Alle te kennen leerstof (eigen nota's en slides) zijn verwerkt in 1 document, in het NEDERLANDS. Deze samenvatting omvat hoofdstuk 1- 13 met tabellen/ grafieken/ tekeningen (behalve hoofdstuk 12, niet te kennen). Alle Engelse slides zijn vertaald naar het Nederlands en gebundeld in 1 document.
1 gepland contrast.................................................................................................................................................. 6
Afleiding van de SP-verdeling van ! ........................................................................................................................... 6
Statistische inferentie voor " ...................................................................................................................................... 8
Statistische inferentie voor ": CI ................................................................................................................................. 8
Statistische inferentie voor ": hypothese test ............................................................................................................. 9
Statistische inferentie voor ": Effectgrootte ............................................................................................................. 10
Statistische inferentie voor ": Street fighting statistics ............................................................................................ 11
Het veelvuldig testen van vele geplande contrasten ............................................................................................. 12
Multiple testing: many planned contrasts ................................................................................................................ 12
Posthoc contrasten en fishing expeditions............................................................................................................ 18
Enkele bijkomende zoektochten naar contrasten ................................................................................................. 19
Class project ......................................................................................................................................................... 21
Datavoorbeeld: Moral self-licensing ..................................................................................................................... 24
Basisbegrippen van het statistical power/ onderscheidingsvermogen .................................................................. 25
De centrale en niet-centrale #-distributie ................................................................................................................. 26
De waarschijnlijkheid van $% verwerpen als dat waar is? ....................................................................................... 29
De waarschijnlijkheid van $% verwerpen als dat niet waar is? ................................................................................ 29
Power is afhankelijk van &, ( en effectgrootte ......................................................................................................... 30
Berekeningen van de steekproefomvang .................................................................................................................. 32
,Chapter 5: Assumptions: There is no free lunch .................................................................................................... 35
Datavoorbeeld: Moral self-licensing ..................................................................................................................... 36
Assumpties en uitschieters ................................................................................................................................... 37
Robuustheid tegen schendingen van assumpties...................................................................................................... 37
Homoscedasticiteit .................................................................................................................................................... 38
Normaliteit ................................................................................................................................................................ 39
Onafhankelijkheid ..................................................................................................................................................... 39
Uitschieters ............................................................................................................................................................... 39
Checken van de assumpties .................................................................................................................................. 39
Hoe om te gaan met geschonden assumpties en uitschieters?.............................................................................. 41
Transformaties .......................................................................................................................................................... 42
ANOVA op rangorde .................................................................................................................................................. 42
Simulatie gebaseerde methoden............................................................................................................................... 43
Gerandomizeerde tests ........................................................................................................................................ 43
Bootstrap .............................................................................................................................................................. 44
Hoe vermijdt u “the garden of forken paths”? ...................................................................................................... 45
Analyse van een gebalanceerd two-way factorieel design .................................................................................... 56
Interactie tussen A en B............................................................................................................................................. 56
Stap 1: Modellen en hypothesen ......................................................................................................................... 56
Stap 2: Keuze van de toetsstatistiek..................................................................................................................... 58
Stap 3: de steekproefverdeling van ) onder *0 .................................................................................................. 59
Stap 4: Bepaal de grootte van uw effect .............................................................................................................. 59
Hoofdeffect van A ..................................................................................................................................................... 60
Stap 1: Modellen en hypotheses .......................................................................................................................... 60
2
, Stap 2: Keuze van de toetsstatistiek..................................................................................................................... 61
Stap 3: de steekproefverdeling van ) onder *0 .................................................................................................. 61
Stap 4: Bepaal de grootte van uw effect .............................................................................................................. 61
Wat te doen als het design ongebalanceerd is? .................................................................................................... 62
The data multiverse ............................................................................................................................................. 64
Enkele verschillende topics .................................................................................................................................. 65
Terminologie en dataformaten ............................................................................................................................. 69
De eenvoudigste repeated metingen design ......................................................................................................... 69
Meer complexe designs ........................................................................................................................................ 71
1 within-subject factor .............................................................................................................................................. 71
1 between-subject en 1 within-subject factor ........................................................................................................... 74
Notatie & interpretatie ........................................................................................................................................ 86
Populatie model ........................................................................................................................................................ 86
Interpretatie van ,- ................................................................................................................................................. 87
Interpretatie van ,% ................................................................................................................................................. 88
Statistische inferentie .......................................................................................................................................... 90
Schatting van de regressiecoëfficiënten .................................................................................................................... 90
Onzekerheid van ,% en ,- ....................................................................................................................................... 91
Exploratieve data analyse....................................................................................................................................113
Multiple lineaire regressie model ........................................................................................................................114
Statistische inferentie .........................................................................................................................................116
Schatting van de regressiecoëfficiënten en de onzekerheid .................................................................................... 116
Formule voor .1 ................................................................................................................................................ 117
Effectgrootte ........................................................................................................................................................... 118
02 gerelateerde meting ..................................................................................................................................... 118
Hypothese tests ....................................................................................................................................................... 120
Er kunnen vreemde dingen gebeuren in het regressie-analyse ............................................................................122
Case 1: 23(5 ∙ -)5 is kleiner dan 2355 .................................................................................................................. 122
Case 2: 23(5 ∙ -)5 is groter dan 2355 ................................................................................................................... 123
Case 3: multicollineariteit........................................................................................................................................ 124
4
,Interpretatie van regressiegewichten ..................................................................................................................125
Assumpties checken in multiple lineaire regressie ...............................................................................................126
Categorische predictors .......................................................................................................................................129
Hoofdeffecten model............................................................................................................................................... 131
Interactie model ...................................................................................................................................................... 133
Squared predictoren (kwadraat van predictoren) ................................................................................................135
Het toevoegen van categorische hoofdeffecten aan het kwadratische model ................................................. 137
Putting it all together ..........................................................................................................................................137
Interpretatie ............................................................................................................................................................ 138
Chapter 13: Get Validated ...................................................................................................................................139
Chapter 13: Get validated : Validatie van regressiemodellen ...............................................................................140
Data voorbeeld: Salarisgegevens .........................................................................................................................140
Big Data, maar ernstige beperkingen ................................................................................................................. 143
, Chapters 1 (Introduction) + 2 (one-way ANOVA)
francis tuerlinckx
gaten
24 september 2019
Table of contents
Overview of the course
Overview
• See Toledo
– syllabus
– schedule
Overview – team
• Instructor: Francis Tuerlinckx
• Teaching assistants:
– Maja Fischer, Febe Brackx, and Sara Herrebosch (statistiek vier)
– Tim Loossens, Sigert Ariens, and Sara Herrebosch (statistics four)
Overview – Goal + content
• introduction to the most common data-analytical methods in psychology
• passive insight (what, how, . . .) and elementary active insight (apply to simple data sets)
• content:
– one-way ANOVA – contrasts – sample size planning – assumptions – multiway anova – repeated
measures
– simple linear regression – mathematical models – multiple linear regression – special predictors –
design matrices – cross validation
Overview – Prerequisites
• basics of descriptive and inductive statistics
• no advanced math
Overview – Lectures times
• Statistiek vier
– Tuesday 2pm-4pm (VHI 01.29)
– Friday 2pm-4pm (VHI 01.29)
• Statistics four
– Wednesday 9:30am-11am (VHI 01.40)
– Friday 4pm-6pm (PSI 01.90)
• but check schedule on Toledo for details
1
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
√ Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, Bancontact of creditcard voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper theAstudy. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €4,99. Je zit daarna nergens aan vast.
