なぜいくつかのゲームが他のゲームより中毒性がある：スロットマシンゲーム（2016）における忍耐力に対するタイミングとペイオフの影響

リチャード・J・J・ジェームス,¹ クレア・オマリー,^1,2 および リチャード・J・トンニー^1,*

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ギャンブル ゲームのさまざまな行動特性を操作すると、個人がギャンブルにどれだけ固執するか、および問題行動への移行に影響を与える可能性があります。 これは、モバイルギャンブルテクノロジーと責任あるギャンブル介入に潜在的な影響を及ぼします。 これに関連する XNUMX つの実験室モデルは、部分強化消失効果 (PREE) と試験間隔効果です。 これらは両方とも、条件付けされた行動の獲得と消滅を加速または遅らせる可能性があります。 我々は、シミュレートされたスロットマシンで強化率と試行間隔（ITI）を操作した実験を報告します。この実験では、参加者には各試行でギャンブルかスキップかの選択が与えられ、その後、執拗なギャンブルが消滅した状態で測定され、その後錯覚が測定されました。コントロール、憂鬱、衝動性。 私たちは、ギャンブルで観察される低い強化率と組み合わせて ITI を長くすると、より高い忍耐力につながるのではないかと仮説を立てました。 さらに、錯覚的なコントロールを示す上で、また潜在的にギャンブルを継続する上でタイミングが重要であることが知られていることから、以前より長いインターバルにさらされていたことがコントロールの錯覚に影響を与える可能性があるという仮説を立てました。 ITI が長く、強化率が低いギャンブラーはより長くギャンブルをするため、ITI と強化率との間に相互作用が観察されました。 回答者は消去と PREE も示しました。 より高い割合の強化にさらされたギャンブラーは、獲得においてより長い期間ギャンブルをしました。 衝動性は消滅時の忍耐力の延長と関連しており、高強化ショートITIグループのより落ち込んだギャンブラーはより長く忍耐力を示した。 不測の事態の判断におけるパフォーマンスは XNUMX 番目の仮説を裏付けるものではありませんでした。観察された唯一の顕著な対照は、タスクが進むにつれて参加者がより適切に調整されるようになったということでした。

遅延、試行間隔、および ITI

ギャンブルの間隔を長くすることは、プレイの継続を促すのに役立つ可能性があり、特定のゲームの人気の背後にある要素である可能性があります。 たとえば、宝くじゲームはギャンブル間の遅延が長く、最も人気があり頻繁にプレイされるゲームであることがよくあります (Wardleら、2011）。 これは、（数多くの考慮事項の中で）宝くじの入手性が高いためである可能性がありますが、一部の法域（英国など）では、宝くじ（スクラッチカードなど）と並行して他のゲームが提供され、入手可能性を管理しています。 それにもかかわらず、同様に利用可能なゲームよりもはるかに多くの人が宝くじをプレイしており、より頻繁にプレイしています。 ただし、ギャンブルの「中毒性」が特定のゲームにあるのかどうかは不明ですが、害を及ぼす危険性は非常に低いと認識されています(アフィフィほか、2014) または特定の行動特徴 (グリフィスとアウアー、2013）。 一部のモバイル ビデオ ゲームでは、ギャンブルのようなゲームのプレイ間に遅延を強制することで、同様の効果を利用しています。 モバイルに関連するインプレーベッティング (ヒンら、2014) およびギャンブルの問題 (Greyら、2012; ラプランテ他、2014)、連続再生と不連続再生を組み合わせます。 ギャンブル行動におけるタイミングと遅延の役割を理解することは、人々のスマートフォンの使用方法によってギャンブル間の遅延が増加する可能性があるため、モバイル ギャンブル (インプレイ ベッティングが大幅に促進されている) などの新しい形式のギャンブルに重要な結果をもたらします。 インプレイとは、従来の賭けの形式ではイベントの前に賭けが行われるのに対し、イベント自体の開催中にイベント (サッカーの試合など) に対して行われる賭けを指します。 グリフィスとアウアー（2013） インプレーベッティングはより継続的であるため、より中毒性がある可能性があると主張します。 ただし、賭けはイベント内に制限されたままであるため、プレーにはかなりの不連続性が残ります。 インプレーベッティングに関する実際のデータ (ラブリー他、2007) さまざまな調査結果が明らかになりました。問題のあるギャンブルのリスクは明らかですが、調査結果は、これが継続的な性質によるものであると決定的に結論付けるものではありません。 インプレイギャンブラーはより少ない賭けをし、毎日の賭けのレベルにはほとんど差がありませんでした。 インプレイ ベッターは全体としてより多くの金額を賭けましたが、賭け金の中央値は従来のスポーツ ベッターよりも低く、インプレイ ベッターの純損失は低かったです。 グレイら。 (2012) 賭けと結果の間の即時性が、危険なギャンブラーや衝動的なギャンブラーをインプレイ ギャンブルに引き付けるのに役立っている可能性があることを示唆しています。

