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Behavior

विलंब एक समायोजन राशि टास्क का प्रयोग मनुष्यों भुनाई मापने

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

Abstract

विलंब छूट यह है कि यह तत्काल उपलब्ध नहीं है जब तक रिश्तेदार देरी हो रही है जब एक इनाम के मूल्य में गिरावट को दर्शाता है। विलंब छूट कार्यों में देरी और परिमाण दोनों में अलग-अलग दो डाइकोटोमस इनाम विकल्प के लिए बराबर वरीयता दर्शाते हैं जो उदासीनता अंक, की पहचान करने के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं। उदासीनता अंक वे हमें मूल्य पर देरी का असर अलग-थलग करने की अनुमति देते हैं, क्योंकि एक देरी छूट ढाल के आकार का आकलन करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। उदाहरण के लिए, एक एक सप्ताह देरी और $ 1000 की एक अधिकतम पर हैं, तो उदासीनता बिंदु हम उस भाग लेने के लिए, एक 1 सप्ताह देरी मूल्य में 30% की कमी से मेल खाती है, पता है कि $ 700 पर है। यह वीडियो अपेक्षाकृत जल्दी उदासीनता अंक को दिखाता है और सस्ती और प्रशासन के लिए आसान है कि एक समायोजन राशि देरी छूट कार्य की रूपरेखा। डेटा एकत्र किया गया है एक बार, गैर रेखीय प्रतिगमन तकनीक को आम तौर पर छूट घटता उत्पन्न करने के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं। छूट की अवस्था के steepness छोटा सा भूत की डिग्री को दर्शाताएक समूह या व्यक्ति के ulsive पसंद है। इन तकनीकों में वस्तुओं की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ इस्तेमाल किया गया है और अपेक्षाकृत आवेगी हैं कि आबादी की पहचान की है। उदाहरण के लिए, मादक द्रव्यों के सेवन की समस्याओं को छूट के साथ लोगों को नियंत्रण में भाग लेने वालों की तुलना में अधिक तेजी से पुरस्कार में देरी की। छूट की डिग्री की जांच की वस्तु के एक समारोह के रूप में बदलता है, एक वस्तु की छूट छूट व्यवहार 1 के एक लगातार पैटर्न हो सकता है कि पता चलता है, जो अन्य वस्तुओं की छूट के साथ संबद्ध है।

Introduction

विलंब छूट लोग देरी छूट अस्थायी समीपस्थ पुरस्कार अधिक अत्यधिक अस्थायी बाहर का पुरस्कार से मूल्यवान हैं कि इस बात को दर्शाता मुठभेड़ कई स्थितियों को प्रभावित करता है कि एक व्यवहार घटना है। वह यह है कि पुरस्कार के मूल्य में देरी के साथ गिरावट। लोगों को करना है कि कई विकल्पों तत्काल कम गुणवत्ता परिणामों के बीच एक tradeoff शामिल है क्योंकि यह एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है (उदाहरण के लिए।, एक रात के खाने के बाद पनीर का टुकड़ा) और उच्च गुणवत्ता वाले परिणामों में देरी (जैसे।, लंबी अवधि के स्वास्थ्य)। विलंब छूट भी बंदरों 4,5, चूहों 6,7, और कबूतरों 8 सहित मनुष्यों 2,3, के अलावा प्रजाति की एक किस्म में देखा गया है।

छूट की डिग्री में व्यक्तिगत मतभेदों विभिन्न maladaptive व्यवहार 9 से जोड़ा गया है। पुरस्कार का मूल्य एक अतिशयोक्तिपूर्ण क्षय समारोह 8 के अनुसार देरी के एक समारोह के रूप में गिरावट आती है। अतिशयोक्तिपूर्ण क्षय के साथ, मूल्य में कमीअपेक्षाकृत कम देरी के साथ बड़े पैमाने पर है, लेकिन अपेक्षाकृत लंबी देरी भर में आनुपातिक कम इतनी कम हो जाती है। मूल्य देरी के एक समारोह के रूप में अतिश्योक्ति degrades कि Mazur के निष्कर्ष अतिशयोक्तिपूर्ण समारोह वरीयता बदलाव की भविष्यवाणी करने में सक्षम है, क्योंकि महत्वपूर्ण है, जहां अन्य सैद्धांतिक कार्यों नहीं कर सकते अतिरिक्त मान्यताओं के बिना। पसंद बदलाव कर रहे हैं एक एक आम देरी दोनों विकल्पों के लिए जोड़ा जाता है, तो रिवर्स जाएगा 10-12 भविष्य (LLR) में एक अपेक्षाकृत बाहर का बिंदु पर उपलब्ध एक बड़ा इनाम पर उपलब्ध एक छोटे से इनाम अपेक्षाकृत जल्द ही (एसएसआर) के लिए है कि वरीयता पाने अच्छी तरह से प्रलेखित । काम से घर चला, जबकि उदाहरण के लिए, यदि, भूख की भावना अचानक मारता है, एक व्यक्ति इंतज़ार करने के लिए विरोध के रूप में वे के एक टुकड़े के लिए घर मिलता है जब तक एक अपेक्षाकृत अस्वास्थ्यकर नाश्ते के लिए दृष्टि में पहला फास्ट फूड रेस्तरां में बंद करने के लिए इच्छुक हो सकती है फल या कुछ अन्य उच्च गुणवत्ता नाश्ता। , तथापि, भूख अभी भी व्यक्ति अभी भी करने के लिए चलना है जब काम, जबकि पर हिटउनकी कार और फास्ट फूड रेस्तरां आ पहले सड़क के नीचे ड्राइव, वे फल के लिए घर मिल तक इंतजार करने के बारे में फैसला करने की संभावना है।

