# data[].attributes.body
hohe ökolog Validität, weil wir die Schemata nicht experimentell induzieren (wie meist bei Schemata-Studien), sondern real-world-schemas verwenden

# data[].attributes.body
- Mindestlänge für Narrative: OnlineSampel: Motivation ist dass die Personen so schnell wie mgl fertig werden -> eingeschränkte Moti: Mindestlänge Median - 2*sd als quality control (median, weil robust ggüber Ausreißer im Vgl zu MW)
- unrealistische Zukunftsvorstellung
- Hinweise auf mangelhafte Instruktionsverständnis
- Alter zwischen 20-50
- nur deutschsprachig
- einige von den Leuten hatten ein technisches Problem oder ihnen ist nichts eingefallen, oder hatten nur 3 von 4 -> nur solche nehmen, die 4 Szenarien beschrieben haben
- eine Person hat bei den Ratings zu den Szenarien immer die 5 angekreuzt -> entfernt

- für den past/future-Vergleich nur solche nehmen, die in die richtige Zeitrichtung erzählt haben (nur hier bei dieser solche ausschließen; evtl findet bei schlechter Schematisierung eher statt -> nur dieses eine Narrativ ausschließen und nicht die komplette Person -> explorative Analyse, ob es hierfür einen Grund gibt -> für diese extra Variable hinschreiben in Datensatz)

- wenn fast nur EXT, lassen wir trotzdem drin in Analyse
- wenn Erzählung länger als 5 JAhre her ist, trotzdem drin lassen

# data[].attributes.body
wenn Analysen nicht funktionieren, dann ist die Theorie zu schwammig und wir müssen bessere Theorien und Messmethoden entwickeln

# data[].attributes.body
wenn es etwas geben könnte wie gute oder schlechte schematisierung, dann könnte das davon abhängen, wie oft es erlebt wurde oder nicht
-> nur als Denkmodell -> schwache Theorie

# data[].attributes.body
Validität von Schematastärke untersuchen anhand unserer Analyse
sind das Dinge, die das vorhersagen, die damit einen positiven Zusammenhang hat
vielleciht ist es auch das was wir vor allem untersuchen
-> es gibt dieses Konzept dass es Schemata gibt, und wir untersuchen es hier

# data[].attributes.body
haben andere dinge auch einen Einfluss auf Schemata: wie relevant das Szenario für die Person ist

# data[].attributes.body
Unterschied Past/future zuerst untersuchen
unabhg davon analysieren, ob Distanz zur Gegenwart Effekt hat

# data[].attributes.body
mit z-Standardisierung innerhalb der Person

abhg ob das erinnert wurde oder zukunft vorgestellt

die mit schwachem Schema besonders wenig episod Details

starke schematisierung

mehrfaktorielle ANOVA oder Mehrebenenanalyse

bei der Mehrebenenanalyse brauchen wir die z-standardisierung nicht

wenn wir szenarienebene (einfach nur die 4 Szenarien)

Ebene 1: Person (weil Personen zb untersch Erzählstil haben, Varianz zwischen Personen sehr hoch)

Ebene 2: Szenario

Ebene 3: Zeit

# data[].attributes.body
hat der Datensatz an sich funktioniert?
ist denn future schwieriger als die past vorstellung?
-> untersuchen, indem man schaut, ob über das gesamte Sampel hinweg weniger episodische Details da sind oder aber auch ein Mehrebenenmodell

# data[].attributes.body
von einer Person verschiedene Werte
MW der Person und Standardabweichung
Abweichung von einem MW = Wert der Person
wie weit ist die Person von der Norm weg?
auf die Streuung der SP normiert
4 verschiedene Szenarien pro Person -> daraus ein MW an internalen Details -> in diesem einen Szenario ist diese Person deutlich über ihrem MW -> individueller MW -> schöne Möglichkeit der Kontrolle

-> man könnte innerhalb der Person standardisieren -> was ist der durchschnittliche internale Details
-> auch beim rating mit Rückschluss auf Schemata z-standardisieren -> dann die beiden z-Werte korrelieren/regressieren
-> multiple lineare Regression

-> ist leichter zu rechnen als Mehrebenenanalyse

# data[].attributes.body
fixed effect: Variable wurde in allen uns interessierenden Ausprägungen gemessen (Szenarien (?), Vergangenheit vs Zukunft, Stärke des Schemata (?))
random effect: Variable wurde nur in einer zufälligen Auswahl aller uns interessierenden Ausprägungen gemessen (Szenarien (?), Probanden)

Ebenen:
1) Person (Lebhaftigkeit: z-Standardisierung innerhalb der Person)
2) Szenarien (?) oder Stärke des Schemata bzgl. der Szene (anhand der Häufigkeitsschätzungen)

# data[].attributes.body
Mark glaubt dass schwach schematisierte Geschichten schwieriger zu erzählen sind und deswegen auch kürzer sind und stark schematisierte länger sind --> könnte ich noch untersuchen explorativ

Wie viel Varianz von Schemastärke wird durch unsere Häufigkeitsfragen aufgeklärt?

Persönlichkeit als Einflussfaktor --> Lebhaftigkeit der Vorstellung (subjektives Empfinden) korreliert mit Anzahl episodischer Details (objektives Maß)?

