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Vorgehen beim Experimentieren
Was will ich eigentlich genau machen?
Bevor ein Experiment durchgeführt wird, sollte
1. eine klare inhaltliche Hypothese erstellt worden sein
2. diese Hypothese sauber operationalisiert worden sein
3. ein geeigneter Versuchsplan zur Prüfung der Hypothese gebildet worden sein
4. dementsprechend klar sein, wie die Daten ausgewertet werden
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Versuchsplanung
Der Versuchsplan muss so gestaltet werden, dass die Prüfung der statistischen Hypothese valide möglich ist – wie sollen die Daten des Experimentes
ausgewertet werden – prüfen die verschiedenen Bedingungen/Faktoren
die Hypothese auch wirklich!
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Versuchspläne
Anzahl der Faktoren (UV)
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Versuchspläne
Anzahl der Faktoren (UV)
EinfaktoriellFaktorstufen 1,2,....,n
MehrfaktoriellA x B – Design Kombination der Faktorstufen A und Faktorstufen B heißt Bedingung
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Versuchspläne
Anzahl der Faktoren (UV)
EinfaktoriellFaktorstufen 1,2,....,n
MehrfaktoriellA x B – Design Kombination der Faktorstufen A und Faktorstufen B heißt Bedingung
Anzahl der AV
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Versuchspläne
Anzahl der Faktoren (UV)
EinfaktoriellFaktorstufen 1,2,....,n
MehrfaktoriellA x B – Design Kombination der Faktorstufen A und Faktorstufen B heißt Bedingung
Anzahl der AV univariateine AV
multivariatmehrere AV
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Versuchspläne
Anzahl der Faktoren (UV)
EinfaktoriellFaktorstufen 1,2,....,n
MehrfaktoriellA x B – Design Kombination der Faktorstufen A und Faktorstufen B heißt Bedingung
Anzahl der AV univariateine AV
multivariatmehrere AV
Messwieder-holung
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Versuchspläne
Anzahl der Faktoren (UV)
EinfaktoriellFaktorstufen 1,2,....,n
MehrfaktoriellA x B – Design Kombination der Faktorstufen A und Faktorstufen B heißt Bedingung
Anzahl der AV univariateine AV
multivariatmehrere AV
Messwieder-holung
between-subject within-subject
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Within- und betweensubject designs
Versuchspläne mit Randomisierung / Blockbildung:– between-(subjects-)design: zwei (oder mehr)
experimentelle Bedingungen mit zwei (oder mehr) Probandengruppen
Versuchspläne mit Messwiederholung:– within-(subjects-)design: zwei (oder mehr)
experimentelle Bedingungen mit einer Probandengruppe
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SachhypotheseDie Aktivierung der Gedächtnisrepräsentation eines Konzeptes macht assoziierte Konzepte besser zugänglich.
Empirische HypotheseDie N400 Komponente auf einen Wortreiz ist verringert, wenn vor diesem Wortreiz ein semantisch passender Satz präsentiert wurde, im Vergleich zu einer Bedingung, in der dem Wortreiz ein nicht passender Satz vorausging.
Zugänglichkeit wird abgebildet über den messbaren Indikator N400 Komponente
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Einfaktorielles Design messwiederholter Faktor mit 2 Stufen (correct vs semant.)
= "within-subjects"- Faktor AV: Amplitude der N400
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Empirische HypotheseDie N400 Komponente auf einen Wortreiz ist verringert, wenn vor diesem Wortreiz ein semantisch passender Satz präsentiert wurde, im Vergleich zu einer Bedingung, in der dem Wortreiz ein nicht passender Satz vorausging.
Statistische Hypothese:
H1: |µN400correct| < |µN400semant |
bzw |µN400semant| - |µN400correct | > 0 (N400-Effekt)
Dieser Alternativhypothese wird die Null-Hypothese gegenübergestellt.
H0: |µN400correct| ≥ |µN400semant |
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Hypothesen testen:Fehler 1. und 2. Art
H0: |µN400correct| ≥ |µN400semant |
H1: |µN400correct| < |µN400semant |
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Die inferenzstatistische Frage
Ist es denkbar, dass in der Population der Mittelwert des N400-Effektes 0 µV ist (d.h. unsere Hypothese nicht zutrifft) und trotzdem bei einer Zufallsziehung von n (z.B. 24) Personen ein bestimmter Mittelwert von (z.B. 3.4 µV) herauskommt?
Ist es denkbar wird in der Regel übersetzt mit Ist es wahrscheinlicher als p = .05
D.h. können wir mit dem (vorab festgelegten = apriori) Risiko von 5% (α-Fehler) die Alternativ-Hypothese annehmen?
