Interpretation D-Score

Question

Liebes SoSci Survey Team,

anbei finden Sie eine Übersicht mit der Deutung der Ergebnisse, welche ich aus Ihrem Handbuch und der Literatur hergeleitet habe. Da mich die Ergebnisse in meiner Umfrage sehr überrascht haben - Dürfte ich Sie einmal bitten, ob Sie mir die Interpretation bestätigen können?

[-0.65; -2]: strong automatic association for B+C and A+D
[-0.35; -0.64]: medium automatic associaton B+C and A+D
[-0.15; -0.34]: slight automatic association B+C and A+D
[-0.14; 0.14]: litte to no difference (Der Nullpunkt einer IAT-Messung zeigt gleiche Stärken von zwei komplementären dimensionalen Assoziationen an.)
[0.15; 0.34]: slight automatic association for A+C and B+D
[0.35; 0.64]: medium automatic associaton for for A+C and B+D
[0.65; 2]: strong automatic association for for A+C and B+D

Zudem steht auch in Ihrem Handbuch, dass man extreme outlier vorab entfernen sollte. Sind hierbei Werte gemeint, die außerhalb des Intervalls [-2; 2] liegen?
Quelle: https://www.soscisurvey.de/help/doku.php/en:create:questions:iat?s[]=*iat* Page 6 of 6

Bereits vielen Dank für Ihre Rückmeldung.

Herzliche Grüße

Answer 1

Ja, die Interpretation der Richtung ist korrekt.

Allerdings sind absolute Werte nur bedingt aussagekräftig. Ein positiver Wert heißt ja nur, dass die Assoziation A/C schneller verfügbar war als die Assoziation A/D.

Das kann bedeuten, dass A stärker mit der Dimension C verbunden ist als mit D. Es kann aber auch einfach nur heißen, dass D schwerer verständlich war und generell mehr Zeit zum kognitiven Verarbeiten benötigt hat.

Überlicherweise vergleicht man daher (wie auch bei expliziten Einstellungen) die Personen untereinander - und ist mit den absoluten Werten etwas vorsichtiger. Der IAT speichert ja auch die Zeiten für die Test-Blöcke. Dies kann Hinweise auf die generelle Verständlichkeit/Verfügbarkeit geben.

Zudem steht auch in Ihrem Handbuch, dass man extreme outlier vorab entfernen sollte.

Ja, dies ist aber ein Hinweis, der auf alle Variablen zutrifft (die technisch überhaupt Ausreißer enthalten können). Fast alle parametrischen Kennwerte und Tests basieren auf Mittelwert und Standardabweichung. Und diese werden von Ausreißern einfach massiv verzerrt.