Линейные модели со смешанными эффектами в когнитивных исследованиях

Андрей Анатольевич Четвериков

Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

Abstract

Анализ данных в когнитивных исследованиях всегда сопряжен с определенными трудностями: отсутствие полностью сбалансированного дизайна, невозможность подобрать полностью эквивалентные стимулы, пропущенные значения в ответах и т. д. Для контроля случайной ошибки чаще всего применяется усреднение данных по испытуемым либо стимулам, а после этого усредненные данные анализируются с помощью традиционных методов, таких как дисперсионный анализ. В статье рассматривается альтернативный подход, основанный на применении регрессионных моделей со смешанными эффектами. Этот вид моделей позволяет анализировать данные без усреднения, включая в модель в явном виде допущения о существующих между отдельными наблюдениями взаимосвязях. В качестве примера анализа используются результаты квазиэксперимента, в котором оценивается связь времени ответа в задаче узнавания с правильностью ответа, полом испытуемого и полом человека на предъявленной фотографии. Сравнение результатов анализа с помощью смешанных моделей и различных вариантов
Original languageRussian
Pages (from-to)41-51
JournalРоссийский журнал когнитивной науки
Volume2
Issue number1
StatePublished - 2015
Externally publishedYes

Cite this