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客觀的密集的動態評估,如生態的評估(EMA),正越來越多地用於捕捉自然patient-reported結果。EMA設計特性(例如,研究持續時間,提示頻率)研究之間的差異很大,但不知道是否這樣設計決策影響潛在受試者願意參與的一項研究。我們假定,意圖將更高的參與研究設計得像現在這樣繁瑣,應該有更高的獎勵(例如,補償)。
設計這個實驗研究了如果四EMA研究設計特性(學習時間,提示頻率,提示長度、補償)影響的意圖參與一個假想的EMA研究和參與評估(如參與努力)。參與者被隨機分配到條件(反映出完全交叉設計的四個特點,每個都有兩個水平)。每個條件提出了一個裝飾圖案描述一項研究(每一個獨一無二的結合設計特性),要求他們報告參與和學習評價的可能性。
參與者一個便利樣本的參與者(n = 600;46%的女性,米= 40.39)歲招募使用在線服務。
主要和次要結果的措施主要結果願意參與(沒有/是的)和報道參與可能性(0 - 100量表)。二次結果包括評估的興趣,享受,努力,如果科學研究作出了寶貴的貢獻。
結果我們檢查了主要影響和雙向交互參與的可能性,在研究設計的特性。總的來說,報道願意參與和參與可能性很高(89%,米分別為= 83.90)。縮短學習時間,更少的提示,更短的提示和更高的薪酬增加參與的意願和引起更高的參與可能性(每增加-8% ~ 6%)。結果表明更密集的研究被判斷為不太有趣的和愉快的,和需要更多的努力。
結論假設一般都支持。設計特性影響行為意圖參與,和評估,EMA的研究。對參與者招募和generalisability,剩下的研究問題,進行了討論。
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本研究的優點和局限性
提供更強的因果關係的證據,我們測試的影響生態的評估(EMA)設計使用一個實驗操作中,參與者被隨機分配到1的16個可能的研究設計小插曲(即一個完全交叉2×2×2×2的階乘設計)。
檢查四個通常改變EMA研究設計特性(持續時間的研究參與,每天EMA提示的頻率,估計的時間長度來完成每項研究提示,和補償),提供廣泛的信息,EMA可能影響參與研究設計特性。
從亞馬遜的土耳其機器人參與者招募;數據的generalisability MTurk方便樣本與基於人群的樣本相比仍不清楚。
介紹
生態的評估(EMA)是一種評估的技術動態生理,心理和行為過程發生在真正的時間和在自然環境中。1 - 3EMA正越來越多地被使用在臨床和醫學領域獲得病人報告結果在日常生活中。因為參與EMA研究提供多個評估在一個特定的時間(例如,為3天,每天六促使反應通常智能手機或移動設備上),因為他們對他們的正常活動,EMA的數據研究特別適合研究複雜的時間過程,也有較高的生態效度的好處和減少回憶偏倚。2雖然可能很有價值的,EMA研究通常與相對較高的參與者負擔,至少與管理調查問卷相比單個時間點。因此,有人擔心自己挑選的偏見EMA研究可能高,雖然幾乎沒有實證支持這個論點,它的大小,或者研究設計的因素可能會影響自己挑選的偏見。4
到目前為止,我們知之甚少的特點教育津貼的一項研究可能與參與意願和可接受性,這些研究或設計特性如何影響自己挑選參與負擔(如相關)。5 - 8肯定是有曆史證據一致認為,需要更大的努力或負擔研究參與有關不願意參與和/或低吸收的研究,賣地但我們不知道任何工作直接檢查這個EMA研究(盡管一些研究已經檢查了參與者之間的關聯負擔或研究設計與研究的依從性,3 14我們感興趣的因素,預測研究吸收而非合規登記一次)。15EMA有幾個特征研究,可能會影響參與者負擔特別的長度(EMA的天數)的一項研究中,抽樣的頻率/強度(每天的“嗶嗶聲”),和所需的時間來完成每個瞬間的報告。這些特性的潛在影響參與率也可能抵消/平衡在一定程度上被其他因素(例如,數量的補償,感知價值的研究)。16的確,跨學科研究人員指出缺乏文學研究有不同的設計要求使用移動和動態特性研究技術影響參與者的潛在接受和願意有意義地參與研究的需求。17-23
超出了簡單的期望,更要求協議很可能會降低吸收,目前尚不清楚具體EMA設計因素事實上影響有人參與的可能性如果它們如何影響計劃的參與。例如,我們不知道潛在的參與者更敏感的長度的研究,提示他們的數量將經曆每一天,或那些中斷發生時的長度。沒有這樣的信息,很難優化EMA的設計研究;例如,更能接受較短更頻繁的評估或長期研究更少和更簡短的評估(即使這些許多可能的組合中一些設計特點)?
