implicit measures give rise to thre

implicit measures give rise to three further advantages. First, the
transparency ensures that the information being processed is relevant
(for a discussion see De Houwer & De Bruycker, 2007). Second,
participants can experience the relative ease or difficulty of responding
to certain pairings which can lead to awareness of a previously
unknown attitude1 (e.g., Greenwald, Nosek, & Sriram, 2006). Finally,
the task complexity limits the effects of intentional responding (e.g.,
it is unclear what or how to fake without experience or instructions;
e.g., Cvencek, Greenwald, Brown, Snowden, & Gray, 2010; Fiedler &
Bluemke, 2005; Kaufmann & Haslam, submitted for publication;
Steffens, 2004).
The GNAT
The Go/No Go Association Task (GNAT; Nosek & Banaji, 2001) is
conceptually similar to the dominant implicit measure, the Implicit
Association Test (IAT; Greenwald, McGhee, & Schwartz, 1998)
which currently has more than 1700 citations (Scopus [database],
2012). However, the GNAT has several major methodological advantages
over the IAT. The GNAT can assess the implicit association between
a single target and attribute (e.g., African American and
positive separate from African American and negative) rather than
the relative measure produced by the IAT (e.g., African American
and positive and Caucasian and negative, compared to American
and negative and Caucasian and positive). From a design perspective,
this means that the GNAT requires the creation of only one set of
stimuli representing the target category, whereas the IAT requires
two sets of equivalent (e.g., category size, salience) contrasting stimuli,
only one of which actually represents the target construct. Finally,
because the GNAT is scored using signal detection parameters (d′ and
β; see Green & Swets, 1966), this measure allows researchers to assess
a participant's implicit associations and response criterion independently
(Nosek & Banaji, 2001; see Brendl, Markman, & Messner,
2001 for discussion of the importance of separating these).
Despite the often cited advantages of the GNAT over the IAT, this
measure has received little attention and even less use. Of those articles
that acknowledge the methodological advantages of the GNAT
less than 15% also use the measure, however, those that do have
found it a powerful tool. For example, the GNAT has been used to
study implicit attitudes to simple attitude objects (e.g., bugs and
fruit; Nosek & Banaji, 2001), more complex social groups including
gender (Mitchell, Nosek, & Banaji, 2003), racial groups (e.g.,
Kaufmann & Johnson, 2011; Mitchell et al., 2003; Nosek & Banaji,
2001), and stigmatized groups (e.g., Bassett & Dabbs, 2005;
Ranganath, Smith, & Nosek, 2008), as well as implicit stereotyping
(e.g., Allen, Sherman, Conrey, & Stroessner, 2009; Blair, Ma, &
Lenton, 2001; Gonsalkorale, von Hippel, Sherman, & Klauer, 2009),
and implicit prejudice (e.g., Sherman, Stroessner, Conrey, & Azam,
2005; Smith, Stewart, Myers, & Latu, 2008). The GNAT has also proved
useful to the study of complex and potentially arbitrary attitude objects
such as explicitly stigmatized consumables (e.g., genetically
modified food; Spence & Townsend, 2006, 2007) and novel stimuli
(e.g., nonwords; Kaufmann & Haslam, 2006). Finally, a real benefit
of the GNAT is that it is capable of measuring implicit associations
which means it is uniquely suited to investigating implicit targets
for which there is no equivalent category (e.g., the self). Thus, the
GNAT has been embraced by researchers exploring self-related cognitions
including self-humanizing (e.g., Loughnan & Haslam, 2007), the
self-concept (e.g., Devos, Viera, Diaz, & Dunn, 2007), personality (e.g.,
Boldero, Rawlings, & Haslam, 2007) and implicit self-esteem (e.g.,
Boucher, Peng, Shi, & Wang, 2009; Rudolph, Shröder-Abé, Schütz,
Gregg, & Sedikides, 2008).
One reason the GNAT may have received little of its due attention
is because it is only one of a raft of new methods competing for attention.
We, however, believe that it is more likely that the GNAT is overlooked
in favor of reaction time-based measures (e.g., IAT, Extrinsic
Affective Simon Task; De Houwer, 2003) because there is no established
measure of reliability for d′. As a result, researchers using the
GNAT are unable to answer reliability-based criticisms, including
the argument that putative low reliability is the reason for the lack
of correspondence between the GNAT and other implicit measures
(e.g., Cunningham, Preacher, & Banaji, 2001).
Reliability and the GNAT
Reliability is an essential property affecting the use and acceptance
of measures. The high reliability of the IAT (e.g., Bosson,
Swann, & Pennebaker, 2000; Brunel, Tietje, & Greenwald, 2004;
Schmukle, Back, & Egloff, 2008) is often the stated reason it is preferred
over other implicit measures (e.g., Conner & Barrett, 2005;
Greenwald & Nosek, 2001; Rudman & Heppen, 2003; Rudolph et al.,
2008; Schnabel, Asendorpf, & Greenwald, 2008). IATs have shown
both satisfactory internal consistency and high test–retest stability
(Nosek, Greenwald, & Banaji, 2007), leading Nosek and colleagues
to conclude that “part of the IAT's acceptance as an implicit measure
may be attributable to its achieving greater reliability than other
latency-based implicit measures” (p.274). Thus, an essential first
step in increasing the GNAT's acceptance is identifying a method for
calculating its reliability and demonstrating that GNAT measures
have good reliability.
A review of GNAT studies reveals that most researchers have been
satisfied in using the GNAT without considering reliability. We speculate
that researchers have avoided this essential issue because of
the difficulties associated with calculating reliability for test scores
not based on a sum of item scores (i.e., d′ is a nonlinear function of responses;
see also Nosek & Banaji, 2001 for a discussion). However,
there are some exceptions.
One approach has been to forego the benefits of the d′ scoring
method, and instead use reaction times (e.g., Spence & Townsend,
2007) or reaction time-based D scores (e.g., Teachman, 2007) for
which simple split-half reliabilities can be calculated. This approach
is supported by Nosek and Banaji's (2001) recommendation that “it
is likely that use of response latency [as a scoring method] will result
in greater internal reliability” (p. 649). However, this method is inappropriate
because the GNAT uses trial deadlines, which artificially
truncate the range of response times.
