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[Nosferatu]

Hallo,
jetzt bräuchte ich mal eure Hilfe, da ich gerade echt bei der Auswertung meiner Bachelorarbeit am verzweifeln bin und mich mein Betreuer nur noch mehr verwirrt.

Und zwar habe ich folgende 3 Versuche mit 20 Probanden durchgeführt, die diese nacheinander abgearbeitet haben:
1. Eine Virtual Reality Brille auf dem Kopf und dann Punkte auf einem Touchdisplay selektieren und dabei noch eingeblendet bekommen, wo selektiert wurde (mit einem roten Punkt als Feedback)
2. Ohne Virtual Reality Brille die Punkte selektieren
3. Wie Eins, nur das dieser rote Punkt für das Feedback weggefallen ist
Daten die aufgezeichnet wurden waren die Entfernung in cm zu dem Punkt der selektiert werden sollte.

Die Daten sind dabei unterschiedlich groß: Mit Feedback ca. 3400, Ohne Feedback 3500... Kam zustande, da ich Ausreißer eliminieren musste durch Fehleingaben.

Ich möchte den Vergleich zwischen dem 1. und 2. Versuch machen und eben rausfinden ob das Feedback die Genauigkeit verbessert. Dafür habe ich die Daten in 2 Spalten sortiert mit den Entfernungen in cm. Anhand des Mittelwertes ist schon klar zu erkennen das mit feedback besser ist als ohne, aber natürlich soll ich noch deskriptive Statistik anwenden.
Ich habe rausgefunden dass die Grundgesamtheit nicht normalverteilt ist und ich daher nicht-parametrische Tests anwenden muss.

Die große Frage ist für mich jetzt aber: Verbunden oder unverbundene Tests?
Mein Betreuer meint verbunden, da es sich mit einem Medikamenten Test vergleichen lässt: "Sie sind abhängig, weil deine Probanden beide Konditionen gemacht haben."

Jedoch kann ich einfach keinen Zusammenhang logisch erkennen... Verbunden würde ja bedeuten, dass der erste Versuch mit Feedback irgendwie den Versuch ohne Feedback beeinflussen würde und die Daten aus den Versuchen voneinander abhängig sind. Ich sehe das als getrennte Versuche an. Da ich sowas wie Punkte mit aufgeschrieben habe (Je genauer selektiert wurde, desto mehr Punkte hat der Proband erreicht), konnte ich auch die Punkte von 1 und 3 gegenüber stellen und darin ist auch nicht zu erkennen, dass die gleichen Probanden ähnlich gut wie im ersten Versuch waren...

Außerdem habe ich das Problem der unterschiedlichen Messgrößen... Wenn ich dann doch abhängige Tests wähle, müssten die Messgrößen ja gleich groß sein und ich würde somit einige Daten eliminieren oder?

Ich hoffe ihr könnt mir das nochmal verdeutlichen und vielleicht genau sagen ob ihr eher verbundene oder unverbundene Tests wählen würdet.

Vielen Dank!

[bele]

Hallo Nosferatu,

. Anhand des Mittelwertes ist schon klar zu erkennen das mit feedback besser ist als ohne, aber natürlich soll ich noch deskriptive Statistik anwenden.

Der Mittelwert ist auch schon deskriptive Statistik. Dir scheint vor allem die Inferenzstatistik zu fehlen, weniger die Deskriptive.

Ich habe rausgefunden dass die Grundgesamtheit nicht normalverteilt ist und ich daher nicht-parametrische Tests anwenden muss.

Bei über 3000 gemeinsamen Datensätzen sollte es kein Problem sein, einfach die parametrischen Tests zu verwenden, aber es ist auch kein Problem, nicht-parametrische zu verwenden. Wenn Du Dich im deskriptiven Teil auf den Mittelwert beziehst, dann ist es halt schön, wenn auch die Inferenzstatistik den Mittelwert testet. Das bekommst Du nur mit parametrischen Methoden hin. Letztlich ist es Geschmackssache.

