Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

--- de:create:questions:iat [27.11.2017 21:12] – Informationen zur Auswertung der Rohdaten autsch
+++ de:create:questions:iat [15.06.2023 21:14] (aktuell) – [JavaScript] admin
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 Der implizite Assoziationstest (IAT) nach Greenwald et al. (1998) dient dazu, die kognitive Assoziation zweier Dimensionen (z.B. Demokraten/Republikaner und gut/schlecht) zu messen. Dazu werden dem Teilnehmer in 7 Test-Blöcken Wörter und/oder Bilder vorgelegt, welche der Teilnehmer korrekt per Tastendruck einer Kategorie zuordnen soll. Anhand der Reaktionszeiten wird die Stärke und Richtung der Assoziation gemessen.
-**Wichtig:** Der IAT gehört nicht zum Standard-Umfang von SoSci Survey. Der Test muss gesondert und kostenpflichtig als Modul installiert oder zusätzlich gebucht werden.
+**Wichtig:** Der IAT gehört nicht zum Standard-Umfang von SoSci Survey. Der Test muss gesondert und kostenpflichtig als Modul "Implizite Methoden" gebucht werden.
+**Hinweis:** Sollten beim Herunterladen der Daten in SPSS die D-Scores fehlen, stellen Sie beim Download bitte ein anderes Dezimaltrennzeichen ein ([[:de:results:troubleshooting]] -> [[:de:results:troubleshooting#fehlende_dezimalzahlen_in_spss|Fehlende Dezimalzahlen in SPSS]]).
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 ===== Auswertung =====
-Die IAT-Frage speichert (neben den Rohdaten) einen Indexwert für die Assoziationsstärke. Dieser wird entsprechend der unten genannten Literatur berechnet.
+Die IAT-Frage speichert (neben den Rohdaten) einen Indexwert für die Assoziationsstärke (D-Score). Dieser wird entsprechend der unten genannten Literatur berechnet.
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 Der resultierende Wert ist dann positiv, wenn die Assoziation zwischen den Kategorien A und C bzw. B und D stärker ist (geringere Reaktionszeiten in Block 3/4) als die Assoziation A-D bzw. B-C (höhere Reaktionszeiten in Block 6/7).
+==== Greenwald et al. 2003 (conventional) ====
+Für die Auswertung werden die Antwortzeiten der Blöcke 4 und 7 verwendet.
+  - Reaktionszeiten über 10 Sekunden werden aus den Daten entfernt
+  - Reaktionszeiten <300ms werden durch 300ms ersetzt.
+  - Reaktionszeiten >3000ms werden durch 3000ms ersetzt.
+  - Der Mittelwert pro Block wird auf Basis der logarithmierten Reaktionszeiten berechnet, der Divisor ist die Anzahl der Trails minus 2.
+  - Der Textwert ist die Differenz der Mittelwerte.
+  - Falls eine Person in mehr als 25% der Trials (in den Blöcken 4 und 7) falsch antwortet, gilt der Versuch als ungültig.
+  - Falls nach der Bereinigung weniger als 3 Reaktionszeiten pro Block vorliegen, gilt der Versuch als ungültig.
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 Im Datensatz sind die Zeilen nicht so hübsch eingerückt, die Daten sind aber die gleichen: Das äußerste Array (`[]`) umfasst 7 Elemente entsprechend den 7 Blöcken. Jeder Block wird durch ein weiteres Array repräsentiert (`[]`), welches wiederum so viele Arrays wie Trials enthält. In den obigen Daten also z.B. 5 Trials in den Blöcken 1 und 2. Innerhalb der Trials ist jeweils die Reaktionszeit [ms] und die korrekte Zuordnung (0=falsch, 1=korrekt) kodiert.
