Beschreibende Statistik
Unter den Lachtypen lagen die korrekten Erkennungsraten (Abb. 1, Tabelle 3) bei etwa 50 % (33 % Wahrscheinlichkeitsniveau), wobei die höchste Rate für die Gruppe „Andere“ (52,6 %) und die niedrigste Rate für Hongkong (42,5 %) zu verzeichnen war. Geteilt nach Gruppe und Art des Lachens lag die höchste Erkennungsrate bei 55,9 % für Schadenfreude in der Gruppe „Andere“ und die niedrigste Rate bei 40,1 % für Kitzeln in der Hongkong-Gruppe.
Abbildung 1
Erkennungsraten im Allgemeinen (nach Lacharten) und nach Lacharten, aufgeteilt nach Gruppen. Die horizontale gestrichelte Linie gibt die Wahrscheinlichkeit des Erratens (Chancenniveau) von 33 % an. Fehlerbalken geben den Standardfehler des Mittelwerts (SEM) an.
Tabelle 3 Erkennungsraten (mittlerer Prozentsatz korrekt) für die drei Lacharten für die einzelnen Gruppen. Standardabweichung sowie Minimum und Maximum in Klammern.
Tabelle 1 zeigt, dass die Stichprobe aus Hongkong im Vergleich zu den anderen Gruppen ein höheres Durchschnittsalter (42,92 Jahre) aufwies. Um zu testen, ob sich dies auf die Ergebnisse auswirkte, haben wir die 7 ältesten Teilnehmer entfernt und eine Stichprobe von 18 Teilnehmern mit einem Durchschnittsalter von 33,44 Jahren (SD 15,28, 18–59 Jahre) zurückgelassen, was mit der polnischen Stichprobe vergleichbar war. Die Erkennungsraten dieser altersangepassten Stichprobe unterschieden sich nicht wesentlich von der Gesamtstichprobe. Im Detail betrug die Gesamterkennungsrate aller Lacharten 42,93 % (N = 18) statt 42,5 % (N = 25), für Freude 43,89 % (statt 45,2 % für N = 25), für Schadenfreude 41,76 % (statt 41,4 % für N = 25) und für Kitzeln 42,59 % (statt 41,4 % für). N = 25). statt 40,1 % für N = 25). Daher hatte das höhere Durchschnittsalter der Hongkonger Stichprobe keinen Einfluss auf die Anerkennungsraten.
Können Sie die Art des Lachens in jeder Gruppe erkennen?
Obwohl die Tabellen und Abbildungen zur Veranschaulichung die Erfolgsquoten (Prozentsatz korrekt) zeigen, haben wir für alle statistischen Tests Hu und Pc verwendet. Alle Tests basierten auf der relativen Differenz zwischen Hu und Pc (d. h. Hu minus Pc) und spiegelten die Erkennungsfähigkeiten wider. Wenn Hu und Pc identisch sind, beträgt dieser Unterschied 0 und spiegelt wider, dass die Teilnehmer oberhalb des Wahrscheinlichkeitsniveaus kein Lachen erkennen können. Im Folgenden nennen wir diese Messung Hu-pc.
Um zu testen, ob Lachen über dem Zufallsniveau erkannt werden kann, haben wir zunächst fünf (einen für jede Kulturgruppe) Ein-Stichproben-t-Tests von Hu-pc gegenüber 0 berechnet, gemittelt über alle Lachtypen (Abbildung 1, Gesamtpanel, Tabelle 3). Für alle Gruppen lagen die Erkennungsraten deutlich über dem 33-Prozent-Chancenniveau. Im Detail betrug die Gesamterkennungsrate für Polen 49,9 % (Hu-pc-T-Test bei einer Stichprobe vs. 0, t(19) = 8,944, p < 0,001, Cohens d = 4,104), für das Vereinigte Königreich 50,4 % (t(36) = 10,199, p < 0,001, Cohens d = 3,400). für Indien 48,2 % (t(44) = 10,978, p < 0,001, Cohens d = 3,310), für Hongkong 42,5 % (t(24) = 5,659, p < 0,001, Cohens d = 2,310).
Als nächstes haben wir getestet, ob jede einzelne Art von Lachen (also Freude, Kitzeln, Schadenfreude) über dem Zufallsniveau erkannt werden kann. Zu diesem Zweck haben wir für jede der 5 Gruppen und 3 Arten von Lachen separate Hu-pc-Tests im Vergleich zu 0 t-Tests bei einer Stichprobe berechnet (d. h. insgesamt 15 Tests). Die Ergebnisse zeigten, dass innerhalb jeder Gruppe jede Art von Lachen deutlich über dem Zufallsniveau erkannt wurde (alle p < 0,001, außer Joy in Hong Kong, p = 0,0018, t-Werte 3,517 (Joy in Hong Kong) – 12,099 (Kitzeln andere), df 24–44, vollständige Statistiken finden Sie unter „Online-Ergänzungsmaterialien“.