Je emotionaler, desto mehr episodische Details? bzw Korrelation zwischen persönlicher Relevanz des beschriebenen Ereignisses mit Anzahl episodischer Details (ich denke, wenn EReignisse sehr wichtig und einprägsam für VP waren, dann haben sie auch mehr dazu zu erzählen)

Altersverteilung der SP -> im Alter nimmt Funktionsfähigkeit des Hippocampus ab -> wenn wir eine SP mit hoher Altersrange und guter Verteilung hätten, könnten wir gucken, ob die Narrativlänge und Anzahl episod Details im Alter durchschnittlich abnimmt oder ob es einen Unterschied in den Stärken der Schemata gibt

Nimmt die Anzahl an episodischen Details systematisch zu (Übungseffekt) oder ab (Motivationsverlust)? -> Verlauf über die "Zeit"

# data[].attributes.body
Geburtsjahr

Geschlecht

höchster Bildungsabschluss

# data[].attributes.body
Angabe, wie häufig sich Person in der Situation befindet/sie der Aktivität nachgeht (für jedes einzelne Ereignis: 5-Pkt-Skala)

Angabe, wie ähnlich sich die Situationen hinsichtl des Ablaufs sind (ob sich Situationen von Erlebnis zu Erlebnis eher unterscheiden oder ähneln: 5-Pkt-Skala)

Angabe der persönlichen Relevanz der Situation oder Aktivität (5-Pkt-Skala)

Angabe der Häufigkeit des Denkens an die Situation/Aktivität (5-Pkt-Skala)

Angabe, wie angenehm Situation/Aktivität empfunden wird (5-Pkt-Skala)

# data[].attributes.body
Brief schreiben

im Zug

neues Gericht kochen

Kuchen backen

beim Picknicken

auf Mond fliegen

im Supermarkt

auf Boot

im Schwimmbad

beim Bäcker

auf einem Spaziergang

verlorenen Gegenstand wiederfinden

Bild malen

# data[].attributes.body
Wie weit lag ihre Vorstellung in der Vergangenheit bzw. der Zukunft? (7-Pkt-Skala)

Wie bedeutsam bzw. wichtig war das Ereignis in ihrer Vorstellung für sie? (5-Pkt-Skala)

Aus welcher Perspektive haben Sie das Ereignis vor ihrem inneren Auge gesehen? (Ich- vs. Vogel)

Wie lebhaft war ihre Vorstellung? (5-Pkt-Skala)

Wie emotional hat sie die Vorstellung gemacht? (5-Pkt-Skala)

# data[].attributes.body
Studie zur Erfassung der Vorstellungsfähigkeit
Vergangenheit erinnern (vor weniger als 5 Jahren) und Zukunft vorstellen (soll so noch nicht stattgefunden haben) -> ein bestimmtes Ereignis zu einer bestimmten Zeit an einem bestimmten Ort so genau & detailliert wie mgl beschreiben in 2 Minuten
insgesamt 4 Szenarien pro VP (2x Vergangenheit; 2x Zukunft)
kurze Befragung nach jeder Vorstellung + am Ende

-> so genau wie mgl
-> was mache ich gerade
-> wie sieht es an diesem Ort aus
-> wer ist noch anwesend
-> was nehme ich sonst noch wahr
-> was fühle, höre, sehe und denke ich

# data[].attributes.body
AV1: Länge der Narrative (Wortzahl oder Zeichen?)
AV2: Anzahl episod Details (mittels AI) bzw. vielleicht wäre es besser das Ratio zu berechnen (Anzahl episodischer Details im Verhältnis zu gesamten Segmenten/Details)
AV3: Lebhaftigkeit
...???

# data[].attributes.body
H4: Erinnerungen sind länger als Imaginationen, da sie bereits erlebt wurden?
H5: Erinnerungen haben mehr episod Details als Imaginationen?
H6: Erinnerungen werden lebhafter erlebt als Imaginationen ODER je weiter weg von der Gegenwart, desto weniger lebhaft (egal in welche Richtung) Benoit & Schacter 2015

# data[].attributes.headline
UV2: Zeitrichtung (Erinnerung vs. Imagination)

# data[].attributes.subject
UV2: Zeitrichtung (Erinnerung vs. Imagination)

# data[].attributes.body
H1: stärker schematisierte Ereignisse kann man sich leichter vorstellen (weil durch Schema kognitive Entlastung durch Bereitstellung eines Gerüsts für Repräsentation) und dadurch sind diese Narrative länger (höhere Wortanzahl) als schwach schematisierte Ereignisse
H2: stärker schematisierte Ereignisse enthalten mehr episodische Details in den Narrativen als schwach schematisierte Ereignisse
H3: stärker schematisierte Ereignisse erlebt man lebhafter? (macht das Sinn? nur wenn die Lebhaftigkeit der Vorstellungen mit episod Details korreliert?)

Regression?

# data[].attributes.headline
UV1: Stärke des Schemata (stark vs. schwach)

# data[].attributes.subject
UV1: Stärke des Schemata (stark vs. schwach)

# data[].attributes.body
wie operationalisiert? (über Vorerhebungen oder lieber individuelle Stärke über welche Parameter genau einen Score wie berechnen?)
aus Häufigkeit, Ähnlichkeit, persönlicher Relevanz, Häufigkeit des Denkens einen Score für die Stärke des Schemata berechnen? Auf welcher theoretischen Grundlage?
Schema = latentes Konstrukt? welche manifesten Variablen gibt es dazu? ist das valide?
wenn individuell, dann nicht dichotome Variable (jedes Narrativ  wird einer Schemastärke zugeordnet)