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[mkun]

Ich habe Daten zu einem Experiment und suche dazu die passende Auswertungsstrategie:
Als UV gibt es zwei Fragebögen zu Ängstlichkeit, einen zu momentaner (State) Ängstlichkeit und einen zu globaler (Trait) Ängstlichkeit. Entsprechend ihrer Antworten erhalten die Probanden dafür entsprechende Scores. Ich will untersuchen, wie sich Trait bzw. State Ängstlichkeit auf meine AV, auf die Reaktionszeit durch Tastendruck auf ein "angstauslösendes" Bild auswirkt.

Ich hatte erst daran gedacht die Probanden so zu unterteilen, dass ich eine Gruppe mit hohen Werten und eine mit niedrigen zum Beispiel für Trait Ängstlichkeit habe und dann eine ANOVA rechne. Aber dann gehen mir Daten verloren, habe ich mir gedacht..

Wie würdet ihr das angehen?

[StatCons]

Hi,

das klingt für mich nach einem Regressionsmodell. Du könntest zuerst ein einfaches lineares Modell rechnen, mit der Reaktionszeit als Zielgröße und den beiden Scores der Ängstlichkeit als Einflussgrößen. So nutzt du alle Daten und komprimierst sie nicht in hoch/niedrig, wo tatsächlich Information verloren ginge.

Das lineare Modell könnte dir schon helfen, ist aber nicht ganz korrekt, da die Reaktionszeit nicht normalverteilt ist. Als nächsten Schritt würde ich ein GLM, ein generalisiertes lineares Modell, rechnen, zum Beispiel mit einer Gammaverteilung für die Reaktionszeit.

Was dann noch wichtig zu wissen ist: Hast du für eine Person wiederholte Messungen, oder hat jede Versuchsperson nur eine einzige Reaktionszeit in dem Experiment?

Viele Grüße,
Alex

[strukturmarionette]

Hi,

Das lineare Modell könnte dir schon helfen, ist aber nicht ganz korrekt, da die Reaktionszeit nicht normalverteilt ist.

- Na ja. Ich glaube nicht, dass dass so bestätigt werden kann.
- Es existieren aber gewiss eine Anzahl anderer relevanter Anwendungsvoraussetzungen

Beim Verallgemeinerten Linearen Modell ist man gewiss immer flexibler.
Aber warum sollten Reaktionszeiten (beim Menschen) in der Population gammaverteilt sein?

Gruß
S.

[StatCons]

Hi,

Das lineare Modell könnte dir schon helfen, ist aber nicht ganz korrekt, da die Reaktionszeit nicht normalverteilt ist.

- Na ja. Ich glaube nicht, dass dass so bestätigt werden kann.
- Es existieren aber gewiss eine Anzahl anderer relevanter Anwendungsvoraussetzungen

Ja. Darum habe ich gefragt ob es wiederholte Messungen pro Versuchsperson gab. Dann wäre die Unabhängigkeit der Fehler nicht mehr gegeben und man müsste auf ein gemischtes Modell ausweichen.

Beim Verallgemeinerten Linearen Modell ist man gewiss immer flexibler.
Aber warum sollten Reaktionszeiten (beim Menschen) in der Population gammaverteilt sein?

Ich würde selten sagen, dass die Daten so-und-so verteilt sind, sondern andersrum, dass man sie mit dieser Verteilung gut approximieren kann
Die Gammaverteilung hat die Vorteile, in den meisten GLM-Routinen implementiert zu sein, und die Daten gut genug zu approximieren.

Die beste Alternative die ich auf die Schnelle gefunden habe ist die inverse Normalverteilung, siehe Figure 3 hier:
http://www.sfs.uni-tuebingen.de/~hbaaye ... in2010.pdf

Ansonsten fällt mir keine bessere Lösung ein. Hast du denn eine Idee?

Viele Grüße,
Alex

[mkun]

Danke für die Antworten!

Was dann noch wichtig zu wissen ist: Hast du für eine Person wiederholte Messungen, oder hat jede Versuchsperson nur eine einzige Reaktionszeit in dem Experiment?

Es gibt wiederholte Messungen, nämlich zahlreiche "angstauslösende" Bilder.

Ich müsste mich noch weiter einlesen, wie ich das genau mache, aber die Methode der Wahl ist also eine Regressionsanalyse entsprechend des verallgemeinerten linearen Modells (weil Reaktionszeiten nicht normalverteilt sind)?

[PonderStibbons]

Nun sollte nicht die abhängige Variable aus einer normalverteilten
Grundgesamtheit stammen, sondern die Residuen des Modells.
ALM-Modelle gelten aber als robust gegen Verletzung dieser Annahme,
bei ausreichend großer Stichprobe ist diese Annahme gar
entbehrlich (Wirkung des zentralen Grenzwertsatzes).

Mit freundlichen Grüßen

P.

[strukturmarionette]

Hi,

Ich habe Daten zu einem Experiment

- wenn Du zumindest auch Deine Stichprobenumfänge mitteiltest, würden sich einige Überlegungen gewiss erübrigen bzw 'selbst erklären'

Gruß
S.

[mkun]

Ich habe 50 Probanden getestet..

[PonderStibbons]

Bei n=50 sollte eine Regression robust gegen nichtnormalverteilte
Residuen sein. Was wird eigentlch ausgewertet, wird eine mittlere
Reaktionszeit über alle Durchgänge als abhängige Variable verwendet?
Und welche Kovariaten werden eingeschlossen, Ängstlichkeit ist
ja mit vielen anderen, die Reaktionszeit beeinflussenden
Charakteristika assoziiert, so dass sich Scheinkorrelationen ergeben
könnten.
Werden alle (wie viele?) Durchgänge einzeln als AV betrachtet, dann
ist wie oben erähnt ein "gemischtes" Modell aus Innersubjekt- und
Zwischensubjektvariaben angezeigt. Ggfls. sollte man dabei die
Reaktionszeiten logarithmieren, die sind notorisch schief.

Mit freundlichen Grüßen

P.