मौखिक और संगीतमय अल्पकालिक स्मृति में टेम्पोरल ग्रुपिंग प्रभाव: क्या सीरियल ऑर्डर प्रतिनिधित्व डोमेन-सामान्य है? भाग 5

परिणाम

पिछले प्रयोग की तरह, विश्लेषण जेएएसपी (जेएएसपी टीम, 2018) के साथ किया गया था, जिसमें पूर्व के लिए समान डिफ़ॉल्ट मानों का उपयोग किया गया था और समान विश्लेषण योजना लागू की गई थी।

मानव सोच में योजना और स्मृति दो अत्यंत महत्वपूर्ण क्षमताएँ हैं। एक योजना किसी लक्ष्य, इच्छा या कार्य को प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किए गए चरणों की एक श्रृंखला की व्यवस्था है। मेमोरी जानकारी को समझने, बनाए रखने और पुनर्स्थापित करने की एक महत्वपूर्ण क्षमता है, और ज्ञान, अनुभव और कौशल प्राप्त करने का एक तरीका है।

योजना और स्मृति का अटूट संबंध है। हमें उन्हें प्राप्त करने में अधिक कुशल और संगठित होने के लिए अपनी योजनाओं, लक्ष्यों और कदमों को याद रखने की आवश्यकता है। इसी तरह, हमें अपनी याददाश्त को बेहतर बनाने में मदद के लिए योजना बनाने की ज़रूरत है। उदाहरण के लिए, अपनी याददाश्त में सुधार करने के लिए, कई लोग कुछ नियोजन तकनीकों का उपयोग करते हैं, जैसे मेमोरी पैलेस विधि, बार-बार व्यायाम और मेमोरी गेम।

योजना और स्मृति भी एक दूसरे को सुदृढ़ करते हैं। योजना बनाते समय, आपको पिछले अनुभवों को याद करने और व्यवस्थित करने की आवश्यकता होती है, और आपको पूरी की जाने वाली चीजों और विवरणों को भी रिकॉर्ड करने की आवश्यकता होती है। इस तरह, हम योजना की सामग्री और चरणों को बेहतर ढंग से याद रख सकते हैं। योजना को क्रियान्वित करने की प्रक्रिया में, हम योजना की सामग्री की अपनी स्मृति को समेकित और गहरा करना जारी रखते हैं, जो हमें योजना को अधिक सुचारू रूप से क्रियान्वित करने की भी अनुमति देता है।

सामान्य तौर पर, योजना और स्मृति आपस में जुड़ी हुई हैं और परस्पर मजबूत करने वाली क्षमताएं हैं, और मानव बुद्धि का मूल हैं। केवल उचित नियोजन कौशल और उच्च-स्तरीय स्मृति कौशल के माध्यम से ही हम अधिक कुशलतापूर्वक और व्यवस्थित रूप से रह सकते हैं और काम कर सकते हैं। यह देखा जा सकता है कि हमें याददाश्त में सुधार करने की आवश्यकता है, और सिस्टैंच डेजर्टिकोला याददाश्त में काफी सुधार कर सकता है, क्योंकि सिस्टैंच डेजर्टिकोला में एंटीऑक्सिडेंट, एंटी-इंफ्लेमेटरी और एंटी-एजिंग प्रभाव होते हैं, जो मस्तिष्क में ऑक्सीकरण और सूजन प्रतिक्रियाओं को कम करने में मदद कर सकते हैं, जिससे मस्तिष्क की रक्षा होती है। तंत्रिका तंत्र का स्वास्थ्य. इसके अलावा, सिस्टैंच डेजर्टिकोला तंत्रिका कोशिकाओं की वृद्धि और मरम्मत को भी बढ़ावा दे सकता है, जिससे तंत्रिका नेटवर्क की कनेक्टिविटी और कार्य में वृद्धि होती है। ये प्रभाव स्मृति, सीखने और सोचने की गति को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं, और संज्ञानात्मक शिथिलता और न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों के विकास को भी रोक सकते हैं।

