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[Teylor]

Hallo Community,

In dem Experiment, welches ich durchgeführt habe, sollten Probanden eine Szene betrachten. Die Teilnehmer waren frei darin, ob sie ihre Augen bewegen und was sie fixieren. Nun besteht die Hypothese, dass die Versuchspersonen einen bestimmten Bereich häufiger fixieren (also Sakkaden zum und innerhalb des aufgabenrelevanten Bereichs).

Folgende beispielhafte Daten, jeweils für eine VP und für einen Durchgang:

VP1:

Trial 1:
- Anzahl der Sakkaden gesamt: 20
- Anzahl der Sakkaden auf/im aufgabenrelevanten Bereich: 16
- Anzahl der Sakkaden außerhalb des aufgabenrelevanten Bereichs: 4

Trial 2:
- Anzahl der Sakkaden gesamt: 17
- Anzahl der Sakkaden auf/im aufgabenrelevanten Bereich: 15
- Anzahl der Sakkaden außerhalb des aufgabenrelevanten Bereichs: 2

VP2:

Trial 1:
- Anzahl der Sakkaden gesamt: 32
- Anzahl der Sakkaden auf/im aufgabenrelevanten Bereich: 22
- Anzahl der Sakkaden außerhalb des aufgabenrelevanten Bereichs: 10

Trial 2:
- Anzahl der Sakkaden gesamt: 28
- Anzahl der Sakkaden auf/im aufgabenrelevanten Bereich: 21
- Anzahl der Sakkaden außerhalb des aufgabenrelevanten Bereichs: 7
[...]

VP20:

Trial 1:
- Anzahl der Sakkaden gesamt: 18
- Anzahl der Sakkaden auf/im aufgabenrelevanten Bereich: 9
- Anzahl der Sakkaden außerhalb des aufgabenrelevanten Bereichs: 9

Trial 2:
- Anzahl der Sakkaden gesamt: 20
- Anzahl der Sakkaden auf/im aufgabenrelevanten Bereich: 16
- Anzahl der Sakkaden außerhalb des aufgabenrelevanten Bereichs: 4

Welchen Test verwende ich nun, um die Hypothese zu überprüfen? Ich dachte erst an den Binomaltest, da eine Sakkade entweder in den aufgabenrelevanten Bereich fällt oder nicht. Oder einfach einen t-Test für abhängige Stichproben, wo ich "Sakkaden im relevanten Bereich" mit "Sakkaden im nicht-relevanten Bereich" vergleiche. Was würdet ihr mir empfehlen?

[PonderStibbons]

Bereits hier in Arbeit.

[bele]

Danke, PonderStibbons, für den Hinweis.

Aber wir sind die ersten mit einer Antwort:

Nun besteht die Hypothese, dass die Versuchspersonen einen bestimmten Bereich häufiger fixieren

Hypothesen bezüglich der Versuchspersonen bedürfen keines statistischen Tests. Du musst einfach nur nachzählen, um zu wissen, ob die Versuchspersonen das gemacht haben, oder nicht.

[Teylor]

Danke schon mal für die Antwort. Aber woher weiß ich, dass das kein Zufallsergebnis ist? Also wenn 50% der Sakkaden beispielsweise im relevanten Bereich und 50% im nicht-relevanten Bereich liegen, dann kann man ja sagen, dass die Probanden eher zufällig den Blick variiert haben. Und wenn 55% in den relevanten Bereich fallen, dann muss ich doch statistisch irgendwie abklären können, ob sich das signifikant vom Zufall unterscheidet?

[bele]

Hilfe für Fragende

[Teylor]

Ok, dann versuche ich es etwas ausführlicher darzustellen:

Versuchsablauf:
Probanden erhalten die Instruktion, eine Frühstücksszene zu betrachten. Ihnen ist dabei freigestellt, wie sei den Blick variieren. Ob sie Objekte auf dem Tisch fokussieren oder lieber das Gemälde im Hintergrund betrachten sollen wird nicht vorgegeben. Als aufabenrelevante Fläche wurde die Tischoberfläche gewählt (die ca. 50% des Bildschirms einnimmt).

Messung:
Mithilfe eines EyeTrackers wird die Anzahl an Sakkaden und auch die Positionen, die fixiert wurden, erfasst.

Fragestellung:
Es soll das Blickverhalten der Probanden während der Betrachtung der Frühstücksszene untersucht werden. Führen Probanden signifikant mehr Sakkaden innerhalb aufgabenrelevanter Bereiche durch oder nicht?

Hypothese:
Es wird angenommen, dass Probanden signifikant mehr Sakkaden innerhalb des aufgabenrelevanten Bereichs ausführen.

Datensatz
Insgesamt wurden 20 Versuchspersonen untersucht. Jede Versuchsperson bearbeitete 215 Durchgänge. Im Datensatz wird angegeben, wie viele Sakkaden insgesamt ausgeführt wurden und wie viele im relevanten und nicht-relevanten Bereich.

