Verdieping in Onderzoeksmethoden en Statistiek VOS (201900054)
Summary
Samenvatting alle onderdelen kwantitatieve deel VOS
38 views 4 purchases
Course
Verdieping in Onderzoeksmethoden en Statistiek VOS (201900054)
Institution
Universiteit Utrecht (UU)
In dit document vind je: een samenvatting van de hoorcolleges, extra informatie uit Grasple lessen over in- en output SPSS, en extra informatie uit werkgroepen of weekopdrachten/instructiecolleges.
Alle onderdelen week1-6 komen aan bod. Multipele regressie, ANOVA, ANCOVA, herhaalde metingen & mixe...
Verdieping in Onderzoeksmethoden en Statistiek VOS (201900054)
All documents for this subject (19)
Seller
Follow
kschulte
Reviews received
Content preview
Verdieping in
onderzoeksmethoden VOS
Inhoud
Week 1...................................................................................................................................................2
Hoorcollege 1.....................................................................................................................................2
Grasple...............................................................................................................................................6
Weekopdracht info...........................................................................................................................11
Werkgroep........................................................................................................................................11
Week 2.................................................................................................................................................11
Grasple.............................................................................................................................................11
Hoorcollege 2...................................................................................................................................12
Grasple.............................................................................................................................................14
Instructiecollege 1............................................................................................................................16
Week 3.................................................................................................................................................16
Hoorcollege 3...................................................................................................................................16
Werkgroep 2.....................................................................................................................................19
Grasple.............................................................................................................................................19
Hoorcollege 4.......................................................................................................................................22
Grasple.............................................................................................................................................25
Week 5.................................................................................................................................................28
Grasple.............................................................................................................................................28
Hoorcollege 5...................................................................................................................................30
Grasple week 5.................................................................................................................................31
Les 1. Moderatie & Mediatie........................................................................................................31
Les 2..............................................................................................................................................32
Les 3..............................................................................................................................................37
Hoorcollege 6.......................................................................................................................................39
Tabel analyses......................................................................................................................................44
Grasple week 6.................................................................................................................................45
Les 1..............................................................................................................................................45
Les 2..............................................................................................................................................48
,Week 1.
Hoorcollege 1.
Multipele regressie
Nederlands Jeugd Instituut: onderzocht risicofactoren voor onderwijsactiviteiten. Factoren:
kindfactoren, gezinsfactoren, schoolfactoren, opvoedingswijzen, leeftijdsgebonden.
Als we veel factoren vinden, willen we een analyse kunnen doen dat oordeelt over al deze factoren
bij elkaar en niet alleen los.
Multipele regressie; hoe goed kunnen wij deze onderwijsachterstand verklaren met de benoemde
factoren?
Operationaliseren:
- Schoolprestaties zijn de maat voor onderwijsachterstand
- Factoren zijn te onderscheiden in variabelen. Vb; kind (intelligentie, sekse, leeftijd,
gezondheid) of opvoeding (uren werk).
Padmodel multipele regressie
- Y is afhankelijke variabele
- Onafhankelijke variabele = X1 = dichotoom – kan je alleen in 2 niveaus opsplitsen
- Wanneer een onafhankelijke variabele zich kan opsplitsen in meer dan 2 uitkomsten dan is
deze minimaal van interval niveau
- Een multipele regressie bestaat uit 1 of meerdere interval ratio variabelen en 1 of meer
dichotome variabele.
- Enkelvoudige versus multipele: verschil is het aantal onafhankelijke variabelen
Doel = je wilt de spreiding van de afhankelijke variabele compleet kunnen verklaren.
Niveaus van variabelen:
Categorische variabelen= nominaal meetniveau: er is geen ordening in de verschillende vormen
categorieën.
Kwantitatieve variabelen: de waarden zijn nu getallen die een hoeveelheid aangeven. Hiervan zijn 3
soorten:
1. Ordinaal meetniveau: Wanneer de getallen aangeven dat de ene waarde meer/ groter/
hoger/ sterker is dan de andere, maar niet met hoeveel
2. Interval meetniveau: Wanneer de verschillen tussen getallen wel hetzelfde zijn, maar de
waarde 0 (nul) is geen indicatie van de afwezigheid van de gemeten variabele en een waarde
2 of 3 keer zo groot geeft niet aan dat het 2 of 3 keer meer/ langer/ sterker is
3. Ratio meetniveau: wanneer de verschillen tussen getallen hetzelfde zijn en de waarde 0 is
een indicatie van de afwezigheid van de gemeten variabelen
Voorbeeld onderzoeksvraag: kunnen we kennis van literatuur bij jongvolwassenen voorspellen met
persoons, gezins- en schoolkenmerken? Pop = jongvolwassenen. Variabelen:
, - Afhankelijke variabele Y = kennis van literatuur
- Onafhankelijke variabelen X = persoons-, gezins- schoolkenmerken.
