Appendix VIII – Enquête pre-test Beste deelnemer,
Ongezond eten
..
4. Candybar 5. Chips 6. Donuts
7. Frietje met 8. Frikandel speciaal 9. Cheeseburger
10. IJsjes 11. Kapsalon 12. Pannenkoeken
Appendix XIII – Teksten IAT
De teksten van de online IAT’s van Harvard hebben als voorbeeld gediend bij het opstellen van de onderstaande teksten voor de huidige IAT.
Introductie algemeen I
Welkom! Je gaat een zogenaamde IAT doen, waarbij je woorden en afbeeldingen zo snel
mogelijk in categorieën moet verdelen, terwijl je zo min mogelijk fouten maakt.
Hieronder volgt een lijst met categorieën en bijbehorende items:
Categorie Items
Zelf Ik, mijn, ikzelf, mij, mezelf, eigen
Ander Jij, hij, zij, jullie, ander, hem
Gezond Plaatjes van gezond eten
Ongezond Plaatjes van ongezond eten
Druk op een toets om door te gaan
Introductie algemeen II
De IAT bestaat uit zeven korte blokken. Houd in gedachte:
- Houd je vingers op de buttons voor een snelle reactie.
- De woorden en afbeeldingen hebben een juiste en een onjuiste classificatie. Bijv: frietjes zijn ongezond.
- Probeer zo snel mogelijk te reageren en probeer zo min mogelijk fouten te maken. Veel succes!
Instructie blok 1
In blok 1 ga je woorden categoriseren.
In de tabel zie je de categorieën en de woorden die erbij horen.
Ander(en) Jij, hij, zij, jullie, ander, hem
Zelf Ik, mijn, ikzelf, mij, mezelf, eigen
ANDER = linker button ZELF = rechter button Druk op een toets om te beginnen
Instructie blok 2
Tijd voor blok 2.
Je gaat nu afbeeldingen van eten categoriseren als gezond of ongezond. Bijv: Salade is gezond, en donuts zijn ongezond.
ONGEZOND = linker button GEZOND = rechter button Druk op een toets om verder te gaan
Instructie blok 3
In het volgende blok ga je zowel woorden als afbeeldingen categoriseren. ANDER en ONGEZOND = linker button
ZELF en GEZOND = rechter button Druk op een toets om verder te gaan
Instructie blok 4
Blok 4.
Je gaat hetzelfde doen als zojuist: ANDER en ONGEZOND = linker button
ZELF en GEZOND = rechter button Druk op een toets om verder te gaan
Instructie blok 5
Blok 5. Je gaat weer woorden categoriseren.
In de tabel zie je de categorieën en de woorden die erbij horen.
Zelf Ik, mijn, ikzelf, mij, mezelf, eigen
Ander(en) Jij, hij, zij, jullie, ander, hem
ZELF = linker button ANDER = rechter button Druk op een toets om te beginnen
Instructie blok 6
Blok 6.
In dit blok ga je zowel woorden als afbeeldingen categoriseren. Maar LET OP, de categorieën ‘zelf’ en ‘ander’ zijn van plek gewisseld!
ZELF en ONGEZOND = linker button ANDER en GEZOND = rechter button
Druk op een toets om verder te gaan
Instructie blok 7
Tijd voor het allerlaatste blok!
Je gaat hetzelfde doen als in de vorige ronde. ZELF en ONGEZOND = linker button ANDER en GEZOND = rechter button
Druk op een toets om verder te gaan
Einde experiment
Dit is het einde van de IAT
Meld dit aan de onderzoeker i.v.m. opslaan scores. Bedankt!
Appendix XIV – Additionele informatie OpenSesame en IAT-instellingen
Informatie betreffende opzetten en uitvoeren van de Implicit Association Test met OpenSesame:
Technische informatie
Voor dit experiment is versie 3.4.2. van OpenSesame gebruikt. Daarnaast zijn er twee plug-ins geïnstalleerd om de IAT correct op te kunnen stellen in OpenSesame, te weten: Radboud Box Plugin (versie 1.0.7) en RuSocSci (versie 0.8.5). Het gebruikte operating system (OS) tijdens het opzetten van de IAT is MacOS. Voor het uitvoeren van de IAT’s is een laptop van het CLS lab gebruikt die draait op Linux. Op die manier is er geen interference van scherm-overlay’s die de resultaten minder betrouwbaar maken (dit wordt aangeduid met de term desktop effects). Op laptops die draaien op MacOS of Windows, is er namelijk sprake van 3D scherm-technieken die zorgen voor verschillende schermlagen, waardoor voor de onderzoeker onzeker is op welk moment de afbeelding precies zichtbaar wordt voor de deelnemer. Aangezien het met deze besturingssystemen per keer verschilt wanneer een afbeelding precies zichtbaar wordt, is dit geen betrouwbare manier om reactietijden te verzamelen. Doordat de CLS-laptop op Linux draait, is er geen sprake van desktop effects en zullen de resultaten niet worden beïnvloedt. Meer informatie is
hier te vinden.
