출처: 게리 레반도프스키,데이브 스트로메츠, 나탈리 시아로코-몬머스 대학교 의 연구소
계수 설계는 두 개 이상의 독립적인 변수가 있는 일반적인 유형의 실험입니다. 이 비디오는 자기 인식과 자부심이 비언어적 신호를 해독하는 기능에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 를 탐구하는 데 사용되는 2 x 2 요인 디자인을 보여줍니다. 이 비디오는 요인 디자인의 특성과 다른 디자인과 구별되는 것, 요인 설계의 중요성과 특성, 상호 작용의 중요성 및 특성, 주요 효과 및 상호 작용 가설, 요인 실험을 수행하는 방법을 포함하여 요인 디자인의 기초를 통해 학생들을 안내합니다.
1. 주제/연구 질문 소개
2. 주요 변수
3. 연구 가설
4. 변수 정의
5. 조건 수립
표 1. 요인 디자인. 2 x 2 설계에 대한 가능한 요소 조합이 표시됩니다.
6. 종속 변수 측정(비언어적 통신 디코딩의 정확도)
7. 연구 수행
요인 설계는 연구원이 두 개 이상의 독립적인 변수를 조작하고 동일한 연구에서 단일 종속 변수에 미치는 영향을 측정해야 할 때 사용됩니다.
예를 들면, 연구원은 어떤 사람들이 다른 사람의 표정을 읽는 더 나은 이유를 알고 싶어하는 경우에, 그(것)들은 그 같은 기능에 영향을 미칠 수 있는 다중 요인을 검토해야 할 것입니다.
한 번에 하나의 실험에 영향을 미치는 많은 잠재적 영향을 테스트하는 대신, 요인 설계를 통해 한 실험 내에서 여러 변수를 동시 검사할 수 있습니다. 이러한 설계에는 참가자수가 줄어들고 다양한 원인이 결과에 영향을 미치는 특별한 방식으로 상호 작용하는지 여부를 알 수 있습니다.
이 비디오는 자기 인식과 자부심이 비언어적 신호를 해독하는 능력뿐만 아니라 결과를 분석하고이 디자인을 사용하는 추가 사례를 조사하는 방법에 영향을 미칠 수있는 방법을 탐구하기 위해 간단한 요인 실험을 설계하고 수행하는 방법을 보여줍니다.
이 실험에서는 두 가지 수준의 높고 낮은 두 가지 수준의 자기 인식과 자부심이라는 두 가지 독립적인 변수로 구성된 2대 2 의 요소 설계가 사용됩니다.
자기 인식을 조작하기 위해, 개인이 자신의 생각과 감정에 대해 얼마나 의식하는지, 참가자들은 높은 자기 인식 그룹의 거울 앞에서 지리 퀴즈를 완료하거나 낮은 자기 인식 그룹에 대한 거울이 없는 경우를 완료합니다.
자존감을 동시에 조작하기 위해, 사람이 누구인지에 대한 긍정적이거나 부정적인 평가- 참가자는 지리 퀴즈에 대한 잘못된 피드백을 제공합니다.
높은 자부심 그룹에 있는 사람들은 상위 10%에서 득점했다고 말하는 반면, 우수한 평균 성적과 높은 수준의 성적을 거둔 사람들은 하위 50%에서 득점하고, 열등하고 평균 이하의 성적을 거두었다는 것을 알게 됩니다.
따라서 참가자는 4 가지 가능한 조합 중 하나를 받게됩니다 : 높은 자부심 / 높은 자인식; 낮은 자부심 / 높은 자기 인식; 높은 자부심 / 낮은 자기 인식; 또는 낮은 자부심 / 낮은 자기 인식.
피드백을 받은 후 참가자들은 수많은 눈 집합을 보고 표현되는 적절한 감정을 식별하도록 요청받습니다. 이 경우 종속 변수는 비언어적 통신을 디코딩하는 정확도입니다.
디자인 복잡성으로 인해 여러 가설이 생성됩니다. 단일 독립적 변수의 효과에 초점을 맞춘 주요 효과는 각 조건의 높은 수준에 있는 사람들이 낮은 수준의 그룹에 있는 사람들보다 눈 표정을 더 정확하게 판단할 것이라는 점입니다.
