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Versuchsplanung II EmPra Der Einfluss und die Verarbeitung von emotionalen Reizen.

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Präsentation zum Thema: "Versuchsplanung II EmPra Der Einfluss und die Verarbeitung von emotionalen Reizen."—  Präsentation transkript:

1 Versuchsplanung II EmPra Der Einfluss und die Verarbeitung von emotionalen Reizen

2 Theorien Überprüfbare Hypothesen Operationali- sierung Experiment Erkenntnis Um was ging/geht es?

3 Um was wird es gehen? Theorien Überprüfbare Hypothesen Operationali- sierung Experiment Erkenntnis Von der Operationalisierung hängt auch der statistische Test ab, den wir rechnen Versuchsdesign und entsprechende statistische Analysen

4 Übung Vorurteilsmessung Sie wollen mit dem affektiven Priming zeigen, dass Vorurteile automatisch aktiviert werden können. Formulieren Sie die Hypothesen (theoretisch, empirisch, statistisch) Entwickeln Sie einen Versuchsplan (UV, AV) Überlegen Sie sich wie, Sie die Daten auswerten würden Überlegen Sie sich Störvariablen

5 Affektives Priming Krieg Den Versuchspersonen werden hintereinander zwei Reize präsentiert: - Der 1. Reiz (Prime) soll ignoriert werden - der 2. Reiz (Target) soll danach beurteil werden, ob er positiv oder negativ ist (Tastendruck) folgt auf einen negativen Prime ein negatives Target, so erfolgt die Reaktion schneller, als wenn auf einen positiven Prime ein negatives Target folgt Folgt auf einen positiven Prime ein negative Target, so erfolgt die Reaktion langsamer, als wenn auf einen positiven Prime ein negatives Target folgt KrankheitHochzeit

6 Beispiel einfaktorieller Versuchsplan Theoretische Hypothese Vorurteile gegen Türken werden automatisch aktiviert. präzise Definitionen der Begriffe Aktivierung, automatisch und Vorurteil sind erforderlich; zur Überprüfung muss diese Hypothese in eine empirische Hypothese übersetzt werden -

7 Empirische Hypothese Die Reaktionszeit auf ein negatives Wort ist kürzer, wenn vor diesem Wort das Bild eines Türken präsentiert wurde im Vergleich zu dem Bild eines Deutschen. Zugänglichkeit wird abgebildet über den messbaren Indikator Reaktionszeit Operationalisierung Krieg Beispiel einfaktorieller Versuchsplan

8 Empirische / Psychologische Hypothese: Die Reaktionszeit auf ein negatives Wort ist kürzer, wenn vor diesem Wort das Bild eines Türken präsentiert wurde im Vergleich zu dem Bild eines Deutschen. Statistische Hypothese: bzw. P-T Inkongruenz RZ 1 μμ:H P-T Kongruenz RZ 1 μ:H P-T Inkongruenz μ

9 Versuchsplan: Unabhängige Variable (UV) Targetkongruenter Prime In- kongruenter Prime Tod Krieg Sonne Lachen … Buch Feuer Eifersucht Krankheit Hochzeit Baby … Regal Flamme Hochzeit Baby Eifersucht Krankheit … Geschirr Regal Mittlere Reaktions- zeit Abhängige Variable (AV) Design: Einfaktorielles Design Ein messwiederholter Faktor mit 2 Stufen = "within-subjects"-Faktor Was muss gerechnet werden??

10 Versuchsplan: Unabhängige Variable (UV) Targetkongruenter Prime In- kongruenter Prime Tod Krieg Sonne Lachen … Buch Feuer Eifersucht Krankheit Hochzeit Baby … Regal Flamme Hochzeit Baby Eifersucht Krankheit … Geschirr Regal Mittlere Reaktions- zeit Abhängige Variable (AV) Störvariablen: Müdigkeit Aufmerksamkeit Ablenkung Erkennen der Hypothesen …

11 Mittlere Reaktionszeit inkongruente Durchgänge Mittlere Reaktionszeit kongruente Durchgänge Rechnen:

12 t-Test für abhängige Stichproben Oder auch t-Test bei Messwiederholung Wieso Messwiederholung?

