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samenvatting statistische toetsen + flowschema

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In de samevatting wordt per toets uitgelegd hoe je hem uitvoerd (stap gewijs). Ook zit er een flowschema vooraf bij waarin je makkelijk erachter komt welke toets je moet gebruiken. Deze samenvatting mag bij het tentamen erbij gehouden worden.

Aperçu 2 sur 7  pages

  • 23 mai 2022
  • 7
  • 2021/2022
  • Resume
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Continue = metingen, nummers (bijvoorbeeld concentraties, kan veranderen bij elke meting)
Nominaal = naam (zoals man/vrouw, hond/kat)
Aantallen/discreet = kun je tellen (of totaal aantal, geen afronding mogelijk) (zoals oogkleur, meting
kan herhaalt worden en aantallen blijven hetzelfde)
(ordinaal = volgorde (klein/middel/groot)
Respons = y = verklarende factor (gemeten factor)
Factor X = variable een factor

Lineaire regressie
Model = Yi= axi + b
P-waarde: ‘’had de waarde ook 0 kunnen zijn’’/‘’kans dat de waarde 0 is’’.
Significantie F = zegt of y afhangt van x (Significantie F < 0,05)
R^2 = zegt iets over hoe sterk Y afhangt van X

AICc/waarde: Regel, het model met de laagste waarde voor AICc en alle coëfficiënt significant is het
beste model; andere modellen die niet meer dan 2 hoger liggen (en alle parameters significant zijn
ook acceptabel.

Detectie limiet = aagste concentratie die nog (betrouwbaar) gemeten kan worden  LOD = limit of
detection.




Uitvoeren:
Regressie

, Calabratie analyse: (Kiezen van juiste model):
In excel bestand, beste model heeft alle parameters significant + laagste Delta.c en laagste AIC.c!

Uitbijters:
Ook excel bestand: residuals (kijkt R = studentized)  -2 of +2 = uitschieter!

Interpolatie:
x.0 is je geïnterpoleerde

* R^2 en R^2_adj zegt iets over effect sterkte!(praktische significantie)

standaard additie:
Lower/upper CI zijn je 95% BI

t-toets:
t = (X.E – mu) / S (y/x)
t.krit = t.inv.2t(0,1;n-P)
P = paramters
N = aantal

T > t.krit = significant verschil
T < t.krit = GEEN significant verschil


Detectie limiet: kleinste concentratie die nog bepaald kan worden




(ylod is ook wel Y.1, hiermee X.0 berekenen bij model 1.a bv, voor detectie limiet!)

Vergelijken van 2 methode
Model 2!
Invullen bij expeted parameters:
alpha.0 = 0
a.1 = 1
a.2 = 0
kijken naar hotelling T^2-test = p-waarde
indien:
P > 0,05 = paramets zijn significant
P < 0,05 = parameters zijn NIET significant en mogen uit het model

Voor multi regressie = via excel
Gegens  gegevensanalyse  regressie  input range X en Y selecteren (inc labels,)  klik aan:
labels + betrouwbaarheid 95%

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