Die große Frage ist für mich jetzt aber: Verbunden oder unverbundene Tests?

Dein Betreuer hat recht: Verbundene Stichproben!

... und darin ist auch nicht zu erkennen, dass die gleichen Probanden ähnlich gut wie im ersten Versuch waren...

Auch wenn die Daten das nicht evident zeigen liegt es doch nahe, dass manche Probanden generell präzise arbeiten und andere generell unpräzise. NImm einfach einen Test für verbundene Stichproben und dann kann Dir keiner etwas.

Außerdem habe ich das Problem der unterschiedlichen Messgrößen... Wenn ich dann doch abhängige Tests wähle, müssten die Messgrößen ja gleich groß sein und ich würde somit einige Daten eliminieren oder?

Es handelt sich nicht um unterschiedliche Messgrößen, aber leider hast Du Recht: Du musst alle die eliminieren, die nicht in beiden Konditionen Messwerte geliefert haben. Macht das denn eine so große Zahl aus, dass Du deshalb so ungern die Idee unverbundener Stichproben aufgeben möchtest? Keine Sorge, das wird trotzdem hoch signifikant ausfallen.
Nimm einen t-Test für verbundene Stickproben oder einen Vorzeichen-Rangtest und freue Dich schon jetzt in beiden Fällen auf ein sehr kleines p!

Vielen Dank!

Bitte,
Bernhard

[Nosferatu]

Vielen Dank für die super schnelle Antwort!

Dann werde ich einfach Normalverteilung annehmen und einen t-test für verbundene stichproben machen

Die Eliminierung der Messwerte ist bei dem beschriebenen Vergleich kein großes Problem... Jedoch habe ich noch eine weitere Hypothese in der ich vergleichen möchte, welche Punkte besser selektiert werden können.
Ich habe dabei 9 verschiedene Punkte, aber möchte hauptsächlich rausfinden ob die 4 äußeren Punkte (ca. 1600 Werte) ungenauer wie der mittlere Punkt (400 Werte) und die restlichen 4 Punkte (wieder ca. 1600 Werte) zu treffen war.

Habe bisher dann den nicht parametrischen Friedman Test angewendet, jedoch wird dann natürlich nur die Größe der Messwerte vom mittleren Punkt berücksichtigt. Was würdest du empfehlen? Einzelne T-Tests oder einfaktorielle Anova?
Idee wäre auch jeden Punkt mit jedem natürlich zu vergleichen, was für mich zum Auswerten aber noch viel Aufwand wäre.

Nochmal vielen vielen Dank! Hilft mir echt schon sehr weiter !

[PonderStibbons]

Und zwar habe ich folgende 3 Versuche mit 20 Probanden durchgeführt, die diese nacheinander abgearbeitet haben:

Aber doch wohl nicht alle in derselben Reihenfolge?
Sonst hast Du Übungseffekte drin, die die Ergebnisse
schwerer interpretierbar/uninterpretierbar machen.

Ich möchte den Vergleich zwischen dem 1. und 2. Versuch machen und eben rausfinden ob das Feedback die Genauigkeit verbessert. Dafür habe ich die Daten in 2 Spalten sortiert mit den Entfernungen in cm.

Du kannst allerdings nicht (ca.) 2x3000 Reaktionsmessungen von 20 Leuten
behandeln, als wären es 3000 Probanden. Entweder musst Du die Daten aus
jedem der beiden Versuche Versuch probandenweise zusammenfassen und
diese zusammengefssten Werte dann vergleichen, oder Du rechnest ein
sogenanntes Mehrebenenmodell.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Nosferatu]

Aber doch wohl nicht alle in derselben Reihenfolge?
Sonst hast Du Übungseffekte drin, die die Ergebnisse
schwerer interpretierbar/uninterpretierbar machen.