13 t-Test Ausgabeprotokoll (Teil 1) MittelwerteAnzahl Vp Standard- abweichung Standard fehler Deskriptive Statistik

14 T-Test Ausgabeprotokoll (Teil2) x σ ˆ x t df )1( Ndf

15 T-Test Ausgabeprotokoll (Teil2) Ein solcher oder noch höherer (betragsmäßiger) t-Wert tritt unter der Annahme, dass die Null-Hypothese gilt, bei dieser Stichproben-größe mit einer Wahrscheinlichkeit von p < auf. Diese Wahrscheinlichkeit liegt unter der von uns gewählten α - Fehlerwahrscheinlichkeit von Daher verwerfen wir die Null-Hypothese und behalten unsere Hypothese bei, dass es den affektiven Primingeffekt gibt.

16 T-Test Ausgabeprotokoll (Teil2) Wir können in diesem Fall auch einseitig testen (gerichtete Hypothese!). Dazu wird das gefundene p-Niveau halbiert, denn die Standardeinstellung bei SPSS ist ein zweiseitiger Test (der ist im strengen Sinn aber nicht homomorph zur stat. Hypothese)

17 Einseitige vs. Zweiseitige Testung α/2

18 Wie sähe es jetzt aus, wenn wir die Kongruenz nicht als within, sondern als between Faktor betrachten würden?

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21 Statistischer Test Was wird gerechnet: Bei einfaktoriellem Design und 2 Faktorstufen: -T-Test. Welcher? Wichtig! siehe vorherige Folien -Between, within, eine Stichprobe -T-Test für unabhängige, abhängige Stichproben, Ein-Stichproben-T-Test Wir legen das Signifikanz-Niveau fest, auf welchem wir prüfen wollen, ob ein gefundener Mittelwertsunterschied zufällig entstand, z.B. p <.05. Bei einfaktoriellem Design und mehr Faktorstufen (between subjects)? -Univariate ANOVA

22 Versuchspläne Der klassische Fall ist der Zwei-Gruppenfall mit einer UV mit zwei Stufen (wie gehabt) – einfaktoriell, zweistufig Manchmal hat die UV auch mehrere Stufen, z.B. wenn verschiedene Therapieformen gegeneinander getestet werden (UV mit 4 Stufen Psychoanalyse, VT, Gesprächstherapie, keine Therapie) – einfaktoriell, mehrstufig Noch interessanter wird es, wenn mehr als eine UV variiert wird, nur dann wird es möglich, die gleichzeitige Wirkungen mehrere UVs auf die AV zu untersuchen - mehrfaktoriell –z.B. Intelligenz und Therapieform In diesem EmPra werden wir sowohl Versuchspläne mit within, als auch mit between Faktoren erstellen

23 Versuchspläne Einfaktorielle Pläne: –zweistufige UV (klassischer Fall) z.B. Kommunikation vs. Nichtkommunikation: EG vs. KG –Mehrstufige UV z.B. UV mit 4 Stufen wenn Therapieformen gegeneinander getestet werden: PA vs. VT vs. GT vs. keine Mehrfaktorielle Versuchspläne –Variation mehrerer UV ermöglicht Untersuchung der gleichzeitigen / interaktiven Wirkung der UV auf die AV –In diesem EMPRA werden die Versuchspläne zudem meistens UV enthalten, die nicht zwischen sondern innerhalb der VP variiert werden

24 Empirische Hypothese Die Reaktionszeiten sind kürzer, wenn die Kategorien der zweiten Kategorisierungsaufgabe, das gleiche Valenz-Mapping besitzen. Weiteres Beispiel

25 Mehrfaktorielle Pläne Unabhängige Variable A (UV A ) Unabhängige Variable A (UV A ) positivnegativ Berge Meer Unabhängige Variable B (UV B ) Unabhängige Variable B (UV B ) Abhängige Variable (AV) Abhängige Variable (AV) Mittlere Reaktions- zeit

26 Mehrfaktorielle Pläne Unabhängige Variable A (UV A ) Unabhängige Variable A (UV A ) Kongruente Trials Inkongruente Trials Unabhängige Variable B (UV B ) Unabhängige Variable B (UV B ) Abhängige Variable (AV) Abhängige Variable (AV) Mittlere Reaktions- zeit

