Resume

Samenvatting Eerste Hulp bij software statistiek III (behaalde 90% op SPSS)

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Établissement
Vrije Universiteit Brussel (VUB)

Samenvatting/handleiding voor software examen statistiek III. Behaalde zelf 90% op het software gedeelte door de handleiding te volgen. Bestaat uit zowel de WPO's van Jennifer als van Alain. Je vind er de verschillende stappen die je dient te doorlopen, uitzonderingen en rapportering van elke stati...

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Publié le 30 septembre 2024
Nombre de pages 12
Écrit en 2023/2024
Type Resume

nijstinneke Membre depuis 1 année 32 documents vendus

ONE SAMPLE T-TEST
Analyze – Compare means – One sample t-test
μ (van HA) invullen bij testvalue.

Voorwaarden: N ≥ 30 of normaal verdeeld

Hypothese
 H0: mhu = 0
 HA: Éénzijdig of tweezijdig? zie hypothes: >/< of ≠

Belangrijk om juiste sig-waarde af te lezen in de output!

Wanneer éénzijdige hypothese: contradictorische score?
Als je gemiddelden tegengesteld zijn aan wat je verwacht (hypothesen) moet je: 1 – p-waarde doen.
(bv. Je verwacht dat mhu > 24 en komt een mhu uit van 20)

Conclusie: t(df)= …, p= ….

Opmerking: wanneer p-waarde = 1  APA: p > alfa

Opmerking: indien n< 30  KS-toets uitvoeren om normaliteit na te gaan
 Non-paramatic -> legacy dialog -> 1-sample KS
 H0 = normaal verdeeld
 Ha=niet normaal verdeeld
 D=…, p=…

Opmerking: alfa niet vergeten aan te passen

Opmerking: t-waarde altijd positief vermelden

Opmerking: indien je een zeer grote p-waarde hebt (bv 0.999) dan noteer je p>alfa en indien je een
zeer kleine p-waarde hebt die zeer klein is (bv <0,001) dan neem je het gewoon over dus p<0,001

Opmerking: geen non-parametrische test -> oefening stopt als voorwaarde niet voldaan zijn

1

, ONGEPAARDE/ INDEPENDENT T-TEST
Analyse – Compare means – independent samples t-test
Test variabele (WAT?), grouping variabele (WIE?) (+ define groups!)

Voorwaarde: beide steekproeven normaal verdeeld of n>=30

Opmerking: indien n< 30  KS-toets uitvoeren om normaliteit na te gaan
 Non-paramatic -> legacy dialog -> 1-sample KS
 H0 = normaal verdeeld
 Ha=niet normaal verdeeld
 D=…, p=…

Hypothese
 H0: mhu1 – mhu 2 = 0
 Ha= mhu 1 – mhu 2 >/< of ≠

LEVENE (gaat spreiding na en zegt welke lijn je moet nemen):
Als Levene: p > alfa dan bovenste lijn (gelijke varianties)
Als Levene: p < alfa dan onderste lijn (ongelijke varianties)

Ge moet die Levenes test altijd rapporteren:
 Levene’s test toont aan dat er een significant verschil is tussen de varianties (F(df1,df2)= …,
p<.001)
 Levene’s test toont aan dat er geen significant verschil is tussen de varianties (F(df1,df2)= …,
p>alfa)

Wanneer éénzijdige hypothese: contradictorische score?
Als je gemiddelden tegengesteld zijn aan wat je verwacht (hypothesen) moet je: 1 – p-waarde doen.

Conclusie: t(df)= …, p= ….

Opmerking: wanneer p-waarde = 1  APA: p > alfa

Opmerking: Wilcoxon als alternatieve als voorwaarde niet voldaan zijn
 Maar ook een voorwaarde: N>= 10

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