دليل خبراء لتخطيط المهام التجريبية لنمذجة تراكم الأدلة

نماذج تراكم الأدلة (EAMs) هي أدوات قوية لفهم سلوك اتخاذ القرار لدى الإنسان والحيوان. لقد أنتجت نماذج EAMs تطورات نظرية كبيرة في علم النفس والاقتصاد السلوكي وعلم الأعصاب الإدراكي، وتُستخدم بشكل متزايد كأداة قياس في البحوث السريرية وغيرها من المجالات التطبيقية. يعتمد الحصول على استنتاجات صحيحة وموثوقة من نماذج EAMs على معرفة كيفية إنشاء تطابق وثيق بين افتراضات النموذج وخصائص المهمة/البيانات التي يُطبق عليها النموذج. ومع ذلك، نادراً ما يتم التعبير عن هذه المعرفة في أدبيات EAM، مما يترك المبتدئين يعتمدون على النصائح الخاصة من المرشدين والزملاء، وعلى التعلم غير الفعال بالتجربة والخطأ. في هذه المقالة، نقدم إرشادات عملية لتصميم مهام مناسبة لنماذج EAM، لربط التلاعبات التجريبية بمعاملات EAM، لتخطيط أحجام عينات مناسبة، ولتحضير البيانات وإجراء تحليل EAM. تستند نصائحنا إلى دراسات منهجية سابقة وتجربة المؤلفين الجماعية الكبيرة مع نماذج EAM. من خلال تشجيع ممارسات تصميم المهام الجيدة، وتحذير من المخاطر المحتملة، نأمل في تحسين جودة وموثوقية أبحاث EAM وتطبيقاتها المستقبلية.