Hi! Danke für Deine Antwort!
strukturmarionette hat geschrieben:Hi,
Ja.
- Bei Nahe-Null-Zusammenhang aus Deinem Design ziegt sich, dass Lerneffekte durch etwas anderes entstehen als durch diese eine 'Lernmethode'.
- Oder /und: Auch erscheint das Messerfassungsverfahren für die Dauererfassung dieser Lernmethode fragwürdig.
Leider sind Lerndauer und Alter die unabhängigen Variablen aus meinem Datensatz, die am ehesten Einfluss haben müssten auf den Lernerfolg (und Hauptbestandteil meiner Fragestellung sind). Dieser wurde mit einem Fragebogen operationalisiert und daran gibt es leider auch nicht viel zu rütteln. Auch auf die Gefahr hin, dass sich der ein oder andere Leser das Schmunzeln nicht verkneifen kann:
- Code: Alles auswählen
dataframe$lernerfolg <- rowSums(dataset.appagg[c("Item1", "Item2", "Item3",...)])
Das ist schon die Variable, mit der ich rechnen muss, oder?
Die Lerndauer wurde abgefragt und z.B. 0,034 (in Monaten) eingetragen. Die Variable, mit der ich rechne, ist die Spalte, in der diese Zeitdauern eingetragen sind: dataframe&dauer. Auch okay, oder?
Und beim Alter wird direkt die Variable dataframe&alter genommen, die die Alterangaben der Probanden enthalten (z.B. 15). Passt?
(Nur, dass ich mich nachher nicht ärgere, gefragt zu haben!
)
strukturmarionette hat geschrieben:- siehe oben
und:
- Der Befund wäre aber doch ein schönes und klare Ergebnis.
Eigentlich schon! Das ist zumindest das, was man intuitiv vermuten sollte...
Ein bisschen was kann ich mir allerdings schon erklären: Beim ersten Streudiagramm "kleben" die Datenpunkte so an der linken Seite, weil die meisten Probanden die Lernmethode schlichtweg für eine relativ kurze Zeit beansprucht haben (M=14,5; SD=26,9). Das zweite Diagramm lässt vermuten, dass jüngeren Probanden das Erlernen neuer Inhalte leichter fällt und die deswegen höher scoren (Alter zum Zeitpunkt des Kurses: M=17,9; SD=8,7)
strukturmarionette hat geschrieben:- Nee. Wenn, dann aus konzeptionellen Überlegungen heraus.
- Es stellte sich die Frage nach der konkret angewendeten 'Lermethode' und auch deren (realistische?) Umsetzung.
Gruß
S.
Wenn die Korrelationen und das Bestimmtheitsmaß r² derart klein sind, bedeutet das doch, dass meine UVs die Veränderungen der AV nicht im Rahmen eines linearen Zusammenhangs beschreiben können, oder? Wie würde man denn jetzt weitermachen, um sich an die "Wahrheit" heranzutasten?
Liebe Grüße & schönes Weihnachtsfest,
Lis