מדידת עיכוב היוון בבני אדם באמצעות משימות סכום התאמה

Abstract

היוון העיכוב מתייחס לירידה בערכו של פרס כשהוא מתעכב ביחס לכאשר הוא זמין באופן מיידי. משימות היוון עיכוב משמשות כדי לזהות נקודות אדישות, המשקפות העדפה שווה לשתי חלופות גמול דיכוטומית שונות בשני עיכוב וגודל. נקודות אדישות הן מפתח להערכת הצורה של שיפוע היוון-עיכוב משום שהם מאפשרים לנו לבודד את ההשפעה של עיכוב בערך. לדוגמא, אם באיחור שבוע 1 ועד למקסימום של 1,000 $, נקודת האדישות היא ב 700 $ אנחנו יודעים את זה, עבור משתתף ש, עיכוב 1-שבוע מתאים להפחתה של 30% בערכו. וידאו זה מתאר משימת היוון-עיכוב סכום התאמה שמזהה נקודות אדישות יחסית במהירות ובזולה וקל לניהול. ברגע שנתונים שנאספו, טכניקות רגרסיה שאינה ליניארי משמשות בדרך כלל כדי ליצור עקומות ניכיון. תלילות העקומה הניכיון משקפת את מידת השדבחירת ulsive של קבוצה או אדם. טכניקות אלה היו בשימוש עם מגוון רחב של סחורות וזיהו אוכלוסיות שנמצאות יחסית אימפולסיבי. לדוגמא, אנשים עם בעיות התמכרות לסמי הנחה עיכוב תגמולים יותר מאשר בתלילות משתתפי שליטה. למרות תואר של ניכיון משתנה כפונקציה של הסחורות בדקה, היוון של סחורות אחד בקורלציה עם היוון של סחורות אחרות, אשר טוען כי ההיוון עשויה להיות מתכונת קבועה של התנהגות ^1.

Introduction

היוון העיכוב הוא תופעה התנהגותית המשפיעה על מצבים רבים אנשים נתקלים עיכוב ההיוון מתייחסת לעובדה שתגמולים באופן זמני הפרוקסימלי גבוהות יותר מוערכים מתגמולים באופן זמני דיסטלי. כלומר, הערך של תגמולים לרדת עם עיכובים. זהו תהליך חשוב כי אפשרויות רבות שאנשים עושים כרוכות תחלופה בין תוצאות המיידיות באיכות נמוכה (למשל., חתיכת עוגת הגבינה לאחר ארוחת ערב) ועיכבה את תוצאות באיכות גבוהות (למשל., ארוך טווח לבריאות). היוון העיכוב גם נצפה במגוון מינים, בנוסף לבני האדם ^2,3, כוללים קופים ^4,5, חולדות ^6,7, ויונים ^8.

הבדלים אישיים במידת היוון נמצאו קשורים להתנהגויות הסתגלות שונות ^9. הערך של תגמולים יורד כפונקציה של עיכוב על פי פונקצית דעיכה ההיפרבולי ^8. עם דעיכה ההיפרבולי, ירידת הערךזה בהרחבה עם עיכובים קצרים יחסית, אבל יורד באופן יחסי פחות פני עיכובים ארוכים יחסית. הממצא של מזור שערך מדרדרת הגזמה כפונקציה של עיכוב הוא חשוב, משום שהפונקציה ההיפרבולי היא מסוגלת לחזות היפוכי העדפה בי פונקציות תיאורטיות אחרות לא יכול בלי הנחות נוספות. תהפוכות העדפה הן מתועד היטב מציאת ^10-12 העדפה שלתגמול קטן יחסית זמין בקרוב (SSR) על פרס גדול יותר זמין בנקודה יחסית דיסטלי בעתיד (LLR) תתהפך אם עיכוב נפוץ מתווסף לשני החלופות . לדוגמא, אם, תוך כדי נהיגה הביתה מהעבודה, תחושת הרעב פתאום פוגעת, אדם יכול להיות נוטה לעצור במסעדת מזון המהיר הראשונה בראייה לחטיף בריא יחסית בניגוד למחכה עד שיגיעו הביתה לפיסה פירות או חטיף כלשהו באיכות גבוהה אחר. אם, לעומת זאת, הרעב פוגע ועדיין בעבודה, כאשר האדם עדיין יש ללכת להמכונית ולנסוע במורד הכביש לפני שניגש למסעדת מזון המהיר שלהם, הם נוטים יותר למחליטים לחכות עד שהם יגיעו הביתה לפרי.

