Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

Измерение задержки Дисконтирование у людей, используя регулировочный Сумма задачу

Published: January 9, 2016 doi: 10.3791/53584
Automatic Translation
1, 1, 1, 1, 1
1Department of Psychology, Utah State University

Abstract

Задержка дисконтирование относится к снижению стоимости вознаграждения, когда он задерживается по отношению к тому, когда это немедленно доступны. Задержка дисконтирование задачи используются для идентификации точки безразличия, которые отражают равное предпочтение двух дихотомических альтернатив вознаграждение, отличающихся как задержки и величины. Точки безразличия являются ключом к оценке форму градиента задержке дисконтирования, поскольку они позволяют нам изолировать эффект задержки на стоимость. Например, если на 1 неделю задержки и максимум $ 1000, точка безразличия в $ 700 мы знаем, что для этого участника, задержка 1 неделю соответствует уменьшению стоимости 30%. Это видео очерчивает задержки-дисконтирования задачу сумму регулировки, который идентифицирует точки безразличия относительно быстро и недорого и легко управлять. После того, как данные были собраны, нелинейные методы регрессии, как правило, используется для генерации кривых дисконтирования. Крутизна кривой дисконтирования отражает степень импulsive выбор группы или личности. Эти методы были использованы с широким диапазоном товаров и определили популяции, которые являются относительно импульсивной. Например, люди с проблемами токсикомании скидкой задержкой награды более круто, чем участники управления. Хотя степень дисконтирования изменяется в зависимости от рассматриваемого товара, дисконтирование одного товара соотносится с дисконтированием других товаров, который предполагает, что дисконтирование может быть стойким модель поведения 1.

Introduction

Задержка дисконтирование поведенческий феномен, который влияет на многие ситуации люди сталкиваются Задержка дисконтирование относится к тому, что временно проксимальных награды более чем высоко ценится во времени дистальных наград. То есть, значение награды снижаться с задержками. Это важный процесс, потому что много вариантов, которые люди делают привлекать компромисс между непосредственными результатами низкого качества (например,., Кусок чизкейка после обеда) и задержка высоких результатов качества (например,., Долгосрочное здоровье). Задержка дисконтирования также наблюдалось в различных видов в дополнение к людям, в том числе 2,3 4,5 обезьян, крыс, 6,7 и голубей 8.

Индивидуальные различия в степени дисконтирования были связаны с различными неадекватные поведения 9. Значение поощрений снижается в зависимости от задержки в соответствии с гиперболической функции распада 8. С гиперболического распада, значение уменьшениеS широко с относительно короткими задержками, но снижает пропорционально меньше, так по относительно длительных задержек. Вывод Мазура, что значение ухудшает гиперболической как функция задержки важно, потому что гиперболическая функция в состоянии предсказать привилегированные развороты, где другие теоретические функции не без дополнительных предположений. Привилегированные развороты являются хорошо документированы найти 10-12, что предпочтение небольшое вознаграждение доступной относительно скоро (ССР) на большей награды, имеющейся на относительно дистального момент в будущем (ЛОП) будет возвращена, если общая задержка добавляется обоих вариантов , Например, если по дороге домой с работы, чувство голода внезапно парад, человек может быть склонен остановиться на первом ресторане быстрого питания в поле зрения в течение относительно нездоровой закуски, в отличие от ожидания, пока они не дома за кусок фрукты или некоторые другие высокое качество закуски. Если, однако, голод парад в то же время на работе, когда человек еще должен идти ких автомобиль и ездить по дороге, прежде чем обратиться в ресторан быстрого питания, они, скорее всего, решили подождать, пока они не получают дома для плода.

Крутизна с которой награждает снижение стоимости как функция задержки можно считать мерой выбора импульсивность организма. Выбор импульсивность может быть определена как предпочтение ССР над LLR 13,14 .higher степени импульсивного выбора связаны использовать и злоупотребление различных препаратов, таких как алкоголь, сигареты 15,16 17,18, кокаина, героина 19 20,21, и метамфетамин 22. Более высокие степени импульсивным выбор также связан с проблемной азартных игр, ожирения 23 24,25, и плохое состояние здоровья и личного выбора безопасности 26.

