Veszíts vagy Nyerj - A bőrellenállás, mint biomarker teljesítmény-motivált helyzetben 1
Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék...2 Ábrajegyzék...3 Táblázatok jegyzéke...4 Absztrakt...5 Célkitűzés...6 Köszönetnyilvánítás...6 1 Szakirodalmi bevezetés...7 1.1 Mi a bőrválasz?!...7 1.1.1 A bőrválasz adaptív jelentősége...7 1.1.2 Az elektrodermális aktivitás (EDA) empirikus vizsgálata...7 1.1.3 A bőrválasz élettani háttere...9 1.2 Bőrellenállás mint pszichés folyamatok biomarkere...9 1.3 Bőrellenállás vizsgálata Stroop feladat közben... 10 1.4 Bőrellenállás és személyiség kapcsolata... 11 1.5 Bőrellenállás genetikai háttere... 12 1.6 Hipotézisek... 13 2 Módszerek... 14 2.1 Eljárás... 14 2.2 Résztvevők... 14 2.3 Mérőeszközök... 16 2.3.1 Bőrvezetés értékek regisztrálása... 16 2.3.2 Számítógépes Stroop teszt... 18 2.3.3 A kutatásban felhasznált kérdőívek... 21 2.4 Adatfeldolgozás... 21 3 Eredmények... 23 3.1 Az elemzésekben használt függő változók... 23 3.2 Alapstatisztikák... 24 3.2.1 A hipotézisek teszteléséhez használt függő változók normalitás-vizsgálata... 24 3.2.2 Reliabilitás vizsgálatok... 25 3.3 A bőrválasz, mint a helyzetből adódó fiziológiai változások biomarkere... 29 3.3.1 A hibázás hatása a bőrválaszra... 29 3.3.2 Motiváció hatása a bőrválaszra... 31 3.3.3 A nyerési esélyek hatása a bőrválaszra... 33 3.4 A bőrválasz és a személyiség kapcsolata... 34 2
3.4.1 A kevésbé együttműködő személyek adnak kifejezettebb bőrválaszokat... 35 3.4.2 A versengő személyek bőrválaszai erőteljesebbek motivált helyzetben... 36 3.4.3 A jutalommal kapcsolatos visszajelzés versengőknél erőteljesebb bőrválaszokat eredményez... 37 4 Diszkusszió... 39 4.1 A bőrválasz mint helyzeti változások biomarkere... 39 4.2 A bőrválasz és a személyiség... 40 4.3 A kutatás korlátai... 42 4.4 Kitekintés... 43 5 Felhasznált irodalom... 44 6 Mellékletek... 45 6.1 Cloninger Temperamenum és Karakter kérdőívének rövidített változata... 45 6.2 A Ryckman- féle Önfejlesztő Versengés Kérdőív... 48 6.3 A viselkedéses adatok (bőrválasz és Stroop feladat) mérésének protokolljai... 49 Ábrajegyzék 1. ábra: Stroop feladat során kongruens és inkongruens válasz... 10 2. ábra: A nemek százalékos aránya... 15 3. ábra: A kísérlet során használt EDA készülék... 17 4. ábra: Az elektróda helye a nem domináns kézen... 17 5. ábra: A kutatásban alkalmazott számítógépes Stroop feladat... 18 6. ábra: Stroop teszt instrukciója a gyakorló résznél... 19 7. ábra: Stroop feladat során a válasz helytelenségére utaló felirat... 20 8. ábra: A Stroop teszt motivált helyzetét megelőző felirat... 20 9. ábra: Stroop teszt motivált helyzete során a nyerési esélyeket... 21 10. ábra: Adatfeldolgozás egyes lépései a felhasznált programok ikonjaival... 22 11. ábra: Átlagos EDA amplitúdó a "Helyes válasz" és "Helytelen válasz" feliratok megjelenésénél a Stroop alaphelyzet során... 30 12. ábra: Átlagos EDA amplitúdó a "Helyes válasz" és "Helytelen válasz" feliratok megjelenésénél a Stroop motivált helyzet során... 31 13. ábra: Átlagos EDA amplitúdó a Stroop feladat alap- és motivált helyzete során... 32 14. ábra: Átlagos EDA amplitúdó a "Kitűnő, nyerésre állsz!" és "Vigyázz, vesztésre állsz!" feliratok megjelenésénél a Stroop feladat motivált helyzete során... 33 15. ábra: Az együttműködés és a bőrválasz hiba mot korrelációja... 36 16. ábra: A versengés és a bőrválasz mot korrelációja... 37 3
17. ábra: Versengés és bőrválasz nyer korrelációja... 38 Táblázatok jegyzéke 1. táblázat: Az elemzett minták életkorára vonatkozó adatok... 16 2. táblázat: A kutatás során használt függő változók... 23 3. táblázat: A normalitás vizsgálat eredményei... 25 4. táblázat: Reliabilitás vizsgálat eredményei a kérdőívek skáláira... 25 5. táblázat: Temperamentum és Karakter Kérdőív (TCIR) item specifikus mutatói... 27 6. táblázat: A Versengés kérdőív (RVK) item specifikus mutatói... 28 7. táblázat: A bőrellenállás változás és a különböző személyiségdimenziók illetve a versengés közötti korreláció eredményei... 35 4
Absztrakt A bőr pillanatnyi elektromos változásainak regisztrálásából következtethetünk a vegetatív idegrendszer működésére, mely felkészíti szervezetünket nagyobb terhelések elviselésére. A bőrellenállás változásai alapján következtetni lehet az emocionális hatásokra; ez a fájdalom, illetve a stressz-válasz egyik legszélesebb körben használt indikátora. A bőr elektromos változásai ugyanakkor egyénenként eltérő mintázatot mutathatnak, mely kurrens kutatások alapján a BIS rendszer egyéni különbségeivel lehet összefüggésben. Számos tanulmány megerősítette, hogy a bőrellenállás változásainak nagyon alacsony mértéke antiszociális magatartással és öngyilkosságra való hajlammal társul, de összefügg a szorongással, impulzivitással, illetve az érzelem kifejezés képességével is. Egy kurrens ikervizsgálat szerint a bőrellenállás változásainak vonás-jellege öröklődik, ugyanakkor eddig nem vizsgálták e jellemző genetikai rizikófaktorait. Ebben a dolgozatban a bőrválaszt, mint a személyek érzelmi állapotának objektív, helyzet-specifikus mérőeszközét vizsgáltam. A kutatás célja az volt, hogy pszichogenetikai vizsgálatokra is alkalmas mutatókat dolgozzon ki, valamint hogy elemezze ezek összefüggését egyes személyiségdimenziókkal és a versengéssel. Eredményeim alapján a dolgozatban tárgyalt viselkedéses mutatók, mint biomarkerek használhatók lehetnek az érzelmi működés öröklött aspektusait kutató pszichogenetikai vizsgálatokban. A Stroop számítógépes feladat megoldása során regisztrált bőrellenállás változásait 229 személy válaszai alapján elemeztem a motivációs helyzet valamit a hibás válaszok okozta stressz függvényében. A feladat különböző fázisaiban (bemelegítés, gyakorló, majd alaphelyzet, illetve motivált helyzet ) bőrellenállás adatokat regisztráltuk. A motivált helyzetben a személyek visszajelzést kaptak válaszaik helyességéről illetve nyerési esélyükről. Hipotéziseim alapján a bőrellenállás változása erőteljesebb a feladat motivált részében, mint alaphelyzetben, illetve ez a mérőszám jó indikátora a Hibás válasz vagy a Vigyázz, vesztésre állsz! feliratok megjelenésének is. A bőrellenállás változásainak átlagértéke szignifikánsan nagyobb volt a feladat motivált részében az alaphelyzethez képest. A bőrválasz, mint biomarker megbízhatóan jelezte a vélhetően stressz-keltő feliratok megjelenését. A hibás válaszok közben regisztrált mutatók szignifikáns összefüggést mutattak az együttműködés és versengés személyiségdimenziókkal. 5
