100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Samenvatting Research Methods, met losse delen over deeltoetsen $6.94   Add to cart

Summary

Samenvatting Research Methods, met losse delen over deeltoetsen

 23 views  1 purchase
  • Course
  • Institution

Samenvatting van de highlights voor het tentamen en per deeltoets de belangrijkste punten, inclusief SPSS (output)samengevat.

Preview 4 out of 44  pages

  • November 14, 2021
  • 44
  • 2021/2022
  • Summary
avatar-seller
Tentamen belangrijkste onderdelen
Overzicht toetsen
Model  t-toets voor interactie (laatste regel) = moderatie effect
Test of highest order unconditional interactions  F toets voor het
moderatie effect

One way Anova  1 afhankelijke & 1 onafhankelijke variabele
Gemiddelden vergelijken tussen 2 of meer groepen
Assumptie: homogeniteit varianties

Two way Anova  1 afhankelijke & 2 categorische onafhankelijke
variabele
Ancova  2 afhankelijke variabelen, waarvan 1 continue, 1 categorische
onafhankelijke

Repeated measures  focus op within onafhankelijke variable
meting van elke respondent minimaal 2 keer vergelijken
Rekening houden met individuele verschillen
Verschillende individuen spelen geen rol  gaat om groepsgemiddelde
Bijvoorbeeld hoe een groep scholieren presteert in 4 vakken
Assumpties: !! = sphericiteit
• Normality (zoals bij ANOVA)
• Onafhankelijkheid van scores – (meestal) klopt: score=individu
• Geen assumptie van homogeniteit van variantie
• Assumptie van Sphericiteit (ipv homogeniteit)

Mixed Design  2 onafhankelijke variabelen (within & between)
Herhaaldelijke metingen per proefpersoon, maar ook de verschillen tussen
proefpersonen zijn van belang (between subjects), bijvoorbeeld verschil
jongens/meisjes in verschillende schoolvakken
Assumpties Mixed Design  Levene (homogeniteit) & Maughly
(spehericity)test

Manova  meerdere afhankelijke variabele (ALLEEN BETWEEN)
De populatie volgt de multivariate normale verdeling
Assumpties van Manova  moeten alle 3 voldaan zijn
- Onafhankelijke observaties
- Continue afhankelijke variabelen
- Varianties
o Levene’s test checkt alleen varianties (PER GROEP) , moet niet
significant zijn
o Box test  checkt gelijkheid variantie en covariantie niet geschikt
bij gelijke groepsgroottes, moet niet sig zijn

Dependent samples (afhankelijke steekproeven/dezelfde
steekproef in verschillende momenten)

,Onafhankelijke t-toets  basis one way anova, vergelijken twee
groepen,
One way anova  meer dan 2 groepen, verlenging van de onafhankelijke
Afhankelijke (Paired) t-toets  scores vergelijken van 2 afhankelijke
steekproeven of dezelfde steekproef in twee verschillende condities 
gaat niet over verschil tussen gemiddelden maar over een gemiddeld
verschil tussen de proefpersonen
Repeated measures  scores van dezelfde of afhankelijke steekproef in
meer dan twee condities, is een verlenging van de paired t-test


Week 1: Lineaire regressie
Conditional mean  Gemiddelde loon van iedereen die X=… scoort
Is de wenselijke/ideale situatie , verwachte waarden in grote data sets
Platte lijn = geen relatie omdat b=0

Mediaan  midden van de verdeling
Mode  meest voorkomende
Cases  aantal proefpersonen




Constant = a  gemiddelde
Ongestandardiseerde coëfficiënten  unstandardized B, als de X
(age) met 1 omhoog gaat, gaat de Y (uurloon) met dit getal omhoog
Gestandardiseerde  standardized beta  hoeveel SD het uurloon
toeneem, als ervaring met 1 SD toeneemt.