理解的主要障礙因素影響參與者選擇性EMA研究是高成本與每個EMA關聯研究,使它禁止以實驗的方式係統地研究這些因素(即不可行運行複雜的階乘EMA設計有足夠的樣本大小)。我們試圖提供一些信息設計特點與設計上的一些變化(而不是,例如,進行更徹底的一維參數操作,如抽樣密度或補償)。因此,我們實現一個裝飾圖案的方法作為實驗研究的具有成本效益的戰略目標來確定幾個常見的調整研究設計因素與吸收(即願意參與一項研究)他們提供數據需要優化設計決策應用EMA在規劃階段的研究。我們設計基於之前的研究工作,研究了影響利率的因素參與調查研究24;在這個工作中,片段描述假設的研究給出了每個參與者的細節,緊隨其後的是參與研究的可能性問題。
本研究和假設
的主要目標(目標1)本研究調查的程度四個EMA設計特性(EMA提示,研究持續時間、頻率估計的時間完成每項研究提示,和補償)影響參與者的參與一個EMA的可能性研究。因為我們也尋求理解矛盾/確定性意圖參與,我們檢查兩個參與成果:(1)是的/不變量,以下稱為“參與的意願”,其中包括一個簡單的二進製判斷參與;和(2)可能的參與者認為這是他們將如何參與這項研究,以下稱為“參與可能性”。後者廣泛措施是基於行為科學的理論框架(例如,計劃行為理論)25認為反映的程度確定潛在參與者會參與(理解,這樣的判斷是不完全準確的關於未來的行為)。,參與者可能表明他們將參與努力以後他們知道他們會原諒自己,而且參與的可能性變量可能捕捉一些這方麵的不確定性。關於研究設計特性,我們提出這些研究參與者負擔較低的短時間(天)減少,提示在每個研究較少,提示較短的長度(即需要更少的時間完成一個提示)和/或更高的薪酬將與更願意參與和參與的可能性更高。
我們也有幾個次要的研究目標。第一,因為有可能是某些研究設計特性可能相互作用影響參與的可能性(例如,短研究提示可能有更強的影響參與可能性時,伴隨著每天少的提示),我們檢查了雙向相互作用在探索性的基礎上研究設計變量(目標2)。此外,我們探討評估潛在的參與;即在多大程度上參與研究認為有趣的,愉快的,需要努力的,或者對科學做出貢獻。我們檢查如果研究設計特性與參與評估(目標2 b),如果參與評估與參與意願和參與的可能性(目標2 c),如果研究設計功能和參與評估預測互動參與的可能性(目標2 d)。
方法
招聘和研究設計
除了參與研究,不適宜患者或公眾參與設計、行為,或本研究報告。參與者參與了這個在線實驗研究通過亞馬遜土耳其機器人(即MTurk),一個眾包網站允許參與者在網上找到了研究的機會。所需的樣本量(n = 600表示在MTurk並支付所有參與者的補償是直接上載到亞馬遜。賠償本研究10美元/參與者;這項研究花了大約10分鍾才能完成。參與者的調查數據驗證了訓練有素的研究助理,確保數據質量,和成功的研究表明完成MTurk驗證數據。自動驗證後,亞馬遜和安全地轉移補償參與者根據他們的首選付款方式。入選標準是(1)是一個目前居住在美國,(2)是18歲以上,(3)英語的流利程度和(4)是一個“大師資格”MTurk工人在亞馬遜(指定由亞馬遜反映了參與者的前完成大量的在線任務異常高性能和可靠性評級前MTurk任務)。
MTurk工人能夠看到這項研究描述(即研究的簡要說明,估計時間的調查,和賠償金額)在MTurk列表中其他研究他們有資格獲得機會。那些直接的興趣選擇研究的專用超鏈接到網絡調查由一個安全Qualtrics帳戶。篩選後的包容、合格的參與者提供知情同意和提出了寫一個簡短的介紹。參與者被告知,在調查一個假設的研究將被描述,和他們應該想象會是什麼感覺參與這項研究。參與者完成了人口問卷之後,他們會自動隨機(通過Qualtrics) 1的16個可能的研究設計小插曲(即一個完全交叉2×2×2×2的階乘設計)。每個小插圖包括一個簡短的段落描述假設EMA研究典型場景和參與需求在許多EMA的研究。其中包括四個不同的研究設計特點:研究期間參與(後來被稱為“研究過程”,條件參與3天或21天);EMA每天提示的頻率(後來被稱為“提示頻率”,條件是每天每天3提示或9提示);估計的時間完成每項研究提示(後來被稱為“提示長度”,條件是1分鍾或每提示4 - 5分鍾);和補償(條件是50美元或150美元)。 All chosen study design features are well within the range of typical features for EMA studies (eg, most EMA studies have between 3 and 9 prompts per day).