Oben haben wir insgesamt 20 t-Tests berechnet, was die Wahrscheinlichkeit eines Alpha-Fehlers (falsch positiv) erhöht. Folglich haben wir die familienbezogene Fehlerrate bei p < 0,05 mithilfe der Bonferroni-Korrektur kontrolliert (Bonferroni-korrigierter kritischer p < 0,0025). Zur Veranschaulichung haben wir die Bonferroni-Korrektur angewendet, indem wir die p-Werte aller vorherigen Analysen mit 20 multipliziert haben (mit einem Grenzwert von p = 1). Auch nach der Bonferroni-Korrektur für 20 Tests bleiben alle oben genannten Ergebnisse statistisch signifikant. 17 der 20 Vergleiche sind p < 0,001, wenn Bonferroni korrigiert, nur die einzelnen Lachtypen für die Hongkong-Gruppe erreichten dieses Niveau nicht (Freude in Hongkong p = 0,035, Schadenfreude in Hongkong p = 0,008, Kitzeln in Hongkong p = 0,001).
Die Erkennungsraten unterschieden sich nicht zwischen männlichen und weiblichen Teilnehmern (insgesamt über alle Gruppen hinweg, weiblicher Mittelwert 49,18 %, männlicher Mittelwert 48,17 %, unabhängiger Stichproben-T-Test t(159) = 1,182, p = 0,392). Separate Daten für jede Gruppe finden Sie in den „Online-Ergänzungsmaterialien“.
In den obigen Analysen haben wir die Erkennungsgenauigkeit aller Teilnehmer ermittelt. Eine andere Möglichkeit, die Daten zu überprüfen, besteht darin, zu testen, wie viele Teilnehmer einzeln eine signifikante Erkennungsrate aufweisen (siehe Abb. 2).
Abbildung 2
Histogramm, das die Gesamterkennungsraten (gemittelt über die drei Lachtypen) in allen Gruppen (N = 161) zeigt. Behälterbreite = 1 %. Die rote vertikale Linie zeigt das Wahrscheinlichkeitsniveau von 33 %. Separate Histogramme für jede Gruppe finden Sie in den „Online-Ergänzungsmaterialien“.
Um die statistische Erkennung bei einzelnen Teilnehmern zu testen, haben wir für jeden Teilnehmer einen χ2-Test berechnet, der auf den erwarteten und beobachteten Häufigkeiten von Freude, Schadenfreude und kitzelndem Lachen basiert. χ2-Tests ergaben, dass 75 % der Teilnehmer (121 von 161 Teilnehmern) signifikante Erkennungsraten mit p aufwiesen <0,05 (χ2 > 5.991; 2 df) und 59 % der Teilnehmer (95 von 161) selbst bei einer Signifikanzschwelle von p < 0,005 (χ2 > 10.597). Aufgeteilt nach Gruppen zeigten 85 % der anderen Teilnehmer (34 von 29), 84 % der britischen Teilnehmer (31 von 37), 80 % der indischen Teilnehmer (36 von 45), 75 % der polnischen Teilnehmer (15 von 20) und 40 % der Hongkonger Teilnehmer (10 von 25) signifikante Anerkennungsraten mit p <0,05 (χ2 > 0,5991).
Zusammengenommen zeigen diese letztgenannten Analysen und Abb. 2, dass die oben genannten signifikanten Erkennungsraten auf Gruppenebene nicht von einigen wenigen „Super-Erkennern“ verursacht werden, sondern vielmehr die Mehrheit der Teilnehmer widerspiegeln (97 % aller Teilnehmer mit numerischen Werten über dem Zufallsniveau; 75 % statistisch signifikant über dem Zufallsniveau).
Für ein tieferes Verständnis, wie die verschiedenen Reize in die verschiedenen Kategorien eingeteilt wurden, haben wir die Verwirrungsmatrix berechnet (Tabelle 4). Die Verwirrungsmatrix zeigt, dass für jede gegebene Reizkategorie die entsprechende Antwortkategorie die am häufigsten gewählte Antwort war. Um potenzielle Störfaktoren zu identifizieren, haben wir getestet, ob auch andere Kategorien als die richtige Zielkategorie signifikante Trefferquoten über dem Wahrscheinlichkeitsniveau von 33 % aufwiesen. Die einzige statistisch signifikante Verwechslung bestand darin, dass 36 % der Schadenfreude-Stimuli als Freude klassifiziert wurden, während die umgekehrte Beziehung (Freudereize wurden als Schadenfreude klassifiziert) nicht signifikant war. Diese Verwirrung ist bis zu einem gewissen Grad zu erwarten, da Schadenfreude per Definition auch ein Element der Freude enthält.
Tabelle 4 Verwirrungsmatrix, Durchschnitt aller Teilnehmer (N = 161).
