日本認知科学会2012年度大会において「t検定・分散分析から混合モデルへ:文理解研究における導入例から学ぶ」というワークショップを開催します。このブログはワークショップに関するお知らせおよび発表内容に関する補足説明、Rソースコード等を掲載します。
2012年10月23日火曜日
Brown, Savova, & Gibson (2012)
著者: Brown, M., Savova, V., Gibson, E.
論文タイトル: Syntax encodes information structure: Evidence from on-line reading
comprehension.
雑誌名: Journal of Memory and Language
号: 66
ページ: 194-209
従属変数の種類: 自己ペース読み法の反応時間(連続量)
理解問題の成績(カテゴリー、正答1、誤答0)
独立変数の種類:1,2は研究として興味のある固定因子、3~8は共変量
連続量の変数は正規化を実施
1.文構造(カテゴリー, PO vs. DO )
2.語順(カテゴリー, Given-First vs. New-First)
3.意味的な適切性(連続量、文完成課題の結果を利用)
4.POバイアス(連続量、文完成課題の結果を利用)
5.単語の出現頻度(連続量、反応時間解析のみ、CELEXデータベースを利用)
6.試行順序(連続量、何番目の試行で提示されたか)
7.理解成績(カテゴリー、反応時間解析のみ)
8.単語の文字数(連続量、反応時間解析のみ)
解析の種類: 反応時間はLinear mixed effects models
理解問題成績Mixed-effects logistic regression
使っているソフトウエア: R lme4
その他メモ:
リンク: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0749596X11000982
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