Lyhyt otsikko: Projekti 4 Esimerkki: Mixed Hybrid Checklist

Tämä kokeilu on yksi jäsen BESH-kokeiluista, jotka rekisteröitiin osana apurahahakemusprosessia. Ei ole mahdollista tai mielekästä rekisteröidä koepakettia yhteen CT.gov-tiedostoon, joten "Mixed Hybrid Checklist" rekisteröidään esimerkkinä tästä nipusta.

Tämä on Mixed Hybrid -tarkistuslistan ennakkorekisteröinnin teksti, joka sijoitettiin alun perin Open Science Frameworkiin: https://osf.io/j6h4s

HUOMAA: Koska pronominikommentti on neuvoa-antava, jätämme tämän myöhemmäksi. Sivusto on todellakin toimiva OSF:n sivu.

=========

Mikä on tärkein kysymys tai hypoteesi, jota testataan tässä tutkimuksessa?

Reaalimaailman haussa (ja erityisesti radiologiassa) voi olla tärkeää pitää "silmäyksellä" kiinnostavia kohteita, jotka eivät ole haun ensisijainen aihe. Radiologiassa näitä kutsutaan "satunnaisiksi löydöksiksi", ja ne ovat merkittävä ongelma, koska kliinikoiden odotetaan havaitsevan kliinisesti tärkeitä asioita, vaikka he vastaisivatkin eri kysymykseen (esim. sinun on todettava keuhkokuume, vaikka tehtäväsi olisi keuhkosyövän seulonta). Olemme kehittäneet "mallijärjestelmän" "sekoitetun hybridihaun" muodossa, jota voidaan käyttää satunnaisten etsintävirheiden taustalla olevien kognitiivisten perusprosessien tutkimiseen. Tässä sekoitettu hybridihakutehtävässä tarkkailijat etsivät mitä tahansa useista tietyistä kohteista (esim. tämä kani, tämä kuorma-auto ja tämä lusikka) ja useita kategoriallisia kohteita (esim. kaikki naamarit, huonekalut ja kasvit). Kaikissa tähän mennessä suoritetuissa "sekahybridihakukokeissa" kategoriset kohteet ohitetaan paljon enemmän kuin erityiset kohteet. Kategorisista kohteista tulee siten satunnaisen virheen analogia, ja tavoitteemme on vähentää näitä virheitä mallijärjestelmässämme siinä toivossa, että tämä antaa opastusta kuinka vähentää virheitä todellisissa tehtävissä.

Olemme testanneet kahta strategiaa, joiden tarkoituksena on vähentää ohitettujen kategoristen tavoitteiden määrää. Kokeessa 5 muistutimme tarkkailijoita kategorisista kohteista ei-hakukokeissa, joissa kategorialliset kohteet oli merkitty selvästi. Kokeessa 6 pakotimme tarkkailijat vastaamaan kahdesti jokaisessa kokeessa: kerran vahvistaaksemme tiettyjen kohteiden olemassaolon tai puuttumisen ja kerran vahvistaaksemme kategoristen kohteiden olemassaolon tai puuttumisen. Molemmat interventiot epäonnistuivat.

Tämä 'hybriditarkistuslista' -kokeilu on toinen yritys kehittää strategia, joka auttaa meitä vähentämään näitä kategorisia virheitä. Kuten aiemmissa kokeissa, tarkkailijat aloittavat muistamalla kolme erityistä kohdetta ja kolme kategorista kohdetta. Kohteiden katselun jälkeen tarkkailijoiden on läpäistävä vanha/uusi tunnistustesti 100 % oikeilla vastauksilla siirtyäkseen hakuvaiheeseen. Jokainen muistitesti koostuu 2×N kohteesta, joissa N on muistin koko ja 50 % kohteista on vanhoja (kohteet) ja 50 % uusia. Muistitestin läpäisseet tarkkailijat etsivät kohteitaan näytöistä, joissa on 4, 8 tai 12 kohdetta. Tarkkailijoiden on osoitettava hiirellä napsauttamalla, onko muistijoukon jokainen kohde olemassa vai poissa nykyisestä näytöstä. Kohteita on 6 (3 erityistä, 3 kategorista), joten tarkkailijat antavat 6 vastausta kussakin kokeessa. Virhe ja reaktioaika kirjataan jokaisesta napsautuksesta ja jokaisesta kokeilusta.