-Diese Daten lassen sich mit jeer Software einlesen, die JSON unterstützt, z.B. GNU R. Da das Einlesen und Verarbeiten der unterschiedlich langen Arrays (d.h. keine klassischen Matrizen) in R nicht ganz trivial ist, haben wir hier exemplarisch ein R-Script bereitgestellt, welches die Auswertung eines SC-IAT auf Basis der JSON-Daten vornimmt: {{:de:create:questions:iat.sciat.r | Import und Auswertung für den SC-IAT}}
+Diese Daten lassen sich mit jeder Software einlesen, die JSON unterstützt, z.B. GNU R. Da das Einlesen und Verarbeiten der unterschiedlich langen Arrays (d.h. keine klassischen Matrizen) in R nicht ganz trivial ist, haben wir hier exemplarisch ein R-Script bereitgestellt, welches die Auswertung eines SC-IAT auf Basis der JSON-Daten vornimmt: {{:de:create:questions:iat.sciat.r | Import und Auswertung für den SC-IAT}}
 **Hinweis:** Der Umgang mit den Rohdaten ist nur erforderlich, wenn von der standardmäßigen Auswertung abgewichen werden soll. Normalerweise erledigt SoSci Survey die Auswertung automatisch.
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 Per JavaScript sind einige Modifikationen am IAT möglich. Dazu wird unter der Frage ein HTML-Element mit dem entsprechenden JavaScript-Code platziert. Die Kennung `iatAB01` in den folgende Beispielen muss an die Kennung des IAT angepasst werden.
+==== Rotation der Reihenfolge ====
+Um ein hohes Maß an Vergleichbarkeit zu gewährleisten, ist die Reihenfolge der Blöcke im IAT fest vorgegeben, z.B. zeigt Block 3 immer die Kategorien A und C gemeinsam auf der linken Seite ([[#bloecke|Blöcke]]).
+Falls hier eine zufällige Rotation z.B. der Seiten gewünscht ist...
+  * ... erstellen Sie eine Kopie der IAT-Frage (wenn Sie die Frage im **Fragenkatalog** auswählen, erscheint über der Frage (rechts) eine Leiste mit mehreren Symbolen, davon eines zum "Frage duplizieren").
+  * In der Kopie tauschen Sie die Inhalte der Kategorien (z.B. die Wörter der positiven und der negativen Bewertungsdimension).
+  * Zuletzt folgen Sie der Anleitung [[:de:create:randomization]], um zufällig eine der beiden (oder ggf. auch mehr Variationen) im Fragebogen zu verwenden.
+Mit diesem Vorgehen ist gewährleistet, dass die verfügbaren Variationen genau festgelegt werden. Außerdem kann die verwendete Abfolge im Datensatz genau nachvollzogen werden.
 ==== Anzahl der Trials ====
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 <!--
 SoSciTools.attachEvent(window, "load", function() {
-  iatAB01.setTrials([24,24,48,48,35,48,48]);
+  SoSciTools.questionnaire.AB01.setTrials([24,24,48,48,35,48,48]);
 });
 // -->
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 Bitte beachten Sie die eckigen Klammern innerhalb der runden Klammern. Diese definieren ein Array. Dieses Array muss exakt 7 Elemente haben, entsprechend der Anzahl der Trials.
+===== JavaScript =====
+Der IAT erzeugt für jeden dargebotenen Stimulus (Trial) ein JavaScript-Event ''%%'present'%%'', welches Informationen zu Block, Position im Block und Stimulus beinhaltet.
+Das folgende Beispiel zeigt, wie mithilfe des Events dargebotene Bilder zufällig gespiegelt werden können. Die Kennung der IAT-Frage lautet in diesem Fall "IA01".
