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in Datenauswertung by s230439 (130 points)

Hallo,
wir beschäftigen uns gerade mit der Auswertung unseres Single-Category IAT (SC-IAT). Auf der Seite https://www.soscisurvey.de/help/doku.php/de:create:questions:sc-iat steht Folgendes zur Datenbereinigung:

1. In wie vielen Trials (aller Blöcke inkl. Übungsblöcke) hat der Teilnehmer den Stimulus falsch zugeordnet? Bei mehr als 20% falschen Antworten ist der Test ungültig.
Diese Probanden können wir über die Variablen "_error" identifizieren und (manuell) ausschließen - richtig?

2. Trials mit einer Antwortzeit unter 350 ms werden aus der Analyse ausgeschlossen.
3. Trials bei denen der Teilnehmer nicht in der vorgegeben Zeit geantwortet hat, werden ausgeschlossen.
4. Hat ein Teilnehmer den Stimulus bei einem Trial falsch zugeordnet, so wird für diesen Trial als Antwortzeit der Mittelwert aller nicht-ausgeschlossenen Trials (im Block) plus 400 ms verwendet.

Diese Schritte passieren automatisch vor der d-score-Berechnung, richtig?

Meine Frage ist nun, ob wir darüber hinaus noch weitere Bereinigungsschritte durchführen sollten und wenn ja, welche. Beim "normalen" IAT steht z.B. noch Folgendes: "Wie häufig war die Reaktionszeit schneller als 300ms? War das bei mehr als 10% der Antworten der Fall, ist der Test ungültig."

Diese Angabe finde ich, wenn ich es richtig sehe, in der Variable "_fast" ("Anzahl ungültiger Trials (< 350 ms)". Ich könnte also auch hier nochmal manuell die Personen entfernen, die öfter als 10% zu schnell waren.
Ich bin aber unsicher, ob dieser Schritt nötig ist oder ob das nicht schon automatisch bei dem Punkt, den ich oben mit "2" bezeichnet habe, bereinigt wurde.

Die gleiche Frage gilt auch für die zu langsamen Antworten ("_slow"-Variablen) - ist hier noch ein manueller Ausschluss von Probanden nötig?

Vielen Dank im Voraus für die Unterstützung!
Freundliche Grüße

1 Answer

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by SoSci Survey (298k points)

Ich könnte also auch hier nochmal manuell die Personen entfernen, die öfter als 10% zu schnell waren.

Ja, das könnten Sie machen. Aber eigentlich müsste bei solchen Fällen ohnehin ein Fehlercode in den Daten stehen.

Die gleiche Frage gilt auch für die zu langsamen Antworten ("_slow"-Variablen) - ist hier noch ein manueller Ausschluss von Probanden nötig?

Hier werden laut Beschreibung nur die Trials innerhalb des Tests ausgeschlossen, bevor die Berechnung erfolgt, das Ergebnis wird aber nicht ungültig.

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