One way ANOVA. ParametricNon-parametric Between subjectsIndependent ANOVA Kruskal Wallis within subjectsRepeated measures ANOVA Friedman’s ANOVA.

Präsentation zum Thema: "One way ANOVA. ParametricNon-parametric Between subjectsIndependent ANOVA Kruskal Wallis within subjectsRepeated measures ANOVA Friedman’s ANOVA."—  Präsentation transkript:

1 One way ANOVA

2 ParametricNon-parametric Between subjectsIndependent ANOVA Kruskal Wallis within subjectsRepeated measures ANOVA Friedman’s ANOVA

3 A child language researcher wants to know if semantic issues can influence children’s understanding of passive sentences or if their understanding is solely based on structural features. Specifically, he wants to find out if reversible passive sentences are more difficult to understand than irreversible passive sentences. Reversible passive sentences are sentences in which the two NPs of a transitive sentence are equally likely to function as agent, whereas irreversible passive sentences are sentences in which one of the two NPs is more likely to serve as the agent: Peter was seen by Mary.[reversible] The car was seen by Mary.[irreversible] Exercise

4 In order to test whether semantic reversibility influences children’s understanding of passive sentences, the researcher asked 30 children to act-out reversible and irreversible passive sentences. As a control, he also collected data on (transitive) active sentences. Each child was exposed to a list of 20 test items from one condition plus filler sentences, i.e. each child was only tested under one condition. Exercise

5 Active35324693810 Reversible Passives 2015141517108111819 Irreversibl e Passives 28544794711 Exercise

6 F = Within groups variance Between group variance

7 1. active – reversible passive 2. active – irreversible passive 3. reversible passive – irreversible passive Planned comparisons 1 test:.05 / 1 =.050 2 tests.05 / 2 =.025 3 tests.05 / 3=.016

8 1. Tukey Honstly Significance Difference (HSD) 2. Least Significant Difference (LSD) Post hoc tests

9 Ein Linguist möchte wissen, ob sich die Länge von vorangestellten Adverbialsätzen mit dem Diskurstyp verändert. Drei Diskurstypen werden untersucht: (1) informeller mündlicher Diskurs, (2) akademischer mündlicher Diskurs, (3) Verkaufsgespräch. Um diese Frage zu beantworten, wertet der Linguist Transkriptionen von 15 Personen aus: 4 akademische Diskurse, 7 informelle Diskurse, und 4 Verkaufsgespräche. Kruskal-Wallis

10 GesprächstypeDurchschnittliche Länge des ADV-Satzes Akademisch Informell Verkaufsgespräch 13 15 11 12 4 6 2 5 3 4 9 10 5

11 In unserer Studie zum Erwerb von englischen und deutschen Relativsätzen wurden sechs verschiedenen Relativsatztypen untersucht: S, A, P, IO, OBL, GEN. Insgesamt wurden in der englischen Studie 21 Kinder untersucht (in der deutschen Studie 24). Um zu testen, wie die Kinder mit den verschiedenen Relativsatztypen klar kommen, mussten sie die Sätze nachsprechen (das ist ein etabliertes experimentelles Verfahren in der Spracherwerbsforschung). Insgesamt, mussten alle Kinder alle 6 Relativsatztypen jeweils 4 Mal nachsprechen. Die Fehler wurden nach einem bestimmten System kodiert und anschließend (statistisch) analysiert. Ermitteln sie, ob es sich die Fehlerzahl für die verschiedenen Relativsatztypen unterscheidet. Repeated Measures ANOVA

12 Interval + ordinal data In order to find out if the is a difference in the acquisition of subject- and object-relative clauses, a reseacher designed a repetition experiment, in which children had to repeat four different instances of each type of relative clause. The responses were assigned a score: 1 = correct, 0.5 = minor error, 0 = false. 0.0 – 0.5 – 1.0 – 1.5 – 2.0 – 2.5 – 3.0 – 3.5 – 4.0 1 – 0 ­– 0.5 – 1 = 2.5/4 = 0.625 (mean)

13 Ein Linguist möchte wissen, ob sich die Stellung von Adverbialsätzen mit ihrer Bedeutung verändert. Dafür untersucht er die Adverbialsätze von 15 Personen in Transkriptionen gesprochener Sprache. Die Adverbialsätze werden in drei große semantische Klassen eingeteilt: (1) Konditionalsätze, (2) Temporalsätze, (3) Kausalsätze. Für jede Klasse wurde ermittelt, wie häufig ein Sprecher den Satz jeweils vor und nach dem Hauptsatz gebraucht hat. Eingeschobene Adverbialsätze, die ohnehin nur sehr selten vorkommen, werden ignoriert. Friedman’s ANOVA

14 KonditionalKausalTemporal VorNachVorNachVorNach 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 42,70 72,70 75,00 63,60 88,90 70,00 72,70 60,00 66,70 64,00 57,10 45,50 70,60 100,00 55,50 57,30 27,30 25,00 36,60 11,10 30,00 27,30 40,00 33,30 36,00 42,90 54,50 29,40,00 45,50 12,50 9,10,00 20,00,00 37,50,00 10,00 23,10 33,30,00 7,70 87,50 90,90 100,00 80,00 100,00 62,50 100,00 90,00 76,90 66,70 100,00 92,30 28,10 36,60 26,70 10,30 41,70 36,00 56,00 28,60 52,60 15,40 10,90 26,20 66,60 41,70 34,30 71,90 63,40 73,30 89,70 58,30 64,00 44,00 71,40 47,40 84,60 89,10 73,80 33,40 58,30 65,70

15 Factorial ANOVA

16 Independent Variable 1 Level 1Level 2 Independent Variable 2 Level 1X1 X2 X3 …. X1 X2 X3 …. Level 2X1 X2 X3 …. X1 X2 X3 ….

17 Main effects and interaction

18 Main effect of NP type

19 Main effect of animacy

20 Der Main Effekt beschreibt den Gesamteinfluss einer der beiden IVs auf die andere Variable: 1. Main Effect (NP type) 2. Main Effect (animacy) Main effects

21 Wenn sich die Varianz in der Variablen A nicht-linear zu der Varianz in der Variablen B verhält, dann gibt es eine Interaktion zwischen den beiden Variablen. Interaction

22 Main effects and interaction

23 Der Simple Main Effekt beschreibt den Effekt der Variablen A auf Variable B während diese konstant gehalten wird: 1. Only animate: 20 [LEX] – 10 [PRO] = 10 2. Only inanimate:00 [LEX] – 30 [PRO] = -30 3. Only lexical:00 [inani.] – 20 [ani.] = -20 4. Only pronominal:30 [inani.] – 10 [ani.] = 20 Simple main effects

24 1. Varianz, die von Faktor 1 herrührt 2. Varianz, die von Faktor 2 herrührt 3. Varianz, die von der Interaktion zwischen 1 und 2 herrührt 4. Varianz, die vom Sampling herrührt Gesamtvarianz