Summary
Samenvatting Literatuur Correlationeel onderzoek TOE
- Course
- Institution
Samenvatting van de literatuur voor de deeltoets correlationeel onderzoek van TOE
[Show more]
Seller
Follow
annahelgason
Content preview
READING CORRELATIONAL RESEARCH TOEExtra werkgroep
Correlatie
- Geeft aan in hoeverre twee variabelen met elkaar samenhangen
- Symbool e, tussen de -1 en de +1
- Geeft informatie over 2 dingen:
o Richting van het verband positief of negatief
o Sterkte van het verband 0 is geen samenhang, -1/+1 veel samenhang
Correlatie en regressie
- Correlatie en regressie zijn zeer nauw verwant
- Als twee variabelen met elkaar samenhangen (correlatie), kunnen we een waarde op
de ene gebruiken om een waarde op de andere te voorspellen (regressie), x op y
- Een sterke correlatie betekent dat je ook goed kunt voorspellen
- Let op: noch samenhang noch voorspellen impliceert dat de ene de andere veroorzaakt
(geen causale claim)
- Statistiek op zich kan nooit een causaal verband vaststellen
- Met regressie maken we een model, een lijn, waarmee we de y waarde kunnen
voorspellen
Met regressie maak je een lijn in de puntenwolk. Met die lijn ga je voorspellingen doen.
Regressie:
- Ŷi = b0 + b1xi
- b0 is the intercept de plek waar de lijn de y-as snijdt, dus de voorspelde waarde van
iemand die 0 scoort op x
- b1 is de slope (richtingscoefficient), deze geeft aan hoeveel y stijgt of daalt met elke
1-unit stijging van x
- als x 1 groter wordt, wordt y met b1 groter
- xi is de geobserveerde waarde op x van individu i
Hoe goed zijn de voorspellingen:
- Y voorspeld 1, y geobserveerd 2 → verschil (error, residuals) 1
- Y voorspeld 3, y geobserveerd 5 → verschil (error, residuals) -2
- Probleem: negatieve en positieve afwijkingen heffen elkaar op als we ze optellen
- Oplossing: elke afwijking kwadrateren (-2 wordt 4, 1 wordt 1, samen 5)
- SSE → sum of squared errors/residuals
- Idee: het beste model heeft de laagste SSE
- Regressie zoekt automatisch de lijn met de laagste SSE
SSE is schaal afhankelijk, we hebben een relatieve maat nodig om te kunnen vergelijken.
Oplossing:
- Een deel van de spreiding wordt niet verklaard (SSE), dus het andere deel wel.
- Proportie verklaarde variantie
Verklaard totaal−onverklaard SStotal−SSerror
- = = =¿ R2
Totaal totaal SStotal
- SStotal is de totale variantie van Y
, Het nul-model: geen predictor
- Ŷi = b0
- Laagste SSE is wanneer b0 het gemiddelde van y is
- Geen slope, dus een horizontale lijn
- SSE = SST want, geen x en gemiddelde ligt hetzelfde
- R2 = SStotal - SSerror / SStotal = 0/10 = 0
- 6/10 = 60%
Als ik een predictor toevoeg:
- Met een regressiemodel wil je weten of die significant beter is dan het 0-model
- SSE wordt kleiner dan SST
- R2 = SStotal - SSerror / SStotal = 6/10 = 60%
- 60% → met x kunnen we 60% van de variantie in y verklaren
SSE → som van punt tot regressielijn
SST → som van de variantie van y, punt tot gemiddelde lijn
R2 → hoeveel procent variantie kan x verklaren
Is de verklaarde variantie significant?
- P-waarde: de kans om deze waarde voor F, of groter, te vinden, gegeven de aanname
dat de nulhypothese waar is
- F = MSregressie/MSerror
- Als H0 waar is → F van 1 → hoort bij nulhypothese
- Als H0 waar is → F van 10 → nulhypothese verwerpen
- Alpha = 0.05, p kleiner dan alpha → Nulhypothese verwerpen
- Lage p-waarde is een significant effect is nulhypothese verwerpen
Nog beter model
- Meer predictoren
- Voor vergelijken van de belangrijkheid van de predictoren:
o Gestandaardiseerde coëfficiënten vergelijken
o Want de normale hangen af van de schaap van de predictor
Wat test je? Hoe? Conclusie
Hele regressie model F-test P-waade (sig.)
Slope (effect) van x (B) T-test P-waarde (sig.)
Soorten tabellen
- Model summary alleen kijken naar de R2 (hoeveel variantie wordt er verklaard)
- ANOVA bij de p waarde kijken of die significant is (of de variantie significant is)
- Coefficients constante B waarde geeft intercept (wanneer 0). De waarden
daaronder zijn allemaal slopes
In de standardized coëfficiënts Beta staan de significante predictors en de hoogste (absoluut
getal, niet naar de richting kijken) is de beste. Alleen de significante tellen mee.
Wanneer P lager dan het .05 is, dan is het significant en moet je H0 verwerpen. Om te bepalen
of iets significant is moet je dus altijd baseren op de p waarde (sig).
Nulhypothese en alternatieve hypothese R2 kan niet negatief zijn, alternatieve is altijd R2>0
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 annahelgason. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $3.75. You're not tied to anything after your purchase.
Can Stuvia be trusted?
4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)
52510 documents were sold in the last 30 days
Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now