27 Dieser Alternativhypothese…... wird die sogenannte Null-Hypothese gegenübergestellt. P-T Kongruenz RZ 0 μ:H P-T Inkongruenz = μ P-T Kongruenz RZ 0 μμ:H = P-T Inkongruenz bzw. P-T Kongruenz RZ 1 μ:H P-T Inkongruenz μ

28 Alternativhypothese H 1 / H A : Nullhypothese H 0 : Hypothesen testen: Fehler 1. und 2. Art Entscheidung für H 0 Entscheidung für H A H 0 wahrrichtig H A wahrrichtig P-T Kongruenz RZ 1 μ:H P-T Inkongruenz μ P-T Kongruenz RZ 0 μ:H P-T Inkongruenz = μ α-Fehler β-Fehler

29 Hypothesen testen: Fehler 1. und 2. Art Alternativhypothese H 1 / H A : Nullhypothese H 0 : Entscheidung für H 0 Entscheidung für H 1 H 0 wahrrichtigα-Fehler H 1 wahrβ-Fehlerrichtig für die meisten psychologischen Untersuchungen kritischer P-T Kongruenz RZ 1 μ:H P-T Inkongruenz μ P-T Kongruenz RZ 0 μ:H P-T Inkongruenz μ

30 Zum Nachdenken In welchen Situationen ist es besonders wichtig, dass der α- Fehler besonders klein ist? Und wann ist es wichtig, dass der β-Fehler besonders klein ist? Entscheidung für H 0 Entscheidung für H 1 H 0 wahrrichtigα-Fehler H 1 wahrβ-Fehlerrichtig

31 Hypothesen testen: Fehler 1. und 2. Art Um valide zu testen, muss das Alpha-Niveau a priori festgelegt werden Zudem sollte auch ein statistisch signifikanter Unterschied tatsächlich bedeutsam sein (Validität der Untersuchung), Stichwort: Effektstärke Kontrollprime RZ μ kongruenter Prime

32 Ist es denkbar, dass in der Population der Mittelwert der Primingdifferenz 0 ms ist (d.h. unsere Hypothese nicht zutrifft) und trotzdem bei einer Zufallsziehung von n (z.B. 15) Personen ein Mittelwert von (z.B. 27 ms) herauskommt? Die inferenzstatistische Frage

33 Natürlich ist es prinzipiell immer denkbar, so wie es auch beim Roulette prinzipiell denkbar ist, dass 1000x hintereinander eine rote Zahl gezogen wird. "Ist es denkbar" wird in der Regel übersetzt mit ist es wahrscheinlicher als p =.05, dass bei einer Stichprobe von n Personen ein bestimmter Mittelwert herauskommt?" Können wir mit dem (vorab festgelegten) Risiko von 5% (sog. a-Fehler) die Alternativ-Hypothese beibehalten? Die inferenzstatistische Frage

34 Mittlere Reaktionszeit inkongruente Durchgänge Mittlere Reaktionszeit kongruente Durchgänge

35 t-Test für abhängige Stichproben Oder auch t-Test bei Messwiederholung Wieso Messwiederholung?

36 t-Test Ausgabeprotokoll (Teil 1) MittelwerteAnzahl Vp Standard- abweichung Standard fehler Deskriptive Statistik

37 T-Test Ausgabeprotokoll (Teil2) x σ ˆ x t df )1( Ndf

38 Versuchspläne Einfaktorielle Pläne: –zweistufige UV (klassischer Fall) z.B. Anti-Rauch-Methode: EG vs. KG –Mehrstufige UV z.B. UV mit 4 Stufen wenn Therapieformen gegeneinander getestet werden: PA vs. VT vs. GT vs. keine Mehrfaktorielle Versuchspläne –Variation mehrerer UV ermöglicht Untersuchung der gleichzeitigen / interaktiven Wirkung der UV auf die AV –In diesem EMPRA werden die Versuchspläne zudem meistens UV enthalten, die nicht zwischen sondern innerhalb der VP variiert werden