Meine Frage ist jetzt, wie ich statistisch untersuchen kann, ob signifikant mehr Sakkaden innerhalb des aufgabenrelevanten Bereichs ausgeführt wurden. Ein rein deskriptiver Vergleich dürfte hier nicht ausreichen (z.B. 45% der Sakkaden auf nicht-relevante Bereiche und 55% der Sakkaden auf relevante Bereiche). Mir fällt es halt schwer das richtige Verfahren auszusuchen, weil wir ja keine zwei oder mehr Bedingungen miteinander vergleichen, sondern nur die Häufigkeit eines bestimmten Ereignisses innerhalb eines Durchgangs. So gesehen ist die Ausprägung der Variable "Blickverhalten" hier also dichotom (Sakkade im aufgabenrelevanten Bereich oder nicht). Des Wegen war mein erster Gedanke, dass ein Binominaltest durchgeführt werden müsse. Aber hier versteh ich nicht ganz, wie ich meine Daten anordnen muss, um in SPSS einen Binomaltest durchzuführen.

[strukturmarionette]

Hi,

Aber hier versteh ich nicht ganz, wie ich meine Daten anordnen muss

- wie liegen die Rohdate denn vor (Excel, Mathlab, Access ?)
- und wie sind sie dort bislang strukturiert? (Auch: Skalenniveaus und ggfs Maßeinheiten)
- bei N =20 +215 Durchgänge

Gruß
S.

[Teylor]

- Excel

- Struktur der Daten:


[...]


1. Spalte: kann ignoriert werden
2. Spalte: (Condition) kann ignoriert werden
3. Spalte: (phase) kann ignoriert werden
4. Spalte: (arrangement) kann ignoriert werden
5. Spalte: (target) kann ignoriert werden
6. Spalte: (subject) Versuchsperson
7. Spalte: (num_fix_tar) Anzahl Sakkaden im relevanten Bereich
8. Spalte: (num_fix_all) Anzahl Sakkaden insgesamt
9. Spalte: (num_fix_nontarg) Anzahl Sakkaden im nicht-relevanten Bereich
10. Spalte: (num_fix_ratio) Verhältnis zwischen Anzahl im und außerhalb des relevanten Bereichs

- Da es sich um Häufigkeiten mit einem klaren Nullpunkt handelt, dürften die Daten hier einer Verhältnisskalierung entsprechen

- Hatte mich vertan. Es sind 108 Durchgänge pro Person, da bei den anderen 108 (also waren es insgesamt 216 statt 215) die Personen fixieren mussten und diese Durchgänge für diese Untersuchung nicht genutzt werden konnten.

[strukturmarionette]

Hi,

ich kann nur schwer nachvollziehen, warum die ersten fünf Variablen keine Bedeutung haben, zumal die m.E. doch den Kern des Designs und der Untersuchung betreffen.
Wenn Du tatsächlich nur auf zwei Variablen (zwei Bereiche) fokussierst, vergleichst Du halt nur diese zwei intervallskalierten Vars.
Und die nach SPSS in zwei SPSS Variablen zu überführen, dürfte machbar sein bzw für einen Vergleich dieser wäre SPSS gar nicht nicht erforderlich.

Gruß
S.

[Teylor]

Hi,

ich kann nur schwer nachvollziehen, warum die ersten fünf Variablen keine Bedeutung haben, zumal die m.E. doch den Kern des Designs und der Untersuchung betreffen.
Wenn Du tatsächlich nur auf zwei Variablen (zwei Bereiche) fokussierst, vergleichst Du halt nur diese zwei intervallskalierten Vars.
Und die nach SPSS in zwei SPSS Variablen zu überführen, dürfte machbar sein bzw für einen Vergleich dieser wäre SPSS gar nicht nicht erforderlich.

Gruß
S.

Zur Aufklärung:

Condition: Wird für eine andere Hypothese verwendet, die mit einer ANOVA untersucht werden kann (vergleich von Versuchsbedingungen)
Phase: Gibt an, ob es sich um eine Enkodierungsphase (Frühstücksszene sichtbar) oder Verzögerungsphase (Frühstücksszene nicht sichtbar) handelt. Sobald ich weiß, welches statistische Verfahren ich zum Vergleich der Häufigkeiten nutzen kann, führe ich das einmal für die Enkodierungs- und einmal für die Verzögerungsphase durch. Dadurch kann man schauen, ob Versuchspersonen nicht nur während der Enkodierungsphase Positionen fixieren, die aufgabenrelevant sind, sondern auch während der Verzögerungsphase (sozusagen als ein rehearsal Mechanismus um sich Positionen von Objekten einzuprägen).
Arrangement: Gibt lediglich an, wie die Tischobjekte auf dem Tisch angeordnet waren (9 gab es an der Zahl). Wird dann später dazu genutzt, um zu überprüfen, dass sich das Blickverhalten zwischen den Objektanordnungen nicht unterscheidet.
Target: Wird ebenfalls für eine andere Hypothese verwendet.

Und meine Frage war ja nun, mit welchem Verfahren ich die zwei intervallskallierten Variablen vergleiche. t-Test? Binomaltest?

edit: Evtl. noch als Zusatzhinweis: Die aufgabenrelevante Fläche nimmt 36.4% des Aufgabenbereichs ein. Wenn Personen also zufällig Positionen fixieren würden, mit 36.4% der Fixationen in den aufgabenrelevanten Bereich fallen und 63.6% der Fixationen auf den nicht-relevanten Bereich.