eines Durchlaufs sieht wie folgt aus:

• Darbietung einer Maskierung (####) als Pause
• Darbietung eines Prime-Stimulus (a/b/c), bei welchem eine Ja vs. Nein Entscheidung getroffen wird --> Antwort relevant, Reaktionszeit nicht
• Darbietung einer Maskierung (####) als Pause
• Darbietung eines Target-Stimulus (a/b/c/non-word), bei welchem eine Word vs. Non-Word Entscheidung (Lexical Decision) getroffen wird --> Antwort und Reaktionszeit relevant

Die Darbietung des Target-Stimulus ist randomisiert und nicht abhängig von der Entscheidung beim Prime-Stimulus.

Über eine Rückmeldung dazu, ob der Aufbau umsetzbar wäre, wäre ich sehr dankbar.
Beste Grüße und vielen herzlichen Dank,

Answer 1

Ich bin gerade nicht sicher, ob ich die Komplexität der Fragestellung erfasse.

In meinem Verständnis würde eine Standard-Zuordnungsuafgabe ausreichen. Dort gibt es Maskierung/Prime, die Darbietung eines Stimulus (ob das nun Prime oder Target ist scheint mir in diesem Setting aus technischer Sicht egal). Und die Randomisierung können Sie realisieren, indem Sie einfach mehrere solcher Fragen anlegen und zufällig eine davon zeigen.

Comments

Vielen herzlichen Dank für die schnelle Rückmeldung!

Wenn ich es richtig verstehe, ist Ihre Empfehlung, dass ich für einen Durchlauf jeweils zwei Standard-Zuordnungsaufgaben kombiniere - einmal für Entscheidung 1 (Prime A/B/C, Entscheidung Ja/Nein) und dann für Entscheidung 2 (Target A/B/C/Non-Word, Entscheidung Word/Non-Word).
Das klingt sinnvoll! Bei der Umsetzung tappe ich gedanklich jedoch noch etwas im Dunkeln...

Ich benötige insgesamt 54 Durchläufe:
3 PrimeA x TargetA
3 PrimeA x TargetB
3 PrimeA x TargetC
9 PrimeA x TargetNon-Word

3 PrimeB x TargetA
3 PrimeB x TargetB
...etc.

Wichtig ist, dass nach jedem Prime zufällig ausgewählt wird, welche Target-Kategorie folgt (A/B/C/Non-Word) und welches Wort letztzlich aus dieser Kategorie gezeigt wird.
Gleichzeitig soll am Ende pro TeilnehmerIn jedes Target-Wort nur ein einziges Mal dargeboten werden (Ziehen ohne Zurücklegen) und die angestrebte Verteilung (d.h. 3 PrimeA x TargetA, etc) zustande kommen.

Verstehe ich es richtig, dass ich jedes der 54 Prime- und der 54 Target-Wörter einzeln als Zuordnungsaufgabe anlegen müsste? Dann bräuchte ich zwei Randomisierungen: Eine Randomisierung zur Auswahl der Target-Kategorie (A/B/C/Non-Word) und eine Randomisierung zur Auswahl eines Wortes aus dieser Kategorie?
Wie kann ich dabei sicherstellen, dass jedes Target-Wort nur einmal gezeigt wird und nicht zufällig ein zweites mal nach einem anderen Prime-Wort?

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Gut, offenbar ist es doch ein wenig komlexer als ich aus der Frage zunächst herausgelesen hatte.

Vielleicht wäre es eleganter, eine Frage vom Typ "Auswahlabfolge" zu verwenden. Da kann man das mit den variierenden Antwortoptionen einfacher realisieren. Außerdem wäre damit die reaktionszeit bei der zweiten Auswahl genauer messbar.

> Wichtig ist, dass nach jedem Prime zufällig ausgewählt wird, welche Target-Kategorie folgt (A/B/C/Non-Word) und welches Wort letztzlich aus dieser Kategorie gezeigt wird.

Wie viele Wörter haben Sie denn pro Kategorie?

Die Darbietung wäre nicht weiter schwer, aber ich mache mir ein wenig Sorgen um die Datenstruktur, die Sie am Ende für die Auswertung bekommen.

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Danke für den Hinweis mit der Frage Typ "Auswahlfrage", die hatte ich gar nicht auf dem Schirm! Das werde ich mir ansehen.

Wir haben für die Primes 18 Wörter pro Kategorie (a/b/c) --> 54 Primes
Für die Targets haben wir ebenfalls 9 Wörter pro Kategorie (a/b/c) und 27 Non-Words --> 54 Targets
Jeder Stimulus kommt also im Endeffekt einmal vor. Nur die Paarung von Prime und Target sollte über die Teilnehmer hinweg variieren.

Ja, die Datenstruktur kann ich mir aktuell auch noch nicht vorstellen... ich müsste einmal ausprobieren, um zu sehen ob es ginge.

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> Jeder Stimulus kommt also im Endeffekt einmal vor. Nur die Paarung von Prime und Target sollte über die Teilnehmer hinweg variieren.

Hmm ... ich sehe hier zwei Herausforderungen.

1) Sie brauchen 108 (also mehr als 99) Auswahlentscheidungen, was in einer einzelnen Frage vom Typ "Auswahlabfolge" nicht abgebildert werden kann.

2) Ich vermute, dass das Zusammenspiel von Prime und Target für die Auswertung relevant ist. Hier sehe ich bei der Datenstruktur die größte Herausforderung.

Aber beginnen wir erst einmal mit den einfachen Dingen. Im Prinzip könnten Sie einfach eine "Auswahlabfolge" anlegen, darin die 54 Primes (vielleicht finde ich da noch eine Möglichkeit, das Kopieren bzw. den Import zu vereinfachen) und 54 Targets (mal abgesehen von der 99-Teilfragen-Grenze).

Anschließend könnten Sie mit ein wenig PHP die gewünschte Abfolge vin Primes und Targets rotieren. Im einfachsten Fall haben Sie 2 Listen (1 bis 54 und 55 bis 108), die sie getrennt mischen und dann abwechselnd zusammenführen. Das Ergebnis könnte dann so aussehen:

42 60 3 85 14 55 ...

In dieser Reihenfolge könnten Sie die Auswahlabfolge dann einfach abspulen lassen. Die Zuordnung könnten Sie mittels interner Variablen so ablegen, dass in Variable 1 (entspr. voriger Code 55) steht, dass dieses Target zusammen mit Prime 14 präsentiert wurde, u.s.w.

Wenn man auf eine komplette Rotation verzichten und stattdessen einfach 2 Blöcke (erste Hälfte Primes, erste Hälfte Targets + zweite Hälfte Primes, zweite Hälfte Targets) machen kann, wäre die Umsetzung unproblematisch. Man könnte auch 2-mal 2 Blöcke anlegen, sodass die zweite Hälfte Primes auch mal mit der ersten Hälfte Targets gezeigt wird.

Geht das in eine Richtung, die Ihren Vorstellungen entspricht?