§3.3.1 Результаты Эксперимента 1

Средняя точность категоризации была значительно выше случайного, M = 0.78 [0.66, 0.87] ^[11], t(59) = 22.13,p < .001.

§3.3.1.2 Оценки

Оценки стимулов анализировались с применением линейной регрессии со смешанными эффектами, LMER, с помощью пакета lme4 в R (Bates и др., 2013).

Включая в модель случайные эффекты для испытуемых и стимулов, мы контролировали влияние различий в средних, связанное с этими переменными. Для краткости мы представляем здесь лишь значения F-тестов по итогам анализа LMER (F-тесты III типа с аппроксимацией степеней свободы по Кенварду- Роджеру).

Средние оценки и их доверительные интервалы представлены на Рисунке 17A. Оценки были более позитивными после правильных ответов, чем после ошибок, M = 54.28 [51.88, 56.68] vs. M = 44.57 [40.49, 48.66] , F(1, 469) = 11.86, p < .001. Чтобы оценить влияние беглости переработки информации, мы повторили анализ, включив в предикторы время ответа. Время ответа было логарифмически преобразовано, чтобы снизить влияние выбросов (Fazio, 1990). Если оценки испытуемых были более позитивными потому, что некоторые стимулы перерабатывались быстрее, чем другие, мы должны были бы обнаружить

Рисунок 17. Средние оценки стимулов и их 95% доверительные интервалы для правильных и ошибочных ответов

негативный эффект времени ответа на оценки. Так и было: мы обнаружили

негативный эффект времени ответа, F(1, 486) = 11.89, p < .001.

значимости эффектов. Доверительные интервалы были выше в случае ANOVA, чем в случае LMER, как и стоило того ожидать при агрегации данных.

правильности ответа тем не менее остался значимым, F(1, 468) = 7.73, p = .006, что говорит о том, что разница в оценках между правильными и неправильными ответами не может быть полностью объяснена разницей в беглости переработки информации.

После этого мы проанализировали стимулы в зависимости от категории ответа, чтобы понять, может ли приписывание к какой-либо определенной категории объяснить эффекты правильности категоризации. Таблица 7 показывает средние и доверительные интервалы оценок, разделенные по категориям ответов. Двухфакторный LMER с использованием категории ответа и правильности ответа в качестве предикторов показал значимые эффекты правильности ответа, F(1, 455) = 9.01 , p = .003, и категории ответа, F(2, 389) = 9.03, p < .001. Взаимодействие мц^кду предикторам^и было незначимыми, F(2, 118) = 1.08, p = .342. Испытуемые оценивали изображения, проинтерпретированные как изображения людей, t(275) = 1.79, p = .074, и животных, t(138) = 2.36, p = .020, как более приятные, когда категоризация была правильной. Для стимулов, определенных как предметы, эффект правильности категоризации был позитивным, но не значимым, t(97) = 0.48, p = .635.

§3.3.1.3 Уверенность и динамичность

Далее мы проанализировали оценки уверенности в ответе и динамичности изображения. Как и ожидалось, оценки уверенности в ответе были выше в случае правильных, чем в случае ошибочных ответов, M = 73.61 [71.03, 76.10] vs. M= 49.91 [45.16, 54.74], t(208.5) = 8.45,p < .001. Однако в случае динамичности таких различий не наблюдалось, более того была тенденция к противоположному эффекту, M = 35.91 [33.15, 38.73] vs. M = 30.74 [25.88, 35.88], t(195.4) = 1.79, p = .076. Затем мы провели с помощью LMER анализ взаимосвязей между оценками по каждой из шкал и средними оценками по другим шкалам. В качестве дополнительных факторов, влияние которых контролировалось, в виде случайных

эффектов в модель были включены стимул, испытуемый и взаимодействие испытуемый - категория ответа. Итоговые регрессионные коэффициенты показаны в Таблице 8. Как видно из таблицы, параметры стимула, оказывающие влияние на аффективную оценку, оказывали влияние и на уверенность в ответе. Шкала динамичности оказалась связана только со временем ответа, но не с правильностью или со средними оценками по другим шкалам.

§3.3.1.4 Обсуждение

Результаты Эксперимента 1 свидетельствуют в пользу нашей гипотезы, показывая, что корректная категоризация стимула ведет к более позитивным оценкам. Этот эффект вряд ли может быть объяснен как результат изменения беглости или плавности переработки информации, поскольку время предъявления было постоянным и даже с добавлением времени ответа в регрессионную модель эффект точности ответа остался значимым. Более того, мы контролировали влияние различий между стимулами и объектами. Исходя из этого, представляется маловероятным, что наблюдаемые результаты могут объясняться какими-либо различиями стимулов (например, сложностью категоризации) или различиями между испытуемыми (например, разным настроением).

При этом средние значение по шкалам уверенности и приятности влияли на оценки приятности и уверенности, соответственно. Шкала динамичности оказалась не связанной ни с правильностью ответа, ни со шкалами уверенности или оценки.