Datenanalyse

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# Datenanalyse
## Teil 7 <br/> Mentale Chronometry
### Andrew Ellis
### Methodenkurs Neurowissenschaft im Computerlab
### 2021-04-27

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<a href="https://kogpsy.github.io/neuroscicomplab" target="_blank"><svg aria-hidden="true" role="img" viewBox="0 0 576 512" style="height:1em;width:1.12em;vertical-align:-0.125em;margin-left:auto;margin-right:auto;font-size:inherit;fill:#0F4C81;overflow:visible;position:relative;"><path d="M280.37 148.26L96 300.11V464a16 16 0 0 0 16 16l112.06-.29a16 16 0 0 0 15.92-16V368a16 16 0 0 1 16-16h64a16 16 0 0 1 16 16v95.64a16 16 0 0 0 16 16.05L464 480a16 16 0 0 0 16-16V300L295.67 148.26a12.19 12.19 0 0 0-15.3 0zM571.6 251.47L488 182.56V44.05a12 12 0 0 0-12-12h-56a12 12 0 0 0-12 12v72.61L318.47 43a48 48 0 0 0-61 0L4.34 251.47a12 12 0 0 0-1.6 16.9l25.5 31A12 12 0 0 0 45.15 301l235.22-193.74a12.19 12.19 0 0 1 15.3 0L530.9 301a12 12 0 0 0 16.9-1.6l25.5-31a12 12 0 0 0-1.7-16.93z"/></svg></a> Methodenkurs Neurowissenschaft im Computerlab
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## Reaktionszeiten

Reaktionszeiten sind neben binären Daten ebenfalls sehr häufig anzutreffen in der experimentellen Psychologie/Neuroscience

- Reaction tasks
- Go/No Go tasks
- Discrimination tasks

Wir gehen davon, aus, dass die Zeit, die benötigt wird, um einen Task auszuführen, bedeutsam ist.

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## Beipiel

Daten aus einem Experiement mit 3 Blöcken:

1) Reaction task

Versuchspersonen drücken SPACE-Taste wenn ein Stimulus erscheint (Quadrat oder Kreis).
Outcome Variable: Reaktionszeit

2) Go/No-Go task

Versuchspersonen drücken SPACE-Taste wenn Target erscheint (entweder Quadrat oder Kreis)
Outcome Variable: Reaktionszeit und Antwort

3) Discrimination task

Versuchspersonen drücken F-Taste wenn ein Quadrat erscheint, J-Taste wenn ein Kreis erscheint.
Outcome Variable: Reaktionszeit und Antwort

**Annahme**: Versuchspersonen brauchen im Reaction task am wenigsten Zeit, um eine korrekte Antwort zu geben, gefolgt vom Go/No-Go task. Im Discrimination task brauchen Versuchspersonen länger, um korrekte Antworten zu geben.

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.panelset[
.panel[.panel-name[Daten laden]

```r
mentalchronometry <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/kogpsy/neuroscicomplab/main/data/mental-chronometry.csv") %>% 
  mutate(across(c(subj, block, stimulus, handedness, gender), ~as_factor(.)))
```

]

.panel[.panel-name[Zufällig Vpn auswählen]

```r
subjects <- sample(levels(mentalchronometry$subj), 6)
df <- mentalchronometry %>% 
  filter(subj %in% subjects)
```

]

.panel[.panel-name[Histogramme]

```r
df %>% 
  ggplot(aes(RT, fill = block)) +
  geom_histogram(alpha = 1.0, position = "identity") + 
  scale_fill_viridis_d(end = 0.8) +
  facet_grid(block ~ subj, scales = "free_x") +
  theme(legend.position = "none")
```

]

.panel[.panel-name[Violin Plots]

```r
df %>% 
  filter(subj %in% subjects) %>% 
  ggplot(aes(y = RT, x = block, fill = block)) +
  geom_violin(alpha = 0.6) +
  geom_jitter(width = 0.1) +
  scale_fill_viridis_d(end = 0.8) +
  facet_wrap(~ subj, scales = "free_x") +
  theme(legend.position = "none")
```

]]

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.your-turn[

1) Überlegen Sie sich, was Sie mit diesen Daten machen können

2) Welche Kennzahlen eignen sich gut, um die Daten zu beschreiben?

3) Berechnen Sie die mittlere Reaktionszeit pro Block für jede Person individuell.

4) Berechnen Sie die mittlere Reaktionszeit pro Block über alle Personen aggregiert.
]