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[Stevie01]

Hallo zusammen,

ich habe eine Frage zu Versuchsdaten, die ich gerade für eine Arbeit auswerte. Untersucht werden sollte in einem Reaktionszeitexperiment die Frage, ob Symbole oder Wörter auf Verkehrsschildern schneller und sicherer erkannt werden. Im Versuch wurden jeder Versuchsperson 32 Verkehrsschilder präsentiert. Die Hälfte davon enthielt ein Symbol, die andere Hälfte ein Wort als gesuchtes Ziel. Alle Versuchspersonen bekamen die gleichen Schilder in der gleichen Reihenfolge präsentiert. Die Versuchspersonen sollten per Tastendruck nach jedem Schild angeben, in welche Richtung sie fahren müssten, um das Ziel (entweder symbolisch oder verbal) zu erreichen - links, rechts, geradeaus oder weiß nicht. In der Auswertung entstanden auf diese Weise 32 Variablen (Schild 1 bis Schild 32) mit den Werten 1 für "richtig" (korrekte Antwort), 0 für "falsch" und -1 für "weiß nicht". Daraus wurde dann die Zahl korrekter Antworten in Prozent berechnet. Zudem wurden die mittlere Reaktionszeit insgesamt sowie die mittlere Reaktionszeit bei symbolischen Schildern bzw. bei verbalen Schildern berechnet. Meine Frage betrifft nun die Auswertung: es gab verschiedene unabhängige Variablen wie z.B. Sprache (Versuchspersonen waren hier in verschiedenen Gruppen, die Frage war ob Menschen mit unterschiedlichen Muttersprachen unterschiedliche Reaktionszeiten und Zahl korrekter Antworten bei Symbolen bzw. Wörtern zeigen). Dafür habe ich eine multivariate Varianzanalyse gerechnet mit Sprache als UV und Prozent korrekter Antworten, mittlere Reaktionszeit bei Symbolen und mittlere Reaktionszeit bei Wörtern als AVs. Für die Frage, ob jetzt Symbole oder Wörter besser geeignet sind, kann ich exploratorisch die Mittelwerte von Symbol- und Wort-Schildern vergleichen; die Frage ist nun, ob ich auch irgendeinen Test rechnen kann (Within-Subjects/Between-Subjects?)? Das Problem ist, dass ich dafür eigentlich keine richtige unabhängige Variable habe bzw. nicht weiß, wie ich für Symbol/Wort eine erstellen könnte ohne dass ich 32 einzelne Variablen habe.

Außerdem noch eine Frage zur Verteilung: müssen für parametrische Tests nur die Daten der abhängigen Variablen normalverteilt sein oder auch die unabhängigen Variablen?

Schon einmal ganz herzlichen Dank im Voraus für Eure Hilfe!

[PonderStibbons]

es gab verschiedene unabhängige Variablen wie z.B. Sprache (Versuchspersonen waren hier in verschiedenen Gruppen, die Frage war ob Menschen mit unterschiedlichen Muttersprachen unterschiedliche Reaktionszeiten und Zahl korrekter Antworten bei Symbolen bzw. Wörtern zeigen).

Warum? Wozu soll das dienen? Die Fragestellung ist doch, ob sich die
Bedingungen unterscheiden, nicht ob eine Gruppe generell andere
Leistungen zeigt als die anderen Gruppen.

Für die Frage, ob jetzt Symbole oder Wörter besser geeignet sind, kann ich exploratorisch die Mittelwerte von Symbol- und Wort-Schildern vergleichen; die Frage ist nun, ob ich auch irgendeinen Test rechnen kann

Du kannst einen t-Test für abhängige Messungen berechnen, indem Du
die durchschnittliche (oft wäre die mittlere besser geeignet)
Reaktionszeit unter Bedingung "Symbol" mit der unter der Bedingung
"Wort" vergleichst. Dito für den Anteil korrekter Antworten. Falls weitere
Prädiktoren hinein sollen, könnte man das als Varianzanalysen für
Messwiederholungen aufziehen.

Noch besser wäre ein Mehrebenenmodell, da bräuchte man nicht erst
über die einzelnen Vorgaben innerhalb einer Bedingung zu aggregieren.

Außerdem noch eine Frage zur Verteilung: müssen für parametrische Tests nur die Daten der abhängigen Variablen normalverteilt sein oder auch die unabhängigen Variablen?

Weder das eine noch das andere.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Stevie01]

Ganz herzlichen Dank für die Antwort erstmal!

Warum? Wozu soll das dienen? Die Fragestellung ist doch, ob sich die
Bedingungen unterscheiden, nicht ob eine Gruppe generell andere
Leistungen zeigt als die anderen Gruppen.

Das war noch eine zusätzliche Fragestellung und sollte nur als Beispiel dienen, tut mir Leid wenn das zu Verwirrung geführt hat!

Du kannst einen t-Test für abhängige Messungen berechnen, indem Du
die durchschnittliche (oft wäre die mittlere besser geeignet)
Reaktionszeit unter Bedingung "Symbol" mit der unter der Bedingung
"Wort" vergleichst. Dito für den Anteil korrekter Antworten. Falls weitere
Prädiktoren hinein sollen, könnte man das als Varianzanalysen für
Messwiederholungen aufziehen.

Noch besser wäre ein Mehrebenenmodell, da bräuchte man nicht erst
über die einzelnen Vorgaben innerhalb einer Bedingung zu aggregieren.

Einen t-Test für abhängige Stichproben hatte ich ursprünglich auch vorgehabt, das Problem ist allerdings, dass mir nicht klar ist, wie ich die Daten überhaupt in den Bedingungen Symbol und Wort anordne, da ja jede Versuchsperson beide Bedinungen durchlief... Ich vermute mal, das ist eher was banales, aber ich steh grad ordentlich auf dem Schlauch

Danke nochmal auf jeden Fall!