病人和公眾參與
沒有直接病人參與這項工作。未來的工作,尤其是檢查EMA設計特點與研究協會吸收特定臨床人群將受益於病人顧問。
措施
參與
閱讀後隨機分配假設EMA裝飾圖案及其相關的需求,研究參與者被要求評估他們是否願意參與這項研究(yes / no)和參與的可能性(例如,如果你是提供參與這項研究,你可能認為這是你會參與,額定0肯定不會參加-100年“肯定會參與”)。對於後者,按比例增減的起始值是0;我們檢查了反應和觀察周圍沒有集群初始默認值。
評估
參與評估是基於計劃行為理論的原則(“)25假定,認為行為意圖的影響的態度(如初始評估的研究及其需求)和指示性(盡管不完美)的實際參與目標行為的可能性(例如,自選實際參與這項研究)。雖然我們不測試原則“,“是用來識別態度/評估(1)可能是研究設計的影響因素,和(2)影響意圖參與。參與者被要求評價與評估相關的四個方麵的研究:如何做有趣的參與這項研究,如何做令人愉快的參與這項研究,多少努力參與要求,參與研究有助於科學。這些參與評估使用視覺模擬測量滑塊規模從“不”(0)“非常”(10),開始默認為0。數值是隱藏的參與者(即參與者可以看到‘不’而不是‘0’值)。我們再次檢查了反應和觀察周圍沒有集群的起始值。
粗心的響應者,注意檢查
一個粗心的應答問題(即一樣的船是什麼詞?正確答案:船)被要求確保參與者沒有隨機響應問題。此外,總共有四個注意檢查的問題問,每個研究相應的參數(例如,參與本研究需要多少天?)提供信息是否充分參與者參加了提出研究設計特性。
分析計劃
給定的樣本大小為600,三方和四通交互將統計動力不足(如少於40人參加的每個細胞在分析四交互)。因此,我們選擇不進行三方和四通交互測試,關注主要影響和雙向交互,因為這些將提供堅實的證據通過利用權力在細胞(大約300名參與者每個細胞為主要影響和150名參與者每個細胞雙向交互)檢查意圖參與設計特性的影響。權力回歸(即使用參與可能性作為連續變量)因此充足(0.80)檢測小主要影響(d中小雙向交互(= 0.23)和d= 0.32)。統計力量對我們兩個的結果,尤其是考慮到傾斜的響應(即權重0.89)對“是”反應,大幅降低;因此,我們隻研究了主要影響這個變量即使是雙向交互將統計動力不足。
數據清洗和造型進行SAS V.9.4。如前所述,1本研究的目的是檢查是否參與研究設計特性影響。所有四個研究設計的特征是作為獨立變量進入回歸模型同時輸入(例如,在一個完整的階乘模型)。檢查願意參與,相對風險率模型穩健標準誤差(使用PROC GENMOD)指定檢查是否每個研究設計參數(頻率更高的長度,研究提示,提示長度,和更低的補償,被指定為指示物)預測願意參與(虛擬編碼:0 =不,1 = yes),(考慮到分布嚴重誇大了參與者表示他們會參與,我們使用泊鬆分布,而不是一個二項分布在所有使用風險比率分析這些產生更少的偏見的結果。)多元回歸(使用PROC GLM)指定檢查如果研究設計特性預測參與評級(0 - 100)可能性。評估sub-aim(目標2)研究設計是否特性預測可能性參與互動,雙向互動都添加到這個多元回歸模型。重要的是,因為這是一個次要sub-aim,結果部分首先強調目標1的結果,而不是高階顯著的交互作用。為了解決目標2 b,所有四個參與評估同時進入相對風險和多元回歸模型檢驗評估是否影響參與。最後,多個回歸是用來檢查如果研究設計特性預測評估(2 c目標),以及是否研究設計和評估預測互動參與可能性(目標2 d)。所有關聯效應大小計算; the risk ratio was used as an indicator of effect size for relative risk models and partial eta squared was used as an effect size for multiple regression models. Effect sizes for partial eta-squared are 0.01 for small effects, 0.06 for medium effects, and 0.14 for large effects.
