어떤 게임은 다른 사람들보다 더 중독성이있는 이유 : 슬롯 머신 게임 (2016)에서의 인내에 대한 타이밍 및 결과의 영향

리차드 제이 제임스,¹ 클레어 오말리,^1,2 및 리처드 J. 튜니^1,*

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도박 게임의 다양한 행동 특성을 조작하는 것은 잠재적으로 개인이 도박에서 인내하는 정도와 문제 행동으로의 전환에 영향을 줄 수 있습니다. 이것은 모바일 도박 기술 및 책임있는 도박 개입에 잠재적 영향을 미칩니다. 이것에 관련된 두 개의 실험실 모델은 부분 보강 소멸 효과 (PREE)와 시험 간격 효과이다. 이 두 가지 모두 조건부 행동의 획득과 소멸을 가속화하거나 지연시킬 수 있습니다. 우리는 실험적으로 도박을 멸종 상태로 측정하기 전에 참가자들에게 도박과 스킵의 선택을 허락 한 시뮬레이트 된 슬롯 머신의 보강 률과 ITI를 조작 한 실험을보고하고 그 환상을 측정합니다 우울증과 충동의 우리는 도박에서 관찰 된 보강률이 낮을수록 더 긴 ITI가 더 많은 인내를 이끌 것이라고 가정했습니다. 우리는 또한시기가 환상적 통제를 보이고 잠재적으로 도박을 할 때 중요하다는 사실을 감안할 때, 더 긴 간격으로의 이전 노출은 통제의 환상에 영향을 미칠 수 있다고 가정했다. 긴 ITI를 가진 낮은 강화 된 도박꾼이 더 오랫동안 도박을했기 때문에 ITI와 보강 율 사이의 상호 작용이 관찰되었습니다. 응답자는 또한 멸종과 PREE를 표시했습니다. 도박꾼은 더 높은 보강 률을 보였으 나 인수 기간이 길어졌습니다. 충동은 멸종에 대한 장기간의 인내와 관련이 있었고, 높은 보강 짧은 ITI 그룹의 더 우울한 도박꾼은 오랫동안 견뎌왔다. 비상 사태 판단에서의 성과는 두 번째 가설을 뒷받침하지 못했다. 관측 된 유일한 유의미한 대조는 참가자가 작업이 진행됨에 따라 더 잘 교정되었다는 것이다.

지연, 시험 간격 및 ITI

도박 사이의 간격을 늘리면 게임 플레이를 장려하는 데 도움이 될 수 있으며 특정 게임의 인기를 뒷받침하는 요소가 될 수 있습니다. 예를 들어 복권 게임은 도박 사이에 지연이 있으며 종종 가장 인기 있고 자주 연주되는 게임입니다 (Wardle 등, 2011). 복권은 (여러 가지 고려 사항 중에서) 매우 유용하기 때문에, 일부 관할 구역 (예 : 영국)에서는 다른 게임이 복권 (예 : 스크래치 카드)과 함께 제공되어 가용성을 제어합니다. 그럼에도 불구하고, 더 많은 사람들이 비슷한 게임보다 복권을 사용하며, 더 자주합니다. 그러나 도박의 중독성이 특정 게임에 있는지 여부는 불분명하지만 해를 입힐 위험은 매우 낮습니다 (Afifi 외, 2014) 또는 특정 행동 특성 (그리피스와 아우어, 2013). 일부 모바일 비디오 게임은 도박과 유사한 게임의 연기를 강제함으로써 유사한 효과를 이용합니다. 모바일과 관련된 인 플레이 베팅Hing 등, 2014) 및 도박 문제 (그레이 (Gray) 등, 2012; LaPlante 등, 2014), 연속 및 불연속 재생을 결합합니다. 사람들이 스마트 폰을 사용하는 방식이 도박 사이의 대기 시간을 증가시킬 가능성이 있기 때문에 도박 행동에 대한 타이밍 및 대기 시간의 역할을 이해하는 것은 모바일 도박과 같은 새로운 형태의 도박에 중요한 영향을 미칩니다 (인플레이 베팅이 크게 판촉되는 곳). 인플레이는 이벤트 자체 (예 : 축구 경기)에서 베팅을하는 것을 말하며, 전통적인 베팅 방식에서는 베팅이 이벤트 전에 만들어집니다. 그리피스와 아우어 (2013) in-play 내기가 더 중독성일지도 모른 ㄴ다는 것을 주장한다. 그러나 이벤트 내에서 베팅이 제한적으로 유지되므로 상당한 불연속성이 지속됩니다. 실시간 베팅에 대한 실제 데이터 (LaBrie 등, 2007)는 혼합 된 발견을 드러냅니다 : 도박 문제의 명백한 위험이 있더라도, 결과는 결정적인 결론을 내리지 않습니다. in-play 도박꾼은 베팅 횟수를 줄였으며 일일 베팅 수준에 약간의 차이가있었습니다. 게임 내 베타가 전반적으로 더 많은 돈을 썼지 만, 평균 베팅은 전통적인 스포츠 베팅보다 낮았으며, 플레이 할 내기는 순손실이 적었습니다. 그레이 외. (2012) 내기와 결과 간의 직접성이 위험에 처하거나 도박을하는 도박꾼을 인 플레이 노름에 끌어들이는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다.