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प्रत्येक प्रकार के विश्लेषण के लिए (यानी, सीरियल स्थिति वक्र, ट्रांसपोज़िशन ग्रेडिएंट्स, और प्रतिक्रिया विलंबता), ध्वन्यात्मक रूप से भिन्न और समान अक्षरों को प्रस्तुत करने वाले परीक्षणों के डेटा का अलग-अलग विश्लेषण किया गया था।

क्रमानुसार स्थिति वक्र. हमने प्रत्येक प्रतिभागी के लिए सभी असमान परीक्षणों में क्रमिक स्थिति और अस्थायी समूहन के एक फ़ंक्शन के रूप में सही रिकॉल के अनुपात की गणना की। फिर हमने क्रमिक स्थिति (1-6) और समूहीकरण स्थिति (समूहीकृत बनाम असमूहीकृत) के साथ 2 × 6 दोहराया-माप एनोवा का प्रदर्शन किया। कारक (चित्र 4 के ऊपर-बाएँ देखें)।

परिणामों से पता चला कि सबसे अच्छा मॉडल दो मुख्य प्रभावों वाला मॉडल था, जिसे 4.44 के कारक द्वारा दूसरे सर्वश्रेष्ठ, पूर्ण मॉडल की तुलना में प्राथमिकता दी गई थी (तालिका 3 में "सीरियल स्थिति वक्र" पंक्तियाँ देखें)।

इसकी पुष्टि उस प्रभाव के विश्लेषण से की गई, जिसने दो मुख्य प्रभावों के लिए निर्णायक साक्ष्य प्रदान किए (समूहन: BFIसमावेशन=1.43e14; स्थिति: BFIसमावेशन=1.43e14), अंतःक्रिया की उपस्थिति के विरुद्ध वास्तविक साक्ष्य (BFIसमावेश) =0.90).

वही विश्लेषण ध्वन्यात्मक रूप से समान अक्षरों को प्रस्तुत करने वाले परीक्षणों के डेटा के साथ किया गया था, जिससे पता चला कि सबसे अच्छा मॉडल पूर्ण मॉडल था और 1.67 के कारक द्वारा दूसरे सबसे अच्छे मॉडल से अधिक पसंद किया गया था (चित्रा 4 के शीर्ष-दाएं देखें)।

दूसरे सर्वश्रेष्ठ मॉडल की तुलना में सर्वश्रेष्ठ मॉडल को प्राथमिकता देने के अस्पष्ट साक्ष्य को देखते हुए (तालिका 4 में "सीरियल स्थितिवक्र" पंक्तियाँ देखें), हमने प्रभाव का विश्लेषण किया। परिणामों से दो मुख्य प्रभावों के पक्ष में निर्णायक साक्ष्य मिले (समूहन: BFIसमावेशन=2.70e11;स्थिति: BFIसमावेशन=6.67e13) और एक अंतःक्रिया के अस्तित्व के पक्ष में मध्यम साक्ष्य (BFIसमावेशन{{7} }.70).

ट्रांसपोज़िशन ग्रेडिएंट्स। ध्यान दें कि ट्रांसपोज़िशन त्रुटियों के विश्लेषण के लिए, हमने उन प्रतिभागियों को हटा दिया, जिन्होंने चार प्रयोगात्मक स्थितियों में से कम से कम एक में कोई त्रुटि उत्पन्न नहीं की, जिसके परिणामस्वरूप 77 प्रतिभागियों का नमूना लिया गया। प्रत्येक प्रतिभागी के लिए, हमने पूर्ण दूरी विस्थापन के एक फ़ंक्शन के रूप में त्रुटियों के अनुपात की गणना की। और सभी असमान त्रुटियों में अस्थायी समूहन।