結果
初步分析
兩個參與者(0.33%)沒有完成調查;從分析他們的數據被刪除。除了一個參與者回答正確粗心的應答器的問題,大多數參與者(87%)回答大多數(即三個或四個四)注意檢查正確的問題。最後,雖然讀書的時間片段不同,參與者平均花費68年代讀研究的裝飾圖案(SD= 76.03,1.42 - -839.41)(結果從目標1進行了使用所有這些隨機;這些發現舉行,成為略強當那些粗心的回答者回答項不正確,那些回答兩個或更少的注意檢查正確,與最低的5%的閱讀時間從分析)。代謝途徑給出了描述性統計表1。
目標1:主要參與研究設計意圖的影響
我們的主要結果感興趣的是兩個變量捕獲報道有意參與這項研究。在所有條件下,89%的參與者表示“是的”(而不是“不”)他們願意參與;估計參與的可能性(%)也高(米= 83.90;SD= 24.92)。正如預期的那樣,願意參與的這兩個反應明顯與持續參與可能性(rpb= 0.81),這表明那些願意參與可能性較低的參與(米= 25.59,SD= 20.59)和那些願意參與參與可能性較高(米= 90.86,SD= 13.80)。參與反應的十六個條件是可用的表2。
所有主要研究設計對參與意願的影響是重要的在預期的方向圖1)。縮短研究時間與更大的參與意願(RR =1.07,SE =0.03,p = 0.016,可信區間1.01 - 1.13)。研究持續時間短的條件下,92%選擇是的他們願意參與,而在更長的學習時間條件86%選擇是的他們願意參與。低提示頻率會導致更多的參與意願(RR =1.09,SE =0.03,p = 0.004,可信區間1.03 - 1.15)。提示低頻率的條件下,93%選擇是的他們願意參與,而在高提示頻率狀態86%選擇是的他們願意參與。提示短長度與更大的參與意願(RR =1.07,SE =0.03,p = 0.013,可信區間1.02 - 1.13)。提示短長度的條件下,92%選擇是的他們願意參與,而在較長的提示條件下86%選擇是的他們願意參與。更高的賠償會導致更多的參與意願(RR= 1.08,SECI = 0.03, p = 0.005, 1.02, 1.15)。更高的補償條件,93%的人選擇是的他們願意參與,而在較低的補償條件86%選擇是的他們願意參與。模型中整體而言,11%的方差解釋了願意參與四個研究設計特征主要影響。
參與研究設計因素。
所有主要影響參與可能性的預期方向(見圖1),展示溫和但統計上顯著的影響。研究持續時間(b=−7.82,SEη= 1.97,p < 0.001p2= 0.026),提示頻率(b=−8.07,SEη= 1.97,p < 0.001p2= 0.028),提示長度(b=−6.78,SEη= 1.97,p = 0.001p2= 0.020)和補償(b= 6.88,SEη= 1.97,p = 0.001p2= 0.021)顯著預測參與這樣的可能性減少繁重的和更高的補償條件評價他們的參與可能高於更繁重的和更低的補償條件。
目標2:研究設計之間的相互作用特性
在探索的基礎上,我們檢查了所有可能對參與研究之間的雙向交互功能的影響(見可能性圖2)。有兩個小但統計上顯著的雙向交互:研究持續時間與提示長度(b=−9.63,SEη= 3.89,p = 0.014p2= 0.010),這樣那些在這兩個研究持續時間越長和較長的提示條件報告的最低估計參與可能性比在其他的條件。提示頻率同樣與提示長度(b=−7.66,SEη= 3.88,p = 0.049p2= 0.001),這樣,那些在更頻繁和更長的提示條件報告的最低估計參與可能性比在其他的條件。整個模型包括主效應和雙向交互,隻有非常最小方差解釋增加(略多於11%)在模型隻有主要的影響。
雙向預測研究設計交互參與的可能性。
目標2 b:主要研究設計特性對參與評估的影響
