Diffusionsmodellanalysen

[engl. diffusion model analyses; lat. diffundere ], [DIA, SOC, KOG], sind Analysen auf Basis des Diffusionsmodells. Sie können herangezogen werden, um Parameter zu schätzen, die mit menschlichen Entscheidungsprozessen (Entscheiden) verbunden sind. Art und Anzahl der geschätzten Parameter hängen u. a. von der Komplexität des angewendeten Diffusionsmodells ab. Die Wahl des Diffusionsmodells muss von den Anwendenden u. a. in Abhängigkeit von Datengrundlage und Fragestellung erfolgen. Für die Durchführung von Diffusionsmodellanalysen stehen mittlerweile versch. Tools zur Verfügung (z. B. DMAT, EZ, EZ2, robust-EZ, fast-dm; HDDM, HDM; Röhner & Thoss, 2018), welche die Durchführung und Interpretation von Diffusionsmodellanalysen erheblich erleichtern. Diese Tools unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Komplexität und in Bezug auf die Anforderungen an die Anwendenden. Diffusionsmodellanalysen können für eine Vielzahl von Fragestellungen in versch. Bereichen der Ps. genutzt werden (z. B. für Fragestellungen im Bereich Gedächtnis, Entscheidungen, Wahrnehmung). Diffusionsmodellanalysen wurden auch genutzt, um die Effekte von impliziten Assoziationen (Impliziter Assoziationstest, [IAT]) und Priming zu untersuchen.