Technieken voor Analyse van Kwantitatieve gegevens (TAK)
Hoorcollege aantekeningen
Week 1: Kwantitatieve Analysetechnieken
Week 2: Systematic review & Meta-analyse
Week 3: Vragenlijst Constructie
Week 4: Factoranalyse (FA)
Week 5: Multipele Lineaire Regressie (MLR)
Week 6: Moderatie & Mediatie (ModMed)
Week 7: Logistische Regressie (LogReg)
, Hoorcollege 1: Kwantitatieve analysetechnieken
General Linear Model: Model waarbij de afhankelijke variabele (Y) continu is, en de
onafhankelijke variabele (X) continu/categorisch. Voorbeelden van toetsen van dit model zijn:
Toetsen van het gemiddelde van één groep (Y)
o Is de gemiddelde lengte van Nederlandse scholieren 170 cm?
o D.m.v.: One-sample t-test voor het toetsen van één gemiddelde
Toetsen van het verschil tussen gemiddelden van twee groepen (F)
o Wat is het lengteverschil tussen jongens en meisjes?
o D.m.v.: Independent samples t-test voor het toetsen van twee gemiddelden
Toetsen van invloed van X (interval) op Y
o Wat is het groeitempo per maand?
o D.m.v.: Regressieanalyse voor het toetsen van de invloed x op Y
Toets voor het vergelijken twee groepen gecorrigeerd voor X op Y
o Wat is het lengteverschil tussen jongens en meisjes na correctie voor leeftijd?
o D.m.v.: ANCOVA voor het toetsen van verschil in gemiddelden gecorrigeerd
voor een covariaat
Toets voor interactie-effect F*X op Y
o Is het groeitempo hetzelfde voor jongens en meisjes?
o D.m.v.: ANCOVA met interactie voor het toetsen van homogene regressielijnen
One sample t-test
= Een statistische test die wordt gebruikt om te bepalen of het gemiddelde van een steekproef
significant verschilt van een bekende of verwachte populatiewaarde (bijvoorbeeld een
theoretisch gemiddelde).
Nulhypothese toetsing (NHST)
Formuleer de nulhypothese en stel significantieniveau α vast
Bereken de toetsingsgrootheid en bepaal de overschrijdingskans p, en bereken het
betrouwbaarheidsinterval
Beslissing:
o Als p > α dan H0 niet verwerpen, en als p < α dan H0 verwerpen
Ofwel: Als testwaarde binnen het passende betrouwbaarheidsinterval
valt, dan H0 niet verwerpen en als testwaarde buiten passende
betrouwbaarheidsinterval, dan H0 verwerpen
,Nulhypothese en alternatieve hypothese:
H0: populatiegemiddelde 𝜇 is gelijk aan testwaarde 𝜇0
H1: populatiegemiddelde 𝜇 is niet gelijk aan testwaarde 𝜇0
Dit is een ongerichte alternatieve hypothese (tweezijdige toetsing)
o Bij een eenzijdige toetsing: p delen door 2
Significantieniveau (p): 5% (= de maximale fout die je jezelf toestaat bij de nulhypothese
toetsing)
Output:
Standaardfout (SE): van steekproefgemiddelde
Toetsingsgrootheid (t): gebaseerd op informatie uit de steekproef, met bijbehorende
overschrijdingskans (p < .05 = H0 verwerpen)
Betrouwbaarheidsinterval (BTI): Het werkelijke verschil tussen de testwaarde (test value) en
het populatiegemiddelde ligt, op basis van deze steekproefgegevens, met een betrouwbaarheid
van 95% tussen -5.12 en -1.50.
Het populatiegemiddelde ligt, op basis van deze steekproefgegevens met n = 170, met een
betrouwbaarheid van 95% tussen 164.88 (= 170 - 5.12) en 168.50 (= 170 – 1.50) cm.
Aldus: 95%-betrouwbaarheidsinterval populatiegemiddelde: [164.88, 168.50]
, Interpretatie BTI: bij 50 steekproeftrekkingen, dan zal het niet zo zijn dat in al die steekproeven
het werkelijke verschil tussen het gemiddelde en de testwaarde gevonden wordt. In 5% zal het
werkelijke verschil niet in het interval liggen.
Betekenis 95% BTI: Voor een gerealiseerd 95% BTI geldt dat het met 95%
betrouwbaarheid het werkelijke verschil tussen de testwaarde en het
populatiegemiddelde omvat.
Beslissing met betrouwbaarheidsinterval: Als het 95%-BTI de waarde 0 bevat, moet H0 NIET
verworpen worden omdat 0 een mogelijke waarde is (wat geen verschil betekent). Vice versa,
als 0 niet in het 95%-BTI zit dan verwerp je H0 WEL, en is er dus wel verschil is in gemiddelde.
Toets voor gemiddelde in General Linear Model
Omvormen tot regressievergelijking.
