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Localizing structure in individual differences: A visual illusion case study
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PRE
AI
DOI：10.3758/s13414-025-03156-w.png)
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摘要
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易受一种错觉影响的人是否也易受其他错觉影响？以往研究显示存在小相关性，但这些小值是否反映了来自试次间变异的测量误差所致的衰减？为评估测量误差，我们开发了一套新颖的数据可视化和层级模型。采用调整范式收集了149名参与者在五种错觉的两个变体上的数据。结果显示试次噪声较低，且个体间差异显著（例如，信噪比约为1.14，可靠性约为0.93）。不同错觉间的相关性较低，约为0.22±0.07。贝叶斯层级分析表明，这些数值几乎未受到测量误差的衰减。尽管相关性较低，但潜在变量分析揭示了一个对所有任务均有负载的公共潜在因子，该因子解释了约23.3%的错觉易感性方差。
Keyword:
Individual differences
Visual illusions
Factor analysis
Hierarchical models
Reliability
期刊
A
IF:
1.7
论文数:
122
被引数:
0
机构
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