論文の概要: Markov chain models for inspecting response dynamics in psychological testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17982v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 17:52:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 21:34:33.669836
• Title: Markov chain models for inspecting response dynamics in psychological testing
• Title（参考訳）: 心理検査における反応ダイナミクス検査のためのマルコフ連鎖モデル
• Authors: Andrea Bosco,
• Abstract要約: 本研究は, 検査, 調査, アンケートにおいて, 先行回答がその後の回答のアンカーとして果たす役割について考察するものである。 我々は,一階目のマルコフ連鎖モデルを用いて,調査およびテスト応答における逐次的依存関係を捕捉し,予測することを提唱する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The importance of considering contextual probabilities in shaping response patterns within psychological testing is underscored, despite the ubiquitous nature of order effects discussed extensively in methodological literature. Drawing from concepts such as path-dependency, first-order autocorrelation, state-dependency, and hysteresis, the present study is an attempt to address how earlier responses serve as an anchor for subsequent answers in tests, surveys, and questionnaires. Introducing the notion of non-commuting observables derived from quantum physics, I highlight their role in characterizing psychological processes and the impact of measurement instruments on participants' responses. We advocate for the utilization of first-order Markov chain modeling to capture and forecast sequential dependencies in survey and test responses. The employment of the first-order Markov chain model lies in individuals' propensity to exhibit partial focus to preceding responses, with recent items most likely exerting a substantial influence on subsequent response selection. This study contributes to advancing our understanding of the dynamics inherent in sequential data within psychological research and provides a methodological framework for conducting longitudinal analyses of response patterns of test and questionnaire.
• Abstract（参考訳）: 方法論的文献において広く議論されている順序効果のユビキタスな性質にもかかわらず,心理学的テストにおける応答パターン形成における文脈的確率の考慮の重要性が強調されている。 本研究は, 経路依存性, 1次自己相関, 状態依存性, ヒステリシスといった概念から, これまでの回答が, テスト, サーベイ, アンケートにおけるその後の回答のアンカーとしてどのように機能するかを論じる試みである。 量子物理学から導かれる非可換可観測物質の概念を導入し、心理学的プロセスの特徴付けと測定器が参加者の反応に与える影響を強調した。 我々は,一階目のマルコフ連鎖モデルを用いて,調査およびテスト応答における逐次的依存関係を捕捉し,予測することを提唱する。 1階のマルコフ連鎖モデルの雇用は、個人が先行する反応に部分的に焦点をあてる傾向にあり、近年の項目はその後の反応選択に大きな影響を与える可能性が高い。 本研究は,心理学研究における逐次データに固有のダイナミクスの理解の促進に寄与し,テストおよびアンケートの応答パターンの経時的分析を行うための方法論的枠組みを提供する。

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