Poukisa kapasite vizyèl memwa travay amelyore ak laj: plis objè, plis detay karakteristik, oswa tou de? Yon Rapò Anrejistre Pati 2

Travay matche pèsepsyon.— Patisipan yo te konplete yon travay matche pèsepsyon kote yo matche koulè sond la (prezante nan sant ekran an) ak youn nan uit chat yo, lè yo klike sou chat ki apwopriye a. Menm jan an tou, yo matche sondaj oryantasyon an nan youn nan chat yo. Patisipan yo te fè 2 esè pou chak karakteristik (2 × 8 koulè ak 2 × 8 oryantasyon). Nou te planifye pou eskli ak ranplase patisipan yo ki te resevwa mwens pase 90% nan sa yo kòrèk, ki pèmèt pa plis pase twa erè pou 32 esè. Sepandan, nou te devye de règ sa a.

Gen yon relasyon solid ant travay matche pèsepsyon ak memwa. Travay matche pèsepsyon yo se youn nan fason efikas pou amelyore memwa. Li ka ede nou pi byen ankouraje sèvo a ak aktive memwa. Nan travay matche pèsepsyon, nou bezwen jwenn resanblans oswa diferans lè nou obsève foto oswa modèl, ki mande pou sèvo nou yo kenbe yon wo degre de vijilans ak atansyon, ki fè li pi fasil pou nou konvèti enfòmasyon an memwa.

Travay regilye pèsepsyon ka kontinye ankouraje koneksyon ki genyen ant newòn nan sèvo, fè sèvo a pi aktif ak plis fezab nan fòmasyon nan memwa alontèm. Se pa sèlman sa, travay matche pèsepsyon kapab tou egzèse kapasite kognitif espasyal nou yo ak fleksibilite kognitif, epi amelyore ladrès mantal nou yo tankou atansyon ak konsantrasyon.

An menm tan an, travay matche pèsepsyon pèmèt nou tou fè plizyè travay. Pou egzanp, nou ka fè travay matche pèsepsyon pandan egzèsis, ki pa sèlman amelyore kapasite kadyopulmonè, men tou amelyore memwa. Sa a non sèlman pèmèt ou antre nan eta aprantisaj la pi vit, men tou konplete travay aprantisaj pi efikas.

Nan ti bout tan, gen yon relasyon sere ant travay matche pèsepsyon ak memwa. Regilyèman fè travay matche pèsepsyon ka amelyore kapasite mantal sèvo a ak memwa, sa ki pèmèt nou antre nan eta aprantisaj la pi vit epi konplete travay aprantisaj la. Ann travay ansanm pou amelyore kapasite kognitif ak memwa nou epi fè avni nou pi briyan. Li ka wè ke nou bezwen amelyore memwa nou an. Cistanche deserticola ka siyifikativman amelyore memwa, paske Cistanche deserticola kapab tou kontwole balans nerotransmeteur, tankou ogmante nivo asetilkolin ak faktè kwasans. Sibstans sa yo trè enpòtan pou memwa ak aprantisaj. Anplis de sa, vyann kapab tou amelyore sikilasyon san ak ankouraje livrezon oksijèn, sa ki ka asire ke sèvo a resevwa ase eleman nitritif ak enèji, kidonk amelyore vitalite nan sèvo ak andirans.

Klike sou konnen fason pou amelyore fonksyon nan sèvo

Pandan nou te deplase etid la sou entènèt akòz pandemi an, patisipan yo (espesyalman jèn timoun yo) te sanble yo klike sou travay sa a rapidman epi yo te sanble pafwa chwazi menm opsyon a azar de fwa, petèt akòz dekalaj nan pataje ekran an. Kidonk, yon total 17 patisipan yo te fè anba pwen 90% (trèz nan pi piti timoun yo, M =.81, SD=.07, yon adolesan, M=. 88, ak twa adilt, M=.76, SD=.05). Pèfòmans ki pi ba a te .69. Etandone sikonstans yo chanje, nou enkli patisipan sa yo nan analiz la. Akòz yon erè, done yo te manke nan sis nan patisipan adilt yo pou mezi sa a, sa ki lakòz N=44.