연관 학습 문헌은 증원군 간의 대기 시간이 증가하면 조절 된 행동 습득을 용이하게 함을 나타냅니다 (Gallistel and Gibbon, 2000). Gallistel 및 Gibbon 's (2000) 타이밍 모델은 고전 및 조작자 조건화에서 보강재와 ITI의 비율이 감소하면 획득 할 보강 대원 수가 감소한다고 가정합니다. 이것은 부분 보강과는 별개로 주장되며, 시련 하지만 증원. 고전적 조건 형성의 맥락에서 주로 연구 된 '시험 간격 (trial spacing)'효과에 관한 문헌Barela, 1999; Stout 등, 2003; Sunsay 외., 2004; 무디 (Moody) 등, 2006; Sunsay and Bouton, 2008; Miguez 등, 2014), 분산 된 실험은 조절을 용이하게한다는 것을 발견했다.

멸종 대기 시간이 길어지면 성능에 영향을 미치는지 확실하지 않습니다. Gallistel과 Gibbon (2000) 비 보강 사건보다는 보강이없는 구간이 핵심이며, 멸종 위기에서 보강 된 부분은 부분 보강에 영향을받지 않는다고 주장한다. 다른 연구는 멸종에 대한 ITI 효과를 확인했으며 짧은 ITI로 관찰 된 반응을 크게 억제했습니다 (Mackintosh, 1974; 무디 (Moody) 등, 2006).

타이밍은 제어 착시의 중요한 구성 요소로 생각됩니다 (Msetfi 등, 2005, 2007; Baker et al., 2010), 도박 문제에서 널리 퍼진인지 편견 (포춘과 구디, 2012). 반응과 결과 사이의 관계를 과대 평가하는 것으로 조작 된 착각은 이러한 사건이 관련이 없지만 결과가 빈번하게 발생하는 비상 사태 판단 작업을 사용하여 유도 할 수 있습니다. 이 작업의 표준 예제에는 빛의 활성화와 관련된 버튼 푸시 작업 (합금과 Abramson, 1979), 또는 실험 약물과 환자 개선 사이의 관계를 판단하는 의학적 의사 결정 과제 (Orgaz 등, 2013). 우울하지 않은 개인이 환영의 환상을 드러내는 정도는 임상 시험 사이의 대기 시간에 영향을받습니다. ITI가 길수록 우울하지 않은 개인의 경우보다 강한 환영 (illusory) 조절과 관련됩니다 (Msetfi 등, 2005). 문제 도박꾼은 비상 사태 판단 패러다임에서보다 강한 통제의 환상을 보임Orgaz 등, 2013),이 관계의 인과 적 방향은 명확하지 않다. 보강의 일정에 대한 폭 넓은 노출은 통제의 환영을 증가시킬 수도 있고 통제의 환상에 취약한 개인은 도박 문제를 야기 할 수도있다. 같은 패러다임에서 파생 된 작업을 포함했습니다. Orgaz et al. (2013)참가자들은 슬롯 머신 작업 후에 완료하도록 요청 받았다. 우리는 우울한 사람이이 패러다임에서 더 많은 교정 된 판단을 내리는 것처럼 보이기 때문에 우울증도 측정했습니다 (합금과 Abramson, 1979) 더 긴 ITI (Msetfi 등, 2005). 불규칙한 분위기는 또한 도박에 대한 잠재적 인 경로로 확인되었습니다 (Blaszczynski와 Nower, 2002).