Различные задачи могут быть использованы для оценки задержки дисконтирования в организме человека. Например, участники могут попросить принимать решения между альтернативами и опыт некоторых или всехо последствиях, связанных с их выбором (реальное вознаграждение задач 27,28) или они могут быть предложено принимать решения между гипотетическими альтернатив, и в этом случае они не будут на самом деле испытать последствия, связанные с их выбором (гипотетическая задача награда 1-3,9 , 15-19,25,29). Похожие градусов дисконтирования, как правило, наблюдается независимо от того, реальны или гипотетический 30 награда и задержки. Метод введения задержки-дисконтирования задач отличается в разных исследованиях. Например, различные лаборатории вводить задачу, используя анкету заполнить пропуски 31, с несколькими вариантами анкеты 32, процедуру регулировки количества 33, и денежно-кредитной выбора анкеты 34. Регулировочный количество задача, изначально разработанный Ду, зеленый, и Майерсон 33, и широко используется в нашей лаборатории, обеспечивает несколько преимуществ. Как только задача запрограммирован сбора данных автоматизирован, что ограничиваетчеловеческий фактор в течение всего процесса. В связи с регулировочным характером задачи, точки безразличия достигаются при относительно нескольких вопросов, которые минимизирует время участники должны быть в лаборатории и и ограничивает скуки. Важно отметить, что задача предоставляет подробные и достоверные данные. Регулировочный количество задача будет подробно описано ниже.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Протокол был одобрен институциональных наблюдательного совета в университете штата Юта. Действия, описанные ниже, должны служить в качестве руководства для программирования и проведения задачу задержка дисконтирования.

1. Настройка задержки дисконтирования Задача

  1. Выберите диапазон задержек, для которых дисконтирование будет быть оценены.
    Примечание: Например, типичный сценарий использования задержки, которые варьируются от 1 недели до 25 лет. Выбранные задержки должны следовать, по соглашению, приблизительно экспоненциальный прогрессирование (например., 1 неделя, 2 недели, 1 месяц, 2 месяца, 6 месяцев, 1 год, 5 лет, и 25 лет)
  2. Выбрать максимальную сумму денег, которая будет использоваться в задаче. Например, типичные суммы денег, используемые в задаче являются $ 100 или $ 1000.
  3. Выберите количество испытаний, которые должны быть завершены, чтобы определить точку безразличия в каждой задержки.
    Примечание: Например, типичный количество испытаний для каждой задержки должно быть от 6 до 8 триалов, чтобы сбалансировать разрешение данных и участник усталость.

2. получить информированное согласие и Войти Участника

  1. Попросите участников сесть в изолированном помещении в передней части компьютера. Попросите участников, чтобы выключить свой мобильный телефон и / или любые другие электронные устройства.
  2. Обеспечить участников с информированного согласия, чтобы рассмотреть и подписать, если они согласятся участвовать в задаче.
  3. Запустите программу, нажав на значок, связанный с задачей на компьютере.
  4. Соблюдайте диалоговое окно и ввести уникальный ID участник тег, который будет прикреплен к данным участника.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Так как задача должна быть запрограммирована экспериментаторов, этот шаг может быть автоматизирован за счет того, программа назначить участника тег автоматически.

3. Обеспечить инструкции и практика испытаний

  1. Дайте поручения Депонента о том, что он или она будет испытывать в деле.
  2. Providе практика испытания, которые не будут включены в анализ данных.
    ПРИМЕЧАНИЕ: практика испытания предназначены для ознакомить участников с заданием на проектирование и обеспечить участникам возможность задать вопросы, если они не понимают, что от них ожидается не угрожает целостности данных, собранных в начале задачи. Испытания практика не должны использовать регулировочный процедуру, описанную ниже. Вместо этого, практика испытания должны состоять просто из ряда выбора между непосредственными результатами и задержки результатов.
    1. Например, начать практические испытания, показав вопрос на экране компьютера и просит участника выбирать между $ 10 доступны сразу и $ 100 доступны в 1 месяц. Соблюдайте выбор, сделанный на экране.
    2. Задайте тот же вопрос на следующем экране, но и для последующих выборов не увеличивать немедленного альтернативу по приращению $ 10 на каждого судебного разбирательства (независимо от выбора, сделанного участником) до ImmediaТе и замедленные альтернативы равны $ 100.
  3. Провести десять практики испытаний, чтобы участник, чтобы акклиматизироваться к задаче.