39 Hausaufgabe Emotionsregulation durch Kommunikation Sie wollen überprüfen, ob die im Volksmund geltenden Sprichwörter Geteiltes Leid ist halbes Leid und Geteilte Freude ist doppelte Freude tatsächlich stimmen. Sie entwerfen dazu ein Experiment, bei dem einige Versuchsteilnehmer einen fröhlichen andere einen traurigen Film sehen und ihre Emotionen danach mitteilen sollen/oder nicht. Formulieren Sie die Hypothesen (theoretisch, empirisch, statistisch) Entwickeln Sie einen Versuchsplan Überlegen Sie sich wie, Sie die Daten auswerten würden Überlegen Sie sich Störvariablen

40 Versuchsplanung Sprichwort-Untersuchung Hypothesen? Theoretische Hypothese: Das Mitteilen von Emotionen hat einen positiven emotionsregulierenden Einfluss, unabhängig davon um welche Emotion es sich handelt. Das heißt, bei negativen Emotion mindert die Kommunikation die negative Emotion, bei positiven Emotionen wird durch Kommunikation die Emotion verstärkt. Empirische Hypothese: Personen, die einen Film mit traurigem/fröhlichem Inhalt sehen und ihre Empfindungen nachher anderen mitteilen, fühlen sich danach weniger traurig/fröhlicher, als wenn sie sich nicht mitteilen würden. Statistische Hypothese Kž t < Nž t Kž f > Nž f (ž := Durchschnittliches Gefühlsrating)

41 Versuchsplanung Sprichwort-Untersuchung Versuchsplan? Bedingung A: Trauriger Film; Bedingung B: Fröhlicher Film Gruppe 1 (Kontrollgruppe) soll nur ž berichten Gruppe 2 (Experimentalgruppe) soll Emotionen mitteilen und ž berichten Experimentalgruppe Gefühlsrating Mitteilung der Emotionen KontrollgruppeGefühlsrating

42 Versuchsplanung Sprichwort-Untersuchung UV & AV? Unabhängige Variable: Trauriger Film oder Fröhlicher Film Mitteilung der Emotionen oder nicht Abhängige Variable: Gefühlsrating nach dem Film Störvariablen Compliance (halten sich Teilnehmer an Instruktion?) Gefühlslage vor dem Film Film schon gesehen? Favorisiertes Genre? Durchschnittlicher Fernsehkonsum pro Woche? Introvertiertheit/Extrovertiertheit Sonstige Unterschiede zwischen Teilnehmern? Soziale Erwünschtheit? Reicht eine Messung?…

43 Statistischer Test Wie würde man den Unterschied zwischen den Experimental und Kontrollgruppen statistisch überprüfen? Bei einfaktoriellem Design (d.h. wenn wir nur eine Art Film hätten): -T-Test für unabhängige Stichproben -Einseitig (gerichtete Hypothese) In diesem Fall (zweifaktorielles Design): -ANOVA (2 x 2 Design) -Um die spezifischen Hypothesen zu untersuchen, müssen hier wieder t-tests gerechnet werden

44 Wie rechnet man das denn jetzt??

45 Varianzanalyse Ist nichts anderes als viele t-Tests, die gleichzeitig durchgeführt werden... D. h. es wird auch in der Varianzanalyse geprüft, ob sich die Mittelwerte einzelner Experimentalbedingungen von einander überzufällig unterscheiden (allerdings besteht die Gefahr, dass durch multiples Testen ein Alphafehler auftritt, nicht)

46 Univariate ANOVA

47 Der SPSS-Output

48 Fröhlicher Film Kommunikation Keine K Trauriger Film

49 Fazit: Die empirische Hypothese kann bestätigt werden. Das Mitteilen von negativen Emotionen vermindert die gefühlte negative Emotion, bei positiven Emotionen wird durch Kommunikation die Emotion verstärkt. Mögliche Kritikpunkte an der Studie?

50 Interaktion Der Effekt der einen Variation (hier Faktor A: Film) fällt unter den Bedingungen der anderen Variation (hier Faktor B: Kommunikation) anders aus (kleiner oder größer oder er hat ein anderes Vorzeichen). Interaktionsbefunde gehören zu den theoretisch bedeutsamsten in der experimentellen Forschung!