+<code javascript>
+<script type="text/javascript">
+function onTrial(evt) {
+    var node = evt.detail.stimulusNode;
+    // Nur Bilder, Text-Stimuli werden ignoriert
+    if (node.tagName != "IMG") {
+        return;
+    }
+    // Nur 50% der Bilder werden gespiegelt
+    if (Math.random() < 0.5) {
+        node.style.transform = "scaleX(-1)";
+    }
+}
+window.addEventListener("load", function() {
+    var iatNode = SoSciTools.questionnaire.IA01.node;
+    iatNode.addEventListener("present", onTrial);
+});
+</script>
+</code>
+Zum Test von IAT-Fragen können Sie diese in einen Test-Modus schalten, sodass nur ein Bruchteil der Trials verwendet wird:
+<code html>
+<script>
+window.addEventListener("load", function() {
+    s2.IA01.setTesting();
+});
+</script>
+</code>
+Die Kennung IA01 muss hier natürlich durch die Kennung der IAT-Frage ersetzt werden.
+===== Varianten =====
+Das Modul "Implizite Methoden" enthält neben dem klassischen IAT nach Greenwald et al. (1998) auch einen Single Category IAT (SC-IAT nach Karpinski & Steinman, 2006) und den Brief IAT (BIAT nach Sriram & Greenwald, 2009).
+==== Single Category IAT ====
+Beim SC-IAT werden nicht zwei gegensätzliche Konzepte eine evaluativen Dimension gegenübergestellt, sondern nur eines. Der Teilnehmer soll dann z.B. kategorisieren, ob "Affe" zur Dimension "Tier" oder "positiv" gehört oder eben nicht.
+Die Implementierung des SC-IAT folgt Karpinski und Steinman (2006), eine Studie zur Reliabilität legen Blümke und Friese (2008) vor.
+In der Frage sind in der deutschen und englischen Variante bereits Begriffe (Stimuli) für die evaluative Dimension eingetragen. Diese Begriffe entstammen  Karpinski und Steinman (2006, S. 32) bzw. sind eine wörtliche Übersetzung dieser Begriffe ins Deutsche.
+==== Brief IAT ====
+Der BIAT reduziert die Anzahl der Blöcke und Trials, um die Testdauer zu verkürzen. Auch wird den Teilnehmern eine geringfügig andere Aufgabenstellung vorgelegt. Der Ablauf ist entsprechend Sriram und Greenwald (2009) implementiert.
 ===== Literatur =====
+Blümke, M. & Friese, M. (2008). Reliability and validity of the Single-Target IAT (ST-IAT): Assessing automatic affect towards multiple attitude objects. //European Journal of Social Psychology, 38//, 977–997.
 Greenwald, A. G., McGhee, D. E. & Schwartz, J. L. K. (1998). Measuring individual differences in implicit cognition: The implicit association test. //Journal of Personality and Social Psychology, 74//(6), 1464-1480. [[http://faculty.washington.edu/agg/pdf/Gwald_McGh_Schw_JPSP_1998.OCR.pdf|Available online]]
 Greenwald, A. G., Nosek, B. A. & Banaji, M. R. (2003). Understanding and using the Implicit Association Test: I. An improved scoring algorithm. //Journal of Personality and Social Psychology, 85//(2), 197–216. DOI: 10.1037/0022-3514.85.2.197
+Karpinski, A. & Steinman, R. B. (2006). The Single Category Implicit Association Test as a Measure of Implicit Social Cognition. //Journal of Personality and Social Psychology, 91//(1), 16–32.
 Lane, K. A., Banaji, M. R., Nosek, B. A. & Greenwald, A. G. (2007). Understanding and Using the Implicit Association Test: IV. In B. Wittenbrink & N. Schwarz. //Implicit Measures of Attitudes//, S. 59-102. [[http://books.google.de/books?id=7YZ4-2f1bNoC&pg=PA59|Google Book Preview]]
 Nosek, B. A., Greenwald, A. G., & Banaji, M. R. (2005). Understanding and Using the Implicit Association Test: II. Method Variables and Construct Validity. //Personality and Social Psychology Bulletin, 31//(2), 166-174. DOI: 10.1177/0146167204271418
+Sriram, N. & Greenwald, A. G. (2009). The Brief Implicit Association Test. //Experimental Psychology, 56//(4), 283-94.