Kafli 9: Innanhópasnið (Within-Subjects Design) Flashcards
Einkenni
1 hópur
Allir þáttakendur fá öll stig frumbreytu
Kostir
Þurfum færri þáttakendur
Ekki einstaklingsmunur
Minni tími fer til spillis við kynningu, æfingu
Sparsamari
Meiri tölfræðileg afköst:
Þarf minna af gögnum til að staðfesta marktækan mun
Betri sýn á frammistöðu þáttakenda (mælum hana í fleiri aðstæðum)
Ókostir
Þáttakendur lengri að leysa verkenfið:
Þreyta, leiði, áhugaleysi
Þáttaka í einum aðstæðum getur haft áhrif á frammistöðu í öðrum
Röðun inngripa getur skekkt niðurstöðu
Hvenær getum við ekki notað innanhópasnið?
Þegar þáttaka í einum aðstæðum gjörbreytir frammistöðu/hegðun í öðrum
Þegar blekking skiptir miklu máli & afhjúpast (líklega) við þáttöku, maður uppgötvar blekkingu
5 Ógnir við innra réttmæti
(Time-related variables)
Saga/lífshlaup (History)
Þegar tími líður milli inngripa
Getur gerst eitthvað í lífi þáttakanda
Hefur áhrif á þáttakendur & mælingar
5 Ógnir við innra réttmæti
(Time-related variables)
Þroski (Maturation)
Þegar langt er milli inngripa
Náttúrulegur þroski hefur áhrif á niðurstöðu
Frammistaða í seinni mælingum getur batnað vegna þroska ótengdur inngripum
T.d börn þroskast á stuttum tíma
5 Ógnir við innra réttmæti
(Time-related variables)
Mæliskekkja (Instrumentation)
Mælitæki breytast yfir tíma
Geta orðið ónákvæmari af tæknilegum ástæðum
Lengra síðan kvörðun átti sér stað (calibration) - stilla mælitæki á nokkra ára fresti
Rafhlöður að klárast
Matsmenn geta orðið ónákvæmari/breytt viðmiðum:
Mismunandi mat á aðstæðum í upphafi samanborið við lok rannsóknar
5 Ógnir við innra réttmæti
(Time-related variables)
Aðhvarf að meðaltali (Regression toward the mean)
Tilhneiging fyrir fráviksgildi að færast nær meðaltali
Sá sem mældist hátt síðast er líklegur til að mælast lægra næst & öfugt
(Ó)Heppni getur haft blendiáhrif
5 Ógnir við innra réttmæti
Raðhrif (Order effects)
Þegar röð inngripa hefur kerfisbundin jákvæð (æfing)/neikvæð (þreyta) áhrif á frammistöðu í tilraun
Raðhrif (Order effects)
Þreytuhrif (Fatigue effect)
Þegar frammistaða verður verri eftir því sem líður á tilraunina vegna þreytu/leiða/óþæginda
Raðhrif (Order effects)
Æfingahrif (Practice effects)
Frammistaða verður betri eftir því sem líður á tilraun
Þáttakandi lærir betur á verkefnið, verður öruggari með sig eða sér ígengum tilgátuna
Raðhrif (Order effects)
Framvinduskekkja (Progressive error)
Lýsir hvernig þreytuhrif & æfingahrif milli tilraunaaðstæðna koma fram á gröfum
Bera saman aðstæður, A - B = framvinduskekkja
Sjá glósur betur
Neikvæð raðhrif:
Skekkjan er -
T.d þreyta
Jákvæð raðhrif:
Skekkjan er +
T.d æfing
Ógn við innra réttmæti
Raðhrif sem blendnibreyta (Confounding variable)
Raðhrif geta breytt niðurstöðum mælinga á kerfisbundin hátt sem tengist ekki áhrifum inngripa (frumbreytu)
Munur á mælingum milli inngripa - vitum ekki hvort munurinn er út af inngripinu eða raðhrifum, æfingahrif/þreytuhrif
Koma í veg fyrir raðhrif (Order effects)
Jöfnun (Counterbalancing)
Þáttakendur fá inngrip í mismunandi röð
Koma í veg fyrir raðhrif (Order effects)
5 Gerðir jöfnunar (Counterbalancing)
- Jafnvægi innan þáttakanda (Subject by subject counterbalancing)
Hver þáttakandi fær inngrip í mismunandi röð
T.d ABBA
Koma í veg fyrir raðhrif (Order effects)
5 Gerðir jöfnunar (Counterbalancing)
- Jafna út á milli þáttakenda (across subject counterbalancing)
Röð inngripa er mismunandi milli þáttakenda
Þáttakandi 1: ABBA
Þáttakandi 2: BAAB
Koma í veg fyrir raðhrif (Order effects)
5 Gerðir jöfnunar (Counterbalancing)
- Speglun (reverse counterbalancing)
Þegar við beitum inngripum í ákveðinni röð & speglum svo röðinni
ABBA á móti BAAB
Koma í veg fyrir raðhrif (Order effects)
5 Gerðir jöfnunar (Counterbalancing)
- Alger jöfnun (full counterbalancing)
Inngripum beitt í öllum mögulegum röðum
Getum raðað inngripum á n marga vegu
n = fjöldi inngripa
n! = runir (sequences) = n x (n-1)!
Dæmi:
n = 4 (4 inngrip/frumbreyta hefur 4 stig) - ABCD
4! = 24 (4x3x2x1= 24)
Getum raðað inngripum í 24 runir (sequences)
Þurfum amk 24 þáttakendur
Getum ekki alltaf notað allar mögulegu runir:
8! = 40320 - þurfum 40320 þáttakendur
Auðvelt þegar eru bara 2 inngrip
Koma í veg fyrir raðhrif (Order effects)
5 Gerðir jöfnunar (Counterbalancing)
- Hlutajöfnum (partial counterbalancing)
2 aðferðir
Notum ekki allar raðir inngripa
Rómverskir ferningar (Latin square):
Raðir færast alltaf um einn
ABCD
DABC
Ekki jafnt
Jafnaðir rómverskir ferningar (Balanced Latin squares):
Hvert inngrip kemur jafnt oft fyrir í hverju sæti (röð)
Jafnara
Tölfræðileg greining innanhópasniða
Tveggja inngripa snið (Two-treatment designs)
Bera saman mun á 2 aðstæðum
Ef jafnbilakvarða (interval scale) eða hlutfallskvarði (ratio scale):
- Hægt að nota parað t-próf (repeated-measures t)
Tölfræðileg greining innanhópasniða
Fleiri stig frumbreytu eða fleiri frumbreytur (Multiple-treatment designs)
Bera saman fleiri en 2 aðstæður
Dreifigreining endurtekinna mælinga (repeated measures analysis of variance, ANOVA)
Tölfræðileg greining innanhópasniða
Nafnbreytur (Nominal scale)
Chi-square test
Tölfræðileg greining innanhópasniða:
Raðkvarði (Ordinal scale)
Wilcoxon Signed-Ranks test
Notað sjaldan