फिर, हमने 2 × 2 × 5 बार-बार मापे गए एनोवा के साथ पूर्ण ट्रांसपोज़िशन दूरी (1-5) और कारकों के रूप में समूहीकरण की स्थिति (समूहीकृत बनाम असमूहीकृत) के साथ डेटा का विश्लेषण किया (चित्र 4 के मध्य-बाएं देखें)। परिणामों ने केवल दूरी के प्रभाव वाले सर्वश्रेष्ठ मॉडल के पक्ष में मजबूत सबूत प्रदान किए, जिसे 12.92 के कारक द्वारा दो मुख्य प्रभावों के साथ दूसरे सर्वश्रेष्ठ मॉडल पर प्राथमिकता दी गई (तालिका 3 में "ट्रांसपोज़िशन ग्रेडिएंट्स" पंक्तियाँ देखें)।

उसी विश्लेषण को ध्वन्यात्मक रूप से समान अक्षरों वाले परीक्षणों के डेटा के साथ पुन: प्रस्तुत किया गया है (चित्र 4 के मध्य-दाएं देखें)। इसने इस बात का पुख्ता सबूत दिया कि सबसे अच्छा मॉडल पूर्ण मॉडल है जिसे दूसरे सबसे अच्छे मॉडल की तुलना में प्राथमिकता दी गई थी जिसमें केवल 1.02 के कारक द्वारा दूरी का प्रभाव था (तालिका 4 में "ट्रांसपोज़िशन ग्रेडिएंट्स" पंक्तियाँ देखें)।

चूंकि परिणाम अस्पष्ट थे, इसलिए हमने उन प्रभावों का विश्लेषण किया जिसमें दूरी के प्रभाव (बीएफ समावेशन=∞) और दूरी और समूहीकरण के बीच एक अंतःक्रिया (बीएफ समावेशन=3.78) की उपस्थिति का समर्थन करने वाले निर्णायक और मध्यम साक्ष्य सामने आए। ,क्रमश।

इंटरेक्शन के लिए मध्यम समर्थन को देखते हुए, हमने एक निर्देशित बायेसियन युग्मित नमूने टी-टेस्ट (आसन्न त्रुटियां: एच 1=अनग्रुप्ड> ग्रुपेड; इंटरपोजिशन: एच 1=अनग्रुप्ड <) के साथ आसन्न ट्रांसपोजिशन और इंटरपोजिशन त्रुटियों की दर का विश्लेषण किया। समूहीकृत), जैसा कि पिछले प्रयोग में था। हमने समूहीकृत परीक्षणों में इंटरपोज़िशन त्रुटियों (बीएफ 01=12.21) में वृद्धि और आसन्न ट्रांसपोज़िशन (बीएफ 01=25.02) में कमी दोनों के खिलाफ मजबूत सबूत प्राप्त किए।

फिर, पिछले प्रयोग की तरह, हमने समूह के भीतर और समूह के बीच ट्रांसपोज़िशन त्रुटियों की दर का विश्लेषण किया, इंटरपोज़िशन त्रुटियों, समूह सीमा ट्रांसपोज़िशन और अन्य समूह ट्रांसपोज़िशन के बीच नवीनतम अंतर किया (सभी तुलनाओं में अप्रत्यक्ष बायेसियन युग्मित नमूने टी-टेस्ट शामिल थे) डिफ़ॉल्ट पूर्व)।

जैसा कि तालिका 5 में दिखाया गया है, इस बात के पुख्ता सबूत हैं कि असमान परीक्षणों में अस्थायी समूहन ने समूह के भीतर स्थानान्तरण में वृद्धि को प्रेरित किया लेकिन समूह सीमा पर वस्तुओं को शामिल करने वाले स्थानान्तरण में कमी आई। साथ ही, इंटरपोज़िशन त्रुटियों की दर और अन्य समूह ट्रांसपोज़िशन के बीच अंतर की अनुपस्थिति का समर्थन करने वाले मध्यम सबूत थे।आर

समान परीक्षणों के संबंध में, तालिका 6 में बताए गए परिणाम असमान परीक्षणों के समान पैटर्न दिखाते हैं, सिवाय इसके कि अन्य समूहों के स्थानांतरण की दर में अंतर के मजबूत सबूत थे।

