Affect Grid scores were analyzed vi

Affect Grid scores were analyzed via ANCOVA, with condition as between-subject factor and pre-condition scores as a covariate. Accuracy and reaction times on the RAT were analyzed via generalized linear mixed models, with condition (3 levels: positive affect induction, tea consumption, water consumption) as between-subject factor, difficulty (3 levels: easy, neutral, difficult) as withinsubject factor, and subject as a random effect. Analysis of reaction time for correct responses only was complicated by the absence of correct responses for difficult items for some participants (24 out of 150 participants). The adjustment for these missing data involved the considerable but necessary assumption that reaction times to difficult tasks could be inferred from reaction times to easier tasks. Specifically, participant’s reaction times on difficult tasks were estimated by their performance relative to the average on easy and neutral tasks. The analysis was conducted employing treatment, difficulty level and their interaction as fixed effects, and subject as a random effect. Assessment of the interaction in question was conducted by comparing Least Squared Means as generated by the GLIMMIX procedure in SAS v9. These LSMeans are predicted population margins, in that they estimate the marginal means over a balanced population. Originality of drawings was analyzed via a Kruskal–Wallis test and reaction times on the unsolvable anagram and the workload items were analyzed via one-way ANOVA, condition as between-subject factor. Log transformation was applied if distributions suggested non-normality and a positive skew. There were ten missing observations for the drawings (due to failure to follow instructions) and one for the anagram, which were considered independent of condition and no corrective action was taken. Hypothesis tests employed a 5% level of significance. Where a significant effect or interaction was identified, a Tukey–Kramer adjustment was applied to pairwise tests.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลตารางคะแนนได้วิเคราะห์ผ่าน ANCOVA เงื่อนไขเป็นสัดส่วนระหว่างหัวข้อและเงื่อนไขก่อนคะแนนเป็น covariate เป็น ความถูกต้องและเวลาปฏิกิริยาหนูถูกวิเคราะห์ผ่านเมจแบบทั่วไปเชิงผสมรูปแบบ มีเงื่อนไข (3 ระดับ: เหนี่ยวนำผลบวก การบริโภคชา น้ำ) เป็นสัดส่วนระหว่างหัวเรื่อง ความยากลำบาก (3 ระดับ: ง่าย กลาง ยาก) เป็นปัจจัย withinsubject และหัวเรื่องเป็นผลสุ่ม วิเคราะห์เวลาปฏิกิริยาตอบสนองที่ถูกต้องเท่านั้นที่ซับซ้อน โดยการขาดงานของการตอบสนองที่ถูกต้องสำหรับสินค้ายากสำหรับบางคน (24 จากทั้งหมด 150 คน) การปรับปรุงสำหรับข้อมูลเหล่านี้ไม่เกี่ยวข้องกับสมมติฐานมาก แต่จำเป็นว่า งานยากเวลาปฏิกิริยาสามารถสรุปจากปฏิกิริยาเวลาให้งานง่ายขึ้น เวลาปฏิกิริยาของผู้เข้าร่วมงานยากโดยเฉพาะ ถูกประเมิน โดยการปฏิบัติสัมพันธ์เฉลี่ยงานที่ง่าย และเป็นกลาง วิเคราะห์ได้ดำเนินการใช้รักษา ระดับความยาก และการโต้ตอบเป็นผลถาวร และหัวเรื่องเป็นผลสุ่ม มีดำเนินการประเมินการโต้ตอบในคำถาม โดยเปรียบเทียบน้อยที่สุดหมายถึงลอการิทึมสร้างขึ้น โดยกระบวนการ GLIMMIX ใน SAS v9 LSMeans เหล่านี้จะทำนายไว้ขอบ ที่พวกเขาคาดหมายถึงกำไรมากกว่าประชากรสมดุล ความคิดริเริ่มของรูปวาดถูกวิเคราะห์ผ่านการทดสอบ Kruskal – วาลลิและเวลาปฏิกิริยาคำสลับอักษร unsolvable และรายการปริมาณงานได้วิเคราะห์ผ่านการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว เงื่อนไขเป็นสัดส่วนระหว่างหัวข้อ บันทึกการเปลี่ยนแปลงนำมาใช้ถ้าการกระจายแนะนำไม่ใช่ normality และการเอียงบวก มีสังเกตสิบหายไปในภาพวาด (เนื่องจากความล้มเหลวให้ทำตามขั้นตอน) และหนึ่งสำหรับคำสลับอักษร ซึ่งก็ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขและการดำเนินการแก้ไขที่ไม่ ถูกนำ ทดสอบสมมติฐานว่าจ้างเป็น 5% ระดับความสำคัญ สำคัญผลหรือโต้ตอบที่ระบุ การปรับปรุง Tukey – Kramer ใช้ทดสอบแพร์ไวส์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่งผลกระทบต่อตารางคะแนนที่ได้มาวิเคราะห์ผ่าน ANCOVA กับเงื่อนไขที่ระหว่างเรื่องปัจจัยและคะแนนก่อนสภาพเป็นตัวแปรร่วม ความถูกต้องและปฏิกิริยาครั้งในหนูที่ได้มาวิเคราะห์ทางทั่วไปรุ่นผสมเชิงเส้นที่มีสภาพ (3 ระดับคือระดับที่เป็นบวกส่งผลกระทบต่อการเหนี่ยวนำการบริโภคชา, การใช้น้ำ) เป็นปัจจัยระหว่างเรื่องความยากลำบาก (3 ระดับง่ายเป็นกลางยาก) เป็น withinsubject ปัจจัยและอาจเป็นผลสุ่ม การวิเคราะห์ของเวลาปฏิกิริยาสำหรับการตอบสนองที่ถูกต้องเพียง แต่มีความซับซ้อนโดยไม่มีการตอบสนองที่ถูกต้องสำหรับรายการที่ยากลำบากสำหรับผู้เข้าร่วมบางส่วน (24 จาก 150 คน) การปรับข้อมูลที่หายไปเหล่านี้เกี่ยวข้องกับสมมติฐานมาก แต่จำเป็นที่ครั้งปฏิกิริยากับงานที่ยากอาจจะอนุมานจากปฏิกิริยาครั้งกับงานได้ง่ายขึ้น โดยเฉพาะผู้เข้าร่วมปฏิกิริยาครั้งกับงานที่ยากลำบากได้รับการประเมินโดยญาติทำงานของพวกเขาโดยเฉลี่ยในงานที่ง่ายและเป็นกลาง วิเคราะห์ได้ดำเนินการจ้างการรักษาระดับความยากลำบากและการมีปฏิสัมพันธ์ของพวกเขาเป็นผลกระทบคงที่และอาจเป็นผลสุ่ม การประเมินผลของการมีปฏิสัมพันธ์ในคำถามที่ได้ดำเนินการโดยเปรียบเทียบน้อยหมายถึง Squared เป็นที่เกิดจากขั้นตอน GLIMMIX ใน SAS v9 LSMeans เหล่านี้มีการคาดการณ์ว่าอัตรากำไรขั้นต้นของประชากรในการที่พวกเขาประเมินวิธีร่อแร่กว่าประชากรที่สมดุล ความคิดริเริ่มของภาพวาดได้รับการวิเคราะห์ผ่านการทดสอบ Kruskal-วาลลิสและปฏิกิริยาครั้งที่แอนนาแกรมแก้ไม่ได้และรายการภาระงานที่ได้มาวิเคราะห์ผ่านทางหนึ่ง-way ANOVA สภาพเป็นเรื่องระหว่างปัจจัย การเปลี่ยนแปลงเข้าสู่ระบบที่ถูกนำมาใช้ถ้าแจกแจงข้อเสนอแนะที่ไม่ปกติและลาดเชิงบวก มีสิบสังเกตขาดหายไปสำหรับการวาดภาพได้ (เนื่องจากความล้มเหลวที่จะปฏิบัติตามคำแนะนำ) และสำหรับแอนนาแกรมซึ่งได้รับการพิจารณาเป็นอิสระจากเงื่อนไขและไม่มีการดำเนินการแก้ไขให้ถูกต้องถูกนำตัว การทดสอบสมมติฐานการจ้างงานในระดับ 5% อย่างมีนัยสำคัญ ที่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญหรือมีปฏิสัมพันธ์ถูกระบุ, ปรับ Tukey-เครเมอถูกนำไปใช้กับการทดสอบคู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่มีผลต่อคะแนนตารางวิเคราะห์ผ่านกิจกรรมที่มีเงื่อนไขระหว่างปัจจัยและเงื่อนไขเรื่องคะแนนก่อนเป็นขณะ ความถูกต้องและเวลาในการเกิดปฏิกิริยาที่หนูวิเคราะห์ผ่านผสมเชิงเส้นแบบทั่วไป กับเงื่อนไข ( 3 ระดับ : บวกต่อการอุปโภค , บริโภคน้ำชา ) ระหว่างปัจจัยเรื่องความเป็นกลาง ( 3 ระดับ : ง่าย , ,ยาก ) เป็นปัจจัย withinsubject และเรื่องผลสุ่ม การวิเคราะห์ปฏิกิริยาเวลาการตอบสนองที่ถูกต้องเท่านั้นซับซ้อนโดยการขาดการตอบสนองที่ถูกต้องสำหรับรายการที่ยากสำหรับบางคน ( 24 จาก 150 คน )การปรับตัวเหล่านี้ขาดหายไปข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาก แต่จำเป็นสมมติว่าปฏิกิริยาครั้ง งานยาก อาจจะได้จากปฏิกิริยาครั้งเพื่อง่ายงาน โดยเฉพาะ ผู้เข้าร่วมปฏิกิริยาครั้งยากโดยประมาณ โดยประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยในงานง่ายและเป็นกลางของพวกเขา การวิเคราะห์และการรักษาระดับความยากง่ายและการโต้ตอบของพวกเขาเป็นถาวรผล , เรื่องและเป็นลักษณะพิเศษแบบสุ่ม การประเมินปฏิสัมพันธ์ในคำถามมีวัตถุประสงค์เปรียบเทียบอย่างน้อยสองความหมายที่สร้างขึ้นโดยกระบวนการ glimmix ใน SAS V9 . lsmeans เหล่านี้คาดการณ์อัตราประชากร ในที่พวกเขาประมาณการหมายความว่าเพิ่มมากกว่าประชากรที่สมดุลความคิดริเริ่มของภาพวาดที่วิเคราะห์ผ่าน Kruskal Wallis Test ) และเวลาในการเกิดปฏิกิริยาบนสลับที่แก้ไขได้ และรายการงานวิเคราะห์โดยการวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว เงื่อนไขระหว่างเรื่องปัจจัย การเปลี่ยนแปลงเข้าสู่ระบบถูกใช้ถ้าการแนะนำปกติไม่บวกเอียง .มีสิบสูญหายสำหรับภาพวาด ( เนื่องจากความล้มเหลวที่จะปฏิบัติตามคำแนะนำ ) และหนึ่งสำหรับสลับ ซึ่งถือว่าเป็นเงื่อนไขและไม่มีการแก้ไขได้ที่ การทดสอบสมมติฐานใช้ 5 % ที่ระดับ . 05 ที่ ผล หรือปฏิสัมพันธ์ที่ถูกระบุว่า เป็นคู่ ( เครเมอร์ปรับใช้แบบคู่ .