連合学習の文献では、強化間の待ち時間が長くなると条件付けされた行動の獲得が促進されることが示されています（ガリステルとギボン、2000). ガリステルとテナガザル (2000) タイミング モデルは、古典的条件付けとオペラント条件付けにおける強化と ITI の比率が減少すると、獲得までの強化の数が減少すると仮説を立てています。 これは部分的な強化とは無関係であると主張されており、部分的な強化により、 試験 はなく、 増援。 「試行間隔」効果に関する文献は、主に古典的条件付けの文脈で研究されています (バレラ、1999 年; Stout他、2003; サンセイ他、2004; ムーディら、2006; サンセイとブートン、2008; ミゲスほか、2014）、分散した試験がコンディショニングを促進することを発見しました。

消滅時のレイテンシが大きくなることがパフォーマンスに影響するかどうかは、あまり明らかではありません。 ガリステルとテナガザル (2000) 彼らは、非強化事象よりもむしろ強化のない間隔が重要であり、消滅時に省略された強化は部分的な強化の影響を受けないと主張している。 他の研究では、ITI が絶滅に及ぼす影響を特定しており、ITI が短いほど反応がより抑制されることが観察されています (マッキントッシュ、1974; ムーディら、2006).

タイミングは、コントロールの錯覚の重要な要素であると考えられています (ムセットフィ他、2005, 2007; Bakerら、2010)、問題のあるギャンブルに蔓延する認知バイアス (フォーチュンアンドグッディ、2012）。 反応と結果の間の関係の過大評価として操作される制御の幻想は、これらのイベントが無関係であるにもかかわらず結果が非常に頻繁に発生する偶発性判断タスクを使用して誘発される可能性があります。 このタスクの標準的な例には、ライトの点灯に関連付けられたボタンを押すタスクが含まれます (アロイとエイブラムソン、1979 年）、または実験薬と患者の改善との関係を判断する医療上の意思決定タスク（オルガズら、2013）。 うつ病ではない人がコントロールの錯覚を示す程度は、試験間の潜伏時間によって影響されます。ITI が長いほど、うつ病ではない人のコントロールの錯覚が強くなります (ムセットフィ他、2005）。 問題のあるギャンブラーは、不測の事態の判断パラダイムでより強いコントロール錯覚を示します (オルガズら、2013)、ただし、この関係の因果関係は依然として不明である。特定の強化スケジュールに広範囲にさらされると、支配の幻想が増加する可能性があるか、または支配の幻想に影響されやすい個人はギャンブルの問題を発症する可能性が高い可能性がある。 と同じパラダイムから派生したタスクを組み込みました。 オルガズら。 (2013), スロットマシンのタスクの後に参加者が完了するように求められました。 また、うつ病の人はこのパラダイムでより調整された判断を下しているように見えるため、うつ病についても測定しました（アロイとエイブラムソン、1979 年) ITI が長くなります (ムセットフィ他、2005）。 気分の乱れは、ギャンブルの問題を引き起こす可能性のある経路としても特定されています（Blaszczynski and Nower、2002).

部分強化消滅効果と衝動性

部分強化消滅効果 (PREE) は、より一貫して発生する強化子と比較して、弱い強化された行動が強化されずに長く持続するという行動のパラドックスです (マッキントッシュ、1974; ブトンら、2014)、ギャンブルで長期間損失を出したときなど (Dickerson、1979; ファンティーノら、2005; Horsley et al。、2012）。 高頻度のギャンブラーでは部分的な補強の欠陥が確認されています¹、娯楽のギャンブラーよりも、これらの関連付けを消滅させるのに時間がかかります (Horsley et al。、2012）、ギャンブルの強化スケジュールに慢性的にさらされることで起こる可能性のある変化。 ホースリーら。 (2012) 部分的な強化はギャンブルの重要な要素であると仮説が立てられているが、証拠は乏しいと報告している。 消火の失敗は、問題のあるギャンブルのマーカーとして特定されています (Weatherlyら、2004）。 また、直接的（例：ギャンブルをやめようとする努力の失敗、意図した以上のギャンブル）または間接的（例：損失を追う）の消滅の失敗は、ギャンブル障害の指標に相当します（アメリカ精神医学会、2013) またはギャンブルの問題 (Lesieur and Blume、1987).

PREE がギャンブルと関連していることは驚くべきことではなく、スロット マシンにおける PREE の研究にはかなりの注意が払われてきました。 スロット マシンの強化率は非常に低い傾向があり (コンピュータ化されたマシンによって異なりますが)、ギャンブラーは損失が続いても粘り強くプレイします。 スロットマシンのタスクを使用してオペラント学習に対する部分強化の効果を調査した文献があります。 ルイスとダンカン (1956), 1957, 1958a,b）は、部分強化の理論をテストするために模擬ギャンブルを使用した一連の実験を実施し、報酬の確率が低いほど忍耐力が高まることを発見しました。 プーンとハルパーン (1971) 同様のパラダイムを使用してテストしました カパルディズ (1966); カパルディとマーティンズ、2010）獲得試行回数が少ないスロットマシンタスクで試行順序を操作することによる部分強化理論。 カシノベとシェア (2001) 同様のスロットマシンのパラダイムで、絶滅時の忍耐行動における大勝利とニアミスを操作したところ、ニアミスの密度は参加者がギャンブルを続ける程度に影響を与えるが、大勝利には影響を及ぼさないことが判明した。

強化のスケジュールが異なると、行動がどのように消滅するかに影響を与える可能性があります (Maddenら、2007; ハウ、2008a) ギャンブルは、可変比率スケジュールのサブセットであるランダム比率の強化スケジュールに基づいて行われます。 可変比率スケジュールほどよく理解されていませんが、ランダム比率スケジュールが可変比率スケジュールとどのように異なるかを対比することは有益です。 ランダムな比率のスケジュールで応答が強化されるまでの試行回数の典型的な分布は、L 字型のパターンに従います。 試行回数は、少数の再生後に急速に減少しますが、非常に低い確率で無期限に継続します。 対照的に、可変比率スケジュールでは、強化されるまでの試行回数の確率は均等に分散されるのが通常 (ただし必ずしもそうではありません)、行動が強化されるまでの試行回数には上限があります (ハウ、2008a）。 これらのスケジュールを比較した研究では、明確な違いは示されていません。 ハールバートら。 (1980) この研究の弱点は特定されていますが、ギャンブルにおける可変比率スケジュールとランダム比率スケジュールの間に違いは見つかりませんでした(ハウ、2008b). クロスマンら。 (1987) 動物における XNUMX つの比率強化スケジュール (可変、固定、ランダム) の間に差異は見られませんでした。 最近の研究では、特に強化までの試行回数が非常に多い場合、ランダム比率のスケジュールは固定比率のスケジュールに比べてより忍耐強い行動を示すことが示唆されています (Maddenら、2007).

このレポートで概説するスロット マシンのタスクは、参加者が実験中に獲得したお金を危険にさらすように求められるように設計されていますが、獲得金額は徐々に増加します。 低強化条件により、リアルマネーギャンブルに似た状況を作り出すことが試みられました。 多くのスロット マシンの実験に対する批判の XNUMX つは、これらの研究が実際のスロット マシンと比較して高い強化率を利用する傾向があるということでした (KassinoveとSchare、2001; ハリガン、2007）。 機械式 9 リール スロット マシンの勝率は XNUMX% ですが、コンピュータ化されたマシンでは異なります (ハリガンとディクソン、2009）。 ギャンブルの研究（例： MacLinら、2007; Dixonら、2011) 絶滅パラダイムでは、より高い割合の強化 (20%) が使用されています。 実際のスロットマシンのギャンブルと同様に、ランダムな比率の強化スケジュールで動作する、30% の強化率を使用することにしました。