Um zu beurteilen, ob die Teilnehmer (als „Bewerter“) konsistente Muster zeigten, berechneten wir Intraclass-Korrelationskoeffizienten (ICCs) als Maß für die Interrater-Zuverlässigkeit (zweiseitiges gemischtes Modell; Typkonsistenz). Im Durchschnitt aller Gruppen waren die ICCs hoch bis sehr hoch (über alle Lacharten 0,841; Freude 0,797; Schadenfreude 0,774; Kitzeln 0,902). Bei der Aufteilung nach Gruppen führte die geringere Anzahl der Teilnehmer (Bewerter) zu niedrigeren ICCs, die zwischen den Gruppen ungefähr vergleichbar waren (gemittelt über die drei Lacharten, Polen 0,455; Vereinigtes Königreich 0,523; Indien 0,622; Hongkong 0,515; Andere 0,507). Vollständige Daten (unterteilt nach Gruppe und Lachtyp und Konfidenzintervallen für alle ICCs) finden Sie in den „Online-Ergänzungsmaterialien“.
Zusammengenommen zeigen die Ergebnisse, dass alle Arten von Lachen deutlich über der Wahrscheinlichkeitsgrenze von 33 % erkannt wurden, wobei die Erkennungsraten zwischen 40,1 % (für kitzelndes Lachen in der Hongkong-Gruppe) und 55,9 % (für Schadenfreude in der Gruppe „Andere“) lagen. Auf der Ebene der einzelnen Teilnehmer zeigten 97 % aller Teilnehmer Erkennungsraten, die zahlenmäßig über dem Wahrscheinlichkeitsniveau von 33 % lagen, und 75 % aller Teilnehmer zeigten eine statistisch signifikante Erkennung.
Unterscheiden sich die Anerkennungsraten zwischen den Gruppen?
Unsere zweite Hypothese war, dass die Erkennungsraten zwischen den Gruppen unterschiedlich sein könnten und dass Gruppen aus weiter entfernten Kulturen im Vergleich zu Gruppen aus näheren Kulturen möglicherweise niedrigere Erkennungsraten aufweisen. Da Polen und das Vereinigte Königreich, beides europäische Länder, die Deutschland recht nahe stehen, als nahegelegene Kulturen betrachtet werden können und Indien und Hongkong recht weit von Deutschland entfernt sind, haben wir zwei Gruppen gebildet: „Nah“ (Polen, Vereinigtes Königreich) und „Entfernt“ (Indien, Hongkong). Die Gruppe „Andere“ wurde für diese Analyse nicht berücksichtigt, da die Teilnehmer dieser Gruppe aus der ganzen Welt kamen.
Die resultierende enge Gruppe (N = 57) hatte eine Gesamterkennungsrate von 52,2 % (SD 8,56 %), was sich deutlich vom Zufallsniveau von 33 % unterschied (Hu-pc-T-Test bei einer Stichprobe vs. 0, t(56) = 13,485, p < 0,001, Cohens d = 3,604). Die Ferngruppe (N = 70) hatte eine Gesamterkennungsrate von 46,2 % (SD 8,76 %), was sich deutlich vom Zufallsniveau von 33 % unterschied (Hu-pc-T-Test bei einer Stichprobe vs. 0, t(69) = 11,735, p < 0,001, Cohens d = 2,825). Insbesondere hatte die nahe Gruppe eine um 6 % höhere Erkennungsrate im Vergleich zur entfernten Gruppe, was signifikant war (unabhängiger Stichproben-T-Test der Hu-PC-Werte der nahen Gruppe gegenüber den Hu-PC-Werten der entfernten Gruppe, t(125) = 3,141, p = 0,002, Cohens d = 0,562).
Dasselbe Muster wurde beobachtet, als die Lacharten getrennt analysiert wurden, d. h. alle Lacharten wurden in den Gruppen „Nah“ und „Entfernt“ über dem Zufallsniveau erkannt (alle p < 0,001) und die Erkennungsraten waren in der Gruppe „Nah“ im Vergleich zur Gruppe „Entfernt“ stets signifikant höher (Freude: Nah 53,4 %, Fern 48,5 %, t(125) = 2,197, p = 0,030; Schadenfreude: Nah 54,4 %, Entfernt 43,7 %, t(125) = 2,372, p = 0,019; Kitzeln: Nah 49,2 %, Entfernt 45,1 %, t(125) = 2,977, p = 0,003).
Um zu testen, ob Lachtyp und Gruppe interagieren können, haben wir eine 2 × 3 gemischte ANOVA mit dem Zwischensubjektfaktor Gruppe (Nah, Entfernt) und dem Innersubjektfaktor Lachtyp (Freude, Schadenfreude, Kitzeln) berechnet. Die abhängige Variable war Hu-pc. Zwischen den Gruppen unterschieden sich die Erkennungsraten deutlich zwischen den Lachtypen (Haupteffekt Lachtyp, F(2, 250) = 84,552, p < 0,001, partielles η2 = 0,403). Auch bei den Lacharten unterschieden sich die Erkennungsraten deutlich zwischen den Gruppen (Gruppenhaupteffekt, F(1, 125) = 9,864, p = 0,002, partielles η2 = 0,073). Die Interaktion zwischen Lachtyp und Gruppe näherte sich nur der Signifikanz (F(2, 250) = 2,751, p = 0,066, partielles η2 = 0,022).
