1. Teilnehmer Rekrutierung

1. Eine Energie-Analyse durchführen und eine ausreichende Anzahl von Teilnehmer zu rekrutieren.

(2) Materialien zu organisieren.

1. Erstellen Sie vierzig Bilder von Dot-Clustern mit unterschiedlichen Mengen (siehe Beispiel in Abbildung 1).

Abbildung 1: Beispiel für Punkt Schätzung Aufgabe. Dreiundzwanzig Punkte sind im Bild oben angezeigt. Die Teilnehmer sind nur bestimmten 125-500 ms, jedes Bild vor der Schätzung der Anzahl der Punkte, die auf dem Bildschirm.

2. Generieren Sie bestellten Matrizen, von denen jede aus 14 Kisten mit zwei Zahlen bestehen sollte.
   1. Beschriften Sie jede Zeile, "Das sind Belohnungen und Strafen für die Mitgliedsnummer [Insert-Code-Nummer] Ihrer Gruppe", oder "der anderen Gruppe".
   2. Erstellen Sie sechs Matrizen, die erfüllen eines der drei Kriterien (jeweils zwei; ( Abbildung 2).
      1. Typ A: die Höchststrafen überschreiten die maximale Belohnung. Bestellen Sie die Felder so, dass die zwei maximale gemeinsame Auszahlung und maximale Fairness in der Mitte liegen.
      2. Typ B: keine Strafen und ständige gemeinsame Auszahlung. Bestellen Sie die Felder so, dass die beiden Begriffe maximale Fairness in der Mitte liegen.
      3. Typ C: die maximale Belohnung überschreiten Höchststrafen. Bestellen Sie die Felder so, dass die maximale gemeinsame Auszahlungen an beiden Enden sind und die beiden maximale Fairness Begriffe in der Mitte sind.
   3. Replizieren Sie diese sechs Matrizen für drei verschiedene Arten von Entscheidungen, die die folgenden Bezeichnungen für jede Zeile entspricht:
      1. Gruppe Optionen: die oberste Zeile bezieht sich auf Belohnung und Strafe Ergebnisse für ein Mitglied der Gruppe und in der unteren Zeile bezieht sich auf Ergebnisse für ein anderes Mitglied der Gruppe.
      2. Entwicklergemeinschaft Entscheidungen: die oberste Zeile bezieht sich auf Belohnung und Strafe Ergebnisse für eine Entwicklergemeinschaft Mitglied und in der unteren Zeile bezieht sich auf Ergebnisse für ein anderes Mitglied der Entwicklergemeinschaft.
      3. Differential (interfraktionelle Arbeitsgruppe) Auswahl: eine Zeile bezieht sich auf Belohnung und Strafe Ergebnisse für ein Mitglied der Gruppe und die andere Zeile bezieht sich auf Ergebnisse für ein Mitglied der Entwicklergemeinschaft. Die Reihenfolge der diese Zeilen zufällig, so dass drei Matrizen Gruppe Entscheidungen auf der Oberseite geben und die anderen drei Entwicklergemeinschaft Entscheidungen auf der Oberseite.

Abbildung 2: typische Auszahlung Matrizen in diesem Experiment verwendet. Jede Matrix besteht aus zwei Reihen, reflektierende monetären Kompromisse, die andere Gruppe oder Herausgruppe Mitglieder betreffen. Matrix-Typen (A, B und C) werden auf der linken Seite mit zwei Matrizen gehören zu jedem gekennzeichnet. Alle sechs Matrizen werden dreimal, eins für jede Entscheidung (Gruppe, Entwicklergemeinschaft und Differential) repliziert. Eine differenzierte Auswahl an Matrix 1, zum Beispiel lesen könnte, "Das sind Belohnungen und Strafen für 3 Mitglied Ihrer Gruppe" (obere Reihe) und "Die andere Gruppe Mitglied 2" (untere Zeile) zusammen mit 14 Kompromiss begriffen. So würde Begriff 14 (d.h. die ungerechteste Option) 19 Punkte von einem Outgroup-Mitglied und Mitglied der anderen Gruppe 6 Punkte geben. Begriffe 7 und 8, reflektieren auf der anderen Seite die maximal fairen Optionen da sie die gemeinsame Strafe (-1 minimieren) für beide Spieler.

