vielleicht kann mir hier jemand einen Rat geben. Ich habe Daten eines Gedächtnisexperiments, für das ich in einem ersten Schritt die mittlere Anzahl richtiger Antworten pro Antwortkategorie als AV ausgewertet habe. Nun zeigt sich in den Daten aber, dass die Teilnehmer die Antwortoptionen signifikant unterschiedlich häufig genannt haben. Wenn ich nun die Anzahl richtiger Antworten anhand der Gesamtnennungen einer Antwortkategorie relativiere (durch Division), berücksichtigt die entsprechende AV zwar die False Positives, nicht aber die Missing Alarms, also die Fälle, in denen verfehlt wurde, die jeweilige Antwortkategorie zu nennen. Um das zu berücksichtigen hab ich nun folgendes berechnet:
Anzahl richtiger Antworten dividiert durch: Gesamtnennungen einer Kategorie + Fehlerzahl
Ich kann gerade nicht sagen, welche Art der AV-Berechnung verzerrte/verfälschte Effekte liefert - Verfälschungen will ich natürlich vermeiden. Daher meine Frage: Welche Relativierungsmethode ist in diesem Fall zulässig/angemessen? Mir würde auch ein Hinweis reichen, unter welchem Stichwort ich das nachlesen/recherchieren kann, mir fehlt da gerad einfach die Erfahrung mit solchen Daten (oder es hapert schlichtweg an der Logik
)Vielen Dank im Voraus für Hinweise egal welcher Art.
Gruß,
Ria
