Warum verbessert sich die Fähigkeit des visuellen Arbeitsgedächtnisses mit zunehmendem Alter: mehr Objekte, mehr Funktionsdetails oder beides? Ein registrierter Bericht Teil 2

Wahrnehmungsabgleichsaufgabe: Die Teilnehmer absolvierten eine Wahrnehmungsabgleichsaufgabe, bei der sie die Sondenfarbe (in der Mitte des Bildschirms angezeigt) einer der acht Katzen zuordneten, indem sie auf die entsprechende Katze klickten. In ähnlicher Weise ordneten sie die Orientierungssonde einer der Katzen zu. Die Teilnehmer führten zwei Versuche für jedes Merkmal durch (2 × 8 Farben und 2 × 8 Ausrichtungen). Wir hatten geplant, Teilnehmer auszuschließen und zu ersetzen, die weniger als 90 % der Antworten richtig beantworteten, sodass in 32 Versuchen nicht mehr als drei Fehler zugelassen wurden. Allerdings sind wir von dieser Regel abgewichen.

Es besteht ein enger Zusammenhang zwischen perzeptuellen Matching-Aufgaben und dem Gedächtnis. Wahrnehmungsbezogene Matching-Aufgaben sind eine der effektivsten Möglichkeiten, das Gedächtnis zu verbessern. Es kann uns helfen, das Gehirn besser zu stimulieren und das Gedächtnis zu aktivieren. Bei perzeptuellen Matching-Aufgaben müssen wir Ähnlichkeiten oder Unterschiede finden, indem wir Bilder oder Muster beobachten. Dafür muss unser Gehirn ein hohes Maß an Wachsamkeit und Aufmerksamkeit aufrechterhalten, damit wir Informationen leichter in Erinnerungen umwandeln können.

Regelmäßige Wahrnehmungsabgleichsaufgaben können die Verbindungen zwischen Gehirnneuronen kontinuierlich fördern, wodurch das Gehirn aktiver wird und sich besser für die Bildung des Langzeitgedächtnisses eignet. Darüber hinaus können Wahrnehmungs-Matching-Aufgaben auch unsere räumlichen kognitiven Fähigkeiten und kognitive Flexibilität trainieren und unsere kognitiven Fähigkeiten wie Aufmerksamkeit und Konzentration verbessern.

Gleichzeitig ermöglichen uns wahrnehmungsbezogene Matching-Aufgaben auch Multitasking. Beispielsweise können wir während des Trainings Wahrnehmungsanpassungsaufgaben durchführen, was nicht nur die Herz-Lungen-Kapazität steigert, sondern auch das Gedächtnis verbessert. Dadurch gelangen Sie nicht nur schneller in den Lernzustand, sondern erledigen auch Lernaufgaben effizienter.

Kurz gesagt besteht ein enger Zusammenhang zwischen wahrnehmungsbezogenen Matching-Aufgaben und dem Gedächtnis. Durch die regelmäßige Durchführung von Wahrnehmungsabgleichsaufgaben können die kognitiven Fähigkeiten und das Gedächtnis des Gehirns verbessert werden, sodass wir schneller in den Lernzustand gelangen und Lernaufgaben abschließen können. Lassen Sie uns zusammenarbeiten, um unsere kognitiven Fähigkeiten und unser Gedächtnis zu verbessern und unsere Zukunft besser zu gestalten. Es ist ersichtlich, dass wir unser Gedächtnis verbessern müssen. Cistanche deserticola kann das Gedächtnis erheblich verbessern, da Cistanche deserticola auch das Gleichgewicht von Neurotransmittern regulieren kann, beispielsweise durch die Erhöhung des Acetylcholinspiegels und der Wachstumsfaktoren. Diese Stoffe sind sehr wichtig für das Gedächtnis und das Lernen. Darüber hinaus kann Fleisch auch die Durchblutung verbessern und die Sauerstoffversorgung fördern, wodurch sichergestellt werden kann, dass das Gehirn ausreichend Nährstoffe und Energie erhält und so die Vitalität und Ausdauer des Gehirns verbessert werden.