51 Interaktion Die Nullhypothese heißt also: Der Effekt der einen Variation fällt unter den Bedingungen der anderen Variation gleich aus. Anders formuliert: Die in der Stichprobe auftretenden Unterschiede im Effekt der einen Variation für die Bedingungen der anderen Variation sind bei Gültigkeit der Nullhypothese hoch erwartbar.

52 Weiteres Beispiel

53 Darley & Gross, 1983 Welchen Einfluss haben (stereotypbedingte) Erwartungen auf die Leistungsbeurteilung? Video1: Hannah (9) als Arbeiterkind Video2: Hannah (9) als Mittelschichtkind Messung: Intelligenzbeurteilung

54 Darley & Gross, 1983 positive Erwartung negative Erwartung Leistungs- beurteilung Unabhängige Variable A (UV A ) between-subjects Unabhängige Variable A (UV A ) between-subjects Einfaktorielles Design mit 2 Faktorstufen

55 Darley & Gross, 1983 Das Ergebnis: Für Messung 1 Ohne Verhalten Mit Verhalten positive Erwartung positive Erwartung Negative Erwartung Eingeschätzte Schulleistung (je höher, desto besser) Kein Unterschied

56 Darley & Gross, 1983 Welchen Einfluss haben (stereotypbedingte) Erwartungen auf die Leistungsbeurteilung? Video1: Hannah (9) als Arbeiterkind Video2: Hannah (9) als Mittelschichtkind Messung1: Intelligenzbeurteilung Video3: Hannah (9) bearbeitet einen Leistungstest Messung2: Intelligenzbeurteilung

57 Darley & Gross, 1983 positive Erwartung negative Erwartung ohne Verhalten (t 1 ) Leistungs- beurteilung mit Verhalten (t 2 ) Leistungs- beurteilung Unabhängige Variable A (UV A ) between-subjects Unabhängige Variable A (UV A ) between-subjects Unabhängige Variable B (UV B ) within-subjects Unabhängige Variable B (UV B ) within-subjects Zweifaktorielles Design mit 2 Faktorstufen within und between subjects

58 Mixed Design

59 Darley & Gross, 1983 Das Ergebnis Ohne Verhalten Mit Verhalten positive Erwartung positive Erwartung Negative Erwartung Eingeschätzte Schulleistung (je höher, desto besser) Unterschied

60 Darley & Gross, 1983 Das Ergebnis: Eine Interaktion Ohne Verhalten Mit Verhalten positive Erwartung positive Erwartung Negative Erwartung Eingeschätzte Schulleistung (je höher, desto besser) Unterschied

61 Darley & Gross, 1983 Das Ergebnis: Eine Interaktion Ohne Verhalten Mit Verhalten positive Erwartung positive Erwartung Negative Erwartung Eingeschätzte Schulleistung (je höher, desto besser)

62 Darley & Gross, 1983 Das Ergebnis: Eine Interaktion Ohne Verhalten Mit Verhalten positive Erwartung positive Erwartung Negative Erwartung Eingeschätzte Schulleistung (je höher, desto besser) Kein Unterschied

63 Darley & Gross, 1983 Die Einschätzung der Schulleistung unterscheidet sich nicht signifikant, wenn kein Verhalten gezeigt wird; die Einschätzung unterscheidet sich, wenn Verhalten gezeigt wird, also in Abhängigkeit vom Zeigen von Verhalten – die Einschätzung interagiert mit dem Verhalten!

64 Haupteffekt und Interaktion Haupteffekte: Interaktion: Es gibt einen Effekt der Wechselwirkung, d.h. dass mit der Kombination einzelner Faktorenstufen ein eigenständiger Effekt verbunden ist. Bei signifikanter Interaktion müssen evtl. signifikante Haupteffekte relativiert werden. negative Erwartungpositive Erwartung ohne Verhalten mit Verhalten = Mittelwerte

65 Interaktion Der Effekt der einen Variation (hier Faktor A: die unterschiedlichen Erwartungen) fällt unter den Bedingungen der anderen Variation (hier Faktor B: Art der Darbietung) anders aus (kleiner oder größer oder er hat ein anderes Vorzeichen). Interaktionsbefunde gehören zu den theoretisch bedeutsamsten in der experimentellen Forschung!

