Um comparação entre ANOVA e modelos lineares mistos para análise de dados de tempo de resposta

Abstract

Neste artigo, argumentamos que modelos lineares mistos (MLMs) são mais adequados que Análise de Variância (ANOVA) para lidar com dados de tempo de reação. Com a análise de um conjunto de dados simulados, mostramos que MLMs têm menor chance de incorrer em erros do Tipo I por permitir a inclusão de mais de um efeito aleatório (geralmente participantes e itens) em um único modelo. Também apresentamos uma introdução à implementação e análise de dados por meio de MLMs usando R e sugerimos materiais adicionais para os pesquisadores que desejarem fazer esse tipo de análise. Nosso principal objetivo é fomentar o uso de MLMs na comunidade psicolinguística brasileira.

Normas de concretude para 521 palavras do português e sua relação com aquisição da linguagem

“…Não é possível saber se as análises foram realizadas no conjunto bruto de dados, com as notas de concretude dadas por cada participante, ou se a correlação foi feita entre a média de concretude e a média de idade de aquisição de cada palavra. Em todo caso, qualquer uma dessas análises desconsidera efeitos aleatórios de itens experimentais e participantes, medidas que costumam ser consideradas na construção de modelos lineares de efeitos mistos em estudos de psicolinguística (Godoy;Nunes, 2020). Com a inserção de efeitos aleatórios, é possível controlar melhor a ocorrência de erros do Tipo I, e efeitos antes identificados em modelos lineares simples tendem a desaparecer (Lima Jr;Garcia, 2021).…”