結果之間的關聯研究設計特性和參與評估所示表3。當檢查如何有趣的參與研究,隻提示頻率預測參與者的評級。更少的提示條件期望參與更有趣(米= 7.23)比那些更頻繁的提示條件(米= 6.67)。當檢查如何愉快的參與研究,研究時間和提示頻率預測參與者的評級。短的研究條件評價預期參與更愉快的(米= 6.08)比研究條件(時間越長米= 5.54),和更少的提示條件評價預期參與更愉快的(米= 6.25)比更頻繁的提示條件(米= 5.36)。當檢查如何努力參與這項研究,研究持續時間,提示頻率,提示長度都是參與者的評估預測。短的研究條件下額定要求更少的努力(米= 5.50)比研究條件(時間越長米= 6.70)。更少的提示條件評價這項研究需要更少的努力(米= 5.80)比更頻繁的提示條件(米= 6.40)。短提示條件評價的研究需要更少的努力(米= 5.60)比在更長的提示條件(米= 6.60)。沒有一個研究設計特性有顯著相關的評級有多大程度的參與將為科學作出貢獻。最後,所有參與評估彼此呈正相關(表4)。雙變量之間的相關性參與評估和參與可能性所示表4。
目標2 c:主要參與參與評估對意圖的影響
接下來,我們檢查是否參與評估預測願意參與和參與(見可能性表5)。鑒於高修正之間利益和享受,我們還結合這些占潛在的多重共線性。的測量結果大致符合的結果表5。有顯著積極評估之間的聯係感興趣的願意參與和享受;那些表示參與更有趣或愉快更有可能表明他們會參與。有努力和參與意願之間顯著負相關;那些表示參與更努力更不可能表明他們會參與。最後,那些表示研究將是更有趣的,愉快的,做出更大的貢獻,科學報道可能性更大的參與;那些表示參與將需要更多的努力報道低參與的可能性。
目標2 d:研究設計之間的相互作用特性和參與評估
最後,我們探討了十六個每個研究設計參數之間的雙向交互(例如,研究持續時間,提示頻率,提示長度,和補償)與每個參與期望(即學習興趣、樂趣、努力和貢獻科學)回歸預測參與的可能性。16個可能的交互,8交互作用是顯著的,這顯示了類似的模式協會(簡單斜坡上重要的交互所示表6;看到圖3)。結果表明,研究持續時間與興趣(b= 2.94,SEη= 0.63,p < 0.0001p2= 0.036),享受(b= 2.49,SEη= 0.62,p < 0.0001p2= 0.027),對科學的貢獻b= 4.32,SEη= 0.85,p < 0.0001p2= 0.042)。更有利的參與評估與參與的可能性更高,這個協會是強在更長的學習時間。提示頻率與利息(b= 2.35,SEη= 0.63,p = 0.0002p2= 0.023)和享受(b= 3.05,SEη= 0.62,p < 0.0001p2= 0.040)。更有利的參與評估與參與的可能性更高,這個協會是更強的狀況更頻繁的提示。提示長度與利益互動(b= 1.81,SEη= 0.64,p = 0.0049p2= 0.014),享受(b= 2.24,SEη= 0.62,p = 0.0003p2= 0.022),對科學的貢獻b= 2.43,SEη= 0.87,p = 0.0052p2= 0.013)。更優惠的可能性參與評估與更高的參與,這在更長的長度提示條件上更為明顯。沒有明顯的交互與補償研究或評估的努力。
代表簡單斜坡之間的雙向交互研究的設計特點和參與評估預測估計參與的可能性。
討論
本研究的首要目的是實驗操作假設的研究設計特性的EMA研究檢查如果學習時間,頻率,提示長度和補償影響參與意願和參與使用設計特性普遍EMA可能性的研究。我們使用兩種不同的結果:參與參與的意願,表示參與者的初始是/否響應研究,參與的可能性,在參與者認為他們認為他們會在多大程度上參與(可能反映在他們最初是的/不決定任何不確定性)。這是為了模仿的早期過程參與者招募到patient-reported研究結果(例如,基於拓展關於潛在的研究)。普遍反映的觀點對參與的認知負擔影響參與意願,6 29我們的假設是,縮短研究時間,每天少的提示,提示短(以分鍾來完成),和更高的薪酬與更願意參與和參與的可能性更高。這些假設都是支持的。此外,研究設計之間的交互因素的重要性促使指示長度:不再提示長度加上再研究持續時間或更頻繁的提示尤其可能參與評級的可能性較低。在一起,從目前的研究結果提供的證據概念;研究設計特征一直被認為是與意圖參與。這些結果符合這個前提,表明研究設計特性可能影響參與者的動機和表示願意招收EMA研究。
