Analyzing cognitive processes in CATI-Surveys with response latencies: an empirical evaluation of the consequences of using different baseline speed measures

Abstract

"Die Studie untersucht den Einsatz von Antwortlatenzen zur Messung der Stärke von Einstellungen im Bereich der Surveyforschung. Sie beschreibt verschiedene Möglichkeiten zur Messung von individuellen Reaktionszeiten in CATI-Surveys und zur Bereinigung dieser Messungen von Einflüssen, die von personalen, frageunabhängigen Antwortgeschwindigkeiten ('individuelle Basisgeschwindigkeiten') ausgehen. Dabei verdeutlicht sie auch die unterschiedlichen empirischen Konsequenzen, die mit der Nutzung verschiedener Maße von Basisgeschwindigkeit verbunden sind. Die Studie stellt zudem einen von den Autoren neu entwickelten Transformationsindex, den so genannten 'Residual-Score-Index', vor, der ein besseres Verfahren zur Kontrolle von Effekten frageunabhängiger Antwortgeschwindigkeiten bei der Messung von Antwortlatenzen ermöglicht als die Verfahren der klassischen Transformationsindizes (Difference-Score-Index, Ratio-Score-Index, Z-Score Index). Die Vorteile des neuen Residual-Score-Indexes werden in einer statistischen Analyse gezeigt, bei der die Moderatorfunktion des Indexes im Kontext einer multiplen Regressionsschätzung überprüft wird." (Autorenreferat)

"The study investigates the use of response latencies as a measure of attitude strength in survey research. It examines various possibilities of measuring personal reaction times in CATI-surveys and correcting these measurements for personal baseline speed. It also elucidates the empirical consequences of using different baseline speed measures. The study argues that a specific transformation index newly developed by the authors, the so-called 'Residual-Score-Index', offers a better procedure for controlling baseline speed when measuring response latencies than the traditional transformation indices (Difference-Score-Index, Ratio-Score-Index and Z-Score Index). The advantages of the new Residual-Score-Index are shown in a statistical analysis testing its moderational power in a multiple regression estimation." (author's abstract)