Totale R-Anfängerin braucht Hilfe

[Studentkoeln]

Hallo zusammen, ich habe in meinem Psychologiestudium ein R-Tutorium, bei dem ich leider überhaupt nicht zurechtkomme und die Übungsaufgaben (zum selbst ausprobieren), die wir bekommen, verstehe ich entsprechend auch nicht...
Der theoretische Teil ist nicht das Problem, sondern die Bearbeitung in R (wir benutzen Rstudio cloud).

Ich hoffe, ihr könnt mir bei folgender Aufgabe behilflich sein:

"Ein Kognitionspsychologe interessiert sich für den Einfluss kognitiven Alterns auf das Quellengedächtnis: Hiermit bezeichnet man eine Form von Gedächtnis, bei der es darum geht, sich nicht nur daran zu erinnern, ob man einen Reiz bereits gesehen hat, sondern auch, in welchem zeitlich-räumlichen Kontext man diesen Reiz gesehen hat (d.h. welcher “Quelle” der Reiz zuzuordnen ist).
Der Kognitionspsychologe führt ein Experiment durch, in dem älteren und jüngeren Versuchspersonen während einer Lernphase zunächst Aussagen präsentiert werden, die jeweils von einer von zwei Quellen (Quelle A, Quelle B) getätigt werden. In einer anschließenden Rekognitionsphase werden den Versuchspersonen die gelernten, zusätzlich aber auch neue Aussagen präsentiert. Die Versuchspersonen sollen enscheiden, ob eine Aussage in der Lernphase von Quelle A oder Quelle B getätigt wurde, oder ob die Aussage neu ist.
Der Kognitionspsychologe berechnet als erste abhängige Variable den Anteil der Aussagen, die korrekt als alt oder neu klassifiziert wurden. Als zweite abhängie Variable berechnet er (nur für die alten Aussagen) den Anteil der Aussagen, die der richtigen Quelle zugeordnet wurden. Der Forscher vermutet, dass ältere Versuchspersonen sich ähnlich gut wie jüngere Versuchspersonen daran erinnern können, ob eine Aussage in der Lernphase präsentiert wurde; er glaubt aber, dass die älteren Versuchspersonen häufiger als die jüngeren Versuchspersonen nicht die korrekte Quelle benennen können."

So viel zum theoretischen Teil, soweit alles klar.
Nun aber zur Verarbeitung der Daten in RStudio cloud:

1. Berechnen Sie die AV Itemgedächtnis: Wie viele Aussagen hat die Versuchsperson korrekt als alt oder neu klassifiziert? Erstellen Sie hierzu eine neue Variable und weisen ihr den folgenden Wert zu: (data$response == "New") == (data$source == "New"). Über diesen Vergleich kann festgestellt werden, ob eine Versuchsperson für jede neue Quelle auch “neu” angegeben hat; wenn dies der Fall ist, erhält die neue Variable den Wert TRUE.

2. Berechnen Sie die AV Quellengedächtnis: Wie viele der alten Aussagen hat die Versuchsperson der richtigen Quelle zugeordnet? Erstellen Sie hierzu eine neue Variable und weisen ihr den folgenden Wert zu: data$source == data$response. Hiermit werden die Einträge für Quellen und Antworten verglichen, und wenn beides identisch ist (= korrekte Zuweisung), erhält diese neue Variable den Wert TRUE.

3. Erstellen sie zwei neue aggreggierte Datensätze, einmal für das Itemgedächtnis und einmal für das Quellengedächtnis. Aggregieren Sie hierzu ihre neue Variable zum Itemgedächtnis bzw. zum Quellengedächtnis jeweils nach ID und Gruppe. Verwenden Sie beim Aggregieren die Funktion sum (man kann die Einträge TRUE hierdurch addieren, wobei jeder Eintrag TRUE als 1 gezählt wird, und jeder Eintrag FALSE als 0). Beim Aggregieren des Datensatzes zum Quellengedächtnis müssen Sie beachten, dass die Einträge New nicht beachtet werden sollen.

4. Berechnen Sie Mittelwerte und Standardabweichungen der beiden AVen getrennt für jüngere und ältere Versuchspersonen. Auch hier muss die aggregate-Funktion verwendet werden. Überlegen Sie, welche Funktionen Sie in diesem Fall beim Argument FUN verwenden wollen.

5. Vergleichen Sie das Itemgedächtnis jüngerer und äterer Versuchspersonen mithilfe eines ungerichteten t-Tests für unabhängige Stichproben.

6. Vergleichen Sie das Quellengedächtnis jüngerer und äterer Versuchspersonen mithilfe eines gerichteten t-Tests für unabhängige Stichproben. Um einen gerichteten t-Test durchzuführen, ergänzen Sie in der Funktion das Argument alternative = "less".

