概述,原理,聯結原理,信號檢測論,實驗程式,主要階段,實驗程式設定,實驗優點,
概述
原理
GO/ NO-GO聯想任務主要是基於兩個原理：聯結原理和信號檢測論。
聯結原理
GO/ NO-GO聯想任務（GNAT）是Nosek和Banaji 在IAT方法的基礎上發展出的測量方法。GNAT本身並不是對認IAT的否定,而是對IAT的有機補充。
所以GNAT的測驗原理與IAT的測驗原理基本相同。以激活擴散模型為基礎，其主要觀點是，各種概念組成為一個相互聯繫的概念網路，在概念網路中，連線的長短表示概念聯繫的緊密程度，連線越短，概念間的聯繫越緊密。其特點為：假定當一個概念被加工時，其意義激活會自動傳遞到相關的概念，使得相關概念的意義也得到激活，而且激活的強度隨著傳遞距離的增加或者傳遞時間的延長而降低。
利用人們對不同概念的樣例作同一反應的難易程度便可獲得個體內隱認知層面這兩者的聯繫強度。在CNAT測驗中,被試對目標類別和屬性類別做出反應,如目標類別(Fruit)與屬性類別(Good)。通過比較單一目標類別與屬性概念之間的聯結程度.從而獲得個體對這兩者聯繫強度的內隱認知。
信號檢測論
該技術吸收了信號檢測論（Singal delect theory，SDT）的思想, 在實驗中包括目標刺激( 信號) 和分心刺激（噪音）。其中, 將類別和積極評價作為信號,而將目標類別和消極評價作為噪音。考察的是目標類別和屬性維度概念之間的聯結強度, 彌補了IAT實驗設計中需要提供類別維度, 不能對某一對象做出評價的限制。被試對代表目標種類和屬性種類的刺激反應 good ( 稱為Go) , 而對呈現的其他刺激不反應( 稱為No-go) 。
在GNAT中, 對噪音刺激不做出反應, 因此需要對刺激呈現間隔加以控制, 稱為極累反應(responsedeadline)。 研究發現刺激呈現間隔影響了個體的敏感性, 隨著刺激呈現時間的延長, 造成d!值的增大,以及被試的反應錯誤率降低。如果刺激間隔過短則個體的反應水平可能處於機遇水平, 因此刺激呈現間隔以500~800ms 較為適宜.
實驗程式
主要階段
第一個階段為預試階段。在這個階段,被試對出現的目標類別(Fruit、bugs),或者屬性類別(good、Bad ),這樣的單一類別做出反應,使被試熟悉實驗的操作過程。
第二個階段為正式實驗階段。
這個階段主要分為四個部分。在第一部分中,被試對目標類別（Fruit)與屬性類別(good)做出反應,對Bugs 和Bad 則不做出反應。第二部分中,被試對目標類別(Fruit)和屬類別(Bad) 做出反應，對Bugs 和good不做出反應。第三部分中，目標類別（Bugs）和屬性類別（good）做出反應，對fruit和bad則不做出反應。第四部分中，目標類別（bugs）和屬性類別（bad）做出反應，對fruit和good則不作出反應。四個部分通過實驗程式設定隨機呈現。把（fruit+good）和（fruit+bad）這兩個階段的d分數作為考察指標。
實驗程式設定
實驗中採用d指標, 將正確的Go反應稱為命中率, 將不正確的No- go反應視為虛報率, 將命中率和虛報率轉化為z分數後, 其差值即為d分數, 表明從噪音中區分信號的能力, 如果d分數低於0, 表明被試不能從噪音中區分出信號。實驗中以兩個階段d分數作為考察指標, 其原理在於, 如果信號中的目標類別和屬性類別概念聯繫緊密, 相較於聯繫不太緊密或者沒有聯繫的聯結, 被試的反應更為敏感, 從而更容易從噪音中分辨出信號。
實驗優點
GNAT範式包含了許多內隱社會認知測量的特徵。但也有一些獨特之處。相對於IAT方法，GNAT主要具有兩個優勢：
1.GNAT可以對單一類別的內隱社會認知進行考察。
2.可以從反應時和錯誤率上同時更全面的的考慮任務成績的有意義的信息。
