一个用于创建和评分基于Qualtrics的隐性联想测试的开源网络应用程序
摘要：使用隐性关联检测（IAT）是一种常见的行为范式，用于评估各种研究背景下的隐性态度。近年来，研究人员开始使用在线应用程序远程收集IAT数据。与实验室评估相比，在线IAT实验具有几个优点，包括在人工（即实验室）环境之外进行广泛的管理。使用调查软件平台（例如Qualtrics）代表了一种创新且经济有效的方法，使研究人员能够在不需要任何编程专业知识的情况下准备在线IAT实验。但是，现有的调查软件以及其他在线IAT准备工具存在一些缺点，例如有限的移动设备兼容性和缺乏简化适应的辅助功能。为了解决这些问题，我们开发了一个开源的Web应用程序（GitHub页面：https://github.com/ycui1-mda/qualtrics\_iat），用于创建基于Qualtrics的可适用于移动设备的IAT实验并对收集到的反应进行评分。本研究展示了这个Web应用程序的关键功能，并描述了使用该应用程序收集和评分的可行性数据，以展示该工具的有效性。我们表明，该Web应用程序为研究人员提供了一个完整且易于适应的工具集，用于构建基于Qualtrics的IAT实验和处理得到的IAT数据。
作者：Yong Cui, Jason D. Robinson, Seokhun Kim, George Kypriotakis, Charles E. Green, Sanjay S. Shete, Paul M. Cinciripini
论文ID：2111.02267
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2021-11-04