BrainHub
抑制控制 #05

经典 Stroop

屏幕上会出现一个用颜色书写的颜色词。你的任务是说出墨水的颜色(不看词义。本版本独特点:①记录每次反应的 RT,结束后画出反应时分布(按试次类型分组);②计算干扰效应 = 不一致试次 RT - 一致试次 RT;③记录 Stroop 切换成本——连续两次不一致试次之间的额外反应时增量。

点击「开始」开始任务

使用说明

  1. 屏幕中央出现一个颜色词(如"红"用绿色书写)。按 1=红,2=绿,3=蓝,4=黄,对应墨水的颜色,不要读词义。
  2. 尽快且准确作答。试次之间会显示 "+" 注视点。
  3. 完成所有试次后,结果页会给出:一致/不一致平均 RT、干扰效应、误差率、反应时分布。

注意事项

常见问题

Q1:干扰效应多大算"明显"?

健康成年人约 50-150ms。低于 30ms 可能是因为你已经熟练到能自动抑制,或者因为你过度训练了。高于 200ms 通常伴随"接近零误差"以外的努力控制状态。

Q2:Stroop 干扰是 IQ 指标吗?

不是。它更接近"自动加工 vs 控制加工"的竞争指数。睡眠剥夺、焦虑、抑郁都会放大干扰效应。

关于本工具

解决什么问题:量化你抑制"自动词义阅读"的能力,输出可直接对比的干扰效应数值。

局限:浏览器 RT 受渲染延迟影响,绝对值不要跨设备比较;只比较"干扰效应"这种相对量更可靠。

隐私政策

数据仅浏览器本地。本页可能展示 Google AdSense 广告,使用 Cookie 投放(含再营销)。可在 Google 广告设置关闭。详细见 Google 广告技术。

免责声明

结果仅供教育与参考,不构成专业建议。

手算对照:把干扰效应拆成「该快的那半」和「被拖慢的那半」

Stroop 这一页的核心只有一个差值:不一致试次比一致试次多花了多少毫秒。可这个差值能不能拿来用,取决于统计口径——哪些试次被算进平均、答错的题去了哪里。下面把口径拆开,并给出一套自己就能复核的读法。

① 使用指南:按键与流程怎么走

  • 键位固定:1 红 / 2 绿 / 3 蓝 / 4 黄。开始前把手放到键盘上默念几遍,确认不用低头找键位,否则检索键位的时间会被算进反应时。
  • 试次类型随机各半,一致与不一致的出现顺序完全随机,不要靠数上一题来预测下一题。
  • 不一致试次里,词义与墨色必然不同(程序不会生成同色),但「不同的程度」是随机的:红字写「绿」与红字写「黄」,冲突强度并不完全等价。
  • 每题之间有一个约 400 毫秒的「+」注视点,作用是把上一题的残留加工切干净,扫一眼就好,不要趁机回忆上一题。
  • 没有反应时限,按键前可以一直等;但走神的时间会原样进入反应时,中途被打断最好事后排除该题。
  • 注意全程只在脑内完成「识别墨色」:不要出声念词,也不要先在脑内把词义读一遍再回头比对颜色。

② 读结果:四个数字各自的算法

  • 一致 RT / 不一致 RT:两组答对试次的平均反应时。答错的题不进入这两个均值,这一点最容易被忽略。
  • 干扰效应 = 不一致 RT − 一致 RT,差值为正即存在典型 Stroop 效应。工具会按差值大小给出文字提示(30ms 以内视为很小、100ms 以内属常见区间、200ms 以内偏大、更高则提示先排查疲劳与屏幕条件)。
  • 切换成本:实现上取的是「连续两次不一致试次中后一次、且答对」的试次平均反应时,并没有减去任何基线,所以它的绝对值更接近「不一致 RT 本身」,而不是切换带来的额外增量。
  • 反应时分布:按 0–200 / 200–400 / 400–600 / 600–800 / 800+ 五档分箱,绿条是一致、红条是不一致,同样只含答对的试次。
  • 误差率:两组分别给出。关键提醒:不一致组错误率越高,被排除出均值的题越多,干扰效应越会被系统性低估。
三类高频错法:① 键位没背熟就开跑——找键位的时间混进反应时,测出来的其实是手速而不是抑制控制;② 在脑内读出词义再比颜色——这正是任务想观察的自动加工,你把它提前手动化,干扰效应会被自己抹平;③ 忽略误差率直接抄干扰效应——答错的试次不进入 RT 均值,错误率一高,这个差值就被人为压低了。
干扰效应是越大越好吗?

不是。差值偏大通常说明自动加工强势挤占了控制加工,常见于疲劳、压力大、睡眠不足等状态;差值偏小可能是你已练到一定程度的自动抑制,也可能只是这轮试次太少、样本不稳。工具给出的区间可以当参考,但它描述的是这一次任务的表现,不是能力评分,更不是对任何身心状态的判断。若这类差异长期伴随明显的注意力或情绪困扰,建议找专业人士评估。

我错得不少,干扰效应却很小,为什么?

因为一致 RT 与不一致 RT 都只统计答对的试次。不一致试次本来就更容易出错,你错得越多,这一组剩下的越是「你恰好很快的那几题」,均值被压低,差值自然显得小。所以正确读法是先看两侧误差率,再判断这个差值可不可信;两侧误差率差别越大,干扰效应越要打折看。

「切换成本」这一栏该怎么用?

它并不是严格意义上的切换成本。实现上取的是连续两次不一致试次中后一次、并且答对的那批试次的平均反应时,没有减去任何基线,所以绝对值接近不一致 RT 本身,看的时候别当成「切换额外多花的时间」。想观察切换带来的影响,更实用的办法是看分布图里红色柱子的形状:连续抑制之后如果整体更慢,说明你当时处在持续绷紧的状态。

24 试次和 60 试次能直接比吗?

试次数直接决定均值里有多少个样本。试次少时,两组平均各只靠十来个点撑着,一次走神就能让整组均值跳动几十毫秒;试次多时结果更稳但耗时更长。比较时请把试次数、键位、屏幕条件固定下来,只在同一台设备上比,并尽量安排在同一时段的同类状态下测,两次之间的差值才接近真实的状态变化。

边界说明:浏览器采集的反应时包含渲染与按键采集延迟,绝对值不可跨设备或跨浏览器比较,只有同一环境下的相对差值可用;任务只覆盖四个颜色、一种键位映射与单字颜色词,是最简化的版本,与实验室设备上的数值不能直接对照;试次数有限,分布图只有五档,每档样本量很小。本页不构成对注意力、情绪或睡眠状况的评估或诊断,结果只反映本次表现。若你长期在注意、睡眠或情绪方面感到困扰,请寻求专业帮助。

广告位