Vasteaikaanalyysi

Vasteaikaanalyysi on tilastollinen lähestymistapa, joka keskittyy vastausaikojen (RT) mittaamiseen ja tulkintaan kokeellisissa tehtävissä. RT:t kuvaavat ajanhetkeä stimuluslähteestä vastaukseen ja ovat keskeisiä mittareita kognitiivisessa psykologiassa, neurotieteissä sekä käyttäjäkokemuksen tutkimuksessa. Vasteaikojen analyysi korostaa jakauman muotoa eikä pelkästään keskiarvoa, sillä RT-jakaumat ovat usein vinoja ja sisältävät poikkeavia arvoja.

Aineisto muodostuu monesta kokeiston toistosta, usein useista tasoista (käsittelyt, stimulosäädöt, osallistujat). Ennen analyysiä tehdään laadunvarmistus: poimitaan virhevastaukset pois, poistetaan ajatuksettai epärealistiset viiveet (esimerkiksi alle 100 ms tai yli 1500–2000 ms) ja harkitaan tarvittaessa tietojen muunnoksia, kuten logaritmista tai robustia lähestymistapaa.

Aineiston analyysissä käytetään sekä perusmenetelmiä että monimutkaisempia malli- ja jakaumakesitysmenetelmiä. Yksinkertaisia mittareita ovat mediaani, keskihajonta ja ryhmien välinen ero. Jakaumaan perustuvissa analyyseissä hyödynnetään malleja kuten ex-Gauss- tai lognormal-jakaumia sekä drift-diffusion-mallia (DDM) päätöksenteon prosessien kuvaamiseen. Monitasoiset ja Bayesian-mallinnukset ovat yleisiä, kun on huomioitava sekä yksilö- että tehtävätekijät.

Sovelluksissa vuorottelevat kognitiiviset tehtävät, huomiokäyttäytyminen ja päätöksentekoprosessien tutkinta sekä käyttöliittymien vastauksiaikojen arviointi. Suositut ohjelmistot ja kirjastot kattavat R- ja Python-ekosysteemit (esim. retimes, rtdists, HDDM ja vastaavatBayes-mallit).

Rajoitteita ovat RT-datan normaalisuusongelmat, mittausvirheet sekä mallivalintojen herkkyys ja dataa koskeva tulkinta. Hyvä käytäntö on raportoida sekä epävarmuus että epävarmuuden lähteet läpinäkyvästi.