Pwotokòl titrasyon.—Objektif pwosedi titrasyon nou an se te jwenn yon seri gwosè endividyèl pou chak patisipan pou tout moun ta fè apeprè menm pwopòsyon kòrèkteman nan yon kondisyon debaz. Li enpòtan pou w fè sa pou mezire nenpòt defisi diferans nan yon gwoup laj konpare ak yon lòt (cf. MacDonald, 2015). An tèm sikometrik, objektif titrasyon an se pèmèt matche nivo pèfòmans nan kondisyon debaz (Kote ki teste) yo dwe dekri anba a, pou anpeche entèraksyon ki pa detachable (gade Loftus, 1978; Wagenmakers, Kryptos, Criss, & Iverson, 2012). ).

San yo pa matche sa a, prèv estatistik pou yon tèm entèraksyon enpòtan ka varye selon si yo te konsidere diferans pèfòmans absoli oswa relatif. Pa egzanp, si jèn adilt sonje 90% atik ki nan Kondisyon A men pèfòmans yo bese a 25% nan Kondisyon B, diferans pèfòmans lan ta dwe 22.5 inite percentile.

Si timoun yo sonje sèlman 70% nan Kondisyon A epi tou desann 25% nan Kondisyon B, diferans pèfòmans yo ta dwe 17.5 inite percentile. Lè sa a, nou ta ka jwenn prèv estatistik pou yon pi gwo diferans nan jèn adilt pase pou timoun pou diferans absoli nan pwopòsyon kòrèk, men se pa pou diferans relatif.

Sa a twouble validite teyorik prèv estatistik pou yon efè entèraksyon AgeGroup × Condition. Anplis de sa, piske nou te vle teste si nivo detay karakteristik diferan pou objè yo ke patisipan yo sonje, kantite atik memwa yo te bezwen ajiste nan nivo pèfòmans chak moun. Titrasyon ta dwe tou yon apwòch efikas pou jwenn egzat, estimasyon endividyèl k (estimasyon kantite atik nan memwa k ap travay), pandan y ap diminye longè sesyon eksperimantal la konpare ak rasanble done atravè yon pakèt gwosè seri pou chak patisipan, kèk ladan yo kapab. swa dwe twò fasil oswa akablan.

Pou jwenn yon mezi gwosè seri kote chak patisipan ka reponn avèk siksè nan anviwon 80% nan esè yo, yo te fè pwosedi titrasyon sa a pou kondisyon kote sèlman (debaz) nan kòmansman etid la (al gade Figi 1A). Apre kat esè pratik, tout patisipan yo te konplete 40 esè titrasyon, kòmanse nan yon gwosè seri yon atik. Lè patisipan yo te reponn kòrèkteman twa fwa nan yon ranje, yo te ajoute yon atik nan gwosè seri pwochen jijman an (egzanp, apre twa repons kòrèk youn apre lòt, yo te deplase sou seri de atik). Lè patisipan yo te reponn mal, seri yo. gwosè pou pwochen jijman an te redwi pa yon sèl, ak gwosè seri minimòm ak maksimòm posib nan youn ak sèt atik (yo), respektivman. Pwosedi sa a twa-up, yon sèl-desann estime yon gwosè seri eksperimantal pou ki patisipan yo reponn kòrèkteman alantou 80% nan tan (Tansley, Regan, & Suffield, 1982).

Nan mwatye nan esè eksperimantal yo, gwosè seri patisipan yo te egal ak gwosè seri mwayèn yo nan 25 esè final titrasyon yo (awondi ak nonb antye ki pi pre a), ak eksepsyon ke si gwosè final seri patisipan yo te jwenn te youn, gwosè seri eksperimantal yo te. de atik, kòm yon prekosyon kont efè plafon. Nan lòt mwatye nan esè, gwosè a mete depase ki detèmine nan titrasyon pa yon sèl atik, kòm yon prekosyon kont underestimation nan kapasite aktyèl memwa ak metòd sa a.

Pa egzanp, si yon patisipan te jwenn gwosè seri a te genyen twa atik, yo te konplete yon blòk (20 esè) nan chak kondisyon eksperimantal (Kote, Kote + Koulè, Kote + Koulè + Oryantasyon) nan gwosè sa a ansanm ak yon lòt blòk nan chak kondisyon ak kat atik ( twa plis youn). Si yon patisipan te rive nan nivo maksimòm posib sèt atik, li ta bezwen sonje sèt atik pou tout esè yo. Sousestimasyon ka rive lè gwosè seri yo awondi desann soti nan mwayèn titrasyon an nan nonb antye relatif ki pi pre a (egzanp, soti nan 3.40 a 3.{{7} }) kòm li pa posib pou prezante fraksyon nan anitem. Anplis de sa, souzèstimasyon ka rive kòm patisipan yo amelyore ak pratik.

