Statistical analysis and modeling of decision-making among individuals with autistic and psychotic traits in the bunny task.
Abstract
Denne masteroppgaven undersøker tilbøyeligheten til å rapportere endringer blant individer med autistiske trekk, psykotiske trekk, eller begge deler. Studien undersøker om disse individene har en tendens til å rapportere endringer når det er mindre tydelige indikasjoner på slike endringer.
En oppgave kalt "kaninoppgaven" blir brukt for å vurdere beslutningstakingen til folk med autistiske og psykotiske trekk. Deltakerne i denne oppgaven ble bedt om å rapportere når de oppfattet endringer i underliggende variabler. Vi konstruerer en bayesiansk modell for å beregne sannsynlighetene for at en endring har forekommet hver gang en deltaker tar en avgjørelse i kaninoppgaven. Autistiske og psykotiske trekk hos deltakerne blir vurdert ved hjelp av henholdsvis en forkortet versjon av Autism-Spectrum Quotient (AQ) og den positive subskalaen av Community Assessment of Psychic Experiences (CAPEp). To analytiske tilnærminger ble benyttet. Den første tilnærmingen innebærer å dele inn deltakerne i grupper basert på AQ- og CAPEp-verdiene, og den andre var å analysere en generalisert mikset modell med AQ- og CAPEp-scorer som kovariater.
I vår gruppebaserte analyse oppdaget vi signifikant høyere sannsynlighet for endring de gangene en endring ble rapportert hos individer med høye AQ-verdier og lave CAPEp-verdier, som motstrider vår opprinnelige hypotese. Ved å tilpasse logitmodeller for hver deltaker, fant vi en betydelig korrelasjon mellom valget om å rapportere en endring eller ikke og de tilhørende log odds for at en endring hadde skjedd. Effektene av log odds var betydelig lavere i grupper med høye CAPEp-verdier enn i kontrollgruppen. Videre hadde grupper med høy CAPEp-verdier en tendens til å rapportere endringer hyppigere når sannsynligheten for endring var lave. Imidlertid ble gruppen bestående av mennesker med høye AQ-verdier og lave CAPEp-verdier generelt estimert til å under-rapportere endringer ifølge til de tilpassede modellene.
I analysen av den generaliserte miksede modellen var økte AQ- og CAPEp-verdier forbundet med en redusert effekt av log odds for endring. Høyere CAPEp-score korrelerte med en høyere tendens til å tolke endringer ved lave sannsynligheter for endring, mens en økt AQ-score ikke viste en lignende trend.
Disse funnene antyder at individer med psykotiske trekk er mer tilbøyelige til å tolke endringer når det var lite som tydet på at en endring hadde skjedd ifølge den bayesianske modellen, i motsetning til de med autistiske trekk som generelt underrapportere endringer. This thesis examines the inclination to report changes among individuals with autistic traits, psychotic traits, or both. The study investigates whether these individuals have a propensity to report changes when there is less substantial evidence for such changes.
We consider a change-point detection task called the "bunny task". Participants of this task were asked to report when they perceived changes to underlying properties. A Bayesian observer model is constructed to calculate change probabilities, which are probabilities of a change happening at each instance a participant makes a decision in the bunny task. Autistic and psychotic traits in the participants are assessed using the Autism-Spectrum Quotient (AQ) and the positive subscale of Community Assessment of Psychic Experiences (CAPEp) scores, respectively. Two analytical approaches are employed. The first is a group-based comparison based on AQ and CAPEp cut-off scores, and the second is analyzing a generalized mixed model with AQ and CAPEp scores as covariates.
In our group-based analysis, we discovered significantly higher change probabilities when a change was reported in individuals with AQ scores above and CAPEp scores below the cut-off, contradicting our initial hypothesis. Through fitting logit models to each participant, we found a significant correlation between the choice of reporting change or not and the corresponding change log odds. The change log odds effects were significantly lower in groups with high CAPEp scores than in the control group. Furthermore, high CAPEp score groups tended to report changes more when change probabilities were low. However, the group consisting of people with AQ above and CAPEp below the cut-off scores was found to generally underreport changes according to the fitted models.
In the generalized mixed model analysis, increasing AQ and CAPEp scores were associated with a decreased effect of change log odds. Higher CAPEp scores correlated with a higher tendency to infer changes at low change probabilities while elevating AQ scores did not reflect a similar trend.
These findings suggest that individuals with psychotic traits are more likely to infer changes with less evidence, unlike those with autistic traits who appeared to underreport changes.