Doelen analyse:
- Beschrijven lineaire relaties tussen variabelen (regressiemodel)
- Toetsen hypothesen over relaties (significanties)
- Kwantificeren van relaties (effectgrote)
- Kwalificeren van relaties (klein, middelmatig, groot?)
- Beoordelen relevantie relaties (subjectief)
- Voorspellen van iemands waarde met regressiemodel (puntschatting en intervalschatting)
Let op! Doe op basis van statistische samenhang geen uitspraken over causaliteit.
Een nominale variabele kan je niet meenemen in een multipele regressie, interval variabelen wel.
Hierover meer in week 2.
Regressiemodel vergelijking
- Uitkomst Y – model (x) + voorspellingsfout/residu
- Lineair; rechtlijnige relaties
- Residu = dat wat je niet kan verklaren met jouw gegevens. Hoe groter het residu hoe slechter
mijn model in staat is om Y te verklaren.
Regressiemodel vergelijking Ŷ
- Voor het voorspellen van waarde op Y
- Geschatte uitkomst Ŷ = model X
- Verschil tussen Y en Ŷ is de voorspellingsfout
E = verzameling van andere invloeden op Y, die we niet meten, ofwel het residu.
Vergelijking voor Y = B0 + B1X1 + B2X2 + E
- Y = afhankelijke variabele
- X = onafhankelijke variabele
- B0 = intercept (constant) ook wel a = het begin van een lijn
- B1 = regressiecoëfficiënt
- E = Voorspellingsfout/residu
B zegt iets over de relatie tussen X en Y ofwel het effect; de richting. Mensen verschillen op de X
maar de B coëfficiënt is voor iedereen hetzelfde.
Vergelijking van lijn (regressievergelijking)
- Ŷ = B0 + B1X1
- Dit is een enkelvoudige, meer variabelen is meervoudig
Richting van een verband = B1 kan positief 0.5 of negatief -0.5 of zo goed als 0; dat is afhankelijk
van de sterkte van de stijging of daling van de lijn!
Interpretatie van B1 waarde : de verandering in Ŷ bij toename van één eenheid bij X 1
Kleinste kwadraten criterium: het idee dat met streeft naar een zo klein mogelijke
voorspellingsfout/residu. je kijkt dan naar de geobserveerde Y en de geschatte Y.
, - Positief residu: punten boven de lijn; onderschatting door het model
- Negatief residu: onder de lijn; overschatting door het model
Output SPSS
- B0 = hier de constant dus 0.249
- B1 = hier de richting van het verband dus 0.463.
- Vergelijking is dan Ŷ = 0.249 + 0.463
Kwaliteit van het model; met goodness of fit! hoe goed past het bij de geobserveerde gegevens.
Beste model? Het model (regressielijn) met kleinste residuele kwadratensom.
Bepalen Goodness-of-fit R2
- Vergelijking van lineair model (regressielijn) met basismodel (basislijn)
- SSt = sum of squares; optelling van alle residuen = gekwadrateerde deviaties
- SSt = SSm + SSr
- SSm = kwadratensom van rechte lijn, van het model
- SSr = kwadratensom van voorspellingsfout
- R2= SSm / SSt
R2 = dus de goodness of fit van het model dat wij hebben gebruikt. Het bereik van R 2 is tussen de 0 en
1.
Opsplitsing waargenomen variatie
- T = totale deviatie; de afstand van een variabele op het basismodel Ŷ - T = M + R
- M = het verklaarde deel; de afstand tussen het lineaire model Ŷ en het basismodel Ŷ
- R = de afstand tussen het lineaire model Ŷ en de variabele. Ook wel R = T-M
- E = dan de voorspellingsfout E = R-M
Toetsen R2 en B’s
- Populatie: je hebt een hypothese gemaakt
- Steekproef: je hebt een steekproef waaruit je resultaten haalt
- Beschrijven: verklaring van Y door alle X’en en R 2
- Invloed afzonderlijke X’en op Y
- Alternatieve hypothesen: R2 > 0 het regressiemodel verklaart variatie in Y. Of B > 0 of B < 0
-> dan is er effect van X op Y
Toetsen R2
- H0: R2= 0
- HA: = R2 > 0
- Toetsen met F-toets; beoordeel de statistische significantie met alpha. 0.05
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 kschulte. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $11.39. You're not tied to anything after your purchase.