התלילות עם שמתגמלת את ירידת הערך כפונקציה של עיכוב יכולה להיחשב מידה של אימפולסיביות הבחירה של האורגניזם. אימפולסיביות בחירה יכולה להיות מוגדרת כהעדפת SSR על LLR ^13,14 .Higher מעלות של בחירה אימפולסיבית מקושרות לשימוש וניצול לרעה של תרופות שונות כגון אלכוהול ^{15,16, 17,18} סיגריות, קוקאין ^19, הרואין ^20,21, ומתאמפטמין ^22. מעלות גבוהות יותר של בחירה אימפולסיבית גם צמודות להימורים בעייתיים ^23, השמנה ^24,25, ובריאות לקויה ובחירות ביטחון אישיות ^26.

משימות שונות יכולות לשמש כדי להעריך עיכוב היוון בבני אדם. לדוגמא, יכולים להיות ביקשו ממשתתפים לקבל החלטות בין חלופות וניסיון חלק או את כלשל ההשלכות הקשורות לבחירתם (משימת הפרס אמיתי ^27,28) או שהם יכולים יתבקשו לקבל החלטות בין חלופות היפותטי, ובמקרה שהם לא ממש לחוות את ההשלכות הקשורות לבחירתם (משימת הפרס היפותטי ^{1-3,9 , 15-19,25,29).} מעלות דומות של היוון בדרך כלל נצפו קשר לשאלה אם התגמול והעיכובים הם אמיתיים או היפותטי ^30. השיטה של ​​ניהול משימות היוון-עיכוב שונה בין מחקרים. לדוגמא, מעבדות שונות מנוהלות המשימה באמצעות שאלון מילוי-in-the-הריק ^31, שאלון רב-ברירת ^32, הליך סכום כוונון ^33, ובחירה כספית שאלון ^34. משימת התאמת הסכום, שפותחה במקור על ידי Du, ירוק, ומאירסון ^33, ושימוש נרחב במעבדה שלנו, מספקת מספר יתרונות. ברגע שהמשימה איסוף נתונים מתוכנת הוא אוטומטי, הגבלהטעות אנוש לאורך כל התהליך. בשל אופי ההתאמה של המשימה, נקודות אדישות הם הגיעו עם יחסית מעט שאלות, שמצמצמת את זמן משתתפים נדרשים להיות ובשעמום המעבדה וגבולות. חשוב לציין, המשימה מספקת נתונים מפורטים ואמינים. משימת סכום ההתאמה שתפורט בהמשך.

Protocol

הפרוטוקול אושר על ידי דירקטוריון הסקירה המוסדי באוניברסיטת יוטה. הצעדים המפורטים להלן צריכים לשמש כמדריך לתכנות ועריכת משימת היוון עיכוב.