देरी के एक समारोह में एक जीव की पसंद impulsivity का एक उपाय माना जा सकता है के रूप में ढलवाँपन के साथ जो मूल्य में गिरावट पुरस्कार। चुनाव impulsivity आवेगी पसंद का .Higher डिग्री का उपयोग करें और से जुड़े होते हैं LLR 13,14 से अधिक एसएसआर के लिए एक प्राथमिकता के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, ऐसे हेरोइन शराब 15,16, सिगरेट 17,18, कोकीन 19, 20,21 के रूप में विभिन्न दवाओं के दुरुपयोग, और methamphetamine 22। आवेगी पसंद के उच्च डिग्री भी समस्याग्रस्त जुआ 23, मोटापा 24,25, और गरीबों के स्वास्थ्य और व्यक्तिगत सुरक्षा विकल्प 26 से जुड़े हुए हैं।

विभिन्न कार्यों के लिए मानव में छूट देरी का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों विकल्प और अनुभव कुछ या सभी के बीच निर्णय लेने के लिए कहा जा सकता हैवे वास्तव में अपनी पसंद के साथ जुड़े परिणामों का अनुभव नहीं होता है, जो मामले में उनकी पसंद (असली इनाम कार्य 27,28) या वे काल्पनिक विकल्पों के बीच निर्णय लेने के लिए कहा जा सकता है के साथ जुड़े परिणामों की (काल्पनिक इनाम कार्य 1-3,9 , 15-19,25,29)। छूट के समान डिग्री आम तौर पर ध्यान दिए बिना इनाम और देरी असली है या 30 काल्पनिक हैं कि क्या मनाया जाता है। देरी छूट कार्यों का प्रबंध करने की विधि अध्ययनों में अलग है। उदाहरण के लिए, विभिन्न प्रयोगशालाओं एक भरने में रिक्त प्रश्नावली 31, एक कई विकल्प प्रश्नावली 32, एक समायोजन राशि प्रक्रिया 33 का उपयोग कर कार्य, और एक मौद्रिक चुनाव प्रश्नावली 34 दिलाई है। मूल रूप से दू, ग्रीन, और Myerson 33 द्वारा विकसित की है, और हमारी प्रयोगशाला में बड़े पैमाने पर इस्तेमाल का समायोजन राशि कार्य, कई लाभ प्रदान करता है। कार्य क्रमादेशित डेटा संग्रह स्वचालित है है एक बार, सीमितइस प्रक्रिया के दौरान मानवीय त्रुटि। कार्य का समायोजन प्रकृति के कारण, उदासीनता अंक प्रतिभागियों और प्रयोगशाला और सीमा बोरियत में होना आवश्यक है समय को कम करता है, जो अपेक्षाकृत कुछ सवाल है, के साथ पहुँच रहे हैं। महत्वपूर्ण बात है, कार्य विस्तृत और विश्वसनीय डेटा प्रदान करता है। का समायोजन राशि कार्य नीचे विस्तृत किया जाएगा।

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Protocol

प्रोटोकॉल यूटा राज्य विश्वविद्यालय में संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया था। नीचे दिये कदम प्रोग्रामिंग और एक देरी छूट कार्य के संचालन के लिए एक गाइड के रूप में काम करना चाहिए।

1. एक देरी भुनाई टास्क स्थापना

  1. छूट का मूल्यांकन किया जाएगा, जिसके लिए देरी की सीमा को चुनें।
    नोट: उदाहरण के लिए, एक विशिष्ट परिदृश्य 1 सप्ताह से 25 वर्ष तक होती है कि देरी का प्रयोग करेंगे। चयनित देरी, परंपरा से, एक लगभग घातीय प्रगति का पालन करना चाहिए (उदाहरण के लिए।, 1 सप्ताह, 2 सप्ताह, 1 माह, 2 महीने, 6 महीने, 1 साल, 5 साल और 25 साल)
  2. काम में इस्तेमाल किया जाएगा कि पैसे की अधिकतम राशि चुनें। उदाहरण के लिए, काम में इस्तेमाल पैसे की विशिष्ट मात्रा में $ 100 या $ 1000 कर रहे हैं।
  3. प्रत्येक देरी पर एक उदासीनता बिंदु निर्धारित करने के लिए पूरा किया जाना चाहिए कि परीक्षणों की संख्या चुनें।
    नोट: उदाहरण के लिए, प्रत्येक देरी के लिए परीक्षण का एक विशिष्ट संख्या 6 टी से 8 के बीच होना चाहिएरियाल डेटा संकल्प और प्रतिभागी थकान को संतुलित करने के लिए।

