Utdypende info, design & statistikk Frode Svartdal UiTø

Eksperimentelle design • • • • •

Mellomgruppe-design

: Ulike grupper av deltakere inngår i hver betingelse – Flere varianter!

Innen-gruppe

: Samme gruppe eksponeres for ulike betingelser i eksperimentet

Mixed design

: Mellomgruppe + innen-gruppe

Kvasi-eskperimentelt design

: Ligner på eksperiment (manipulasjon), men NOE mangler

N=1

: En deltaker undersøkes om gangen

Analyse av data fra eksperimenter •

Skårer viser variasjon

–

Tilfeldig variasjon

(”feilvariasjon”). Variasjon i skårer på avhengig variabel som skyldes forhold utenfor eksperimentet – Eksempel: Individuelle forskjeller –

Systematisk variasjon

. Variasjon i gruppegjennomsnitt som kan relateres til manipulerte variabler – Vår manipulasjon – En confounding variabel

Analyse av variasjon F = Systematisk varians + Tilfeldig varians Tilfeldig varians

Analyse av variasjon Means 10 Grand mean

Analyse av variasjon Innen gruppene Mellom gruppene Faktisk skåre – grand mean Gjennomsnitt i gruppen - grand mean

Sums of squares • Summen av de kvadrerte avvikene fra gjennomsnittet • Tre typer: – Total – Innen gruppene – Mellom gruppene • Total = innen + mellom

Mean squares og F-ratio • Mean squares (MS) – Mellom gruppene: SS mellom / df mellom – Innen gruppene: SS innen / df innen • df = degrees of freedom (frihetsgrader) • F – MS mellom / MS innen

Analyse av variasjon • ANOVA gir en indikasjon om det finnes systematisk variasjon i data • Hvis det er to gruppegjennomsnitt, er saken grei • Er det flere gruppegjennomsnitt, hva da?

Analyse av variasjon Disse ser ganske like ut Antakelig forskjellig fra de to andre 6,0 5,5 3,0 2,5 2,0 5,0 4,5 4,0 3,5 Current effect: F(2, 49)=18,272, p=,00000 80/80 80/40 GRP 40/40

Analyse av variasjon • Hvis vi har en teoretisk basert prediksjon, kan vi bruke kontrastanalyse • Har vi ikke en spesifikk prediksjon, brukes post-hoc-tester