Respons–stimuli tijd
Er is sprake van een interval van 500 ms tussen respons (druk op de knop) en de volgende stimuli, zoals in Cvencek, Greenwald & Meltzoff (2011). In deze 500 ms zien proefpersonen een zwarte stip op de plek waar vervolgens het woord of de afbeelding verschijnt. In OpenSesame is dit ingevoerd als 495 ms, om ervoor te zorgen dat er geen glitches op zullen treden tijdens de afname van de IAT’s (Mathôt, 2017).
Responstijd
De respons time-out is ingesteld op 2500. Dit betekent dat deelnemers 2,5 seconde de tijd hadden om te antwoorden (met druk op linker of rechter responsknop) vanaf het moment dat de afbeelding/ het woord getoond werd. Gebeurde dit niet, dan was er sprake van een non response. Zoals vermeldt in de resultatensectie, wordt deze non-respons meegenomen in de analyses door deze te hercoderen als 2500 ms. Deze strategie staat bekend als: recode into boundary strategy (Greenwald et al., 2003).
Buttonbox en laptop
Voor het meten van de reactietijden is gebruik gemaakt van een buttonbox, verkregen van het CLS lab. Bij deze buttonbox was de rechter button gecodeerd als H en de linker button als D. Voor het gebruik van de buttonbox in combinatie met het programma OpenSesame is de plug-in ‘Radboud Box Plugin’ (versie 1.0.7) vereist, welke derhalve is gebruikt. Er is gekozen om te meten middels een button box, omdat dit de meest betrouwbare resultaten geeft. De buttonbox meet namelijk erg nauwkeurig de reactietijden, en daarnaast is er geen sprake van ruis. Een toetsenbord bijvoorbeeld, geeft wel ruis. Dit komt doordat niet alle signalen (van het indrukken van de toetsen) gelijk worden verwerkt. Dit maakt dat reactietijden van een toetsenbord onbetrouwbaar zijn. Het is niet mogelijk hier voor te corrigeren. Bovenstaande werd duidelijk in gesprekken met Bob Rosbag, ICT-developer/Lab support bij het CLS lab. Daarnaast is gebruik gemaakt van een laptop van het CLS lab, omdat deze draaide op het besturingssysteem linux. Linux als OS was noodzakelijk, aangezien de plug-in behorende bij de Radboud buttonbox niet werkt op laptops met MacOS als besturingssysteem. Daarnaast was het nodig de CLS laptop te gebruiken, vanwege de eerder genoemde desktop effects.
Reactietijd
In OpenSesame zijn de ‘allowed responses’ (D/links en H/rechts) geschreven in hoofdletters. Hierdoor wordt de ‘press’-tijd gelogt. Met andere woorden, het moment waarop de knop wordt
ingedrukt, telt als de reactietijd. Worden d en h in kleine letters geschreven bij ‘allowed
responses’, dan telt het moment waarop de knop wordt losgelaten (‘release’) als reactietijd. Het moment van drukken is een gangbare manier om reactietijden te meten, het gaat namelijk om het moment waarop de proefpersoon reageert en niet om hoe lang diegene de knop precies indrukt (Brendl, Markman & Messner, 2001; Mathôt, z.j.).
Loggers
In OpenSesame zijn alle zogenaamde loggers (digitale items verantwoordelijk voor het loggen van de data) aan elkaar gelinkt. Dit zorgt ervoor dat de data op een duidelijke en juiste manier worden weggeschreven.
Achtergrond
Er is gekozen voor een witte achtergrond bij de IAT, aangezien de achtergrond van de afbeeldingen ook wit was.
