遅延割引のコンピューター適応尺度

遅延割引は、学業成績、社会的機能、物質使用など、重要な行動、健康、および社会的成果に関連していますが、遅延割引を徹底的に測定することは退屈で時間がかかります。私たちは、割引の効率的で心理測定的に健全なコンピューター適応尺度を開発し、一貫して検証します。まず、4,190人の参加者の大規模な国際データセットを使用して割引を測定するために、バイナリ検索型アルゴリズムを開発します。6つの独立したサンプル（n = 1,550）を使用して、2つの標準的な割引尺度と、実質報酬の割引、中毒性の行動、衝動性、人格、生存確率を伴う収束妥当性の測定値と同時妥当性の証拠を提示します。そして、時間の視点、人生の満足度、年齢、性別を伴う多様な妥当性。新しい尺度は標準的なアンケートよりもかなり短く、時間の遅延の範囲を含み、複数の報酬の大きさに適用できます。

Delay discounting has been linked to important behavioral, health, and social outcomes, including academic achievement, social functioning and substance use, but thoroughly measuring delay discounting is tedious and time consuming. We develop and consistently validate an efficient and psychometrically sound computer adaptive measure of discounting. First, we develop a binary search-type algorithm to measure discounting using a large international data set of 4,190 participants. Using six independent samples ( N = 1,550), we then present evidence of concurrent validity with two standard measures of discounting and a measure of discounting real rewards, convergent validity with addictive behavior, impulsivity, personality, survival probability; and divergent validity with time perspective, life satisfaction, age and gender. The new measure is considerably shorter than standard questionnaires, includes a range of time delays, can be applied to multiple reward magnitudes, shows excellent concurrent, convergent, divergent, and discriminant validity-by showing more sensitivity to effects of smoking behavior on discounting.