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反応時間の分析

*disclaimer
614157

[GLMM]
R
lme4


  語彙性判断課題を例に

課題

  • 提示される語彙項目(単語)が、実在するか・しないかを判断
  • 判断するまでの時間を測る

使用するパッケージ

install.packages("lme4", repos=c("http://lme4.r-forge.r-project.org/repos"))
library(lme4)
install.packages("lmerTest", repos=c("http://lme4.r-forge.r-project.org/repos"))
library(lmerTest)
install.packages("effects", repos=c("http://lme4.r-forge.r-project.org/repos"))
library(effects)

 反応時間の分析

  • 目的変数は、反応時間(RT)
    • 反応時間の分布は、例えばガンマ分布を想定する
  • 説明変数は、影響を与えると考えられる(調べたい)要因
    • 例えば
      • 実在するか・しないか(Real)
      • 複雑か・単純か(Simpl)
      • 判断の正誤(CR)
      • 参加者が、母語話者か学習者か(Lang)
model01 <- glmer(RT ~ Real*Simpl*CR*Lang+(1|Subj)+(1|Item), family=Gamma(link="log"), data)
summary(model01)
plot(allEffects(model01, confidence.level=.95))


 正答率の分析

  • 目的変数は、正誤判断(CR)
    • 正誤判断の分布は、二項分布を想定する(ロジスティック回帰)
  • 説明変数は、影響を与えると考えられる(調べたい)要因
    • 例えば
      • 実在するか・しないか(Real)
      • 複雑か・単純か(Simpl)
      • 参加者が、母語話者か学習者か(Lang)

model.CR01 <- glmer(CR ~ Real*Simpl*Lang+(1|Subj)+(1|Item), family=binomial, data)
summary(model.CR01)
plot(allEffects(model.CR01, confidence.level=.95))

 反応時間の変換

  • Lo and Sally (2015) To transform or not to transform: using generalized linear mixed models to analyse reaction time data

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2015.01171/full

the Gamma and Inverse Gaussian are examples of distributions that provide a plausible description of processes reflected in RT



  • Balota et al. (2013)の指摘:反応時間の生データを使うことの問題点


  • Speelman and McGann (2013)の指摘:平均値を使うことの問題点


 参考

反応時間の分布と変換

https://lindeloev.github.io/shiny-rt/