100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Aantekeningen van de hoorcolleges kwantitatieve deel VOS $3.36
Add to cart

Class notes

Aantekeningen van de hoorcolleges kwantitatieve deel VOS

 0 purchase
  • Course
  • Institution

Aantekeningen van de hoorcolleges kwantitatieve deel VOS

Preview 4 out of 68  pages

  • January 24, 2022
  • 68
  • 2021/2022
  • Class notes
  • C. rietbergen
  • All classes
avatar-seller
Hoorcolleges Kwantitatief
COLLEGE 1 MULTIPELE REGRESSIE
We willen vandaag score op de ene variabele verklaren aan de hand van een andere variabele.




Deze factoren kunnen allemaal invloed hebben op de schoolprestaties. Het doel is om de schoolprestaties dan te verklaren
adhv de factoren.

Padmodel multipele regressie




Verschillende X-en verklaren de Y. E is het stukje wat onverklaard is. We proberen Y zoveel mogelijk te verklaren maar E is
het stukje wat dan nog niet verklaard is. We willen zo’n groot mogelijk stuk van E af, zodat E zo klein mogelijk is en zodat we
zoveel mogelijk voorspeld hebben.

• Eén afhankelijk variabele (Y)
• Eén of meerdere onafhankelijke variabelen (minimaal interval)
• Eén of meerdere onafhankelijke variabelen (dichotoom)

Let op: Kijk tijdens deze cursus dat we bezig zijn met het verklaren van Y scores! Hoe verklaren we dat niet iedereen precies
hetzelfde cijfer heeft gehaald voor een cursus, hoe verklaren we dat niet iedereen even depressief is.

Mededelingen

• Cursushandleiding
• Weekoverzicht
• Weekopdrachten via Grasple en toelichting in IC
• Voorbereidende opdrachten (voor werkgroepen)
• SPSS-practica via Grasple (vragen via Discussionboard)
• Persoonlijke vragen: Contactformulier
• Algemene en inhoudelijke vragen: Discussionboard

Aan het eind van de cursus een SPSS vaardigheden toets!

Onderwerpen college

• Regressiemodel
• Predictoren /onafhankelijke variabelen en afhankelijke variabele
• (Gestandaardiseerde) regressiecoëfficiënten
• Kleinste kwadraten criterium
• Goodness-of-fit
• Toetsen van R²

, • Toetsen B ’s (en β’s)
• Vergelijking van modellen (ΔR2)

Laatste twee vallen er een beetje buiten, maar:

• Categorische kenmerken in regressiemodel; dummy's
• Assumpties toepassing regressieanalyse

Voorbeeld

Onderzoeksvraag: Kunnen we kennis van literatuur bij jongvolwassenen voorspellen met persoons-, gezins- en
schoolkenmerken?

Populatie: Jongvolwassenen

We gaan eerst kijken wat er in de steekproef aan de hand is en dan kijken of we dat voor de populatie kunnen gebruiken.

Variabelen

 Afhankelijke variabele Y
o Kennis van literatuur
 Onafhankelijke variabelen X (predictoren) = op grond van deze voorspellen we Y
o Persoonlijke kenmerken
o Kenmerken ouderlijk huis
o Kenmerken school

Voor de populatie beschrijven en toetsen van de relaties tussen afhankelijke variabele Y en de predictoren X .

Multipele regressie algemeen

Onderzoeksvraag bij multipele regressie: Kunnen we iemands waarde op een kenmerk voorspellen met kennis over andere
kenmerken?

Dit gaat dus enigszins over verklaren, maar ook om te kijken of we de X-en kunnen gebruiken om een nieuwe Y te
voorspellen.

Doelen analyse

• Beschrijven lineaire relaties tussen variabelen (regressiemodel).
• Toetsen hypothesen over relaties (significantie).
• Kwantificeren van relaties (effectgrootte).
• Kwalificeren van relaties (klein, middelmatig, groot) (= dit kan obv de effectgrootte).
• Beoordelen relevantie relaties (subjectief).
• Voorspellen van iemands waarde met regressiemodel (puntschatting en intervalschatting).