2. सूचित सहमति और लॉग प्रतिभागी प्राप्त

  1. प्रतिभागी को एक कंप्यूटर के सामने में एक अलग कमरे में बैठते है। अपने सेल फोन और / या किसी भी अन्य इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों को बंद करने के लिए भागीदार पूछो।
  2. समीक्षा और वे कार्य में भाग लेने के लिए सहमत हैं, तो हस्ताक्षर करने के लिए एक सूचित सहमति फार्म के साथ भागीदार प्रदान करें।
  3. कंप्यूटर पर काम के साथ जुड़े आइकन पर क्लिक करके कार्यक्रम की शुरुआत करें।
  4. संवाद बॉक्स का निरीक्षण करें और प्रतिभागी के आंकड़ों के साथ संलग्न किया जाएगा कि एक अद्वितीय भागीदार आईडी टैग दर्ज करें।
    नोट: कार्य प्रयोगकर्ताओं से प्रोग्राम किया जाना चाहिए, क्योंकि इस कदम प्रोग्राम स्वचालित रूप से एक भागीदार टैग आवंटित होने से स्वचालित किया जा सकता है।

3. निर्देश और अभ्यास परीक्षण प्रदान करें

  1. वह या वह काम में क्या अनुभव होगा के बारे में भागीदार निर्देश दे।
  2. Providडेटा विश्लेषण में शामिल नहीं किया जाएगा कि ई अभ्यास परीक्षण।
    नोट: अभ्यास परीक्षण कार्य डिजाइन के साथ प्रतिभागियों परिचित और प्रतिभागियों वे कार्य की शुरुआत में एकत्र डेटा की अखंडता की धमकी के बिना उन की आशा है क्या समझ में नहीं आ यदि सवाल पूछने का अवसर प्रदान करने के लिए तैयार कर रहे हैं। अभ्यास परीक्षण नीचे उल्लिखित का समायोजन प्रक्रिया का उपयोग नहीं करना चाहिए। इसके बजाय, अभ्यास परीक्षण बस तत्काल परिणामों और देरी परिणामों के बीच विकल्पों की एक श्रृंखला से मिलकर चाहिए।
    1. उदाहरण के लिए, कंप्यूटर स्क्रीन पर एक सवाल दिखा रहा है और तुरंत $ 10 और 1 महीने में उपलब्ध $ 100 के बीच चयन करने के लिए भागीदार पूछ रही द्वारा अभ्यास परीक्षण शुरू करते हैं। स्क्रीन पर किए गए चुनाव को ध्यान से देखें।
    2. अगले स्क्रीन पर एक ही सवाल पूछना, लेकिन बाद के विकल्पों के लिए Immedia तक (चाहे भागीदार द्वारा किए गए विकल्पों में से) प्रत्येक परीक्षण पर $ 10 की एक वेतन वृद्धि से तत्काल वैकल्पिक वृद्धिते और देरी के विकल्प $ 100 के लिए बराबर हैं।
  3. प्रतिभागी को इस काम के लिए acclimate करने के लिए अनुमति देने के लिए दस अभ्यास परीक्षण बाहर ले।

4. एक एकल उदासीनता प्वाइंट का आकलन

नोट: उदासीनता अंक देरी छूट कार्यों से प्रमुख निर्भर चर के रूप में सेवा और देरी विकल्प का वर्तमान मूल्य तत्काल विकल्प के बराबर है, जिस पर एक बिंदु प्रतिनिधित्व करते हैं।