부분 보강 소멸 효과 및 충동

부분 강화 멸종 효과 (PREE)는 약하게 강화 된 행동이보다 일관되게 발생하는 강화제에 비해 보강없이 더 오래 지속되는 행동 적 역설입니다 (Mackintosh, 1974; Bouton 등, 2014), 예를 들어 도박에서의 장기간의 손실 (Dickerson, 1979; Fantino 등, 2005; Horsley et al., 2012). 고주파 도박사에서 부분 보강 결손이 확인되었습니다.¹, 이들 협회를 소멸시키기 위해 레크리에이션 도박꾼보다 더 오래 걸리는Horsley et al., 2012), 도박에서 보강 일정에 대한 만성적 인 노출에서 발생할 수있는 변화. Horsley et al. (2012) 부분적으로 보강이 도박에서 중요한 구성 요소로 가정되지만 증거의 기반은 희박하다. 소화 실패는 도박 문제의 지표로 확인되었습니다.Weatherly 외., 2004). 또한 직접적으로 진압하지 못하면 (예 : 도박을 중단하려는 의도가없는 것, 도박을 의도하지 않은 것) 또는 간접적으로 (예 : 체이스 손실) 도박 장애미국 정신과 학회, 2013) 또는 도박 문제 (Lesieur와 Blume, 1987).

PREE가 도박과 연결되어 있다는 것은 놀랄 일이 아니며 슬롯 머신에서 이것을 연구하는 데 많은주의를 기울여 왔습니다. 슬롯 머신은 매우 낮은 보강 률을 보이는 경향이 있지만 (컴퓨터 시스템에 따라 다름), 도박꾼은 일련의 손실에도 불구하고 인내심을 가지고 있습니다. 슬롯 머신 작업을 사용하여 부분 학습을 조작자 학습에 적용하는 방법을 조사한 문헌이 있습니다. 루이스와 던컨 (1956, 1957, 1958a,b)는 시뮬레이트 된 도박을 사용하여 일련의 실험을 실시하여 부분 보강 이론을 테스트하여 낮은 보상 확률이 더 큰 인내와 관련되어 있음을 확인했습니다. 푼과 할펜 (1971) 유사한 패러다임을 사용하여 테스트 Capaldi (1966; Capaldi and Martins, 2010) 일부 취득 시험을 통해 슬롯 머신 작업에서 시행 순서를 조작하여 부분 보강 이론. Kassinove와 Schare (2001) 비슷한 슬롯 머신 패러다임에서 멸종 위기에 처한 행동에서 큰 승리와 가까운 틈을 조작하여, 가까운 자리 밀도는 참가자가 도박을 계속했지만 큰 승리는하지 못하는 정도에 영향을 주었다.

보강의 다른 스케줄은 행동이 어떻게 소멸되는지에 영향을 미친다.Madden et al., 2007; Haw, 2008a) 도박은 변동 비율 일정의 하위 집합 인 보강의 임의 비율 일정에서 운영됩니다. 변동 비율 일정보다 잘 이해되지 않은 경우, 무작위 비율 일정이 변동 비율 일정과 다른 점을 대비하는 것이 유익합니다. 응답이 무작위 비율 계획에 의해 보강 될 때까지의 전형적인 분배 횟수는 L 모양의 패턴을 따른다. 시련 횟수는 적은 횟수 후에 급격히 감소하지만 매우 낮은 확률로 무한정 지속됩니다. 가변 비율 스케줄과 대조적으로 보강에 대한 시행 횟수가 균등하게 배분되고 행동이 강화되기 전에 시행 횟수에 상한선이있는 경우가 있습니다 (반드시 그런 것은 아닙니다).Haw, 2008a). 이러한 일정을 비교 한 연구에서는 명확한 차이점이 나타나지 않았습니다. Hurlburt et al. (1980) 비록이 연구에서 약점이 밝혀졌지만 도박에서 변수와 무작위 비율 사이의 차이는 발견되지 않았다 (Haw, 2008b). Crossman et al. (1987) 동물의 세 가지 비율 보강 일정 (변수, 고정 및 무작위)간에 차이가 없음을 발견했습니다. 최근 연구에 따르면 무작위 비율 일정은 고정 비율 일정에 비해 더 보완적인 행동을 보여 주며, 특히 강화에 대한 시행 횟수가 매우 많은 경우 (Madden et al., 2007).

