Guess rates. First, we subjected guess rates to a 2 (Experiment: 1a vs. 1b) 4 (Probability: 60%, 70%, 80%, and 90%)
mixed ANOVA, revealing significant main effects of experiment,
F(1, 55) 16.33, p  .001, p
2 .229, and probability, F(3,
165) 17.78, p  .001, p
2 .244; the interaction did not reach
statistical significance. Similar to the results for SDresponse, guess
rates also changed as a function of the probability manipulation.
Nontarget responses. A similar pattern was observed for the
proportion of nontarget responses using the same 2 4 ANOVA
(corrected degrees of freedom used where assumption of sphericity
was violated). This analysis revealed statistically significant main
effects of experiment, F(1, 55) 9.21, p .004, p
2 .143, and
probability, F(2.46,135.22) 3.27, p .032, p
2 .056, and the
interaction did not reach statistical significance, F(3, 165) 2.05,
p .108, p
2 .036.
Standard deviation. The same 2 4 ANOVA on the standard
deviation parameter of the mixture model yielded a slightly different result. Although there was a statistically significant main
effect of experiment, F(1, 55) 16.55, p  .001, p
2 .231, the
main effect of probability was marginally nonsignificant,
F(2.38,130.67) 2.28, p .082, p
2 .231. The interaction term
once again did not reach statistical significance (F  1).
Contrasts. To better understand the nature of the observed
effects of probability, including the marginally nonsignificant effect on standard deviation, we assessed the within-subject linear
contrasts associated with the ANOVAs earlier reported. Of note,
our intention with these analyses was not to determine what
function best describes the changes in each parameter with probability; indeed, there is reason to avoid overinterpreting such
group-level patterns in mixture model parameters because they can
distort participant-level effects (van den Berg & Ma, 2014).
Rather, our goal was to confirm that any effects of probability were
related to the level of the probability manipulation, which itself
changed linearly across conditions. All three parameters were
associated with statistically significant linear contrasts: Guess rate,
F(1, 55) 43.22, p  .001, p
2 .44; nontarget errors, F(1, 55)
2.57, p .007, p
2 .123; and standard deviation, F(1, 55) 4.71,
p .034, p
2 .079, all decreased linearly with increases in
probability. No interactions with experiment reached statistical
significance; nontarget error rate, F(1, 55) 2.57, p .115, p
2
.045 and both other F values  1. Taken together, these results
provide support for two conclusions. Consistent with filtering,
changes in the value of a feature-based attentional goal affected the
likelihood that high-probability targets were successfully encoded
and recalled, as indicated by the effect of probability on guess rate.
Probability also affected the likelihood of nontarget errors and
precision, suggesting that, beyond filtering, feature-based attention
affects how items are encoded in memory.
비율. 먼저, 추측률을 2(실험: 1a 대 1b) 4(확률: 60%, 70%, 80%, 90%)혼합 공변량 분석으로 실험의 유의미한 주 효과를 확인했습니다,F(1, 55) 16.33, p .001, p2 .229, 확률, F(3,165) 17.78, p .001, p2 .244; 상호작용은 통계적 유의성에 도달하지 못했습니다.통계적 유의성에 도달하지 못했습니다. SDresponse의 결과와 유사하게 추측비율도 확률 조작의 함수에 따라 변화했습니다.비타겟 응답. 비타겟 응답의 비율도 비슷한 패턴이 관찰되었습니다.비표적 응답의 비율에 대해서도 유사한 패턴이 관찰되었습니다.(구형성 가정을 위반한 경우 사용된 보정된 자유도를 위반한 경우 사용됨). 이 분석 결과 통계적으로 유의미한 주요실험의 효과, F(1, 55) 9.21, p .004, p2 .143, 그리고확률, F(2.46,135.22) 3.27, p .032, p2 .056, 그리고상호 작용은 통계적 유의성에 도달하지 못했습니다, F(3, 165) 2.05,p .108, p2 .036.표준 편차. 혼합 모델의 표준 편차 매개변수에 대한 동일한 2 4 공변량 분석.혼합 모델의 표준 편차 매개변수에 대한 동일한 2 4 분산 분석은 약간 다른 결과를 산출했습니다. 통계적으로 유의미한 주효과가 있었지만실험 효과, F(1, 55) 16.55, p .001, p2 .231, 확률의확률의 주 효과는 약간 유의미하지 않았습니다,F(2.38,130.67) 2.28, p .082, p2 .231. 상호작용 조건은 다시 한 번 통계적 유의성에 도달하지 못했습니다(F 1).대조. 관찰된 확률의 특성을 더 잘 이해하기 위해표준편차에 대한 미미하게 유의하지 않은 효과를 포함하여 확률의 효과를 더 잘 이해하기 위해, 앞서 보고된 ANOVA와 관련된 피험자 내 선형적대비를 평가했습니다. 참고로이러한 분석의 의도는 각 데이터의 변화를 가장 잘 설명하는함수가 각 매개변수의 변화를 확률로 가장 잘 설명하는지를 결정하는 것이 아니며, 실제로 이를 과도하게 해석하는 것을 피해야 할 이유가 있습니다.혼합 모델 매개변수의 그룹 수준 패턴은 다음과 같이 왜곡할 수 있기 때문입니다.참가자 수준의 효과를 왜곡할 수 있기 때문입니다(van den Berg & Ma, 2014).오히려 우리의 목표는 확률의 모든 효과가확률 조작의 수준과 관련이 있는지 확인하는 것이었습니다.조건에 따라 선형적으로 변했습니다. 세 가지 매개변수 모두통계적으로 유의미한 선형 대조와 관련이 있었습니다: 추측 비율,F(1, 55) 43.22, p .001, p2 .44; 비타겟 오류, F(1, 55)2.57, p .007, p2 .123; 표준 편차, F(1, 55) 4.71,p .034, p2 .079, 모두 증가함에 따라 선형적으로 감소했습니다.확률. 실험과의 상호작용이 통계적으로유의성; 비표적 오류율, F(1, 55) 2.57, p .115, p2.045 및 다른 두 F 값 모두 1. 이러한 결과를 종합하면두 가지 결론을 뒷받침합니다. 필터링과 일치합니다,특징 기반 주의 목표 값의 변화는높은 확률의 목표가 성공적으로 인코딩될 가능성그리고 추측률에 대한 확률의 영향에서 알 수 있듯이, 높은 확률의 목표가 성공적으로 인코딩되고 리콜될 가능성에 영향을 미쳤습니다.확률은 비목표 오류의 가능성과 정확도에도 영향을 미쳤습니다.정확도에도 영향을 미쳤으며, 이는 필터링 외에도 특징 기반 주의력이가 항목이 메모리에 인코딩되는 방식에 영향을 미친다는 것을 시사합니다.