Célkitűzés Jelen kutatás célja, hogy a Stroop feladat során tapasztalható bőrválasz változások hátterében álló tényezőket feltérképezze. Köszönetnyilvánítás Ezúton szeretném megköszönni témavezetőm szakmai útmutatásait és segítségét; kutatócsoportunk többi munkatársának a közös munkát és a technikai eszközfejlesztéseket, valamint a kutatás résztvevőinek a lelkesedését és a segítségét! 6
1 Szakirodalmi bevezetés 1.1 Mi a bőrválasz?! 1.1.1 A bőrválasz adaptív jelentősége A mindennapokból jól ismert jelenség izgatott állapotban vagy stresszhelyzetben a tenyér izzadása, mely evolúciós háttere hogy a menekülés során a megfelelő megkapaszkodást biztosította a nem túl nedves és nem túl száraz tenyér (Molnár, 2014). A mai ember életében szintén fontos, hogy munkavégzéskor kezünk hidratációja megfelelő legyen, mindemellett a pszichológusok számára a bőrfelszín nedvességének egzakt mérése páratlan lehetőséget biztosít arra, hogy objektív visszajelzést kapjanak a vizsgált személy érzelmi állapotáról. 1.1.2 Az elektrodermális aktivitás (EDA) empirikus vizsgálata A bőr elektromos változásainak empirikus vizsgálata több mint százéves történeti háttérrel rendelkezik, melyet (Dawson, Schell, és Filion, 2000) munkája alapján ebben az alfejezetben részletesen bemutatok. Jean Charcot laboratóriumában Vigouroux már 1888-ban mért tónusos bőrellenállás értékeket egyes betegcsoportokban, illetve ugyanekkor Féré mutatott rá arra a jelenségre, hogy bizonyos ingerek bemutatásának hatására a bőr vezetőképessége időlegesen javul. Míg Féré egy igen kis erejű külső áramkört használt fel kísérleteiben (exoszomatikus módszer), Tarchanoff, egy orosz fiziológus, 1890-ben rámutatott arra, hogy a bőr felszínére helyezett két elektróda között külső áramforrás alkalmazása nélkül is jól mérhető az elektromos potenciál változása (endoszomatikus módszer). E két kutató módszerei alapján a bőrellenállás (illetve ennek reciproka, a bőrvezetés) mérése ma már igen széles körben alkalmazott elektrofiziológiai eljárás. Érdekes, hogy a bőrvezetés korai kutatói munkájukban tárgyalták a jelenséggel kapcsolatos legtöbb olyan problémakört, melyek ma is vizsgálódásaink központi elemei. Így például megemlítették, hogy erősebb inger erőteljesebb változást eredményez a bőrellenállásban, illetve azt is megállapították, hogy ugyanazon inger ismételt bemutatása során a bőrválasz habituálódik. Számos bőrválasz kiváltó ingert írtak le az EDA korai kutatói, valamint megállapították, hogy a bőraktivitás egyéni különbségeket mutat. Szintén korai munkákból jól ismert a tónusos és fázisos bőraktivitás megkülönböztetése. Külső ingerlés hiányában pszicho-fiziológiai állapotunk (pl. vízháztartásunk aktuális állapota, vagy ki és belégzésünk, stressz szintünk, stb.) lassú változásokat okoz a bőrellenállásban, ezt a spontán fluktuációt a tónusos bőrválasz, melyet tízegynéhány másodperc vagy akár több perc alatt 7
regisztrálnak. A fázisos bőrválasz ugyanakkor bizonyos ingerek megjelenését követő 1-2 másodpercben jellemző, csak rövid ideig tart, a bőrellenállás határozott emelkedését tipikusan lassú csökkenés követi. A fázisos és tónusos EDA-t egyaránt használják pszichofiziológiai mérésekben. Az EDA mérése korábban analóg módon történt, azonban a tudomány fejlődésével a mérések által keletkezett adatok elemzése digitalizált formában, számítógépen történik. Az adatok felvételéhez ezüstből vagy ezüst-kloridból készült elektródákat használnak. A mérés jellemzően a kézen történik két elektróda segítségével bipoláris elrendezéssel. A mérés történhet a domináns illetve nem domináns kézről is. Bár a bal illetve jobb kézről elvezetett EDA értékek között van különbség, mégis általában a nem domináns kézre helyezik az elektródákat. Ennek egyik oka, hogy a vizsgálati személyek a domináns kezüket szabadon tudják mozgatni, használni. Ha egyik kézen sem lehet a mérést elvégezni, az elektródokat fel lehet helyezni a bokára is (Boucsein, és mtsai., 2012). Továbbá lehet bőrválaszt mérni a homlokon és a talpon is. Azért célszerűbb a kézen mérni, mert a többi testrészhez képest itt az eccrin mirigyek koncentrációja jóval több (körülbelül 5-10 szeres) (Molnár, 2014). Fontos a mérés valid adatai szempontjából, hogy ne használjunk a bőr tisztítása szempontjából alkoholt, mert ez valószínűleg hatással van a bőr természetes vezetőképességére, csökkenti ezt a képességet. Mint minden elektrofiziológiai mérőműszernek, az elektrodermális aktivitást mérő műszernek is vannak előnyei és hátrányai. A mérés használatának előnye közé tartozik, hogy az elektrodermális aktivitást csak a szimpatikus idegrendszer befolyásolja. közvetlen visszajelzést ad a szimpatikus idegrendszer működéséről, használata olcsó a többi pszichofiziológiai méréstechnikát tekintve. Azonban az elektrodermális aktivitás válaszrendszere relative lassú, valamint nem csak egy helyzetre, szituációra, típusra jellemző. A mérés előnyeit kihasználva az elektrodermális aktivitást számos pszichológiai kutatásban használják (például hipnózis kutatásokban) valamint a pszichopatológiában is jelentős szerepet tölt be (Molnár, 2014). A szakirodalomban gyakran használják a bőrellenállás szintje, azaz skin conductance level (SCL) vagy skin conductance response (SCR) kifejezéseket. Talán leggyakoribb a galvanic skin response (GSR) terminus, melyből a magyar nyelven használatos galvános bőrreakció (GBR) elnevezés született. Azonban a kurrens angol nyelvű szakirodalomban az elektrodermális aktivitás, azaz electrodermal activity (EDA) kifejezés a legelterjedtebb, így dolgozatomban én is ezt használom a bőrválasz kifejezés mellett. 8