Hypoteesi (H1):

- Oletamme, että tämä tarkistuslistamenettely parantaa tarkkuutta ja vähentää virheitä. Koska jokaisessa tutkimuksessa on kuitenkin kuusi vastausta, tutkimusaika (tai radiologien tapauskohtainen aika) todennäköisesti kasvaa merkittävästi.

Kuvaile avaimesta riippuvat muuttujat ja määritä, miten ne mitataan.

Miss-virheet ja reaktioajat ovat avainriippuvaisia ​​muuttujia. Näistä lasketaan keskiarvo saman tilan kokeista (erityinen kohde, kategorinen kohde ja poissaolevat kokeet) ja visuaalisen sarjan koko (4, 8, 12). Huomaa, että näitä mittauksia verrataan aikaisempien kokeiden tuloksiin pikemminkin kuin tarkkailijan sisäiseen suunnitteluun.

Kuinka moneen ja mihin ehtoihin osallistujat määrätään?

Tässä kokeessa osallistujat määrätään yhteen "tarkistuslista"-ehtoon. Kaikki tarkkailijat muistavat kolme erityistä ja kolme kategorista kohdetta. Heidän on sitten läpäistävä muistitesti, ennen kuin he voivat suorittaa 20 harjoituskoetta ja 300 visuaalisen hakutehtävän kokeellista koetta. Näistä 300 kokeilusta:

70 % on kohde-hetkellä tehtyjä kokeita 45 %:lla tavoite-hetkellä olevista kokeista on yksi tavoite

• 80 prosentilla yhden kohteen kokeista on yksi erityinen tavoite
• 20 %:lla yhden kohteen kokeista on yksi kategorinen tavoite, 25 %:lla nykyisistä tavoitekokeista on kaksi tavoitetta
• 65 prosentilla kahden kohteen kokeista on kaksi erityistä tavoitetta
• 5 %:lla kaksitavoitetta koskevista kokeista on kaksi kategorista tavoitetta
• 30 prosentilla kaksitavoitetta koskevista kokeista on yksi erityinen ja yksi kategorinen tavoite. Lopuilla 30 prosentilla kokeista ei ole tavoitteita

Määritä tarkalleen, mitkä analyysit aiot suorittaa pääkysymyksen/hypoteesin tutkimiseksi.

Reaktioaikaa ja virheprosenttia verrataan edellisen sekahybridihakukokeeseen - koehenkilöiden väliseen suunnitteluun (Wolfe, Soce ja Schill, 2017). Analyyseja tehdään sekä reaktioajasta että virhetasosta. Reaktioajan osalta suoritetaan toistuva mittaus ANOVA kahdella tekijällä: tila (spesifinen kohde, kategorinen kohde ja poissa) ja visuaalinen sarjakoko. Miss-virhesuhteen osalta virheiden tilastollinen analyysi suoritetaan arcsinimuunnetuille virhemäärille (Hogg & Craig, 1995).

Onko toissijaisia ​​analyyseja?

Tutkimme tietoja muiden kiinnostavien mallien osalta: esim.

- Järjestysvaikutukset: Vaikuttaako kategorinen kohde kokeessa N tällaisen kohteen havaitsemisen todennäköisyyteen N+1:ssä.

Kuinka monta havaintoa kerätään tai mikä määrää otoskoon? Päätöstä ei tarvitse perustella, mutta kerro tarkasti, kuinka määrä määritetään.

Aiempien "Mixed Hybrid Search" -kokeilujen noudattamiseksi keräämme tietoja 12 tarkkailijalta. Osallistujat suljetaan pois, jos he eivät ole 18-55-vuotiaita, jos heidän näöntarkkuus on huonompi kuin 20/25 tai jos he eivät läpäise Ishihara Color Test -testiä.

Onko jotain muuta, jonka haluaisit ennakkoilmoittautua? (esim. tietojen poissulkeminen, tutkimustarkoituksiin kerätyt muuttujat, suunniteltu epätavallinen analyysi?)

Ei käytössä