대조적으로, 상호 작용 가설 – 독립적 인 변수가 종속 변수에 대한 다른 사람의 영향을 예측하는 것은 – 정확하게 비언어적 의사 소통을 감지하는 능력에 자부심의 영향이 높은 자기 인식을 경험하지만 낮은 자기 인식을 경험하는 사람들을 위해 향상될 것이라는 것입니다.
참가자가 도착하기 전에 그룹 할당이 전적으로 기회를 기반으로 하도록 조건의 네 가지 조합별로 패킷을 임의로 구성합니다.
실험을 시작하려면 랩의 참가자를 만나보십시오. 정보에 입각한 동의, 연구에 대한 간략한 설명, 절차 의식, 참여의 잠재적 위험 및 혜택 및 언제든지 철회 할 수있는 권리를 제공합니다.
할당된 자기 인식 상태에 따라 참가자에게 일방향 거울 앞에 앉아 블라인드를 열고 반사가 보이거나 닫혀 서 자기 반사를 방지하고 퀴즈를 내도록 지시합니다.
다음으로, 각 참가자에게 50개의 공간이 있는 시트를 주고 다음 2분 동안 유럽의 많은 국가를 나열하도록 요청합니다.
참가자에게 과거 참가자에 비해 결과를 분석하고 있음을 표시한 후 무작위로 할당된 조건에 따라 종이 에 피드백을 제공합니다.
그런 다음 컴퓨터 앞에 참가자를 앉고 다른 퀴즈를 내며 참가자에게 모호한 눈 이미지를 기반으로 얼굴 표정을 분별하도록 요청합니다.
실험을 마무리하기 위하여는, 그(것)들에게 연구 결과의 본질을 말함으로써 참가자를 브리핑하고, 왜 연구의 진정한 목적이 사전에 드러나지 못했습니다.
자존감과 자인식이 비언어적 표현을 해독하는 능력에 미치는 영향을 분석하기 위해 각 그룹의 눈 해석 퀴즈 점수를 평균화하고 조건에 따라 수단을 플롯합니다.
그룹 차이가 발견되었는지 확인하려면 양방향 ANOVA를 수행하여 주요 또는 상호 작용 효과를 표시합니다. 이 경우 자인식에 미치는 영향은 자존감 수준에 따라 달라집니다.
가설패턴과는 달리, 자기 인식이 높고 자존감이 낮은 참가자들은 비언어적 표현을 해독하는 데 더 정확하다고 합니다. 그러나 낮은 자기 인식에 노출되었을 때 참가자들은 높은 자부심을 가지고 있을 때 더 정확했습니다.
이제 2×2 팩터실험을 설계하고 수행하는 방법을 잘 알고 있으므로 이 디자인의 다른 예제를 살펴보겠습니다.
한 연구에서는, 전멸 반사의 전위성감은 감전을 수신하는 낮거나 높은 확률 동안 측정되었다.
알코올 이나 위약의 관리 등 또 다른 독립적인 변수, 충격 수준 및 알코올 놀라운 응답에 영향을 미치는 방법에 대 한 조사를 허용.
또 다른 예에서, 스트레스의 다른 수준이 수행 운동의 유형과 상호 작용할 수있는 방법을 고려. 이러한 모든 조건을 동시에 테스트하려면 2×2 계수 설계가 필요합니다.
아마도 또 다른 상황에서, 연구원은 참가자의 성별이 성능에 영향을 미칠 수있는 서면 시험 대 화면에 학생들이 수행하는 방법에 관심이 있습니다. 다시 한번, 동시 검사를 위해서는 2대 2의 인자 설계가 필요합니다.
당신은 단지 요인 실험 디자인에 JoVE의 소개를 보았다.
이제 2×2 요인 실험을 설계하고 수행하는 방법과 이러한 연구에 공통되는 결과를 통계적으로 분석하는 방법에 대한 좋은 이해가 있어야 합니다. 또한 2×2 팩터링 설계의 사용이 유익한 몇 가지 예를 소개했습니다.
시청해 주셔서 감사합니다!
136명으로부터 데이터를 수집한 후, 두 가지 주요 효과 및 상호 작용을 테스트하기 위해 분산(ANOVA)의 양방향 분석을 수행하였다. 그림 1에나타난 바와 같이, 가설패턴과는 반대로, 참가자가 높은 자기 인식을 가졌을 때, 그들은 낮은 자존감이 있을 때 더 정확했다; 그러나 자기 인식이 낮았을 때, 그들은 높은 자부심을 가지고 있을 때 더 정확했습니다.