प्रतिक्रिया विलंबता. प्रत्येक प्रतिभागी के लिए, हमने टेम्पोरल ग्रुपिंग और सीरियल स्थिति के एक फ़ंक्शन के रूप में असमान परीक्षणों में सही रिकॉल के लिए थीम प्रतिक्रिया विलंबता निर्धारित की। डेटा का अगला विश्लेषण 2 × 6 बार-बार मापे गए एनोवा के माध्यम से क्रमबद्ध स्थिति (1-6) और समूहीकरण की स्थिति (समूहीकृत बनाम असमूहीकृत) कारकों के साथ किया गया (चित्र 4 के नीचे बाईं ओर देखें)।

परिणामों से पूर्ण मॉडल के पक्ष में निर्णायक साक्ष्य प्राप्त हुए जिसमें दो मुख्य प्रभाव और उनकी सहभागिता शामिल है, इस मॉडल को 2.93e8 के कारक द्वारा दूसरे सर्वश्रेष्ठ मॉडल से अधिक पसंद किया जाता है (तालिका 3 देखें)।

समान विश्लेषण समान परीक्षणों के साथ किया गया है, जिससे समान परिणाम प्राप्त हुए हैं (चित्र 4 के नीचे-दाईं ओर देखें); पूरा मॉडल 2.16e6 के कारक द्वारा दूसरे सर्वश्रेष्ठ मॉडल की तुलना में सर्वश्रेष्ठ और पसंदीदा है (तालिका 4 देखें)।

बहस

प्रयोग 2 में, हमने देखा कि सामग्री की ध्वन्यात्मक समानता की परवाह किए बिना, समूहीकृत अनुक्रमों को बेहतर ढंग से याद किया गया था और असमूहीकृत अनुक्रमों की तुलना में एक स्कैलप्ड सीरियलपोज़िशन वक्र द्वारा विशेषता दी गई थी।

इसके अलावा, दूसरे समूह के पहले आइटम के लिए विलंबता शिखर के साथ प्रतिक्रिया विलंबता का विशिष्ट पैटर्न पाया गया। हालाँकि, संगीत सामग्री के साथ प्रयोग 1 में बताए गए परिणामों के अनुरूप, ध्वन्यात्मक रूप से समान और असमान दोनों परीक्षणों के लिए समूहीकृत अनुक्रमों में इंटरपोज़िशन त्रुटियों में कोई वृद्धि नहीं देखी गई।

उसी समय, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि प्रदर्शन को एक सीमा के रूप में देखा जा सकता है और ऐसे संदर्भ में, इस संभावना को बाहर करना मुश्किल है कि समूहीकृत अनुक्रमों में इंटरपोज़िशन त्रुटियों में वृद्धि की अनुपस्थिति केवल इसलिए है क्योंकि त्रुटियों की कुल संख्या बहुत कम था.

यह निर्धारित करने के लिए कि क्या इंटरपोज़िशन में वृद्धि की कमी छत के कारण है या प्रयोग 2 में प्रयुक्त 2 × 3 समूह संरचना के लिए विशिष्ट है, हमने प्रयोग 2 में प्रयुक्त प्रक्रिया की नकल करते हुए एक अतिरिक्त प्रयोग किया, लेकिन सूची के अंत में ध्यान भटकाने वाले यंत्र के साथ जिसका उद्देश्य रिकॉल को कम करना है। समान अनुक्रम संरचना रखते हुए प्रदर्शन.4

प्रयोग 3: सूची के अंत में ध्यान भटकाने वाले कार्य के साथ मौखिक आदेश को क्रमिक रूप से याद करना

इस प्रयोग का लक्ष्य यह परीक्षण करना था कि क्या प्रयोग 2 में समूहीकृत अनुक्रमों में अंतर्संबंधों में वृद्धि की अनुपस्थिति सीलिंग प्रभाव से प्रेरित त्रुटियों की बहुत कम संख्या के कारण थी या तीन द्वारा समूहीकृत 6 वस्तुओं की सूचियों के उपयोग के लिए विशिष्ट थी।