1.1.3 A bőrválasz élettani háttere A bőrellenállás mérésének élettani hátteréhez tartozik a bőr azon tulajdonsága, hogy korlátozza mely anyagok jutnak be szervezetünkbe valamint mely anyagok kerülnek ki szervezetünkből a külvilágba, ilyen például az bőrellenállás mérése szempontjából fontos izzadás. Az emberi szervezetben 2 féle izzadságmirigy (aprocin és eccrin mirigyek) található, melyek közül a szakirodalmak az eccrin mirigyet hozták összefüggésbe az EDA-val. Ezen mirigyek fő funkciója közé tartozik a hőszabályozás, izzadás. Az elektrodermális aktivitás mérése az izzadságmirigyek azon működésén alapul, melyet pszichológiai aktivitás idéz elő. Ezen aktivitás idegi szabályozás alatt áll, túlnyomórészt szimpatikus beidegzés alatt áll. Ugyanakkor a szabályozása összetett, mivel serkentő és gátló hatások egyaránt hatnak, több agyi terület (bazális ganglionok, hipotalamusz) is részt vesz az elektrodermális aktivitás szabályozásában. 1.2 Bőrellenállás mint pszichés folyamatok biomarkere Az EDA egyik legfőbb tulajdonsága, hogy érzékeny biomarkerként használható a szimpatikus idegrendszer folyamatainak feltérképezésében valamint ezen idegrendszerhez kapcsolódó pszichológiai folyamatok megértésében (Dawson, Schell, és Filion, 2000). A kutatók a bőr pillanatnyi elektromos változásából többek között következtetni tudnak a különböző érzelmi reakciókra. Fokozott érzelmi megterhelés hatására nő a bőr vezetőképességének értéke. Ezenkívül az elektromos bőrellenállásra hatással vannak azon ingerek is, melyek újdonságként hatnak (Molnár, 2013) Továbbá a bőrellenállás változásai biomarkerként használhatóak a fájdalom valamint a stressz-válasz vizsgálata során. Egy Varsói kutatás (Sosnowski, Nurzynska, és Polec, 1991) során az aktív-passzív megküzdés és a bőrellenállás valamint a szívritmus változás kapcsolatát vizsgálták. A céljuk az volt, hogy stresszhelyzetben mért bőrvezetőképesség nagyságát és szívritmust vizsgálják öt független változó segítségével. A kísérletben 80, 17 és 19 év közötti középiskolás lány vett részt. A kísérleti elrendezés során az alanyok egymást párokban tesztelték: egyikük volt az aktív résztvevő (ők oldották meg a feladatokat), míg a másik személy passzív megfigyelőként vett részt a vizsgálatban. Az elemzések során azonban különböző kísérletből kizáró okok miatt csak 60 személy adatát tudták a kutatók felhasználni, a kutatás során létrehozott 3 kísérleti csoport szempontjából. A 10 másodpercig látható feladatok a Raven Progressive Matrices -ból származtak. A feladatok között 30 másodperces szünetek voltak. Eredményként azt kapták, hogy sem a szívverésre, sem a bőrvezetés értékére nem volt hatással a pillanatnyi megerősítés. 9
1.3 Bőrellenállás vizsgálata Stroop feladat közben Egy kurrens kutatás (Svetlak, Bob, Cernik, és Kukleta, 2010) az elektrodermális aktivitást Stroop feladat megoldása közben mérte. Az EDA értékeket a kogruens és inkongruens válaszok (1. ábra) tekintetében elemezték. A kongruens válaszok során a szó jelentése és színe megegyezik, míg az inkongruens válaszok adásakor a szó jelentése különbözik attól a színtől, mellyel a szó írva van. A Stroop hatás oka az a folyamat, hogy a szóolvasás automatikussá és dominánssá válik az olvasás megtanulása után. (Atkinson és Hilgard, 2005) A kutatásban 106 egészséges egyetemista (68 férfi és 38 nő, átlagéletkor 23,4 ± 1,4) vett részt, akik egy csendes, szobahőmérsékletű teremben oldották meg a feladatot. A feladat megkezdése előtt a résztvevők 5 percig csukott szemmel relaxáltak, majd ezután következtek a 3 másodpercig látható Stroop ingerek. Az ingerek között a kutatók 7 másodperces szüneteket tartottak. Eredményként azt kapták a kutatók, hogy a kongruens és az inkongruens feladatok közben produkált EDA átlag nem különbözött szignifikánsan. A személyek kb. egyharmadánál nőtt, szintén kb. egyharmaduknál csökkent, de kb. egyharmaduknál egyáltalán nem találtak változást a kutatók a válaszgátlást igénylő inkongruens próbák alatt mért EDA válaszban a konfliktust nem indukáló, kongruens próbák EDA válaszához képest. E tanulmány igazán érdekes eredménye az, hogy ezt az egyéni EDA változást jól be lehetett jósolni a bőrellenállás változásainak alaphelyzetben mért változékonyságával. Az alaphelyzetben alacsony EDA komplexitást mutató személyek Stroop válaszai alatt mért EDA aktivitás az inkongruens helyzetben magasabb volt, mint kongruens helyzetben. Ez az összefüggés fordított irányú volt az alaphelyzetben alacsony EDA komplexitást produkáló személyeknél: ők az inkongruens Stroop próbák során alacsonyabb bőrellenállás értékeket mutattak, mint a kongruens próbák alatt. 1. ábra: Stroop feladat során kongruens és inkongruens válasz 10
1.4 Bőrellenállás és személyiség kapcsolata A bőr pillanatnyi elektromos változásaiból nemcsak a különböző emocionális reakciókra lehet következtetni, hanem egyéni különbségekre is, mivel mindenki másképpen reagál egy emocionális választ indukáló helyzetben. Ugyanakkor nincs teljes egyetértés abban a tekintetben, hogy ezen különbségek mely személyiségdimenziókkal hozhatók összefüggésbe. Egy kurrens kutatás (Keltikangas-Jarvinen, Kettunen, Ravaja, és Naatanen, 1999) középpontjában a Gray féle BAS (behavioral activation system) és BIS (behavioral inhibition system) rendszer kapcsolata valamint a stressz helyzet közben mért bőrellenállás állt. A kutatásban 35 középkorú férfi vett részt, akiknek temperamentumát a Strelau Temperament Inventory segítségével állapították meg. A bőrellenállást Rorschach teszt felvétele közben mérték. Eredményként azt kapták, hogy a gátló rendszer és a bőrellenállás között negatív kapcsolat áll fenn. Egy antiszociális magatartással foglalkozó összefoglalóban (Fowles, 2000) szintén a Gray féle BIS rendszer valamint az impulzivitás és szorongás és bőrellenállás kapcsolatát. A kutatás alátámasztotta, hogy az alacsony elektrodermális habituációs mintázata összefüggésben áll a szorongással és az érzelem kifejezés kontrolálatlanságával. Egy japán kurrens kutatásban (Yoshino, Kimura, Yoshida, Takahashi, és Nomura, 2005) a szerzők a munkájukban a személyiség dimenziók és nem tudatos emocionális válaszok során mért bőrellenállás közötti összefüggést vizsgálták. Kísérletükben 70 egészséges férfi (átlagéletkor: 23,7) vett részt, akiket 4 csoportba osztottak (alacsony és magas újdonságkeresők valamint magas és alacsony ártalomkerülők). A résztvevőknek pozitív, negatív és semleges ingereket mutattak, miközben regisztrálták bőrellenállásukat. A kutatók 36 képet használtak ingerként az International Affektive Picture System -ből. Eredményként a következő összefüggéseket kapták: a magas újdonságkeresők csoportjában szignifikánsan nagyobb a bőrellenállás, mint az alacsonyabb újdonságkeresőknél a pozitív és negatív ingerek esetében, ugyanakkor ez a tendencia nem mutatható ki a semleges ingereknél. Ezenkívül az ártalomkerülők két csoportjánál mindhárom ingertípus esetében szignifikáns eredményt kaptak (a nagyobb ártalomkerülő csoportnál szignifikánsan nagyobb volt a bőrellenállás az alacsonyabb pontszámú csoporthoz képest). Miközben a feladatot végezték a személyek a kísérletvezetők egy kamera segítségével monitorozták, hogy a személyek feladattal kapcsolatos attitűdje komoly volt-e. 11
