Een samenvatting van quasi alle tabellen en hoe je deze moet interpreteren. Van de Kolmogorov Smirnov tot de KMO testen. Clusteranalyse niet inbegrepen.
Bevat geen info over wanneer deze tabellen te gebruiken.
Meervroudige regressie
− Anova:
o p < .05 ➔ er is minstens 1 significante voorspeller
Logistische regressie
Block 0:
− Classification:
o Een model zonder afhankelijke variabele, enkel met een constante term, levert X%
goede classificering.
Block 1:
− Omnibus test:
o p < .05 ➔ er is minstens 1 ß significant
− Hosmer & Lemeshow test:
o p > .05 ➔ Voorspellingen sluiten zeer nauw aan bij de waarnemingen
− Variables in the Equation:
o Exp(B) > 1 ➔ Als de covatiate (onafhankelijke) variabele toeneemt met 1 eenheid
dan zullen mijn odds/kansverhouding toenemen met Exp(B).
o Exp(B) > 1 ➔ Als de covariate (onafhankelijke) variabele met 1 eenheid toeneemt,
zullen mijn odds/kansverhouding/kans op succes dalen.
Waarde voorspellen:
− Waarde door SPSS berekend = kans op succes, m.a.w. kans op 1. Vanaf dat dit onder de .5 (of
onder de 50%) ligt voorspellen ze dat het onder 0 zal vallen.
Eén-factor variantie-analyse
− Test of homogeneity of Variances:
o H0: σ12 = σ22 = σ32 = σ42 ➔ Homoscedasticiteit (p > .05) (of verhouding tussen de
grootste en kleinste standaardafwijking moet ≤ 2)
➔ Contrast Tests: Assume equal variances
o HA: H0 is niet waar ➔ Heteroscedasticiteit (p ≤ .05)
➔ Contrast Tests: Does not assume equal
− Anova:
o p ≤ .05 ➔ er zijn minstens 2 gemiddelden verschillend van elkaar
− One-Sample Kolmogorov Smirnov Test:
o p > .05 ➔ Normaal verdeeld (H0 aanvaarden) (of als er in elke groep meer dan 30
participanten zitten (centrale limiet stelling))
− Multiple Comparisions:
o LSD of Bonferoni: H0: µ1 = µ2; HA: µ1 ≠ µ2
o p ≤ .05 ➔ Er is een significant verschil tussen de 2 gemiddelden
Twee-factor variantie-analyse
− Levene’s Test of Equality of Error Variances:
o p > .05 ➔ Homoscedasticiteit (H0 aanvaarden)
− One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test:
o p > .05 ➔ Normaal verdeeld (H0 aanvaarden)
o Indien te weinig waarnemingen, “Exact” aanvinken
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