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Als wir die Studie aufgrund der Pandemie online stellten, schienen sich die Teilnehmer (insbesondere Kleinkinder) schnell durch diese Aufgabe zu klicken und schienen manchmal versehentlich dieselbe Option zweimal auszuwählen, möglicherweise aufgrund der Verzögerung bei der Bildschirmfreigabe. Somit lagen insgesamt 17 Teilnehmer unter dem Grenzwert von 90 % (dreizehn der jüngsten Kinder, M =,81, SD=,07, ein Jugendlicher, M=). 88 und drei Erwachsene, M=.76, SD=.05). Die niedrigste Leistung betrug .69. Aufgrund der veränderten Umstände haben wir diese Teilnehmer in die Analyse einbezogen. Aufgrund eines Fehlers fehlten für diese Messung Daten von sechs der erwachsenen Teilnehmer, was zu N=44 führte.

Titrationsprotokoll. – Der Zweck unseres Titrationsverfahrens bestand darin, eine für jeden Teilnehmer individuelle Satzgröße zu finden, damit alle im Ausgangszustand ungefähr die gleiche Leistung erbringen würden. Dies ist wichtig, um etwaige unterschiedliche Defizite einer Altersgruppe im Vergleich zu einer anderen zu messen (vgl. MacDonald, 2015). In psychometrischer Hinsicht besteht der Zweck der Titration darin, eine Anpassung des Leistungsniveaus im unten beschriebenen Ausgangszustand (getesteter Standort) zu ermöglichen, um nicht entfernbare Wechselwirkungen zu verhindern (siehe Loftus, 1978; Wagenmakers, Kryptos, Criss & Iverson, 2012). ).

Ohne diesen Abgleich könnten die statistischen Belege für einen signifikanten Interaktionsterm variieren, je nachdem, ob der absolute oder relative Leistungsunterschied berücksichtigt wurde. Wenn beispielsweise junge Erwachsene sich an 90 % der Elemente in Bedingung A erinnern, die Leistung in Bedingung B jedoch um 25 % abnimmt, beträgt der Leistungsunterschied 22,5 Perzentileinheiten.

Wenn sich Kinder in Bedingung A nur an 70 % erinnern und in Bedingung B ebenfalls um 25 % zurückgehen, würde ihr Leistungsunterschied 17,5 Perzentileinheiten betragen. Dann könnten wir statistische Beweise für einen größeren Unterschied bei jungen Erwachsenen als bei Kindern finden, wenn die absoluten Unterschiede im Verhältnis korrekt sind, nicht aber die relativen Unterschiede.

Dies beeinträchtigt die theoretische Gültigkeit statistischer Beweise für einen Interaktionseffekt zwischen Altersgruppe und Zustand. Da wir außerdem testen wollten, ob sich der Detaillierungsgrad der Merkmale bei den Objekten, an die sich die Teilnehmer erinnern, unterscheidet, musste die Anzahl der Erinnerungselemente an das Leistungsniveau jedes Einzelnen angepasst werden. Die Titration sollte auch ein effizienter Ansatz sein, um genaue, individuelle k-Schätzungen (Schätzungen der Anzahl der Elemente im Arbeitsgedächtnis) zu erhalten und gleichzeitig die Länge der Versuchssitzung im Vergleich zum Sammeln von Daten über einen breiten Bereich von Satzgrößen für jeden Teilnehmer zu reduzieren, was bei einigen der Fall sein kann entweder zu einfach oder überwältigend sein.

Um ein Maß für die festgelegte Größe zu erhalten, bei der jeder Teilnehmer in etwa 80 % der Versuche erfolgreich reagieren kann, wurde dieses Titrationsverfahren zu Beginn der Studie für die Nur-Standort-Bedingung (Basislinie) durchgeführt (siehe Abbildung 1A). Nach vier Übungsversuchen absolvierten alle Teilnehmer 40 Titrationsversuche, beginnend mit einer festgelegten Größe von einem Gegenstand. Wenn die Teilnehmer dreimal hintereinander richtig geantwortet haben, wurde ein Item zur Setgröße des nächsten Versuchs hinzugefügt (z. B. wechselten sie nach drei aufeinanderfolgenden richtigen Antworten bei Setgröße eins zu Sets mit zwei Items). Wenn die Teilnehmer falsch reagierten, wurde ihr Set hinzugefügt Die Größe für den nächsten Versuch wurde um eins reduziert, mit minimal und maximal möglichen Satzgrößen von einem bzw. sieben Elementen. Dieses Drei-Up-Eins-Down-Verfahren schätzt eine experimentelle Setgröße, bei der die Teilnehmer etwa 80 % der Items richtig reagieren Zeit (Tansley, Regan & Suffield, 1982).