在目前的研究中,大多數參與者(89%)表示,他們願意參與假設EMA的研究。然而,實際研究招生可能會低得多。例如,其他的研究也發現,最初報道的意願(正如我們在這項研究中使用)參與EMA研究非常高(例如,66% - -83%的邀請參與者提供願意參與的跡象),但是實際研究招生是大幅降低(從16%到45%不等)。30.這裏給出的結果表明,研究設計特性有一個溫和但重要的影響意圖參與,但這個設計還沒有提供證據,是否影響到什麼程度,這些實際報名學習。說,一致的證據表明參與者負擔和參與者的獎勵(如補償)影響自我選擇的研究,31日32研究合規,到三十五研究摩擦,36似乎可信的研究設計功能應該在實際研究招生展覽效果。基於這些研究結果,它將用於未來的研究檢查EMA的影響研究設計意圖和實際研究招生。
雖然目的的尺度效應影響參與任何單獨一個研究設計特性通常是中等大小的,這些有意義的累積影響可能性和意圖參與教育津貼的一項研究,我們可以看到表2。例如,那些在最理想的條件(最低學習時間,提示的頻率,和促使薪酬最高的長度),97%表示他們願意參與和評級的參與~ 93%可能性。相比之下,那些在最理想的條件下(最高的研究時間,提示的頻率,和最低的提示長度補償),隻有74%的人表示他們願意參與,參與評級的可能性~ 63%。事實上,這些研究結果突出的重要性,仔細考慮研究設計特性參與者似乎明顯不太可能參與非常繁重的設計。顯然這將是必要的設計研究,可以充分測試(如有足夠的統計能力)和3 - 4路的互動影響多個研究設計特性(盡管我們注意,此類研究需要數千參與者這樣做)。
參與評估
預期,研究設計特性要求少和更高的獎勵會增加利息負擔和享受,認為花更少的力氣。我們的結果通常支持這些假設。在這些分析,提示頻率似乎發揮重要作用:那些不那麼頻繁提示條件研究表明,他們認為會更有趣,愉快,需要更少的努力。提示符的長度短,然而,引起較弱的參與評估和參與的可能性之間的聯係;可能的參與者相信短提示長度意味著粗糙評估不太有用的實現研究目標。
本研究的結果通常表明更密集,據推測,繁重的研究(例如,研究持續時間更長,更頻繁的提示)可能會是不太有趣的和愉快的,並要求更多effort-possibly限製參與者的興趣自由教育津貼等試驗。我們還發現,參與者評估表現出與意圖參與協會大體一致,表明參與者期望的感受在研究過程中,和他們看到的潛在益處的研究(如對科學的貢獻)可以扮演一個角色在他們決定是否參與。未來的研究需要進一步探索的影響評估自己挑選到EMA試驗和擴展到其他因素沒有探索在目前的研究(例如,動機進入個人進口)的研究。這種類型的工作是必要的,以確定個體在多大程度上同意參與這些研究不同於那些不同意參與。例如,那些參與可能相對高水平的動機,興趣,和能夠完成所需任務報告。這可能傾斜EMA參與者樣本對個體發現參與的意義(例如,病人希望這項研究將幫助別人用同樣的疾病),更熟悉電子設備,或者具有一定的個性特征(如高責任心,經驗開放性)。此外,可能會有重要影響參與EMA研究個人因素之間的相互作用(如動機、人格)和研究設計特性(例如,那些用更少的動機可能尤其可能參與研究與繁重的設計或更強烈地受到更大的補償)。
研究設計之間的相互作用特性和參與評估
有趣的是,有幾個重要的研究設計之間的相互作用特性和參與評估的方向一致。這些建議,參與評估中發揮更強的作用參與研究設計功能更密集或繁重的可能性(例如,研究持續時間更長,更頻繁的提示,不再提示)。雖然投機,這可能表明,研究更有趣的,愉快的,或被認為提供一個重要貢獻科學作為一種緩衝更繁重的研究設計的功能。或者,你可以認為這是暗示更密集的研究需要強調參與的潛在好處抵消了負擔(如在招聘或學習培訓過程中,強調參與者的重要性對科學的貢獻和改善健康研究)。最近的一項研究,6例如,發現僅僅為參與者提供一個高度描述性研究概述會話之前參與顯著改變感知願意招收研究中要求使用動態數據采集的移動設備。
