Abstract

We investigated the effect of careless or insufficient effort (C/IE) responses in a study using Amazon’s Mechanical Turk. A factor mixture model was used to identify latent classes based on the pattern of responses with biases and examine the effect of C/IE responses on the fit of the theoretical model.

中文翻译：

---

从错误中学习：粗心的回应对使用亚马逊的 Mechanical Turk 进行的咨询研究的影响

摘要

我们在一项使用亚马逊的 Mechanical Turk 的研究中调查了粗心或努力不足 (C/IE) 响应的影响。因子混合模型用于根据带有偏差的响应模式识别潜在类别，并检查 C/IE 响应对理论模型拟合的影响。