Describing the Results • Data analy

Describing the Results
• Data analysis for a complete design begins with computing a summary score (e.g., mean, median) for each participant.
• Descriptive statistics are used to summarize performance across all participants for each condition of the independent variable.
After checking the data for errors and outlier, the first step in analyzing a repeated measures experiment is to summarize participants’ performance in each condition of the experiment. In random groups designs, this means simply listing the scores of the participants tested in each of the conditions of the experiment and then summarizing these scores with descriptive statistics such as the mean and standard deviation. In an incomplete repeated measures design, each participant provides one score in each condition, but it is still relatively straightforward to summarize the scores for each condition. In doing so, you need to be careful as you “unwind” the various orders in which the participants were tested to be sure participants’ scores are listed with the correct condition. Once all the scores for each condition have been listed together, means and standard deviations can be computed to describe performance in each condition. An additional step needs to be taken when analyzing a complete repeated measures design. You first must compute a score for each participant in each condition before you begin to summarize and describe the results. This additional step is necessary because each participant is tested in each condition more than once in a complete design. For example, five participants were tested in a time-perception experiment done as a classroom demonstration of a complete repeated measures design. The purpose of the experiment was not to test the accuracy of participants’ time estimates compared with the actual interval lengths. Instead, the purpose of the experiment was to determine whether participants’ estimates of time increased systematically with increasing lengths. In other words, could participants discriminate between intervals of different lengths? Each participant in the experiment was tested six times on each of four interval lengths (12, 24, 36, and 48 seconds). Block randomization was used to determine the order in which the intervals were presented. Thus, each participant provided 24 time estimates, six estimates for each of the four interval lengths. Any one of the six estimates for a given time interval is contaminated by p ractice effects, so some measure that combines information across the six estimates is needed. Typically, the mean across the six estimates for each interval would be calculated for each participant to provide a single estimate of performance in each condition. As you may remember, however, extreme scores can influence the mean; it is quite possible that participants gave extreme estimates of the time intervals for at least one of the six tests of each interval. Thus, for this particular set of data, the median of the six estimates probably provides the best measure to reflect the participants’ estimates of the time intervals. These median estimates (rounded to the nearest whole number) are listed in Table 7.4. (You may be used to seeing the mean and median as descriptive statistics summarizing a

Kết quả (Việt) 1:

Mô tả các kết quả • Phân tích dữ liệu cho một thiết kế hoàn thành bắt đầu với máy tính một điểm tóm tắt (ví dụ, mean, median) cho mỗi người tham gia. • Thống kê mô tả được sử dụng để tổng kết hoạt động trên tất cả những người tham gia cho mỗi tình trạng của biến độc lập. Sau khi kiểm tra các dữ liệu cho các lỗi và outlier, các bước chính trong việc phân tích một thử nghiệm lặp đi lặp lại các biện pháp là tóm tắt những người tham gia diễn xuất trong mỗi điều kiện thử nghiệm. Trong thiết kế nhóm ngẫu nhiên, điều này có nghĩa là chỉ đơn giản là danh sách các điểm số của những người tham gia thử nghiệm trong mỗi người trong số các điều kiện của thử nghiệm và sau đó tổng kết những điểm số với các thống kê mô tả như bình và độ lệch chuẩn. Trong một thiết kế không đầy đủ các biện pháp lặp đi lặp lại, mỗi người tham gia cung cấp một điểm ở mỗi điều kiện, nhưng nó vẫn tương đối đơn giản tóm tắt các điểm số cho mỗi điều kiện. Làm như vậy, bạn cần phải cẩn thận như bạn "thư giãn" các đơn đặt hàng khác nhau, trong đó những người tham gia đã được thử nghiệm để đảm bảo rằng người tham gia điểm số được liệt kê với các điều kiện chính xác. Sau khi tất cả các điểm số cho mỗi điều kiện đã được liệt kê cùng nhau, phương tiện và độ lệch chuẩn có thể được tính để mô tả hiệu suất trong mỗi điều kiện. Một bước bổ sung cần được thực hiện khi phân tích một thiết kế đầy đủ các biện pháp lặp đi lặp lại. Chính bạn phải tính toán một số điểm cho mỗi người tham gia trong mỗi điều kiện trước khi bạn bắt đầu để tóm tắt và mô tả các kết quả. Bước này bổ sung là cần thiết bởi vì mỗi người tham gia được thử nghiệm trong mỗi điều kiện nhiều hơn một lần trong một thiết kế hoàn chỉnh. Ví dụ: five người tham gia đã được thử nghiệm trong một thử nghiệm thời gian nhận thức thực hiện như một cuộc biểu tình trong lớp trong một thiết kế đầy đủ các biện pháp lặp đi lặp lại. Mục đích của thử nghiệm là không để kiểm tra tính chính xác của người tham gia ước tính thời gian so với độ dài khoảng thời gian thực tế. Thay vào đó, mục đích của thử nghiệm là để xác định liệu người tham gia ước tính thời gian tăng lên có hệ thống với sự gia tăng độ dài. Nói cách khác, có thể tham gia phân biệt đối xử giữa các khoảng độ dài khác nhau? Mỗi người tham gia trong các thử nghiệm đã được thử nghiệm 6 lần trên mỗi người trong số bốn khoảng thời gian dài (12, 24, 36 và 48 giây). Khối ngẫu nhiên được sử dụng để xác định thứ tự mà trong đó các đoạn đã được trình bày. Vì vậy, mỗi người tham gia cung cấp 24 thời gian ước tính, sáu ước tính cho mỗi khoảng thời gian bốn chiều dài. Bất kỳ một trong những ước tính 6 cho một khoảng thời gian nhất định bị ô nhiễm bởi các tác động ractice p, vì vậy một số biện pháp kết hợp thông tin trên sáu ước tính cần thiết. Thông thường, có nghĩa là trên ước tính 6 cho mỗi khoảng thời gian nào được tính cho mỗi người tham gia để cung cấp một ước tính duy nhất của hiệu suất trong mỗi điều kiện. Như bạn có thể nhớ, Tuy nhiên, cực điểm có thể influence có nghĩa là; nó là khá tốt mà người tham gia đã cho extreme ước tính trong khoảng thời gian cho ít nhất một trong các bài kiểm tra sáu của mỗi khoảng thời gian. Vì vậy, cho này thiết lập cụ thể của dữ liệu, Trung bình ước tính 6 có lẽ cung cấp các biện pháp tốt nhất để reflect những người tham gia những ước tính khoảng thời gian. Những ước tính trung bình (được làm tròn đến số nguyên gần nhất) được liệt kê trong bảng 7.4. (Bạn có thể sử dụng để nhìn thấy trung bình và trung bình như thống kê mô tả tổng kết một