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Implicit Association Test [Android]

「Implicit Association Test」は、Simone Sacchiが配信するメディカル系アプリです。

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Androidデバイス上で暗黙協会テスト

「Implicit Association Test」は、Simone Sacchiが配信するメディカル系アプリです。

医療

このアプリの話題とニュース

  • 1万ダウンロード突破!


  • レビュースコア4.5をマークしている高評価の優良アプリです。(4/27)


  • 新バージョン1.0.1が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。


最新更新情報

version1.0.1が、2014年1月22日(水)にリリース

1.0.1:
Fixed layout problems encountered in some devices

使い方や遊び方

暗黙連合​​テスト(IAT)は、信念、態度とステレオタイプは、多かれ少なかれ強いと根深いかもしれない方法の尺度を提供し、アイデア、コンセプトとカテゴリ間の自動と無意識のアソシエーションを検出手順です。
このケースでは、性別·キャリアIATは、多くの場合、家族と女性の間で、キャリアと男性との間の相対的なリンクを明らかにする。
それはどのように動作する:
できるだけ少ないミスとして作り、できるだけ早く、グループに分類するための単語のセットを提示される。画面との相互作用は、2つの方法で行うことができます:画面の下部にある2つの仮想ボタンを切り替え、または第2のモードで、画面は単に左側または右側を押すことにより、2の部分に分割されていて、対話することができます画面(アプリで進行するための詳細な手順を与えられている)。設定メニューでは、相互作用のモードを選択することができますし、いくつかの研究のオプションにアクセスできます。
試験終了時(約5分かかります)において、ソフトウェアによって記録された応答時間に基づいて得られた結果の簡潔な解釈を提供する。この点で、開発者は、この解釈は仮説であり、絶対的な正当性にノークレームを持っていないことを明確にしたいと考えています。



詳細についてはプロジェクトの暗黙のウェブサイトをご覧ください:
https://implicit.harvard.edu/implicit/



具体的には、このアプリを開発するために最もよく使われるの記事は次のとおりだった:
BA、Banaji、MR、&グリーンワルド、AG(2002)。デモサイトから暗黙のグループ態度や信念を収穫。グループ·ダイナミックス、6(1)、101-115。



グリーンウォルド、AG、ノセク、BA、&Banaji、MR(2003)。理解し、暗黙協会テスト使用:I.改良得点アルゴリズム。パーソナリティと社会心理学のジャーナル、85、197-216。



レーン、KA、Banaji、MR、ノセク、BA、グリーンワルド、AG(2007)。理解し、暗黙協会試験使用:IVを。私たちが知っている(今のところ)(59から102頁)。 B. Wittenbrink N. S.シュワルツ(編)で。態度の暗黙的施策:プロシージャと論争。ニューヨーク:ギルフォードプレス。



ノセク、BA、グリーンウォルド、AG&Banaji、MR(2007)。 7歳での暗黙協会試験:方法論と概念の見直し(頁265から292)。 JA Barghで(編)、社会的な思考と行動の自動プロセス。心理プレス。



彼らのフィードバックと提案のためのYoavバー阿南やミケランジェロVIANELLOに感謝します。



あなたがバグを発見した場合は、同じ提案を送信したい、さらに情報や要求カスタムアプリを尋ねる、開発者に連絡して自由に感じる。

カスタマーレビュー・評価

4.5
5つ星
 
35
4つ星
 
35
3つ星
 
0
2つ星
 
0
1つ星
 
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最新ストアランキングと月間ランキング推移

Implicit Association TestのAndroidアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
2.1 以降
容量
150k
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2014/01/22

インストール数
10,000~

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

 

※この結果はImplicit Association Testのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

犯人はこの中にいる!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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