  1. प्रतिभागियों के लिए देर हो रही है और तत्काल विकल्प के लिए शुरू कर मात्रा में प्रदर्शित करें। पहले परीक्षण के लिए, देरी विकल्प के लिए राशि के रूप में अधिकतम राशि प्रदर्शित करते हैं। इसके साथ ही अधिकतम राशि का आधा रूप में तत्काल राशि प्रदर्शित करते हैं। परीक्षण की शुरुआत में स्क्रीन (पसंद के विकल्प में से प्रत्येक से समान दूरी पर) के केंद्र के लिए माउस कर्सर सेट करें।
    नोट: एक विकल्प के बेतरतीब ढंग से प्रत्येक पर निर्धारित किया जाना चाहिए प्रस्तुत किया है, जिस पर पक्ष (सही या स्क्रीन के बाईं ओर)परीक्षण।
  2. प्रतिभागी की पसंद को ध्यान से देखें।
  3. प्रतिभागियों पसंद के आधार पर दूसरे परीक्षण के लिए अधिकतम की ¼ द्वारा तत्काल विकल्प की राशि को समायोजित करें।
    1. प्रतिभागी पहला परीक्षण पर तत्काल वैकल्पिक चुना है, तो दूसरा परीक्षण के लिए तत्काल वैकल्पिक की मात्रा को कम। तत्काल राशि $ 50 था और यह पहला परीक्षण पर चुना गया था, तो उदाहरण के लिए, तो दूसरा परीक्षण पर $ 25 के रूप में तत्काल राशि प्रदर्शित करते हैं।
    2. प्रतिभागी पहला परीक्षण पर देरी विकल्प चुना है, तो दूसरा परीक्षण के लिए तत्काल वैकल्पिक की मात्रा में वृद्धि। तत्काल राशि $ 50 था, लेकिन देरी राशि पहला परीक्षण पर चुना गया था, तो उदाहरण के लिए, तो दूसरा परीक्षण पर $ 75 के रूप में तत्काल राशि प्रदर्शित करते हैं।
  4. तत्काल विकल्प की नई राशि और भाग लेने के लिए लगातार देरी विकल्प को प्रदर्शित करने और उन्हें अपने अगले विकल्प बनाने के लिए अनुमति देते हैं।
  5. पी का निरीक्षणarticipant की पसंद और पिछले समायोजन का आधा से तत्काल विकल्प की राशि को समायोजित।
    1. प्रतिभागी वर्तमान परीक्षण पर तत्काल वैकल्पिक चुना है, तो अगले परीक्षण के लिए तत्काल वैकल्पिक की मात्रा को कम। तत्काल राशि दूसरा परीक्षण पर $ 25 था और यह चुना गया था, तो उदाहरण के लिए, तो तीसरा परीक्षण पर $ 12.50 के रूप में तत्काल राशि प्रदर्शित करते हैं।
    2. प्रतिभागी वर्तमान परीक्षण पर देरी विकल्प चुना है, तो अगले परीक्षण के लिए तत्काल वैकल्पिक की मात्रा में वृद्धि। तत्काल राशि दूसरा परीक्षण पर $ 25 था और यह चुना गया था, तो उदाहरण के लिए, तो तीसरा परीक्षण पर $ 37.50 के रूप में तत्काल राशि प्रदर्शित करते हैं।
  6. प्रतिभागी विकल्पों की अपेक्षित संख्या बना दिया है जब तक दोहराएँ 4.4 और 4.5 कदम
    नोट: विकल्पों की संख्या प्रयोगकर्ता के विवेक पर निर्भर है; आगे विस्तार के लिए चर्चा में देखते हैं।
    नोट: alwa चाहिए आगामी परीक्षण के लिए समायोजनn वर्तमान समायोजन के लिए परीक्षण संख्या है, जहां 2 -n, से गुणा अधिकतम राशि के बराबर हो वाईएस (चित्रा 1 देखें)।
  7. प्रतिभागी की पसंद के आधार पर तत्काल राशि को अंतिम समायोजन करते हैं। कि देरी के लिए उदासीनता बिंदु के रूप में इस नई राशि का प्रयोग करें।

5. प्रत्येक देरी पर उदासीनता अंक निर्धारित

  1. पूरी तरह से तत्काल परिणाम की राशि और प्रत्येक देरी पर पहला परीक्षण के लिए समायोजन की राशि, रीसेट चुना देरी से प्रत्येक के लिए चरण 4 दोहराएँ।

6. देरी गुणात्मक अलग परिणामों की भुनाई (वैकल्पिक) का आकलन

  1. चुना परिणाम का एक उदाहरण प्रदान करने के लिए भागीदार पूछो। चुना परिणाम भोजन तो प्रतिभागी पूछना है, तो उदाहरण के लिए, "अपने पसंदीदा भोजन क्या है?"
  2. प्रतिभागी की प्रतिक्रिया का निरीक्षण करें और प्रतिभागी कितना परिणाम लागत की एक इकाई (पूछना उदा।, "क्यापसंदीदा भोजन की कीमत है? ")।
    नोट: प्रयोगकर्ताओं वस्तुओं भर में छूट में मतभेद का आकलन करने में रुचि रखते हैं, तो छूट में कोई मतभेद रियायती जा रही राशि में अंतर की वजह से नहीं कर रहे हैं, इसलिए है कि इस कदम के मूल्य के संदर्भ में वस्तुओं के बराबर होगा।
  3. प्रतिभागी द्वारा सूचना मूल्य के आधार पर तत्काल और देरी प्रारंभिक मूल्यों के मूल्यों को प्रदर्शित करें। भागीदार द्वारा प्रदान की और फिर उस राशि का आधा करने के लिए तत्काल वैकल्पिक स्थापित किया गया था कि प्रति यूनिट मूल्य से विभाजित अधिकतम मूल्य के बराबर होने परिणाम की देरी राशि निर्धारित करें।
    नोट: आइसक्रीम के सेवारत 1 $ 5 लागत और अधिकतम $ 100 है, तो उदाहरण के लिए, तो $ 100 में आइसक्रीम के 20 सर्विंग देखते हैं। देरी विकल्प के रूप में इस मूल्य की गणना का उपयोग करें (उदाहरण के लिए।, "बर्फ 1 सप्ताह में क्रीम के 20 सर्विंग") और तत्काल विकल्प के रूप में उस राशि का आधा (जैसे।, "अब आइसक्रीम के 10 सर्विंग")।
  4. Repeप्रत्येक परिणाम की पुनर्गणना मूल्य के साथ 4 चरणों के सभी और 5 पर।