Egy másik kurrens kutatásban (Mardaga, Laloyaux, és Hansenne, 2006) is vizsgálták, hogy van-e összefüggés a Cloninger féle személyiség dimenziók és az emocionális reakciók során mért bőrellenállás között. E kutatócsoport azon tanulmányokból indult ki, melyek kapcsolatot találtak a fő személyiség dimenziók és az emóciók között. E tanulmányok főképp a személyiség dimenziók valamint a neurotikusság és negatív érzelmek kapcsolatát emelik ki. Margada és munkatársai kutatásában 55 egészséges személy (15 férfi) vett részt, többségük pszichológia szakos egyetemi hallgató volt. A minta átlagéletkora 22 év (±2,41) volt. A résztvevők a 240 tételes Cloninger féle Temperamentum és Karakter Kérdőívet töltötték ki, mely során egy 5 fokú skálán (1: egyáltalán nem ért egyet; 5: teljesen egyetért) kellet értékelniük a tételeket. A résztvevőknek az Inernational Affective Picture System -ből mutattak pozitív, negatív és semleges képeket. A képeket 5 másodpercig láthatták a kísérleti alanyok. Két kép között 10 másodperces szünetek voltak. A résztvevők aktuális hangulati állapotát a Positive and Negative Affedt Shedule francia változatával mérték. E mérőeszköznél 10-10 pozitív és negatív szó szerepel és egy 5 fokú Likert skálán (1: nagyon enyhén vagy egyáltalán nem; 5: rendkívül) kellett a válaszadóknak bejelölni az aktuális hangulati állapotukat. A kutatócsoport eredményképpen azt kapta, hogy a személyiségnek nincs befolyása a válaszadás sebességére. Ugyanakkor azok a személyek, akik magasabb pontszámot értek el a Cloninger féle Temperamentum és Karakter Kérdőív ártalomkerülés dimenziójánál hosszabb visszaállási időt mutattak a negatív és semleges képek között. A bőrellenállás és a 3 képkategória között a kutatók nem kaptak szignifikáns korrelációt. Egy további eredményként azt kapták, hogy a nők szignifikánsan magasabb pontszámmal rendelkeznek az ártalomkerülés dimenziójában. Egy további kutatás (Courtet, Gottesman, Jollant, és Gould, 2011) során az öngyilkosságra való hajlam lehetséges endofenotípusait vizsgálták. A kutatás során felmerült a bőrellenállás változásának szerepe az öngyilkosságra való hajlam feltérképezésében: a bőrellenállás változásainak nagyon alacsony mértéke az öngyilkosságra való hajlammal társul. A különböző kutatási eredmények oka közé tartozhat, hogy a kutatások során más-más feladatot végeztek a vizsgálati személyek, miközben EDA értéküket regisztrálták. 1.5 Bőrellenállás genetikai háttere A bőrellenállás genetikai hátterével szintén több kutatócsoport is foglalkozott. Egy kurrens ikervizsgálat rámutatott arra, hogy a bőrellenállás változásainak vonás-jellege öröklődik, ugyanakkor eddig nem vizsgálták e jellemző genetikai rizikófaktorait. A kutatásban (Isen, Iacono, Malone, és McGue, 2012) ikervizsgálat formájában tanulmányozták a bőrellenállás 12
(mind a frekvencia és mind az amplitúdó tekintetében) egyéni különbségeinek okait. A kutatók 15 hang tónust játszottak le a résztvevőknek, miközben bőrellenállásukat mérték. 1.6 Hipotézisek Jelen kutatásom során a következő hipotéziseket fogalmaztam meg: 1) A bőrellenállás változása nagyobb, ha Helytelen válasz felirat jelenik meg a monitoron mind alaphelyzetben mind motivált helyzetben. 2) Nagyobb a bőrellenállás változás a feladat motivált részében az alaphelyzethez képest. 3) Nagyobb a bőrellenállás változás, ha Vigyázz, vesztésre állsz! felirat jelenik meg a monitoron ahhoz képest, amikor a személy Kitűnő, nyerésre állsz! feliratot lát. 4) A bőrellenállás változás egyéni különbségei összefüggésbe hozhatók a személyiség dimenziókkal és versengéssel. 13
2 Módszerek 2.1 Eljárás A dolgozat által bemutatott kísérletet kutatócsoportunk egyik projektjének keretei között végeztük el, mely a kognitív teljesítmény egyéni különbségeinek örökletes faktorait kutatja. A kísérlet kezdetét megelőzte az ehhez szükséges etikai engedélyek megkérése. A kutatás adatfelvételére egy egyetemi kurzus keretein belül került sor több féléven keresztül (2013/2014 és 2014/2015 őszi félévek). Így a résztvevők többsége egyetemi hallgató, az adatgyűjtés kényelmi illetve hólabda módszerrel valósult meg (a kurzusra jelentkezett hallgatók valamint az ő ismerőseik vettek részt a kutatásban). A kísérlet megkezdése előtt a kísérlet résztvevői az etikai elveknek megfelelő tájékoztatást kaptak a kutatásról, megtévesztésre nem került sor. A tájékoztatás után a vizsgálatban résztvevők aláírták az Egészségügyi Tudományos Tanács Tudományos és Kutatásetikai Bizottsága valamint az Intézeti Etikai Bizottság által jóváhagyott beleegyező nyilatkozatot. A kísérlet során a személyek egy több részből álló Stroop tesztet oldottak meg egy számítógépes program segítségével, miközben bőrvezetés értékeiket folyamatosan regisztráltuk. A Stroop tesztet követően egy kérdőívcsomagot is kitöltöttek. Jelen munkámban ebből a kérdőívcsomagból a Cloninger-féle Temperamenum és Karakter Kérdőív illetve a Ryckman féle Önfejlesztő Versengés Kérdőív adatait használtam fel. A kérdőívek kitöltése papír-ceruza módszerrel történt. A vizsgálat keretei között fájdalommentes, nem invazív DNS mintavételre is sor került, a szájhámsejtekből nyert DNS adatok feldolgozása egy kollaboráns genetikai kutatócsoport által folyamatban van. A projekt egyik legfontosabb célja a motivált helyzetben produkált kognitív teljesítményt jól mérő biomarkerek meghatározása volt az örökletes faktorok feltérképezéséhez. Tudományos diákköri munkám ehhez kapcsolódik: az én feladatom a bőrvezetés-regisztrátumok feldolgozása és elemzése volt a kísérletek előkészítésében és az adatfelvételben történő részvétel mellett. 2.2 Résztvevők Ahogy a 2.1 fejezetben olvasható, jelen vizsgálatban többnyire egyetemi hallgatók vettek részt. Az összes résztvevő adatai közül 229 fő rendelkezett az első három hipotézisem teszteléséhez az elemzésekbe bevonható viselkedéses adatokkal (az adatfeldolgozás egyes lépéseit és az 14