A more popular approach to the problem of quantifying GNAT reliability
has been to calculate split-half reliabilities for single blocks or
aggregates (e.g., “good” minus “bad”). Reported aggregate reliabilities
range from r=.20 for a sample of 50 participants who completed six
blocks of 60 trials (Nosek & Banaji, 2001) to r=.65 for 195 participants
who completed four blocks each comprising 48 trials
(Rudolph et al., 2008). In contrast, single-block reliabilities are a little
higher ranging from r=.52 for 195 participants who completed 4
blocks each comprising 48 trials (Rudolph et al., 2008) to r=.76 for
a single block of 96 trials measuring the implicit association between
“self” and “extraversion” (Boldero et al., 2007). It is interesting to observe
that this pattern is reversed with test–retest reliabilities. For example,
Rudolph et al. (2008) found that their GNAT had modest
aggregate test–retest reliability of r=.51, but a low test–retest reliability
for individual blocks of rb.38, results comparable to those for
an IAT used in the same study.
With the exception of Nosek and Banaji (2001), researchers who
have reported reliabilities either fail to recognize the problems of

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มาตรการที่เพิ่มขึ้นโดยปริยายให้กับสามข้อได้เปรียบต่อไป ครั้งแรก
ความโปร่งใสเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ถูกประมวลผลมีความเกี่ยวข้อง
(สำหรับการอภิปรายเห็นเด houwer &เด bruycker, 2007) สอง
ผู้เข้าร่วมจะได้พบกับความสะดวกญาติหรือความยากลำบากในการตอบสนองกับการจับคู่
บางอย่างที่สามารถนำไปสู่​​การรับรู้ของก่อนหน้านี้ที่ไม่รู้จัก attitude1
(เช่นล์ด nosek, & Sriram, 2006)ที่สุด
ความซับซ้อนของงานที่ จำกัด ผลกระทบของความตั้งใจการตอบสนอง (เช่น
มันเป็นสิ่งที่ไม่ชัดเจนหรือวิธีการปลอมที่ไม่มีประสบการณ์หรือคำแนะนำ;
เช่น cvencek, ด, สีน้ำตาล Snowden, &สีเทา, 2010; เลอร์&
Bluemke, 2005 Kaufmann & Haslam ส่งสำหรับสิ่งพิมพ์.
สตีเฟนส์, 2004)

ริ้นไป / ไม่ไปงานสมาคม (ริ้น; nosek & Banaji, 2001) เป็น
แนวคิดคล้ายกับตัวชี้วัดที่โดดเด่นนัยนัย
ทดสอบสมาคม (iat; ด, McGhee, & Schwartz, 1998)
ซึ่งปัจจุบันมีกว่า 1,700 อ้างอิง (ปัส [ฐานข้อมูล]
2012) แต่ริ้นมีหลายข้อได้เปรียบที่สำคัญวิธี
กว่า iat ริ้นสามารถประเมินความสัมพันธ์ระหว่างนัย
เป้าหมายเดียวและคุณลักษณะ (เช่นแอฟริกันอเมริกันและ
บวกแยกออกจากแอฟริกันอเมริกันและลบ) มากกว่า
วัดความที่ผลิตโดย iat (เช่นแอฟริกันอเมริกัน
และเชิงบวกและเชิงลบและผิวขาวเมื่อเทียบกับอเมริกัน
และเชิงลบและเชิงบวกและผิวขาว) จากมุมมองของการออกแบบ
นี้หมายความว่าริ้นต้องสร้างเพียงชุดเดียวที่เป็นตัวแทนของสิ่งเร้า
หมวดหมู่เป้าหมายในขณะที่ iat ต้อง
สองชุดของเทียบเท่า (เช่นขนาดประเภทนูน) ตัดกันสิ่งเร้า
เพียงคนเดียวที่แสดงให้เห็นถึงการสร้างจริงเป้าหมาย ที่สุด
เพราะริ้นเป็นคะแนนโดยใช้พารามิเตอร์การตรวจจับสัญญาณ (d 'และ
β; เห็น swets &สีเขียว 1966) ตัวชี้วัดนี้จะช่วยให้นักวิจัยที่จะประเมิน
สมาคมนัยของผู้เข้าร่วมและการตอบสนองเกณฑ์อิสระ
(nosek & Banaji 2001; เห็น brendl,Markman, &เมสเนอร์,
2001 สำหรับการอภิปรายถึงความสำคัญของการแยกเหล่านี้).
แม้จะมีมักจะอ้างถึงข้อดีของริ้นกว่า iat นี้
วัดได้รับความสนใจน้อยและใช้แม้แต่น้อย ของบทความที่
รับทราบว่าข้อได้เปรียบของวิธีการริ้น
น้อยกว่า 15% ยังใช้วัด แต่ผู้ที่ทำมี
พบว่าเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่นริ้นได้รับการใช้ในการศึกษา
ทัศนคติโดยนัยวัตถุทัศนคติง่าย (เช่นข้อบกพร่องและ
ผลไม้ nosek & Banaji, 2001), กลุ่มสังคมที่ซับซ้อนมากขึ้นรวมทั้งเพศ
(mitchell, nosek, & Banaji, 2003), กลุ่มเชื้อชาติ ( กลุ่ม nosek & Banaji,
2001) และประทับตรา (เช่นเซทท์ Dabbs & 2005; เช่น
Kaufmann &จอห์นสัน, 2011;. mitchell et al, 2003
Ranganath, smith, & nosek, 2008),เช่นเดียวกับที่เวนัย
(เช่นอัลเลน, เชอร์แมน, CONREY, & Stroessner, 2009; แบลร์, ma, &
Lenton 2001; gonsalkorale ฟอน Hippel, เชอร์แมน, & klauer, 2009),
และอคติโดยปริยาย (เช่น เชอร์แมน, Stroessner, CONREY, &อาซัมดัด,
2005 smith, สจ๊วต, ไมเออร์, & Latu, 2008) ริ้นได้พิสูจน์แล้วว่ายังมีประโยชน์
เพื่อการศึกษาที่ซับซ้อนและทัศนคติโดยพลการอาจวัตถุ
เช่นเครื่องอุปโภคบริโภคประทับตราอย่างชัดเจน (เช่นพันธุกรรม
อาหารดัดแปลง; spence townsend &, 2006, 2007) และนวนิยายเร้า
(เช่น nonwords; Kaufmann & Haslam, 2006) ในที่สุดผลประโยชน์ที่แท้จริงของ
ริ้นก็คือว่ามันมีความสามารถในการวัดความสัมพันธ์นัย
ซึ่งหมายความว่ามันเป็นเอกลักษณ์เหมาะกับการตรวจสอบเป้าหมายนัย
ที่ไม่มีหมวดหมู่เทียบเท่า (เช่นตัวเอง) จึง
ริ้นได้รับการกอดโดยนักวิจัยสำรวจ cognitions ตัวเองที่เกี่ยวข้องกับ
รวมทั้งตัวเองมนุษย (เช่น loughnan & Haslam, 2007),
ตนเองแนวคิด (เช่น devos, Viera, Diaz, &ดันน์, 2007) บุคลิกภาพ ( Haslam เช่น
boldero ลิงส์, &, 2007) และโดยนัยความนับถือตนเอง (เช่น
แฮ้, peng, shi, &วัง, 2009. รูดอ shroder-เอ็บSchütz
เกร็ก, & sedikides, 2008)
เหตุผลหนึ่งริ้นอาจได้รับความสนใจน้อยเนื่องจากมี
เป็นเพราะมันเป็นเพียงหนึ่งในแพของวิธีการใหม่ในการแข่งขันสำหรับความสนใจ.