Back-end
Als back-end voor het IAT experiment in OpenSesame is gekozen voor ‘xpyriment’. Deze back- end is erg nauwkeurig. Aangezien het in dit experiment om reactietijden in milisecondes gaat, geeft xpyriment de meest betrouwbare resultaten van de beschikbare opties (Mathôt, 2017). Voorbeeldscherm
Voordat een blok begon, werd er een ‘demo’ (voorbeeldscherm) getoond aan de deelnemers, waarbij de categorieën links- en rechtsboven zichtbaar waren. In het midden stond “woord/afbeelding verschijnt hier”. Deze demo werd telkens 750 ms getoond. In OpenSesame is dit ingevoerd als 745 ms, om ervoor te zorgen dat er geen haperingen op zullen treden tijdens de afnames van de IAT’s (zoal geadviseerd door Mathôt, 2017). Na de demo werd er automatisch een woord of afbeelding zichtbaar – met andere woorden, het blok voltrok zich automatisch na de demo.
Appendix XV – Schema dataverzameling
Datum Aantal Cumulatief Versie
deelnemers __________________________________________ ma, 30 juli 10 10 1 di, 31 juli 16 26 1 woe, 1 aug 9 35 1 don, 2 aug 6 41 2 vrij, 3 aug 14 55 2 zat, 4 aug 5 60 2 vrij, 17 aug 3 63 2 ma, 20 aug 7 70 2
Appendix XVI – Superfood als trend.
Resultaten verkregen met Google Trends (https://trends.google.nl) laten zien dat er een duidelijke piek is in de hoeveelheid zoekopdrachten voor het woord ‘superfood’, en dat ook gerelateerde zoektermen een piek hebben gehad rond dezelfde tijd (zgn. snelle stijgers).
Appendix XVII – Overgewicht versus de rest.
Er is getoetst of deelnemers met overgewicht verschilden van deelnemers zonder overgewicht met betrekking tot identificatie, impliciete associaties, bewuste attitude, dietary restraint en gedrag. Voor deze toetsen zijn de deelnemers opgedeeld in twee groepen: geen overgewicht (BMI <25) en overgewicht (BMI ≥25).
Identificatie: Uit de t-toets van BMI op Identificatie bleek er geen significant verschil te bestaan tussen mensen met en mensen zonder overgewicht wat betreft de mate van identificatie met de gezonde hoofdpersoon (t (68) = 0.78, p = .436). Impliciete associaties: Uit een t-toets van BMI op Impliciete associaties bleek er geen significant verschil te bestaan tussen mensen met en mensen zonder overgewicht wat betreft hun impliciete associaties tussen het zelf en gezond eten (t (14) = 1.36, p = .195). Daarnaast bleek er, op basis van een tweede t-toets, ook geen significant verschil te bestaan tussen mensen met en zonder overgewicht wat betreft de impliciete associaties tussen het zelf en ongezond eten (t (68) = 0.91, p = .369). Attitude: Uit een t-toets van BMI op Attitude ten opzichte van gedrag bleek er een marginaal significant verschil te bestaan tussen mensen met en mensen zonder overgewicht wat betreft de attitude t.o.v. gezond eten (t (68) = 1.74, p = .086). Mensen met overgewicht (M = 5.34, SD = 1.02) hadden een lagere attitude ten opzichte van gezond eten dan mensen met een normaal gewicht (M = 5.79, SD = 0.81). Uit een t- toets van BMI op Attitude ten opzichte van mensen die gezond eten bleek er echter geen significant verschil te bestaan tussen mensen met overgewicht en mensen met een normaal gewicht wat betreft de attitude tegenover mensen die gezond eten (t (68) = 0.89, p = .376). Dietary restraint: Uit een t-toets van het BMI van deelnemers op Dietary restraint bleek geen significant verschil te bestaan tussen deelnemers met overgewicht en deelnemers zonder overgewicht (t (68) = 1.02, p = .313).50 Gedrag: Uit een χ2–toets tussen Gedrag en BMI bleek geen verband te bestaan (χ2 (1) = .35, p = .556). Mensen met overgewicht kozen vergelijkbaar vaak voor een (on)gezond kookboek als mensen zonder overgewicht.
50 Er zijn ook t-toetsen uitgevoerd om de verschillen tussen mensen met overgewicht en mensen met normaal
gewicht te toetsen met betrekking tot de andere aspecten van dietary restraint. Uit deze toetsen blijkt dat er geen verschil bestaat tussen deelnemers met en zonder gewicht qua: hoe vaak ze diëten, hoe vaak ze denken aan eten of bezig zijn met eten, en hoe bewust ze zijn van wat ze eten (p’s > .265).