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Hallo,

ich habe eine Frage zur Reliabilitätsberechnung des SC-IATs.
Wie schon mal im Forum geschrieben wurde, ist nicht ganz klar, ob man dafür die Test Trials (D-Score Berechnung mit das Teilen durch die SD) oder die bewerteten Trials (D-Score Berechnung ohne Teilen durch die SD) verwenden sollte.

Ich habe mich dazu entschlossen die 3 Blöcke der "richtigen" D-Scores (mit Teilen durch SD) miteinander zu korrelieren und habe aus den 3 Korrelationen den Mittelwert gebildet, um so eine Maßzahl für die interne Konsistenz zu erhalten.

Jetzt möchte ich das gleiche nochmals mit den angepassten D-Scores (ohne Teilen durch die SD machen) machen und habe mir u.a. dafür die R-Datei "iat.sciat" aus dem Benutzerhandbuch runtergeladen.
Meine R-Kenntnisse scheinen doch recht bechränkt zu sein und ich weiß leider nicht, wie ich die Funktion "computeScIAT" auf den CSV-Datensatz anwenden kann, der in meinem Befragungsprojekt zum Dowload bereitsteht (Name csv-Datei: "rdata_test...").
Können Sie mir sagen, wie dies umgesetzt werden kann?

Wenn ich die Funktion "computeScIAT" dann auf meinen Datensatz anwenden kann, würde ich die Funktion "computeScIAT" wie folgt leicht modifizieren:

Block im Skript:
"This quantity was divided by the standard deviation of all correct response times within Blocks 2 and 4."

Änderung:
return (q / sdC);
wird geändert zu:
return (q);

Können Sie mir diesbezüglich weiterhelfen und stimmen Sie mit dieser Vorgehensweise überein?

Vielen Dank vorab für die Unterstützung und viele Grüße,

Lennart Müller

PS: Vielleicht könnten Sie hierfür auch ein automatisiertes Skript bereitstellen oder in der automatisierten Auswertung eine extra Spalte mit den D-(Teil)Scores ohne Teilen durch die SD bereitstellen. Ich vermute mal, dass ich nicht der letzte sein werde, der diesbezüglich Fragen haben wird.

in Datenauswertung by s105546 (170 points)

1 Answer

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Die Funktion computeScIAT() erwartet als Parameter die JSON-Rohdaten aus dem SC-IAT. Die Anwendung ist im Prinzip die letzte Zeile des Scripts:

computeScIAT(data$AB01i0)

Das AB01 würden Sie durch die Kennung Ihres SC-IAT ersetzen und dann würden Sie das Ergebnis vermutlich noch mit dem existierenden Datensatz zusammenfügen.

data = cbind(data, computeScIAT(data$XY02i0))

Änderung: return (q / sdC);
wird geändert zu: return (q);

Das kann man machen ... ob es inhaltlich sinnvoll ist, kann ich nicht beurteilen, dafür habe ich mit dem SC-IAT im wissenschaftlichen Kontext noch nicht genug zu tun gehabt.

PS: Vielleicht könnten Sie hierfür auch ein automatisiertes Skript bereitstellen oder in der automatisierten Auswertung eine extra Spalte mit den D-(Teil)Scores ohne Teilen durch die SD bereitstellen.

Sie können die Funktion computeDScore im Script einfach kopieren, umbenennen z.B. in computeDScoreNoSD und in der Kopie die Division entfernen. Ziemlich am Ende des Scripts können Sie dann die zusätzlichen Variablen einfach ergänzen:

    res[cs, "SC.D"] = computeDScore(b2, b4);
    res[cs, "SC.D1"] = computeDScore(bc[1], bc[4]);
    res[cs, "SC.D2"] = computeDScore(bc[2], bc[5]);
    res[cs, "SC.D3"] = computeDScore(bc[3], bc[6]);
    # Ab hier neue
    res[cs, "SC.noSD.D"] = computeDScoreNoSD(b2, b4);
    res[cs, "SC.noSD.D1"] = computeDScoreNoSD(bc[1], bc[4]);
    res[cs, "SC.noSD.D2"] = computeDScoreNoSD(bc[2], bc[5]);
    res[cs, "SC.noSD.D3"] = computeDScoreNoSD(bc[3], bc[6]);
by SoSci Survey (76.2k points)
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