Nou te itilize pwosedi detèminasyon gwosè seri sa a olye de yon gwosè seri komen paske pèfòmans planche ak/oswa plafon nan kondisyon debaz la ta anpeche tès siyifikatif nan efè chaj karakteristik adisyonèl. Dapre literati anvan yo, nou te espere diferans laj nan pèfòmans, sigjere ke yon seri gwosè ki apwopriye pou pifò granmoun (egzanp, 4 atik) ta gen anpil chans rezilta nan pèfòmans etaj nan anpil timoun. Se poutèt sa, pwosedi titrasyon sa a - alòske li pa ka pafè - parèt pi efikas pou kolekte done ki ka itilize. Dapre literati anvan yo sou kapasite memwa k ap travay, nou te espere ke pifò moun ta gen 3-ansanm atik pou konparezon, paske pi piti gwosè seri posib nou te administre a se te 2 atik, ak span plis youn (nan ka sa a 3 atik) prezante tou, ak kapasite granmoun se nòmalman alantou 3 atik. Sepandan, tout patisipan yo te konplete 'nenpòt karakteristik blòk la' nan gwosè seri 3 (gade detay ki anba a).

Travay eksperimantal.-Nan pwosedi titrasyon jis dekri, ki te itilize yon debaz, pwosedi tès kote sèlman, ak nan tout kondisyon tès eksperimantal konsekan, patisipan yo te wè etalaj (gade Figi 1) nan figi chat mete chapo. Chapo yo te nan diferan koulè (ki gen ladan uit koulè pwototip: wouj, vèt, ble, koulè wouj violèt, woz, jòn, zoranj, ak turkwaz), ak chat yo te prezante nan oryantasyon diferan (-70, -50, -30, -10, 10,30, 50, oswa 70 degre enklinezon figi chat nan chapo ki gen fòm kòn) ak uit koulè ak uit oryantasyon nan pisin estimilis la, epi pa gen okenn repetisyon koulè oswa oryantasyon nan yon etalaj. Yo te chwazi kote yo owaza nan yon rektang imajinè. (lajè=9.8, wotè=7.3degre) nan sant ekran an, separe pa omwen 2.5 degre youn ak lòt.Lè sond kote yo te diferan, yo te prezante tou nan rektang sa a, omwen 2.5 degre de nenpòt atik prezante. Apre w fin wè yon etalaj (500 ms) ki te swiv pa yon entèval vid (1000 ms), yo te prezante yon atik sonde.

Kalite sond.: Atik ankèt la te (A) pou sond kote, yon mak kesyon, (B) pou sond koulè, yon sèk ki te ranpli avèk youn nan uit koulè etid yo, oswa (C) pou sond oryantasyon, yon 'chapo' nwa ki montre nan. youn nan uit ang etid yo. Patisipan yo te reponn a sonde a nan yon pwosedi deteksyon chanjman pou endike si li te menm bagay la tou nan karakteristik sonde la kòm objè chat deja prezante. Patisipan yo te reponn lè l sèvi avèk kle klavye yo (pou endike 'WI' oswa 'MENM' kle 'c' la, epi pou endike 'NON' oswa 'DIFERAN', kle 'm'). Yo te konseye yo make kle yo pou ede yo sonje. Karakteristik ankèt la te menm jan ak objè yo sonje mwatye tan an, ak diferan de tout objè etalaj mwatye tan an (sa vle di, yon nouvo kote oswa karakteristik).

Kalite blòk jijman .: Nan yon blòk jijman bay, te gen yon sèl sond pou chak jijman (Kote, Figi 1A), de sond pou chak jijman (Kote, Lè sa a, Koulè, Figi 1B), oswa twa sond pou chak jijman (Kote, Lè sa a, Koulè, ak Lè sa a, Oryantasyon, Figi 1C).

