설계 및 데이터 분석고전적인 분산 분석(ANOVA)을 통해 자극 정체성(표적 또는 방해 요인)과 정서적 원자가가 반응 대기 시간 및 정확도에 미치는 영향을 조사하는 반복 측정 설계가 사용되었습니다. 통계 분석은 SPSS 20을 사용하여 수행되었습니다. 우리는 산만한 자극의 대기 시간 변화가 정확도 예측에서 RT의 효과를 중재한다는 가설을 테스트하기 위해 SPSS(Hayes 2015 )에 대한 프로세스 매크로를 사용하여 중재 분석을 수행했습니다. 이러한 방식으로 회귀 기반 중재 절차는 부트스트래핑 절차를 사용하여 실행되었습니다(MacKinnon & Fairchild 2009 ; Hayes 2009 ). 이 방법을 사용하면 신뢰구간을 사용하여 부트스트래핑(10000) 방법을 통해 매개변수가 규정된 관계에 미치는 영향을 나타내는 간접 효과를 측정할 수 있습니다. 보다 정확하게는 회귀 계수(및 관련 t 검정)가 중재 M 변수(및 고유 a 및 b 경로), 중재자를 포함하지 않은 종속 변수의 X 독립 변수(c' 경로) 및 중재자가 포함된 후 종속변수에 대한 X 독립변수(c 경로). 그림 1은 변수와 경로 측면에서 이러한 분석을 보여줍니다.그림 1그림 1테스트 대상으로 연구 중인 중재 모델과 그 경로전체 크기 이미지결과RT는 긍정적이고 중립적인 자극보다 부정적인 자극에 대해 더 길었습니다. 표 2는 각 단어 그룹의 평균 반응 시간(ms), 오류율 및 표준 편차를 나타냅니다. 대기 시간 분석을 위한 ANOVA에서는 250ms 미만 및 1800ms 초과 RT가 제외되었습니다(데이터 세트의 2% 미만). 해당 분야의 초기 연구와의 일관성을 위해 1800ms 컷오프 지점이 채택되었습니다(Moret-Tatay et al. 2014 ; Moret-Tatay, Leth-Steensen, Irigaray, Argimon, Gamermann, et al. 2016 ; Moret-Tatay et al. 2016 ; 페레아, 파나데로, 모렛-타타이, 고메즈 2012 ). 2×3 ANOVA가 수행되었습니다.
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