4. Оценка единого безразличие точку

ПРИМЕЧАНИЕ: Безразличие точки служат в качестве основного зависимой переменной задержки дисконтирования задач и представляют собой точку, в которой присутствует значение задержки альтернатива равна непосредственной альтернативы.

  1. Отображение начиная суммы для задержанных и непосредственных альтернатив участников. Для первого судебного процесса, отобразить максимальное количество как количество для задержки альтернативы. Одновременно отображения немедленного сумму, ½ от максимальной суммы. Установите курсор мыши в центр экрана (равноудаленной от каждой из альтернатив выбора) в начале судебного разбирательства.
    Примечание: сторона (правую или левую сторону экрана), на котором альтернативный представлен следует случайным образом на каждомиспытание.
  2. Соблюдайте выбор участника.
  3. Отрегулируйте количество непосредственной альтернативы на ¼ максимума для второго процесса, основанного на выборе участников.
    1. Уменьшите количество непосредственной альтернативы для второго процесса, если участник выбрал немедленный альтернативу на первом процессе. Например, если непосредственный сумма была $ 50, и это было выбрано на первом суде, то на втором суде отображения немедленного количество как 25 $.
    2. Увеличение количества непосредственной альтернативы для второго процесса, если участник выбрал отсроченный альтернативу на первом процессе. Например, если непосредственный сумма была $ 50, но с задержкой сумма была выбрана на первом суде, то на втором суде отображения немедленного количество как 75 $.
  4. Дисплей новый объем непосредственной альтернативы и постоянное замедленное альтернативу участника и позволить им сделать свой следующий выбор.
  5. Соблюдайте рВыбор articipant и регулировать количество непосредственной альтернативы по ½ предыдущего регулировки.
    1. Уменьшение количества непосредственной альтернативы для следующего суда, если участник выбрал вариант немедленного о текущем испытании. Например, если непосредственный сумма была $ 25 на втором испытании, и было выбрано, то на третьем испытании отображения немедленного количество как $ 12,50.
    2. Увеличение количества непосредственной альтернативы для следующего суда, если участник выбрал отсроченный альтернативу на текущей суда. Например, если непосредственный сумма была $ 25 на втором испытании, и было выбрано, то на третьем испытании отображения немедленного количество как $ 37,50.
  6. Повторите шаги 4.4 и 4.5, пока участник не сделало необходимое количество вариантов
    ПРИМЕЧАНИЕ: Количество вариантов до усмотрению экспериментатора; обсуждение см для более подробно.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Регулировка для предстоящего судебного разбирательства должны ALWAYS равен максимальной сумме, умноженной на 2 -n, где п судебный номер для текущей настройки (рисунок 1).
  7. Сделайте окончательную регулировку в непосредственной количестве по выбору участника. Используйте этот новый объем в качестве точки безразличия для этой задержки.

5. Определить точки безразличия в каждой задержки

  1. Полностью повторить шаг 4 для каждого из выбранных задержек, сбрасывая количество непосредственного результата и сумму корректировки для первого процесса в каждой задержки.

6. Оценка Delay Дисконтирование качественно различных исходов (необязательно)

  1. Попросите участников привести пример выбранного исхода. Например, если выбранный результат, то еда попросить участника "Моя любимая еда"
  2. Соблюдайте ответ участника и попросить участника сколько единиц затрат итоговых (например., "Чтоэто стоимость предпочтительного пищи? ").
    ПРИМЕЧАНИЕ: Если экспериментаторы заинтересованы в оценке различий в дисконтирования по товарам, этот шаг будет уравнять товаров в стоимостном выражении, так что какие-либо различия в дисконтирования не из-за различий в размере будучи сбрасывать со счетов.
  3. Отображение значения кратковременной и долговременной исходных значений, основанных на цене сообщили участником. Установите задержкой количество результатов равным максимальному значению, разделенной на единицу цены, которая была предоставлена ​​участником, а затем установить непосредственную альтернативу ½ от этой суммы.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Например, если 1 порция мороженого стоит $ 5 и максимум $ 100, то есть 20 порций мороженого в $ 100. Используйте этот рассчитанное значение в качестве задержки альтернативы (например,. ", 20 порций мороженого в 1 неделю») и ½ этой суммы в качестве непосредственной альтернативы (например,., "10 порций мороженого сейчас»).
  4. REPEна всех этапах 4 и 5 с пересчитанной стоимости каждого исхода.