प्रक्रिया प्रयोग 2 की तरह ही थी, सिवाय इसके कि प्रत्येक सूची की प्रस्तुति के बाद एक समता निर्णय कार्य किया गया, जिसमें प्रतिभागियों से यह निर्णय लेने के लिए कहा गया कि स्क्रीन पर प्रस्तुत संख्याएँ सम या विषम थीं।

इस ध्यान भटकाने वाले कार्य का उद्देश्य स्मरण की सटीकता को कम करना था - और इसलिए आदेश देने वाली त्रुटियों की संख्या में वृद्धि करना था - जबकि प्रयोग 1 और 2 में समान समूह संरचना को बनाए रखना था।

तरीका

नमूने चुनने की प्रक्रिया। COVID-19 महामारी की स्थिति के कारण, प्रयोग पूरी तरह से ऑनलाइन आयोजित किया गया था। प्रयोग 2 की तरह, नमूना डिज़ाइन का उद्देश्य हमारे प्रतिभागी पूल से अधिक से अधिक छात्रों और गैर-छात्रों को अध्ययन में भाग लेने देना था।प्रतिभागी। प्रयोग को UniDistanceSuisse के मनोविज्ञान संकाय की नैतिक समिति द्वारा अनुमोदित किया गया था।

प्रतिभागियों को यूनीडिस्टेंस सुइस प्रतिभागी पूल के माध्यम से भर्ती किया गया था, जो मुख्य रूप से जर्मन-भाषी मनोविज्ञान के छात्रों और प्रयोगों में भाग लेने में रुचि रखने वाले जर्मन-भाषी गैर-छात्रों से बना है। छात्रों को उनकी भागीदारी के लिए आंशिक पाठ्यक्रम क्रेडिट प्राप्त हुआ और गैर-छात्रों ने स्वेच्छा से प्रयोग में भाग लिया।

कुल 79 प्रतिभागियों ने ऑनलाइन प्रयोग पूरा किया। बहिष्करण मानदंडों को पूरा करने वाले 14 प्रतिभागियों को बाहर करने के बाद, अंतिम नमूने में 55 प्रतिभागी शामिल थे (लिंग: 47 महिलाएं और 8 पुरुष; आयु वर्ष में: एम =35 .83, एसडी =9 .43)। बहिष्करण मानदंड। हमने किसी भी सीखने या तंत्रिका संबंधी विकार वाले प्रतिभागियों के साथ-साथ उन प्रतिभागियों को भी बाहर रखा जो जर्मन भाषा में पारंगत नहीं थे।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे सक्रिय रूप से कार्य कर रहे थे, प्रतिभागियों को सूची के अंत में ध्यान भटकाने वाले कार्य में उनके प्रदर्शन के आधार पर विश्लेषण से बाहर रखा गया था। इसलिए, सूची के अंत में व्याकुलता कार्य में 60% से कम सटीकता वाले किसी भी प्रतिभागी को विश्लेषण से बाहर रखा गया था।उत्तेजना। उत्तेजनाएँ प्रयोग 2 के समान ही थीं लेकिन दो उल्लेखनीय अपवादों के साथ।

सबसे पहले, सूची के अंत में ध्यान भटकाने वाले कार्य को जोड़ने के कारण, परीक्षण की अवधि प्रयोग 2 की तुलना में बढ़ गई थी। इसलिए, कार्य को प्रयोग 2 के समान अवधि तक रखने के लिए, प्रस्तुत सूचियों की कुल संख्या प्रतिभागी 102 थे (25% ध्वन्यात्मक रूप से समान और असमूहीकृत, 25% ध्वन्यात्मक रूप से समान और समूहीकृत, 25% ध्वन्यात्मक रूप से भिन्न और असमूहीकृत, और 25% ध्वन्यात्मक रूप से भिन्न और समूहीकृत)। दूसरा, क्योंकि प्रतिभागी जर्मन भाषी थे, ध्वन्यात्मक रूप से भिन्न अक्षरों में V, Y, X, Z, J, और Q शामिल थे, और ध्वन्यात्मक रूप से समान अक्षरों में B, C, D, G, P, और T शामिल थे।