आकृति 1

समायोजन राशि टास्क चित्रा 1. ट्रायल संरचना। प्रारंभिक मान देरी विकल्प, वाई के लिए, अधिकतम बराबर होना चाहिए। तत्काल वैकल्पिक, एक्स के लिए शुरू मूल्य, .5Y के बराबर होना चाहिए। एक्स तो चुन लिया जाता है तो एक्स के मूल्य अगले परीक्षण पर कम किया जाना चाहिए। Y तो चुन लिया जाता है तो एक्स के मूल्य अगले परीक्षण पर वृद्धि की जानी चाहिए। समायोजन की राशि 1 ट्रायल पर .25Y है और प्रत्येक बाद परीक्षण पर पिछले समायोजन की 0.5 है। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

7. डेटा विश्लेषण

  1. किसी भी पसंदीदा डेटा ANALY में डेटा आयात करेंबहन कार्यक्रम। प्रत्येक भागीदार के लिए प्रत्येक देरी के लिए उदासीनता बिंदु अलग। प्रत्येक समूह के लिए प्रत्येक देरी के लिए औसत उदासीनता बिंदु की गणना।
    नोट: एक समूह के डिजाइन का इस्तेमाल किया जाता है, तो मंझला उदासीनता अंक की गणना ही आवश्यक है।
  2. एक वक्रीय प्रतिगमन मॉडल (उदाहरण के लिए प्रतिनिधि परिणाम देखें) चुनें। (औसत) उदासीनता अंक के लिए मॉडल फिट करने के लिए वक्रीय प्रतिगमन का प्रयोग करें। यह चयनित मॉडल (मापदंडों का एक विवरण के लिए नीचे देखें) के लिए प्रासंगिक पैरामीटर अनुमान उत्पन्न होगा।
    नोट: हम चरण 7 के साथ पाठक सहायता करने के लिए सांख्यिकीय कार्यक्रम R के लिए पूरक सामग्री में वक्रीय प्रतिगमन का संचालन करने के लिए कोड प्रदान की है।

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Representative Results

विलंब छूट परिणाम आमतौर पर प्रत्येक परिणाम के लिए व्यक्तिगत प्रतिभागियों से समूहों और उदासीनता अंक से मंझला उदासीनता अंक दोनों के लिए फिटिंग वक्रीय प्रतिगमन मॉडल से विश्लेषण कर रहे हैं। एक नमूना के लिए उदासीनता अंक आमतौर पर सामान्य रूप से वितरित नहीं कर रहे हैं क्योंकि माध्य समूह उदासीनता अंक इस्तेमाल कर रहे हैं। तीन गैर रेखीय प्रतिगमन मॉडल आमतौर पर इस्तेमाल कर रहे हैं: Mazur (1 समीकरण) 8, Myerson और ग्रीन (2 समीकरण) 35, और Rachlin (समीकरण 3) 36 ने सुझाव दिया है उन।

1 समीकरण
2 समीकरण
3 समीकरण

इन मॉडलों में, वी एक देरी ओ के वर्तमान (रियायती) मूल्य हैutcome (यानी। प्रयोगात्मक निर्धारित उदासीनता बिंदु), एक भविष्य के परिणाम की राशि है, डी परिणाम के लिए देरी है, और कश्मीर में देरी परिणाम एक समारोह के रूप में मूल्य खो देता है जिसके साथ ढलवाँपन quantifies है कि एक स्वतंत्र पैरामीटर है देरी की। समीकरण 2 और 3 में, एस भी भिन्न करने के लिए स्वतंत्र है कि एक स्केलिंग पैरामीटर है। पारंपरिक सांख्यिकीय विश्लेषण कश्मीर छूट की एक स्वतंत्र उपाय नहीं है क्योंकि 1. सांख्यिकीय विश्लेषण के कारण के साथ अपनी बातचीत के लिए 2 समीकरण और 3 समीकरण से एल.एन. (कश्मीर) के लिए कम उपयुक्त हैं समीकरण से कश्मीर की प्राकृतिक प्रवेश (एल.एन.) पर आयोजित किया जा सकता है पैरामीटर।

