Samenvatting voor het vak Multivariate data-analyse, dat gegeven wordt in 3e ba psychologie. Dit gaat over de theorie en bevat geen info over de oefeningen (SPSS en R). Ik werk met puntjes en alles mooi per hoofdstuk. Alle formules staan ook verwerkt in de samenvatting om alles zo duidelijk mogelij...
1. Beschrijvende data-analyse
1.1 Inductieve statistiek
We nemen een steekproef, want we kunnen niet iedereen onderzoeken
We kunnen die steekproef gaan beschrijven, wat leidt tot uitspraken over de steekproef
We willen uitspraken kunnen veralgemenen naar de algemene populate inducte
o Een manier om van steekproef naar populate te gaan, is via schaten
we hebben geen idee vd parameters vd populate (bv: gemiddelde)
We selecteren een random steekproef en berekenen daarvan de
steekproefgrootheid (moet een goede schater zijn voor de populate)
o Een andere manier om van steekproef naar populate te gaan, is via toetsen
we hebben al een idee vd parameters vd populate hhpothese
We testen of de hhpothese klopt: we berekeken de steekproefgrootheid
vd steekproef met een zekere betrouwbaarheid (t-toets) en kijken of deze
signifcant verschillend van wat we verwachten
Theorie hhpothese steekproef steekproefgrootheden berekenen
Steekproefgrootheid: maat gebasseerd op de gegevens vd steekproef (bv: gem)
o Dit is een toevalsvariabele (want bij iedere steekproef is deze anders) met een
bepaalde verdeling steekproefverdeling
Frequenteverdeling vd uitkomsten vd steekproef
Empirisch en is gekend
o Als er steekproefgrootheden berekend worden van verschillende steekproeven
heef dit een andere verdeling steekproevenverdeling
Kansverdeling van alle mogelijke waarden die een steekproefgrootheid
kan aannemen
Theoretsch en moet men benaderen
÷ s ÷ o Als men herhaaldelijk toevallige steekproeven met groote n trekt uit een
N ÷ µ, ÷
÷ n ÷ normaal verdeelde populate met gemiddelde m en standaardafwijking s dan
is de steekproeven-verdeling vh steekproefgemiddelde ook normaal verdeeld
Centrale limietstelling: als men herhaaldelijk toevallige steekproeven met groote n trekt uit
een willekeurig verdeelde populate met gemiddelde m en standaardafwijking s en
indien n voldoende groot (vuistregel: n ³30) is, dan benadert de steekproevenverdeling vh
steekproefgemiddelde een normaalverdeling
Notates STEEKPROEF POPULATIE
Steekproefgrootheid Parameter
X Rekenkundig gemiddelde m
s Standaarddeviate s
P Proporte p
n Aantal analhse eenheden N
1
,1.2 Grafsch verkennen van data
Histogram: geef info over de normaliteit vd verdeling
Stam/blad diagram: geef info over de werkelijke waarden vd waarnemingen
Box plot: geef info over de posite, spreiding en shmmetrie
1.3 Analyse van ontbrekende data (missing data)
Missing data: ontbrekende waarden voor 1 of meer variabelen
Oorzaken
o Onafhankelijk vd respondent
Deel vd procedure: vragen enkel voor rokers die niet ingevuld moeten
worden door niet-rokers
Codeerfouten: de onderzoeker maakt fouten bij het invullen vd data
o Afhankelijk vd respondent
Kijk altjd naar de omvang: gaat het om veel of weinig missing data
Maak een analhse vh profel vd missing data: is er shstematek of is het random
Vraag altjd aan respondenten die iets niet invullen, waarom ze dit
niet invullen
Impact van missing data
o Praktsche impact
Leidt tot een reducte vd steekproefgroote
Listwise deleton: elke proefpersoon die 1 ontbrekende waarde
heef wordt uit de steekproef gesmeten wordt niet meer mee
verder gewerkt
Indien er te veel missing data zijn, moet je N vergroten of remediëren
o Non-random missingness ( shstematek in de missing data)
Leidt tot een bias en dus foute uitspraken
Specifeke groepen worden uitgesloten uit de analhse
Merk je pas op als je missing data hebt bestudeerd
o Waarom zijn data missing? (bv: non-respons)
Stap 1: bepaal het soort missing data dit bepaald de juiste remedie
o Verwaarloosbare missing data
verwacht, deel vd procedure, toegelaten
missingness random
Data van individuen die niet in de steekproef ziten
Skip-patronen in design (bv: “Rookt u? Zo neen, ga naar item x”)
Censored data: niet beschikbaar (bv: sterfdatum)
Hierbij moet je niet remediëren
o Niet-verwaarloosbare missing data
Gekende niet-verwaarloosbare missing data
te wijten aan procedurele factoren
weinig controle over
Codeerfouten, fouten bij ingeven data
Vragenlijst niet volledig ingevuld (bv: tjdsgebrek)
Sterfe respondent
Onbekende niet-verwaarloosbare missing data
2
, moeilijker op te sporen/remediëren
gerelateerd aan de respondent
Weigering “gevoelige” items, “geen mening”
Stap 2: hoeveel data is missing?
