3. Ergebni sse
3.3. Reak tion szeitexp eriment und ERPs
Der Zusammenhang zwischen den Ergebnissen aus d em Reaktionszeitexperiment und jenen der ERPs wurd e posthoc mittels Korrelationsanalysen untersuch t. Hierb ei stand die Frag e im Vordergrund, in wiefern die Haupteffekte welche ANOVA im Bereich der behavioralen Daten aufzeigte mit den unter 3.2. beschriebenen ERP-Modulationen korrespondierten.
3.3.1. ‚Targetness-Effekt‘
Der ‚targetness-Effekt‘ bezeichnet das unter 3.1. (S.53) beschriebene Resultat, daß die Reaktionszeiten auf die Präsentation von standards im Vergleich zur Präsentation von targets unabhängig von der Prime-Kateg orie kürzer ausfielen. Um den Zusammenhang dieses Effektes und den ERP-Daten zu untersuchen, wurden zunächst die Reaktionszeiten für targets und standards sowie die logarithmierten RMS-Daten für targets und standards für die jeweiligen Zeitfenster der prime- und reaktionsbezogenen Segmentierung berechnet. (siehe Tabelle 9.1 und Tabelle 9.2 im Anhang).
Zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen den Reaktionszeiten und den logarithmierten RMS-Daten auf die Präsentation von targets und standards in den jeweiligen Zeitfenstern wurde der Korrelationskoeffizient nach Pearson ( r )14 berechnet. Die Ergebnisse der Korrelationsan alysen werden im folgend en für alle Zeitfen ster der prime- und reaktionsbezogenen Seg mentierung berichtet. Hierb ei sollte jedoch beachtet werden, daß in Anbetracht der relativ n iedrigen An zahl an Versuchspersonen nur Zusammenhänge von r = 0,3 bzw. r > 0,3 als bedeutend ang esehen werd en können. Darunterliegende Korrelationen beschreiben bei den vorliegenden Daten keine nennenswerten Zusammenhänge mehr.
In den ersten beiden Zeitfenstern der primebezogenen Segmentierung ergab d ie Korrelationsanlyse einen negativen Zusammenhang zwischen den Reaktionszeiten und den RMS-Daten auf die Präsentation von targets und standards (Tabelle 10.1.).
Je höher die Reaktionszeit auf targets und standards, desto schwächer fiel d ie kortikale Aktivität aus. Im dritten bis fünften Zeitfenster der primebezogenen Segmen tierung ergab en sich niedrigere neg ative und positive Korrelationen (Tabelle 10.2.).
14 r = 1 beschreibt einen perfekten positiven Zusammenhang zwischen zwei Variablen;
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Tab elle 10.1.:
Korrelationsanalyse für Reaktionszeiten und RMS-Daten (logarithmiert) auf targets und standards; Pr imebezog ene Segmentieru ng.
r = Korrelationskoeffizient nach Pearson; ZF = Zeitfenster
Tab elle 10.2.:
Korrelationsanalyse für Reaktionszeiten und RMS-Daten (logarithmiert) auf targets und standards; Pr imebezog ene Segmentieru ng.
r = Korrelationskoeffizient nach Pearson; ZF = Zeitfenster
Im Bereich der reaktion sbezogenen Segmentierung ergab die Korrelationsanalyse im zweiten, d ritten und vierten Zeitfenster bedeutende positive Zusammenhänge zwisch en d en Reaktionszeiten und den RMS-Daten auf die Präsentation von targets (Tabelle 11). Je geringer die Reaktionszeit au f targets, desto schwächer fiel d ie kortikale Aktivität aus. Im ersten Zeitfenster belief sich die Korrelation auf r = 0,22 (für targ ets) und r = 0,01 (für standards).
Tab elle 11:
Korrelationsanalyse für Reaktionszeiten und RMS-Daten (logarithmiert) auf targets und standards; Reaktion sbezo gene Segmen tier ung.
2.ZF
r = Korrelationskoeffizient nach Pearson; ZF = Zeitfenster
r = -1 beschreibt einen perfekten negativen Zusammenhang zwischen zwei Variablen.