Waarschuwing: Doe op basis van statistische samenhang geen uitspraken over causaliteit. (Dus we hebben het niet over
experimenteel onderzoek, waarmee we vervolgens kunnen zeggen dat X en effect heeft op Y waarbij X ook de oorzaak van
Y is!!) Het gaat dus alleen over samenhang bij multipele regressie, niet over causaliteit.

Variabelen in het huidige voorbeeld

Read: Kennis literatuur respondent (Y)

Fath_rd: Kennis literatuur vader (X1)

Moth_rd: Kennis literatuur moeder (X2)

Par_book: Aantal boeken in ouderlijk huis (X3)

Sch_rd: Aandacht voor literatuur school (X4)

Hist_rd: Lezen verleden (X5)

Educ: Opleidingsniveau (X6)

MAAR: zijn deze variabelen wel van het juiste meetniveau?

,Meetniveau variabelen

NOIR:

N: Nominaal

O: Ordinaal

I: Interval

R: Ratio

Afhankelijke variabele Y

• Kenmerk gemeten op minimaal interval meetniveau.

Meetniveau onafhankelijke variabelen X

• Kenmerk gemeten op minimaal interval meetniveau.
• Categorische kenmerk met twee categorieën; nominaal meetniveau met twee categorieën noemen we
dichotoom.
• Categorisch kenmerk met meer dan twee categorieën; nominaal/ordinaal meetniveau wordt omgezet in
dummyvariabelen.

Variabelen in voorbeeld

Wij gaan er voor nu vanuit dat onderstaande variabele allemaal van minimaal interval niveau zijn.




DUS we mogen multipele regressie uitvoeren.

Regressiemodel

Vergelijking Y: voor geobserveerde variabele: Y = model X (lineair
regressie model) + voorspellingsfout of E (residual of error)

Vergelijking Ydakje: voor voorspellen van waarde op Y: Y = model X :
voor iemand die we niet hadden in onze eigen data, dit is om te gaan
voorspellen. Model op grond van de data die we in onze steekproef
hebben verzameld.




Aan de hand van de data proberen we het model te bouwen
zodat we dus voorspellingen kunnen doen.

De dataset, heel abstract weergegeven ziet er zo uit:

Y = afhankelijke variabele (dependent)

X = onafhankelijke variabelen (predictor)

B0 = intercept (constant), ook wel a = startpunt van de lijn. Voorspelde score van individu als hij op alle Xen 0 scoort.

B1 = Regressiecoëfficiënt (slope) = toename van 1 score op X, wat is dan de toename in Y?

E = voorspellingsfout (error of residual)

, SPSS Datamatrix

Voorbeeld vanuit SPSS, voorbeeld van abstracte
plaatje wat we net zagen bij ‘Regressiemodel’.




Histogram 'read'

Histogram van de afhankelijke variabele. Je ziet hier
de spreiding in score die we willen verklaren adhv het
model.

Het gaat in dit histogram niet over het gemiddelde,
maar over de standaardeviatie of de
standaardafwijking. Deze geeft ons aan hoe ver alle
scores afstaan van het gemiddelde. De afwijkingen van
het gemiddelde.




Spreidingsdiagram

Op dit plaatje zie je de best passende lijn, deze wordt
geschat adhv de data.

Om dingen te visualiseren, is het makkelijker om te
kijken naar enkelvoudige regressie. In dit diagram zie
je de X en Y score van een bepaalde 2 variabele, we
gaan daarin een best passende lijn tekenen en adhv
die lijn, kan je straks voorspellingen doen. Het moet
dan dus wel een lijn zijn die voor alle scores het best
passend is. Best passende lijn wordt omschreven door
Ydakje = B0 + B1 * X




Regressiecoëfficiënten

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 Jannyfromtheb. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $3.36. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

64670 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 15 years now

Start selling

Recently viewed by you


$3.36
  • (0)
Add to cart
Added