เรา แต่เชื่อว่าจะมีโอกาสมากขึ้นที่ริ้นจะมองข้าม
ในความโปรดปรานของการเกิดปฏิกิริยา มาตรการตามเวลา (เช่น iat, ภายนอก
อารมณ์งาน simon; เด houwer, 2003) เพราะไม่มีการจัดตั้ง
วัดของความน่าเชื่อถือในการ d ' เป็นผลให้นักวิจัยใช้
ริ้นไม่สามารถที่จะตอบการวิพากษ์วิจารณ์ความน่าเชื่อถือที่ใช้รวมถึง
โต้แย้งว่าสมมุติความน่าเชื่อถือต่ำเป็นสาเหตุของการขาด
ของการติดต่อระหว่างริ้นและมาตรการอื่น ๆ
โดยปริยาย (เช่นคันนิงแฮมนักเทศน์ Banaji & 2001 .)
ความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือริ้น
เป็นคุณสมบัติที่สำคัญที่มีผลต่อการใช้งานและการยอมรับของมาตรการ
ความน่าเชื่อถือสูงของ iat (เช่น bosson
Swann, & Pennebaker, 2000; บรูเนล tietje, &ล์ด 2004;
schmukle หลัง& Egloff, 2008) มักจะเป็นเหตุผลที่ระบุไว้เป็นที่ต้องการในช่วงอื่น ๆ
โดยปริยาย มาตรการ (เช่นคอนเนอร์&บาร์เร็ตต์ 2005;
ด& nosek 2001; Rudman & Heppen 2003. รูดอล์ฟและอัล,
2008 Schnabel, asendorpf, &ล์ด, 2008) iats ได้แสดงให้เห็น
ทั้งความมั่นคงที่น่าพอใจภายในและความมั่นคงทดสอบสอบซ่อมสูง
(nosek ล์ด, & Banaji, 2007), nosek ชั้นนำและเพื่อนร่วมงานของ
สรุปว่า "ส่วนหนึ่งของการยอมรับ iat ที่เป็นมาตรการนัย
อาจจะเนื่องมาจากความน่าเชื่อถือมากขึ้นของความสำเร็จกว่า อื่น ๆ
แฝงตามมาตรการนัย "(p.274) จึงจำเป็น
แรกขั้นตอนในการเพิ่มการยอมรับริ้นมีการระบุวิธีการคำนวณ
ความน่าเชื่อถือของและแสดงให้เห็นว่ามาตรการริ้น
มีความน่าเชื่อถือที่ดี.
ทบทวนการศึกษาริ้นเผยให้เห็นว่านักวิจัยส่วนใหญ่ได้รับความพึงพอใจ
ในการใช้ริ้นโดยไม่พิจารณาความน่าเชื่อถือ เราคาดการณ์ว่านักวิจัย
จะหลีกเลี่ยงปัญหานี้สำคัญเพราะ
ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณความน่าเชื่อถือสำหรับคะแนนการทดสอบ
ไม่ขึ้นอยู่กับผลรวมของคะแนนรายข้อ (เช่น d 'เป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของการตอบสนอง;
เห็น nosek Banaji & 2001 สำหรับการอภิปราย) แต่มีข้อยกเว้น
บาง.
วิธีการหนึ่งที่ได้รับที่จะนำประโยชน์ของการง '
วิธีการให้คะแนนและแทนที่จะใช้เวลาปฏิกิริยา (เช่น spence &ทาวน์เซนด์,
2007) หรือปฏิกิริยาตามเวลางคะแนน (เช่น Teachman, 2007) การที่ง่าย
น่าเชื่อถือแยกครึ่งหนึ่งสามารถคำนวณได้ วิธีการนี​​้ได้รับการสนับสนุน
โดย nosek และ Banaji ของ (2001) แนะนำว่า "มัน
เป็นไปได้ว่าการใช้งานของการตอบสนองความล่าช้า [เป็นวิธีการให้คะแนน]
จะส่งผลให้ในความน่าเชื่อถือมากขึ้นภายใน" (พี 649) แต่วิธีการนี​​้ไม่เหมาะสม
เพราะริ้นใช้กำหนดเวลาการพิจารณาคดีซึ่งเทียม
ตัดช่วงของเวลาการตอบสนอง.
