Periode 2
Kleinste kwadraten criterium = De best passende lijn. Dat is de lijn waarbij de voorspellingsfout
(error) zo klein mogelijk is.
Positief residu = Dat is een punt boven de lijn van het kleinste kwadraten criterium. Dan is er sprake
van een onderschatting in het model
Negatief residu. Dat is een punt onder de lijn van het kleine kwadraten criterium. Dan is er sprake
van een overschatting van het model.
De residuen klein De residuen zijn groot
Nauwkeuriger voorspellen Minder nauwkeurig voorspellen
Totale deviatie = De fout die je maakt als je gebruikt maakt van het basismodel om te schatten.
De afstand is de maximale fout die je maakt.
Goodness of fit (R²)
- Kwadratensom van model gedeeld door totale kwadratensom
- Proportie door X verklaarde variatie in Y
Interpretatie R en R²
- Multipele correlatiecoëfficiënt R = correlatie tussen geobserveerde Y en Ydakje
- Determinantiecoëfficiënt R² = proportie in Y verklaarde variantie door het model.
1
,Hoofd- en interactie effecten (1)
A B
Hoofdeffect leeftijd? Geen effect Wel effect
Hoofdeffect Sekse? Wel effect Wel effect
Interactie effect? Geen effect Geen effect
Hoofd- en interactie effecten (2)
C D
Hoofdeffect leeftijd? Wel effect Geen effect
Hoofdeffect Sekse? Geen effect Wel effect
Interactie effect? Wel effect Wel effect
F-ratio
F-ratio bij multipele regressieanalyse
- Toetsingsgrootheid voor verklaarde variantie in Y door lineair regressiemodel (R²)
o Als rechte lijn ( = lineair regressiemodel) een betere weergave is van geobserveerde
gegevens dan het algemeen gemiddelde (basismodel)
F-ratio bij ANOVA
Toetsingsgrootheid voor verklaarde variantie in Y door gemiddelden model (n= etta²)
- Als groepsgemiddelden significant verschillen dan zijn groepsgemiddelden (= gemiddelden
model) een betere weergave van geobserveerde gegevens dan het algemeen gemiddelde
(basismodel)
2
, F-ratio voor eenweg ANOVA
F-toetsingsgrootheid voor eenweg ANOVA
Toetsingsgrootheid F
- Ratio van de model variantie (MSm) en de residuele (error) variantie (MSr)
- Vergelijkt de door het model verklaarde variantie (MSm) met de niet door het model
verklaarde variantie (MSr).
F-ratio tweeweg ANOVA
F-toetsingsgrootheid opsplitsing
De verklaarde variantie (MSm) bepaald door:
- Effect eerste onafhankelijke variabele A (MSa)
- Effect tweede onafhankelijke variabele B (MSb)
- Interactie-effect A en B (MS axb)
Effectgrootte (1)
Effectgrootte
Bij multipele regressie: R² = verklaarde variantie door lineair model
Bij ANOVA: n² = verklaarde variantie door gemiddelden model
ANOVA
Model ANOVA zonder interactie Model ANOVA met interactie
Effect van X2 op Y voor categorieën X1 gelijk. Effect van X2 op Y voor categorieën X1 verschillend.
3
Kleinste kwadraten criterium = De best passende lijn. Dat is de lijn waarbij de voorspellingsfout
(error) zo klein mogelijk is.
Positief residu = Dat is een punt boven de lijn van het kleinste kwadraten criterium. Dan is er sprake
van een onderschatting in het model
Negatief residu. Dat is een punt onder de lijn van het kleine kwadraten criterium. Dan is er sprake
van een overschatting van het model.
De residuen klein De residuen zijn groot
Nauwkeuriger voorspellen Minder nauwkeurig voorspellen
Totale deviatie = De fout die je maakt als je gebruikt maakt van het basismodel om te schatten.
De afstand is de maximale fout die je maakt.
Goodness of fit (R²)
- Kwadratensom van model gedeeld door totale kwadratensom
- Proportie door X verklaarde variatie in Y
Interpretatie R en R²
- Multipele correlatiecoëfficiënt R = correlatie tussen geobserveerde Y en Ydakje
- Determinantiecoëfficiënt R² = proportie in Y verklaarde variantie door het model.
1
,Hoofd- en interactie effecten (1)
A B
Hoofdeffect leeftijd? Geen effect Wel effect
Hoofdeffect Sekse? Wel effect Wel effect
Interactie effect? Geen effect Geen effect
Hoofd- en interactie effecten (2)
C D
Hoofdeffect leeftijd? Wel effect Geen effect
Hoofdeffect Sekse? Geen effect Wel effect
Interactie effect? Wel effect Wel effect
F-ratio
F-ratio bij multipele regressieanalyse
- Toetsingsgrootheid voor verklaarde variantie in Y door lineair regressiemodel (R²)
o Als rechte lijn ( = lineair regressiemodel) een betere weergave is van geobserveerde
gegevens dan het algemeen gemiddelde (basismodel)
F-ratio bij ANOVA
Toetsingsgrootheid voor verklaarde variantie in Y door gemiddelden model (n= etta²)
- Als groepsgemiddelden significant verschillen dan zijn groepsgemiddelden (= gemiddelden
model) een betere weergave van geobserveerde gegevens dan het algemeen gemiddelde
(basismodel)
2
, F-ratio voor eenweg ANOVA
F-toetsingsgrootheid voor eenweg ANOVA
Toetsingsgrootheid F
- Ratio van de model variantie (MSm) en de residuele (error) variantie (MSr)
- Vergelijkt de door het model verklaarde variantie (MSm) met de niet door het model
verklaarde variantie (MSr).
F-ratio tweeweg ANOVA
F-toetsingsgrootheid opsplitsing
De verklaarde variantie (MSm) bepaald door:
- Effect eerste onafhankelijke variabele A (MSa)
- Effect tweede onafhankelijke variabele B (MSb)
- Interactie-effect A en B (MS axb)
Effectgrootte (1)
Effectgrootte
Bij multipele regressie: R² = verklaarde variantie door lineair model
Bij ANOVA: n² = verklaarde variantie door gemiddelden model
ANOVA
Model ANOVA zonder interactie Model ANOVA met interactie
Effect van X2 op Y voor categorieën X1 gelijk. Effect van X2 op Y voor categorieën X1 verschillend.
3
