Suppr超能文献

数量线任务中的实验偏差以及如何避免它们:评 Kim 和 Opfer(2017)与 Cohen Ray 数量线任务的引入。

Experimental bias in number-line tasks and how to avoid them: Comment on Kim and Opfer (2017) and the introduction of the Cohen Ray number-line task.

机构信息

Department of Psychology, University of North Carolina Wilmington.

出版信息

Dev Psychol. 2020 Apr;56(4):846-852. doi: 10.1037/dev0000761.

Abstract

Kim and Opfer (2017) report data that demonstrate children produce a negatively accelerating (e.g., logarithmic) response pattern in the unbounded number-line task. This pattern of results is the opposite of those generally reported for the unbounded number-line task (e.g., Cohen & Blanc-Goldhammer, 2011; Cohen & Sarnecka, 2014). We believe Kim and Opfer's (2017) experimental procedure inadvertently biased participants' data in the unbounded task. Here, we (a) outline the factors that induce experimental bias in computerized number-line tasks, (b) identify the likely source of experimental bias in Kim and Opfer (2017) that led to the negatively accelerating pattern of data, (c) introduce a new number-line variation (the universal number-line task), and (d) introduce a publicly available, open source number-line task that provides researchers with a simple, robust, and correct method for collecting data on the unbounded, bounded, and universal number-line tasks. We conclude that Kim and Opfer's (2017) implementation of the unbounded number-line is biased, and therefore cannot provide meaningful support for the log-to-linear shift hypothesis. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

摘要

金和奥弗(2017)报告的数据表明,儿童在无限数字线任务中产生负加速(例如对数)的反应模式。这种结果模式与无限数字线任务通常报告的结果相反(例如,科恩和布兰克-戈德哈默尔,2011;科恩和萨内卡,2014)。我们认为,金和奥弗(2017)的实验程序无意中使参与者在无限任务中的数据产生了偏差。在这里,我们(a)概述了在计算机化数字线任务中引起实验偏差的因素,(b)确定了导致数据负加速模式的金和奥弗(2017)中可能的实验偏差来源,(c)引入了一种新的数字线变体(通用数字线任务),(d)引入了一个公开可用的开源数字线任务,为研究人员提供了一种简单、可靠和正确的方法来收集无限、有界和通用数字线任务的数据。我们的结论是,金和奥弗(2017)实施的无限数字线存在偏差,因此不能为对数到线性转换假说提供有意义的支持。(PsycINFO 数据库记录(c)2020 APA,保留所有权利)。

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验