7. Berechnen Sie die AV Itemgedächtnis noch einmal nach Quellen getrennt: Lassen sich die Aussagen einer Quelle besser erinnern? (t-Test für abhängige Stichproben).
a) Aggregieren Sie hierzu zunächst Ihre erstellte AV Itemgedächtnis nach ID und Quelle. Verwenden Sie FUN = mean.
b) Bringen Sie nun diesen aggregierten Datensatz in das wide-Format.
c) Berechnen Sie dann den t-Test für abhängige Stichproben.


Das Dataset habe ich beigefügt. Ich hoffe wirklich, dass mir jemand weiterhelfen kann. Vielen Dank schon mal!

LG
Nina

download (1).csv

(36.6 KiB) 62-mal heruntergeladen

[schubbiaschwilli]

Gude!

Nun ja, wie weit bist du denn? Fangen wir mal vorne an: Hast du die Daten eingelesen?

Dank&Gruß
schubbiaschwilli

[Studentkoeln]

Gude!

Nun ja, wie weit bist du denn? Fangen wir mal vorne an: Hast du die Daten eingelesen?

Dank&Gruß
schubbiaschwilli

Hallo schubbiaschwilli, danke für deine Antwort. Ja, die Daten habe ich schon eingelesen

[schubbiaschwilli]

Gude!

OK, dann fang doch an: "Berechnen Sie die AV Itemgedächtnis".
Nehmen wir an, du hast ein Dataframe namens data:
Mit

Code: Alles auswählen

data$Itemgedaechtnis <- NULL 

kannst du eine neue (leere) Spalte anfügen.
Du kannst auch einfach schon Daten einfügen:

Code: Alles auswählen

data$Itemgedaechtnis <- (data$response == "New") == (data$source == "New")

"Berechnen Sie die AV Quellengedächtnis" - Siehe oben. Und so geht das doch weiter.

Dank&Gruß
schubbiaschwilli

[jogo]

Hallo Nina,

willkommen im Forum!

1. Berechnen Sie die AV Itemgedächtnis: Wie viele Aussagen hat die Versuchsperson korrekt als alt oder neu klassifiziert? Erstellen Sie hierzu eine neue Variable und weisen ihr den folgenden Wert zu: (data$response == "New") == (data$source == "New"). Über diesen Vergleich kann festgestellt werden, ob eine Versuchsperson für jede neue Quelle auch “neu” angegeben hat; wenn dies der Fall ist, erhält die neue Variable den Wert TRUE.

2. Berechnen Sie die AV Quellengedächtnis: Wie viele der alten Aussagen hat die Versuchsperson der richtigen Quelle zugeordnet? Erstellen Sie hierzu eine neue Variable und weisen ihr den folgenden Wert zu: data$source == data$response. Hiermit werden die Einträge für Quellen und Antworten verglichen, und wenn beides identisch ist (= korrekte Zuweisung), erhält diese neue Variable den Wert TRUE.

3. Erstellen sie zwei neue aggreggierte Datensätze, einmal für das Itemgedächtnis und einmal für das Quellengedächtnis. Aggregieren Sie hierzu ihre neue Variable zum Itemgedächtnis bzw. zum Quellengedächtnis jeweils nach ID und Gruppe. Verwenden Sie beim Aggregieren die Funktion sum (man kann die Einträge TRUE hierdurch addieren, wobei jeder Eintrag TRUE als 1 gezählt wird, und jeder Eintrag FALSE als 0). Beim Aggregieren des Datensatzes zum Quellengedächtnis müssen Sie beachten, dass die Einträge New nicht beachtet werden sollen.

so, erstmal bis hierhin:

Code: Alles auswählen

Data <- read.csv("http://forum.r-statistik.de/download/file.php?id=1336", stringsAsFactors = FALSE)
Data$Itemgedaechtnis <- with(Data, (response == "New") == (source == "New"))
Data$Quellengedaechtnis <- with(Data, source == response)

head(Data, 10)

Itemagg <- aggregate(Itemgedaechtnis ~ id + group, data=Data, FUN=sum)
Quellenagg <- aggregate(Quellengedaechtnis ~ id + group, data=Data, FUN=sum)

allerdings habe ich bei 3. nicht verstanden, was mit dass die Einträge New nicht beachtet werden sollen gemeint ist.
hm, vielleicht so:

Code: Alles auswählen

Itemagg <- aggregate(Itemgedaechtnis ~ id + group, data=Data, FUN=sum, subset=source!="New")
Quellenagg <- aggregate(Quellengedaechtnis ~ id + group, data=Data, FUN=sum, subset=source!="New")

Gruß, Jörg