Navigation überspringen
Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

Verfügbarkeit
Standort: ---
Exemplare: ---
heiBIB
 Online-Ressource
Verfasst von:Zech, Hilmar Gero [VerfasserIn]   i
 Waltmann, Maria [VerfasserIn]   i
 Lee, Ying [VerfasserIn]   i
 Reichert, Markus [VerfasserIn]   i
 Bedder, Rachel L. [VerfasserIn]   i
 Rutledge, Robb B. [VerfasserIn]   i
 Deeken, Friederike [VerfasserIn]   i
 Wenzel, Julia [VerfasserIn]   i
 Wedemeyer, Friederike [VerfasserIn]   i
 Aguilera, Alvaro [VerfasserIn]   i
 Aslan, Acelya [VerfasserIn]   i
 Bach, Patrick [VerfasserIn]   i
 Bahr, Nadja S. [VerfasserIn]   i
 Ebrahimi, Claudia [VerfasserIn]   i
 Fischbach, Pascale C. [VerfasserIn]   i
 Ganz, Marvin [VerfasserIn]   i
 Garbusow, Maria [VerfasserIn]   i
 Großkopf, Charlotte M. [VerfasserIn]   i
 Heigert, Marie [VerfasserIn]   i
 Hentschel, Angela [VerfasserIn]   i
 Belanger, Matthew [VerfasserIn]   i
 Karl, Damian [VerfasserIn]   i
 Pelz, Patricia [VerfasserIn]   i
 Pinger, Mathieu [VerfasserIn]   i
 Riemerschmid, Carlotta [VerfasserIn]   i
 Rosenthal, Annika [VerfasserIn]   i
 Steffen, Johannes [VerfasserIn]   i
 Strehle, Jens [VerfasserIn]   i
 Weiss, Franziska [VerfasserIn]   i
 Wieder, Gesine [VerfasserIn]   i
 Wieland, Alfred [VerfasserIn]   i
 Zaiser, Judith [VerfasserIn]   i
 Vetter, Sina [VerfasserIn]   i
 Liu, Shuyan [VerfasserIn]   i
 Goschke, Thomas [VerfasserIn]   i
 Walter, Henrik [VerfasserIn]   i
 Tost, Heike [VerfasserIn]   i
 Lenz, Bernd [VerfasserIn]   i
 Andoh, Jamila [VerfasserIn]   i
 Ebner-Priemer, Ulrich [VerfasserIn]   i
 Rapp, Michael A. [VerfasserIn]   i
 Heinz, Andreas [VerfasserIn]   i
 Dolan, Ray [VerfasserIn]   i
 Smolka, Michael N. [VerfasserIn]   i
 Deserno, Lorenz [VerfasserIn]   i
Titel:Measuring self-regulation in everyday life: reliability and validity of smartphone-based experiments in alcohol use disorder
Verf.angabe:Hilmar Zech, Maria Waltmann, Ying Lee, Markus Reichert, Rachel L. Bedder, Robb B. Rutledge, Friederike Deeken, Julia Wenzel, Friederike Wedemeyer, Alvaro Aguilera, Acelya Aslan, Patrick Bach, Nadja S. Bahr, Claudia Ebrahimi, Pascale C. Fischbach, Marvin Ganz, Maria Garbusow, Charlotte M. Großkopf, Marie Heigert, Angela Hentschel, Matthew Belanger, Damian Karl, Patricia Pelz, Mathieu Pinger, Carlotta Riemerschmid, Annika Rosenthal, Johannes Steffen, Jens Strehle, Franziska Weiss, Gesine Wieder, Alfred Wieland, Judith Zaiser, Sina Zimmermann, Shuyan Liu, Thomas Goschke, Henrik Walter, Heike Tost, Bernd Lenz, Jamila Andoh, Ulrich Ebner-Priemer, Michael A. Rapp, Andreas Heinz, Ray Dolan, Michael N. Smolka, Lorenz Deserno, the ReCoDe-Consortium
E-Jahr:2023
Jahr:December 2023
Umfang:14 S.
Fussnoten:Online veröffentlicht: 12. Dezember 2022 ; Gesehen am 10.06.2024
Titel Quelle:Enthalten in: Behavior research methods
Ort Quelle:New York, NY : Springer, 2005
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:55(2023), 8, Seite 4329-4342
ISSN Quelle:1554-3528
Abstract:Self-regulation, the ability to guide behavior according to one’s goals, plays an integral role in understanding loss of control over unwanted behaviors, for example in alcohol use disorder (AUD). Yet, experimental tasks that measure processes underlying self-regulation are not easy to deploy in contexts where such behaviors usually occur, namely outside the laboratory, and in clinical populations such as people with AUD. Moreover, lab-based tasks have been criticized for poor test-retest reliability and lack of construct validity. Smartphones can be used to deploy tasks in the field, but often require shorter versions of tasks, which may further decrease reliability. Here, we show that combining smartphone-based tasks with joint hierarchical modeling of longitudinal data can overcome at least some of these shortcomings. We test four short smartphone-based tasks outside the laboratory in a large sample (N = 488) of participants with AUD. Although task measures indeed have low reliability when data are analyzed traditionally by modeling each session separately, joint modeling of longitudinal data increases reliability to good and oftentimes excellent levels. We next test the measures’ construct validity and show that extracted latent factors are indeed in line with theoretical accounts of cognitive control and decision-making. Finally, we demonstrate that a resulting cognitive control factor relates to a real-life measure of drinking behavior and yields stronger correlations than single measures based on traditional analyses. Our findings demonstrate how short, smartphone-based task measures, when analyzed with joint hierarchical modeling and latent factor analysis, can overcome frequently reported shortcomings of experimental tasks.
DOI:doi:10.3758/s13428-022-02019-8
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.3758/s13428-022-02019-8
 kostenfrei: Volltext: https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-022-02019-8
 DOI: https://doi.org/10.3758/s13428-022-02019-8
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Behavioral tasks
 Information sampling
 Reliability
 Risk-taking
 Smartphone
 Stop signal task
 Validity
 Working memory
K10plus-PPN:1891012533
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/69222191   QR-Code
zum Seitenanfang