Summary
Samenvatting Verdieping Onderzoeksmethoden en Statistiek
- Course
- Institution
Samenvatting Verdieping Onderzoeksmethoden en Statistiek. Bachelor jaar 2. Universiteit Utrecht.
[Show more]
Seller
Follow
jasmijnhokse
Content preview
HC 1 kwantitatief multiple regressieKwantitatief is verftaalslag van kwalitatief (kindfactoren) naar intelligentie,
leeftijd etc (kwantitatief).
Padmodel multiple regressie;
- 1 afhankelijke variabele (y) schoolprestaties
- 1 of meer onafhankelijke variabelen (x) van interval/ratio meetniveau. Bijv.
intelligentie of leeftijd ( 1 stapje meer gezinsgrootte wat gebeurt er met y)
- 1 of meer dichotome variabelen, wel of niet aanwezig bijv. een huisdier
- E= meetfout
Voorbeeld onderzoeksvraag multiple regressie; kunnen we kennis van
literatuur bij jongvolwassenen voorspellen met persoons,- gezins,- en
schoolkenmerken?
Kwantitatief onderzoek is belangrijk voor generalisatie daarom is populatie
belangrijk.
Afhankelijk is wat je probeert te voorspellen/verklaren/uitkomstmaat (kennis van
literatuur)
Onafhankelijk adhv wat ga je dat verklaren (kenmerken ouderlijk huis, kenmerken
school).
Doelen analyse;
- Beschrijven lineare relatie variabelen (regressiemodel)
- Toetsen hypothesen over relaties, is het relevant (significantie)
- Kwantificeren van relaties, hoe groot is het effect (effectgrootte)
- Kwalificeren van relaties (klein, middel, groot)
- Beoordelen relevantie van relaties. Hoe groot moet effect zijn voordat het
belangrijk is? (subjectief)
- Voorspellen van iemands waarde met regressiemodel (puntschatting en
interval schatting)
!!!! je mag bij statistische samenhang geen causale uitspraak doen !!!!
Regressie 1; uitkomst (y)= model (x) + voorspellingsfout
,Als er geen voorspelling is is er ook geen voorspellingsfout; geschatte uitkomst
(Y^)= model (x)
Multiple regressie formule;
Y= B0 (intercept, constante, als x 0 is) + B1X1( 1 stapje hoger op x welke
invloed op y) +…….. + B6X6 ( 1 stapje meer op X welke invloed op y) + E
B1 is de regressiecoeffiecient.
Bij een spreidingsdiagram is er 1 voorspeller 1 x dus.
B0= intercept of constante B1= regressiecoefficient.
Y^ (voorspelde waarde op y) = B0 + B1X1 (enkelvoudige regressie).
Kleinste kwadraten criterium; de best passende lijn; lijn met zo’n klein mogelijke
voorspellingsfout.
Voorspellingsfout; voor elke respondent; - geobserveerde y
-geschatte y^
-voorspellingsfout Ej= Yj- Y^j
Positieve e; boven de lijn, onderschatting door model, we schatten boven
Negatieve e; onder de lijn. Overschatting door model.
,Voorspelling met kleine residuen is nauwkeuriger.
B0; snijdingsvlak bij y-as.
Goodness of fit model; model (regressielijn) met kleinste residuale
kwadratensom.
Bepalen goodness of fit (R2); vergelijking van linear model (regressiemodel) met
basismodel ( basislijn) pak het gemiddelde.
R2= SSm/ SSt
SSt (totale kwadratensom)= SSm (kwadratensom rechte lijn) + SSr
( kwadratensom voorspellingsfout)
Deviatie; afstand, misfit.
Q
Het bereik van R2 ligt tussen de 0 en 1(perfecte samenhang)
Multiple correlatiecoefficient = R= correlatie y en y^
Determinatiecoefficient R2; propertie y in verklaarde variantie in model is
verklaring y door alle x’en .
Invloed afzonderlijke x op y= B
R2> 0; het regressiemodel verklaart wel variatie in y
B> 0 of B<0 ; er is effect van x op y. het kan positief of negatief zijn. geen 0
B= 0 (nulhypothese); rechte lijn, geen effect, geen informatie.
Multiple regressie; y= B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + E
, Hypothesen; H0; R2 = 0 ( er is geen verklaarde variantie)
HA; R2 > 0
Toets voor R2 doe je dmv. F- toets en beoordeel je statische significantie (a= .05)
Met grootte van R2 kwalificeer je relatie. p kleiner dan a verwerp H0.
F= MSm/ MSr p= .000 dus H0 verwerpen we geloven HA.
MS= SS/df
Beta = gestandaardiseerde regressie coeficient.
t= toetsingsgrootheid t sig.= overschreidingskans p
de p bij de t is .623 niet significant. H0 houden.
Degene met de grootste beta is de meest invloedrijke voorspeller.’
R2= verschil verklaarde variantie.
Als je 3 extra variabelen erbij invoegt kijk je vervolgens naar de R square change
en is dit groter geworden dan is het toevoegen van de extra variabelen statistisch
zinvol.
HC2 kwantitatief meerweg ANOVA
Multiple regressie; 1 afhankelijke variabele (y) minimaal interval niveau, meer
dan 1 predictor (x1, x2 etc.) meetniveau is interval of dichotoom.
Eenweg ANOVA: 1 afhankelijke variabele (y), 1 factor (one- way ANOVA). We
kijken naar het gemiddelde per groep (x) op y.
Meerweg ANOVA (factorial ANOVA); 1 afhankelijke variabele (y) meer dan één
factor (min. Nominaal) (x1, x2) dit word dan (two- way, three-way……ANOVA).
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 jasmijnhokse. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $7.74. You're not tied to anything after your purchase.
Can Stuvia be trusted?
4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)
56326 documents were sold in the last 30 days
Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now