Рисунок 1

Рисунок 1. Судебная структура Регулировка Сумма задач. Начальное значение для задержки альтернативы, Y, должно быть равно максимум. Начальное значение для немедленного альтернативы, X, должна равняться .5Y. Если X выбран, то значение X должно быть уменьшено на следующей проб. Если Y выбран, то значение X должно быть увеличено на следующей проб. Сумма корректировки является .25Y на пробу 1 и 0,5 в предыдущем регулировкой по каждой последующей суда. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Анализ данных 7.

  1. Импорт данных в любой предпочтительной ана данныхПрограмма сестра. Изолировать точку безразличия для каждой задержки для каждого участника. Рассчитайте средний точку безразличия для каждой задержки для каждой группы.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Расчет срединных точек безразличия необходимо, только если используется проектная группа.
  2. Выберите криволинейной регрессионной модели (см репрезентативные результаты для примеров). Используйте криволинейной регрессии, чтобы соответствовать модели с (средний) точки безразличия. Это будет генерировать соответствующие оценки параметров для выбранной модели (см ниже для объяснения параметров).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Мы предоставили код провести криволинейный регрессии в дополнительные материалы для статистической программы R, чтобы помочь читателю Шаг 7.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Задержка дисконтирование результаты обычно анализируют с помощью фитингов криволинейных моделей регрессии для обеих срединных точек безразличия из групп и безразличия пунктов от отдельных участников для каждого исхода. Медиана точки безразличия группа используется, потому что точки безразличия для образца, как правило, не распределены нормально. Обычно используются три нелинейные модели регрессии: те, предложил Мазур (уравнение 1) 8, Майерсон и зеленый (уравнение 2) 35, и Рахлин (уравнение 3) 36.

Уравнение 1
Уравнение 2
Уравнение 3

В этих моделях, V является настоящим (дисконтированная) стоимость задержанной Outcome (т.е.., экспериментально определенного пунктом индифферентность), А сумма будущего результата, D представляет собой задержку от результатов, и к свободным параметром является, что количественно крутизну, с которым задержанный результат теряет значение в зависимости задержки. В уравнениях 2 и 3, с является параметром масштабирования, который также свободно меняться. Традиционные статистические анализы могут проводиться на естественном журнале (LN) в уравнении к 1. от Статистический анализ менее подходит для LN (к) из уравнения 2 и 3 уравнения, потому что к не является независимым показателем дисконтирования в связи с его взаимодействия с с параметром.

В нашей лаборатории, мы показали, что конкретные итоги, которые расследуются (например., Продукты питания по сравнению с деньгами) влияет дисконтирования (например., Продукты питания, дисконтированных более круто, чем деньги 1). Несмотря на этот факт, индивидуальный участн Степень ipants "дисконтирования коррелируется между различными результатами. Мы интерпретировали этот вывод в качестве доказательства того, что задержка дисконтирование процесс черта-как. Тем не менее, в то время как задержка дисконтирование, кажется, процесс черта, как это также зависит от переменных состояния 37,38.

Следующие результаты, ранее опубликованные в журнале психофармакологии 1 продемонстрировать типичный задержки дисконтирования кривые, полученные с помощью нелинейного регрессионного анализа. Для группового анализа, медиана точки безразличия группа получаются для каждого задержкой. Эти точки нужным нелинейной регрессионной модели (см условии R код) Рисунок 2 отображает модель соответствует уравнения 2 для четырех исходов:. Денег, алкоголя, развлечений и еды. Результаты были разделены на две группы: курильщиков и некурящих.

