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Jester schrieb:
Welche Art von Interaktion erwartest Du da zu entdecken? Zumindest von dem was Du schreibst ist die Abhängigkeit doch: AV_1 = 0: andere Daten gibt's garnicht, AV_2=1: die anderen Daten gibt's. Was für geheime Abhängigkeiten sollen denn da noch versteckt sein?
Hallo Jester,
vielen Dank für deine Antwort.
Du hast recht, ich habe mich ungenau ausgedrückt. Interessant ist für mich der Einfluß der unabhängigen Variablen (UV) auf die abhängigen Variablen (AV). Ich versuche das mal an einem konkreten Beispiel zu verdeutlichen, vielleicht wirds dann etwas klarer.
Stell dir vor ein Proband sitzt in einem dunklen Raum und hat die Aufgabe, immer wenn es eine LED aufleuchten sieht, einen Button zu drücken. Die Helligkeit der LED variiert von Trial zu Trial; die dunkelste Stufe kann der Proband nur sehr selten oder nie entdecken, die hellste entdeckt er nahezu jedesmal. Nehmen wir weiterhin an, dass des für die LED 10 Helligkeitsstufen gibt und dem Probanden jede Stufe x mal dargeboten wird (zufällige Reihenfolge). In jedem Trial erhebst du 2 Messwerte:
AV_1: Hat der Proband den Button gedrückt, oder nicht.
AV_2: Die Reaktionszeit (Zeit zwischen onset der LED und button press); liefert nur gütige Messwerte wenn AV_1=1
Der Einfachheit halber belassn wir es bei nur einer UV (Helligkeit).
Man kann nun für jede Helligkeitsstufe eine mittlere Detektionshäufigkeit und eine mittlere Reaktionszeitberechnen; die zu erwartenden Plots dürften in etwa so aus sehen.
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Helligkeit vs. Detektion
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Helligkeit vs. Reaktionszeit
Da ich mir bislang nur die Reaktionszeiten angeschaut hatte, habe ich normalerweise eine ANOVA über die Reaktionszeiten gerechnet, um auf signifikante Einflüsse der UV zu testen. Nun möchte ich mir aber auch den Einfluß der UV auf die mittere Detektionshäufigkeit anschauen und es käme mir seltsam vor, wenn ich zwei getrennte ANOVAs rechnen würde (die m.W. ausserdem bei Häufigkeiten nicht angemessen wäre).
Ist das Problem nun klarer geschildert?
mfg,
dooya
