Deutsches R-Forum

Hallo miteinander ,


Ich habe ein 2x 2 Design vorliegen (K vs.B X NW vs. Bild) --> alle Stufen liegen im Datensatz als Vektoren vor.

Mein Ziel ist es einen t-Test durchzuführen, in dem ich alle Mittelwerte die als "K" klassifiziert wurden mit den Mittelwerten, die als "B" klassifiziert wurden, vergleiche.

Vorab sollte ich die Mittelwerte aller Items für 2 Gruppen trennen (nämlich eine Gruppe "NW" und eine Gruppe "Bild").

In meinem Datensatz gibt es eine Variable mit den Mittelwerten "MW" (Faktoren) und eine Variable "NW_Bild" (Vektoren, Klassifizierung in NW oder Bild).

Wie gehe ich am besten vor ?
Überlegung für die Gruppentrennung:
1. Konvertierung der Vektoren in Faktoren (beispielhaft) :
data$NW_Bild.faktor <- factor(data$NW_Bild,+ levels = c(1,2), labels = c("NW", "Bild"))

2. sollte ich dann mit dem Subset Befehl gruppieren (beispielhaft) ?
MW_NW <- subset(data$MW,data$NW_B==1)
MW_Bild <- subset(data$MW,data$NW_B==2)

Was sind die Ansätze ?

Ich freue mich von euch zu hören!
Viele Grüße und lieben Dank vorab

Bitte ein reproduzierbares Beispiel posten.

Bin noch nicht sicher, ob ich das verstanden habe. Willst Du eigentlich zwei t- Tests rechnen? Einen für die Gruppe NW und einen für die Gruppe Bild?

Hallo,

Ich glaube der Dozent hat sich sehr kurz und unglücklich ausgedrückt.
Nach meinem derzeitigen Verständnis soll der der t-Test zwischen den Mittelwerten von NW ( = Nichtwörter) die als "B "(= Bouba) klassifiziert wurden mit den Mittelwerten von NW (=Nichtwörter) die als "K" (=Kiki) wurden, verglichen werden.

Müsste ich subsets für die "B_Nichtwörter" und "K_Nichtwörter" erstellen ? Um dann die Mittelwerte zu vergleichen ?
Ich habe einen Aussschnitt meines Datensatzes angehangen(Val_Slider_Response stellen die Mittelwerte).

Ich hoffe das ist verständlicher.

Liebe Grüße
Julia






I

Die Subsets sind ein guter Weg. Ich schließe mich EDi an: Ein Ausschnitt aus Deinen Daten, gerade groß genug um die Aufgabe vorzurechnen, hilft viel mehr als ein Bildschirmfoto von Daten.

LG,
Bernhard