Hallo zusammen,
ich habe ein kleines Problem, welches ich hoffe mit Hilfe der Statistik lösen zu können:
Bei einer Testreihe mit Versuchspersonen erhalte ich nach jedem Durchlauf (oder Block) so etwas wie eine Reaktionszeit für diesen Durchgang, die in der Versuchssoftware abgespeichert wird. Es ist davon auszugehen, dass diese Reaktionszeiten geringer werden, da die Versuchsperson etwas hinzulernt.
Beispiel:
Zeiten (in s) nach den einzelnen Durchgängen
Durchgang1: 10,967
Durchgang2: 6,427
Durchgang3: 4,134
Durchgang4: 5,648
Durchgang5: 3,292
Durchgang6: 2,761
Durchgang7: 2,121
Durchgang8: 2,942
Meine Aufgabe ist es nun automatisch zu erkennen, mit welcher Wahrscheinlichkeit der letzte hinzugekommene Wert den Schluss zulässt, dass die Versuchsperson "ausgelernt" hat (also die Stichproben konvergieren, oder so?), in diesem Fall soll nämlich der Versuch abgebrochen werden.
Einen allgemeingültigen Schwellwert zu definieren, ab dem "ausgelernt" ist geht leider nicht, da sich die Werte von Versuchsperson zu Versuchsperson stark unterscheiden können. Eine Entscheidung muss also immer auf Basis der Daten nur einer einzelnen Versuchsperson (also auf Basis einer Messreihe, so wie der im Beispiel) gefällt werden.
Mit dem bloßen Auge relativ einfach zu erkennen, aber wie macht das der Statistiker?
Ich habe schon versucht über einen t-Test zum Erfolg zu kommen, allerdings ist meine Stichprobenanzahl derartig klein, dass ich glaube da auf dem Holzweg zu sein...
In der Hoffnung auf rasche Hilfe,
Gruß!