нагрузка / 53584 / 53584fig2.jpg "/>
Рисунок 2. Задержка Дисконтирование различных товаров. Дисконтирование функции для курящих и некурящих на товары денег, алкоголя пищи и развлечений. Во всех четырех панелей, точки показывают средние баллы безразличия и линии показывают наиболее подходящую гипербола, как дисконтирования функцию 35. Вставки для товаров алкоголя, развлечений и пищи и те же данные с осью х масштабируется, чтобы показать точки безразличия в кратчайшие задержки. В некоторых случаях точки данных могут перекрываться. Эта цифра была первоначально опубликована в психофармакологии 1 (в соответствии с лицензией CC-BY). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Качество припадки могут быть оценены с помощью двух мер: R 2 и Акаике информационные критерии (АИК).R 2 рассчитывается как 1 - (остаточная сумма квадратов / общая сумма квадратов). R 2 баллы для нелинейной регрессии следует интерпретировать с осторожностью (и, возможно, избежать), так как модель сумма квадратов ошибок и суммы квадратов не равны 1. Тем не менее, мы, как правило, включают в себя R 2 баллов, связанные с Конвенцией, и таким образом, чтобы значения от наших исследований можно сравнить с предыдущими исследованиями. АПК рассчитывается как 2k + п Вход (RSS / п), где К число свободных параметров (1 для уравнения 1 и 2 для уравнений 2 и 3), и п число точек безразличия (см таблицу 1). Индивидуальные данные проанализированы аналогичным способом. Срединные R 2 и АПК значения приводятся для демонстрации качества отдельных припадков (таблица 2). Важно отметить, что Уравнение 1 представляет собой частный случай уравнения 2 и Уравнение 3 (при S = 1) и никогда не будет производить больший R 2 значение, чем эти другие уравнения. Таким образом, АПК может бытьиспользуется для оценки, если выигрыш в R 2 для более сложных моделей оправдывает дополнительный параметр (повышенная сложность) в этих уравнениях. Альтернативный метод оценки оправдано ли более сложной модели будет определять значительно отличались ли ей от 1 39.

В качестве альтернативы, не-теоретическое мера, площадь под кривой (AUC), могут быть получены из равнодушия участника указывает 40. AUC является суммой трапецеидальной области между каждым набором соседних точек безразличия. AUC рассчитывают как (х 2 - х 1) [(Y 1 + Y 2) / 2], где X 1 и X 2 являются последовательные задержки и Y 1 и Y 2 являются точками безразличия для тех задержек (см условии R код). AUC колеблется между 0 и 1, и более низких значениях указывают крутой дисконтирования. Параметрические статистические данные могут быть использованы для анализа AUC есликонкретного образца соответствует требованиям нормальности.

Таблица 1

Таблица 1: Модель Fit. Сравнения модель подходят для сравнения Мазур 8 гиперболы и Майерсон и Green 35 гиперболоида. Жирным шрифтом значения указывают лучшую подгонку. Для срединных точек безразличия, то Акаике Информация Критерий (АИК) результаты показывают, что гиперболоид условии лучше подходят пять из восьми раз. Сравнение R 2 значений, полученных из установки обе модели в индивидуальных данных участников показывают, что гиперболоид подходят лучше во всех случаях, кроме гиперболы.

Таблица 2

Таблица 2: ПараметрОценки. К и S параметры, а также R 2 для гиперболоида подходит к среднему точек безразличия для каждого исхода для каждой группы.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Это видео описывает шаги, которые необходимо предпринять, чтобы провести эксперимент задержки дисконтирования при помощи регулировочного количество задачи. Регулировочный количество задача относительно быстро проводить (10 - 15 мин на каждого участника) и производит надежные данные. Регулировочный характер задачи обеспечивает доработать анализ степени индивидуального участника дисконтирования. Поскольку задача является сбор данных компьютерный автоматизирован, что ограничивает человека-ошибки и влияние в процессе сбора данных. Обычно задача используется для оценки скидок гипотетических результатов, но также используется для оценки дисконтирование реальных результатов 28. Одним из ограничений к задаче сумма регулировки, что задача не является устойчивой против ошибки участников. В связи с титрующего характера задачи об ошибке сделал в первом испытании блока задержки (например., Нажав $ 50 сейчас, а не $ 100 в неделю, когда участник означало выбрать $ 100 в неделю) будет резковлияет на точку безразличия для этой задержки, как непосредственной вариант никогда не будет достигать $ 50 в этом блоке из-за уменьшающейся регулировки через испытаний. Ошибка сделаны в более позднее судебное разбирательство в течение блока не повлияет на точку безразличия, как много. На основании наблюдений в нашей лаборатории, мы находим, что такие ошибки встречаются относительно редко. Экспериментатор может запрограммировать задачу проверки с участником, что точка безразличия точной и повторить процесс для этой задержки, если это не так.