1. הגדרת משימה היוון עיכוב

1. בחר את הטווח של עיכובים שייוון יוערך.
   הערה: לדוגמא, תרחיש טיפוסי ישתמש עיכובים שנעים בין שבוע 1 עד 25 שנים. העיכובים שנבחרו צריכים לעקוב, בכנס, התקדמות כ מעריכי (למשל., שבוע 1, 2 שבועות, 1 חודש, 2 חודשים, 6 חודשים, 1 שנה, 5 שנים, ו -25 שנים)
2. בחר את הסכום המקסימאלי של כסף שישמש במשימה. לדוגמא, כמויות טיפוסיות של כסף המשמשות במשימה הן 100 $ או 1,000 $.
3. בחר את מספר הניסויים שיש להשלים כדי לקבוע נקודת אדישות בכל עיכוב.
   הערה: לדוגמא, מספר טיפוסי של ניסויים עבור כל עיכוב צריכה להיות בין 6 עד 8 Tריאל לאזן רזולוציה נתונים ועייפות משתתף.

2. קבלת הסכמה מדעת ומשתתף כניסה

1. יש לי המשתתף יושב בחדר מבודד מול מחשב. שאל את המשתתף לכבות את הטלפון הסלולרי שלהם ו / או בכל מכשירים אלקטרוניים אחרים.
2. לספק את המשתתף עם טופס הסכמה מדעת לבחינה וללחתום אם הם מסכימים להשתתף במשימה.
3. הפעל את התכנית על ידי לחיצה על הסמל הקשורים למשימה במחשב.
4. שים לב לתיבה דו-השיח ולהיכנס תג זיהוי משתתף ייחודי שיצורף לנתונים של המשתתף.
   הערה: מכיוון שהמשימה חייבת להיות מתוכנת על ידי הנסיינים, צעד זה יכול להיות אוטומטי על ידי בעל התכנית להקצות תג משתתף באופן אוטומטי.

3. ספק הוראות וניסויים עיסוק

1. תן הוראות משתתף על מה שהוא או היא חווה במשימה.
2. Providניסויים בפועל דואר שלא ייכללו בניתוח הנתונים.
   הערה: הניסויים בפועל נועדו קראתי משתתפים עם עיצוב המשימה ולספק למשתתפי ההזדמנות לשאול שאלות אם הם לא מבינים את מה שמצופה מהם ללא מאיימים על השלמות של הנתונים שנאספו בתחילת המשימה. ניסויים בפועל לא צריכים להשתמש בהליך ההתאמה המפורט להלן. במקום זאת, ניסויים בפועל צריכים פשוט מורכבים מסדרה של בחירות בין תוצאות המיידיות ותוצאות מתעכבות.
   1. לדוגמא, להתחיל ניסויים בפועל על ידי הצגת שאלה על מסך המחשב ושואל את המשתתף לבחור בין 10 $ זמינים באופן מיידי ו 100 $ זמינים ב 1 לחודש. שים לב לבחירה שנעשתה על המסך.
   2. שאל את אותה השאלה במסך הבא, אבל לבחירות שלאחר מכן להגדיל את החלופה המיידית על ידי תוספת של 10 $ על כל ניסוי (ללא קשר לבחירות שנעשו על ידי המשתתף) עד immediaחלופות te ועיכבו שווים ל -100 $.
3. לבצע עשרה ניסויים בפועל כדי לאפשר למשתתף להסתגל למשימה.

4. להעריך יחידה אדישות נקודה

הערה: נקודות אדישות לשמש כמשתנה התלוי העיקרי ממשימות היוון עיכוב ומייצגות נקודה שבה הערך הנוכחי של חלופת העיכוב הוא שווה לזה של החלופה המיידית.