In der Hälfte der experimentellen Versuche entsprach die Satzgröße der Teilnehmer ihrer durchschnittlichen Satzgröße in ihren 25 abschließenden Titrationsversuchen (auf die nächste ganze Zahl gerundet), mit der Ausnahme, dass die endgültige Satzgröße eines Teilnehmers eins war, während ihre experimentelle Satzgröße gleich war zwei Elemente, als Vorsichtsmaßnahme gegen Deckeneffekte. In der anderen Hälfte der Versuche überstieg die eingestellte Größe die bei der Titration ermittelte um ein Element, um eine Unterschätzung der tatsächlichen Speicherkapazität bei dieser Methode zu vermeiden.

Wenn die erhaltene Satzgröße eines Teilnehmers beispielsweise drei Elemente betrug, absolvierte er einen Block (20 Versuche) in jeder Versuchsbedingung (Ort, Ort + Farbe, Ort + Farbe + Ausrichtung) bei dieser Satzgröße und einen weiteren Block in jeder Bedingung mit vier Elementen ( drei plus eins). Wenn ein Teilnehmer das maximal mögliche Level von sieben Items erreicht, müsste er sich sieben Items für alle Versuche merken. Eine Unterschätzung könnte auftreten, wenn Setgrößen vom Titrationsdurchschnitt auf die nächste ganze Zahl abgerundet werden (z. B. von 3,40 auf 3).{{7} }), da es nicht möglich ist, Brüche von anitem darzustellen. Darüber hinaus kann es zu einer Unterschätzung kommen, wenn sich die Teilnehmer durch Übung verbessern.

Wir haben dieses Verfahren zur Bestimmung der Satzgröße anstelle einer gemeinsamen Satzgröße verwendet, da die Boden- und/oder Deckenleistung im Grundzustand eine aussagekräftige Prüfung der Auswirkung zusätzlicher Feature-Last verhindern würde. Basierend auf früherer Literatur erwarteten wir Altersunterschiede in der Leistung, was darauf hindeutet, dass eine Satzgröße, die für die meisten Erwachsenen geeignet ist (z. B. 4 Elemente), bei vielen Kindern wahrscheinlich zu einer Bodenleistung führen würde. Daher erschien dieses Titrationsverfahren – auch wenn es wahrscheinlich nicht perfekt ist – effizienter für die Sammlung verwertbarer Daten. Basierend auf früherer Literatur zur Arbeitsgedächtniskapazität gingen wir davon aus, dass die meisten Personen 3-Item-Sets zum Vergleich haben würden, da die kleinstmögliche Set-Größe, die wir verwalteten, 2 Items betrug, wobei Spanne plus eins (in diesem Fall 3 Items) ebenfalls präsentiert wurde. Die Kapazität für Erwachsene beträgt normalerweise etwa 3 Artikel. Allerdings absolvierten alle Teilnehmer den „Any-One-Feature-Block“ mit Setgröße 3 (siehe Details unten).

Experimentelle Aufgabe: – Bei dem soeben beschriebenen Titrationsverfahren, bei dem ein grundlegendes, ortsbezogenes Testverfahren verwendet wurde, und unter allen Bedingungen des anschließenden experimentellen Tests sahen die Teilnehmer Anordnungen (siehe Abbildung 1) von Katzengesichtern, die Hüte trugen. Die Hüte hatten verschiedene Farben (darunter acht prototypische Farben: Rot, Grün, Blau, Lila, Rosa, Gelb, Orange und Türkis), und die Katzen wurden in unterschiedlichen Ausrichtungen präsentiert (−70, −50, −30, −10, 10, 30, 50 oder 70 Grad Neigung von Katzengesichtern in kegelförmigen Hüten) mit acht Farben und acht Ausrichtungen im Reizpool und ohne Wiederholung von Farbe oder Ausrichtung innerhalb eines Arrays. Die Standorte wurden zufällig innerhalb eines imaginären Rechtecks ​​ausgewählt (Breite=9,8, Höhe=7,3 Grad) in der Mitte des Bildschirms, mindestens 2,5 Grad voneinander entfernt. Wenn die Standortsonden unterschiedlich waren, wurden sie auch innerhalb dieses Rechtecks ​​dargestellt. mindestens 2,5 Grad von jedem präsentierten Gegenstand entfernt sein. Nachdem ein Array (500 ms) gefolgt von einem Leerintervall (1000 ms) gesehen wurde, wurde ein Sondenelement präsentiert.