Три критические параметры в эксперименте задержка дисконтирования с применением задачу сумму регулировки являются до экспериментатор по своему усмотрению, но должна совпадать с экспериментальной вопрос: 1) количество результатов используется должно иметь смысл для экспериментальных вопросов (например, $ 100,000 стоит. еда бессмысленно). 2) задержки, используемые в эксперименте должно иметь смысл с итогами и суммы используются (например,., В связи с крутой дисконтирования $ 10 маяне будет достаточно, чтобы обеспечить значимые данные, если использовать прогрессию задержки, которая колеблется от 1 недели до 25 лет). 3) корректировки в пределах каждого блока задержки число должно сбалансировать разрешение и время (больше разрешение с более испытаний, но большее время требуется от участников). Здесь мы изложили один способ, в котором оценка задержки дисконтирования может осуществляться, но задержки дисконтирования задачи являются устойчивыми к изменчивости и незначительными изменениями в процедуре, описанной выше, вероятно, не сделать значительную разницу в результатах.

Анализируя данные экспериментов задержки дисконтирования состоит из криволинейных методов регрессии, которые относительно легко реализовать и производят хорошие припадки к данным. Мы включили несколько документов в дополнительные материалы, которые помогут в программировании задержки дисконтирования эксперимент и анализ данных, собираемых через задержки дисконтирования задача: псевдо-код, чтобы помочь в программировании задержки дисконтирования задачу вНью-Йорк язык, задержка дисконтирование задача программируется в E-Prime, и скрипт для запуска нелинейной регрессии в статистическом программы R (с комментариями).

Задержка дисконтирования эксперименты, с помощью задачи регулировки, количество, обеспечивают надежный способ, чтобы определить различия между группами и внутри-предметных различий в импульсивной выбора. Эксперименты выявили различия в степени задержки дисконтирования между людьми с неадекватным моделей поведения и участников 41 управления. Эксперименты с использованием задержки, дисконтирование задач также может быть использован для идентификации переменных, которые влияют задержки дисконтирования в-предмет и оценить относительную неизменность тех манипуляций.

В то время как предыдущие исследования сосредоточены на изучении различий в задержке дисконтирования между различными популяциями, необходимы дополнительные исследования, чтобы понять, как задержка дисконтирование может повлиять через терапевтического вмешательства. Задержка дисконтирования эксперименты были чрезвычайно successfuл в выявлении различий между популяциями управления и населения людей с неадекватным моделей поведения и обеспечить исследователей с обоснованием, почему люди азартные игры, употреблять наркотики, переедать, или мало внимания поведения, связанных со здоровьем. Поскольку негативные последствия, связанные с этими поведения задерживаются, те результаты мало влияют на поведение людей, с крутыми функций дисконтирования.