प्रक्रिया। प्रक्रिया प्रयोग 2 के समान ही थी, सूची के अंत में ध्यान भटकाने वाले को जोड़ने के अलावा। अंतिम आइटम प्रस्तुत किए जाने के बाद, 1,{4}}ms के लिए एक खाली स्क्रीन प्रस्तुत की गई, उसके बाद स्क्रीन के केंद्र में आठ अंक प्रस्तुत किए गए (700ms चालू और 200ms बंद)।

प्रतिभागियों को निर्देश दिया गया था कि जब प्रस्तुत अंक सम हो तो जितनी जल्दी हो सके एस कुंजी दबाएं और जब स्क्रीन पर प्रस्तुत अंक विषम हो तो एल दबाएं। उन्हें सूचित किया गया था कि वे संख्याओं की प्रस्तुति के साथ-साथ खाली स्क्रीन के दौरान भी कुंजी दबा सकते हैं। प्रत्येक संख्या प्रस्तुत करने के बाद। संख्याओं को प्रतिस्थापन के साथ यादृच्छिक रूप से चुना गया था।

अंतिम-सूची ध्यान भटकाने के बाद, रिकॉल प्रक्रिया प्रयोग 2 में वर्णित अनुसार आगे बढ़ी। प्रशिक्षण सत्र के दौरान, प्रतिभागियों को प्रत्येक परीक्षण के बाद सही ढंग से वापस बुलाए गए अक्षरों की संख्या और सही समता निर्णयों की संख्या के संबंध में फीडबैक प्राप्त हुआ।

प्रायोगिक परीक्षणों के दौरान कोई प्रतिक्रिया नहीं दी गई थी। कार्य को lab.js, एक मुफ़्त और ओपन-सोर्स ऑनलाइन अध्ययन बिल्डर (हेनिंगर एट अल।, 2019) के साथ प्रोग्राम किया गया था, और PHP के साथ एक संरक्षित सर्वर पर कार्यान्वित किया गया था। प्रतिभागियों ने एक कस्टम यूआरएल के साथ प्रयोग तक पहुंच बनाई।

परिकल्पना

प्रयोग 1 और 2 के डेटा इस दृष्टिकोण का समर्थन करते हैं कि अस्थायी समूहन का संगीत और मौखिक एसटीएम पर समान प्रभाव पड़ता है। यह उल्लेखनीय है कि दोनों डोमेन में देखा गया पैटर्न इंगित करता है कि तीन में समूहित 6 वस्तुओं की सूचियों के लिए, इंटरपोज़िशन त्रुटियों में कोई वृद्धि नहीं हुई है, जो कि सीरियल ऑर्डर मॉडल से भविष्यवाणी की जाएगी, जो एसटीएम में अस्थायी समूहीकरण प्रभावों के लिए सबसे अच्छा खाता है (उदाहरण के लिए देखें) , ब्राउन एट अल., 2000; बर्गेस एंड हिच,1999; हार्टले एट अल., 2016; हेंसन, 1998)।

साथ ही, प्रयोग 2 में रिकॉल सटीकता में अधिकतम प्रभाव की उपस्थिति वर्बलडोमेन के लिए इस व्याख्या को सीमित करती है। सूची के अंत में ध्यान भटकाने वाले को जोड़कर, इस प्रयोग का उद्देश्य प्रयोग 2 के डेटा की पुष्टि करना है, अर्थात् तीन में समूहीकृत 6 वस्तुओं की मौखिक सूचियों से इंटरपोज़िशन त्रुटियों में वृद्धि नहीं होती है, जैसा कि संगीत सामग्री के साथ प्रयोग 1 में भी देखा गया था।