Independent samples t-test
= Een statistische test die vergelijkt of het gemiddelde van twee onafhankelijke groepen
significant van elkaar verschilt
Nulhypothese:
Populatiegemiddelden zijn gelijk aan elkaar
Assumptie t-toets:
Hoorcollege aantekeningen
Week 1: Kwantitatieve Analysetechnieken
Week 2: Systematic review & Meta-analyse
Week 3: Vragenlijst Constructie
Week 4: Factoranalyse (FA)
Week 5: Multipele Lineaire Regressie (MLR)
Week 6: Moderatie & Mediatie (ModMed)
Week 7: Logistische Regressie (LogReg)
, Hoorcollege 1: Kwantitatieve analysetechnieken
General Linear Model: Model waarbij de afhankelijke variabele (Y) continu is, en de
onafhankelijke variabele (X) continu/categorisch. Voorbeelden van toetsen van dit model zijn:
Toetsen van het gemiddelde van één groep (Y)
o Is de gemiddelde lengte van Nederlandse scholieren 170 cm?
o D.m.v.: One-sample t-test voor het toetsen van één gemiddelde
Toetsen van het verschil tussen gemiddelden van twee groepen (F)
o Wat is het lengteverschil tussen jongens en meisjes?
o D.m.v.: Independent samples t-test voor het toetsen van twee gemiddelden
Toetsen van invloed van X (interval) op Y
o Wat is het groeitempo per maand?
o D.m.v.: Regressieanalyse voor het toetsen van de invloed x op Y
Toets voor het vergelijken twee groepen gecorrigeerd voor X op Y
o Wat is het lengteverschil tussen jongens en meisjes na correctie voor leeftijd?
o D.m.v.: ANCOVA voor het toetsen van verschil in gemiddelden gecorrigeerd
voor een covariaat
Toets voor interactie-effect F*X op Y
o Is het groeitempo hetzelfde voor jongens en meisjes?
o D.m.v.: ANCOVA met interactie voor het toetsen van homogene regressielijnen
One sample t-test
= Een statistische test die wordt gebruikt om te bepalen of het gemiddelde van een steekproef
significant verschilt van een bekende of verwachte populatiewaarde (bijvoorbeeld een
theoretisch gemiddelde).
Nulhypothese toetsing (NHST)
Formuleer de nulhypothese en stel significantieniveau α vast
Bereken de toetsingsgrootheid en bepaal de overschrijdingskans p, en bereken het
betrouwbaarheidsinterval
Beslissing:
o Als p > α dan H0 niet verwerpen, en als p < α dan H0 verwerpen
Ofwel: Als testwaarde binnen het passende betrouwbaarheidsinterval
valt, dan H0 niet verwerpen en als testwaarde buiten passende
betrouwbaarheidsinterval, dan H0 verwerpen
,Nulhypothese en alternatieve hypothese:
H0: populatiegemiddelde 𝜇 is gelijk aan testwaarde 𝜇0
H1: populatiegemiddelde 𝜇 is niet gelijk aan testwaarde 𝜇0
Dit is een ongerichte alternatieve hypothese (tweezijdige toetsing)
o Bij een eenzijdige toetsing: p delen door 2
Significantieniveau (p): 5% (= de maximale fout die je jezelf toestaat bij de nulhypothese
toetsing)
Output:
Standaardfout (SE): van steekproefgemiddelde
Toetsingsgrootheid (t): gebaseerd op informatie uit de steekproef, met bijbehorende
overschrijdingskans (p < .05 = H0 verwerpen)
Betrouwbaarheidsinterval (BTI): Het werkelijke verschil tussen de testwaarde (test value) en
het populatiegemiddelde ligt, op basis van deze steekproefgegevens, met een betrouwbaarheid
van 95% tussen -5.12 en -1.50.
Het populatiegemiddelde ligt, op basis van deze steekproefgegevens met n = 170, met een
betrouwbaarheid van 95% tussen 164.88 (= 170 - 5.12) en 168.50 (= 170 – 1.50) cm.
Aldus: 95%-betrouwbaarheidsinterval populatiegemiddelde: [164.88, 168.50]
, Interpretatie BTI: bij 50 steekproeftrekkingen, dan zal het niet zo zijn dat in al die steekproeven
het werkelijke verschil tussen het gemiddelde en de testwaarde gevonden wordt. In 5% zal het
werkelijke verschil niet in het interval liggen.
Betekenis 95% BTI: Voor een gerealiseerd 95% BTI geldt dat het met 95%
betrouwbaarheid het werkelijke verschil tussen de testwaarde en het
populatiegemiddelde omvat.
Beslissing met betrouwbaarheidsinterval: Als het 95%-BTI de waarde 0 bevat, moet H0 NIET
verworpen worden omdat 0 een mogelijke waarde is (wat geen verschil betekent). Vice versa,
als 0 niet in het 95%-BTI zit dan verwerp je H0 WEL, en is er dus wel verschil is in gemiddelde.
Toets voor gemiddelde in General Linear Model
Omvormen tot regressievergelijking.
Independent samples t-test
= Een statistische test die vergelijkt of het gemiddelde van twee onafhankelijke groepen
significant van elkaar verschilt
Nulhypothese:
Populatiegemiddelden zijn gelijk aan elkaar
Assumptie t-toets:
