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[ftittel]

Hallo,

ich stecke in den letzten Zügen meiner Masterarbeit. Abgabe ist der 30.11.!!! Jetzt habe ich alles fertig geschrieben, Auswertung... Diskussion... Ich behauptete, dass ich den Mann-Whitnes U Test verwendete bei meinen unabhängigen Datensätzen. Und mein Betreuer schrieb mir eine einfache Notiz: "Bist du dir sicher, dass es sich um unabhängige Daten handelt?" .... Ernsthaft??? Es geht um folgendes:

Ich habe in einem visuellen Experiment EEG Daten aufgezeichnet – fortlaufend pro Proband, bei insgesamt 20 Probanden. Die Targets hatten unterschiedliche Eigenschaften und Ziel der Arbeit war es herauszufinden, ob die Eigenschaften einen Einfluss auf die sogenannte N2pc haben. Pro Proband wurden 1920 Stimuli gezeigt. Ich habe mit einiger Vorarbeit also 1920 Amplituden für diese N2pc separiert. Nun habe ich beispielsweise die Bedingung ‚short SOA‘ und ‚long SOA‘, wodurch ich pro Bedingung nun die Hälfte, also 960 Amplituden habe. Ich reihe nun alle Amplituden, für jede der 20 Testpersonen aneinander und erhalte somit einen Vektor mit 20 mal 960 Amplitudenwerten pro Bedingung. Diese beiden Vektoren, einen für short, einen für long, möchte ich nun vergleichen. Hat ein langes/kurzes SOA einen Einfluss auf die N2pc? – so die Fragestellung.

Meine Frage hier an die Community: Handelt es sich hierbei nun um abhängige oder um unabhängige Stichproben? Mein Projektbetreuer hat mich so verunsichert, dass ich nun mega unsicher bin. Kann mir jemand helfen?
Ich habe diese beiden Vektoren (in denen die Amplituden für eine Bedingungen aber von allen 20 Probanden drin stecken) mit dem Mann-Whitney U Test verglichen. Die Ergebnisse scheinen mir schlüssig, aber mein Betreuer meinte, ich hätte eher einen Wilcoxon signed rank test nehmen sollen. Was sagt ihr? Ist der MWU falsch??

Ich danke euch vorab vielmals für eure Hilfe. Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Diese beiden Vektoren, einen für short, einen für long, möchte ich nun vergleichen.

Du hast eine Messung eines Probanden unter Bedingung A und eine Messung an demselben Probanden unter Bedingung B.
Das sind demnach abhängige Messungen (Bedingung A versus B, gleiche Personenstichprobe).

Ich habe diese beiden Vektoren (in denen die Amplituden für eine Bedingungen aber von allen 20 Probanden drin stecken) mit dem Mann-Whitney U Test verglichen.

Der passt schonmal nicht, weil es nicht 2 unabhängige Gruppen sind. Dementsprechend der
Vorzeichenrangtest. Sofern es 20*2 Datenpunkte sind, nicht 20*960*2. Was heißt "Vektoren
in denen die Amplituden für alle 20 Probanden drinstecken"?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Hallo ftittel,

.... Ernsthaft???

Wenn der Betreuer jetzt zum ersten Mal Deine Auswertung sieht, dann können ihm ernsthaft jetzt zum ersten Mal Fehler auffallen.

Ich habe in einem visuellen Experiment EEG Daten aufgezeichnet – fortlaufend pro Proband, bei insgesamt 20 Probanden. Die Targets hatten unterschiedliche Eigenschaften und Ziel der Arbeit war es herauszufinden, ob die Eigenschaften einen Einfluss auf die sogenannte N2pc haben. Pro Proband wurden 1920 Stimuli gezeigt. Ich habe mit einiger Vorarbeit also 1920 Amplituden für diese N2pc separiert. Nun habe ich beispielsweise die Bedingung ‚short SOA‘ und ‚long SOA‘, wodurch ich pro Bedingung nun die Hälfte, also 960 Amplituden habe. Ich reihe nun alle Amplituden, für jede der 20 Testpersonen aneinander und erhalte somit einen Vektor mit 20 mal 960 Amplitudenwerten pro Bedingung. Diese beiden Vektoren, einen für short, einen für long, möchte ich nun vergleichen. Hat ein langes/kurzes SOA einen Einfluss auf die N2pc? – so die Fragestellung.

Nun wissen wir hier wenig über Späte Evozierte Potenziale, aber so wie es aussieht, hast Du 20 Testpersonen und jede dieser Testpersonen hast Du sowohl 48 Mal in einer short und 48 Mal in einer long-Situation gemessen. Die Frage lautet, sind das unabhängige oder sind das nested data. Es erscheint mir plausibel, dass es Menschen geben könnte, bei denen die N2pc-Amplituden immer etwas größer und andere, bei denen die N2pc-Amplituden immer etwas kleiner sind. Wenn das plausibel ist, dann sind die Messreihen nicht voneinander unabhängig und es wäre schlau, die N2pc-Amplituden von Peter in den anderen Messungen bei Peter zu vergleichen und die Messungen von Anke mit denen von Anke zu vergleichen und so weiter.


Wir können das mit folgenden zwei Gegenfragen vielleicht am besten klären: Erste Gegenfrage: Warum hast Du 20 Probanden gesucht, und nicht nur einen Probanden zwanzig mal so oft stimuliert? Und: Haben Deine Messungen an 20 Probanden genau die gleiche Aussagekraft als ob es Dir gelungen wäre, 960 Probanden zu rekrutieren und zu messen?

Die Fragen sind nicht rhetorisch sondern ernst gemeint und Du solltest sie für Dich ehrlich beantworten.

LG,
Bernhard