3. Die Reihenfolge der 18 Matrizen zufällig.
4. Titel die Vorderseite jedes Abschnitts "Member of [Insert Gruppenkennung]" wo Gruppenkennung eines der vier Versuchsbedingungen widerspiegelt: (1) unter Schätzer Gruppen, (2) übermäßige Schätzer Group, (3) eine bessere Genauigkeit Group, und (4) schlechter Genauigkeit Gruppe.

3. Datenerhebung

1. Sitzen Sie jeder Teilnehmer an einem Computer.
2. Jedes der 40 Punkt-Cluster Bilder sehr kurz, überall von 125-500 ms zu präsentieren.
3. Lassen Sie Zeit zwischen den Bildern, so dass Teilnehmer die Anzahl der Punkte einschätzen können, die Sie sehen und zeichnen Sie ihre Antworten auf dem Computer.
4. Zur Bewertung der Auswirkungen der Kategorisierung auf intergroup Verhalten, Teilnehmer zu informieren, dass Sie Interesse an einem Studium von anderen Arten von Urteilen und für die Bequemlichkeit sind, werden Sie sie in zwei Gruppen aufteilen werden für die Herstellung dieser Urteile.
   1. Weisen Sie die Hälfte der Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip entweder der neutrale Zustand oder der Wert Zustand zu.
5. Informieren Sie die Teilnehmer in einem neutralen Zustand, dass eine Gruppe von Teilnehmern, die die höchsten Schätzungen für die Zahl der Punkte zur Verfügung besteht und die andere Gruppe besteht aus diejenigen, die die niedrigsten Schätzungen zur Verfügung gestellt.
   1. Nach dem Zufallsprinzip weisen Sie die Hälfte dieser Teilnehmer zu "Under Schätzer" und die andere Hälfte "over Schätzer".
6. Informieren Sie die Teilnehmer in der Wert-Bedingung, dass eine Gruppe von Teilnehmern, die genauere Schätzungen für die Zahl der Punkte zur Verfügung besteht und die andere Gruppe besteht aus diejenigen, die weniger genaue Schätzungen zur Verfügung gestellt.
   1. Die Hälfte der Teilnehmer der Gruppe "bessere Genauigkeit" und die andere Hälfte an die "schlechter Genauigkeit" Zufallsprinzip Gruppe.
7. Führen Sie Teilnehmer Kabinen zu trennen und sie zu informieren, dass sie bald real geldpolitischen Entscheidungen machen, wo sie (anonym) zu belohnen und zu bestrafen, anderen Teilnehmern.
8. Haben Sie die Teilnehmer die Matrizen mit ihren entsprechenden Kennung zu tun. Weisen Sie sie darauf ihre Entscheidungen durch die Auswahl einer Box pro Matrix (Abbildung 3).

Abbildung 3: Beispielseite Matrix Broschüre aus Sicht des Teilnehmers. Sechs der 18 Matrizen sind auf jeder Seite der Matrix Broschüre angezeigt. Im obigen Beispiel gibt es zwei Matrizen der einzelnen Typen (A, B und C) und zwei Matrizen für jede Wahl (Gruppe, Entwicklergemeinschaft und Differential). Zum Beispiel ist Matrix 3 Typ C mit einer differenzierten Auswahl, da (1) die maximale Belohnung Höchststrafen überschreiten und (2) die Teilnehmer sich zwischen Ergebnissen entscheiden müssen als ein Mitglied der anderen Gruppe (obere Zeile) oder ein Herausgruppe Mitglied (untere Zeile) auswirken.

9. Vollständig Nachbesprechung Teilnehmer.

(4) Datenanalyse

1. Gäste die Matrizen von 1 bis 14, wo 14 steht für die Wahl in der Matrix verleiht dem Mitglied der Gruppe der maximalen möglichen Punkten auf, dass Matrix und 1 gibt die Gruppe der minimalen möglichen Punkten; eine Punktzahl von 7.5 stellt maximale Fairness.
2. Führen Sie eine Sample-t-Tests um festzustellen, ob das Individuum bedeutet, dass Werte innerhalb von Gruppen signifikant unter dem Gesichtspunkt der Fairness wurden.