เป็นวิธีที่นิยมมากขึ้นในการแก้ไขปัญหาของปริมาณความน่าเชื่อถือริ้น
ได้รับความน่าเชื่อถือในการคำนวณแยกครึ่งเดียวหรือบล็อก
มวลรวม (เช่น "ดี" ลบ "ไม่ดี") รายงานความน่าเชื่อถือรวม
ช่วงจาก r = .20 สำหรับตัวอย่างจาก 50 ผู้เข้าร่วมที่ครบหก
บล็อกของ 60 การทดลอง (nosek & Banaji, 2001) ที่ r =65 195 ผู้เข้าร่วม
ที่จบสี่บล็อกแต่ละที่ประกอบไปด้วยการทดลอง 48
(รูดอล์ฟและคณะ. 2008) ในทางตรงกันข้ามความน่าเชื่อถือเดียวบล็อกมีน้อย
สูงตั้งแต่ r = .52 195 ผู้เข้าร่วมที่เสร็จ 4
บล็อกแต่ละที่ประกอบไปด้วย 48 การทดลอง (รูดอล์ฟและคณะ. 2008) ที่ r = .76 เพื่อ
บล็อกเดียวจาก 96 การทดลองการวัดความสัมพันธ์ระหว่าง
โดยปริยาย"ตัวเอง" และ "บุคลิกภาพ" (boldero et al,. 2007) เป็นที่น่าสนใจที่จะสังเกตเห็นว่ารูปแบบ
นี้จะกลับรายการที่มีความน่าเชื่อถือการทดสอบสอบซ่อม ตัวอย่างเช่น
รูดอล์ฟและอัล (2008) พบว่าริ้นของพวกเขาเจียมเนื้อเจียมตัว
รวมความน่าเชื่อถือการทดสอบสอบซ่อมของ r = .51 แต่ความน่าเชื่อถือของการทดสอบสอบซ่อมต่ำ
สำหรับบุคคลกลุ่มของ rb.38, ผลเทียบเคียงได้กับที่สำหรับ
iat ที่ใช้ในการศึกษาเดียวกัน .
มีข้อยกเว้นของ nosek และ Banaji (2001), นักวิจัยที่
ได้รายงานความน่าเชื่อถืออย่างใดอย่างหนึ่งไม่สามารถที่จะรับรู้ปัญหาของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นัยวัดให้สูงขึ้นเพื่อประโยชน์ต่อสาม แรก
ความโปร่งใสเพื่อให้แน่ใจว่าการประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
(สำหรับการสนทนาดู& De Houwer De Bruycker, 2007) สอง,
ผู้เรียนได้สัมผัสสัมพันธ์ง่ายหรือความยากลำบากของการตอบสนอง
pairings บางซึ่งอาจนำไปสู่ความตระหนักของการที่ก่อนหน้านี้
attitude1 ไม่รู้จัก (เช่น Greenwald, Nosek & Sriram, 2006) สุดท้าย,
ความซับซ้อนของงานผลกระทบของการตอบสนองมิจำกัด (e.g.,
it ไม่ชัดเจนอะไร หรือว่าสีเทียม โดยไม่มีประสบการณ์หรือ instructions;
e.g. Cvencek, Greenwald สีน้ำตาล Snowden &เทา 2010 Fiedler &
Bluemke, 2005 Kaufmann & Haslam ส่งตีพิมพ์;
Steffens, 2004) .
GNAT เดอะ
เดอะ Go/No ไปเชื่อมโยงงาน (GNAT Nosek & Banaji, 2001) เป็น
ทางแนวคิดกับหลักนัยวัด Implicit
สมาคมทดสอบ (IAT & Greenwald, McGhee, Schwartz, 1998)
ซึ่งปัจจุบันมีกว่า 1700 อ้าง (Scopus [ฐานข้อมูล],
2012) อย่างไรก็ตาม GNAT มีหลายผลดี methodological
ผ่าน IAT GNAT สามารถประเมินความสัมพันธ์นัยระหว่าง
เป้าหมายเดี่ยวและแอททริบิวต์ (เช่น แอฟริกันอเมริกัน และ
บวกลบ และแยกต่างหากจากแอฟริกันอเมริกัน) rather กว่า
วัดญาติผลิต โดย IAT (เช่น แอฟริกันอเมริกัน
บวก Caucasian และลบ การเปรียบเทียบกับอเมริกัน
และลบ และคอเคซัส และบวก) จากมุมมองออกแบบ,
หมายความ ว่า GNAT ที่ต้องการสร้างชุดเดียว
สิ่งเร้าแสดงประเภทเป้าหมาย ขณะ IAT ต้อง
สองชุดของสิ่งเร้าแตกต่างกันเทียบเท่า (เช่น ประเภทขนาด salience),
เพียงหนึ่งซึ่งแสดงถึงโครงสร้างเป้าหมายจริง สุดท้าย,
เพราะ GNAT ที่ทำโดยใช้พารามิเตอร์การตรวจสอบสัญญาณ (d′ และ
β ดู&สีเขียว Swets, 1966), วัดนี้ช่วยให้นักวิจัยเพื่อประเมิน
สมาคมนัยและเงื่อนไขการตอบสนองของผู้เข้าร่วมโดยอิสระ
(Nosek & Banaji, 2001 ดู Brendl Markman &เมสเนอร์,
2001 สำหรับการอภิปรายความสำคัญของการแยกเหล่า) .