이 보고서에서 개략적으로 다루는 슬롯 머신 작업은 참가자들이 실험 중에 얻은 돈에 대한 위험 부담을 물어볼 수 있도록 설계되었지만 원화 금액은 점차 증가 할 것입니다. 낮은 보강 조건은 실제 돈 도박과 유사한 상황을 만들려고했습니다. 많은 슬롯 머신 실험에 대한 한 가지 비판은이 연구가 실제 슬롯 머신에 비해 높은 비율의 보강을 이용하는 경향이 있다는 것입니다 (Kassinove와 Schare, 2001; Harrigan, 2007). 기계식 3 릴 슬롯 머신의 승리 확률은 9 %입니다. 그러나 이것은 컴퓨터 화 된 기계에 따라 다릅니다 (Harrigan과 Dixon, 2009). 도박 연구 (예 : 맥린 (MacLin) 등, 2007; Dixon et al., 2011) 증가율 (20 %)이 소멸 패러다임에 사용되었습니다. 우리는 실제 슬롯 머신 도박과 유사한 보강의 무작위 비율 일정에서 작동하는 30 %의 보강 율을 사용하기로 결정했습니다.

스스로보고 한 충동 성을 측정 한 결과 충격 충동은 장착 손실에 직면하여 도발적인 노름을 예측하고 도박 문제의 통로입니다. 브린과 주커 만 (1999) 충동 적 도박꾼들은 실험이 계속되면서 승리 확률이 감소하는 도박 게임에서 더 오랫동안 손실을 쫓았다고 밝혔다. 충동은 문제 도박, 문제 도박꾼의 위험 요소로 확인되었습니다 (MacLaren et al., 2011; Kraplin et al., 2014)는 높은 자기보고 충동을 보여준다.

이러한 행동 효과가 도발적인 도박을 조장하는지 여부를 테스트하기 위해 ITI와 보강 률을 조작 한 두 부분으로 나뉜 실험을 실시했습니다. 참가자들은 네 그룹 중 한 그룹에 배정되어 고 / 저 보강 률과 도박 사이의 길거나 짧은 ITI에 노출되었습니다. 협회는 일정 금액의 돈을 얻은 후에 소멸되었다. 참가자들은 실험 약물의 효능을 판단 할 우발적 인 판단 작업을 완료했습니다. 부분 보강에 대한 문헌에 따르면 보강 율이 낮을수록 더 오래 견디는 것으로 나타났습니다. 재판에 근거한 멸종에 대한 계정은 대량 멸종 시험은 아무런 차이가 없어야하는 타이밍 기반 계정과는 반대로 빠른 응답을 억제해야한다고 예측합니다. 충동 적 도박꾼은 이전의 실험을 기반으로 손실 쫓아 다름에 인내심을 보면서 멸종에도 오래 견뎌야합니다.

디자인

실험은 2 × 2 피험자 간 요인 설계, 보강 속도 및 ITI가 조작 된 요인이었습니다. 보강 비율은 0.7과 0.3였다. ITI는 길었거나 (10 s) 짧았습니다 (3 s).

모든 재판에서 참가자들은 도박을 할 것인지 아닌지에 대한 선택권이 주어졌습니다. 참가자가 도박하기로 결정한 시도 횟수는 종속 변수입니다. 도박의 결과와 참가자들이 얻은 금액도 기록되었습니다. 멸종 단계는 분석을 위해 10 시도 블록으로 나뉘어졌습니다. 참가자들도 비상 사태 판단 작업을 받았다. 비상 사태 판단 작업에서 조치는 약물을 투여 한 임상 시험의 비율과 참가자가 우발적 인 판단을 내린 것입니다. 충동과 우울은 Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11; Patton et al., 1995) 및 벡 우울증 인벤토리 (BDI; 벡 (Beck) 등, 1961). BIS-11은 주의력, 비 계획성 및 운동 충동 성의 세 가지 고차원 요소를 측정하는 30 항목 척도입니다 (Patton et al., 1995). BDI는 여러 수준의 우울증 정도를 측정하고 우울증과 불안을 구분하며 강한 내적 일관성을 갖는 24 항목 측정법입니다 (벡 (Beck) 등, 1988). 개인차 또는 행동에 대한 더 이상의 측정은 여기에보고 된 것과 별개로 취해지지 않았습니다.