Sondentypen: Das Sondenelement war (A) für Standortsonden ein Fragezeichen, (B) für Farbsonden ein mit einer der acht Studienfarben gefüllter Kreis oder (C) für Orientierungssonden ein nach innen zeigender schwarzer „Hut“. einer der acht Studienwinkel. Die Teilnehmer reagierten auf die Probe in einem Änderungserkennungsverfahren, um anzugeben, ob es sich bei dem untersuchten Merkmal um dasselbe handelte wie bei einem zuvor präsentierten Katzenobjekt. Die Teilnehmer antworteten mithilfe der Tastaturtasten (um „JA“ oder „GLEICH“ anzuzeigen, die Taste „c“, und um „NEIN“ oder „UNTERSCHIEDLICH“ anzuzeigen, die Taste „m“). Ihnen wurde geraten, die Schlüssel zu beschriften, damit sie sich daran erinnern können. Das Sondenmerkmal war die Hälfte der Zeit das gleiche wie das zu merkende Objekt und die Hälfte der Zeit anders als alle Array-Objekte (dh ein neuer Ort oder ein neues Merkmal).

Versuchsblocktypen: In einem bestimmten Versuchsblock gab es nur eine Sonde pro Versuch (Ort, Abbildung 1A), zwei Sonden pro Versuch (Ort, dann Farbe, Abbildung 1B) oder drei Sonden pro Versuch (Ort, dann Farbe, und dann Ausrichtung, Abbildung 1C).

Wenn zwei oder drei Merkmale geprüft wurden, beziehen sich die Prüfungen auf unterschiedliche Elemente (d. h. die Position eines Elements wird geprüft, die Farbe eines anderen Elements und, wenn die Ausrichtung geprüft wird, die Ausrichtung eines dritten Elements). Wenn es weniger Speicherobjekte als untersuchte Features gab (was bei Satzgröße zwei in Testblöcken „Standort + Farbe + Ausrichtung“ vorkommen könnte), wurde ein Element zweimal untersucht. Unser ursprünglicher Plan war, jeden Block mit vier Übungsdurchgängen zu beginnen. Es gäbe insgesamt 40 Standortversuche („war-etwas-da“), 40 Standort- + Farbversuche und 40 Standort- + Farbe + Orientierungsversuche, wobei jeder Versuchstyp in zwei Blöcken zu je 20 Versuchen präsentiert wird. Wir stellten jedoch fest, dass Kleinkinder die Studie nicht abgeschlossen haben, da die Länge zu Frustration und Langeweile führte. Wir haben unsere vorab festgelegte Regel verwendet: „Wenn mehr als 4 der 10 ersten Teilnehmer in einer bestimmten Altersgruppe das Experiment nicht abschließen, überprüfen wir die Studiendauer, reduzieren jeden Versuchsblock auf 16 statt 20 Versuche und rekrutieren 8 zusätzliche Teilnehmer.“ dieser Altersgruppe (was zu einem Gesamt-N von 48 in dieser Altersgruppe führt)“), um die Datenerfassung zu erleichtern. Wir haben die Anzahl der Versuche reduziert und die Teilnehmerzahl in allen Gruppen erhöht.

Außerdem reduzierten wir die Anzahl der Übungsdurchgänge in jedem Block von vier auf zwei, da vier Übungsdurchgänge die Teilnehmer anscheinend frustrierten und das Aufgabenverständnis im Allgemeinen ausgezeichnet war. Aufgrund der Tatsache, dass die ersten untergeordneten Teilnehmer die Sitzung nicht abgeschlossen haben, haben wir beschlossen, unsere vorab festgelegte Regel umzusetzen: „Teilnehmer, die das Experiment nicht abschließen, werden ausgeschlossen und ersetzt (wenn Teilnehmer die Sitzung vorzeitig beenden möchten (z. B. aufgrund von Müdigkeit oder Langeweile), Sie können sich dafür entscheiden, den Rest der Studie an einem anderen Tag abzuschließen) und alle Kinder in zwei Sitzungen testen, um eine zu lange Sitzung zu verhindern und sicherzustellen, dass sie eine angenehme Erfahrung hatten. Jugendliche und Erwachsene absolvierten alle ihre Versuche in einer Sitzung.

