in meinem Experiment haben Versuchspersonen 5-stellige Zahlen abgetippt. Zuerst alle in der Kontrollbedingung 5 Minuten lang, dann wurden die VPN zufällig in zwei Gruppen aufgeteilt: Gruppe A hat die Aufgabe mit Leistungsfeedback erneut 5 Minuten lang durchgeführt, Gruppe B hat das selbe mit einer anderen Arbeitsanreicherung getan. Die beiden Anreicherungs-Bedingung werde ich mit einer messwiederholten ANOVA vergleichen, zusätzlich würde ich aber auch gerne die Kontrollphase (erste 5 Minuten) mit den Bedingungen vergleichen. Also AV: Messzeitpunkt UV: Leistung. Das wird mit der gleichen ANOVA auch sehr signifikant, allerdings ist es schwierig zu interpretieren, weil die VPN mit Übung schneller werden. Als UV habe ich bisher die Durchschnittsgeschwindigkeit pro Bedingung benutzt, es liegt mir aber zu jeder einzelnen Zahl die Eingabedauer vor.
Also, nochmal zusammenfassend: Ich habe für jede VPN Daten, die ungefähr so aussehen:
KontrollDauer1: 12,3s; KontrollDauer2: 11,4s; ...; AnreicherungDauer1: 8,3s; AnreicherungDauer2: 9,1s; ...
Gerechnet habe ich eine ANOVA mit der messwiederholten UV1 Messzeitpunkt (within) und der UV2 Anreicherungsbedingung (inbetween). Als AV hatte ich bisher Durchschnittszeit pro bearbeitetem Item. Dabei kam u.a. raus, dass die Leute bei Messzeitpunkt 2 (mit Anreicherung) schneller sind als bei MZP1 (ohne Anreicherung). Jetzt würde ich gerne den Übungseffekt als Ursache dafür ausschließen.
Meine bisherigen Überlegungen:
1. Mit der großen Anzahl an Einzelmessungen eine ARIMA rechnen, um eine Übungskurve zu erhalten und aus den Daten rauszurechnen. Macht das irgendwie Sinn? Ich habe noch nie mit ARIMA gearbeitet.
2. Die beiden Übungsphasen in der Mitte splitten, so dass ich statt 2 Phasen à 5 Minuten 4 Phasen à 2,5 Minuten hätte. Dann über die vier Messungen eine ANOVA rechnen und mit Post-Hoc-Tests gucken, welche Phasen sich signifikant unterscheiden. Wenn es signifikante Unterschiede zwischen Phase 2 und 3 gibt, aber nicht zwischen 1 und 2 oder 3 und 4 könnte ich den Übungseffekt ausschließen. Oder?
3. Angenommen, der Übungseffekt verkürzt die Zeit immer weiter, bis ein maximaler Übungseffekt erreicht ist und es gibt keinen Ermüdungseffekt: Könnte ich einzelne Itemwerte vergleichen (z.B. Item1 mit Item2, 2 mit 3, 3 mit 4 usw.) bis der Unterschied nicht mehr signifikant wird und daraus schlussfolgern, dass ab da ein maximales Übungsniveau erreicht ist? Dann könnte ich alle Itemdauern davor rauswerfen und aus dem Rest Mittelwerte bilden. Wenn das so gehen würde, wie würde ich die Items vergleichen? (t-Tests gehen wg. Fehlerkumulierung nicht, oder?)
Vielen Dank schonmal für eure Hilfe,
simski