Vind een effect = hoeveel meer krijg je per uur als je L jaar ouder wordt
Aantal jaren * coefficient(B 2e regel)

Variantie  maat voor spreiding van een reeks, de mate waarin
onderlinge waarden verschillen

Beste lijn  kleinste kwadraten methode
Optimale waarde van b0 en b1 vinden

Doel van regressie: b0 en b1 te vinden die (Y -Y^)2 minimaliseren
Oplossing: (optimale waarde voor b1)

Residual/residu  de fout, het verschil tussen ware
data en verwachte waarden volgens het model
- Gemiddelde van de residu = 0
- Correlatie residu en ov regressie = 0
- Zijn een onderdeel van de onafhankelijke variabele
- Als we bijvoorbeeld het loon voorspellen aan de
hand van werkervaring is het residu is wat

, overblijft wat niet verklaart wordt door de onafhankelijke variabele
(in dit geval werkervaring)
Gemiddelde van alle residuals is altijd 0

Residu  voorspelde waarde – geobserveerde waarde
R is de correlatie tussen geoberveerde waarden (Y) en voorspelde
waarden (Y^)
R2 is de proportie verklaarde variantie door de regressie  de proportie
van variantie in de uitkomst verklaard door predictor variabelen

Adjusted R2
R2 is altijd berekend met de steekproef en niet gelijk aan de echte R2 van
de populatie
Oplossing hiervoor: adjusted R2  hoe kleiner de steekproef, hoe groter
het verschil tussen adjusted en normale r2,

K= correctiefactor, aantal afhankelijke
R2 = onze r2
N = predictoren

Is er een verschil in de praktijk tussen R2 en adjusted R2
 niet met grote steekproeven

Bijzonderheden adjusted R
- Kan 0 worden, bij normale r ligt hij altijd tussen 0 en 1, maar je zal
nooit 0 of 1 krijgen
- Kan lager worden als een nieuwe predictor in het model komt
- Adjusted is niet helemaal zuiver, sommige suggeren dat de adjusted
R2 de proportie verklaarde variantie is in de populatie (dit klopt niet)

Multiple regressie: regressie met meerdere onafhankelijke variabele

Sterkste effect coefficienten  check standardized beta

Week 2: Regressie met categorische producten & regressie
assumpties

Regressie met dummies




- Hoogopgeleiden verdienen gemiddeld 2,80 euro meer dan
laagopgeleiden, niet significant!
- Gemiddeld opgeleiden verdienen gemiddeld 5,30 euro minder dan
laagopgeleiden, niet significant!
- Waarom laagopgeleiden  omdat hoog en gemiddeld in de
regressie staan

, - Verwachte waarden 




Assumpties
Lineariteit of influential observations
geschonden 
- Je kan de coefficienten niet meer
vertrouwen,
- als deze assumptie is geschonden is het geen goede afspiegeling
van de werkelijkheid
Normaliteit, homoscedastisch, correlatie of multicollineariteit
geschonden 
- Je kan de standaardfouten en t-toetsen niet vertrouwen
- Dus niet generaliseren naar de populatie!! niets te maken met de
b’s,
- Significantietoetsen wel/niet vertrouwen

Lineratiteit: de relatie tussen X en Y moet lineair zijn voor elke waarden
van X
Bij lineaire assumptie conditional mean is gelijk (of bijna gelijk) aan
verwachte waarden (bij grote steekproef), coëfficiënten b zijn juist

Bij niet lineaire assumptie conditional mean niet gelijk aan verwachte
waarden, coëfficiënten b zijn onjuist

Assumpties lineairiteit – hoe te checken
Bivariate regressie: scatterplot X-Y (1 OV)
Multipele regressie: residuenplot
 ‘Regel’: bij elke waarde van Y ^ moeten even veel positieve en
negatieve residuen zijn (dus boven en onder +- evenveel punten boven en
onder de lijn)

Assumptie afspiegeling werkelijkheid: Outliers en influential
observations
Outliers (uitschieters)
Cook’s D <1 = goed

Mag je residuen generaliseren
standaardfouten en t-toetsen niet vertrouwen en dus niet generaliseren
naar de populatie!! niets te maken met de b’s,
Significantietoetsen wel/niet vertrouwen

Mag je residuen generaliseren: normaliteit van residuen en
homoscedasticiteit

The benefits of buying summaries with Stuvia:

Guaranteed quality through customer reviews

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

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

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 teddievdstaak1. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $6.94. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

67232 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now

Start selling
$6.94  1x  sold
  • (0)
  Add to cart