alkalmazott kritériumrendszert a 2.4 alfejezet mutatja be részletesen). A személyiséggel kapcsolatos hipotézisem elemzésébe 127 fő adatait tudtam bevonni, mivel a 2014 őszén felvett kérdőíves adatok egy része még feldolgozás alatt áll. Az elemzett 229 viselkedéses adatsor 39,3%-a férfitől és 60,7%-a nőtől származott, míg a kérdőíves adatokat is tartalmazó szűkebb részmintában 45,8% férfi és 54,2% nő volt a nemi arány (2. ábra). 2. ábra: A nemek százalékos aránya 15
Átlagéletkoruk 21,79 év (±3,634) volt. Az életkorra vonatkozó további adatokat az 1. táblázat részletezi. Annak eldöntésére, hogy a vizsgálatban résztvevő férfiak és nők életkora különbözik-e az elemzésekben használt teljes, illetve részmintákon belül Mann-Whitney próbát használtam a normalitás feltételének sérülése miatt. A Mann-Whitney próba alapján a férfiak és nők életkora között szignifikáns különbség volt a teljes mintában (p<0,0001; U=2125; Z= - 3,519) és a részmintában is (p=0,008? U=1451; Z= - 2,643). Átlag (szórás) Minimum Maximum TELJES MINTA N=229 21,79 (3,6) Férfiak N=90 23,21 (4,7) Nők N=139 21,08 (2,7) RÉSZ MINTA N=127 21,79 (3,6) Férfiak N=46 22,8 (4,9) 18 19 18 18 19 18 46 46 37 46 46 37 1. táblázat: Az elemzett minták életkorára vonatkozó adatok Nők N=87 21,03 (3,0) 2.3 Mérőeszközök 2.3.1 Bőrvezetés értékek regisztrálása A bőrvezetés értékeit a 3. ábrán bemutatott készülék segítségével mértük. A kutatócsoport által kifejlesztett készülékek mérés közben folyamatosan regisztrálják az aktuális pulzus és bőrvezetés értékeket, valamint visszajelzést adnak a készülék technikai jellemzőiről is, mint például az elem töltöttségéről vagy a még felhasználható memóriahely méretéről. A készülék ezen kívül rögzíti az egyes mérési pontok pontos idejét is, melynek alapján a GSR és Stroop adatok összeilleszthetők az adatfeldolgozás során. Mivel a mérés során kijelzőről leolvashatók az aktuális eredmények, a készüléket a személyek látómezőjén kívül helyeztük el, így azt csak a kísérletvezető láthatta. Ez azért volt fontos, mert a személyek viselkedését befolyásolhatta volna, ha látják a bőrvezetés értékeiket. 16
3. ábra: A kísérlet során használt EDA készülék A bőrvezetés méréséhez az elektródákat a nem domináns kéz második és negyedik ujjának középső/tenyér felőli ujjpercére helyeztük (4. ábra), ugyanis a helyes mérés szempontjából fontos, hogy mérés alatt az elektródákat tartalmazó kéz nyugalomban legyen, illetve hogy az elektródák ne érintkezzenek. A résztvevők így a domináns kezüket tudták használni a számítógépes Stroop feladat megoldása közben a kattintásokhoz, míg nem domináns kezüket nem használták. 4. ábra: Az elektróda helye a nem domináns kézen 17
A méréshez használt protokoll egyes lépéseit részletesen a 6.3 fejezetben található mellékletek mutatják be. A mérés elindítása előtt minden esetben ellenőriztük, hogy a készülék megfelelően mér-e és a pulzus illetve EDA értékeket a vizsgálat alatt is folyamatosan monitoroztuk. Az egyéni bőrválasz mérésének validálása egy mély levegővétel alapján történt (melynek során a személyek EDA értékei tipikusan megemelkedtek, majd lecsökkentek). Az ellenőrzés és a validálás után következtek a Stroop feladatok (az alaphelyzet majd a motivált helyzet alatti mérés). 2.3.2 Számítógépes Stroop teszt A Stroop tesztet a résztvevők egy számítógépes program segítségével oldották meg. A teszt négy részből állt: a bemelegítő, majd a gyakorló részt a Stroop feladat alaphelyzete majd motivált helyzete követte. A résztvevők a helyesnek ítélt válaszokat kurzor segítségével jelölték be. A rövid bemelegítő részben a résztvevők feladata csupán az volt, hogy kiválasszák a képernyő közepén megjelenített színt az ez alatt bemutatott négy színből (lásd az 5. ábra bal oldali részét), itt visszajelzést nem adtunk. A bemelegítő rész célja az egérhasználat gyakoroltatása volt, illetve a színek helyes azonosításának képességét is teszteltük általa, mely például színvakság esetén problémás volt). A bemelegítő rész után a személy a számítógépes program által generált rövid visszajelzést kapott a helyes válaszainak számáról, illetve az átlagos reakcióidejéről (ennek célja a gyors és hibátlan válaszadás hangsúlyozása volt). 5. ábra: A kutatásban alkalmazott számítógépes Stroop feladat A bal oldali képernyő a bemelegítő részben látható képet mutatja be, míg a jobb oldali képernyő a Stroop feladat gyakorló részében, illetve a Stroop feladat alap és motivált helyzete során látható képet mutatja be. 18
A Stroop feladat gyakorló részében a képernyő közepén egy színnév jelent meg (lásd az 5. ábra jobb oldali részét), a résztvevők feladata a színnév színének helyes kiválasztása volt a szöveg jelentésének figyelmen kívül hagyásával. A pontos instrukciókat a számítógép képernyőjén jelenítettük meg, melyet a 6. ábra demonstrál. Ha a személy a gyakorlás során 5 hibánál többet vétett, az instrukciót szóban pontosítottuk (pl. hangsúlyozva, hogy a feladat a szín és nem a szöveg megjelölése), illetve a gyakorló részt megismételtük. 6. ábra: Stroop teszt instrukciója a gyakorló résznél A Stroop feladat alap és motivált helyzete is az 5. ábra jobb oldali részén demonstrált próbákból állt, és feladatuk is ugyanaz volt (lásd a 6. ábra bemutatott szöveg első két bekezdését). A Stroop feladatok (mind az alaphelyzet mind pedig a motivált helyzet) 48 vagy 72 próbából álltak. Az egymást követő félévek tesztfelvételei során módszertani meggondolások alapján változtattunk a próbák számán. Mindig azonos arányban szerepeltek olyan próbák, ahol a színnevek és azok színe azonos (kongruens) volt, illetve az inkongruens próbák (melyet az 5. ábra is bemutat). Az ingerek bemutatása között átlagosan 5 másodperc telt el. A válaszok helyességéről minden egyes próba után visszajelzést adtunk (7. ábra). 19
7. ábra: Stroop feladat során a válasz helytelenségére utaló felirat Az Stroop feladat alaphelyzetét követően a személyek visszajelzést kaptak helyes válaszaik számáról, illetve az átlagos reakcióidejükről. Az alaphelyzetet követő motivált helyzetet megelőzően a képernyőn egy feltételezésünk szerint teljesítményt-motiváló instrukció jelent meg, mely az alaphelyzetben produkált teljesítmény felülmúlására sarkallta a résztvevőket a soron következő Stroop feladatban. Ezt az instrukciót a 8. ábra szemlélteti. 8. ábra: A Stroop teszt motivált helyzetét megelőző felirat A motivált helyzetben a személyek a válaszaik helyességén túl nyerési esélyeikről is visszajelzést kaptak minden próba után. A két felirat (lásd 9. ábra) annak megfelelően váltakozott, hogy a motivált részben produkált helyes válaszaik eddigi átlaga hogyan viszonyult az alaphelyzetben produkált helyes válaszaik átlagos válaszidejéhez. 20