Reihenfolge der Versuchsblöcke: Bei der Hälfte der Teilnehmer jeder Altersgruppe nahm die Funktionslast allmählich zu (d. h. sie begannen nur mit Standort (zwei Blöcke, in ihren zwei unterschiedlichen Satzgrößen), gefolgt von Standort + Farbe (zwei Blöcke) und dann Standort + Farbe + Ausrichtung (zwei Blöcke). Für die übrigen Teilnehmer nahm die Funktionslast allmählich ab (d. h. sie beginnen mit Standort + Farbe + Ausrichtung (zwei Blöcke), gefolgt von Standort + Farbe (zwei Blöcke) und schließlich nur Standort (zwei). Dieser Unterschied in der Bedingungsreihenfolge ermöglichte es uns zu testen, ob es für die Teilnehmer schwierig ist, ihren Aufgabensatz zu ändern und Funktionen hinzuzufügen oder wegzulassen, um sie im Verlauf der Studie beizubehalten (siehe ergänzende Materialien; Abschnitt 2, Tabelle S1, Analyse 1). Für jeden Beim Blocktyp erhielten alle Teilnehmer zunächst 16 Versuche mit der niedrigsten Anzahl von Objekten pro Array oder Satzgröße, basierend auf dem Leistungsniveau jedes Teilnehmers über ein Treppentitrationsverfahren. Der zweite Satz mit 16 Versuchen desselben Blocktyps enthielt einen zusätzlichen Gegenstand in jedem Array.

Zum Schluss ein Versuchsblock mit einem Merkmal: Schließlich absolvierte jeder Teilnehmer einen Block, in dem ein beliebiges Merkmal (Ort, Farbe oder Ausrichtung) untersucht wurde (Abbildung 1D). In diesem letzten Block wurde jedes Merkmal zehnmal untersucht (was insgesamt 30 Versuche ergab), mit zufälliger Prüfreihenfolge, sodass die Teilnehmer alle Merkmale beibehalten mussten. In diesem Block wurde die höhere Satzgröße jedes Teilnehmers verwendet. Um einen Vergleich zwischen Altersgruppen für eine gemeinsame Satzgröße zu ermöglichen, haben wir außerdem verlangt, dass Teilnehmer, die diesen Block nicht mit Satzgröße 3 abgeschlossen haben, einen zusätzlichen Block mit dieser Satzgröße abgeschlossen haben.

Vorgeschlagene Analysepipeline

Der Zweck unserer Analysen bestand darin, 1) die Anzahl der im Arbeitsspeicher gehaltenen Objekte, k, zwischen Teilnehmern in den verschiedenen Altersgruppen und 2) die Auswirkung einer zunehmenden Funktionslast auf die Leistung (gemessen sowohl durch k als auch durch theorieneutralere Objekte) zu vergleichen bedeutet), in den verschiedenen Altersgruppen.

Abbildung 2A zeigt einige wichtige Erwartungen gemäß den im Hauptteil unseres Verfahrens untersuchten Hypothesen zur Merkmalsanreicherung. Es stellt eine Situation dar, in der ältere Teilnehmer über umfassendere Darstellungen der Objekte im Arbeitsgedächtnis verfügen. Das Titrationsverfahren für den Standort und das Standortverfahren (Load 0) führen auch zu Tests der Kapazitätssteigerungshypothese. Abbildung 2B zeigt Ergebnisse, die im letzten Testblock gemäß einer der beiden Hypothesen erzielt werden könnten, wenn die Altersunterschiede bei verschiedenen Merkmalen allgemein sind und alle drei Merkmale beibehalten werden müssen. Wie diese Abbildung auch zeigt, können die letztgenannten Ergebnisse weiter analysiert werden, um Schätzungen der Anzahl der Objekte zu erhalten, für die mindestens ein Merkmal bekannt ist (relevant für die Hypothese der Kapazitätssteigerung) und der Anzahl der Features pro bekanntes Objekt (relevant für die Hypothese der Merkmalsanreicherung). ). Im Folgenden erklären wir, wie Tests der Hypothesen durchgeführt werden.

