1. 参加者募集

1. 力分析を実施し、十分な数の参加者を募集します。

2. 資料を整理します。

1. 様々 な量 (図 1内の 1 つの例を参照) とドット クラスターの 40 の画像を作成します。

図 1:ドット評価タスクの例です。20-3 ドットは、画像の上に表示されます。参加者は、画面は、ドットの数を見積もる前に各画像を表示するだけ与えられた 125 500 ms です。

2. 14 箱 2 つ番号を含むそれぞれの成るべきである順序の行列を生成します。
   1. 行ごとにラベルを付ける」これらは、報酬とあなたのグループのメンバー数 [挿入コード番号] に対する罰則"、または"他のグループ"。
   2. (2 各; 3 つの条件のいずれかを満たす六つの行列を作成します。図 2)。
      1. タイプ A: 最大限の罰を超える最大の報酬。2 つの共同の最大ペイオフと最大の公平性条件が途中でボックスを注文します。
      2. タイプ B: ない罰則や一定の共同ペイオフ。2 つの最大の公平性条件は、中央でそのボックスを注文します。
      3. タイプ C: 最大の報酬は最大限の罰を超えます。最大の共同利益供与が両極端で、2 つの最大の公平性条件は、途中でボックスを注文します。
   3. 行ごとに次のラベルに対応する選択肢の異なる 3 種類のこれらの六つの行列をレプリケートします。
      1. 集団選択: 一番上の行が報酬とペナルティ 1 つの集団メンバーの成果を参照し、別の集団メンバーの結果は、一番下の行。
      2. 外集団選択: 一番上の行は、報酬とペナルティ 1 つ外集団メンバーの成果と一番下の行は別外集団メンバーの成果を参照します。
      3. 差分 (集団) 選択: 1 つの行は集団メンバーの報酬とペナルティの結果を参照し、外集団メンバーの成果は、他の行。3 つの行列は、上に集団選択を反映し、他の 3 つは、上に外集団選択を反映するように、これらの行の順序をランダムします。

図 2:この実験で使用される典型的な配当行列。各行列は、他の内集団、外集団のメンバーに影響を与える通貨のトレードオフを反映して、2 つの行で構成されます。行列型 (A、B、および C) は、それぞれに属する 2 つの行列で、左側に示されます。すべての六つの行列は、3 回、1 つのそれぞれの決定タイプ (内集団、外集団、および差分) がレプリケートされます。行列 1、例えば、[差分の選択肢が読むかもしれない「これらは、報酬とあなたのグループのメンバー 3 に対する罰則」(上の行) と「他のグループのメンバー 2」(下段) 14 トレードオフ条件と一緒に。したがって、第 14 条 (すなわち、最も不公平なオプション) は outgroup メンバー 19 ポイントを差し引くし、仲間集団のメンバーに 6 ポイントを与えます。7 と 8、その一方で、オプションを反映して最大限に公正な共同罰 (-1) を最小限にできるので両方のプレーヤーのため。

3. 18 行列の順序をランダム化します。
4. タイトル"の [挿入] グループ id] のメンバー」、各セクションの前部グループの識別は 4 つの実験条件の 1 つを反映する: (1) アンダー推定グループ、(2) 過剰推定グループ、(3) より良い精度のグループ、および (4) 悪い精度グループ。

3. データの収集

1. コンピューターで各参加者を座席します。
2. 各 125 500 ms から非常に簡単に、どこでも 40 ドット クラスター イメージを提示します。
3. 参加者は、彼らはコンピューターの彼らの反応を記録してのドット数を見積もることができますので、画像間の時間を許可してください。
4. 集団行動の分類の影響を評価、判断の他の種類の勉強に興味がある方や、利便性のために分割されそれら 2 つのグループにこれらの判断を行うため参加者に通知します。
   1. ランダムに参加者の半分を中立的な条件または値の条件のいずれかに割り当てます。
5. ドット数の最も高い見積もりを提供した参加者から成っている 1 つのグループと他のグループから成っている最も低い見積もりを提供した人は、中性条件の参加者を通知します。
   1. ランダムに「アンダー推定」、「過剰推定」に他の半分にこれらの参加者の半分を割り当てます。
6. ドット数のより正確な見積もりを提供した参加者から成っている 1 つのグループと他のグループがより正確なお見積もりを提供した人から成る値条件の参加者に通知します。
   1. ランダムに「より良い精度」グループと「悪い正確さ」に残りの半分をこれらの参加者の半分を割り当てるグループ。
7. キュービクルを分離し、リアル通貨の決定 (匿名で) することができます報酬し、他の参加者を処罰のどこがまもなくそれらを知らせる参加者をリードします。
8. その対応するグループ id を持つ行列を行う参加者を持っています。マトリックス (図 3) あたりの 1 つのボックスを選択することによって、選択内容を示すよう指示します。

図 3:参加者の観点から行列小冊子のページの例です。六つの 18 の行列は行列冊子の各ページに表示されます。上記の例では、各タイプ (A、B、および C) の 2 つの行列と選択肢 (内集団、外集団、および差分) ごとに 2 つの行列があります。例えば、行列 3 は、(1) の最大の報酬を超える最大の罰則と仲間集団メンバー (上段) または外集団メンバー (下の行) に影響を与えるよりも成果間 (2) 参加者に決定する必要がありますので差分選択で C 型です。

9. 完全に参加者を発表させます。

4. データ解析

1. スコアが 14 スタンド上、集団のメンバーの最大の可能なポイントを与える行列の選択行列と 1 を与えること、集団最小の可能なポイント; 14、1 から行列7.5 のスコアは、最大の公平性を表します。
2. 個人手段の公平性の観点からグループ内でスコアが有意であるかどうかを決定する 1 標本 t 検定を実行します。