Samenvatting van de slides en aanvullende informatie van de professor: alle hoorcolleges dus samengevat (12 stuks). Met plaatjes, voorbeelden en volledig in het Nederlands.
HC 1
Welke technieken gaan we leren?
- One-way between-subjects analysis of variance (ANOVA)
- Estimation of Pearson’s (partial) Correlation Coefficient
- Bivariate regression
- Multiple regression
- Elaboration logic
- Path analysis
- Logistic regression analysis
Alle technieken schatten hoeveel van de variantie in een afhankelijk variabele (Y) systematisch
samenhangt / co-varieert met de variantie in andere verklarende variabelen (X).
Ze verschillen op meetniveaus en het aantal variabelen dat ze aankunnen.
E / residuele variantie / error term
De ongemeten variabelen die wel invloed heeft op de
variabelen die je verklaart.
Meetniveaus:
1. Nominaal / categorisch > onderling inwisselbare, uitsluitende klassen.
Katholiek, protestant, niet gelovig, etc.
2. Ordinaal > geordende klassen, afstand maakt niet uit.
Akkoord, neutraal, niet akkoord.
3. Interval > afstanden tussen geordende klassen maken uit.
Het jaar dat je de eerste keer naar de bioscoop ging.
4. Ratio > Verhoudingen tussen geordende klassen maken uit.
Deelbaar: leeftijd.
,Verschillende technieken voor analyses die we behandelen:
● One-way between-subjects analysis of variance > ANOVA
● Bivariate regressieanalyse
● Multiple regressieanalyse
Geslacht op salaris is hierbij een moderator (of interactie).
● Padanalyse
Meerdere afhankelijke variabelen: uitbreiding van de multiple regressie.
Y heeft 2 opties (ja of nee).
● Multiple (binaire) logistische regressieanalyse
,ANOVA
Meet de betekenisvolle verschillen in gemiddelden in varianties. Een analyse van de
verhouding van de twee componenten van totale variantie in de data:
- Tussengroepsvariantie
- Binnengroepsvariantie
Wanneer teams erg dicht bij elkaar liggen met een lage variantie zit er eerder een verband
tussen het team waarin je zit en je waarden.
Variantie analyse
Kijkt naar de verschillen tussen groepen in verhouding tot verschillen binnen groepen.
> Centraal idee variantie analyse
Indien er 2 of meer groepen zijn, kunnen we dan een uitspraak doen over mogelijke
significantie: verschil tussen gemiddelden van groepen.
Kortom: we vergelijken eigenlijk variantie tussen groepen (= systematisch groeps-effect +
error) met variantie binnen groepen (= error) om iets te leren over de omvang van het
systematisch groepseffect.
ANOVA gaat ervan uit dat bij de statistische
hypothese gemiddelden van k populaties waarmee
groepen in de studie correspondenten zijn allemaal
aan elkaar gelijk.
We doen ANOVA in plaats van allemaal losse t-toetsjes omdat je anders een inflated risk of
type 1 error krijgt
Type 1 error
False positive
Type 2 error
False negative
, Assumpties van ANOVA
1. Kwantitatieve afhankelijke variabele van interval/ratio (continu) meetniveau:
onafhankelijke variabele heeft nominaal meetniveau.
Je moet een zinvol gemiddelde kunnen berekenen voor groepen.
2. In hele steekproef en binnen elke groep zijn scores van afhankelijke variabele bij
benadering normaal verdeeld.
Grote steekproef (>30) is robuust tegen schendingen.
3. Geen outliers.
Checken, want gemiddelde is cruciaal in ANOVA.
4. Variantie van scores van afhankelijke variabele is gelijk tussen groepen.
Homogeneity of variance assumption:
Toetsen met Levene’s test.
Als alternatief kan je de Welch (als N veel verschilt) en Brown-Forsyth test
aanvinken.
5. Observaties zijn geselecteerd via aselecte steekproeftrekking en onafhankelijk van
elkaar.
Sums of squares
Om ANOVA te toetsen gebruiken we een F-verdeling. Om te kijken om het significant is gebruik
je de F test statistic, hiermee kijk je waar jouw resultaat in de verdeling staat.
Dat doe je via deviatiescores:
1. Totale deviatie
Deviatie van score van individu t.o.v. algemeen gemiddelde.
My is algemeen gemiddelde, Yij is score van het individu.
2. Binnengroepsdeviatie
Deviatie van score van individu t.o.v. groepsgemiddelde.
Mi is het groepsgemiddelde, Yij is het individu. Eij is het verschil ertussen.
3. Tussengroepsdeviatie
Deviatie van groepsgemiddelde t.o.v. algemeen gemiddelde.
Mi is het groepsgemiddelde, My is het algemeen gemiddelde. ai is het verschil.
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, creditcard of Stuvia-tegoed 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 MarijkeS. 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.