हमारी प्रयोगशाला में, हम पता चला है कि जांच की जा रही है कि विशिष्ट परिणाम (उदाहरण के लिए।, पैसे बनाम खाद्य) को प्रभावित करता है छूट (जैसे।, भोजन पैसे 1 की तुलना में अधिक तेजी से रियायती जाता है)। इस तथ्य के बावजूद, व्यक्तिगत खास छूट का ipants 'डिग्री विभिन्न परिणामों भर में जोड़ा जाता है। हम छूट एक विशेषता-तरह की प्रक्रिया है देरी है कि सबूत के तौर पर यह निष्कर्ष व्याख्या की है। देरी छूट एक विशेषता-तरह की प्रक्रिया हो रहा है, जबकि हालांकि, यह भी राज्य चर 37,38 से प्रभावित है।

पहले से पत्रिका Psychopharmacology 1 में प्रकाशित निम्न परिणाम, गैर रेखीय प्रतिगमन के माध्यम से प्राप्त घटता छूट ठेठ देरी प्रदर्शित करता है। समूह विश्लेषण के लिए, मंझला समूह उदासीनता अंक प्रत्येक देरी के लिए प्राप्त कर रहे हैं। ये अंक गैर रेखीय प्रतिगमन मॉडल (बशर्ते आर कोड देखें) के लिए फिट हैं चार परिणामों के लिए मॉडल 2 समीकरण के फिट बैठता 2 दिखाता चित्रा:। पैसा, शराब, मनोरंजन, और भोजन। सिगरेट धूम्रपान करने वालों और गैर धूम्रपान करने वालों: परिणाम को दो समूहों में विभाजित कर दिया गया है।

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चित्रा 2. विभिन्न जिंसों की देरी भुनाई। पैसा, शराब भोजन, और मनोरंजन की वस्तुओं के लिए धूम्रपान करने वालों और गैर धूम्रपान करने वालों के लिए कार्य भुनाई। सभी चार पैनलों में, अंक मंझला उदासीनता अंक दिखाने के लिए और लाइनों सबसे अच्छी फिटिंग अतिशयोक्ति की तरह छूट समारोह 35 को दिखाते हैं। शराब, मनोरंजन, और भोजन की वस्तुओं के लिए insets कम से कम देरी पर उदासीनता अंक दिखाने के लिए बढ़ाया एक्स अक्ष के साथ एक ही डेटा रहे हैं। कुछ मामलों में, डेटा बिंदुओं ओवरलैप हो सकता है। यह आंकड़ा मूल रूप से (सीसी द्वारा लाइसेंस के तहत) Psychopharmacology 1 में प्रकाशित किया गया था। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

आर 2 और Akaike सूचना मानदंड (एआईसी): फिट बैठता है की गुणवत्ता दो उपायों का उपयोग कर मूल्यांकन किया जा सकता है।(वर्गों के अवशिष्ट रकम चौकों की / कुल योग) - आर 2 1 के रूप में गणना की है। चौराहों और चौकों की त्रुटि योग के मॉडल राशि के बराबर नहीं है क्योंकि गैर रेखीय प्रतिगमन के लिए आर 2 के स्कोर 1. बहरहाल, हम आम तौर पर आर शामिल सावधानी के साथ व्याख्या (और संभवतः टाला) होना चाहिए सम्मेलन के कारण और इसलिए मूल्यों है कि 2 के स्कोर हमारे अध्ययन से पिछले अध्ययनों की तुलना की जा सकती है। एआईसी 2k के रूप में गणना की है + N लॉग कश्मीर मुक्त मानकों की संख्या है, जहां (आरएसएस / एन) (1 समीकरण के लिए 1, और समीकरण 2 के लिए 2 और 3), और एन उदासीनता अंक (देखें तालिका 1) की संख्या है। व्यक्तिगत डेटा एक समान विधि में विश्लेषण कर रहे हैं। माध्य आर 2 और एआईसी मूल्यों व्यक्ति फिट बैठता है (तालिका 2) की गुणवत्ता में प्रदर्शित करने के लिए रिपोर्ट कर रहे हैं। ऐसा लगता है कि 1 समीकरण 2 समीकरण और 3 समीकरण का एक विशेष मामला है नोट करना महत्वपूर्ण है (एस = जब 1) और इन अन्य समीकरणों की तुलना में एक बड़ा आर 2 मूल्य का उत्पादन नहीं होगा। इस प्रकार, एआईसी किया जा सकता हैअधिक जटिल मॉडल के लिए आर 2 में लाभ इन समीकरणों में अतिरिक्त पैरामीटर (वृद्धि की जटिलता) को सही ठहराते हैं, तो मूल्यांकन करने के लिए प्रयोग किया जाता है। अधिक जटिल मॉडल एस 1 39 से काफी भिन्न है या नहीं यह निर्धारित करने के लिए किया जाएगा जायज है या नहीं के मूल्यांकन के लिए एक वैकल्पिक विधि।