Маленькая исследования еще сосредоточены на механизмах, лежащих задержки дисконтирование. Что приводит к высокой степени дисконтирования, которые могут привести к неадекватным этих моделей поведения? Хотя есть свидетельства предположить, что задержки дисконтирование, по крайней мере несколько наследству 42, задержка дисконтирование может все еще ​​быть податливым. Важно определить психологические и нейробиологические механизмы, лежащие в основе задержки дисконтирование и переменные, которые могут повлиять на эти механизмы. Вполне возможно, что степень задержки скидок может быть гразвита терапевтическим вмешательством 43, но необходимы дополнительные исследования, чтобы понять общность этих выводов и влияние, которое уменьшается в задержки дисконтирования может иметь от склонности заниматься в неадекватных моделей поведения, связанных с крутой задержки дисконтирования градиентов.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Friedel, J. E., DeHart, W. B., Madden, G. J., Odum, A. L. Impulsivity and cigarette smoking: discounting of monetary and consumable outcomes in current and non-smokers. Psychopharmacology. 231 (23), 4517-4526 (2014).
  2. Bickel, W. K., Odum, A. L., Madden, G. J. Impulsivity and cigarette smoking: delay discounting in current, never, and ex-smokers. Psychopharmacology. 146 (4), 447-454 (1999).
  3. Rachlin, H., Raineri, A., Cross, D. Subjective probability and delay. J Exp Anal Behav. 55 (2), 233-244 (1991).
  4. Addessi, E., et al. Delay choice versus delay maintenance: Different measures of delayed gratification in capuchin monkeys (Cebus apella). J Comp Psychol. 127 (4), 392-398 (2013).
  5. Woolverton, W. L., Myerson, J., Green, L. Delay discounting of cocaine by rhesus monkeys. Exp Clin Psychopharm. 15 (3), 238-244 (2007).
  6. Evenden, J. L., Ryan, C. N. The pharmacology of impulsive behaviour in rats: the effects of drugs on response choice with varying delays of reinforcement. Psychopharm. 128 (2), 161-170 (1996).
  7. Perry, J. L., Larson, E. B., German, J. P., Madden, G. J., Carroll, M. E. Impulsivity (delay discounting) as a predictor of acquisition of IV cocaine self-administration in female rats. Psychopharmacology. 178 (2-3), 193-201 (2005).
  8. Mazur, J. E. An adjusting procedure for studying delayed reinforcement. In: . Quantitative Analysis of Behavior: Vol. 5 the Effect of Delay and Intervening Events on Reinforcement Value. Commons, M. L., Mazur, J., Nevin, J. A., Rachlin, H. , Erlbaum. Hillsdale, NJ. 55-73 (1987).
  9. Bickel, W. K., Jarmolowicz, D. P., Mueller, E. T., Koffarnus, M. N., Gatchalian, K. M. Excessive discounting of delayed reinforcers as a trans-disease process contributing to addiction and other disease-related vulnerabilities: Emerging evidence. Pharmacol Thera. 134 (3), 287-297 (2012).
  10. Rachlin, H., Green, L. Commitment, choice, and self-control. J Exp Anal Behav. 17 (1), 15-22 (1972).
  11. Ainslie, G. W. Impulse control in pigeons. J Exp Anal Behav. 21 (3), 485-489 (1974).
  12. Ainslie, G., Herrnstein, R. J. Preference reversal and delayed reinforcement. Anim Learn Behav. 9 (4), 476-482 (1981).
  13. Odum, A. L. Delay discounting: I'm a k, you're a k. J Exp Anal Behav. 96 (3), 427-439 (2011).
  14. Reynolds, B., Ortengren, A., Richards, J. B., de Wit, H. Dimensions of impulsive behavior: Personality and behavioral measures. Pers Indiv Differ. 40 (2), 305-315 (2006).
  15. Petry, N. M. Delay discounting of money and alcohol in actively using alcoholics, currently abstinent alcoholics, and controls. Psychopharmacology. 154 (3), 243-250 (2001).
  16. Vuchinich, R. E., Simpson, C. A. Hyperbolic temporal discounting in social drinkers and problem drinkers. Exp Clin Psychopharm. 6 (3), 292-305 (1998).
  17. Bickel, W. K., Odum, A. L., Madden, G. J. Impulsivity and cigarette smoking: delay discounting in current, never, and ex-smokers. Psychopharmacology. 146 (4), 447-454 (1999).
  18. Mitchell, S. H. Measures of impulsivity in cigarette smokers and non-smokers. Psychopharmacology. 146 (4), 455-464 (1999).
  19. Coffey, S. F., Gudleski, G. D., Saladin, M. E., Brady, K. T. Impulsivity and rapid discounting of delayed hypothetical rewards in cocaine-dependent individuals. Exp Clin Psychopharm. 11 (1), 18-25 (2003).
  20. Madden, G. J., Petry, N. M., Badger, G. J., Bickel, W. K. Impulsive and self-control choices in opioid-dependent patients and non-drug-using control patients: Drug and monetary rewards. Exp Clin Psychopharm. 5 (3), 256-262 (1997).