दूसरे शब्दों में, इस प्रयोग का उद्देश्य यह परीक्षण करना था कि क्या मौखिक और संगीतमय एसटीएम सामान्य आदेश तंत्र द्वारा समर्थित हैं। प्रयोग का उद्देश्य यह सत्यापित करना भी था कि समूहीकृत सूचियों को याद करने में बढ़ी हुई अंतःस्थापन त्रुटियों का अवलोकन अधिक समूहों (उदाहरण के लिए, 3 × 3 समूह संरचना) के साथ लंबे अनुक्रमों और/या अनुक्रमों की विशेषता है।

यदि यह परिकल्पना सही है, तो हम इंटरपोज़िशन त्रुटियों में वृद्धि को छोड़कर, सामान्य अस्थायी समूहन प्रभावों को देखने की उम्मीद करेंगे। जैसा कि प्रयोग 2 में था, ध्वन्यात्मक समानता प्रभाव और अन्य कारकों के साथ इसकी अंतःक्रिया के संबंध में कोई विशेष भविष्यवाणी नहीं थी, सिवाय इसके कि ध्वन्यात्मक रूप से समान अनुक्रमों के लिए स्मरण सटीकता बदतर होनी चाहिए।

एक अनुस्मारक के रूप में, इस हेरफेर को संगीत सामग्री के साथ निकटता से तुलना करने के लिए पेश किया गया था जिसके लिए एक अंतर्निहित टोनल निकटता प्रभाव है (विलियमसन एट अल।, 2010)।

परिणाम

पिछले प्रयोग की तरह, डेटा का विश्लेषण जेएएसपी (संस्करण 0.14, जेएएसपी टीम, 2018) का उपयोग करके पूर्व के लिए समान डिफ़ॉल्ट मानों के साथ और समान विश्लेषण योजना को लागू करके किया गया था। प्रत्येक विश्लेषण के लिए (यानी, सीरियल स्थिति वक्र, ट्रांसपोज़िशन ग्रेडिएंट्स, और प्रतिक्रिया विलंबता), ध्वन्यात्मक रूप से भिन्न और समान अक्षरों को प्रस्तुत करने वाले परीक्षणों के डेटा का अलग से विश्लेषण किया गया है।

क्रमानुसार स्थिति वक्र. हमने ध्वन्यात्मक रूप से भिन्न परीक्षणों के लिए पहले क्रमबद्ध स्थिति और अस्थायी समूहन के एक फ़ंक्शन के रूप में प्रत्येक प्रतिभागी के लिए सही रिकॉल के अनुपात की गणना की। फिर डेटा को क्रमिक स्थिति (1-6) और समूहीकरण की स्थिति (समूहीकृत बनाम असमूहीकृत) कारकों (चित्र 5 के शीर्ष-बाएं देखें) के साथ 2 × 6 बार-बार मापे गए एनोवा में प्रस्तुत किया गया।

परिणामों से पता चला कि सबसे अच्छा मॉडल केवल दो मुख्य प्रभावों वाला मॉडल था, जिसे 32.76 के कारक द्वारा दूसरे सर्वश्रेष्ठ मॉडल (पूर्ण मॉडल) से अधिक पसंद किया गया। यह परिणाम रिकॉल सटीकता और क्रमबद्ध स्थिति पर समूहीकरण के प्रभाव के पक्ष में मजबूत सबूत का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन दो कारकों के बीच कोई बातचीत नहीं है (तालिका 7 में "क्रमिक स्थिति वक्र" पंक्तियां देखें)।

ध्वन्यात्मक रूप से समान अक्षरों वाले परीक्षणों के डेटा के साथ एक ही विश्लेषण किया गया था, जिससे ध्वन्यात्मक रूप से भिन्न अक्षरों के लिए डेटा का एक ही पैटर्न सामने आया, जिसमें सबसे अच्छा मॉडल दो मुख्य प्रभावों वाला मॉडल था, जिसे 68.68 के कारक द्वारा पूर्ण मॉडल के लिए प्राथमिकता दी गई थी। (चित्र 5 के ऊपर दाईं ओर और तालिका 8 में "क्रमिक स्थिति वक्र" पंक्तियाँ देखें)।