แม้ มีข้อดีมักจะอ้างอิงของ GNAT ที่ผ่าน IAT นี้
วัดได้รับความสนใจน้อยและใช้แม้แต่น้อย บทความเหล่านั้น
ที่ยอมรับข้อดีของการ GNAT methodological
น้อยกว่า 15% นอกจากนี้ยังใช้วัด อย่างไรก็ตาม ผู้ที่มี
พบว่าเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่าง GNAT ได้รับใช้
ศึกษานัยทัศนคติทัศนคติเรื่องวัตถุ (เช่น bugs และ
ผลไม้ Nosek & Banaji, 2001), กลุ่มสังคมซับซ้อนมากขึ้นรวมถึง
เพศ (มิทเชลล์ Nosek & Banaji, 2003), กลุ่มเชื้อชาติ (e.g.,
Kaufmann &จอห์นสัน 2011 มิทเชลและ al., 2003 Nosek & Banaji,
2001), และกลุ่ม stigmatized (เช่น Bassett & Dabbs, 2005;
Ranganath สมิธ & Nosek, 2008), และทัศนคติทั่วไปต่อนัย
(เช่น อัลเลน เชอร์แมน Conrey & Stroessner, 2009 แบลร์ Ma &
Lenton, 2001 Gonsalkorale ฟอน Hippel เชอร์แมน & Klauer, 2009),
และอคตินัย (เช่น เชอร์แมน Stroessner, Conrey &ครัว,
2005 สมิธ สจ๊วต ไมเยอร์ & Latu, 2008) ยังได้พิสูจน์การ GNAT
เป็นประโยชน์ในการศึกษาทัศนคติที่ซับซ้อน และอาจกำหนดวัตถุ
เช่นเครื่องบริโภค stigmatized อย่างชัดเจน (เช่น แปลงพันธุกรรม
ปรับเปลี่ยนอาหาร &สเปนซ์จัห 2006, 2007) และสิ่งเร้านวนิยาย
(เช่น nonwords Kaufmann & Haslam, 2006) ในที่สุด ประโยชน์จริง
GNAT เป็นที่มีความสามารถในการวัดความสัมพันธ์ของนัย
ซึ่งหมายความว่า ไม่เหมาะสมโดยเฉพาะการตรวจสอบเป้าหมายนัย
สำหรับซึ่ง มีประเภทไม่เทียบเท่า (เช่น ตนเอง) ดังนั้น
GNAT ได้ถูกโอบล้อม ด้วยนักวิจัยสำรวจตนเองเกี่ยวข้อง cognitions
รวม humanizing เอง (เช่น Loughnan & Haslam, 2007), การ
แนวคิดตนเอง (เช่น Devos, Viera ดิแอซ &ดันน์ 2007), บุคลิกภาพ (e.g.,
Boldero, Rawlings & Haslam, 2007) นัยกระตือรือล้นและ (e.g.,
Boucher เป็ง ชิ &วัง 2009 รูดอล์ฟ Shröder Abé, Schütz,
เกร็ก & Sedikides, 2008) .
เหตุผลหนึ่งที่ GNAT อาจได้รับน้อยใส่ของครบ
เนื่องจากเป็นเพียงหนึ่งในแพใหม่วิธีแข่งขันสำหรับความสนใจ
เรา อย่างไรก็ตาม เชื่อว่า มันมีแนวโน้มว่า GNAT ที่ข้าม
สามารถวัดตามเวลาปฏิกิริยา (เช่น IAT, Extrinsic
ผลไซม่อนงาน เดอ Houwer, 2003) เนื่องจากไม่ก่อตั้ง
วัดความน่าเชื่อถือสำหรับ d′ เป็นผล นักวิจัยใช้
GNAT ไม่สามารถตอบความน่าเชื่อถือตามวิจารณ์ รวม
อาร์กิวเมนต์ที่ว่าความน่าเชื่อถือต่ำ putative เหตุผลสำหรับการขาด
ของการสื่อสารระหว่าง GNAT และอื่น ๆ นัยวัด
(e.g., Cunningham, Preacher, & Banaji, 2001).
ความน่าเชื่อถือและการ GNAT
ความน่าเชื่อถือเป็นคุณสมบัติสำคัญส่งผลกระทบต่อการใช้และการยอมรับ
วัด ความน่าเชื่อถือสูงของ IAT (เช่น Bosson,
Swann & Pennebaker, 2000 &บรูเนล Tietje, Greenwald, 2004;
Schmukle กลับ & Egloff, 2008) มักจะเป็นเหตุผลระบุไว้ถูกต้อง
กว่ามาตรการอื่น ๆ นัย (เช่น มุม& Barrett, 2005;
Greenwald & Nosek, 2001 Rudman & Heppen, 2003 รูดอล์ฟและ al.,
2008 Schnabel, Asendorpf & Greenwald, 2008) มีแสดง IATs
ความสอดคล้องภายในเป็นที่พอใจและความมั่นคงสูง test–retest
(Nosek, Greenwald & Banaji, 2007), นำ Nosek และเพื่อนร่วมงาน
เพื่อสรุปที่ "ส่วนหนึ่งยอมรับ IAT ที่เป็นวัดมีนัย
อาจรวมความน่าเชื่อถือมากกว่า achieving แต่
แฝงตามมาตรการนัย" (p.274) ดังนั้น แรกที่สำคัญ
ขั้นตอนในการเพิ่มของ GNAT ยอมรับเป็นการระบุวิธีการ
คำนวณความน่าเชื่อถือ และเห็นว่า วัด GNAT
ได้ดีน่าเชื่อถือ
GNAT ทบทวนการศึกษาพบว่านักวิจัยส่วนใหญ่ได้รับ
พอใช้ GNAT โดยไม่ต้องพิจารณาความน่าเชื่อถือ เราคาดการณ์
ว่า นักวิจัยได้หลีกเลี่ยงปัญหานี้จำเป็นเนื่องจาก
ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณความน่าเชื่อถือสำหรับคะแนนสอบ
ไม่ตามผลรวมของคะแนนสินค้า (เช่น d′ คือ ฟังก์ชันไม่เชิงเส้นของการตอบสนอง;
ดู Nosek & Banaji, 2001 สำหรับการสนทนา) อย่างไรก็ตาม,
มีข้อยกเว้นบาง.
วิธีการหนึ่งที่ได้รับการ นำประโยชน์ของคะแนน d′
วิธี แทน ใช้เวลาปฏิกิริยา (เช่น สเปนซ์&จัห,
2007) หรือคะแนน D ใช้เวลาตอบสนอง (เช่น Teachman, 2007) สำหรับ
reliabilities ที่แบ่งครึ่งอย่างสามารถคำนวณได้ วิธีการนี้
Nosek และของ Banaji (2001) คำแนะนำสนับสนุนที่ "มัน
จะมีแนวโน้มที่ใช้ตอบแฝง [เป็นวิธีการให้คะแนน] จะทำ
ในความน่าเชื่อถือภายในมากขึ้น" (p. 649) อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้เหมาะสม
เนื่องจาก GNAT ใช้ทดลองสิ้น ซึ่งเหือด
ตัดทอนช่วงของการตอบสนองครั้ง.