1. להציג את הסכומים מתחילים לחלופות מתעכבות ומיידיות למשתתפים. למשפט הראשון, להציג את הסכום המקסימאלי כסכום שהחלופה מתעכבת. במקביל תציג את הסכום המיידי כחצי מהסכום המרבי. הגדר את סמן העכבר למרכז המסך (במרחק שווה מכל אחת מחלופות הבחירה) בתחילת הניסוי.
   הערה: הצד (הימני או שמאלי של המסך) שבחלופה מוצגת צריך להיקבע באופן אקראי בכלמִשׁפָּט.
2. שים לב הבחירה של המשתתף.
3. התאם את כמות החלופית המיידי על ידי ¼ של מרבי למשפט השני המבוסס על בחירת המשתתפים.
   1. להקטין את כמות החלופה המיידית למשפט השני, אם המשתתף בחר החלופה המיידית על המשפט הראשון. לדוגמא, אם הסכום המיידי היה 50 $ והוא נבחר על המשפט הראשון, ולאחר מכן על המשפט השני להציג את הסכום המיידי 25 $.
   2. להגדיל את כמות החלופה המיידית למשפט השני, אם המשתתף בחר החלופה המאוחרת במשפט הראשון. לדוגמא, אם הסכום המיידי היה 50 $, אך הסכום מעוכב נבחר על המשפט הראשון, ולאחר מכן על המשפט השני להציג את הסכום המיידי 75 $.
4. להציג את הסכום החדש של החלופה המיידית ומושהה חלופית הקבועה למשתתף ולאפשר להם לעשות את הבחירה הבאה שלהם.
5. שים לב לעמהבחירה ושל articipant להתאים את כמות החלופית המיידי על ידי ½ של העדכון הקודם.
   1. להקטין את כמות החלופה המיידית למשפט הבא, אם המשתתף בחר החלופה המיידית על המשפט הנוכחי. לדוגמא, אם הסכום המיידי היה 25 $ על המשפט השני והוא נבחר, ולאחר מכן על המשפט השלישי יציג את הסכום המיידי כ$ 12.50.
   2. להגדיל את כמות החלופה המיידית למשפט הבא, אם המשתתף בחר החלופה המאוחרת במשפט הנוכחי. לדוגמא, אם הסכום המיידי היה 25 $ על המשפט השני והוא נבחר, ולאחר מכן על המשפט השלישי יציג את הסכום המיידי כ$ 37.50.
6. חזור על שלבים 4.4 ו -4.5 עד המשתתף הפך את המספר הנדרש של בחירות
   הערה: מספר האפשרויות הוא עד לשיקול דעתו של הנסיין; ראה דיון לפרטים נוספים.
   הערה: ההתאמה למשפט הקרוב צריך ALWAי"ש יהיה שווה לסכום המקסימאלי מוכפל 2 ^-n, כאשר n הוא מספר המשפט להתאמה הנוכחית (ראה איור 1).
7. הפוך את ההתאמה הסופית לסכום המיידי המבוסס על הבחירה של המשתתף. השתמש בסכום חדש זה כנקודת האדישות לעיכוב זה.

5. קביעת נקודות אדישות בכל עיכוב

1. באופן מלא לחזור שלב 4 עבור כל אחד מהעיכובים נבחרו, איפוס הסכום של התוצאה המיידית וסכום ההתאמה למשפט הראשון בכל עיכוב.

6. להעריך עיכוב ייוון של תוצאות איכותית שונות (אופציונאלי)

1. שאל את המשתתף לספק דוגמא של התוצאה שנבחרה. לדוגמא, אם התוצאה שנבחרה היא מזון לאחר מכן לשאול את המשתתף "מהו המזון האהוב עליך?"
2. שים לב התגובה של המשתתף ולשאול את המשתתף כמה יחידה של עלויות התוצאה (למשל., "מההוא העלות של המזון המועדף? ").
   הערה: אם הנסיינים מעוניינים בהערכת הבדלים בשיטת היוון על פני סחורות, צעד זה יהיה להשוות סחורות במונחים של ערך, כך שהבדלים בניכיון אינם בשל הבדלים בסך להיות מוזלת.
3. להציג את ערכיה של ערכי התחלה המיידיים ועיכבו בהתבסס על המחיר שדווח על ידי המשתתף. הגדר את הסכום מעוכב לתוצאה להיות שווה לערך המרבי מחולק במחיר ליחידה שסופק על ידי המשתתף ולאחר מכן קבע את החלופה המיידית ל½ מסכום זה.
   הערה: לדוגמא, אם מנה 1 של גלידה עולה 5 $ והמקסימום הוא 100 $ אז יש 20 מנות של גלידה ב 100 $. השתמש בערך מחושב זו כחלופה עיכבה (למשל., "20 מנות של גלידה בשבוע 1") וחצי מסכום זה כחלופה המיידית (לדוגמא., "10 מנות של גלידה עכשיו").
4. Repeבכל שלבים 4 ו -5 עם הערך מחושב מחדש של כל תוצאה.

