ich bin mir grad etwas unsicher, welchen Test ich für meine Daten nehmen soll/kann/darf und würde mich freuen, wenn mir jemand helfen könnte:
Meine Erhebung:
Ich habe einen Einzelfall, der zu 4 Testzeitpunkten untersucht wurde.
Zu jedem Testzeitpunkt wurde erhoben, auf wie viele Bilder (n=60) er korrekt zeigen konnte.
Diese Anzahl nimmt im Verlauf der Testzeitpunkte ab (also z.b. zu T1=50, T2=45, T3=20, T4=15)
--> alles klar, kann ich mit McNemar berechnen, oder?
Mein Problem:
es gibt innerhalb der korrekt gezeigten Bilder, zwei Variablen WIE er sie korrekt zeigen konnte (mit Verzögerung / ohne Verzögerung).
Deskriptiv nehmen im Verlauf die korrekten Antworten MIT Verzögerungen zu (insgesamt nehmen die korrekten Antworten ja aber ab)
(z.B.: T1= 3 mit Verzögerung, 47 ohne; T2= 10 nach Verzögerung, 37 ohne; T3 = 14 nach Verzögerung, 6 ohne; T4 = 13 nach Verzögerung, 2 ohne)
Ich möchte jetzt berechnen, ob der Anteil, der nach Verzögerung korrekt gezeigt wurde, sich signifikant erhöht.
Welchen Test brauche ich für so etwas? Gibt es dafür einen Test?
Meine "statistischen" Überlegungen dazu:
Ich habe einen Einzelfall zu mehreren Testzeitpunkten also sind die Stichproben abhängig und ich brauche einen nicht-parametrischen Test...mein "Vorlesungswissen" sagt dazu
--> McNemar. Wenn das so ist, wäre ich sehr froh, wenn mir jemand sagen könnte, welche Variablen ich in welche Felder eintragen muss?! Das geht doch nur mit gleichgroßen Stichproben von VT zu NT, oder?
--> Daten mit 1=spontan korrekt, 2= nach Verzögerung korrekt, 3 = fehlerhaft "ordinalisieren" und mit Wilcoxon berechnen, dann hätte ich aber sowieso eine Signifikanz, weil dort ja dann die deutlich zunehmende Anzahl an falsch gezeigten Bildern mit reingerechnet wird, oder?
Vielen Dank schonmal, falls sich hier jemand erbarmt und mit hilft