Lè de oswa twa karakteristik yo te sonde, sond ki gen rapò ak diferan atik (sa vle di, kote yon atik yo sonde, koulè a ​​nan yon lòt atik, epi, lè yo sonde oryantasyon, oryantasyon an nan yon twazyèm atik). Si te gen mwens objè memwa pase karakteristik sonde (ki ta ka rive nan seri gwosè de nan blòk esè Kote + Koulè + Oryantasyon), yo te teste yon atik de fwa. Plan orijinal nou an se te kòmanse chak blòk ak kat esè pratik. Ta gen yon total 40 esè Kote ('te-yon bagay la'), 40 esè Kote + Koulè, ak 40 esè Kote + Koulè + Oryantasyon, ak chak kalite esè prezante nan de blòk 20 esè chak. Sepandan, nou te jwenn ke jèn timoun yo pa t fini etid la, paske longè a te lakòz fristrasyon ak annwi. Nou te itilize règ nou te espesifye davans ("si plis pase 4 nan 10 premye patisipan yo nan yon gwoup laj bay yo echwe fè eksperyans nan, nou pral revize longè etid la, redwi chak blòk eksperimantal a 16 olye pou yo 20 esè, epi rekrite 8 patisipan adisyonèl nan gwoup laj sa a (ki lakòz yon total N 48 nan gwoup laj sa a)") pou fasilite koleksyon done yo. Nou redwi kantite jijman yo epi ogmante kantite patisipan yo nan tout gwoup yo.

Nou menm tou nou redwi kantite pratik esè nan chak blòk soti nan kat a de, kòm kat esè pratik te parèt pou fè patisipan yo fwistre, ak konpreyansyon travay yo te jeneralman ekselan. Dapre premye timoun patisipan yo pa fini, nou te deside aplike règ nou te espesifye davans "Patisipan ki pa ranpli eksperyans lan pral eskli epi ranplase yo (si patisipan yo vle fini sesyon an bonè (pa egzanp, akòz fatig oswa annwi), yo ka chwazi pou konplete rès etid la nan yon lòt jou)", epi teste tout timoun nan de sesyon, pou anpeche yon sesyon ki twò long epi pou ede asire yo te gen yon eksperyans agreyab. Adolesan ak granmoun te konplete tout esè yo nan yon sesyon.

Esè blòk lòd.: Pou mwatye nan patisipan yo nan chak gwoup laj, chaj karakteristik ogmante piti piti (sa vle di, yo te kòmanse ak Kote-sèlman (de blòk, nan de gwosè seri diferan yo) ki te swiv pa Kote + Koulè (de blòk), Lè sa a, Kote. + Koulè + Oryantasyon (de blòk) Pou patisipan ki rete yo, chaj karakteristik yo piti piti diminye (sa vle di, yo kòmanse ak Kote + Koulè + Oryantasyon (de blòk), ki te swiv pa Kote + Koulè (de blòk), epi finalman Kote-sèlman (de). Diferans nan lòd kondisyon sa a te pèmèt nou teste si li difisil pou patisipan yo chanje seri travay yo, ajoute oswa omisyon karakteristik yo dwe konsève pandan etid la ap pwogrese (gade Materyèl Siplemantè; Seksyon 2, Tablo S1, Analiz 1). kalite blòk, tout patisipan yo te resevwa premye 16 esè nan nimewo yo pi ba nan objè pou chak etalaj oswa gwosè seri, ki baze sou nivo pèfòmans chak patisipan atravè pwosedi titrasyon astaircase.Dezyèm seri 16 esè nan menm kalite blòk enkli atik anadditional nan chak etalaj.

Finalman nenpòt blòk esè yon sèl-karakteristik.: Finalman, chak patisipan ranpli yon blòk kote nenpòt karakteristik (Kote, Koulè, oswa Oryantasyon) te sonde (Figi 1D). Nan dènye blòk sa a, yo te sonde chak karakteristik 10 fwa (sa ki lakòz yon total de 30 esè), ak lòd sonde owaza, pou patisipan yo te bezwen kenbe tout karakteristik yo. Yo te itilize pi gwo gwosè seri chak patisipan nan blòk sa a. Pou pèmèt konparezon atravè gwoup laj pou yon gwosè seri komen, nou te egzije tou pou patisipan yo ki pa t ranpli blòk sa a ak gwosè seri 3 ranpli yon blòk siplemantè nan gwosè seri sa a.

Pipeline analiz pwopoze

Objektif analiz nou yo se te konpare 1) kantite objè ki te kenbe nan memwa travay, k, ant patisipan yo nan diferan gwoup laj, ak 2) efè ogmante chaj karakteristik sou pèfòmans (mezire tou de pa k ak pa plis teyori-net). vle di), nan diferan gwoup laj.