9. ábra: Stroop teszt motivált helyzete során a nyerési esélyeket 2.3.3 A kutatásban felhasznált kérdőívek Negyedik hipotézisem elemzéséhez az 1.4 fejezetben ismertetett szakirodalmak alapján a Cloninger féle Temperamentum és Karakter Kérdőív 56 tételes magyar adaptációját használtam fel. E kérdőív temperamentum és karakter skálák segítségével írja le a személyiséget. Az önbeszámolón alapuló papír ceruza személyiség-teszt minden tételénél 5 válaszlehetőség közül választja ki a személy a rá jellemző választ (1: Egyáltalán nem jellemző rám; 2; 3; 4; és 5: Nagyon is jellemző rám). A kérdőívben 4 temperamentum faktor és 3 karakter faktor szerepel. A temperamentum skálák közé tartozik az ártalomkerülés, az újdonságkeresés, a jutalomfüggőség és a kitartás. Karakterfaktorok az önirányítottság, az együttműködés és a transzcendencia-élmény. A kérdőív eredeti változata 7 dimenzióból, 29 alskálából és összesen 240 tételből állt. Az általam is használt rövid változat a hét alap dimenziót méri fel skálánként 5-12 kérdés alapján, az elemzésekben ezek átlagpontszámait használtam. Kutatási kérdéseim erősen koncentrálnak a vizsgálatban tesztelt teljesítmény-motiváció aspektusra, ezért a kísérlet során felvett kérdőívcsomagból felhasználtam a Ryckman féle versengés kérdőív 15 tételes magyar adaptációját is. Ez az önbeszámolós módszer az önfejlesztő (konstruktív) versengést méri. A tételekre a kitöltők egy 5-fokú skálán jelölhették, hogy az adott tétellel mennyire értenek egyet (1: Nagyon nem értek egyet; 2: Inkább nem értek egyet; 3: Semleges a véleményem; Inkább egyetértek; 5: Nagyon egyetértek). A kérdőív összes itemére adott válaszok alapján határoztam meg a versengés átlagpontszámot. 2.4 Adatfeldolgozás A nyers adatok feldolgozásának lépéseit a 10. ábra szemlélteti. Első lépéseként az EDA készülékről a mérési adatokat egy szöveg-file formájában számítógépre mentettem egy 21
speciális program segítségével. Hasonló szöveg-file-ok születtek a Stroop feladatok eredményeiből is. A Stroop és a bőrvezetés regisztrátumok szöveg-file-jaiból egy másik, szintén a kutatócsoport által fejlesztett Java program segítségével személyenként létrehoztam egy összeolvasztott adatsort (lásd a merged -kezdetű file-okat a 10. ábra ábrán). Az így kapott fájlokon egy Excel makro futtatásával minden személy részletes viselkedéses összeolvasztott adataiból ugyanazokat a saját kutatási kérdéseimhez releváns változókat számoltam ki. Ezeket a változókat az Eredmények rész 3.1 alfejezetében a 2. táblázat mutatja be részletesen. Szintén ebben a lépésben szűrtem ki az adatfelvétel során keletkezett artefaktumokat is (ilyenek például a bőrvezetés mérése során az elektródák érintkezéséből vagy más okból keletkező hibás regisztrátumok). A viselkedéses adatokból létrehoztam tehát egy olyan adatbázist, melynek megfigyelési egységei a személyek (N=229). Ezt az adatbázist egyesítettem a nyers kérdőíves adatokból kiszámolt skálák hasonló adatbázisával (N=127), majd az adatfeldolgozás utolsó lépéseként az SPSS statisztikai program segítségével egyesítettem ezeket az adatokat és ezt az adatbázist használtam fel az elemzéseimben a hipotézisek tesztelése során. 10. ábra: Adatfeldolgozás egyes lépései a felhasznált programok ikonjaival 22
3 Eredmények 3.1 Az elemzésekben használt függő változók Az elemzésemben használt függő változókhoz tartoznak a bőrválasz változók valamint a kérdőíves változók, melyek összegezve táblázatos (2. táblázat) formában olvashatóak kiegészítve azokkal a rövidítésekkel, melyek a dolgozat további részében szerepelnek. Függő változó pontos leírása és rövidítése Bőrválasz változók A Stroop feladat alaphelyzetében a helyes válaszok során mért EDA amplitúdók átlaga A Stroop feladat motivált helyzetében a helyes válaszok során mért EDA amplitúdók átlaga A hibázások EDA amplitúdó átlaga a Stroop feladat alaphelyzetében A hibázások EDA amplitúdó átlaga a Stroop feladat motivált helyzetében Helyes válaszok EDA amplitúdó átlaga a Nyerésre állsz felirat mellett a Stroop feladat motivált helyzetében Helyes válaszok EDA amplitúdó átlaga Vesztésre állsz felirat mellett a Stroop feladat motivált helyzetében Kérdőíves változók Az Önfejlesztő Versengés Kérdőív (RVK) átlagpontszáma Bőrválasz alap Bőrválasz mot Bőrválasz hiba alap Bőrválasz hiba mot Bőrválasz nyer Bőrválasz veszít Versengés A Temperamentum és Karakter Kérdőív (TCIR) skáláinak átlagpontszámai: Újdonságkeresés skála (8 item) Újdonságkeresés Ártalomkerülés skála (6 item) Ártalomkerülés Jutalomfüggőség skála (8 item) Jutalomfüggőség Kitartás skála (5 item) Kitartás Önirányítottság skála (12 item) Önirányítottság Együttműködés skála (8 item) Együttműködés Transzcendencia skála (9 item) Transzcendencia 2. táblázat: A kutatás során használt függő változók 23
A változókat Excel függvények segítségével számoltam ki úgy, hogy a bőrvezetés regisztrátumokat a Stroop ingerek megjelenéséhez illesztettem a pontos idő adatok alapján. A bőrvezetés mérések adataiból kiszámolt amplitúdó értékekhez szakirodalmi adatokra alapozva (Dawson, Schell, és Filion, 2000) minden esetben az ingerek megjelenését követő 1-4 másodperces intervallumot vettem alapul. A Bőrválasz alap változóhoz például a Stroop feladat alaphelyzetében adott helyes válaszok próbáiban átlagoltam az 1-4 másodperces időintervallumon belül mért amplitúdó értékeket. Hasonlóképpen számoltam ki a Bőrválasz mot változót a Stroop feladat motivált helyzetében adott helyes válaszok próbáiban átlagolt amplitúdók alapján. A Bőrválasz hiba alap illetve a Bőrválasz hiba mot változókhoz a Stroop feladat alaphelyzetében valamint a motivációs helyzetében adott hibás válaszok amplitúdó átlagát számoltam ki. A Bőrválasz nyer változóhoz azoknak az amplitúdóknak az átlagát vettem, ahol az adott résztvevő helyes választ adott és a Kitűnő, nyerésre állsz! felirat jelent meg számára. Végül a Bőrválasz veszít változóhoz pedig azoknak az amplitúdóknak az átlagát használtam fel, ahol a kísérleti személy helyes választ adott és a Vigyázz, vesztésre állsz! feliratot olvashatta monitoron. 3.2 Alapstatisztikák 3.2.1 A hipotézisek teszteléséhez használt függő változók normalitás-vizsgálata A normalitás vizsgálatának elvégzése azért fontos a hipotézisek tesztelése előtt, mert számos statisztikai próba (például az általam későbbiekben használt összetartozó mintás t próba) alapfeltétele a változók normális eloszlása. Ha a normalitás feltétele sérül, akkor nem parametrikus statisztikai próbákat érdemes alkalmazni a hipotézisek tesztelésére. A normalitás vizsgálatára a Kolmogorov-Smirnov illetve a Shapiro-Wilk próbákat használtam, valamint ha a két statisztikai próba eredménye ellentmondott egymásnak, akkor a Q-Q Plot ábra alapján döntöttem el, hogy mely esetben tekinthetem normális eloszlásúnak az adott változót. Az így kapott eredmények (3. táblázat) alapján a következő változóknál sérült a normalitás feltétele: Bőrválasz hiba alap, Kitartás és Együttműködés. Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk Bőrválasz alap 0,182 Bőrválasz mot 0,200 0,014 0,168 24
