Kognitive Modellierung - Angewandte Informatik / Kognitive Systeme

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Empirische Forschung
Übung zur Vorlesung Kognitive Modellierung
Kognitive Modellierung | Dorothea Knopp | Angewandte Informatik/ Kognitve Systeme
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S. 1
Überblick: Forschungsprozess
Theoriebil
dung
Interpretation
Auswertung
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Operationalisierung
Erhebung
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S. 2
Heutige Veranstaltung
• Statistische Auswertungsmethoden
• Aufgaben zum Text „Glenberg, Meyer, & Lindem“
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S. 3
Fragestellungen
• Wie sind die Daten in der Population verteilt?
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S. 4
Verteilungen der Daten
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Gleichverteilung
Bernoulli-Verteilung
Binomialverteilung
Multinomialverteilung
Hyergeometrische Verteilung
Geometrische Verteilung
Poisson-Verteilung
Exponentialverteilung
Normalverteilung
…
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S. 5
Verteilungen
• Gleichverteilung
• Die Wahrscheinlichkeit für jeden Wert ist gleich groß
 Alle Werte der Variablen treten in etwa gleich häufig
auf
• Bernoulliverteilung
• Dichotome Variable
 P(X = 1) = 
 P(X = 0) = 1-
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S. 6
Verteilungen
• Binomialverteilung
• N-fache Wiederholung eines Zufallsexperiments
• Bernoulli-Kette
• Kann bei großem n mit der Normalverteilung genähert
werden
• X  B (n, )
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S. 7
Verteilungen
• Normalverteilung
• Beschreibung durch Carl Friedrich Gauß (1777 – 1855)
• Annahme der Normalverteilung in der Population bei
vielen Variablen im Bereich Psychologie
 Voraussetzung für viele statistische
Auswertungsverfahren
• X  N (, ²)
 : Mittelwert in der Population
 ²: Varianz in der Population
• N (1,1): Standardnormalverteilung
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S. 8
Unterschiede zwischen Gruppen
• Ist es wahrscheinlich, dass aufgrund der gegebenen
Daten der Stichprobe sich die Gruppen in der gesamten
Population signifikant unterscheiden?
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S. 9
t-Test
• Wann wendet man ihn an?
• Annahme der Normalverteilung in der Population
bezüglich des gemessenen Merkmals
• 1 AV, 1 UV mit bis zu zwei Ausprägungen
• Wozu ist er gut?
• Er prüft, ob sich die beiden Gruppen signifikant bezüglich
der AV voneinander unterscheiden
 t-Test für unabhängige Stichproben
 t-Test für abhängige Stichproben
• Er prüft, ob die Stichprobe sich in der AV signifikant von
einem Sollwert unterscheidet (Einstichproben-t-Test)
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S. 10
ANOVA
•
•
•
•
Analysis of Variance  Varianzanalyse
Einfaktorielle Varianzanalyse
Zweifaktorielle Varianzanalyse
Mehrfaktorielle Varianzanalyse
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S. 11
Einfaktorielle Varianzanalyse
• Wann wendet man sie an?
• Annahme der Normalverteilung
• 1 UV mit mehreren Ausprägungen, 1 AV
• Wozu ist sie gut?
• Sie prüft, ob sich die verschiedenen Gruppen signifikant
bezüglich der AV unterscheiden
• Sie prüft, welcher Teil der Varianz auf eine
Unterscheidung zwischen verschiedenen Gruppen
zurückgeht
• Kennwert: F
• Post-hoc-Tests werden notwendig! = direkter Vergleich
von zwei Gruppen (paarweiser Mittelwertvergleich)
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S. 12
Weitere ANOVAS
• Zweifaktorielle Varianzanalyse
• 2 Uvs, 1 AV
• Interaktionseffekte zwischen den beiden Uvs
• Mehrfaktorielle Varianzanalyse
• Mehr als 2 Uvs
• Darstellung in Tabellen etc. wird unübersichtlich
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S. 13
Aufgaben zum Text „Glenberg, Meyer, &
Lindem“
• Was versteht man unter einem mentalen Modell?
• Beschreibe einen Versuch zu Eigenschaften des
mentalen Modells. Was sind abhängige, was sind
unabhängige Variablen? Wie wurden die Ergebnisse
des Experiments interpretiert?
• Was möchte Glenberg in seinen eigenen Experimenten
untersuchen?
• Was sind in Experiment 1 abhängige und unabhängige
Variablen? Welche Auswertungsmethode bietet sich für
das Versuchsdesign an?
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S. 14
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