사람의 눈에 의미를 해독에 미치는 영향 외에도, 더 큰 자기 인식은 우울한 느낌과 같은 더 부정적인 감정을 경험하기 위해 낮은 자부심을 가진 사람들을 이끌 수 있습니다.
연구원이 비언어적 의사 소통을 이해하는 데 더 큰 정확성을 일으키는 요인을 식별 할 수 있다면 개인이 다른 사람의 비언어적 신호를 더 잘 읽는 방법을 배울 수 있습니다. 사람의 표정을 정확하게 이해할 수 있는 모든 맥락을 생각해 본다. 판매, 스포츠 경기, 면접, 데이트. 정말, 비언어적 의사 소통은 어디에나 있으며 더 정확하게 읽을 수있는 방법을 알아내는 것은 도움이 될 수 있습니다.
그림 1. 자존감과 자각에 의해 해독되는 비언어적 의사 소통. 표시된 것은 조건에 걸친 평균 점수입니다.
요인 디자인은 일반적으로 심리학 실험에 사용됩니다. 이 디자인은 다양한 수준의 스트레스와 운동 유형의 상호 작용에 대한 두려움 반응에 대한 약리학적 영향에서부터 다양한 주제에 유용합니다.
요인 설계는 연구자가 두 개 이상의 독립 변수를 조작하고 동일한 연구에서 단일 종속 변수에 대한 효과를 측정해야 할 때 사용됩니다.
예를 들어, 연구자들이 왜 어떤 사람들이 다른 사람의 얼굴 표정을 더 잘 읽는지 알고 싶다면, 그들은 그러한 능력에 영향을 미칠 수 있는 여러 요인을 조사해야 할 것이다.
요인 설계는 한 번에 하나의 실험에서 많은 잠재적 영향을 검정하는 대신 하나의 실험 내에서 여러 변수를 동시에 조사할 수 있습니다. 이러한 설계는 더 적은 수의 참가자를 필요로 하며, 다양한 원인이 특별한 방식으로 상호 작용하여 결과에 영향을 미치는지 여부를 보여줍니다.
이 비디오는 자기 인식과 자존감이 비언어적 신호를 해독하는 능력에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 탐구하기 위해 간단한 요인 실험을 설계하고 수행하는 방법과 결과를 분석하고 이 설계를 사용하는 추가 사례를 조사하는 방법을 보여줍니다.
이 실험에서는 2×2 요인 설계가 사용되며, 이는 자기 인식과 자존감이라는 두 개의 독립 변수로 구성되며 높은 수준과 낮은 수준입니다.
자기 인식을 조작하기 위해 참가자들은 자기 인식이 높은 그룹의 경우 거울 앞에서 또는 거울이 없는 경우 자기 인식이 낮은 그룹의 경우 지리 퀴즈를 완료합니다.
동시에 자존감을 조작하기 위해, 한 개인이 누구인지에 대한 긍정적 또는 부정적 평가를 참가자들에게 지리 퀴즈에 대한 거짓 피드백을 제공한다.
자존감이 높은 그룹의 사람들은 우수하고 평균 이상의 성과로 상위 10%의 점수를 받았다고 말한 반면, 낮은 자존감 그룹의 사람들은 하위 50%의 점수를 받아 성적이 낮고 평균 이하의 성과를 거두었다는 것을 알게 됩니다.
따라서 참가자들은 다음 네 가지 가능한 조합 중 하나를 받게 됩니다: 높은 자존감/높은 자기 인식; 낮은 자존감/높은 자기 인식; 높은 자존감/낮은 자기 인식; 또는 낮은 자존감/낮은 자기 인식.
피드백을 받은 후 참가자들은 수많은 눈을 보고 표현되는 적절한 감정을 식별해야 합니다. 이 경우 종속 변수는 비언어적 의사 소통을 디코딩하는 정확도입니다.
설계가 복잡하기 때문에 몇 가지 가설이 생성됩니다. 주효과 가설(단일 독립 변수의 효과에 초점을 맞추는 가설)은 각 조건의 높은 수준에 있는 사람들이 낮은 수준의 그룹에 있는 사람들보다 눈 표정을 더 정확하게 판단할 것이라는 것입니다.
