Avoiding pitfalls: Bayes factors can be a reliable tool for post hoc data selection in implicit learning.

Leganes-Fonteneau, M; Scott, R; Duka, T; Dienes, Z

Leganes-Fonteneau, M; Scott, R; Duka, T; Dienes, Z.

Afiliação

Leganes-Fonteneau M; Department of Kinesiology and Health, Rutgers University-New Brunswick, New Brunswick, NJ, USA. mateoleganes@gmail.com.
Scott R; Cardiac Neuroscience Laboratory, Center of Alcohol Studies, Rutgers University-New Brunswick, New Brunswick, NJ, USA. mateoleganes@gmail.com.
Duka T; School of Psychology, University of Sussex, Falmer, BN1 9QH, UK.
Dienes Z; Sackler Centre for Consciousness Science, University of Sussex, Brighton, BN1 9RH, UK.

Psychon Bull Rev ; 28(6): 1848-1859, 2021 Dec.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33768502

Assuntos

Conscientização; Aprendizagem; Atenção; Teorema de Bayes; Humanos; Reprodutibilidade dos Testes

Palavras-chave

Bayesian statistics; Implicit learning and memory

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Conscientização / Aprendizagem Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Psychon Bull Rev Assunto da revista: PSICOLOGIA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Estados Unidos

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