Figi 2A montre kèk atant kle dapre ipotèz anrichisman karakteristik yo egzamine nan pati prensipal pwosedi nou an. Li dekri yon sitiyasyon kote patisipan ki pi gran yo gen reprezantasyon pi rich nan objè yo nan memwa k ap travay. Pwosedi titrasyon pou kote ak pwosedi kote sèlman (Chaj 0) bay tès ipotèz ogmantasyon kapasite a tou. Figi 2B montre rezilta ki ta ka jwenn nan blòk tès final la, dapre swa ipotèz si diferans laj yo jeneral atravè diferan karakteristik lè yo dwe kenbe tout twa karakteristik yo. Kòm figi sa a montre tou, dènye rezilta yo ka analize plis pou bay estimasyon kantite objè yo konnen omwen yon karakteristik (ki gen rapò ak ipotèz ogmantasyon kapasite) ak kantite karakteristik pou objè li te ye (ki gen rapò ak ipotèz anrichisman karakteristik yo). ). Anba a, nou eksplike kijan tès ipotèz yo fèt.

Atik ki nan memwa k ap travay.—Paramèt k a baze sou lojik senp kote patisipan an swa reponn kòrèkteman lè yo prezante pwofonde a paske atik korespondan an se nan WM, oswa devine nan yon sèten vitès nan absans konesans sa a (Cowan, 2001; Cowan et al., 2013). Pou estime k valè pou chak gwoup laj, nou aplike yon modèl yerarchize Bayezyen ki itilize tout done pou limite chak estimasyon (gade Rhodes, Cowan, Hardman, & Logie, 2018). Aplikasyon an te itilize JAGS (Plummer, 2003) ak theR package R2jags (R Core Team, 2015; Su & Yajima, 2015). Gade Materyèl Siplemantè, Seksyon 3, pou plis detay.

Pou konparezon estatistik enferans nou yo, nou konbine estimasyon Bayesyen ak Bayesfactors, nan liy ak sijesyon ke apwòch sa yo konplemantè (egzanp, seeRouder, Haaf, & Vandekerckhove, 2018), epi nou itilize diferan apwòch pou rann kont distribisyon done nou yo. Analiz sa yo bay yon mezi prèv pou yon modèl efè ki pa nil parapò ak yon modèl li ki nil (gade Dienes, 2019; Etz & Vandekerckhove, 2018; Morey, Romeijn, & Rouder, 2016). Espesyalman, nou te konpare si k estimasyon diferan selon gwoup laj (gade Tablo 1, Analiz 1) lè l sèvi avèk yon apwòch konparezon Bayesian ANOVA. Lè sa a, nou eksplore diferans ki genyen ant k valè yo jwenn pou chak gwoup laj, ak pou chak kondisyon karakteristik chaj, ak yon apwòch konparezon Bayesian ANOVAmodèl ki sanble (gade Tablo 1, Analiz 2). Pou plis detay, gade nan onlinesupplement, Seksyon 4. Kesyon kle isit la se si efè a nan ogmante kantite karakteristik yo teste yo pral pwodwi yon bès pi apik nan karakteristik yo teste nan timoun ki pi piti. pi gwo bès lè koulè yo dwe kenbe tou, konpare ak timoun ki pi gran ak granmoun? Èske yo pral obsève diferans ki genyen toujou pi gwo lè yo dwe kenbe oryantasyon tou? Èske memwa koulè soufri nan bezwen nan sonje oryantasyon, plis nan timoun ki pi piti?

Kòm yon dezyèm kalite analiz teyorik konvèjan ak premye a, nou te estime tou kantite objè pou chak patisipan yo te konnen omwen yon karakteristik (gade Cowan et al., 2013; Hardman & Cowan, 2015; Oberauer & Eichenberger, 2013 pou apwòch menm jan an). Gade sipleman sou entènèt la, Seksyon 5, pou plis detay). Pou estimasyon sa a, nou te itilize done ki soti nan blòk esè final la, kote yon sèl karakteristik (Kote, Koulè, oswa Oryantasyon) te sonde nan chak jijman, men patisipan yo pa t 'konnen ki karakteristik. Nou te sipoze ke pwobabilite pou sonje chak karakteristik se endepandan, ki konsistan avèk sijesyon ke magazen memwa separe ak limit kapasite lajman endepandan egziste pou diferan karakteristik (al gade Bays et al., 2011; Wang et al., 2017; Wheeler & Treisman, 2002). Sipozisyon sa a soti nan rechèch anvan yo, pa egzanp, Fougnie and Alvarez (2011). Lè sa a, nou ka estime pwopòsyon nan esè kote omwen yon karakteristik te konnen ak tou kantite karakteristik li te ye nan objè sa yo (jan yo montre nan sipleman an sou entènèt, Seksyon 6).