วิธีการนิยมมากขึ้นการ quantifying GNAT ความน่าเชื่อถือ
ได้คำนวณ reliabilities แบ่งครึ่งสำหรับบล็อกเดียว หรือ
ผล (เช่น "ดี" เครื่องที่ "เลว") รายงานรวม reliabilities
ช่วงจาก r =. 20 ในตัวอย่าง 50 คนที่กรอก 6
ช่วงทดลอง 60 (Nosek & Banaji, 2001) ให้ r =สำหรับผู้เรียน 195 65
ที่สมบูรณ์ 4 บล็อกแต่ละห้องทดลอง 48
(รูดอล์ฟ et al., 2008) ในทางตรงกันข้าม บล็อกเดียว reliabilities มีน้อย
สูงตั้งแต่อาร์ = 52 สำหรับผู้เรียน 195 ที่กรอก 4
บล็อกแต่ละห้องทดลอง 48 (รูดอล์ฟ et al., 2008) การอาร์ = 76 สำหรับ
96 ทดลองวัดความสัมพันธ์นัยระหว่างบล็อกเดียว
"ตนเอง" และ "extraversion" (Boldero et al., 2007) เป็นที่น่าสนใจสังเกต
ที่กลับรายการรูปแบบนี้กับ test–retest reliabilities ตัวอย่าง,
รูดอล์ฟและ al. (2008) พบว่า GNAT ของพวกเขามีเจียมเนื้อเจียมตัว
รวม test–retest ความน่าเชื่อถือของ r =. 51 แต่ความน่าเชื่อถือต่ำ test–retest
สำหรับแต่ละบล็อกของ rb.38 ผลเทียบได้กับผู้
IAT ที่ใช้ในการศึกษาเดียวกัน
ยกเว้น Nosek และ Banaji (2001), นักวิจัยที่
มีรายงานหรือไม่รับรู้ปัญหาของ reliabilities

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มาตรการได้โดยปริยายทำให้เกิดความได้เปรียบทั้งสามต่อไป
ความโปร่งใสเป็นครั้งแรกที่ช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ได้รับการประมวลผลที่เกี่ยวข้อง
(สำหรับการประชุมที่ดู de houwer & de bruycker 2007 ) ที่สอง
ผู้เข้าร่วมประชุมสามารถรับประสบการณ์ความยากง่ายหรือได้อย่างง่ายดายซึ่งญาติของการตอบสนอง
ซึ่งจะช่วยในการจับคู่บางอย่างที่สามารถนำไปสู่การรับรู้ของก่อนหน้านี้
ไม่ทราบท่าที 1 (เช่น greenwald nosek & sriram 2006 )สุดท้าย,
ที่งานความซับซ้อนจำกัดที่ผลของโดยเจตนาการตอบสนอง(เช่น., Ltd .
ไม่ชัดเจนหรือการปลอมโดยไม่ต้องรับประสบการณ์หรือคำแนะนำ;
เช่น, cvencek , greenwald ,สีน้ำตาล, Snowden ,&สีเทา, 2010 ; fiedler &
bluemke , 2005 ; kaufmann & haslam ,ยื่นเพื่อประกาศ;
steffens , 2004 )..

ซึ่งจะช่วยให้สิ่งเล็กๆน้อยๆที่ไป/ไม่ไปการเชื่อมโยงงาน(สิ่งเล็กๆน้อยๆ; nosek & banaji , 2001 )มี
ตามแนวคล้ายกับวัดได้โดยปริยายที่สำคัญได้โดยปริยาย
ทดสอบการเชื่อมโยง( iat greenwald ที่สนามบิน McGhee Tyson & schwartz 1998 )
ซึ่งในปัจจุบันมีมากกว่า 1700 โดยไม่มีผู้รับ( Mount Scopus [ฐานข้อมูล]
2012 ) แต่ถึงอย่างไรก็ตามยังมีอีกหลายสิ่งเล็กๆน้อยๆที่สำคัญปวงชนได้เปรียบมากกว่า iat
ซึ่งจะช่วยได้ สิ่งเล็กๆน้อยๆที่จะสามารถประเมินผลได้โดยปริยายการเชื่อมโยงระหว่าง
เป้าหมายเดียวและแอตทริบิวต์(เช่นชาวแอฟริกัน - อเมริกันและ
ในทางบวกต่อแบบแยกพื้นที่จากชาวแอฟริกัน - อเมริกันและลบ)มากกว่าการวัดความชื้นสัมพัทธ์
ที่ผลิตโดย iat (เช่นชาวแอฟริกัน - อเมริกัน
และในทางบวกและกลุ่มคนผิวขาวและลบเมื่อเทียบกับชาวอเมริกัน
และลบและกลุ่มคนผิวขาวและในเชิงบวก) จากมุมมองของการออกแบบที่
ซึ่งหมายความว่าสิ่งเล็กๆน้อยๆที่ต้องมีการสร้างเพียงหนึ่งตั้งค่าของ
ซึ่งจะช่วยกระตุ้น ประเภท เป็นตัวแทนกลุ่มเป้าหมายที่จะต้องใช้ในขณะที่ iat
สองชุดของเทียบเท่า(เช่น salience ขนาด ประเภท )ตัดกับมาตรการกระตุ้น
เพียงหนึ่งในซึ่งเป็นโครงการก่อสร้างรถไฟฟ้าเป้าหมายได้ สุดท้าย,
เนื่องจากที่สิ่งเล็กๆน้อยๆจะทำคะแนนได้โดยใช้สัญญาณการตรวจจับพารามิเตอร์( D 'และ
เฉพาะ;ดูสีเขียว& swets , 1966 ),วัดนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถประเมิน
ซึ่งจะช่วยให้ผู้เข้าร่วมประชุมได้โดยปริยายของสมาคมและเกณฑ์การตอบสนองได้อย่างเป็นอิสระ
( nosek & banaji , 2001 ;ดู brendl ,markman & messner
2001 สำหรับการประชุมที่มีความสำคัญของการแยก)..
