Stappenplan Meervoudige Regressie in Jamovi
1. Laad je dataset
1. Open Jamovi.
2. Klik op Open en selecteer je dataset (.csv, .xlsx, .sav, etc.).
3. Controleer de variabelen:
o Zorg dat je afhankelijke variabele numeriek en continu is.
o Controleer of de onafhankelijke variabelen correct zijn
ingesteld (bijv. continue of nominaal).
2. Voer een meervoudige regressie uit
1. Ga naar het tabblad Analyses en kies Regression > Linear
Regression.
2. In het venster dat verschijnt:
o Dependent Variable: Sleep de afhankelijke variabele
hierheen.
o Covariates: Sleep de onafhankelijke variabelen hierheen.
3. Optioneel: Voeg interactie-effecten of aangepaste termen toe via
Model.
3. Aannames controleren
Controleer of de regressie-aanpak aan de basisassumpties voldoet.
Gebruik hiervoor de output en diagnostische plots in Jamovi.
3.1 Lineair verband
Test:
o Maak scatterplots tussen elke onafhankelijke variabele en de
afhankelijke variabele.
o Residual plots: Controleer of de residuen willekeurig verspreid
zijn rondom de horizontale as.
Oplossingen bij schending:
o Pas een transformatie toe (bijv. logaritmisch, wortel of
kwadratisch).
o Gebruik een niet-lineair model (bijv. polynomiale regressie).
1. Laad je dataset
1. Open Jamovi.
2. Klik op Open en selecteer je dataset (.csv, .xlsx, .sav, etc.).
3. Controleer de variabelen:
o Zorg dat je afhankelijke variabele numeriek en continu is.
o Controleer of de onafhankelijke variabelen correct zijn
ingesteld (bijv. continue of nominaal).
2. Voer een meervoudige regressie uit
1. Ga naar het tabblad Analyses en kies Regression > Linear
Regression.
2. In het venster dat verschijnt:
o Dependent Variable: Sleep de afhankelijke variabele
hierheen.
o Covariates: Sleep de onafhankelijke variabelen hierheen.
3. Optioneel: Voeg interactie-effecten of aangepaste termen toe via
Model.
3. Aannames controleren
Controleer of de regressie-aanpak aan de basisassumpties voldoet.
Gebruik hiervoor de output en diagnostische plots in Jamovi.
3.1 Lineair verband
Test:
o Maak scatterplots tussen elke onafhankelijke variabele en de
afhankelijke variabele.
o Residual plots: Controleer of de residuen willekeurig verspreid
zijn rondom de horizontale as.
Oplossingen bij schending:
o Pas een transformatie toe (bijv. logaritmisch, wortel of
kwadratisch).
o Gebruik een niet-lineair model (bijv. polynomiale regressie).