איור 1. מבנה משפט של סכום התאמת משימות. הערך מתחיל לחלופה מתעכבת, Y, צריך להיות שווה למקסימום. הערך מתחיל לחלופה המיידית, X, צריך להיות שווה .5Y. אם X נבחר לאחר מכן את הערך של X צריך להיות ירידה במשפט הבא. אם Y נבחר לאחר מכן את הערך של X צריך להיות מוגבר על המשפט הבא. סכום ההתאמה הוא .25Y על 1 משפט והוא .5 של העדכון הקודם על כל משפט שלאחר מכן. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

ניתוח 7. נתונים

1. נתוני יבוא לכל analy נתונים העדיףתכנית sis. לבודד את נקודת אדישות לכל עיכוב לכל משתתף. לחשב את נקודת אדישות החציוני עבור כל עיכוב לכל קבוצה.
   הערה: חישוב נקודות אדישות חציון יש צורך רק אם נעשה שימוש בעיצוב קבוצה.
2. בחר מודל רגרסיה מעוגל (ראה תוצאות נציג לדוגמאות). השתמש ברגרסיה מעוגלות כדי להתאים את המודל לנקודות אדישות (חציון). זה יפיק אומדני פרמטרים רלוונטיים למודל שנבחר (ראה להלן הסבר על הפרמטרים).
   הערה: סיפקנו קוד לנהל רגרסיה מעוגלות בחומרים נוספים לתכנית הסטטיסטית R כדי לסייע לקורא בשלב 7.

Representative Results

תוצאות היוון עיכוב מנותחות בדרך כלל על ידי מודלים של רגרסיה מעוגלות מתאימים לשתי נקודות אדישות חציון מהקבוצות ונקודות אדישות ממשתתפי פרט לכל תוצאה. נקודות אדישות קבוצת חציון משמשות כי נקודות האדישות למדגם בדרך כלל לא מתפלגות נורמלי. שלושה מודלים של רגרסיה שאינו ליניארי משמשים בדרך כלל: אלה שהוצעו על ידי מזור (1 משוואה) ^8, מאירסון וירוק (משוואה 2) ^35, ורחלין (משוואה 3) ^36.

בדגמים אלה, V הוא הערך הנוכחי (בהנחה) של o מתעכבתutcome (כלומר., נקודת אדישות בניסוי שנקבע), הוא הסכום של התוצאה העתידית, D הוא העיכוב לתוצאה, ו- k הוא פרמטר חופשי שמכמת את התלילות עם שהתוצאה מושהה מאבדת את הערך כפונקציה של עיכוב. במשוואות 2 ו -3, s הוא פרמטר קנה מידה שהוא גם חופשי להשתנות. ניתוחים סטטיסטיים מסורתיים עשויים להתנהל על היומן הטבעי (LN) של k ממשוואה 1. ניתוחים סטטיסטיים הם פחות מתאימים לLN (k) ממשוואה 2 ומשוואה 3 כי k הוא לא מדד עצמאי של היוון בשל האינטראקציה שלה עם פרמטר של.

במעבדה שלנו, יש לנו מראים שהתוצאות הספציפיות שנחקרה (למשל., מזון לעומת כסף) משפיע היוון (למשל., מזון מוזל יותר בתלילות מכסף ^1). למרות זאת, לגבי השתתפות בודדת תואר ipants של ניכיון מתואם על פני תוצאות שונות. יש לנו לפרש ממצא זה כעדות לכך שעיכוב ניכיון הוא תהליך כמו תכונה. עם זאת, בעוד היוון עיכוב נראה שיש תהליך כמו תכונה-, הוא מושפע גם משתני מצב ^37,38.