เหล่านี้แม้จะมีความได้เปรียบที่ได้อ้างถึงบ่อยครั้งในสิ่งเล็กๆน้อยๆที่มากกว่า iat ที่
มาตรการนี้ได้รับความสนใจน้อยมากและจะใช้น้อยลง. ของผู้ที่ข้อ
ที่ปวงชนยอมรับข้อดีของสิ่งเล็กๆน้อยๆที่
ไม่น้อยกว่า 15% นอกจากนั้นยังใช้มาตรการนี้แต่ถึงอย่างไรก็ตามสำหรับผู้ที่ไม่มี
พบว่าเครื่องมือที่ทรงพลัง ตัวอย่างเช่นสิ่งเล็กๆน้อยๆที่ได้ถูกนำมาใช้เพื่อการศึกษาได้โดยปริยาย
ซึ่งจะช่วยเปลี่ยนแปลงทัศนคติในการแบบเรียบง่ายทัศนคติวัตถุ(เช่น,บั๊กและ
ผลไม้; nosek & banaji , 2001 ),ความซับซ้อนมากขึ้นสังคมกลุ่มรวมถึง
เพศ(มิตเชลล์, nosek ,& banaji , 2003 ),เชื้อชาติกลุ่ม(เช่น,
kaufmann & Johnson , 2011 ,มิตเชลล์ et al ., 2003 ; nosek & banaji ,
2001 ),และ stigmatized กลุ่ม(เช่น, bassett & dabbs , 2005 ;
ranganath ,สมิธ,& nosek , 2008 ),และได้โดยปริยาย stereotyping
(เช่น, Allen , Sherman , Takashi Murakami , Jake , conrey ,& stroessner , 2009 ;แบลร์, MA ,&
lenton , 2001 ; gonsalkorale ,ฟอน hippel , Sherman , Takashi Murakami , Jake ,& klauer , 2009 ),
และถือได้ว่าอคติ(เช่น, Sherman , Takashi Murakami , Jake , stroessner , conrey ,& azam ,
2005 ;สมิธ,—ไบลีย์อลันสจ๊วต, City of , Myers ,& latu , 2008 ) สิ่งเล็กๆน้อยๆที่ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นประโยชน์
ซึ่งจะช่วยให้กับการศึกษาของวัตถุทัศนคติความซับซ้อนและอาจเกิดขึ้นนอกจากนั้นยัง
ตามมาตรฐานตาม อำเภอ ใจเช่นอย่างชัดเจน stigmatized วัสดุสิ้นเปลือง(เช่นตัดต่อยีนอาหาร
ซึ่งจะช่วยแก้ไขบริเวณสุดปลาย Spence & townsend 20062007 )และการผสมผสานนวนิยาย
(เช่น nonwords kaufmann & haslam 2006 ) สุดท้ายได้รับประโยชน์จริงๆ
ซึ่งจะช่วยในสิ่งเล็กๆน้อยๆที่มีที่ได้มีความสามารถในการวัดการเชื่อมโยง
ซึ่งจะช่วยได้โดยปริยายซึ่งหมายถึงการที่โรงแรมคือที่ตั้งที่โดดเด่นเหมาะสำหรับการสอบสวนคดีนี้ได้โดยปริยายเป้าหมาย
ซึ่งจะช่วยให้ซึ่งไม่มี ประเภท เทียบเท่า(เช่นด้วยตนเอง) ดังนั้น
สิ่งเล็กๆน้อยๆที่ได้รับการโอบล้อมไปด้วยนักวิจัยของการสำรวจแบบบริการตัวเองที่เกี่ยวข้อง cognitions
รวมถึงตัวเอง - humanizing (เช่น, loughnan & haslam , 2007 ),ที่
ตัวเองแบบแนวความคิด(เช่น,ประชุม DeVos Place ,ศูนย์กลางธุรกิจ Viera ,พอฟิริโอดิอาซ,& Dunn ' s River Falls , 2007 ),บุคคล(เช่น,
boldero ,ตารอว์ลิงส์ก็บอกกล่าว,& haslam , 2007 )และถือได้ว่าตนเอง(เช่น,
boucher , Peng , shi ,&วัง, 2009 ,รูดอล์ฟ, shröder-abé , schütz ,
กเร็ก,& sedikides , 2008 )..
เหตุผลหนึ่งที่สิ่งเล็กๆน้อยๆอาจได้รับน้อยมากเนื่องจากมีความสนใจของ
ซึ่งจะช่วยเป็นเพราะมันเป็นเพียงหนึ่งในแพของวิธีการใหม่สำหรับให้ความสนใจเข้าร่วมแข่งขัน.
เราแต่เชื่อว่ามันเป็นไปได้ว่าที่สิ่งเล็กๆน้อยๆจะมองข้าม
ซึ่งจะช่วยในการตอบสนองตามเวลามาตรการ(เช่น, iat , ภายนอก
ซึ่งจะช่วยพวกเขาไซมอนงาน; de houwer , 2003 )เนื่องจากไม่มี
ซึ่งจะช่วยสร้างขึ้นจากการวัดความน่าเชื่อถือสำหรับ D ' เป็นผลนักวิจัยโดยใช้
สิ่งเล็กๆน้อยๆไม่สามารถตอบความน่าเชื่อถือซึ่งใช้คำวิจารณ์,รวมถึง
ซึ่งจะช่วยให้อาร์กิวเมนต์ที่สมมุติความน่าเชื่อถือต่ำเป็นเหตุผลในการขาด
ซึ่งจะช่วยในการติดต่อระหว่างที่สิ่งเล็กๆน้อยๆและมาตรการอื่นๆได้โดยปริยาย
(เช่น,ใกล้กับ,นักเทศน์,& banaji , 2001 )
และความน่าเชื่อถือที่สิ่งเล็กๆน้อยๆ
ความน่าเชื่อถือเป็นสิ่งจำเป็นที่พักที่มีผลกระทบต่อการใช้และการยอมรับ
ของมาตรการ.ให้ความเชื่อถือได้ของ iat (เช่น, bosson ,
swann ,& pennebaker , 2000 ,ห้อง Brunel , tietje ,& greenwald , 2004 ;
schmukle ,กลับ,& egloff , 2008 )มักเป็นที่ระบุไว้ด้วยเหตุผลเป็นที่ต้องการมากกว่าอื่นๆได้โดยปริยาย
มาตรการ(เช่น, conner & barrett , 2005 ;
greenwald & nosek , 2001 ; rudman & heppen , 2003 ,รูดอล์ฟ et al .,
2008 ; schnabel , asendorpf ,& greenwald , 2008 ) iats ได้แสดง
ตามมาตรฐานความสอดคล้องกัน ภายใน อยู่ในเกณฑ์ดีและมี เสถียรภาพ สูงการทดสอบ - ทดสอบ
( nosek greenwald & banaji 2007 )นำเพื่อนร่วมงานและ nosek
ซึ่งจะช่วยในการสรุปว่า"ส่วนหนึ่งของการยอมรับของ iat ที่เป็นมาตรการที่ได้โดยปริยาย
อาจมีผลสืบเนื่องมาจากการที่ประสบความสำเร็จตามความน่าเชื่อถือมากขึ้นกว่ามาตรการ
ซึ่งจะช่วยลดความล่าช้าได้โดยปริยายอื่นซึ่ง"( p . 274 )ทั้งสอง ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ครั้งแรก
ตามมาตรฐานขั้นตอนในการเพิ่มการยอมรับของสิ่งเล็กๆน้อยๆที่มีการระบุถึงวิธีการ
ซึ่งจะช่วยการคำนวณความน่าเชื่อถือและการสาธิตที่ใช้มาตรการสิ่งเล็กๆน้อยๆ
มีความน่าเชื่อถือที่ดี.