Elemente im Arbeitsgedächtnis. – Der k-Parameter basiert auf einfacher Logik, bei der der Teilnehmer entweder richtig antwortet, wenn die Probe präsentiert wird, weil das entsprechende Array-Element im WM ist, oder mit einer bestimmten Rate rät, wenn dieses Wissen fehlt (Cowan, 2001; Cowan et al., 2013). Um die k-Werte für jede Altersgruppe zu schätzen, haben wir ein hierarchisches Bayesianisches Modell implementiert, das alle Daten verwendet, um jede Schätzung einzuschränken (siehe Rhodes, Cowan, Hardman & Logie, 2018). Die Implementierung verwendete JAGS (Plummer, 2003) und das R-Paket R2jags (R Core Team, 2015; Su & Yajima, 2015). Einzelheiten finden Sie in den ergänzenden Materialien, Abschnitt 3.

Für unsere inferenzstatistischen Vergleiche haben wir die Bayes'sche Schätzung mit Bayes-Faktoren kombiniert, im Einklang mit Vorschlägen, dass solche Ansätze komplementär sind (z. B. siehe Rouder, Haaf & Vandekerckhove, 2018), und verschiedene Ansätze verwendet, um die Verteilung unserer Daten zu berücksichtigen. Diese Analysen liefern ein Beweismaß dafür, dass ein Modell eines Effekts nicht null ist, im Vergleich zu einem Modell, bei dem er null ist (siehe Dienes, 2019; Etz & Vandekerckhove, 2018; Morey, Romeijn & Rouder, 2016). Insbesondere haben wir anhand eines Vergleichsansatzes des Bayes'schen ANOVA-Modells verglichen, ob sich die k-Schätzungen je nach Altersgruppe unterscheiden (siehe Tabelle 1, Analyse 1). Anschließend untersuchten wir die Unterschiede zwischen den k-Werten, die für jede Altersgruppe und für jede Feature-Load-Bedingung erhalten wurden, mit einem ähnlichen Bayes'schen ANOVA-Modell-Vergleichsansatz (siehe Tabelle 1, Analyse 2). Weitere Einzelheiten finden Sie in der Online-Ergänzung, Abschnitt 4. Die entscheidende Frage hierbei ist, ob die Auswirkung einer Erhöhung der Anzahl getesteter Merkmale zu einem stärkeren Rückgang der getesteten Merkmale bei jüngeren Kindern führt. Wird beispielsweise der k-Wert jüngerer Kinder für Standorte darunter leiden? stärkerer Rückgang, wenn auch die Farbe erhalten bleiben muss, im Vergleich zu älteren Kindern und Erwachsenen? Werden noch größere Altersunterschiede zu beobachten sein, wenn auch die Orientierung beibehalten werden muss? Wird das Farbgedächtnis unter dem Bedürfnis leiden, sich an die Orientierung zu erinnern, und zwar stärker bei jüngeren Kindern?

Als zweite Art der theoretischen Analyse, die mit der ersten konvergiert, haben wir auch die Anzahl der Objekte geschätzt, für die für jeden Teilnehmer mindestens ein Merkmal bekannt war (siehe Cowan et al., 2013; Hardman & Cowan, 2015; Oberauer & Eichenberger, 2013 für ähnliche Ansätze). . Weitere Informationen finden Sie in der Online-Ergänzung, Abschnitt 5. Für diese Schätzung verwendeten wir Daten aus dem letzten Versuchsblock, in dem in jedem Versuch nur ein Merkmal (Ort, Farbe oder Ausrichtung) untersucht wurde, die Teilnehmer jedoch nicht wussten, welches Merkmal. Wir gingen davon aus, dass die Wahrscheinlichkeit, sich jedes Merkmal zu merken, unabhängig ist, was mit der Annahme übereinstimmt, dass für verschiedene Merkmale separate Speicher mit weitgehend unabhängigen Kapazitätsgrenzen existieren (siehe Bays et al., 2011; Wang et al., 2017; Wheeler & Treisman, 2002). Diese Annahme wird durch frühere Untersuchungen bestätigt, z. B. Fougnie und Alvarez (2011). Dann können wir den Anteil der Versuche abschätzen, bei denen mindestens ein Merkmal bekannt war, und auch die Anzahl bekannter Merkmale in solchen Objekten (wie in der Online-Ergänzung, Abschnitt 6 gezeigt).