66 Interaktionstypen Ordinale Interaktion A1 A2 B1 B2 Ordinal für A: der A-Effekt ist gleichsinnig für B1 und B2 (aber unterschiedlich groß) B1B2 A1 A2 Ordinal für B: der B-Effekt ist gleichsinnig für A1 und A2 (aber unterschiedlich groß) Die Linienzüge weisen jeweils den gleichen Trend auf, beide Haupteffekte können eindeutig interpretiert werden. Medikament Placebo Medikament Placebo

67 B1 B2 Disordinal für A: der A-Effekt kehrt sich von B1 zu B2 um Disordinal für B: der B-Effekt kehrt sich von A1 zu A2 um B1B2 Interaktionstypen Disordinale Interaktion Die beiden Haupteffekte sind inhaltlich bedeutungslos. A1 A2 Medikament Placebo A1 A2

68 A1A2 B1 B2 Disordinal für A: der A-Effekt kehrt sich von B1 zu B2 um B1B2 A1 A2 Ordinal für B: der B-Effekt ist gleichsinnig für A1 und A2 Interaktionstypen Hybride Interaktion HE B kann interpretiert werden, HE A sollte nicht interpretiert werden

69 Darley & Gross, 1983 Welche Art von Interaktion liegt hier vor? Ohne Verhalten Mit Verhalten positive Erwartung positive Erwartung Negative Erwartung Eingeschätzte Schulleistung (je höher, desto besser) Hybride Interaktion

70 Mixed Design: Repeated Measures ANOVA mit einem between-subjects Faktor

71 Mehrfaktorielle Pläne Unser Beispiel für einen 2x2-Plan mit Zwischen- Faktoren: Welche Auswirkungen hat das Mitteilen von emotionalem Empfinden auf die Emotion, in Abhängigkeit von der spezifischen Emotion?

72 Mehrfaktorielle Pläne Unabhängige Variable A (UV A ) Unabhängige Variable A (UV A ) Film FreudeFilm Trauer Kommunikation Stimmung Keine Kommunikation Stimmung Unabhängige Variable B (UV B ) Unabhängige Variable B (UV B ) Abhängige Variable (AV) Abhängige Variable (AV)

73 Interaktion Inferenzstatistischer Test: Varianzanalyse, bei 2x2-Versuchsplan: Haupteffekt A Haupteffekt B Interaktion

74 Der SPSS-Output

75 Um was für eine Art Interaktion handelt es sich? Dürfen die Haupteffekte interpretiert werden?

76 Interaktion: Zahlenbeispiel 1 assoz. Primenicht-assoz. Prime ohne Maskierung mit Maskierung500510

77 Interaktion: Zahlenbeispiel 2 ZwangsstörungDepressive Störung Verhaltenstherapie90 %89 % Psychoanalyse76 %72 %

78 Mehrfaktorielle Pläne Erweitert um andere Faktoren: Innerhalb- und Zwischen-VP-Faktoren lassen sich beliebig kombinieren Beispiel: Wirkt sich das Schauen eines Filmes und die Mitteilung der Emotionen nicht nur auf die gefühlte Stimmung aus, sondern beeinflusst dies spezifische Emotionen und weitere Emotionskomponenten

79 Mehrfaktorielle Pläne Unabhängige Variable A (UV A ) Unabhängige Variable A (UV A ) Film FreudeFilm Trauer Kommunikation Stimmung Keine Kommunikation Stimmung Unabhängige Variable B (UV B ) Unabhängige Variable B (UV B ) Abhängige Variable (AV) Abhängige Variable (AV)

80 Mehrfaktorielle Pläne Film FreudeFilm Trauer Wie fröhlichWie traurig Wie fröhlich Wie traurig Kommunikati on Rating Keine Kommunikati on Rating

81 Mehrfaktorielle Pläne Film FreudeFilm Trauer Wie fröhli ch Wie ängstli ch Wie traurig Wie risiko bereit Wie fröhli ch Wie ängstl ich Wie traurig Wie risiko bereit Kommunikati on Rating Keine Kommunikati on Rating

