Summary
Samenvatting Openleerpakket GKN
- Course
- Institution
Samenvatting Openleerpakket GKN
[Show more]
1 review
By: lenebracaval1 • 1 year ago
Seller
Follow
jentevanbeylen
Reviews received
Content preview
InhoudGevorderde kwantitatieve methoden.................................................................................2
1 Structurele vergelijkingsmodellen..................................................................................2
1.1 Causale modellen...................................................................................................2
1.1.1 Padanalyse......................................................................................................2
1.1.2 Terminologie en tekenen van onderzoeksschema’s...............................................2
1.2 Structural Equation Modeling (SEM).........................................................................3
1.2.1 Principe SEM....................................................................................................3
1.2.2 Fit indices, onafhankelijk van steekproefgrootte...................................................4
1.3 Padmodellen in R...................................................................................................4
1.3.1 Verschillende alternatieve conceptuele modellen met elkaar vergelijken..................6
1.4 Confirmatieve factoranalyse (CFA)...........................................................................7
1.4.1 Tekenafspraken................................................................................................7
1.5 Confirmatieve factoranalyse in R..............................................................................8
1.5.1 Verschillende soorten parameterschattingen........................................................9
1.6 Het complete Structurele vergelijkingsmodel.............................................................9
2 Multilevel analyse......................................................................................................10
2.1 Wat is hiërarchie in de data...................................................................................10
2.1.1 Twee bronnen van hiërarchie...........................................................................10
2.2 Hiërarchie als OV of dataprobleem..........................................................................10
2.2.1 Data op verschillende niveaus..........................................................................11
2.3 Multilevel analyse.................................................................................................12
2.3.1 Verschillende soorten hellingsgraden.................................................................16
3 Logistische regressieanalyse.......................................................................................17
3.1 Probabiliteiten......................................................................................................17
3.1.1 Twee soorten probabiliteiten............................................................................17
3.2 Dummyvariabelen als afhankelijke variabelen..........................................................17
3.2.1 Regressie met als onafhankelijke en afhankelijke variabele een dummy................17
3.2.2 Regressieanalyse met dummy als afhankelijke variabele en KWAN onafhankelijke
variabele................................................................................................................17
3.3 Probabiliteiten, odds en logits................................................................................18
3.4 Logistische regressieanalyse..................................................................................19
3.4.1 Additief model of multiplicatief model................................................................20
3.5 Is het model een goed model voor de populatie?......................................................20
3.6 Strategie.............................................................................................................22
3.7 Resultaten grafisch voorstellen..............................................................................22
,Gevorderde kwantitatieve methoden
1 Structurele vergelijkingsmodellen
1.1 Causale modellen
1.1.1 Padanalyse
PADMODELLEN
(of causale modellen > wil niet zeggen dat we aan de hand van de resultaten automatisch uitspraken
kunnen doen over causale verbanden)
Veronderstellen de indirecte invloed van een of meerdere onafhankelijke variabelen
Indirecte invloed = het fenomeen waarbij een variabele X een invloed heeft op een variabele Z
die op zijn beurt een invloed heeft op een variabele Y
Padmodellen schatten via: Structurele Vergelijkingsmodellen (SEM) (= analysetechniek)
In 1 beweging in plaats van meerdere regressieanalyses > in 1 analyse padmodellen analyseren
1.1.2 Terminologie en tekenen van onderzoeksschema’s
ENDOGENE VARIABELEN > variabelen die afhankelijk zijn van 1 of meerdere variabelen
= alle variabelen die volgens het model deels verklaard worden door andere variabelen, ongeacht of ze
zelf ook een invloed hebben op een andere variabele
Variabele ‘Uren televisie kijken’ Volledig afhankelijke variabele
Gestipte pijl Niet alle verschillen in ‘aantal uren televisie kijken’ worden voorspeld
door dit model
Een deel onverklaarde variantie blijft over
Variabele ‘inkomen’ = Afhankelijke variabele
tussenliggende variabele Voorspeller voor het aantal ‘uren televisie kijken’
Wordt bepaald door ‘uren werken’ en ‘OV’
Gestipte pijl Deze twee variabelen verklaren niet alle variantie in de variabele
‘inkomen’
EXOGENE VARIABELEN > variabelen oefenen invloed uit op andere variabelen, maar worden niet
beïnvloed door variabelen in het model
, ‘Uren werken’ en ‘OV’ Dubbele pijl > kunnen correleren met elkaar (= samenhang vertonen)
1.2 Structural Equation Modeling (SEM)
SEM = Verwachte scores vergelijken met vastgestelde scores
Op basis van deze vergelijking wordt een model al dan niet verworpen
1.2.1 Principe SEM
Vb. van 2 vergelijkingen
2 matrices met elkaar vergelijken
S-matrix: matrix met geobserveerde varianties en covarianties (denk aan uren tv kijken en inkomen)
∑ −¿ ¿matrix: geschatte covariantiematrix
- Willekeurige startwaarden voor het model vastleggen
- Elementen van de S-matrix schatten op basis van deze parameters
- Geschatte elementen vergelijken met geobserveerde elementen
- Parameters bijstellen om het verschil te minimaliseren
- Herhalen tot de verschillen tussen beide matrices niet verder kunnen worden verkleind
1. Beide matrices wijken niet veel van elkaar af? > SEM-model niet verwerpen
2. Wijken ze wel veel van elkaar af?
a. Het model is niet geldig
b. De gegevens zijn niet goed (onbetrouwbare dataverzameling OF slechte steekproeftrekking
Meestal komt a vaker voor, omdat goed onderzoek berust op gegevens die goed zijn
Mogelijks het gemiddelde nemen van het verschil tussen beide matrices, om zo tot de gemiddelde afwijking
te komen > Op basis hiervan het model al da niet verwerpen
Nagaan hoe sterk beide matrices verschillen? > nood aan index
Nagaan in hoeverre het theoretische model past bij de vastgestelde data
Fit functie = gemiddelde score is een functie die aangeeft in hoeverre het theoretisch model past
bij de vastgestelde data (gemiddelde van de vastgestelde score en de geobserveerde)
Fit-functie minimaliseren door stapsgewijs proces te volgen (fit = 0 > geen verschil!)
Nagaan of theoretisch model sterk afwijkt van de gegevens:
(goodness-of-)fit indices
Fit-index 1: Chi-kwadraat waarde > volgt theoretische Chi-kwadraatverdeling > samenvattende waarde
berekenen die aangeeft hoe groot de verschillen zijn tussen de geschatte en de geobserveerde variantie-
covariantie matrix
Hoe groter het verschil, hoe groter de waarde van deze index
Perfecte fit > chi-kwadraat = 0
Vrijheidsgraden bepalen a.d.h.v. het aantal te schatten parameters en het aantal variabelen
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 jentevanbeylen. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $10.31. You're not tied to anything after your purchase.
Can Stuvia be trusted?
4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)
77254 documents were sold in the last 30 days
Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now