A POWER STRUGGLE: BETWEEN- VS. WITHIN-SUBJECTS DESIGNS IN DEDUCTIVE REASONING RESEARCH
Notice bibliographique
Résumé
This experiment examined the relative merits of using within-and between-subjects designs to investigate deductive reasoning.Two issues were investigated: 1) the potential for expectancy and fatigue effects when using within-subjects designs, and 2) the relative power of within-vs between-subjects designs.Participants were presented with problems in a standard belief-bias paradigm in which the believability of putative conclusions varied orthogonally to their validity.The belief bias effect, as well as the effect of validity, and the interaction between beliefs and validity, were not affected by reasoners' expectations regarding the number of problems they had to solve.The effect of beliefs and the belief by validity interaction were only marginally affected by the number of problems solved, despite adequate power to observe an effect.Thus, neither expectancy nor fatigue appear to have affected performance, suggesting that there are few drawbacks to using a within-subjects design.In contrast, however, a power analysis clearly established the desirability of using within-relative to between-subjects designs.Withinsubjects designs require far fewer participants to detect effects of comparable size; this was especially true for higher-order (interaction) effects.Finally, we provide a power analysis of within-and between-subjects designs that should be of general utility to researchers planning studies using proportions as a dependent measure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,189 | 0,383 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».