참가자

이 연구에 참여하기 위해 노팅엄 대학교 (University of Nottingham) 공동체에서 총 122 참가자를 모집했습니다 (평균 연령 = 22.63, SD = 3.96, 성별 - 69 여성 및 53 남성)². 이 연구는 노팅엄 대학 심리학 윤리 심의위원회 (University of Nottingham School of Ethics Review Committee)의 윤리적 승인에 따라 수행되었습니다. 모든 참가자는 실험 시작 전에 서면 동의서를 제출했습니다.

그룹 간의 특성 차이에 대한 증거는 없었다. 편도 분산 분석 (ANOVA)이 설문지와 BIS를위한 ANOVA로 수행되었다 [F(4,166) = 1.543, p = 0.192] 및 BDI [F(4,166) = 0.662, p = 0.619]는 유의하지 않았다.

순서

참가자는 네 가지 조건 중 하나에 임의로 배정되었습니다. 실험의 첫 번째 부분에서, 참가자는 시뮬레이트 된 슬롯 머신의 맥락에서 PREE 패러다임에 참여하도록 요청 받았다 (그림 Figure11). 참가자들은 슬롯 머신이 어떻게 작동하는지, 그리고 각 유형의 승패 결과에 대한 보수의 크기에 대해 이야기를 들었습니다. 시뮬레이션 된 슬롯 머신은 세 개의 릴이 달린 간단한 일렬 슬롯 머신이었습니다. 참가자는 3 개의 릴에있는 아이콘이 일치하면 돈을 받았습니다. 10, 15, 20, 25 및 30p의 가치를 획득 한 다섯 가지 아이콘 (레몬, 체리, 배, 오렌지 및 행운의 일곱 개)이있었습니다. 각 우승 결과가 발생할 확률은 동일하므로 평균 우승 결과는 20p ($ 0.35)입니다.

 

그림 1

슬롯 머신 디스플레이 참가자의 스크린 샷은 부분 보강 작업 중에 주어졌습니다..

각 시험에서 참가자들은 도박과 뛰어 넘기 중 하나를 선택할 수있었습니다. 참가자들이 두 가지 선택을 알 수 있도록 버튼이 강조 표시되었습니다. 그들이 도박을하든 안하든간에, 화면에 나타난 3 개의 릴에있는 이미지는 모든 500 ms를 새로 고쳐 움직임이 나타납니다. 1500, 3000 및 4500 ms에서 릴 중 하나 (왼쪽에서 오른쪽으로)가 릴링을 멈 춥니 다. 릴이 일치하고 참가자가 도박을하면 참가자는 릴의 아이콘 값에 돈을 지불했습니다. 릴이 일치하지 않으면 3p (0.03, 약 US $ 0.05에 해당)에서 고정 된 베팅을 잃었습니다. 승패에는 각 결과에 따라 시각 및 청각 피드백이 수반됩니다. 참가자가 도박을 건너 뛰면이 소음은 다릅니다. 작업 전반에 걸쳐 참가자는 현재 균형에 대해 알게되었습니다. 각 시험 사이에 화면의 버튼이 빨간색으로 표시되어 참가자가 다른 내기를 할 수 없음을 나타냅니다. 짧은 ITI 조건의 ITI는 3000 ms이고 긴 ITI 조건의 경우 10000 ms입니다.

참가자가 게임에서 돈을 공제하거나 공제하기 전에 10 연습 시험을 참가자에게 제공했습니다. 참가자는 연습 시험이 끝났을 때 통보 받았다. 실험 재판이 시작되면 참가자들은 기준에 도달 할 때까지 게임을 진행하여 은행에서 £ 10.00 (US $ 15.40)보다 많은 돈을 얻었습니다. 참가자가 기준에 도달하면 슬롯 머신에서 돈을 얻을 수없는 50 멸종 실험에 노출되어 작업이 자동 종료되었습니다. 멸종은 도박 행위를 억제함으로써 측정되었습니다. 참가자들은 실험이 끝날 때 멸종 단계에 대한 정보를 얻지 못했다. 연습 시험에는 (돈을 지불하지 않은) 우승 시도가 있었고, 멸종 단계에는 승리 나 돈이 없었습니다. 실습 및 멸종 단계는 각 조건에서 동일했는데, 다른 ITI 참가자가 노출 된 바입니다.