Antwortverteilungen. – Als nächstes verwendeten wir eine Bayes'sche logistische Regression, um unsere Hauptfrage auf theorieneutrale Weise anhand von Leistungsdaten auf Versuchsebene zu untersuchen. Diese Methode berücksichtigt die Binärverteilung unserer Daten (richtig oder falsch) und berücksichtigt eine Schätzrate im Modell (50 % richtig mit zwei erzwungener Auswahl), siehe Tabelle 1; Kontraste 4 und 5. Dieses Modell schätzt die Auswirkung auf den Parameter η (eta; Gedächtnisleistung) nach Altersgruppe und Merkmalszustand unter Verwendung einer Bernoulli-Verteilung. Die Identität der Teilnehmer wurde als zufälliger Abschnitt einbezogen, um individuelle Unterschiede zu berücksichtigen. Wir haben einen normalverteilten Prior für η (eta; Speicherleistung) verwendet. Für jeden Modellparameter geben wir die Parameterschätzung und das 95 %-Glaubwürdigkeitsintervall an.

Um eine theorieneutrale Antwort auf Ihre Forschungsfrage zu geben, haben wir insbesondere getestet, ob es einen Haupteffekt der Feature-Load-Bedingung, der Altersgruppe und der entscheidenden Wechselwirkung zwischen Feature-Load und Altersgruppe (Kinder vs. Erwachsene; Kinder vs. Jugendliche).Feature-Load wird als kontinuierliche Variable (0, 1, 2 zusätzliche Features zum Erinnern) und Altersgruppe als kategorisch codiert, da die drei Gruppen hier als unterschiedliche Kategorien betrachtet werden (Kindheit, Jugend und Erwachsenenalter). ) statt kontinuierlich. Um zu testen, ob eine erhöhte Funktionslast das Gedächtnis jüngerer Kinder stärker beeinträchtigt, haben wir dieses Modell mit einem Modell verglichen, das sowohl die Haupteffekte als auch deren Interaktion umfasst. Wir verglichen die Stärke der Beweise für die Einbeziehung der Interaktion, indem wir die Konfidenzintervalle untersuchten und einen Bayes-Faktor für/gegen die Einbeziehung des Interaktionsparameters berechneten (weitere Einzelheiten finden Sie in der Online-Ergänzung, Abschnitt 4).

Pilotdaten und Simulationen

Bestimmung der Stichprobengröße. – Als wir einige komplexe Simulationen mit unterschiedlichen Stichprobengrößen ausprobierten, entschieden wir uns für 40 pro Altersgruppe1, etwas mehr als die 24 bis 30 Teilnehmer pro Altersgruppe, die in einigen früheren Studien in diesem Bereich verwendet wurden (z. B. Cowan et al ., 2010, 2011, 2018). Um eine geeignete Stichprobengröße zu bestimmen, verwendeten wir zwei separate Verfahren. Erstens ist unsere wichtigste Hypothese, dass die Auswirkungen einer erhöhten Funktionsauslastung je nach Altersgruppe unterschiedlich sein werden. Die Stärke von Interaktionen abzuschätzen ist bekanntermaßen schwierig (siehe z. B. McClelland & Judd, 1993). In unserer Analyse haben wir eine Bayes'sche logistische Regression verwendet, um die binäre (richtige oder falsche) Natur der Daten zu berücksichtigen. Dies ermöglicht es uns, Schätzraten zu berücksichtigen und Posterior-Verteilungen für jeden Parameter zu untersuchen. Wir haben Daten für zwei imaginäre Populationen simuliert, eine mit einer Interaktion zwischen Altersgruppe und Merkmalslast (H1) und eine ohne diese Interaktion (H0).

Wir haben einige Daten von Erwachsenenpiloten verwendet, um plausible Unterschiede in der Funktionslast abzuschätzen (Einzelheiten finden Sie in den ergänzenden Materialien). Mit 40 Teilnehmern pro Gruppe ergaben 86,4 % unserer 500 Simulationen ein 95 % Bayes'sches glaubwürdiges Intervall, das nicht über 0 lag (was auf einen unterschiedlichen Merkmalseffekt hinweist). Belastung bei Kindern und Erwachsenen), siehe Abbildung 2 unten. Im Gegensatz dazu lag in Stichproben aus einer Population, in der ein solcher Interaktionseffekt nicht vorhanden war (H0), in 94,6 % der Versuche unserer 500 Simulationen (N=40 pro Gruppe) das 95 % Bayes'sche Glaubwürdigkeitsintervall bei 0, Die Hypothese eines unterschiedlichen Effekts der Merkmalslast bei Kindern und Erwachsenen wird korrekt abgelehnt. Basierend auf diesen Simulationen haben wir 40 Teilnehmer pro Altersgruppe als unsere vorgegebene, feste Stichprobengröße vorgeschlagen.

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