התוצאות הבאות, שפורסמו בעבר בכתב העת ¹ Psychopharmacology להפגין עיכוב אופייני היוון עקומות שהושגו באמצעות רגרסיה שאינה ליניארי. לניתוח קבוצה, נקודות אדישות קבוצת חציון מתקבלות עבור כל עיכוב. נקודות אלה הן בכושר למודל רגרסיה שאינו ליניארי (ראה קוד R מסופק) איור 2 מציג את המודל מתאים של משוואה 2 לארבע תוצאות:. כסף, אלכוהול, בידור, ואוכל. תוצאות הופרדו לשתי קבוצות: מעשני סיגריה ושאינם מעשנים.

עומס / 53,584 / 53584fig2.jpg "/>
איור 2. ייוון עיכוב של סחורות שונות. היוון פונקציות למעשנים ולא מעשנים לסחורות של כסף, מזון אלכוהול, ובידור. בכל ארבעת הפנלים, הנקודות להראות נקודות אדישות חציון וקווים להראות את הפונקציה הטובה ביותר המתאימה כמו היפרבולה-ההיוון ^35. ריבועי לסחורות של אלכוהול, בידור, ואוכל הם אותם נתונים עם ציר x בקנה מידה כדי להראות נקודות אדישות בעיכובים הקצרים ביותר. במקרים מסוימים, נקודות נתונים עשויות לחפוף. נתון זה פורסם במקור בPsychopharmacology ¹ (רישיון CC-BY תחת). אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

איכות המתאימה ניתן להעריך באמצעות שני מדדים: R ² וקריטריונים למידע Akaike (AIC).R ² מחושב כ1 - (סכום שיורית של ריבועים / סה"כ סכום של ריבועים). R ² ציונים לרגרסיה שאינה ליניארי יש לפרש בזהירות (ואולי להימנע) כי סכום המודל של ריבועים וסכום שגיאה של ריבועים לא שווה 1. עם זאת, אנחנו בדרך כלל כוללים R ² ציונים בשל אמנה וכך שהערכים מהמחקרים שלנו יכול להיות בהשוואה למחקרים קודמים. המרכז לאינפורמציה אלטרנטיבית, מחושבת כ2k + n יומן (RSS / n) כאשר k הוא מספר הפרמטרים חופשיים (1 למשוואה 1, ו -2 למשוואות 2 ו -3), וn הוא מספר נקודות אדישות (ראה טבלה 1). נתונים אישיים מנותחים בשיטה דומה. ערכי R ² ומרכז לאינפורמציה אלטרנטיבי חציון מדווחים להפגין את איכות המתאימה הבודד (הטבלה 2). חשוב לציין כי משוואת 1 היא מקרה מיוחד של משוואה 2 ומשוואת 3 (כאשר S = 1) ולעולם לא לייצר יותר ערך מאשר R ² משוואות אחרות אלה. לפיכך, המרכז לאינפורמציה אלטרנטיבית יכולה להיותמשמש להערכה אם הרווח בR ² למודלים מורכבים יותר מצדיק את הפרמטר הנוסף (המורכבות המוגברת) במשוואות אלה. שיטה חלופית של הערכה אם המודל המורכב יותר מוצדק יהיה לקבוע האם של שונה באופן משמעותי מ1 ^39.