PREE 패러다임을 마친 후 참가자들은 환자의 회복과 관련된 허구의 실험 약물의 효과에 대한 일련의 우발적 판단을 요구 받았다. 비상 사태 판단 패러다임은 이전에 발표 된 연구 (Orgaz 등, 2013). 이 패러다임에서 참가자들은 발발 / 위기가 발생했을 때 불쾌한 결과를 가져온 허구의 전염성 피부병을 치료하기 위해 고안된 허구의 약에 대한 정보를 발표했습니다. 참가자들은 약물 투여와 약물 투여를 선택하는 옵션을 받았고, 환자의 상황이 개선 되었는 지 여부에 관계없이 즉시 결과에 대한 피드백을 받았다. 이 패러다임은 높은 결과 밀도 (원하는 결과의 기본 속도 (회복 된 환자))가 높고 (0.8) 높은 결과 밀도를 가짐으로써 환영의 환상을 이끌어 내기 위해 고안되었으며 사용자의 결정과는 완전히 독립적입니다. 결정을 내린 후, 참가자는 선택 결과에 대해 통보를 받았고 의사 결정을 다시하기 전에 작은 일시 중지 (3500 ms)가있었습니다.

10 임상 시험을 마친 후, 참가자들은 약물의 유효성을 판단하도록 요청 받았다. 참가자들은 0에서 100까지의 범위에서 약물의 효과를 판단하도록 요청 받았다. 이것은 화면 중간에 음영 처리 된 막대로 표시되었으며, 여기에 그들이 선택한 번호에 대한 피드백이 주어지며 막대를 얼마나 멀리 클릭했는지에 따라 결정됩니다. 참가자는 선택에 만족할 때까지 슬라이더를 계속 클릭 할 수 있으며 별도의 버튼을 사용하여 선택 사항을 확인하도록 요청 받았습니다.

분석적 접근법

각 집단의 멸종 기간을 평가하기 위해, 도박의 비율은 10 실험의 다섯 블록에 걸쳐 평균을 보였다. 데이터 분석은 두 단계로 진행되었습니다. 첫째, 5 (블록) × 2 (ITI) × 2 (보강 율) 혼합 설계 ANOVA를 수행하면서 요인 별 ANOVA가 멸종 및 비상 사태 판단 데이터에 대해 수행되었습니다. 10 × 2 × 2 혼합 설계 ANOVA는 참가자가 작성한 10 우연성 판단에서 수행되었습니다. 개인차가 도박 행위와 도발적인 도박에 미치는 영향을 시험하기 위해 일련의 포아송 회귀 모형을 획득 및 멸종 과정에서 도박 한 참가자의 수로 추정했습니다. 이것은 3 단계로 수행되었습니다. 먼저 모델에 공변량이 입력되지 않은 초기 모델을 만들었습니다. 그 다음, ITI, 보강율, BIS 점수, BDI 점수 및 ITI와 보강 률의 상호 작용 항이 포함 된 두 번째 회귀 모형이 작성되었습니다. ITI와 보강 률은 더미 코드 (높은 ROR = 1, 낮음 = 0, 짧은 ITI = 1, 긴 = 0) 였고, BIS / BDI 점수는 평균 0로 재조정되었다. 이는 우도 비율 테스트 (LRT)를 사용하는 널 (null) 모델과 비교되었습니다. LRT는 일반적으로 잠재 변수 모델링에서 두 개의 중첩 모델을 비교하는 데 사용됩니다 (예 : 잠재 클래스 분석 (콜린스와 란자, 2010), 또는이 경우와 같이 두 회귀 모형의 적합성 사이. 이것은 상호 작용 조건이 각 공변량에 대해 모델링 된 전체 모델과 비교되었다.

