# Diese Daten

read.table(file.path(pfadu, "ssb.txt"))

# zeigen F2-Werte für /u/-Vokale in drei Wörtern (Faktor: Wort) produziert von zwei Altersgruppen (Faktor: Alter). Inwiefern wird F2 von diesen Faktoren beeinflusst?

ssb = read.table(file.path(pfadu, "ssb.txt"))
# Tabelle. Wort ist within, Alter ist between aber es gibt mehrere Stichproben pro Vpn. 
with(ssb, table(Vpn, interaction(Wort, Alter)))

# Daher über die Wiederholungen mitteln
ssbm = aggregate(F2 ~ Wort * Alter * Vpn, mean, data = ssb)
head(ssbm); dim(ssbm)
# Tabelle: wieviele Stichproben pro Vpn? (So passt es)
with(ssbm, table(Vpn, interaction(Wort, Alter)))

# Abbildung
bwplot(F2 ~ Alter | Wort, data = ssbm, layout=c(3,1))
# Einfluss von Wort (zB used > swoop, who'd), Einfluss von Alter (jung > alt) und Interkation (weil der Unterschied zwischen alt und jung anders in den drei Wörtern ist)

# ANOVA
ezANOVA(ssbm, .(F2), .(Vpn), .(Wort), between = .(Alter))
#$ANOVA
#Effect DFn DFd         F            p p<.05       ges
#2      Alter   1  10 14.876957 3.175409e-03     * 0.5519903
#3       Wort   2  20 78.505534 3.390750e-10     * 0.5742513
#4 Alter:Wort   2  20  9.890888 1.031474e-03     * 0.1452519

#$`Sphericity Corrections`
#Effect       GGe        p[GG] p[GG]<.05       HFe        p[HF] p[HF]<.05
# 3       Wort 0.6860511  1.340736e-07         * 0.7587667 3.342362e-08         *
 # 4 Alter:Wort 0.6860511 4.370590e-03         * 0.7587667 3.120999e-03         *

# Greenhouse-Geisser-Korrektur der Freiheitsgrade in Wort und Alter:Wort, da GGe < 0.75.
k = c(2, 20) * 0.6860511
# aufgerundet
round(k, 1)
# [1]  1.4 13.7
# Wir nehmen auch diese Wahrscheinlichkeiten: 1.340736e-07 4.370590e-03 anstatt diese 3.390750e-10 1.031474e-03
# F2 wurde vom Alter (F[1, 10] = 14.9, p < 0.01) und vom Wort (F[1.4, 13.7] = 78.5, p < 0.001) signifikant beeinflusst, und es gab eine signifikante Interaktion zwischen diesen Faktoren (F[1.4, 13.7] = 9.9, p < 0.01). 
# Post-hoc Tests, da eine Interaktion
ph = phoc(ssbm, .(F2), .(Vpn), .(Wort, Alter))
round(phsel(ph$res), 3)
round(phsel(ph$res, 2), 3)

#swoop:alt-used:alt    -7.382  5    0.011
#swoop:alt-who'd:alt    0.957  5    1.000
#used:alt-who'd:alt     7.974  5    0.008
#swoop:jung-used:jung  -4.604  5    0.087
#swoop:jung-who'd:jung  1.011  5    1.000
#used:jung-who'd:jung   6.459  5    0.020

#swoop:alt-swoop:jung -4.275 9.555    0.027
#used:alt-used:jung   -1.786 5.428    1.000
#who'd:alt-who'd:jung -4.317 7.924    0.039

# Post-hoc Bonferroni korrigierte t-tests zeigten signifikante Unterschiede zwischen swoop und used in alten (p < 0.05) jedoch nicht in jungen Sprechern; zwischen used und who'd in alten (p < 0.01) und jungen (p < 0.05) Sprechern, aber nicht zwischen swoop und who'd weder für alte noch für junge Sprecher. Es gab auch signifikante Unterschiede zwischen alt und jung in swoop (p < 0.05) und in who'd (p < 0.05) aber nicht in used.


phr = read.table(file.path(pfadu, "phr.df.txt"))
dim(phr)
# zeigen eine Messung der Sprechgeschwindigkeit (tempo) in verschiedenen Kontexten (Faktor Kontext) und in Äußerungen unterschiedlicher Länge (Faktor L). Prüfen Sie durch eine Abbildung und statistischen Test, inwiefern die Sprechgeschwindigkeit vom Kontext und von der Äußerungslänge beeinflusst wird.

# Diese Tabelle
# http://www.phonetik.uni-muenchen.de/~jmh/lehre/Rdf/stable.pdf
# aus Sussman et al (1997) zeigt sogenannte Lokus-Steigungen für 5 Sprecher (M# bis M#5) und 5 Sprecherinnen (F#1 bis F#5). Die Lokus-Steigungen sind in der Spalte unter `k` und sie kommen vor in silbeninitialer, silbenmedialer, und silbenfinaler Position (daher 10 k-Einträge  pro Position; 3 k-Eintrage pro Sprecher oder Sprecherin).Inwiefern wird `k` vom Geschlecht und/oder der Silbenposition beeinflusst?

# Diese Daten:
g.df = read.table(file.path(pfadu, "gramlearn.df.txt"))
# zeigen Reaktionszeiten (rt) von frühen oder fortgeschrittenen L2-Sprechern (Faktor Learner) um verschiedene Wortkategorien (P = Präposition; V = Verb, N = Nomen) zu erkennen. Inwiefern wird die Reaktionszeit von diesen Faktoren beeinflusst?
with(g.df, table(Vpn, interaction(Class, Learner)))
# Class ist within, Learner ist between
# Mitteln
gm.df = aggregate(rt ~ Class * Learner * Vpn, mean, data = g.df)
with(gm.df, table(Vpn, interaction(Class, Learner)))
# Bild malen
bwplot(rt ~ Class | Learner, data = gm.df, layout = c(2, 1))
bwplot(rt ~ Class, data = gm.df)
bwplot(rt ~ Learner, data = gm.df)
# Varianzanalyse
ezANOVA(gm.df, .(rt), .(Vpn), .(Class), between = .(Learner))
# RT wird von Class signifikant (F[2, 16] = 89.7, p < 0.001) beeinflusst und es gibt eine signifikante Interaktion zwischen Learner und Class (F[2, 16] = 33.4, p < 0.001).

# Post-hoc anwenden wegen der Interkation
ph = phoc(gm.df, .(rt), .(Vpn), .(Class, Learner))
round(phsel(ph$res, 1), 3)
round(phsel(ph$res, 2), 3)
# t df prob-adj
# N:early-P:early  5.865  4    0.063
# N:early-V:early 15.720  4    0.001
# P:early-V:early 29.073  4    0.000
# N:late-P:late   -3.672  4    0.320
# N:late-V:late    2.439  4    1.000
# P:late-V:late    4.211  4    0.204


# N:early-N:late  5.947 7.936    0.005
# P:early-P:late -0.059 7.314    1.000
# V:early-V:late -2.131 7.471    1.000