Distribisyon repons yo.—Apre, nou te itilize yon Bayezyen Regresyon Lojistik pou egzamine kesyon prensipal nou an nan yon fason teyori-net lè l sèvi avèk done pèfòmans nan nivo esè. Metòd sa a konte pou distribisyon binè done nou yo (ki kòrèk oswa ki pa kòrèk) epi li gen ladan yon to devine nan modèl la (50% kòrèk ak chwa de fòse), gade Tablo 1; diferansye 4 ak 5. Modèl sa a estime efè a sou paramèt η (eta; pèfòmans memwa) pa gwoup laj ak kondisyon karakteristik, lè l sèvi avèk yon distribisyon Bernoulli. Idantite patisipan yo te enkli kòm yon entèsepte o aza, pou kont pou varyasyon endividyèl yo. Nou te itilize yon anvan nòmalman distribye pou η (eta; pèfòmans memwa). Pou chak paramèt modèl, nou rapòte estimasyon paramèt la, ak entèval 95% kredib li yo.

Espesyalman, pou bay yon repons teyori-net pou kesyon rechèch ou an, nou teste si te gen yon efè prensipal nan kondisyon chaj karakteristik, Gwoup Laj, ak entèraksyon enpòtan ant Karakteristik-Chajman ak Gwoup Laj (timoun kont granmoun; timoun kont. adolesan).Chaj Karakteristik yo pral kode kòm yon varyab kontinyèl (0, 1, 2 karakteristik adisyonèl pou sonje), ak Gwoup Laj kòm kategori, paske twa gwoup yo isit la yo wè yo kòm kategori diferan (anfans, adolesans, ak adilt). ) olye ke kontinyèl. Pou teste si ogmantasyon chaj karakteristik pi prejidis pou memwa timoun ki pi piti yo, nou konpare modèl sa a ak yon modèl ki gen tou de efè prensipal yo ak entèraksyon yo. Nou konpare fòs prèv la pou enkli entèraksyon an tou de lè nou egzamine entèval konfyans yo ak kalkile yon Faktè Bayes pou / kont enklizyon de paramèt entèraksyon an (gade Sipleman sou Entènèt la, Seksyon 4, pou plis detay).

Done pilòt ak simulation

Detèminasyon gwosè echantiyon an.—Nou te eseye kèk simulation konplèks ak diferan gwosè echantiyon, nou te deside sou 40 pou chak gwoup laj1, yon ti jan pi wo pase 24 a 30 patisipan yo pou chak gwoup laj yo te itilize nan kèk etid anvan nan domèn sa a (egzanp, Cowan etal. ., 2010, 2011, 2018). Pou detèmine yon gwosè echantiyon apwopriye, nou te itilize de pwosedi separe. Premyèman, ipotèz ki pi kritik nou an se ke efè ogmante chaj karakteristik yo pral diferan atravè gwoup laj yo. Estimasyon pouvwa pou entèraksyon yo trè difisil (egzanp, gade McClelland & Judd, 1993). Nan analiz nou an, nou te itilize yon regresion lojistik Bayesian pou kont pou nati binè (kòrèk vs kòrèk) done yo. Sa a pèmèt nou kont pou devine pousantaj ak egzaminen distribisyon dèyè pou chak paramèt. Nou simulation done pou de popilasyon imajinè, youn ak yon gwoup laj × Entèraksyon chaj karakteristik (H1), ak youn san entèraksyon sa a (H0).

Nou te itilize kèk done pilòt adilt pou estime diferans ki genyen nan chaj karakteristik posib (gade Materyèl Siplemantè pou plis detay). Avèk 40 patisipan pou chak gwoup, 86.4% nan 500 simulation nou yo te pwodwi yon entèval Bayezyen kredib 95% ki pa t 'chevalye 0 (ki endike yon efè diferans nan karakteristik. chaj nan timoun ak granmoun), gade Figi2 anba a. Kontrèman, nan echantiyon yo te tire nan yon popilasyon kote yon efè entèraksyon sa a pa te prezan (H0), nan 94.6% nan esè nan 500 simulation nou yo (N=40 pou chak gwoup), 95% Bayezyen entèval kredib la te chevaz 0, kòrèkteman rejte ipotèz la nan yon efè diferans nan chaj karakteristik nan timoun ak granmoun. Ki baze sou simulation sa yo, nou pwopoze 40 patisipan pou chak gwoup laj kòm gwosè echantiyon predetèmine nou an.

For more information:1950477648nn@gmail.com