CDF-XL：Excelの反応時間データの累積分布関数を計算する

実験心理学では、反応時間（RT）分布の中心的な傾向を使用して、さまざまな実験条件を比較します。中央の傾向に重点が置かれていることは、RT分布自体から導き出される可能性のある追加情報を無視します。RT分布を分析する1つの方法は、累積分布周波数プロットを構築することです（CDFS; Ratcliff、Psychological Bulletin 86：446-461、1979）。ただし、この方法は、広く利用可能なソフトウェアで実装することが困難であり、その使用を厳しく制限しています。このレポートでは、CDFSを構築および分析するためのExcelベースのプログラムであるCDF-XLを提示します。これは、学生を含む研究者がこのような技術をより簡単にアクセスできるようにすることを目的としています（CDF-XLは、Psychonomic Societyのオンラインアーカイブから無料でダウンロードできます）。CDF-XLはExcelワークブックとして機能し、入力データワークシートで3つの列（サブジェクト、条件、およびRT）に編成された生の実験データから始まります（より広いデータセットからこの形式を達成するためにポイントアンドクリックユーティリティが提供されます）。データのそれ以上の前処理または並べ替えは必要ありません。ボタンをワンクリックすると、CDF-XLは2つの形式の累積分析を生成します。（1）参加者RT分布のパーセンタイル（条件）に基づいて、（2）ランク順のRTビンの参加者平均を採用する関連分析。どちらの分析も同様の方法でデータをパーティション化することが含まれますが、最初は参加者レベルで「中央値」タイプの測定値を使用し、後者は平均を使用します。結果は、3つの形式で提示されます。（i）参加者による、さらなる統計分析への参入に適しています。（ii）条件による壮大な手段。（iii）ExcelチャートでCDFプロットを完了しました。

In experimental psychology, central tendencies of reaction time (RT) distributions are used to compare different experimental conditions. This emphasis on the central tendency ignores additional information that may be derived from the RT distribution itself. One method for analysing RT distributions is to construct cumulative distribution frequency plots (CDFs; Ratcliff, Psychological Bulletin 86:446-461, 1979). However, this method is difficult to implement in widely available software, severely restricting its use. In this report, we present an Excel-based program, CDF-XL, for constructing and analysing CDFs, with the aim of making such techniques more readily accessible to researchers, including students (CDF-XL can be downloaded free of charge from the Psychonomic Society's online archive). CDF-XL functions as an Excel workbook and starts from the raw experimental data, organised into three columns (Subject, Condition, and RT) on an Input Data worksheet (a point-and-click utility is provided for achieving this format from a broader data set). No further preprocessing or sorting of the data is required. With one click of a button, CDF-XL will generate two forms of cumulative analysis: (1) "standard" CDFs, based on percentiles of participant RT distributions (by condition), and (2) a related analysis employing the participant means of rank-ordered RT bins. Both analyses involve partitioning the data in similar ways, but the first uses a "median"-type measure at the participant level, while the latter uses the mean. The results are presented in three formats: (i) by participants, suitable for entry into further statistical analysis; (ii) grand means by condition; and (iii) completed CDF plots in Excel charts.