이와 대조적으로, 상호작용 가설(interaction hypothesis)은 독립 변수를 예측하는 가설이 종속 변수에 미치는 영향을 예측하는 가설이 비언어적 의사소통을 정확하게 감지하는 능력에 미치는 자존감의 영향이 높은 자기 인식을 경험하는 사람들에게는 향상되지만 낮은 자기 인식을 경험하는 사람들에게는 감소한다는 것입니다.
참가자가 도착하기 전에 네 가지 조건 조합 각각으로 패킷을 무작위로 구성하여 그룹 할당이 전적으로 우연을 기반으로 하도록 합니다.
실험을 시작하려면 실험실에서 참가자를 만나십시오. 정보에 입각한 동의서, 연구에 대한 간략한 설명, 절차에 대한 이해, 참여에 따른 잠재적 위험 및 이점, 언제든지 철회할 수 있는 권리를 제공합니다.
할당된 자기 인식 상태에 따라 참가자에게 일방통행 거울 앞에 앉아서 블라인드를 열고 반사된 거울을 보거나 닫아 자기 반사를 방지하도록 지시하여 퀴즈를 풀도록 합니다.
다음으로, 각 참가자에게 50칸이 있는 시트를 주고 다음 2분 동안 유럽에서 가능한 한 많은 국가를 나열하도록 요청합니다.
참가자에게 이전 참가자와 비교하여 결과를 분석하고 있음을 표시한 후 무작위로 할당된 조건에 따라 종이에 피드백을 제공합니다.
그런 다음 참가자를 컴퓨터 앞에 앉혀 다른 퀴즈를 풀게 하면 참가자에게 모호한 눈 이미지를 기반으로 얼굴 표정을 구별하도록 요청합니다.
실험을 마무리하기 위해 참가자들에게 연구의 성격과 연구의 진정한 목적을 미리 밝힐 수 없는 이유를 설명하여 브리핑합니다.
자존감과 자기 인식이 비언어적 표현을 해독하는 능력에 어떤 영향을 미치는지 분석하려면 각 그룹의 눈 해석 퀴즈 점수의 평균을 구하고 조건별로 평균을 표시합니다.
그룹 차이가 발견되었는지 확인하려면 양방향 ANOVA를 수행하여 주효과 또는 상호 작용 효과를 나타냅니다. 이 경우, 자기 인식에 미치는 영향은 자존감의 수준에 따라 달라진다.
가설에 가담한 패턴과는 반대로, 높은 자기 인식과 낮은 자존감을 가진 참가자들이 비언어적 표현을 더 정확하게 해독한다는 점에 주목하십시오. 그러나 낮은 자기 인식에 노출되었을 때 참가자들은 자존감이 높을 때 더 정확했습니다.
이제 2×2 요인 실험을 설계하고 수행하는 방법에 익숙해졌으므로 이 설계의 다른 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
한 연구에서는 놀람 반사의 강화를 전기 충격을 받을 확률이 낮거나 높을 때 측정했습니다.
알코올 또는 위약 투여와 같은 또 다른 독립 변수를 통해 쇼크 수준과 알코올이 놀람 반응에 어떤 영향을 미치는지 조사할 수 있습니다.
또 다른 예로, 다양한 수준의 스트레스가 수행된 운동 유형과 어떻게 상호 작용할 수 있는지 생각해 보십시오. 이러한 모든 조건을 동시에 테스트하려면 2×2 요인 설계가 필요합니다.
어쩌면 다른 상황에서, 연구자는 학생들이 화면과 필기 시험에서 어떻게 수행하는지에 관심이 있으며, 이에 따라 참가자들은 어떻게 수행합니까? 성별은 성과에 영향을 미칠 수 있습니다. 다시 한 번, 동시 검사를 위해 2×2 요인 설계가 필요합니다.
당신은 방금 요인 실험 설계에 대한 JoVE의 소개를 보았습니다.
이제 2×2 요인 실험을 설계하고 수행하는 방법과 이러한 연구에서 공통적인 결과를 통계적으로 분석하는 방법을 잘 이해했을 것입니다. 또한 2×2 요인 설계를 사용하는 것이 유용한 몇 가지 예를 소개했습니다.
시청해주셔서 감사합니다!?
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