이 시점에서 데이터가 포아송 분포에 적합한 지 여부를 검사하기 위해 데이터를 테스트했습니다. 결정적으로, 포아송 회귀는 조건부 평균과 분산이 동일하다고 가정합니다. 이 가정과의 편차는 전체 회귀 계수에 거의 영향을 미치지 않지만과 분산 (평균보다 큰 분산)이 큰 경우 표준 오류를 낮추어 가양 성 결과의 위험을 증가시키는 경향이 있습니다. 견고한 표준 오류를 사용하여이를 조정할 수 있지만카메론과 트리 비디, 2009), 대안은과 분산을 모델링하기위한 추가 매개 변수를 포함하는 음 이항 회귀 모델을 추정하는 것입니다. 획득 데이터의 경우이 접근법이 사용되었습니다. 멸종 데이터의 경우 데이터가과 분산되었지만 분산 수준은 상당히 낮았으며 회귀 모델에 강력한 표준 오류가 적용되었습니다.

낮은 비율의 강화 멸종 자료에서 많은 이상 치가 발견되었다. 데이터를 조사한 결과, 낮은 보강, 긴 ITI 상태에있는 도박꾼 중 다수가 갬블링이 두 번 이하의 갬블링을 멸종 위기에 빠뜨리는 것을 중단했으며 이는 외계인 데이터 포인트 였음을 나타냅니다. 이 참가자들 (n = 3)는보고에서보고 한 바와 같이 £ 10을 현저한 것으로 취급했는데, £ 10을 얻은 직후에 멈추거나 우발적 인 변화에 관계없이 £ 10 이상으로 머물렀다. 이 참가자들은 추가 분석에서 제외되었습니다.

도박 행위

획득 행동에 대한 행동 및 형질 변수의 효과를 연구하기 위해 오프셋 마이너스 2 항 회귀 모델을 사용하여 노출의 차별 효과를 제어했다. 동일한 변수가 제한된 전체 요인 모델에 멸종 데이터로 사용되었다. 이것들은 제한된 모델 (작업대 Table11)는 null 모델보다 더 적합했습니다 (G² = 22.74, p <0.001), 그러나 완전 요인 모형이 제한된 모형 (G² = 6.359, p = 0.784). 이것은 더 높은 보강 률에 노출 된 참가자가 획득에서 더 자주 도박을한다는 것을 나타냅니다.

 

표 1

획득 데이터의 오프셋 음수 이항 회귀 모델.

PREE 작업

멸종 데이터에서 수행 된 ANOVA는 블록, F(2.541,292.187) = 131.095, p 0.001 미만, η2p = 0.533, 선형 대비가 중요한 곳, F(1,115) = 229.457, p 0.001 미만, η2p = 0.666, 보강 율, F(1,115) = 82.912, p 0.001 미만, η2p = 0.419, ITI의 주요 효과는 없지만, F(1,115) = 1.455, p = 0.23. 블록과 보강 율 사이에는 상호 작용이 있었고, F(2.541,292.187) = 22.801, p 0.001 미만, η2p = 0.165, 그리고 보강 률과 ITI 사이의 추가 상호 작용, F(1,115) = 6.317, p = 0.0133, η2p = 0.052. 블록과 ITI 간에는 상호 작용이 없었으며, F(2.541,292.187) = 1.124, p = 0.334 또는 3 방향 상호 작용 F(2.541,292.187) <1. 차단의 주된 효과는 차단 수가 증가함에 따라 응답이 감소하는 것으로 나타났습니다 (즉, 참가자 소멸). 이것은 강화 비율과 상호 작용하여 더 높은 강화 비율에 노출 된 참가자가 더 빨리 소멸되어 PREE의 존재를 암시합니다. 강화 율의 주된 효과는 동일한 결과를 의미합니다. 강화 율과 ITI 상호 작용은 긴 ITI로 강화 율이 낮았을 때 참가자들이 멸종에서 더 오래 도박을했다는 것을 나타냅니다 (그림 Figure22). 보강 효과의 블록과 비율, 블록과 보강 비율 간의 상호 작용은 모두 크기가 컸다 (η2p > 0.12), 강화 율과 ITI 상호 작용 간의 상호 작용은 중소 효과였습니다.

 

그림 2

모든 그룹에 대한 멸종 데이터의 플롯, 10 시도 블록 단위.

