Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Bayesian techniques for analyzing group differences in the Iowa Gambling Task : A case study of intuitive and deliberate decision-makers

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14230%2F18%3A00102037" target="_blank" >RIV/00216224:14230/18:00102037 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.3758/s13423-017-1331-7" target="_blank" >https://doi.org/10.3758/s13423-017-1331-7</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3758/s13423-017-1331-7" target="_blank" >10.3758/s13423-017-1331-7</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Bayesian techniques for analyzing group differences in the Iowa Gambling Task : A case study of intuitive and deliberate decision-makers

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The Iowa Gambling Task (IGT) is one of the most popular experimental paradigms for comparing complex decision-making across groups. Most commonly, IGT behavior is analyzed using frequentist tests to compare performance across groups, and to compare inferred parameters of cognitive models developed for the IGT. Here, we present a Bayesian alternative based on Bayesian repeated-measures ANOVA for comparing performance, and a suite of three complementary model-based methods for assessing the cognitive processes underlying IGT performance. The three model-based methods involve Bayesian hierarchical parameter estimation, Bayes factor model comparison, and Bayesian latent-mixture modeling. We illustrate these Bayesian methods by applying them to test the extent to which differences in intuitive versus deliberate decision style are associated with differences in IGT performance. The results show that intuitive and deliberate decision-makers behave similarly on the IGT, and the modeling analyses consistently suggest that both groups of decision-makers rely on similar cognitive processes. Our results challenge the notion that individual differences in intuitive and deliberate decision styles have a broad impact on decision-making. They also highlight the advantages of Bayesian methods, especially their ability to quantify evidence in favor of the null hypothesis, and that they allow model-based analyses to incorporate hierarchical and latent-mixture structures.

  • Název v anglickém jazyce

    Bayesian techniques for analyzing group differences in the Iowa Gambling Task : A case study of intuitive and deliberate decision-makers

  • Popis výsledku anglicky

    The Iowa Gambling Task (IGT) is one of the most popular experimental paradigms for comparing complex decision-making across groups. Most commonly, IGT behavior is analyzed using frequentist tests to compare performance across groups, and to compare inferred parameters of cognitive models developed for the IGT. Here, we present a Bayesian alternative based on Bayesian repeated-measures ANOVA for comparing performance, and a suite of three complementary model-based methods for assessing the cognitive processes underlying IGT performance. The three model-based methods involve Bayesian hierarchical parameter estimation, Bayes factor model comparison, and Bayesian latent-mixture modeling. We illustrate these Bayesian methods by applying them to test the extent to which differences in intuitive versus deliberate decision style are associated with differences in IGT performance. The results show that intuitive and deliberate decision-makers behave similarly on the IGT, and the modeling analyses consistently suggest that both groups of decision-makers rely on similar cognitive processes. Our results challenge the notion that individual differences in intuitive and deliberate decision styles have a broad impact on decision-making. They also highlight the advantages of Bayesian methods, especially their ability to quantify evidence in favor of the null hypothesis, and that they allow model-based analyses to incorporate hierarchical and latent-mixture structures.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50100 - Psychology and cognitive sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Psychonomic Bulletin & Review

  • ISSN

    1069-9384

  • e-ISSN

    1531-5320

  • Svazek periodika

    25

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    20

  • Strana od-do

    951-970

  • Kód UT WoS článku

    000434642400006

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85021973840