Nein die Punkte wurden alle in einer Random Reihenfolge selektiert. Nur der Versuchsablauf war für jeden Probanden gleich, also das er immer als erstes den Versuch mit Feedback gemacht hat, danach den ohne Virtual Reality Headset und danach eben den ohne Feedback. Innerhalb der Versuche waren die Reihenfolgen, wie die Punkte selektiert werden sollten, immer Random.

Du kannst allerdings nicht (ca.) 2x3000 Reaktionsmessungen von 20 Leuten
behandeln, als wären es 3000 Probanden. Entweder musst Du die Daten aus
jedem der beiden Versuche Versuch probandenweise zusammenfassen und
diese zusammengefssten Werte dann vergleichen, oder Du rechnest ein
sogenanntes Mehrebenenmodell.

Mit freundlichen Grüßen

P.

Das kann ich nur bei unabhängigen machen oder? Ich muss für die verbundenen jetzt sowieso nochmal die Daten dann etwas aufarbeiten. Danke

[strukturmarionette]

Hi,

Das kann ich nur bei unabhängigen machen oder?

- Nee. PonderS versucht m.E. nur auf eine Möglichkeit hinzuweisen, wie Du gerade diese 1000enden Messwdhlgs je Gruppe behandeln könntest.
- Ansonsten fehlt bei der Designbeschreibung noch einiges andere.
- Was ist übrigens so eine Virtual Reality Brille auf dem Kopf? Was soll das? In dem Zusammenhang? Ist das sowas wie ein SmartPhone oder ein Googlo-Voice 'vor dem Kopf'?

Gruß
S.

[Nosferatu]

Ah okay ^^
Ja ich wollte die Beschreibung jetzt bewusst kurz lassen, damit ihr hier nicht so extrem viel lesen müsst.
Wenn du schonmal von Oculus Rift gehört hast, dann ist das eine Brille mit der man eben komplett virtuelle Welten sehen kann. Schon besser als so ein Smartphone vorm Kopf... Man kann sich eben auch in der Welt durch Kopfbewegungen umschauen und in einem bestimmten Radius auch bewegen.

In meiner Arbeit habe ich dabei einen echten Multitouch Tisch mit einem Virtuellen möglichst genau überlagert, sodass man diesen auch mit der Brille auf dem Kopf noch bedienen kann. Und dafür gab es eben die verschiedenen Versuchsreihen um zu zeigen, wie genau so eine Bedienung anhand einer Selektionsaufgabe noch möglich ist, obwohl die Hände nicht mehr zu sehen sind.
Erstaunlicherweise ist dies nämlich mit gegebenen Feedback noch ziemlich gut möglich.
Hoffe das erklärt das etwas genauer

Ein Einsatzgebiet für später soll die Verbindung zwischen einer Person im Realen und einer mit dem Headset aufm Kopf sein, damit diese sich Befehle hin und herschicken können über diesen Multitouch Tisch.

[strukturmarionette]

Hi,

Hoffe das erklärt das etwas genauer

- Ja etwas. Danke. Ist aber wahrsch technisch bio-physiologisch noch viel komplizierter, ne?

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Nein die Punkte wurden alle in einer Random Reihenfolge selektiert.

Das war nicht meine Frage. Wenn man den Effekt der Versuchsbedingung
herausfinden will, sollte man nicht für alle dieselbe Reihenfolge bei
den Versuchsbedingungen festlegen, weil dann Reihenfolgeeffekte
(Trainingseffekte z.B.) und Effekte der Versuchsbedingung sich vermischen.

Das kann ich nur bei unabhängigen machen oder?

Nein. Die Messungen ein- und desselben Probanden innerhalb einer
Versuchsbedingung kann man nicht als voneinander unabhängige
Beobachtungen behandeln. Du hast n=20 Probanden, nicht n=6000.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Du hast n=20 Probanden, nicht n=6000.

Das hatte ich bei meiner Antwort oben überlesen und das macht meine Antwort falsch. Sorry für die Verwirrung. PonderStibbons hat natürlich (wieder mal) Recht.

LG,
Bernhard