Controlando el sesgo de respuesta en una tarea de memoria de elección forzada

Quiero presentar a los participantes un par de artículos. a y b , cada uno con una asociación X o y . Más tarde, a los participantes se les presentarán los elementos individualmente y se les preguntará "¿cuál fue la asociación?". Estoy interesado en las diferencias en su memoria para la asociación, entre los niveles de la asociación.

Como lo especifiqué, no hay forma de separar las diferencias en el rendimiento de la memoria entre los niveles del sesgo de respuesta, porque ser incorrecto en la asociación X significa que otra respuesta para asociación y esta grabado. Los métodos de detección de señales parecen darme una medida general de discriminabilidad entre los dos y el sesgo, pero no pueden decirme si el sesgo se debe a una memoria realmente mejorada para X , o simplemente una predisposición a responder X .

¿Cuál es la mejor manera de lidiar con esto?

Pensamientos iniciales: estoy considerando incluir elementos nunca antes vistos en la tarea de memoria y obtener una medida del sesgo de respuesta de esa manera.

Aquí hay algunos datos de ejemplo aleatorios para ayudar con el pensamiento: 

choice X | X    choice Y | X   choice Y | Y   choice X | Y
   18               18         18              18    
   24               12         18              18
   30                6         14              22    
   29                7         14              22

Respuestas (1)

Comencemos con los métodos de detección de señales. El más grande en la literatura de memoria es el análisis D-Prime (aciertos versus falsas alarmas). Si el sujeto elige X más veces que Y, puede comparar la cantidad de veces que la elección X se hace correctamente versus la elección incorrecta (como una falsa alarma). Si ese fuera su paradigma, entonces la opción Y sería el rechazo correcto (si es correcto) o una falla (si es incorrecta).

Con esto en mente, puede agregar cierto grado de confianza a su paradigma. En lugar de solo dos opciones, x o y, puede dar opciones (1 - definitivamente x, 2 - probablemente x, 3 - probablemente y, 4 - definitivamente y). Nunca dé la opción de decir, no lo sé, porque los sujetos pueden no darse cuenta de que saben la respuesta, y los estudios muestran que los sujetos pueden ser más grandes que el azar a través del reconocimiento inconsciente . Entonces, si tiene miedo de un sesgo secundario, extraer solo respuestas "definitivamente" debería ser una forma de excluir esa posibilidad, porque si solo estuvieran adivinando, elegirían las respuestas "probablemente".

Es cierto que pasar a calificaciones de confianza en lugar de sí/no permitiría la exclusión de conjeturas. Me preocuparía excluir demasiados con solo las cuatro opciones sugeridas, pero estoy de acuerdo en que algo en ese sentido debería funcionar.
Terminé ejecutando el experimento con la inclusión de elementos no vistos, y controlaré el sesgo de respuesta observado entre ellos (como si no hubiera sesgo, deberían seleccionarse con la misma frecuencia) con un ANCOVA.
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