לחלופין, מידה שאינה תיאורטית, שטח מתחת לעקומה (AUC), ניתן להשיג מאדישות של המשתתף מצביע ^40. AUC הוא סכום שטח הטרפז בין כל סט של נקודות אדישות סמוכות. AUC מחושב כ( x ₂ - x _{1) [(1} + y ₂ y) / 2], שבו x ₁ ו- x ₂ הם העיכובים וy ₁ ו- y ₂ עוקבי נקודות האדישות לעיכובים אלה (ראו סיפק R קוד). טווחי AUC בין 0 ל -1 ונמוך ערכים מצביעים על ניכיון תלול יותר. סטטיסטיקה פרמטרית ניתן להשתמש כדי לנתח AUC אםמדגם מסוים עומד בדרישות של נורמליות.

טבלת 1:. דגם השוואות Fit השוואות כושר דגם להיפרבולה מזור ⁸ ומאירסון והיפרבולואיד ³⁵ הירוק. ערכים מודגשים מצביעים בכושר טוב יותר. לנקודות אדישות חציון, תוצאות Akaike מידע הקריטריון (AIC) מצביעות על כך שהיפרבולואיד סיפק בכושר טוב יותר חמישה מתוך שמונה פעמים. השוואות של ² ערכי R מתקבלים מהתאמת שני המודלים לנתונים משתתף בודדים מצביעות על כך שיתאים טוב יותר היפרבולואיד בכל המקרים מהיפרבולה.

טבלה 2: פרמטראומדנים. K והפרמטרים של, כמו גם R ² להיפרבולואיד מתאים לנקודות אדישות חציון לכל תוצאה עבור כל קבוצה.

Discussion

וידאו זה מתאר את הצעדים שיש לנקוט כדי לנהל ניסוי עיכוב היוון באמצעות משימת סכום ההתאמה. משימת סכום ההתאמה היא יחסית מהירה לנהל (10 - 15 דקות לכל משתתף) ומייצרת נתונים אמינות. טבע ההתאמה של המשימה מספק ניתוח מכויל של התואר של משתתף בודד של היוון. מאז המשימה הוא אוסף מבוסס מחשב נתונים אוטומטי, המגביל את אדם טעיית והשפעה בתהליך איסוף הנתונים. בדרך כלל המשימה משמשת כדי להעריך היוון של תוצאות היפותטי, אבל זה גם נעשה שימוש כדי להעריך היוון של תוצאות אמיתיות ^28. מגבלה אחת למשימת סכום ההתאמה היא שהמשימה היא לא חזקה נגד שגיאת משתתף. בשל אופי titrating של משימת טעות שנעשתה במשפט הראשון של בלוק עיכוב (למשל., לחיצה $ 50 עכשיו במקום 100 $ בשבוע שבו המשתתף אמור לבחור 100 $ בשבוע) יהיה באופן דרסטילהשפיע על נקודת האדישות לעיכוב זה כאופציה המיידית לעולם לא יגיע שוב 50 $ בבלוק זה נובע מההתאמה יורדת על פני ניסויים. שגיאה שנעשתה במשפט מאוחר יותר בתוך בלוק לא תשפיע על נקודת האדישות באותה מידה. בהתבסס על תצפית במעבדה שלנו, אנו מוצאים כי טעויות כאלה הן נדירות יחסית. הנסיין יכול לתכנת את המשימה כדי לוודא עם המשתתף שנקודת האדישות היא מדויקת וחזור על התהליך עבור עיכוב שאם זה לא.

שלושה פרמטרים קריטיים בתוך ניסוי היוון עיכוב באמצעות משימת סכום ההתאמה הם עד הנסיין שיקול דעת, אבל צריך ליישר עם השאלה הניסיונית: 1) הסכום של התוצאות בשימוש צריך להיות הגיוני לשאלות הניסיוניות (למשל, 100,000 $ בשווי של. מזון הוא שטותי). 2) העיכובים בשימוש בניסוי צריך להיות הגיוני עם התוצאה והכמויות בשימוש (לדוגמא., בשל היוון תלול-10 $לא יהיה מספיק כדי לספק נתונים למשמעותיים אם משתמש בהתקדמות עיכוב שנעה בין שבוע 1 עד 25 שנים). 3) מספר ההתאמות בתוך כל בלוק עיכוב צריך לאזן רזולוציה וזמן (יותר רזולוציה עם יותר ניסויים, אבל זמן רב יותר הנדרשים ממשתתפים). כאן אנו התווינו דרך אחת שבי הערכת עיכוב היוון יכול להתבצע, אבל משימות עיכוב היוון הם חזקות לוריאציה ושינויים קלים של ההליך שתואר לעיל אינם צפויים לעשות הבדל משמעותי בממצאים.