ट्रांसपोज़िशन ग्रेडिएंट्स। ट्रांसपोज़िशन त्रुटियों के सांख्यिकीय विश्लेषण से पहले, जिन प्रतिभागियों ने चार प्रयोगात्मक स्थितियों में से कम से कम एक में कोई ऑर्डर त्रुटि उत्पन्न नहीं की थी, उन्हें हटा दिया गया था। इन प्रतिभागियों को हटाने के बाद, अंततः 51 प्रतिभागियों के नमूने पर ट्रांसपोज़िशन त्रुटि विश्लेषण आयोजित किया गया।

हमने प्रत्येक प्रतिभागी के लिए ध्वन्यात्मक रूप से समान स्थिति में सभी ऑर्डर त्रुटियों के बीच, पूर्ण दूरी बदलाव और अस्थायी समूहन के एक फ़ंक्शन के रूप में त्रुटियों के अनुपात की गणना की। फिर हमने 2 × 5 बार-बार मापे गए एनोवा के साथ पूर्ण ट्रांसपोज़िशन दूरी (1-5) और कारकों के रूप में समूहीकरण की स्थिति (समूहीकृत बनाम असमूहीकृत) के साथ डेटा का विश्लेषण किया (चित्र 5 के मध्य-बाएं देखें)।

परिणामों ने सर्वोत्तम मॉडल के रूप में केवल दूरी प्रभाव वाले मॉडल के पक्ष में मजबूत सबूत प्रदान किए, जिसे 10.56 के कारक द्वारा दोनों मुख्य प्रभावों के साथ दूसरे सर्वश्रेष्ठ मॉडल के लिए प्राथमिकता दी गई (तालिका 7 में "ट्रांसपोज़िशन ग्रेडिएंट्स" पंक्तियाँ देखें)। वही विश्लेषण ध्वन्यात्मक रूप से समान अक्षरों वाले परीक्षणों के डेटा पर दोहराया गया था, जिससे ध्वन्यात्मक रूप से भिन्न अक्षरों (चित्र 5 के मध्य-दाएं) के साथ प्राप्त परिणामों के समान परिणाम प्राप्त हुए।

परिणामों ने इस बात के पुख्ता सबूत दिए कि सबसे अच्छा मॉडल वह था जिसमें केवल दूरी का मुख्य प्रभाव था, 10.56 के कारक द्वारा दोनों मुख्य प्रभावों वाले दूसरे सबसे अच्छे मॉडल को प्राथमिकता दी गई (तालिका 8 में "ट्रांसपोजिशनग्रेडिएंट्स" पंक्तियाँ देखें)।

पिछले प्रयोगों की तरह, हमने समूह के भीतर बनाम समूह के बीच ट्रांसपोज़िशन त्रुटियों की दर का भी विश्लेषण किया। बाद के लिए, हमने इंटरपोज़िशन त्रुटियों, समूह सीमाओं पर ट्रांसपोज़िशन और अन्य समूह ट्रांसपोज़िशन के बीच अंतर किया (सभी तुलनाओं में अप्रत्यक्ष बायेसियन युग्मित नमूने टी-टेस्ट शामिल हैं) डिफॉल्टप्रियर जैसा कि जेएएसपी में दिया गया है)।

जैसा कि तालिका 9 में दिखाया गया है, ध्वन्यात्मक रूप से भिन्न सूचियों ने विभिन्न प्रकार की ट्रांसपोज़िशन त्रुटियों से संबंधित दो समूहों की स्थितियों के बीच अंतर की अनुपस्थिति के लिए समग्र मध्यम साक्ष्य दिखाए। ध्वन्यात्मक रूप से समान सूचियों (तालिका 10 देखें) के संबंध में, हमने समूह सीमा पर ट्रांसपोज़िशन में कमी के निर्णायक साक्ष्य प्राप्त किए और समूहीकृत अनुक्रमों में इंटरपोज़िशन त्रुटियों में वृद्धि की अनुपस्थिति के लिए मध्यम साक्ष्य प्राप्त किए।

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