การตรวจสอบการศึกษาสิ่งเล็กๆน้อยๆเผยให้เห็นว่านักวิจัยส่วนใหญ่มีการ
ซึ่งจะช่วยสร้างความพึงพอใจในการใช้สิ่งเล็กๆน้อยๆโดยไม่มีการพิจารณาความน่าเชื่อถือ เราเดา
นักวิจัยที่ได้พยายามหลีกเลี่ยงปัญหาสำคัญนี้เนื่องจากมี
ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณความน่าเชื่อถือสำหรับผลคะแนนการทดสอบ
ซึ่งจะช่วยไม่ได้ใช้ในจำนวนเงินที่คะแนนของรายการ(เช่น D 'คือการทำงาน nonlinear ของการตอบกลับ
นอกจากนั้นยังจะได้รับชม nosek & banaji 2001 สำหรับการประชุมที่) แต่ถึงอย่างไรก็ตาม
มีข้อยกเว้นบางอย่าง.
วิธีหนึ่งได้รับการเลือกที่จะไม่รับสิทธิประโยชน์ของ' D การให้คะแนน
และวิธีการแทนการใช้ช่วงเวลาการตอบสนอง(เช่นบริเวณสุดปลาย Spence & townsend
2007 )หรือการตอบสนองตามเวลา d คะแนน(เช่น teachman 2007 )สำหรับ
ซึ่งจะช่วยที่ไว้วางใจแบบแบ่งครึ่งแบบเรียบง่ายสามารถคำนวณได้. วิธีนี้จะได้รับการสนับสนุนโดย
nosek และ banaji ของ( 2001 )แนะนำว่า"มัน
ซึ่งจะช่วยเป็นไปได้ว่าใช้ในการตอบสนองความหน่วงแฝง[เป็นวิธีการทำประตูที่]จะทำให้ความน่าเชื่อถือใน
ภายใน มากกว่า"( p . 649 ) แต่ถึงอย่างไรก็ตามวิธีการนี้ไม่เหมาะสม
ซึ่งจะช่วยเพราะสิ่งเล็กๆน้อยๆที่ใช้กำหนดเวลาการทดลองใช้งานซึ่งอาจเกิด
ย่อจะอยู่ในช่วงของการตอบสนองเท่า.
ที่ได้รับความนิยมมากกว่าวิธีการจัดการกับปัญหาความน่าเชื่อถือของ Quantifying Pile Head Condition Before Basement Excavation by สิ่งเล็กๆน้อยๆ
ซึ่งจะช่วยได้รับการคำนวณแบบแยกเป็นครึ่งเดียวไว้วางใจสำหรับช่วงตึกหรือ
รวม(เช่น"ดี"ลบ"เลว") รายงานรวมไว้วางใจ
ช่วงจาก r = .20 สำหรับตัวอย่างของ 50 คนที่หก
ช่วงตึกของ 60 การทดลองใช้งาน( nosek & banaji 2001 )เพื่อ r =65 สำหรับผู้เข้าร่วมประชุม 195
ซึ่งจะช่วยผู้ที่เสร็จสมบูรณ์สี่ช่วงตึก 48 การทดลองประกอบด้วยแต่ละ
(รูดอล์ฟ et al . 2008 ) ในความเปรียบต่าง,เดียว - เป็นอาคารก่ออิฐขนาดเล็กที่ไว้วางใจได้
ซึ่งจะช่วยเพิ่มสูงขึ้นตั้งแต่ r = .52 สำหรับ 195 ผู้เข้าร่วมประชุมที่เสร็จสมบูรณ์ 4
ช่วงตึกแต่ละครั้งประกอบด้วย 48 การทดลอง(รูดอล์ฟ et al ., 2008 )เพื่อ r = .76 สำหรับ
ซึ่งจะช่วยบล็อกเดียว 96 การทดลองการวัดที่ถือได้ว่าการเชื่อมโยงระหว่าง
"ด้วยตัวเอง"และ" extraversion "( boldero et al ., 2007 ) มันเป็นเรื่องที่น่าสนใจที่จะปฏิบัติตาม
ว่ารูปแบบดังกล่าวนี้มีสลับกับไว้วางใจการทดสอบ - ทดสอบ ตัวอย่างเช่น
not รูดอล์ฟ et al . ( 2008 )พบว่าสิ่งเล็กๆน้อยๆของพวกเขามีความน่าเชื่อถือการทดสอบ - ทดสอบ
รวมกันแบบเรียบง่ายของ r = .51 แต่ iat ต่ำการทดสอบ - ทดสอบความน่าเชื่อถือ
สำหรับช่วงตึกของแต่ละผล rb. 38 เทียบได้กับผู้ที่สำหรับ
ซึ่งจะช่วยให้ใช้ในการศึกษาเหมือนกับที่.
โดยได้รับการยกเว้นของ nosek และ banaji ( 2001 )นักวิจัยที่
มีรายงานว่าไว้วางใจทั้งล้มเหลวในการตระหนักถึงปัญหาของ