也可能需要注意的兩個變量,補償和預期努力參與,不與任何其他變量;在這兩種情況下,這些變量在參與的主要影響是一致的可能性。這可能表明,補償和預計工作尤為重要和/或一個統一的作用影響意圖參與,強調研究人員應仔細考慮這些在設計他們的研究(例如,提供最大補償不引入強製;為參與者提供24/7技術援助來緩解與移動技術交互的負擔)。13
限製
本研究有幾個局限性。首先,盡管MTurk已經廣泛應用於社會和行為科學近年來由於其有效地招聘和補償能力大樣本的研究對象,37數據的generalisability MTurk方便樣本與基於人群的樣本相比仍不清楚。38 39MTurk樣本是研究精明的(考慮到他們的“主合格”狀態),或許更有可能傾向於參與EMA(或任何)研究。因此,在目前的研究結果可能不適用於所有的研究天真的樣品,也許代表了一個保守的估計的意圖參與設計特性的影響。第二,研究設計功能檢查在目前的研究都是極端自然(即3、21天時間),不提供細粒度的信息如果有“劑量”設計特性的影響或閾值的設計特性變得過於繁重的(例如,1 - 9 EMA提示每天是可以接受的但是10 +太繁重的)。因此,我們還不能做出具體建議未來研究設計特性組成EMA研究應利用最大化參與的可能性。相反,我們的結果表明,參與研究設計特性是研究的一個重要方麵,EMA人員應該仔細考慮。第三,本研究沒有動力檢查高階相互作用。未來的研究需要更大樣本研究的各種組合設計特性如何影響參與。第四,目前的研究集中在行為意圖參與假設EMA和額外的因素研究認為影響行為意圖(如興趣、努力)。然而,行為意圖並不總是密切相關的行為40和最初的意願參與EMA研究似乎遠高於實際報名學習。30.因此,研究測量招生基於EMA設計需要確定哪些特性,對他們而言,研究設計最重要的特性。最後,鑒於這項工作的探索性質,我們進行了多種統計測試沒有校正(盡管一致性模式和效應大小的結果減少擔憂潛在的錯誤)。
結論
這是一個被廣泛接受的概念,研究設計特性影響誰決定參與EMA的研究,然而,有限的實證探索這個前提。本研究的目的是檢查是否研究設計特性(學習時間,提示頻率,提示長度,和補償)參與一個假想的EMA研究意圖的影響。與理論一致,提高參與者的負擔應該與較低的吸收學習,研究,研究持續時間更長,更頻繁的提示,再提示,和更低的薪酬產生更少的報道願意參與和參與的可能性較低。本研究結果提供了一個概念驗證,EMA設計特性影響行為意圖參與EMA研究和提供初步證據的影響具體的設計特性的一個子集。
數據可用性聲明
合理的請求數據。數據和統計代碼可用通訊作者的要求合理,非商業用途。
倫理語句
倫理批準
倫理批準獲得了賓夕法尼亞州立大學人類研究倫理委員會(2020;# 00014248)批準。
引用
腳注
貢獻者JMS提供範本,方法,調查、資源、寫作——初稿準備、監督,項目管理和資金收購。DRJ導致正式分析、數據管理、可視化和寫作初稿準備。CKFW導致範本、方法、寫作——審查和編輯。英尺分導致調查、資源和寫作——審查和編輯。SS為範本,方法,調查,數據管理,編寫,審查和編輯,和資金收購。為範本,方法、調查資源,編寫,審查和編輯、項目管理、融資收購。
資金這項工作得到了國家老齡研究所,格蘭特R37-AG057685數量。
相互競爭的利益原子吸收光譜法與蓋洛普公司的資深科學家和顧問阿代爾費值,Inc .其他作者沒有利益衝突聲明。
病人和公眾參與病人和/或公眾沒有參與設計,或行為,或報告,或傳播本研究計劃。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。