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[chrikel]

Hallo!

In meiner Abschlussarbeit möchte ich untersuchen, ob eine VP bei Aufgabe B schneller reagiert (Reaktionszeit: intervallskaliert & normalverteilt), wenn Aufgabe A korrekt beantwortet wurde (nominal [ja, nein]). Ich führe also eine Unterschiedsanalyse durch zwischen denen, die Aufgabe A korrekt gelöst haben und denen, die Aufgabe A nicht korrekt gelöst haben. Untersuche ich bei dieser Fragestellung Unterschiede bzgl. der zentralen Tendenz oder bzgl. den Varianzen zwischen beiden Gruppen (A gelöst vs. A nicht gelöst)? Je nachdem richtet sich das Verfahren, welches ich anschließend für die Analyse nutze (zentrale Tendenz: t-Test bei unabhängigen Stichproben, Varianz: F-Test).

Vielen Dank!

[PonderStibbons]

In meiner Abschlussarbeit möchte ich untersuchen, ob eine VP bei Aufgabe B schneller reagiert (Reaktionszeit: intervallskaliert & normalverteilt),

Das ist überraschend. Reaktionszeiten sind in der Regel stark rechtsschief.

Untersuche ich bei dieser Fragestellung Unterschiede bzgl. der zentralen Tendenz oder bzgl. den Varianzen zwischen beiden Gruppen (A gelöst vs. A nicht gelöst)? Je nachdem richtet sich das Verfahren, welches ich anschließend für die Analyse nutze (zentrale Tendenz: t-Test bei unabhängigen Stichproben, Varianz: F-Test).

Die einfaktorielle Varianzanalyse für 2 Gruppen produziert einen
Mittelwertvergleich mit exakt demselben p-Wert wie der t-Test.
Du solltest einfach den t-Test mit Welch-Korrektur verwenden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[chrikel]

Das ist überraschend. Reaktionszeiten sind in der Regel stark rechtsschief.

Die Aufgabe, bei der die Reaktionszeit gemessen wurde, war wie auch erwartet sehr einfach für die Kinder. Das begründet wahrscheinlich die Normalverteilung.

[PonderStibbons]

Ach so, Kinder. Demnach eine kleine Stichprobe? Da wäre die Behauptung, irgendwas sei normalverteilt, doch sehr ambitioniert.

Ich komme auf das Thema deswegen zurück, weil vielleicht per Suchmaschine Leute auf den thread treffen, und es eben
immer aufs Neue ärgerlich ist, dass irgendwelche akademischen Stümper oder blödsinnigen Webseiten meinen
Studierenden fälschlicherweise mitteilen zu müssen, "Normalverteilung der Daten" sei für irgendwas
von Interesse, relevant, nütze, wichtig. Ist es nicht. Gleichzeitig werden die eigentlich relevanten Themen nicht
addressiert. Allein in diesem Forum gab es in den letzten 5 Jahren 136 threads, die damit anhoben
zu bemerken, dass irgendein ordinal- oder gar kategorial skaliertes Merkmal "nicht normalverteilt" sei.
Welche Närrinen und Narrhallesen bringen im Jahr 2020 intelligenten Studierenden eigentlich immer
noch so einen Stuss bei.

Faustregel: wenn jemand mitteilt, es sei für igendwas erforderlich, dass ein "normalverteiltes
Mwerkmal" vorliege, verlasst die Vorlesung, schließt das Buch, wechselt die Website.

[chrikel]

N = 69

Die Kontroverse um die Normalverteilung als Voraussetzung für parametrische Tests ist mir bewusst, dennoch prüfe ich es immer mit. Solang die Normalverteilung ohnehin gegeben ist, hat man ja nichts verloren. (:

[PonderStibbons]

Es gibt da eigentlich keine Kontroverse mehr. Und ob eine Normalverteilung (der Residuen in der Population,
nur darum geht es) gegeben ist, kann man nie belegen, allenfalls verwerfen. Und wenn man das verwirft,
weiß man nicht, wie groß die Abweichung (der Residuen, in der Population) denn nun ist.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons