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处理过程中个体之间是否存在差异?系统因子技术的贝叶斯分析。 (英语) Zbl 1397.62495号

总结:系统阶乘技术[J.T.汤森德G.野泽,J.数学。精神病。39,第4期,321-359(1995年;Zbl 0865.92029号)])是评估多功能项目处理的领先方法。通过使用某些实验设计和分析,研究人员可以评估特征是串行处理、并行处理还是协同处理。目前的做法是将每个人归类为显示这三种架构中的一种。我们认为这种方法隐含地假设了参与者处理策略的异质性。一种更有科学意义的方法可能是,在假设异质性之前,首先询问所有人是串行的、并行的还是共同活动的。我们开发了一系列贝叶斯层次模型,它可以捕捉到每个人都遵循一个通用体系结构的情况,也可以捕捉到体系结构中存在异构性的情况。这些模型使用g-先验结构,使得贝叶斯因子的计算更加方便。我们报告了一项调查申请G.A.米勒关于组块的概念[“神奇的数字7加或减2:我们处理信息能力的一些限制”,《心理学评论》第63卷第2期,第81–97页(1956年;doi:10.1037/h0043158)]. 我们要求参与者同时比较由可分离特征组成的对象,即感知任务和记忆任务。我们评估了感知和记忆任务中的处理是否发生了变化,并认为参与者可能必须将特征分块存储,这种分块可能会使处理更加高效。答案是“不”。我们发现了一种串行结构,用于处理感知和记忆任务中高度可分离的特征(圆的大小和直径的方向)。我们还发现在感知和记忆任务中,对不太可分离的特征(两位数中的第一位和第二位数字)进行并行处理。综上所述,虽然加工过程可能取决于特征的可分性,但它不会因感知和记忆而变化。同样重要的是,我们发现所有人都有相同的处理策略;也就是说,没有异质性的模型比那些有异质性的更好。这一结果表明,在这种情况下,体系结构可能是通用的,并且不受战略控制。

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第62页,共15页 统计学在心理学中的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断
62K15型 因子统计设计
91E10型 认知心理学
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