自己申告による衝動性は、損失が増大する中での執拗なギャンブルを予測し、問題のあるギャンブルへの経路となることが測定されました。 ブリーンとザッカーマン (1999) 衝動的なギャンブラーは、実験が続くにつれて勝つ確率が減少するギャンブル ゲームでより長く損失を「追いかける」ことを発見しました。 衝動性は、問題のあるギャンブルや問題のあるギャンブラーの危険因子として特定されています (マクラーレンほか、2011; Kräplinet al。、2014）より高い自己申告の衝動性を示します。

これらの行動効果が執拗なギャンブルを促すかどうかをテストするために、ITI と強化率を操作する XNUMX 部構成の実験を実施しました。 参加者は XNUMX つのグループのうちの XNUMX つに割り当てられ、高または低レートの強化と、ギャンブル間の長または短の ITI にさらされました。 一定の金額を獲得した後、協会は消滅しました。 その後、参加者は実験薬の有効性を判断する緊急事態判断タスクを完了しました。 部分的な強化に関する文献は、より低い割合の強化にさらされた人はより長く耐えることができると予測しています。 絶滅に関する試験ベースの説明は、違いが存在しないはずのタイミングベースの説明とは対照的に、大規模な絶滅試験ではより迅速な反応を抑制するはずであると予測しています。 損失追跡における忍耐力を調べた以前の実験に基づいて、衝動的なギャンブラーは絶滅の際にもより長く耐えるはずです。

設計

実験は被験者間の 2 × 2 要因計画であり、強化率と ITI が操作された因子でした。 強化率は0.7と0.3でした。 ITI は長い (10 秒) か短い (3 秒) でした。

すべての試験で、参加者にはギャンブルをするかどうかの選択肢が与えられました。 参加者がギャンブルをすることを決めた試行回数が従属変数でした。 ギャンブルの結果と参加者が獲得した金額も記録されました。 消去フェーズは、分析のために 10 回のトライアルのブロックに分割されました。 参加者には不測の事態の判断タスクも課されました。 不測の事態の判断における課題の尺度は、薬剤が投与された試験の割合と、参加者が下した不測の事態の判断でした。 衝動性とうつ病は、Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11; Pattonら、1995）およびベックうつ病インベントリ（BDI; Beckら、1961） それぞれ。 BIS-11 は、注意力、非計画性、運動衝動性の 30 つの高次要素を測定する XNUMX 項目の尺度です (Pattonら、1995）。 BDI は、うつ病の重症度を複数のレベルで測定し、うつ病と不安を区別し、内部的に強い一貫性を備えた 24 項目の尺度です (Beckら、1988）。 ここで報告されたもの以外の個人差や行動のさらなる測定は行われませんでした。

一般

この研究に参加するために、ノッティンガム大学コミュニティから合計 122 人の参加者が募集されました (平均年齢 = 22.63 歳、 SD = 3.96、性別 - 女性 69 名、男性 53 名)²。 この研究は、ノッティンガム大学心理学部倫理審査委員会に従って、倫理審査委員会による倫理的承認を得て実施されました。 すべての参加者は実験開始前に書面による同意を得ました。

グループ間に形質の違いがあるという証拠はありませんでした。 両方のアンケートに対して一元配置分散分析 (ANOVA) が実行され、BIS の ANOVA が実行されました。F（4,166）= 1.543、 p = 0.192] および BDI [F（4,166）= 0.662、 p = 0.619] は有意ではありませんでした。

手順

参加者は XNUMX つの条件のうち XNUMX つにランダムに割り当てられました。 実験の最初の部分では、参加者はシミュレートされたスロット マシンのコンテキストで PREE パラダイムに参加するように求められました (フィギュア Figure11）。 参加者には、スロット マシンがどのように機能するか、およびそれぞれの種類の勝利結果に対する見返りの大きさが説明されました。 模擬スロット マシンは、10 つのリールを備えたシンプルな 15 ライン スロット マシンでした。 20 つのリールのアイコンが一致すると、参加者は賞金を獲得しました。 25 つの異なるアイコン (レモン、チェリー、洋ナシ、オレンジ、ラッキー セブン) があり、賞金は 30、20、0.35、XNUMX、XNUMX ペンスでした。 各勝利結果が発生する確率は同じであったため、平均勝利結果は XNUMX ペンス ($XNUMX) でした。

 

図1

部分強化タスク中に参加者に提供されたスロット マシンのディスプレイのスクリーンショット.

