પ્રતિક્રિયા સમય કસોટી વિશ્વસનીય બને તે માટે કેટલા ટ્રાયલ્સ જરૂરી છે?

ઐતિહાસિક સંખ્યાઓ હેમશર અને બેન્ટનના અભ્યાસમાંથી આવે છે, જેમના સારાંશમાં તેમનું નિષ્કર્ષ સ્પષ્ટપણે અભ્યાસની પરિસ્થિતિઓ સુધી મર્યાદિત કરવામાં આવ્યું છે. આધુનિક બ્રાઉઝર રમતમાં પ્રમાણીકરણના નિયમ તરીકે તેમને લાવવા જોઈએ નહીં. વિશ્વસનીયતા નિર્ધારિત સ્કોરની પુનરુત્પાદનક્ષમતા સાથે સંબંધિત છે; શક્તિ નિર્ધારિત અસરને શોધી કાઢવાની સંભાવના સાથે સંબંધિત છે. બંને સંબંધિત પણ જુદા પ્રશ્નો છે. de S. Hamsher et al., 1977 Miller, 2023

એક જ કાર્યનું પુનરાવર્તન કેમ મદદરૂપ છે

જો ટ્રાયલ્સ અપરિવર્તિત પરિવર્તનશીલતા સાથે સ્વતંત્ર પસંદગીઓ હોત, તો તેમની સરેરાશની પ્રમાણભૂત ભૂલ ટ્રાયલના પ્રમાણભૂત વિચલનને ટ્રાયલની સંખ્યાના વર્ગમૂળથી ભાગીને મળતા મૂલ્ય જેટલી હોત. ચાર ગણાનું ઉદાહરણ તે સૂત્રમાંથી અનુસરે છે. વાસ્તવિક ટ્રાયલ્સ તે ધારણાઓનું ઉલ્લંઘન કરી શકે છે, કારણ કે લોકો શીખે છે, થાકે છે અથવા વ્યૂહરચના બદલે છે. તેથી ટ્રાયલ-સંખ્યાની ગણતરી એક મોડેલ છે, સ્થિર વ્યક્તિગત સ્કોરની ગેરંટી નહીં. Miller, 2023

આધુનિક ટ્રાયલ-સંખ્યા વિશ્લેષણ એ પણ દર્શાવે છે કે અસરો પોતે પ્રેક્ટિસ સાથે બદલાઈ શકે છે. વધુ ટ્રાયલ્સ ફક્ત અપરિવર્તિત પ્રથમ ટ્રાયલની વધુ નકલો બનાવતા નથી. સંશોધન રચનાએ પરિણામ પસંદ કરવું જોઈએ અને સત્ર દરમિયાન કાર્યના વર્તનને ધ્યાનમાં લેવું જોઈએ. Miller, 2023

તમે કઈ પ્રકારની વિશ્વસનીયતા ઇચ્છો છો?

એક જ રનની અંદરની સુસંગતતા દિવસો દરમિયાનની સુસંગતતા કે લોકોના ક્રમમાંની સુસંગતતાથી અલગ છે. વિશ્વસનીયતા વિરોધાભાસનું સાહિત્ય દર્શાવે છે કે કાર્યો મજબૂત જૂથ-અસરો દર્શાવી શકે છે, જ્યારે ઓછા વિશ્વસનીય વ્યક્તિગત તફાવતો ઉત્પન્ન કરે છે. મોટી સરેરાશ સ્ટ્રૂપ અથવા પ્રતિક્રિયા અસર આપમેળે ટૂંકા સ્કોરને વ્યક્તિનું પર્સેન્ટાઇલ નક્કી કરવા યોગ્ય બનાવતી નથી. Hedge et al., 2017