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3.3.2. Katego rien ef fekt
Der Kategorieneffekt (siehe 3.1.1.; S.53) beschreibt einen linearen Trend für d ie Reaktionszeit auf die Präsentation von targets und standards in Abhängigkeit von der Kategorie des Prime-Stiumulus: die Reaktionszeit fiel um so geringer aus, wenn targ ets oder stand ards ein unangen ehmer Prime-Stimulus vorangestellt wurde. Sie fiel langsamer aus, wenn diesen ein neutraler Prime-Stimulus vorangestellt wurde und am langsamsten, wenn der Prime-Stimulus angenehm war. Um den Zusammenhang des Kategorieneffekts und den RMS-Daten zu untersuchen, wurden zunächst die Reaktionszeiten und die logarithmierten RMS-Daten innerhalb der drei Kategorien für die jeweilig en Zeitfenster d er prime- und reaktionsbezogenen Segmen tierung berechn et. Da die darauffolgenden Korrelationsanalysen nicht in allen Zeitfenstern bedeutende Zusammenh änge aufzeigten , werden im Folgenden nicht alle Zeitfenster dargestellt (siehe Tabelle 12.1 und Tabelle 12.2 im Anhang).
Im Bereich der primebezogenen Segmentierung zeigte die Korrelationsanalyse in den ersten drei Zeitfenstern bedeutende negative Zusammenhänge zwischen den Reaktionszeiten auf targets und standards nach der Präsentation von angenehmen, neu tralen und unangenehmen Prime-Stimu li und den RMS-Daten für die jeweilige Kategorie auf. Im ersten Zeitfenster ergab sich ein signifikanter negativer Zusammenhang zwischen der Reaktionszeit nach der Präsentation unangenehmer Prime-Stimuli und den RMS-Daten auf unangenehme Prime-Stimuli: je geringer d ie Reaktionszeit nach unang enehmen Prime-Stimuli au f targets und standards ausfiel, desto stärker war die kortikale Aktivität (Tabelle 13.1.). Dieser Zusammenhang ergab sich in schwächerer Form auch für angenehme und neutrale Prime-Stimuli. Für das vierte und fünfte Zeitfenster der primebezogenen Segmentierung fielen d ie Korrelationen niedriger aus (Tab elle 13.2.).
Tab elle 13.1.:
Korrelationsanalyse für Reaktionszeiten und RMS-Daten (lo garithmiert) auf angenehme, neutrale und unangenehme Prime-Stimuli; Pr imebezogen e Segmentierung.
1.ZF
r = Korrelationskoeffizient nach Pearson; ZF = Zeitfenster; * = signifikant
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Tab elle 13.2.:
Korrelationsanalyse für Reaktionszeiten und RMS-Daten (lo garithmiert) auf angenehme, neutrale und unangenehme Prime-Stimuli; Pr imebezogen e Segmentierung.
3.ZF
r = Korrelationskoeffizient nach Pearson; ZF = Zeitfenster
Im Bereich der reaktionsbezogenen Seg mentierung ergab die Korrelationsanlyse zwisch en d en Reaktionszeiten und den RMS-Daten in Abhängigkeit von der Prime-Kategorie im zweiten und dritten Zeitfenster bedeu tend e positive Zusammenhänge:
je länger die Reaktionszeit nach angenehmen Prime-Stimuli auf targets und standards ausfiel, desto stärker war die kortikale Aktivität (Tabelle 14.1). Im ersten und vierten Zeitfenster ergab en sich schwächere positive Korrelationen (Tabelle 14.2.).
Tab elle 14.1.:
Korrelationsanalyse für Reaktionszeiten und RMS-Daten (logarithmie rt) in Abhängigkeit von angenehmen, neutralen und unange nehmen Prime-Stimuli; Reakt ion sbezo gene Seg mentier ung.
r = Korrelationskoeffizient nach Pearson; ZF = Zeitfenster; p = pleasant
Tab elle 14.2.:
Korrelationsanalyse für Reaktionszeiten und RMS-Daten (logarithmie rt) in Abhängigkeit von angenehmen, neutralen und unange nehmen Prime-Stimuli; Reakt ion sbezo gene Seg mentier ung.
r = Korrelationskoeffizient nach Pearson; ZF = Zeitfenster; p = pleasant
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