各試験で、参加者にはギャンブルかスキップかの選択が与えられました。 参加者が 500 つの選択肢があることを認識できるように、ボタンが強調表示されました。 彼らがギャンブルを選択したかどうかに関係なく、画面に表示される 1500 つのリールの画像は 3000 ミリ秒ごとに更新され、動きがあるように見えました。 4500、3、0.03 ミリ秒で、リールの 0.05 つ (左から右) が巻き上げを停止しました。 リールが一致し、参加者がギャンブルをした場合、参加者にはリール上のアイコンの価値に対応する金銭が与えられました。 リールが一致しない場合、賭け金は 3000 ペンス (10000 ポンド、約 XNUMX 米ドルに相当) に固定されていましたが、その賭け金は失われます。 勝敗には、結果ごとに異なる視覚的および聴覚的なフィードバックが伴いました。 参加者がギャンブルをスキップした場合、これらの騒音は異なります。 タスク全体を通じて、参加者には現在の残高が通知されました。 各試行の間、画面上のボタンは赤いままで、参加者が別の賭けをすることができないことを示していました。 短い ITI 条件の ITI は XNUMX ミリ秒、長い ITI 条件の場合は XNUMX ミリ秒でした。

ゲームが開始される前に、参加者には 10 回の練習トライアルが与えられ、プレイヤーからお金が入金または差し引かれました。 参加者には、模擬試験の終了が通知されました。 実験的トライアルが開始されると、参加者は銀行で 10.00 ポンド (15.40 米ドル) 以上を獲得したと設定された基準に達するまでプレイしました。 参加者が基準に達すると、50回の絶滅の試練にさらされます, スロットマシンからお金を獲得することは不可能であり、その後、タスクは自動的に終了しました。 絶滅は、彼らのギャンブル行動の抑制によって測定されました。 参加者には実験終了時の消滅段階について知らされなかった。 練習トライアルには勝利トライアル (支払いはありませんでした) があり、消滅フェーズには勝利も賞金もありませんでした。 ITI の参加者が異なる場合を除いて、実践段階と絶滅段階は各条件で同一でした。

PREE パラダイムを完了した後、参加者は患者の回復に関連する架空の実験薬の有効性について一連の偶発的な判断を行うように求められました。 不測の事態の判断パラダイムは、以前に発表された研究 (オルガズら、2013）。 このパラダイムでは、参加者には、発生/危機が発生したときに不快な結果をもたらした架空の感染性皮膚疾患を治療するために設計された架空の薬に関する情報が提示されました。 参加者には薬を投与するか投与しないかの選択肢が与えられ、その直後の結果（患者の状況が改善したかどうか）に関するフィードバックが与えられた。 このパラダイムは、結果の密度を高くすることで、コントロールされているという錯覚を引き出すように設計されています。つまり、望ましい結果 (患者の回復) の基本率は高く (0.8)、ユーザーの決定とは完全に独立していました。 決定を行った後、参加者には選択の結果が通知され、再び決定が提示されるまで少しの間 (3500 ミリ秒) がありました。

10回の試験を0セットずつ行った後、参加者は薬の有効性を判断するよう求められた。 参加者は、薬の有効性を 100 から XNUMX のスケールで判断するように求められました。これは画面中央の影付きのバーで表され、選択した数字についてのフィードバックが与えられます。彼らがクリックしたバー。 参加者は、選択に満足するまでスライダーに沿ってクリックを繰り返すことができ、別のボタンを使用して選択を確認するよう求められます。

分析的アプローチ

各グループの消滅の長さを評価するために、行われたギャンブルの割合を 10 回の試行の 5 つのブロックにわたって平均しました。 データ分析は 2 段階で進められました。 まず、消滅判定データと偶発判定データに対して要因分散分析を行い、2(ブロック)×10(ITI)×2(強化率)の混合計画分散分析を行った。 参加者が行った 2 件の偶発的判断に対して 10 × 1 × 0 混合計画分散分析が実行されました。 ギャンブル行動と執拗なギャンブルに対する個人差の影響をテストするために、参加者が獲得時と消滅時にギャンブルを行った試験の数について一連のポアソン回帰モデルを推定しました。 これは 1 つのステップで実行されました。 まず、共変量がモデルに入力されない初期モデルが構築されました。 次に、ITI、強化率、BIS スコア、BDI スコア、および ITI と強化率の間の交互作用項を含む 0 番目の回帰モデルが構築されました。 ITI と強化率はダミーコード化され (高 ROR = 0、低 = XNUMX、短 ITI = XNUMX、長 = XNUMX)、BIS/BDI スコアは平均 XNUMX で再スケールされました。これは、尤度比検定 (LRT)。 LRT は通常、潜在クラス分析 (コリンズとランザ、2010)、またはこの場合のように XNUMX つの回帰モデルの適合の間。 次に、これを、各共変量にわたって交互作用項がモデル化された完全なモデルと比較しました。