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83 Mehrfaktorielle Pläne Ein weiteres Kombinationsbeispiel: Sie wollen herausfinden, ob in Deutschland, und insbesondere unter Studenten, Vorurteile gegenüber Türken bestehen. Die bisherigen Umfrageergebnisse liefern dazu keine Anhaltspunkt. Sie vermuten aber, dass diese durch soziale Erwünschtheit beeinflusst sind und verwenden deshalb den IAT als implizites Messverfahren. Jetzt geht es um die Dekomposition der Haupteffekte

84 Der SPSS-Output negativpositiv Türke Korrekte Reaktionszeit Deutscher Korrekte Reaktionszeit Pos_t Pos_d Neg_d Neg_t

85 846 ms 1331 ms 944 ms 888 ms Der SPSS-Output Türke Deutsch er positivnegativ Pos_t Pos_d Neg_d Neg_t

86 Ethnizität Valenz Ethnizität

87 Kann man dies vereinfachen? Unabhängige Variable A (UV A ) Unabhängige Variable A (UV A ) negativpositiv Türke (korrekte) Reaktionszeit Deutscher (korrekte) Reaktionszeit Unabhängige Variable B (UV B ) Unabhängige Variable B (UV B ) Abhängige Variable (AV) Abhängige Variable (AV) Differenz bilden! Valenzeffekt = negativ - positiv

88 Oder auch Unabhängige Variable A (UV A ) Unabhängige Variable A (UV A ) positivnegativ Türke (korrekte) Reaktionszeit Deutscher (korrekte) Reaktionszeit Unabhängige Variable B (UV B ) Unabhängige Variable B (UV B ) Abhängige Variable (AV) Abhängige Variable (AV) Differenz bilden! Ethnizitätseffekt = M (Türke) – M (Deutscher)

89 m_negativ – m_positiv

90 Und dann wieder t-Test… Nachdem also aus beiden Haupteffekten die Differenzen gebildet wurden, Können diese Differenzen dann im t-test gegeneinander getestet werden.

91 Interaktion & Hypothesen… Einige Aspekte, die Sie beachten sollten (Rosnow & Rosenthal, 1995,1996): Wie genau lautet meine Hypothese? Believing is seeing Interaktionen…

92 Wie genau lautet meine Hypothese… In einem Exp mit 2 Faktoren mit je 2 Stufen analysiert man zwei HE und eine IA! falsch! Das tut man zwar meistens – aber nur, weil meistens die interessierenden Hypothesen so angelegt sind, dass man dieses Standardverfahren benutzen kann/sollte! Nichtsdestoweniger muss man aber DENKEN, soll heißen, kontrollieren, ob die interessierende Hypothese wirklich durch zwei HE und eine IA getestet wird…

93 Believing is Seeing… p- Werte! Drückt p <.001 einen stärkeren oder signifikanteren Effekt aus als p <.05? NEIN, denn der p-Wert lässt uns den Alpha-Fehler einschätzen – mehr nicht, wir brauchen zusätzlich Angaben (und Verständnis) über Effektstärken und Power – das bekommen Sie nächste Woche…

94 Interaktionen… Was ist das nochmal genau? Das ist ein Effekt in den Residuen, wenn die HE rausgekürzt wurden! Was meine ich damit?

95 Interaktionen… KongruentInkongruen t Informatiker Psychologen670730

96 Interaktionen…Dekomposition der HE KongruentInkongruent Informatiker-2020 Psychologe n KongruentInkongrue nt Informatiker Psychologe n

97 Interaktionen…Dekomposition der HE KongruentInkongruent Informatiker5-5 Psychologen-55 KongruentInkongruent Informatiker-2020 Psychologen-3030

98 Interaktionen…nach Dekomposition der HE Gesamtmittelwert+Haupteffekte+I nteraktion Interaktion

99 Für nächste Woche… Marsh, A. A., Ambady, N. & Kleck, R. E. (2005). The effects of fear and anger facial expressions on approach- and avoidance-related behaviors Methoden und Ergebnisse Hypothesen? Versuchsplan? Was getestet? Wie getestet?

100 Eine schöne nächste Woche!!


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