La mayoría de los recursos mencionan el uso de 20 ensayos de 'práctica' que categorizan tanto objetivos como atributos, seguidos de 40 ensayos 'reales' que categorizan tanto objetivos como atributos. Tenga en cuenta que esto es después de practicar solo con objetivos y atributos. ¿Hay algún inconveniente en usar más de 20/40 pruebas? (Sé que algunos recomiendan usar pruebas de práctica adicionales al aprender la nueva asignación de objetivo/botón).
La principal amenaza para la validez de un diseño al aumentar la cantidad de ensayos en cualquier experimento proviene de la motivación y la atención de los participantes. Después de sentarse un rato frente a un monitor, los participantes se cansan, como cualquiera. Como regla personal, por lo tanto, una sesión no debe durar más de 40 minutos sin descansos, si es posible. Sin embargo, en lugar de seguir mi consejo anecdótico, le sugiero que ejecute análisis planificados para verificar y/o controlar cualquier disminución en el rendimiento.
Dados los desarrollos recientes, parecería que, en general, hay más inconvenientes en usar el típico que en no hacerlo. Los esqueletos metodológicos han salido del armario del campo uno tras otro en los últimos años, y como estamos viendo en los esfuerzos recientes de acceso abierto como Many Labs , el poder importa.
En lugar de optar por lo probado y (quizás, posiblemente) verdadero, ejecute un análisis de potencia para determinar su capacidad para detectar un tamaño de efecto de la magnitud que espera encontrar y establezca el tamaño de la muestra y la duración del ensayo de manera adecuada. Si no encuentra un efecto o un efecto de diferente tamaño con un estudio bien elaborado, bueno, eso es básicamente publicable en estos días. ¡Especialmente si lo registraste previamente!
Además de eso, rara vez hay una desventaja en recopilar más datos, siempre que su metodología estadística sea apropiada para su pregunta de investigación y sepa cómo interpretarla correctamente. Cuantas más observaciones hagas, más confianza tendrás en tu inferencia cada vez más estrecha. Si el rendimiento disminuye sustancialmente, aparecerá en los datos.
usuario3116