સરેરાશ, મધ્યક અને ન્યૂનતમ મૂલ્યો અલગ અલગ પ્રશ્નોના જવાબ આપે છે

સૌથી ઝડપી પ્રતિક્રિયા સરેરાશ કરતાં પ્રદર્શનની જુદી લાક્ષણિકતાનો અંદાજ આપે છે. તમે જાતને કેટલી તકો આપો છો તેના પ્રત્યે તે ખાસ સંવેદનશીલ છે. ધીમા આઉટલાયર્સ સરેરાશને ઉપર ખેંચી શકે છે, જ્યારે પૂર્વનિર્ધારિત નિયમ વિના તેમને દૂર કરવાથી પરિણામમાં પક્ષપાત આવી શકે છે. પ્રતિક્રિયા-સમયના આઉટલાયર્સ પરનું સંશોધન એ કારણ છે કે રનની સરખામણી પહેલાં સ્કોરિંગ નિયમો નિશ્ચિત રાખવા જોઈએ. Ratcliff, 1993

ઊંઘ સંબંધી સાહિત્ય દર્શાવે છે કે પરિણામની પસંદગી કેમ મહત્ત્વની છે: સાયકોમોટર જાગૃતિના સંશોધકો ધીમી પ્રતિક્રિયાઓ અને ચૂકને કેન્દ્રીય પ્રતિક્રિયા-સમય સારાંશોથી અલગ પાડે છે. ટૂંકી, ઘણા પ્રયાસોમાંથી શ્રેષ્ઠ પરિણામ લેતી રમત ઊંઘની ખોટ પ્રત્યે સતત જાગૃતિ કાર્ય જેટલી જ સંવેદનશીલતા ધરાવે છે એમ માની શકાય નહીં. Basner et al., 2011

જરૂરી ટ્રાયલ્સની દેખીતી સંખ્યા શું બદલે છે?

ઉપકરણની જિટર પરિવર્તનશીલતા ઉમેરે છે, અને ઉપકરણના નિશ્ચિત વિલંબથી પક્ષપાત ઉમેરાય છે. વધુ ટ્રાયલ્સ પહેલામાં મદદ કરી શકે છે, પરંતુ બીજાને કેલિબ્રેશન દ્વારા દૂર કરતા નથી. સમય-માપન મૂલ્યાંકનો અને પ્રયોગશાળા કેલિબ્રેશનના પરિણામો બંને ભૂલના તે સ્રોતોને અલગ પાડવાને સમર્થન આપે છે. Anwyl-Irvine et al., 2020 Bridges et al., 2020 Woods et al., 2015

અનૌપચારિક ટ્રેકિંગ માટે, સંભાળી શકાય એવો પ્રોટોકોલ પસંદ કરો, દર વખતે સમાન સંખ્યામાં પ્રયાસો કરો, અને ફક્ત અંગત રેકોર્ડને બદલે પૂર્ણ થયેલા બધા રન નોંધો. આને સરખામણીની પદ્ધતિ ગણો, ચોક્કસ ન્યૂનતમ સંખ્યા માટેની માન્ય પ્રિસ્ક્રિપ્શન નહીં. જો ધ્યેય વૈજ્ઞાનિક પર્સેન્ટાઇલ હોય, તો કાર્યને પ્રતિનિધિ નોર્મ નમૂનો અને માપેલી વિશ્વસનીયતા ઉપરાંત પૂરતા ટ્રાયલ્સની પણ જરૂર છે. Hedge et al., 2017 Miller, 2023

ઉંમર, તૈયારી અને ઊંઘ સત્ર દરમિયાન અથવા સત્રો વચ્ચે પ્રદર્શન બદલી શકે છે. પરિસ્થિતિઓને વ્યાજબી રીતે સ્થિર રાખવાથી સરખામણી સમજવી સરળ બને છે, પરંતુ કેટલું પણ ધોરણીકરણ બ્રાઉઝરના પરિણામને ક્લિનિકલ મૂલ્યાંકનમાં ફેરવી શકતું નથી. Woods et al., 2015 Basner et al., 2011