この時点で、データがポアソン分布に適合するかどうかを調べるためにデータがテストされました。 重要なのは、ポアソン回帰では、条件付き平均と分散が等しいと仮定していることです。 この仮定からの逸脱は全体の回帰係数にはほとんど影響しませんが、過分散 (分散が平均よりも大きい) が大きい場合、標準誤差が低下する傾向があり、偽陽性結果のリスクが増加します。 堅牢な標準誤差を使用してこれらを調整できますが (キャメロンとトリベディ、2009 年)、別の方法は、過分散をモデル化するための追加パラメーターを含む負の二項回帰モデルを推定することです。 取得データについては、このアプローチが採用されました。 消滅データの場合、データは過分散ですが、分散レベルはかなり低かったため、堅牢な標準誤差が回帰モデルに適用されました。

低強化消失率データには、多数の異常値が見つかりました。 データの検査により、強化が少なく、ITI が長い条件にある多くのギャンブラーが、消滅までのギャンブルが XNUMX 回未満で発生しなくなり、これらは範囲外のデータ ポイントであることが示されました。 この参加者（n = 3) 報告書では、彼らは 10 ポンドを顕著なものとして扱い、10 ポンドを獲得した直後に中止するか、不測の事態の変化とは無関係に 10 ポンドを超えたままにするのを中止したと報告した。 これらの参加者はさらなる分析から除外されました。

ギャンブル行動

行動変数と形質変数が獲得行動に及ぼす影響を研究するために、オフセット負の二項回帰モデルを使用して曝露の差次的影響を制御しました。このモデルでは、制限付き要因モデルと完全要因モデルに対して絶滅データとして同じ変数が使用されました。 これらにより、制限されたモデル (表 Table11) はヌル モデル (G² = 22.74、 p < 0.001)、ただし、完全要因モデルは制限付きモデル (G² = 6.359、 p = 0.784)。 これにより、より高い割合の強化にさらされた参加者は、獲得においてより頻繁にギャンブルをすることが明らかになりました。

 

テーブル1

取得データのオフセット負の二項回帰モデル。

PREE タスク

絶滅データに対して実施された分散分析により、ブロックの主効果が明らかになりました。 F（2.541,292.187）= 131.095、 p <0.001、 η2p = 0.533、線形コントラストが顕著でした。 F（1,115）= 229.457、 p <0.001、 η2p = 0.666、および強化率、 F（1,115）= 82.912、 p <0.001、 η2p = 0.419、ただし ITI の主効果はありません。 F（1,115）= 1.455、 p = 0.23。 ブロックと強化速度の間には相互作用がありました。 F（2.541,292.187）= 22.801、 p <0.001、 η2p = 0.165、および強化率と ITI の間のさらなる相互作用、 F（1,115）= 6.317、 p = 0.0133、 η2p = 0.052。 ブロックとITIの間には何の相互作用もありませんでした。 F（2.541,292.187）= 1.124、 p = 0.334、または三元交互作用、 F(2.541,292.187) < 1. ブロックの主効果は、ブロック数が増加するにつれて応答が減少する (つまり、参加者が消滅する) ことを示しました。 これは強化速度と相互作用しており、より高い割合の強化にさらされた参加者はより早く消滅し、PREEの存在を示唆しています。 強化率の主効果も同じ結果を意味していました。 強化率と ITI の相互作用は、強化率が低く ITI が長い場合、参加者は消滅時により長くギャンブルをすることを示しました (フィギュア Figure22）。 ブロックと強化効果の速度、およびブロックと強化速度の間の相互作用はすべてサイズが大きかった (η2p > 0.12)、一方、強化速度と ITI 相互作用の間の相互作用は小規模から中程度の効果でした。

 

図2

10 試行のブロックにおけるすべてのグループの絶滅データのプロット.

