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in Datenauswertung by s060018 (140 points)

Sehr geehrter Herr Leiner,

ich benötige für die AMP-Prozedur die Reliabilität. Die Reliabilität bzw. interne Konsistenz wird mit dem Cronbach’s Alpha Koeffizient berechnet.

In R geht das z. B. mit dem Paket psych und der Funktion alpha (skala), wobei vorher die Skala aus den 25 Trials pro Block gebildet werden muss
Skala <- data.frame (trial1, trial2, …).

Ich würde es am liebsten selbst ermitteln, d.h. bestenfalls auf Basis der Daten pro Trial.

Die Datenerhebung ist bereits abgeschlossen. Liegen die Daten dennoch intern vor?

Vielen Dank.

Beste Grüße,
mn

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by SoSci Survey (327k points)

Die Rohdaten für alle Trials finden Sie in der ersten Variable des AMP (...oRAW). Die Daten sind JSON-kodiert, was man unter R relativ einfach verarbeiten kann.

In der Anleitung zum IAT finden Sie ein R-Script, welches (u.a.) die Rohdaten des SC-IAT dekodiert. Der meiste Teil des Scripts ist für Ihren Anwendungsfall natürlich nicht geeignet, aber dort sieht man recht schön die Arbeit mit JSON.

by s060018 (140 points)
Vielen Dank für die schnelle Rückmeldung. Ich schaue es mir an und prüfe, ob ich damit arbeiten kann.

Viele Grüße,
mn
by s060018 (140 points)
Guten Abend,

hätten Sie bitte einen Tipp zum Konvertieren fromJSON nach R?

Was muss denn in der Klammer stehen? Die Variablen, die in Spalten im Datensatz gespeichert werden sollen?

converted_data <- fromJSON(txt, simplifyVector = TRUE, simplifyDataFrame = simplifyVector, simplifyMatrix = simplifyVector, flatten = FALSE, ...)


Ich möchte, dass die Variablen aus der Matrix/dem Vector (?) im Datensatz abgespeichert werden.

Können Sie mir eventuell die Zeilen der Umwandlung toJSON zur Verfügung stellen?

Vielen Dank.

Beste Grüße,
mn
by SoSci Survey (327k points)
Naja, fromJSON liefert eine Datenstruktur zurück, die Sie dann noch "zerpflücken" müssen. In der Funktion selbst müssen Sie im Prinzip nur die Variable übergeben, welche die Rohdaten enhält (txt). In dem R-Script zum BIAT (Link s. oben) wird die Funktion zum Dekodieren und Zerpflücken für jeden Fall einzeln aufgerufen. Das vereinfacht das Ganze ein wenig.

Für das Zerpflücken sehen Sie sich am besten mit str() an, was Sie jeweils bekommen.
by s060018 (140 points)
Vielen Dank für ihre Hilfe.
Mir wäre nochmals geholfen, wenn ich wüsste, für was die gespeicherten Inhalte in AMP(...oRaw) stehen.

Insbesondere geht es mir um die beiden vorletzten Zahlen (Beispiel aus AMP(...oRAW):
[["PrimePos1","Target1",1,"1",2526],
["PrimeNeg1","Target2",2,"1",717],
["PrimeNeg2","Target1",2,"2",719],
...

Prime und Target sind klar und die letzte Ziffer ist die Reaktionszeit. Stehen die beiden Ziffern davor für die Antworttasten und wenn ja, für welche?

In der Prozedur gab es eine Antwortaste für neg. Bewertung und eine für pos. Bewertungen. Bedeuten die Zahlen 1 = neg. Bewertung: nicht gewählt, 1 = pos. Bewertung: nicht gewählt bzw. 2 = neg. Bewertung: gewählt, 1 = pos. Bewertung: nicht gewählt? D.h. steht die erste Ziffer für neg. Bewertung und die zweite Ziffer für die neg. Bewertung und bedeutet 1 = nicht gewählt und 2 = gewählt?

Oder stehen die Zahlen für etwas anderes, da die vorletzte Ziffer auch in Anführungszeichen gesetzt ist?

Weiterhin habe ich gesehen, dass in dem Datensatz auch die Split-Half Reliabilität ermittelt wurde. Haben Sie hierzu noch weitere Hintergründe, wie die Berechnung hierbei erfolgte? Wurden alle Daten einbezogen oder besonders kurze/lange Reaktionszeiten ausgeschlossen?

Danke.

Viele Grüße,
mn
by SoSci Survey (327k points)
> Mir wäre nochmals geholfen, wenn ich wüsste, für was die gespeicherten Inhalte in AMP(...oRaw) stehen.

Stimmt :) Die Werte in jedem Array sind:

<Prime> <Target> <Kategorie> <Auswahl> <Zeit [ms]>

Die Auswahl sind die Antworttasten. Standardmäßig ist Code 1=links, 2=rechts.

Die Kategorie ist in Ihrem Fall Positiv (1) und Negativ (2).

> Weiterhin habe ich gesehen, dass in dem Datensatz auch die Split-Half Reliabilität ermittelt wurde.

Hier werden nur gültige Trials einbezogen (dieselben, die auch für das Ergebnis herangezgen werden). generell werden für den Split-Half die Werte einfach getrennt für die geraden und ungeraden Trials berechnet.
by s060018 (140 points)
Vielen Dank für ihre Hilfe!

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