Statistik-Frage

Wissenschaft Mathematik
#1

Hallo ihr lieben!

Ich schreibe gerade meine Bachelorarbeit in Psychologie, und bin dabei auf folgendes Problem gestoßen:

Jede Versuchsperson sieht 6 verschiedene Videos, bei denen jeweils am Ende möglichst schnell reagiert werden soll.
Unabhängige Variable ist also das Video , abhängige Variable die Reaktionszeit.
Meine Hypothese ist, das die Reaktionszeiten von Video 1 bis zu Video 6 ansteigen. Bei meinen Daten zeigt sich folgendes Problem: DIe Streuung der Reaktionszeiten zwischen den Probanden ist riesig (hab Leute jeden Alters getestet, die Älteren sind halt einch viiiel langsamer…).
Ich habe mir deshalb überlegt, die 6 Reaktionszeit für jede einzelne Versuchsperson in eine Rangreihe zu bringen, und dann zu gucken ob z.B. Video 1 im Mittel einen signifikant höheren Rang hat als z.B. Video 2.
Welcher Test kann das? Ich dachte erst es wäre der Wilcoxon-Test, aber ich habe ja keine gepaarten Stichproben…

Es wäre soooo super wenn mir jemand helfen könnte!

Vielen Dank und schöne Grüße,
Meike

#2

Hossa :smile:

Wie wäre es denn, wenn du für eine Person, unabhängig von allen anderen, den Mittelwert T der 6 Reaktionszeiten t1 bis t6 bestimmst. Diesen subtrahierst du dann von den Einzelzeiten und normierst das Ergebnis auf den Mittelwert:

T=\frac{1}{6}\left(t_1+t_2+\cdots+t_6\right)\quad;\quad t_i^\ast=\frac{t_i}{T}-1

Die ti sind die relativen Abweichungen von der mittleren Reaktionszeit einer Person. Die sollten nun deutlich weniger schwanken. Wenn du mit deiner Vermutung recht hast, sollte sich beim Auftragen der ti ein ansteigender Verlauf bei allen Probanden zeigen.

Darauf kannst du eine Korrelationsanalyse zur Berechnung des Korrelationskoeffizienten anwenden und die Signifikanz mit einem t-Test prüfen.

Viele Grüße

Hasenfuß

#3

Hi Meike,

du hast im Grunde wiederholte Messungen an einer Person und eine Kovariate, die deiner Meinung nach einen einfluss auf das Messergebnis hat (Alter). Die Hypothese wäre
H0: µ1 = … = µ6 und die Alternative
H1: µ1

#4

Hey!

Danke für die schnelle Antwort!
Die Abfolge der Videos war natürlich randomisiert :wink:, mein N ist zur Zeit 100.
Ist halt einfach blöd, dass die schnellsten Reaktionszeiten der Älteren noch weit über den langsamsten der jungen Leute liegen… da will man einmal eine Stichprobe, die nicht wie sonst üblich aus 21-jährigen Psychologiestudenten besteht, und schon hat man Probleme :wink:
Ist das Alter denn dann wirklich eine Kovariate? Das Alter beeinflusst das Ergebnis ja nicht in Richtung oder entgegen der Hypothese, sondern sorgt nur für eine enorme Streuung, die doch zur Folge hat das mein N außerordentlich groß sein muss, um einen möglichen Effekt zu finden, und ich dachte wenn ich Ränge bilde umgehe ich dieses Problem. Oh man, ich muss immer wieder feststellen, das die Statistiklehre im Bachelor-Studium ziemlich mangelhaft ist…

Lieben Dank und viele Grüße,
Meike

#5

Hola!

Danke für die Antwort!
Ja, die Schwankungen würden dann schon ein wenig kleiner, aber dennoch habe ich bei alten Menschen eine viel größere Streuung als bei den jungen, d.h. so ganz gelöst wäre das Problem dann nicht… aber ich werde es mal ausprobieren, vielleicht reicht es ja schon!

Danke und schöne Grüße,
Meike

#6

Hi Meike,

Die Abfolge der Videos war natürlich randomisiert :wink:, mein N
ist zur Zeit 100.

sehr gut! das ist mehr als man i.a. erwarten kann :smile:

Ist halt einfach blöd, dass die schnellsten Reaktionszeiten
der Älteren noch weit über den langsamsten der jungen Leute
liegen… da will man einmal eine Stichprobe, die nicht wie
sonst üblich aus 21-jährigen Psychologiestudenten besteht, und
schon hat man Probleme :wink:

Das würde ich anders sehen: du hast einen besseren Querschnitt. Das macht aber die Hinzunahme vom Alter unabdingbar.

Ist das Alter denn dann wirklich eine Kovariate? Das Alter
beeinflusst das Ergebnis ja nicht in Richtung oder entgegen
der Hypothese,

jein, sicher sind die Reaktionszeiten im Mittel auch höher als bei den Jungen, aber das ist konstanter bias, der Effekt der Videos könnte immer noch gleich für alle sein.

sondern sorgt nur für eine enorme Streuung, die
doch zur Folge hat das mein N außerordentlich groß sein muss,
um einen möglichen Effekt zu finden,

völlig richtig.
Und um eben diese beiden Effekte von dem des Videos zu trennen, sollte man Alter sals Kovariate einfliessen lassen.

und ich dachte wenn ich
Ränge bilde umgehe ich dieses Problem.

Nur teilweise. Da du von Zeiten zu Rängen übergehst, wirfst du die genauere Einteilung weg und bekommst eventuell eine kleinere Streuung (kommt aber auf die genauen Werte an: wenn du 3, 3.2 und 3.3 hast ist
sd=0.1527525, wenn man das Ränge transformiert (1,2,3) ist SD=1.)

Oh man, ich muss immer
wieder feststellen, das die Statistiklehre im Bachelor-Studium
ziemlich mangelhaft ist…

Kann sein. schlimmer ist eigentlich, dass ihr Studenten auf Projekte losgelassen werdet, ohne dass euch Glegenheit gegeben wird, vorher über die Auswertng nachzudenken.

Hast du missing values?

Vor allem solltest du erstmal einen Verlauf plotten.
x-Achse: Video No
y-Achse: Reaktionszeiten.

einmal 100 Verläufe in einem diagramm und dann stupide gemittelt in einem anderen. daran kann man grob die Tendenzen erkennen.

Viele Grüße,
JPL