Bőrválasz hiba alap 0,001 Bőrválasz hiba mot 0,156 Bőrválasz nyer 0,200 Bőrválasz veszít 0,081 Versengés 0,175 Újdonságkeresés 0,200 Ártalomkerülés 0,022 Jutalomfüggőség 0,033 Kitartás 0,002 Önirányítottság 0,200 Együttműködés 0,000 Transzcendencia 0,200 Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk 0,001 0,005 0,460 0,077 0,128 0,419 0,127 0,432 0,030 0,621 0,002 0,015 3. táblázat: A normalitás vizsgálat eredményei A táblázatban a normális eloszlástól való eltérés szignifikancia szintje látható (0,05 alatti értékek esetében indokolt nem parametrikus statisztikai próbákat alkalmazni a hipotézisek tesztelésére). 3.2.2 Reliabilitás vizsgálatok A reliabilitás vizsgálata során az általam használt kérdőívek megbízhatóságát elemeztem. A 4. táblázatban összefoglalt eredmények alapján elmondható, hogy mindkét kérdőív skálái megfelelően mérnek (a Cronbach Alpha értékek 0,6-nál nagyobbak). A TCIR skála esetében ezek az értékek 0,591 és 0,856 között mozognak, míg a versengést mérő RVK skála esetében 0,891 a kérdések koherenciáját mérő mutató értéke a teljes minta alapján). Kérdőív skálái Cronbach Alpha érték Újdonságkeresés 0,669 Ártalomkerülés 0,748 Jutalomfüggőség 0,591 Kitartás 0,794 Önirányítottság 0,697 Együttműködés 0,770 Transzcendencia 0,856 Versengés 0,891 4. táblázat: Reliabilitás vizsgálat eredményei a kérdőívek skáláira 25
A reliabilitás vizsgálat során elemeztem a kérdőívek egyes kérdéseire jellemző alapstatisztikai és pszichometriai mutatókat is. Az 56 tételes TCIR személyiség kérdőív skáláit felépítő itemek jellemzőit az 5. táblázat mutatja be. Kitartás Jutalomfüggőség Ártalomkerülés Újdonságkeresés N Átlag Szórás Item maradék korreláció tcir_1 127 3,65 1,042 0,151 0,669 tcir_8 127 2,37 1,022 0,453 0,641 tcir_15 127 3,20 1,171 0,150 0,639 tcir_22 127 3,02 1,172 0,334 0,603 tcir_29 127 3,24 1,213 0,163 0,638 tcir_35 127 3,20 1,016 0,246 0,643 tcir_42 127 2,70 1,230 0,227 0,634 tcir_50 127 2,51 1,147 0,428 0,640 tcir_16 126 2,90 1,165 0,274 0,712 tcir_19 126 2,32 1,224 0,123 0,780 tcir_23 126 2,38 1,232 0,485 0,664 tcir_30 126 3,31 1,305 0,332 0,711 tcir_36 126 3,28 1,184 0,357 0,713 tcir_51 126 2,67 1,144 0,441 0,678 tcir_3 126 4,22 0,799 0,134 0,571 tcir_11 126 3,17 0,970 0,060 0,631 tcir_17 126 3,56 1,197 0,310 0,524 tcir_24 126 3,18 1,248 0,205 0,537 tcir_31 126 3,87 1,145 0,314 0,503 tcir_37 126 3,25 1,232 0,400 0,458 tcir_44 126 3,28 1,171 0,212 0,613 tcir_52 126 4,45 0,864 0,067 0,586 tcir_4 127 3,03 1,175 0,392 0,756 tcir_9 127 3,94 0,814 0,166 0,806 tcir_25 127 2,98 1,046 0,360 0,757 tcir_45 127 3,24 1,096 0,446 0,729 tcir_53 127 3,21 1,179 0,522 0,709 Cronbach Alpha értéke az item elhagyásával 26
Önirányítottság Együttműködés Transzcendencia N Átlag Szórás Item maradék korreláció tcir_2 127 3,77 0,919 0,321 0,666 tcir_5 127 3,31 1,218 0,372 0,650 tcir_18 127 3,50 1,053 0,312 0,679 tcir_26 127 3,32 1,119 0,378 0,657 tcir_32 127 3,89 1,010 0,312 0,700 tcir_33 127 3,50 1,479 0,411 0,686 tcir_38 127 3,66 0,986 0,302 0,674 tcir_39 127 2,57 1,499 0,333 0,702 tcir_43 127 2,72 1,154 0,191 0,694 tcir_46 127 3,17 1,271 0,389 0,638 tcir_54 127 3,75 1,253 0,407 0,646 tcir_55 127 2,72 1,126 0,153 0,726 tcir_6 127 3,65 1,109 0,382 0,733 tcir_10 127 4,23 0,919 0,283 0,773 tcir_13 127 3,98 0,801 0,439 0,733 tcir_20 127 3,84 0,971 0,383 0,734 tcir_27 127 4,09 0,873 0,273 0,763 tcir_40 127 4,26 0,748 0,332 0,740 tcir_47 127 3,99 1,172 0,416 0,746 tcir_49 127 3,61 1,322 0,317 0,743 tcir_7 127 2,85 1,381 0,493 0,835 tcir_12 127 2,07 0,944 0,172 0,880 tcir_14 127 3,13 1,519 0,589 0,833 tcir_21 127 3,13 1,299 0,489 0,835 tcir_28 127 2,73 1,365 0,527 0,834 tcir_34 127 2,28 1,301 0,602 0,829 tcir_41 127 2,98 1,400 0,389 0,841 tcir_48 127 2,29 1,559 0,559 0,830 tcir_56 127 2,41 1,317 0,475 0,841 Cronbach Alpha értéke az item elhagyásával 5. táblázat: Temperamentum és Karakter Kérdőív (TCIR) item specifikus mutatói 27
A kitöltés során 1-5 közötti válaszokat adhattak a személyek (6.1 fejezet). Az átlagértékek alapján a válaszokra sem plafon sem padló effektus nem jellemző, a szórás-értékek megfelelő variabilitást jeleznek a mintában. A két utolsó oszlop pszichometriai eredményei alapján megállapítható, hogy bizonyos tételek elhagyása csak minimális változást idézne elő a skálák megbízhatóságában. A 15 tételes Versengés kérdőív item-specifikus mutatóit a 6. táblázat mutatja be. Ezek az eredmények szintén azt jelzik, hogy az RVK kérdései szükségesek és elégségesek a versengés konstruktum megfelelő méréséhez. N Átlag Szórás Item maradék korreláció versenges_1 125 3,42 1,226 0,530 0,881 versenges_2 125 3,50 1,161 0,246 0,891 versenges_3 125 3,43 1,194 0,416 0,887 versenges_4 125 3,52 1,235 0,554 0,888 versenges_5 125 3,58 1,180 0,370 0,888 versenges_6 125 3,49 1,229 0,683 0,874 versenges_7 125 3,17 1,230 0,720 0,874 versenges_8 125 3,37 1,267 0,559 0,880 versenges_9 125 3,47 1,215 0,437 0,883 versenges_10 125 3,27 1,260 0,494 0,881 versenges_11 125 2,94 1,169 0,578 0,880 versenges_12 125 3,66 1,151 0,124 0,902 versenges_13 125 3,21 1,259 0,600 0,878 versenges_14 125 3,68 1,229 0,516 0,889 versenges_15 125 2,65 1,057 0,350 0,886 6. táblázat: A Versengés kérdőív (RVK) item specifikus mutatói Cronbach Alpha értéke az item elhagyásával 28