  21. Odum, A. L., Madden, G. J., Badger, G. J., Bickel, W. K. Needle sharing in opioid-dependent outpatients: psychological processes underlying risk. Drug Alcohol Depen. 60 (3), 259-266 (2000).
  22. Hoffman, W. F., Moore, M., Templin, R., McFarland, B., Hitzemann, R. J., Mitchell, S. H. Neuropsychological function and delay discounting in methamphetamine-dependent individuals. Psychopharmacology. 188 (2), 162-170 (2006).
  23. Dixon, M. R., Marley, J., Jacobs, E. A. Delay discounting by pathological gamblers. J Appl Behav Anal. 36 (4), 449-458 (2003).
  24. Weller, R. E., Cook, E. W., Avsar, K. B., Cox, J. E. Obese women show greater delay discounting than healthy-weight women. Appetite. 51 (3), 563-569 (2008).
  25. Rasmussen, E. B., Lawyer, S. R., Reilly, W. Percent body fat is related to delay and probability discounting for food in humans. Behav Process. 83 (1), 23-30 (2010).
  26. Daugherty, J. R., Brase, G. L. Taking time to be healthy: Predicting health behaviors with delay discounting and time perspective. Pers Indiv Differ. 48 (2), 202-207 (2010).
  27. Reynolds, B., Schiffbauer, R. Measuring state changes in human delay discounting: an experiential discounting task. Behav Process. 67 (3), 343-356 (2004).
  28. Jimura, K., Myerson, J., Hilgard, J., Braver, T. S., Green, L. Are people really more patient than other animals? Evidence from human discounting of real liquid rewards. Psychon B. Rev. 16 (6), 1071-1075 (2009).
  29. Odum, A. L., Rainaud, C. P. Discounting of delayed hypothetical money, alcohol, and food. Behav Process. 64 (3), 305-313 (2003).
  30. Madden, G. J., Begotka, A. M., Raiff, B. R., Kastern, L. L. Delay discounting of real and hypothetical rewards. Exp Clin Psychopharm. 11 (2), 139-145 (2003).
  31. Beck, R. C., Triplett, M. F. Test-retest reliability of a group-administered paper-pencil measure of delay discounting. Exp Clin Psychopharm. 17 (5), 345-355 (2009).
  32. Chapman, G. B. Temporal discounting and utility for health and money. J EXP Psychol Learn. 22 (3), 771-791 (1996).
  33. Du, W., Green, L., Myerson, J. Cross-cultural comparisons of discounting delayed and probabilistic rewards. Psychol Rec. 52 (4), 479-492 (2002).
  34. Kirby, K. N., Petry, N. M., Bickel, W. K. Heroin addicts have higher discount rates for delayed rewards than non-drug-using controls. J Exp.Psychol Gen. 128 (1), 78-87 (1999).
  35. Myerson, J., Green, L. Discounting of delayed rewards: Models of individual choice. J Exp Anal Behav. 64 (3), 263-276 (1995).
  36. Rachlin, H. Notes on discounting. J Exp Anal Behav. 85 (3), 425-435 (2006).
  37. Odum, A. L. Delay discounting: Trait variable. Behav Process. 87 (1), 1-9 (2011).
  38. Koffarnus, M. N., Jarmolowicz, D. P., Mueller, E. T., Bickel, W. K. Changing delay discounting in the light of the competing neurobehavioral decision systems theory: a review. J Exp Anal Behav. 99 (1), 32-57 (2013).
  39. Green, L., Myerson, J., Ostaszewski, P. Amount of reward has opposite effects on the discounting of delayed and probabilistic outcomes. J Exp Psychol Learn Mem Cogn. 25 (2), 418-427 (1999).
  40. Myerson, J., Green, L., Warusawitharana, M. Area under the curve as a measure of discounting. J Exp Anal Behav. 76 (2), 235-243 (2001).
  41. Reynolds, B. A review of delay-discounting research with humans: relations to drug use and gambling. Behav Pharmacol. 17 (8), 651-667 (2006).
  42. Anokhin, A. P., Golosheykin, S., Grant, J. D., Heath, A. C. Heritability of delay discounting in adolescence: A longitudinal twin study. Behav Gen. 41 (2), 175-183 (2011).
  43. Morrison, K. L., Madden, G. J., Odum, A. L., Friedel, J. E., Twohig, M. P. Altering impulsive decision making with an acceptance-based procedure. Behav Ther. 45 (5), 630-639 (2014).

Tags

Поведение выпуск 107 задержка дисконтирование импульсивность товар черта девальвация награда регулируя количество импульсивный выбор
Измерение задержки Дисконтирование у людей, используя регулировочный Сумма задачу
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Frye, C. C. J., Galizio, A.,… More

Frye, C. C. J., Galizio, A., Friedel, J. E., DeHart, W. B., Odum, A. L. Measuring Delay Discounting in Humans Using an Adjusting Amount Task. J. Vis. Exp. (107), e53584, doi:10.3791/53584 (2016).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter