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title: "Klausurvorbereitung 3"
author: "Jonathan Harrington / Johanna Cronenberg"
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    theme: flatly
    highlight: pygments
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

# Daten & Packages laden

Laden Sie die folgenden Packages und Data-Frames:

```{r, message=F}
library(tidyverse)
library(broom)
library(gridExtra)
library(lmerTest)
library(emmeans)
library(MuMIn)
library(afex)
sigmoid = function(x, k = 0, m = 1) {
  exp(m * x + k) / (1 + exp(m * x + k))
}

urla = "https://www.phonetik.uni-muenchen.de/studium_lehre/"
urlb = "lehrmaterialien/R_speech_processing/Rdf"
url = paste0(urla, urlb)
gr.df = read.table(file.path(url, "gr.df.txt"), 
                   stringsAsFactors = T)
gr.df = gr.df %>% 
  mutate(Alc = factor(Alc, levels=c("nein", "ja")))
gram.df = read.table(file.path(url, "gram.txt"), 
                     stringsAsFactors = T)
hruch.df = read.table(file.path(url, "hruchder.df.txt"), 
                      stringsAsFactors = T)
p.df = read.table(file.path(url, "preasp.txt"), 
                  stringsAsFactors = T)
l.df = read.table(file.path(url, "langdat.df.txt"), 
                  stringsAsFactors = T)
v.df = read.table(file.path(url, "vdatader.df.txt"), 
                  stringsAsFactors = T)
```

- **Q1**: *Die Reaktionszeiten von 20 Hörern, um Wörter mit dem linken und mit dem rechten Ohr zu identifizieren, waren wie folgt:*

```{r}
links = c(527, 542, 513, 502, 542, 535, 543, 508, 539, 546, 544, 533, 524, 523, 550, 526, 531, 512, 549, 524)
rechts = c(524, 550, 545, 541, 524, 529, 549, 555, 554, 539, 552, 550, 555, 536, 554, 545, 523, 545, 525, 542)
```

*Prüfen Sie mit einer Abbildung und statistischem Test, ob die Reaktionszeiten von dem Ohr beeinflusst werden.*

```{r}

```

- **Q2**: *In einer Untersuchung zu dem Einfluss vom Alkohol auf die gesprochene Sprache wurden Sprecher in einer kontrollierten Untersuchung in 8 Stufen von 1-8 (`sps`) zunehmend alkoholisiert. Hörer mussten pro Sprachaufnahme entscheiden, ob die Äußerung alkoholisiert war oder nicht (`Alc`). Die Daten sind im Data Frame `gr.df` gespeichert. Prüfen Sie durch eine Abbildung und statistischen Test, ob die Hörerentscheidung von der Alkoholstufe beeinflusst wurde. Was wäre die Proportion von 'ja' (alkoholisiert) Antworten für eine Alkoholstufe vom 1.8? Was ist der Umkipppunkt auf der sps-Skala zwischen 'ja' und 'nein' Entscheidungen?*

```{r}

```

- **Q3**: *Für den Dataframe `gram.df` wurden die Reaktionszeiten (`rt`) in Versuchspersonen (`Vpn`) gemessen, um Wörter aus drei syntaktischen Kategorien (`Class`) zu erkennen. Die Versuchspersonen waren frühe oder späte Zweitsprachlerner (`Learner`). Prüfen Sie durch eine Abbildung und statistischen Test, ob die syntaktische Kategorie und/oder Lerner die Reaktionszeiten beeinflussten.*

```{r}

```

- **Q4**: *Für den Dataframe `hruch.df` wurde VOT (`VOT`) in andalusisch-spanischen Plosiven in verschiedenen Wörtern (`Wort`) produziert von mehreren jüngeren und älteren (`Alter`) Versuchspersonen (`Vpn`) aus zwei verschiedenen Städten (`Stadt`) gemessen. Prüfen Sie durch eine Abbildung und statistischen Test, ob VOT vom Alter und/oder von der Stadt beeinflusst wird.*

```{r}

```

- **Q5**: *Für den Dataframe `p.df` prüfen Sie durch eine Abbildung und statistischen Test nur für die velare Artikulationsstelle (`cplace: kk`) und nur für die Sprecher aus `bergamo` und `parma` (`city`), ob es eine lineare Beziehung gibt zwischen der Summe von `predur` und `clodur` (also von `predur+clodur`) und Vokaldauer (`vdur`).*

```{r}

```

- **Q6**: *Für den Dataframe `l.df` wurde festgestellt, ob Hörer Phrasen richtig erkannt hatten oder nicht (`Antwort`). Die Hörer hatten Deutsch als ihre erste oder zweite Sprache (`Lang`). Die Wortidentifizierung fand unter zwei Bedingungen (`Condition`) statt: entweder im Labor (`quiet`) oder im Lärm (`noise`). Prüfen Sie durch eine Abbildung und statistischen Test, ob die Richtigkeit der Antworten von der Sprache und/oder Umgebung beeinflusst wird.*

```{r}

```

- **Q7**: *Für den Dataframe `v.df` soll festgestellt werden, inwiefern die vertikale Position des Zungendorsums (`Y`) von der horizontalen Zungenposition (`X`) und von der Gespanntheitsopposition (`Tense`) beeinflusst wird. Versuchen Sie einzuschätzen, **ohne einen statistischen Test durchzuführen**, ob:*

1. *`Y` von der Gespanntheit beeinflusst wird.*
2. *es eine Beziehung zwischen `Y` und `X` gibt.*
3. *`X` und Gespanntheit miteinander interagieren.*

*Sie können hier Befehle eingeben, und danach 1-3 kurz (jeweils eine Zeile) begründen.*

```{r}

```