ניתוח נתונים מניסויי היוון עיכוב מורכב מטכניקות רגרסיה מעוגלות שהן קלים יחסית ליישום ולייצר התקפים טובים לנתונים. יש לנו כלל כמה מסמכים בחומרים משלימים שיסייעו בתכנות עיכוב היוון ניסוי וניתוח הנתונים שנאספו באמצעות עיכוב היוון משימה: פסאודו-קוד על מנת לסייע בתכנות עיכוב היוון משימה בשפת ניו יורק, משימת היוון עיכוב לתכנת ב- E-ראש, ותסריט להפעלת רגרסיה שאינה ליניארי בR התכנית הסטטיסטי (עם הערות).

עיכוב היוון ניסויים, באמצעות משימת התאמה-הסכום, מספק דרך חזקה כדי לזהות בין הקבוצות ובתוך-נושא הבדלים בבחירה אימפולסיבית. ניסויים זיהו הבדלים במידת עיכוב היוון בין אנשים עם דפוסי התנהגות הסתגלות ומשתתפי שליטה ^41. גם ניסויים באמצעות משימות היוון-עיכוב יכולים לשמש לזיהוי משתנים המשפיעים עיכוב-היוון בתוך-הנושא ולהעריך את הקביעות היחסית של מניפולציות אלה.

בעוד מחקרים קודמים התמקדו בבחינת הבדלים בעיכוב היוון בקרב אוכלוסיות שונות, יש צורך במחקר נוסף כדי להבין איך יכול להיות מושפע היוון עיכוב בהתערבות טיפולית. ניסויי היוון עיכוב היו מאוד successful בזיהוי הבדלים בין אוכלוסיות שליטה ואוכלוסיות של אנשים עם דפוסי התנהגות הסתגלות ולספק לחוקרים עם רציונל למה אנשים להמר, שימוש בסמים, אכילת יתר, או שיש לי התייחסות מועטת להתנהגות הקשורים לבריאות. בגלל התוצאות השליליות הקשורים להתנהגויות אלה מעוכבים, יש תוצאות אלה מעט השפעה על התנהגותם של אנשים עם פונקציות היוון תלולות.

מחקר קטן עדיין התמקד במנגנוני היוון עיכוב. מה מוליד מעלות גבוהות של היוון, שעלולה להוביל לדפוסי התנהגות הסתגלות אלה? למרות שיש ראיות לכך שייוון העיכוב הוא במידה מסוימת תורשתי ⁴² לפחות, היוון עיכוב עדיין עשוי להיות נזיל. חשוב לזהות את המנגנונים הפסיכולוגיים ונוירו-ביולוגיים שבבסיס היוון עיכוב ומשתנים שיכולים להשפיע מנגנונים אלה. ייתכן שהתואר של היוון עיכוב עלול להיות rצמח על ידי התערבות טיפולית ^43, אך יש צורך במחקר נוסף כדי להבין את הכלליות של ממצאים אלה ולהשפעה שיורדת בניכיון עיכוב אולי על הנטייה לעסוק בדפוסי התנהגות ההסתגלות קשורים עם מילויים היוון עיכוב תלול.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Computer	any		Mac or Windows
Programming Software	Visual Studios		https://www.visualstudio.com
Data Analysis Software	The R Foundation		http://www.r-project.org
Informed Consent Form