使用R语言检验斯特鲁普效应是否存在?
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发布时间：2024-10-24 13:31
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时间：2024-11-11 00:00
使用R语言来检验斯特鲁普效应的步骤如下：
首先，导入包含25组数据的数据集，数据集分为"一致"和"不一致"两组，分别表示颜色与词的匹配情况。
接下来，对数据进行描述统计分析。"一致"组的最小值为8.63秒，最大值为22.33秒，平均值为14.14秒，标准差为3.63秒；而"不一致"组的最小值为15.69秒，最大值为35.26秒，平均值为22.45秒，标准差为4.93秒，明显可以看出"不一致"组的反应时间更长。
绘制数据分布图，显示"一致"组为灰色，"不一致"组为暗红色，进一步验证了反应时间的差异。
建立差值数据集，然后进行描述统计分析，结果显示差值数据的最小值为-21.92秒，最大值为-1.95秒，平均值为-8.31秒，标准差为5.03秒。
通过差值数据的分布图，发现数据分布并不符合正态分布，而是向右偏斜。
使用Shapiro-Wilk检验方法，分别对原始数据集和差值数据集进行正态检验。结果表明，"一致"组数据符合正态分布，"不一致"组和差值组数据也符合正态分布。
最后，对差值数据进行配对样本t检验。得出t值为-8.27，自由度为24，p值为1.755e-8，95%的置信区间为CI=（-10.39,-6.24）。
将双尾检验p值结果除以2，得到左尾检验p值为8.775e-9，显著小于0.05，因此拒绝原假设，表明当词意与颜色不一致时，反应时间显著延长，斯特鲁普效应存在。
计算效应量，斯特鲁普效应量为1.65，属于大效应，进一步证明了斯特鲁普效应的存在及其显著性。
综上所述，使用R语言检验斯特鲁普效应表明，当颜色与表示该颜色的词不一致时，读取颜色所需的时间显著增加，斯特鲁普效应存在且具有明显效应。