개인차

투쟁적인 도박에서 개인차의 역할을 시험하기 위해 포아송 회귀 절차가 멸종의 도박 수에 사용되었습니다. LRT는 초기 제한 모델이 널 모델과 비교하여 데이터에 더 적합하다는 것을 나타 냈습니다 (G² = 581.15, p <0.001). 제한된 회귀 모델 (작업대 Table22)은 보강율이 낮고 ITI가 길수록 오랫동안 지속적인 도박을 예언했다. 이 용어들은 계승 ANOVA와 같은 방식으로 상호 작용합니다. 상이한 공변량 사이의 상호 작용 항을 포함하는 추가 회귀 모델이 연속적으로 수행되었다 (작업대 Table33)의 회귀 분석과 같은 변수로 작업대 Table11. 제한된 및 전체 요인 회귀 모델을 비교하는 LRT는 전체 요인 모델이 데이터에 더 적합하다는 것을 나타 냈습니다 (G² = 66.44, p <0.001). 이것은 이전과 동일한 의미있는 효과를 보여 주었지만, 자기보고 충동 성이 높을수록 더 오래 인내하는 도박을 예측할 수있었습니다. 이것이 강화 속도와 상호 작용한다는 경향이 있었고, 충동이 적은 개인은 낮은 강화 조건에서 인내심이 덜한 것으로 나타났습니다. 두 가지 심리 측정 척도의 점수가 상호 작용했으며 ITI, 강화 속도 및 BDI 사이에 세 가지 상호 작용이 있었으며, 높은 강화 속도에서 더 우울한 개인, 멸종 기간 동안 짧은 ITI 그룹 도박 (그림 Figure33).

 

표 2

강력한 표준 오류가있는 멸종 데이터의 포아송 회귀 모델을 제한했습니다.

 

표 3

견고한 표준 오차를 지닌 멸종 데이터의 완전 포아송 회귀 모형.

 

그림 3

우울증 상태의 박스 플롯 및 네 가지 조건 각각에 대한 멸종 갬블의 비율.

우발적 인 판단 작업

비상 사태 판단 자료를 분석 한 결과 블록, F(6.526,737.416) = 3.735, p = 0.001, η2p = 0.032. 블록의 주요 효과에는 상당한 선형 대비가 포함되었지만, F(1,113) = 10.312, p = 0.002, η2p = 0.084, 참가자들이 이후에 약물의 효능에 대한 판단을함에 따라 더 잘 교정되었음을 나타냅니다 (그림 Figure44). ITI의 주요 효과, F(1,113) <1 및 강화 비율, F(1,113) <1, 관찰되지 않았습니다. 블록과 ITI 간의 상호 작용, F(6.526, 737.415) <1, 블록 및 강화 율, F(6.526,737.415) <1, ITI 및 강화 율, F(1,113) = 1.109, p = 0.295는 유의하지 않았다. 블록 사이의 3 방향 상호 작용, 보강 률, F(6.526,737.416) = 1.048, p = 0.399도 유의하지 않았다.

 

그림 4

참가자가 만든 10 판단을 가로 질러 뜻밖의 우발적 인 판단의 음모.

자금. 이 보고서에 포함 된이 연구는 경제 사회 연구회 (ES / J500100 / 1)와 공학 및 물리 과학 연구위원회 (EP / GO37574 / 1)가 지원했습니다.

¹이 연구는 고주파 도박꾼 (n = 19)에는 3 명의 병적 도박꾼 만이 포함되었으며 DSM-IV 병적 도박 기준의 평균 수는 2.3로 나타났습니다. 이는 문제가되는 도박의 낮은 수준에서 중간 수준에서 발견되는 차이입니다.

²여러 참가자가 탈락했습니다 (n = 18). 철수 한 참가자는 다시 샘플링되었습니다. 탈락 한 모든 참가자는 우울증과 충동의 측정을 완료했습니다. 이러한 중도 탈락의 대부분 (82 %)은 낮은 ITI 상태의 보강 율이었습니다. 탈락 한 참가자가 같은 조건에서 다른 참가자와 어떤 점에서 다른지 테스트하기 위해 비모수 테스트가 수행되었습니다. 충동 성이나 우울증 점수에서 유의 한 차이가 없었으며, 탈락하기 전에 도박을 한 비율도 없었다 (Wilcoxon 's signed rank test, p > 0.05). 모든 참가자는 실험에서 철회 한 후보고를 받았습니다. 중퇴 한 참가자는 연구 기간이 다른 참여 (예 : 강의)와 충돌하여 실험에서 탈퇴했다고보고했습니다.

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