3.3 A bőrválasz, mint a helyzetből adódó fiziológiai változások biomarkere 3.3.1 A hibázás hatása a bőrválaszra Első hipotézisemként a következőt fogalmaztam meg: A bőrellenállás változása nagyobb, ha Hibás válasz felirat jelenik meg a monitoron mind alaphelyzetben mind motivált helyzetben. Képzeljük el, hogy a Stroop feladat megoldása közben rossz válaszra kattintunk. Ekkor a számítógép monitorján a következő felirat jelenik meg: Hibás válasz. Első hipotézisem alapján azt várom, hogy e felirat hatására a bőrellenállás változása nagyobb, ahhoz az állapothoz képest, mintha helyesen válaszoltunk volna és a Helyes válasz felirat jelent volna meg a monitoron. Hipotézisem alapján ez a változás független a motivációtól, vagyis mind alaphelyzetben mind pedig motivált helyzetben hatással lesz a hibázás bőrválaszunkra. A hipotézis teszteléséhez összetartozó mintás statisztikai próbákat használtam, mivel 2 mérést hasonlítottam össze. Az elemzésemhez azoknál a változóknál, ahol teljesült a normalitás feltétele, paraméteres eljárást (összetartozó mintás t próba) használtam. Annál az elemzésnél, amely során olyan változót használtam, melynél sérült a normalitás feltétele, nem parametrikus eljárással (összetartozó mintás Wilcoxon próba) dolgoztam. Az első hipotézis során a vizsgálatba bevont függő változók a következők voltak: Bőrválasz alap, Bőrválasz hiba alap, Bőrválasz mot és Bőrválasz hiba mot. E hipotézis tesztelésekor 60 illetve 65 főt tudtam az elemzésbe bevonni, mivel a 229 vizsgálati személyből csupán ennyien hibáztak az alaphelyzet, illetve a motivált helyzet során. Az alaphelyzetben mért amplitúdó átlagok összehasonlításához összetartozó mintás Wilcoxon próbát használtam, mivel ebbe az elemzésbe bevont változók egyikénél nem teljesült a normalitás feltétele. Mivel azonban az összetartozó mintás t próba statisztikailag erősebb próbának tekinthető, ezért ezt a próbát is lefuttattam. Mindkét statisztikai próba szignifikáns eredményt mutatott. Az alaphelyzetre vonatkozó eredményeket oszlopdiagram fomában mutatja be a 11. ábra. Az összetartozó mintás Wilcoxon próba eredménye alapján a helyes válaszok során mért átlagos EDA amplitúdó szignifikánsan különbözik (Z = -2,702; p=0,007) a helytelen válaszok során mért átlagos EDA amplitúdóhoz képest. Az összetartozó mintás t próba eredménye alapján a helyes válaszok során mért átlagos EDA amplitúdó szignifikánsan kisebb (t(59) = -3,450; p=0,001; Cohen d=0,44), mint a helytelen válaszok során mért átlagos EDA amplitúdó. Ez a különbség ugyan nem nagy; csupán 0,1 microsiemens körüli a helyes és hibás válaszok átlagos ampitúdó különbsége. Azonban az ábrán látható y hibasávok által 29
szemléltetett standard hibák nem fednek át, mely arra utal, hogy ez a bőrváltozás különbség konzekvens. 11. ábra: Átlagos EDA amplitúdó a "Helyes válasz" és "Helytelen válasz" feliratok megjelenésénél a Stroop alaphelyzet során Az y hibasávok a standard hibát jelzik. A motivált helyzetben mért amplitúdó átlagok összehasonlításához összetartozó mintás t próbát használtam. Az összetartozó mintás t próba eredménye alapján a helyes válaszok során mért átlagos EDA amplitúdó szignifikánsan kisebb (t(64) = -3,247; p=0,002; Cohen d=0,4) a helytelen válaszok során mért átlagos EDA amplitúdóhoz képest (12. ábra). Ez a különbség is igen kicsi (0,05 microsiemens körüli), azonban az ábrán feltüntetett y hibasávok által szemléltetett standard hiba sávok itt sem fednek át. Ez arra enged következtetni, hogy motivált helyzetben is határozottabb a bőrválasz, ha a vesztésre állsz felirat fenyegető jelzését látjuk. 30
12. ábra: Átlagos EDA amplitúdó a "Helyes válasz" és "Helytelen válasz" feliratok megjelenésénél a Stroop motivált helyzet során Az y hibasávok a standard hibát jelzik. Ahogy az eredményekből látható mindkét Stroop helyzet esetében, vagyis mind az alaphelyzet mind pedig a motivált helyzet során, ha a Hibás válasz felirat jelenik meg a monitoron kicsi, de konzekvens változás következik be a bőrellenállás amplitúdójában. Az eredmények igazolják első hipotézisemet, vagyis hibázás hatására erőteljesebb bőrellenállás változás figyelhető meg a helyes válaszoknál mért bőrellenálláshoz képest. A következő kérdésként azt vetettem fel, hogy bár ahogy korábban láthattuk, mind alaphelyzetben mind motivált helyzetben okoz változást a hibázás, ugyanakkor maga a motivációs helyzet hatással van-e a bőrváltozásra. Következő bekezdésem ezt a kérdéskört járja körül. Ebben az alfejezetben kb. hatvan olyan résztvevő adatait elemeztem, akik hibáztak a Stroop feladatokban. A résztvevők zöme azonban nem hibázik. Mégis, azt gondolom, hogy a bőrvezetés érzékeny biomarkre alkalmas eszköz a motivált helyzetből adódó feszültebb állapot kimutatására akkor is, ha csak a helyes válaszok próbáit elemzem. 3.3.2 Motiváció hatása a bőrválaszra Második hipotézisemként a következőt fogalmaztam meg: Nagyobb a bőrellenállás változás a feladat motivált részében az alaphelyzethez képest. Ahogy a módszerek részben bemutattam, személyeink miután megoldották a Stroop feladatot a következő feliratot olvashatták a számítógépen: A következő tesztben, ha az átlagos helyes válaszidőd jobb, mint az 31
alaphelyzetben produkált átlagos válaszidőd és kevesebb, mint 5 hibád van, ajándékot kapsz! Elképzelésem szerint egy olyan helyzet, melyben jutalmat kaphatunk, egyértelmű hatással van ránk, így ebben a feladatban erőteljesebb bőrválaszokat vártam el, mint alaphelyzetben. E hipotézis tesztelésére összetartozó mintás t próbát használtam, mely a Bőrválasz alap és Bőrválasz mot függő változókat hasonlította össze. Az eredmények alapján elmondható, hogy a Stroop alaphelyzetben mért átlagos EDA amplitúdó szignifikánsan (t(154) = -3,897; p<0,0001; Cohen d=0,33) különbözik a motivált helyzetben mért amplitúdótól. Az eredményeket a 13. ábra szemlélteti. Az alaphelyzet és motivált helyzet közötti amplitúdó különbség ugyan nem nagy; csupán 0,05 microsiemens körüli, azonban úgy tűnik, hogy a hatás itt is konzekvens, melyet a hatásméret mutató viszonylag nagy értéke is jól közvetít. 13. ábra: Átlagos EDA amplitúdó a Stroop feladat alap- és motivált helyzete során Az y hibasávok a standard hibát jelzik. Az eredményeket összefoglalva elmondható, hogy nemcsak a hibázások vannak hatással a bőrválaszunkra, hanem motivált helyzetben szintén szignifikáns növekedés figyelhető meg az átlagos EDA amplitúdó értékben. A Stroop feladat során a résztvevők visszajelzést kaptak arról is, hogy milyenek a nyerési esélyeik, vagyis nyerésre vagy vesztésre állnak-e. A következő fejezetben arra keresem a választ, hogy jelzi-e a bőrválaszainkon alapuló biomarker, ha az éppen aktuális nyerési esélyünkről kapunk visszajelzést. 32