Multinomial Runs Tests to Detect Clustering in Constrained Free Recall
用于检测受约束自由回忆中聚集现象的多项游程检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及心理实验中的多项游程检验，未提供所列经济计量细分方向的直接依据。
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代码、数据与补充材料
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用于检测受约束自由回忆中聚集现象的多项游程检验
- 研究问题
- 当自由回忆序列包含多个类别时，如何利用类别排列检测聚集现象，并区分这种结构与随机排列？
- 方法与思路
- 作者提出基于多项数据游程数的检验，用于比较随机排列与聚集，并以受约束自由回忆实验说明应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该检验将游程分析用于需要多项分布的情境，并提供大众传播实验中的类别聚集检测示例。
- 阅读关注点
- 应核对随机性原假设如何定义、类别频数如何处理、游程数的参考分布，以及实验设计对检验适用性的影响。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明检验的具体条件、功效与数值结果，不能推断刊本变化。
原文摘要
Psychologists often want to detect category structure in subjects' free recall protocols. Although runs tests based on the binomial distribution are commonly used to detect nonrandomness within a sequence, many research situations require tests based on the multinomial distribution. We propose a test of randomness versus clustering based on the number of runs in multinomial data. We illustrate its use with data from a mass communication experiment using a constrained free recall procedure.