o Indien omvang zeer klein is
< 10% per case
Voldoende cases zonder missing
Geen non-randomness
Dit heef geen efect op de resultaten en elke remedie is goed
o Indien de omvang groot is randomness (toeval) onderzoeken
Stap 3: toeval in missing data onderzoeken
o Missing completelh at random (MCAR)
Cases met missing data verschillen niet vd cases zonder missing data
Elke remedie is goed
o Missing at random (MAR)
Binnen de subgroepen zijn de missing data random, maar er zijn
verschillen tussen de groepen onderzoeken!
o Hoe nagaan?
Visuele inspecte (kleine datasets)
Diagnostsche tests
Cases mét missing voor variabele Y vergelijken met cases zonder
missing op Y: verschillen ze op andere variabelen? (bv: t-toets)
Recoding: geldige respons 1 ; missing 0 en vervolgens correlate
berekenen
Overall test for randomness: MCAR?
Stap 4: omgaan met missing data
o VERMIJDEN!!! (bv: check vragenlijsten, wees aandachtg bij coderen, …)
o Standaard listwise deleton (enkel complete cases)
o Cases en/of variabelen verwijderen (als random)
o MAR of MCAR: Imputate (missing data vervangen door iets anders)
Alle beschikbare informate gebruiken (pairwise deleton)
De persoon alleen niet gebruiken in de analhse bij variabelen die
hij/zij niet heef ingevuld, verder wel gewoon gebruiken
Aanvullen van ontbrekende data: vervangende (vergelijkbare) cases bij
non-response (bv: gemiddelde, geschate waarde door regressie, …)
1.4 Outliers
buitenbeentjes, uitbijters (> 1,5 interkwartel onder P25)
Duidelijk anders dan de andere observates
Kunnen grote invloed hebben op de analhse en de interpretate
Impact: hoe representatef is outlier voor de populate?
o Praktsche impact: gemiddelde is zeer gevoelig voor extreme scores
Behouden of verwijderen hangt af vd onderzoeksvraag steeds grondig afwegen
o Bv: als je het globale beeld ve aandoening wilt onderzoeken, dan zijn die outliers
zeer belangrijk en zullen deze de data (bv: gemiddelde) veranderen
3
, o Bv: als je op zoek bent naar thpering van subthpes ve aandoening, hebben
outliers niet zo veel efect op de data
Detecte
1.5 Assumpties: voorwaarden om multivariate analyses te
mogen uitvoeren
Normaliteit
o Thpisch gevormde curve, shmmetrisch rond het gemiddelde
o Enkel voor contnue (“metric”) variabelen
Indien de afwijking vd normaalverdeling voldoende groot is, zijn alle
statstsche tests ongeldig, omdat de normaliteit vereist is om F en t-
statstiekin te kunnen gebruiken
o Afwijkende vormen
Kurtosis: gepiektheid of platheid (hoogte) tov de normaalverdeling (NVD)
Scheefheid (skewness): balans vd distribute
Indien normaalverdeeld zijn beiden 0
o De rol van N
Hoe groter de sample, hoe kleiner het efect van niet-normaalverdeeldheid
N < 30 grote impact op resultaten
N > 200 impact verwaarloosbaar
Conclusie: minder zorgen maken bij grote sample
o Diagnose
Skewness/kurtosis bekijken
4
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 saskiabruyninckx. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €5,49. Je zit daarna nergens aan vast.