वैकल्पिक रूप से, वक्र (नीलामी) के तहत एक गैर सैद्धांतिक उपाय, क्षेत्र, भागीदार की उदासीनता से प्राप्त किया जा सकता 40 अंक। नीलामी आसन्न उदासीनता अंक के प्रत्येक सेट के बीच समलम्बाकार क्षेत्र का योग है। [(Y 1 + Y 2) / 2] एक्स 1 और 2 एक्स लगातार देरी और y 1 और वाई 2 उदासीनता अंक (उन देरी के लिए कर रहे हैं, जहां प्रदान की देख आर - नीलामी (एक्स 1 एक्स 2) के रूप में गणना की है कोड)। 0 और 1 और कम मूल्यों के बीच नीलामी पर्वतमाला steeper छूट का संकेत मिलता है। पैरामीट्रिक आँकड़े यदि नीलामी का विश्लेषण करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकताविशिष्ट नमूना सामान्य की आवश्यकताओं को पूरा करती है।

तालिका एक

तालिका 1:। Mazur 8 अतिशयोक्ति और Myerson और ग्रीन 35 hyperboloid के लिए मॉडल फिट तुलना मॉडल फिट तुलना की। Bolded मूल्यों बेहतर फिट संकेत मिलता है। मंझला उदासीनता अंक के लिए, Akaike सूचना मानदंड (एआईसी) का परिणाम hyperboloid आठ बार में से पांच एक बेहतर फिट प्रदान की है कि संकेत मिलता है। व्यक्ति भागीदार आंकड़ों के दोनों मॉडलों ढाले से प्राप्त आर 2 मूल्यों की तुलना hyperboloid अतिशयोक्ति से सभी मामलों में बेहतर है कि फिट संकेत मिलता है।

सारणी 2

तालिका 2: पैरामीटरअनुमान है। Hyperboloid के लिए कश्मीर और एस मानकों के साथ-साथ 2 आर प्रत्येक समूह के लिए प्रत्येक परिणाम के लिए औसत उदासीनता अंक के लिए फिट बैठता है।

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Discussion

इस वीडियो का समायोजन राशि कार्य का उपयोग कर एक देरी छूट प्रयोग आचरण करने के लिए लिया जाना चाहिए कि चरणों का वर्णन। का समायोजन राशि कार्य का संचालन करने के लिए अपेक्षाकृत जल्दी है (10 - भागीदार प्रति 15 मिनट) और विश्वसनीय डेटा पैदा करता है। कार्य का समायोजन प्रकृति छूट के एक व्यक्ति के प्रतिभागी की डिग्री के एक ठीक-देखते विश्लेषण प्रदान करता है। काम के बाद से डेटा संग्रह की प्रक्रिया के दौरान मानव त्रुटि और प्रभाव को सीमित करता है जो स्वचालित है कंप्यूटर आधारित डाटा संग्रह है। आमतौर पर कार्य काल्पनिक परिणामों की छूट का आकलन करने के लिए प्रयोग किया जाता है, लेकिन यह भी वास्तविक परिणामों को 28 साल की छूट का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया गया है। समायोजन राशि इस काम के लिए एक सीमा कार्य भागीदार त्रुटि के खिलाफ मजबूत नहीं है कि है। कारण कार्य की titrating प्रकृति के लिए एक देरी ब्लॉक के पहले परीक्षण में किए गए एक त्रुटि काफी होगा (एक सप्ताह में अब बजाय $ 100 $ 50 पर क्लिक उदा।, मतलब भागीदार एक सप्ताह में $ 100 का चयन करने के लिए जब)कारण परीक्षण के पार घटते के समायोजन के लिए फिर से इस ब्लॉक में $ 50 तक कभी नहीं होगा तत्काल विकल्प के रूप में इस देरी के लिए उदासीनता बिंदु प्रभावित करते हैं। एक ब्लॉक के भीतर एक बाद में परीक्षण में किए गए एक त्रुटि के रूप में ज्यादा उदासीनता बिंदु को प्रभावित नहीं करेगा। हमारी प्रयोगशाला में अवलोकन के आधार पर हमने ऐसी त्रुटियों को अपेक्षाकृत दुर्लभ हैं कि लगता है। प्रयोगकर्ता उदासीनता बिंदु सही है कि भागीदार के साथ सत्यापित करने और अगर यह नहीं है कि देरी के लिए इस प्रक्रिया को दोहराने के लिए कार्य कार्यक्रम सकता है।

समायोजन राशि कार्य का उपयोग कर एक देरी छूट प्रयोग के भीतर तीन महत्वपूर्ण पैरामीटर विवेक प्रयोगकर्ता के लिए, लेकिन प्रयोगात्मक सवाल के साथ तालमेल होना चाहिए उठ रहे हैं: 1) परिणामों की राशि (प्रयोगात्मक प्रश्नों के लिए समझ बनाने चाहिए इस्तेमाल किया जा रहा जैसे, $ 100,000 डॉलर मूल्य की। खाद्य) अतर्कसंगत है। 2) के परिणाम से मतलब होना चाहिए प्रयोग में इस्तेमाल देरी और मात्रा (इस्तेमाल किया जा रहा उदा।, की वजह से खड़ी छूट के लिए $ 10 मईएक) 25 साल के लिए एक सप्ताह से चलता है कि एक देरी प्रगति का उपयोग करता है, तो सार्थक डेटा प्रदान करने के लिए पर्याप्त नहीं हो। 3) प्रत्येक देरी ब्लॉक के भीतर समायोजन की संख्या संकल्प और समय (अधिक परीक्षण के साथ अधिक संकल्प, लेकिन प्रतिभागियों से आवश्यक अधिक से अधिक समय) संतुलन होना चाहिए। यहाँ हम एक देरी छूट आकलन किया जा सकता है जिसमें एक तरह से रेखांकित किया है, लेकिन देरी छूट कार्यों भिन्नता और ऊपर उल्लिखित प्रक्रिया की मामूली संशोधनों को मजबूत कर रहे हैं निष्कर्षों में एक महत्वपूर्ण अंतर बनाने की संभावना नहीं हैं।