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Datenauswertung
Alternative Bezeichnungen
t-Test für abhängige Daten
t-Test bei Messwiederholung
t-Test für gepaarte Stichproben
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Statistik
Statistik bei gepaarten Stichproben
Mittelwert N StandardabweichungStandardfehler
des Mittelwertes
Paaren 1 N400semant -1,8650 20 1,66236 ,37172
N400correct -,5950 20 1,17584 ,26293
Deskriptive Statistik
Test bei gepaarten Stichproben
Gepaarte Differenzen
MittelwertStandardabweichung
Standardfehler des Mittelwertes
95% Konfidenzintervall der Differenz
T dfSig.
(2-seitig)Untere Obere
Paaren 1 N400semant -N400correct
-1,27000 1,34560 ,30088 -1,89976 -,64024 -4,221 19 ,000
Inferenzstatistik
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Statistik
Die Wahrscheinlichkeit , dass ein solcher oder noch höherer (betragsmäßiger) t-Wert unter der Annahme der Null-Hypothese auftritt, ist bei dieser Stichprobengröße p < .0005.
Diese Wahrscheinlichkeit liegt unter der von uns gewähltenα –Fehlerwahrscheinlichkeit von .05. Daher lehnen wir die Null-Hypothese ab und nehmen unsere Hypothese, dass es den N400-Effekt gibt, an.
Test bei gepaarten Stichproben
Gepaarte Differenzen
MittelwertStandardabweichung
Standardfehler des Mittelwertes
95% Konfidenzintervall der Differenz
T dfSig.
(2-seitig)Untere Obere
Paaren 1 N400semant -N400correct
-1,27000 1,34560 ,30088 -1,89976 -,64024 -4,221 19 ,000
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Mehrfaktorielle Versuchspläne
Variation mehrerer UVn ermöglicht Untersuchung der gleichzeitigen / interaktiven Wirkung der UVn auf die AV
Within- und between subject Faktoren lassen sich beliebig kombinieren
2 x 2 - Versuchsplan mit „Innerhalb“ Faktoren:Ist die N400 auf semantische Anomalien in der Muttersprache größer als in der Fremdsprache ?
2 x 2 - Versuchsplan mit einem between und einem within Faktor:Unterscheidet sich die N400 auf semantische Anomalien zwischen Personen mit hoher und mit niedriger verbaler Intelligenz ?
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Welche Effekte gibt es?
Haupteffekt: Wirkung einer UV
Interaktion: Abhängigkeit der Wirkung mehrerer UV
-3-2,5
-2-1,5
-1-0,5
0N400semant N400correct
Muttersprache Fremdsprache
Haupteffekt: BedingungHaupteffekt: SpracheInteraktion
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InteraktionstypenOrdinale Interaktion
Die Linienzüge weisen jeweils den gleichen Trend auf, beide Haupteffekte können eindeutig interpretiert werden.
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InteraktionstypenDisordinale Interaktion
Die beiden Haupteffekte sind inhaltlich bedeutungslos.
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InteraktionstypenHybride Interaktion
HE B kann interpretiert werden, HE A sollte nicht interpretiert werden
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Zusammenhangs-Hypothesen
Wann benötigen wir Zusammenhangs-Hypothesen?
Welche Verfahren gibt es, um Zusammenhangs-Hypothesen zu überprüfen?
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Zusammenhangs-Hypothesen
Wann benötigen wir Zusammenhangs-Hypothesen?
Wenn die Beziehung zwischen zwei Variablen von Bedeutung ist (z.B. Dauer des Auslandsaufenthaltes und Sprachniveau)
H0: pxy= p0 und H1: pxy<> p0 pxy ist durch den empirischen Korrelationsquotienten
rxy bestimmtsind zwei gemeinsam normalverteilte Variablen unkorreliert, sind sie auch unabhängig
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Verfahren
Korrelation lineare Regression Korrelation, was war das noch mal?
– Nicht gerichtet– Parametrisch (Pearson) nonparametrisch
(Spearmann, Kendalls Tau)
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Wie lesen wir nun wissenschaftliche Berichte?
Einleitung:Fragestellung, empirische Vorhersage und Operationalisierung
Methode:Stichprobe Apparate, Materialien und Durchführung Versuchsplan (Design, UV, AV …)
Ergebnisse:Statistische Prüfverfahren uns Ergebnisse
Diskussion:lassen die Ergebnisse die gezogenen Schlüsse zugibt es Störvariablen