13.2 Projekt 1 - 22.12.2019

Im ersten Projekt dieses Kurses untersuchts du den Datensatz von Wiseheart, D’Souza und Chae (2018). Die Autoren untersuchten in diesem Experiment, ob das verteilte Lernen bzw. längere Pause zwischen Lernepisoden (siehe Cepada et al., 2006), ebenso bei motorischen Tätigkeiten wie dem Pianospielen zu finden ist. Die Autoren fanden in ihrem Artikel keinen Spacing-Effekt und folgern, dass der Effekt evtl. bei motorischen Fähigkeiten weniger wirksam ist als bei kognitiven Fähigkeiten. Den Datensatz zu diesem Experiement haben sie unter OSF veröffentlicht.

In diesem Projekt untersuchst du den Datensatz dieser Studie und versuchts zentrale Ergebnisse der Studien zu replizieren. Das Projekt findest du unter diesem Link. Du wirst dich in diesem Projetkt lediglich mit der ersten Aufgabe des Experiments befassen (task1). Das Projekt ist wie folgt aufgebaut:

|   protocol.docx
|   projektfragen.docx: -> HIER Fragen beantworten
|   plagiatserklaerung.docx: -> Ausfüllen und als PDF einscannen
|   plagiatserklaerung.pdf: -> Diese Datei erstellst du
|   variablen.docx
|
|___daten
|   |___rohdaten:
|       |   spacing_piano_data.csv
|   |___export:
|       |   piano_cleaned.csv -> Diese Datei erstellst du
|   |___cleaned
|       |   piano_cleaned.csv -> Diese Datei erstellst du
|
|___analyse
|   |   data_cleaning.R: 
|   |   descriptive_statistics.R
|   |   exploratory_visualizations.R
|   |   preliminary_analysis.R
|   |   hypothese_accuracy.R
|   |   hypothesis_delay.R
|   |   hypothese_amplitude.R
|
|___manuskript
|   |___literatur
|   |___tables
|   |___figures:
|       |   barplot_accuracy.png -> Diese Datei erstellst du
|   |   Wiseheart, D'Souza, & Chae (2018)_Lack of spacing effects during piano learning
|   |   manuscript.dox
|
|___experiment
|   |   Background_Questionnaire.pdf
|   |   Teaching_Procedures.pdf
|   |   Performance_Anxiety_Scale.pdf

13.2.0.1 Schritte

  1. Lade dir das Projekt herunter: Projektordner
  2. Lese Wiseheart, D’Souza und Chae (2018)
  3. Bearbeite die TODOs in den R-Dateien des Ordners analyse
  4. Beantworte die Fragen in der Datei projektfragen.docx
  5. Unterschreibe die Plagiatserklärung und füge sie als pdf-Datei ein (plagiatserklaerung.docx -> plagiatserklaerung.pdf)

13.2.0.2 Punkte Bewertung

Insgesamt werden in diesem Projekt 107 Punkte verteilt. Die Punkte teilen sich je nach Dokument folgendermaßen auf:

Dokument Fragen Gesamtpunktzahl
data_cleaning.R c1 bis c4 5 Punkte
descriptive_statistics.R d1 bis d10 12 Punkte
exploratory_visualizations.R v1 bis v6 12 Punkte
preliminary_analysis.R p1 bis p6 12 Punkte
hypothesis_accuracy.R ha1 bis ha6 13 Punkte
hypothesis_delay.R hd1 bis hd4 8 Punkte
hypothesis_amplitude.R hm1 bis hm4 8 Punkte
Sauberkeit des R-Codes 2 Punkte
projektfragen.docx F1 bis F10 35 Punkte
107 Punkte

Es werden weitere 2 Punkte für eine gute Formatierung des R-Codes vergeben. Am einfachsten verwendest du das Paket styler, um den R-Code am Ende deiner Datenanalyse sauber zu schreiben. Führe styler für jede R-Datei aus.

Die Deadline für das Projekt ist am 22.12.2019 um 23:55 Uhr. Spätere Abgaben haben zu Folge, dass die Prüfungsleistung als nicht-bestanden gewertet wird.