個々の違い

執拗なギャンブルにおける個人差の役割をテストするために、消滅時のギャンブル数に対してポアソン回帰手順が使用されました。LRT は、初期の制限付きモデルがヌル モデルと比較してデータによりよく適合していることを示しました (G² = 581.15、 p < 0.001)。 制限付き回帰モデル (表 Table22) 強化率が低いことと、ITI が予測したより長い執拗なギャンブルを示しました。 これらの項は要因分散分析と同じ方法で相互作用しました。 その後、異なる共変量間の相互作用項を含むさらなる回帰モデルが実行されました (表 Table33) の回帰と同じ変数を使用します。 表 Table11. 制限要因回帰モデルと完全要因回帰モデルを比較した LRT は、完全要因モデルがデータによりよく適合していることを示しました (G² = 66.44、 p < 0.001)。 これは、以前と同じ重要な影響を明らかにしましたが、自己報告による衝動性が高いほど、より長く執拗なギャンブルを予測することも明らかにしました。 これが強化速度と相互作用することを示唆する傾向があり、衝動性の低い人は強化が少ない状況では忍耐力が低いようです。 XNUMX つの心理測定尺度のスコアは相互作用し、ITI、強化率、BDI の間には XNUMX 方向の交互作用があり、強化率が高いほどうつ病の人が多くなり、ITI が短いグループではギャンブルが長くなり、消滅が長くなりました (フィギュア Figure33).

 

テーブル2

堅牢な標準誤差を備えた消滅データの制限付きポアソン回帰モデル。

 

テーブル3

堅牢な標準誤差を備えた消滅データの完全なポアソン回帰モデル。

 

図3

XNUMX つの条件ごとのうつ病の状態とギャンブル依存症の割合の箱ひげ図.

緊急事態判断タスク

緊急事態判定データの分析により、ブロックの主効果が顕著であることが判明しました。 F（6.526,737.416）= 3.735、 p = 0.001、 η2p = 0.032。 ブロックの主効果には、顕著な線形コントラストも含まれます。 F（1,113）= 10.312、 p = 0.002、 η2p = 0.084。これは、参加者がその後薬の有効性について判断するにつれて、より適切に調整されるようになったということを示しています (フィギュア Figure44）。 ITIの主な効果、 F(1,113) < 1、および強化率、 F(1,113) < 1、は観察されませんでした。 ブロックとITI間の相互作用、 F(6.526, 737.415) < 1、ブロックと強化率、 F(6.526,737.415) < 1、および ITI と強化率、 F（1,113）= 1.109、 p = 0.295、有意ではありませんでした。 ブロック間の XNUMX 方向の相互作用、強化速度、 F（6.526,737.416）= 1.048、 p = 0.399 も有意ではありませんでした。

 

図4

参加者が行った 10 件の判断にわたる偶発的判断の平均値のプロット.

資金。 この報告書に含まれる研究は、経済社会研究評議会 (ES/J500100/1) および工学物理科学研究評議会 (EP/GO37574/1) から資金提供を受けました。

¹この研究は、彼らの高頻度ギャンブラーのサンプル (n = 19) には病的ギャンブラーが 2.3 人しか含まれておらず、承認された DSM-IV の病的ギャンブラー基準の平均数は XNUMX で、これは低レベルから中程度の問題のあるギャンブルで見られる違いであることを示しています。

²さまざまな条件で多数の参加者が脱落しました (n = 18)。 撤退した参加者は再サンプリングされました。 脱落した参加者は全員、うつ病と衝動性の対策を完了しました。 これらの脱落者の大部分 (82%) は、強化率が低く、ITI が高い状態にありました。 ノンパラメトリック検定は、脱落した参加者が同じ条件の他の参加者と何らかの点で異なるかどうかを検定するために実行されました。 衝動性やうつ病のスコアや、中退前にギャンブルをしていた率には有意差は観察されなかった（ウィルコクソンの符号付きランクテスト、 p > 0.05)。 すべての参加者は、実験から撤退する際に報告を受けました。 脱落した参加者は、研究期間が他の取り組み（講義など）と矛盾するため、実験から撤退したと報告した。

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