देरी छूट प्रयोगों से डेटा का विश्लेषण लागू करने के लिए अपेक्षाकृत आसान कर रहे हैं और डेटा के लिए अच्छा फिट बैठता है कि उत्पादन वक्रीय प्रतिगमन तकनीक के होते हैं। एक में काम छूट एक देरी की प्रोग्रामिंग में सहायता करने के लिए छद्म कोड: हम एक देरी प्रोग्रामिंग प्रयोग छूट और कार्य छूट एक देरी के माध्यम से एकत्र कर रहे हैं कि डेटा का विश्लेषण करने में सहायता करेगा कि पूरक सामग्री में कई दस्तावेजों को शामिल किया हैएनवाई भाषा, ई-प्राइम में प्रोग्राम एक देरी छूट कार्य, और (टिप्पणियों के साथ) सांख्यिकीय कार्यक्रम आर में गैर रेखीय प्रतिगमन चलाने के लिए स्क्रिप्ट।

विलंब समायोजन-राशि कार्य का उपयोग, प्रयोगों छूट, समूह के बीच और भीतर-विषय आवेगी चुनाव में मतभेद की पहचान करने के लिए एक मजबूत तरीका प्रदान करते हैं। प्रयोगों maladaptive व्यवहार पैटर्न और नियंत्रण प्रतिभागियों 41 के साथ लोगों के बीच छूट देरी की डिग्री में मतभेद की पहचान की है। देरी छूट कार्यों का उपयोग कर प्रयोगों भी प्रभाव भीतर-विषय देरी को छूट है कि चर की पहचान करने और उन जोड़तोड़ के रिश्तेदार स्थायित्व का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

पिछले अनुसंधान अलग आबादी के बीच में छूट देरी में मतभेद की जांच पर ध्यान केंद्रित किया है, और अधिक शोध की देरी छूट चिकित्सकीय हस्तक्षेप के माध्यम से प्रभावित किया जा सकता है कि कैसे को समझने की जरूरत है। विलंब छूट प्रयोगों बेहद सफलतापूर्वक किया गया हैव्यक्तियों, जुआ उपयोग दवाओं, पेट भर खा जाना, या स्वास्थ्य संबंधी व्यवहार के लिए थोड़ा सम्मान है यही कारण है के लिए एक तर्क के साथ शोधकर्ताओं maladaptive व्यवहार पैटर्न के साथ नियंत्रण आबादी और लोगों की आबादी के बीच मतभेद की पहचान करने और उपलब्ध कराने में एल। इन कार्यों के साथ जुड़े नकारात्मक परिणामों में देरी कर रहे हैं, उन परिणामों खड़ी छूट कार्यों के साथ लोगों के व्यवहार पर कम प्रभाव पड़ता है।

छोटे से अनुसंधान अभी तक देरी छूट अंतर्निहित तंत्र पर ध्यान केंद्रित किया है। क्या इन maladaptive व्यवहार पैटर्न को जन्म दे सकता है जो छूट के उच्च डिग्री को जन्म देता है? कि देरी छूट सबूत के लिए सुझाव है, हालांकि वहां कम से कम 42 कुछ हद तक पैतृक, देरी छूट अभी भी निंदनीय हो सकता है। यह उन लोगों के तंत्र को प्रभावित कर सकता है कि देरी छूट और चर अंतर्निहित मनोवैज्ञानिक और neurobiological तंत्र की पहचान करने के लिए महत्वपूर्ण है। देरी छूट की डिग्री आर हो सकता है कि यह संभव हैचिकित्सकीय हस्तक्षेप के 43 से educed, लेकिन और अधिक शोध इन निष्कर्षों की व्यापकता और खड़ी देरी छूट ढ़ाल के साथ जुड़े maladaptive व्यवहार पैटर्न में संलग्न करने के लिए प्रवृत्ति पर हो सकता है विलंब छूट में कम हो जाती है कि प्रभाव को समझने की जरूरत है।

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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).

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व्यवहार अंक 107 देरी छूट impulsivity वस्तु विशेषता इनाम अवमूल्यन समायोजन राशि आवेगी पसंद
विलंब एक समायोजन राशि टास्क का प्रयोग मनुष्यों भुनाई मापने
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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).

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