Class notes
Statistiek III - college 7
- Course
- Institution
Uitgebreide collegeaantekeningen van het 7e college van statistiek 3 - bachelor psychologie
[Show more]
Seller
Follow
femkebvanrijn
Reviews received
Content preview
College 7Voorbeeld filmpje: twee groepen (koffie en niks), 3 meetmomenten van energieniveau (begin,
tijdens, eind). Er was een verschil tussen de groepen. Maar ook binnen de groepen bleken verschillen
te zijn: geslacht. Conclusie: mensen met koffie hadden meer energie, en van die mensen hadden
vrouwen meer energie dan mannen.
Verschil met vorige week: binnen de groepen hebben we nu herhaalde metingen. De metingen
binnen een persoon zijn dus niet onafhankelijk.
Tot nu toe hebben we alleen een gewone ANOVA gehad. Een gewone ANOVA is een generalisatie
van de onafhankelijke steekproeven t-test naar meer dan 2 groepen. We gingen van deze
onafhankelijke steekproeven de gemiddelden vergelijken. We hadden een afhankelijke variabele en
een factor A, waardoor de groepen gedefinieerd werden. De steekproeven zijn onafhankelijk, dus de
gemiddelden van de groepen zijn onafhankelijke variabelen (ongerelateerd aan elkaar).
Een twee-weg ANOVA heeft twee factoren, de gemiddelden van de afhankelijke variabele Y gaan we
vergelijken voor alle groepen. Maar de groepen worden niet alleen bepaald door factor A maar nu
ook door factor B. Er zijn dus veel meer verschillende groepen. Maar er worden nog wel gemiddelden
vergeleken. We kijken naar de hoofdeffecten van de factoren, maar ook het interactie-effect.
Assumpties van gewone ANOVA:
- Onafhankelijkheid van de waarnemingen (onafhankelijk gemeten)
- Normaliteit van de populatieverdelingen (populaties gedefinieerd door factoren, normale
verdeling binnen elke groep)
- De groepen, gedefinieerd door de factoren, hebben gelijke populatievarianties (homogeniteit
van varianties)
Deze assumpties horen ook bij een regressiemodel. Want 1-weg en 2-weg ANOVA zijn speciale
regressiemodellen, waarbij we de factoren gedefinieerd hebben met dummy- of contrastcoderingen.
De beperking van een gewone ANOVA is dat een proefpersoon bijdraagt aan de afhankelijke
variabele met maar één score/meting. Elke proefpersoon nemen we waar in maar één groep. Dus
verschillende proefpersonen dragen bij aan verschillende gemiddelden, die onafhankelijk van elkaar
zijn. Maar wat als elke proefpersoon wordt gemeten op álle niveaus van de treatment factor? Dit is
een within-subjects design, waarbij elke proefpersoon aan alle treatments wordt blootgesteld. Denk
bijvoorbeeld aan onderzoek naar of een dieet werkt. Een proefpersoon werd voor én na het dieet
gemeten. We voeren dan een gepaarde (matched pairs) t-test uit over de verschilscores. Maar wat
, als we niet twee metingen hebben, maar meer herhaalde metingen? Ook nu gaan we kijken naar
verschilscores. Hiervoor gebruiken we repeated measures ANOVA. Dit is dus eigenlijk een uitbreiding
van de matched pairs t-test. (Net als dat gewone ANOVA een uitbreiding is van de independent
samples t-test.)
Een repeated measures ANOVA is een generalisatie van de gepaarde steekproeven t-test, met meer
dan 2 groepen.
Bijvoorbeeld:
Dus bijvoorbeeld: je hebt 3 personen en je hebt 3 treatment groepen. Je kunt dit uitbreiden door
bijvoorbeeld onderscheid te maken tussen mannen en vrouwen. Binnen de personen kijken we naar
verschillende treatments, maar we kunnen ook kijken naar verschillen door geslacht. En je kunt nog
veel meer uitbreiden:
Geen van deze situaties past binnen een gewone ANOVA. De proefpersonen worden meerdere keren
gemeten: verschillende treatments of verschillende tijdstippen, waardoor de gemiddelden niet meer
onafhankelijk zijn van elkaar. Gevolgen:
- Afhankelijkheid tussen de metingen binnen een subject
- De gemiddelden van de vier tijdstippen zijn afhankelijk
Dus niet de metingen zelf zijn afhankelijk, maar ook de gemiddelden die bepaald worden obv de
metingen. Dus we kunnen niet meer onafhankelijke gemiddelden met elkaar vergelijken zoals bij een
gewone ANOVA. Het ANOVA-model moet dus worden aangepast om dit soort data te kunnen
analyseren (dus subject blocking of subjects als random factor ipv fixed factor).
The benefits of buying summaries with Stuvia:
Guaranteed quality through customer reviews
Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.
Quick and easy check-out
You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.
Focus on what matters
Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!
Frequently asked questions
What do I get when I buy this document?
You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.
Satisfaction guarantee: how does it work?
Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.
Who am I buying these notes from?
Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller femkebvanrijn. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $3.23. You're not tied to anything after your purchase.
Can Stuvia be trusted?
4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)
67474 documents were sold in the last 30 days
Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now