Análise artigo 1 - Evidências de validade iniciais da TASComp

Dados individuos grupo controle

• Foram analisadas a acurácia e o tempo médio de resposta por cada participante em cada tipo de sentença, e agrupado por cada tipo de sentença considerando a amostra total

• Neste arquivo será apresentado o passo a passo do código para leitura dos dados

  Carregando pacotes

[1] "C:/Users/carol/AppData/Local/R/win-library/4.4"
[2] "C:/Program Files/R/R-4.4.2/library"            

Selecionando o diretório

• Selecionar o diretório para “puxar” os dados da pasta

• Os arquivos do Psytoolkit são salvos separadamente, por participante - e também separados em arquivos de experimento e arquivos de eperimento

Unindo os arquivos separados em um dataframe

• Juntando os arquivos do psytookit em um mesmo dataframe

• 100 participantes saudáveis – sem comprometimento cognitivo autorrelatado

[1] 101

• Salvando data frame em um arquivo csv - corrigir pontuações erradas do script primeiramente para depois calcular os acertos no teste

• Nesse primeiro momento o tempo não será calculado, aqui estará calculada as respostas corretas
• Primeiramente carregando o banco do experimento já corrigido respostas corretas e incorretas

• Calculando a porcentagem de acertos

• acerto_bl - porcentagem de acertos por participante em cada condição

• cond_percent - porcentagem de acertos por condição

• acerto_part -porcentagem de acertos em cada participante

Arquivos

• O arquivo dados saudaveis contém todas as respostas de todos os participantes

• O arquivo final_dados já agrupa o tempo e os acertos por condição, em cada participante - assim como define a acurácia em porcentagem

Cálculo do tempo de resposta

• Não estamos calculando o tempo

Tabela - porcentagem de acertos em cada bloco e em cada participante

Gráfico ggplot

• Gráfico da porcentragem de erros por item

Gráfico

% acurácia em cada bloco

• acertos de questões por cada participante

• criando um dataframe com os acertos dos participantes em cada bloco, para que depois possa juntar com o data frame do survey criando um data para analise por bloco

• unindo o data frame dos dados sociodemografico, do survey do psytookit, com as colunas do número de acertos em cada bloco em colunas

• por último iremos colocar cada item como uma coluna diferente, evidenciando acertos e erros - para calculo do alfa e do omega de mcdonald

• agora vamos unir todos os bancos - questao - acertos e etc