ANALYSETECHNIEKEN
OVERZICHT
Kruistabellen - Chi-kwadraat-toets Chi-kwadraatverdeling
- Fisher-exact- toets
- MCnemar Toets Grootheid: X2-waarde
Significant verschil tussen de variabelen populatieproporties
2 gemiddelden vgl’en - Onafhankelijke t-toets t-verdeling
- Mann-Whitney toets
- Afhankelijke t-toets
- Wilcoxon rangteken toets grootheid: t-waarde
- T- toets voor 1 steekproef
Significant verschil tussen de variabelen Steekproefgemid.
2 of meer gemiddelden vgl’en - One-way independent ANOVA F-verdeling
- Kruskal-Wallis toets
- Two-way independent ANOVA
- One-way repeated measures ANOVA Grootheid: F-waarde
- Friedman toets
- Two-way mixed ANOVA
- ANCOVA populatievarianties
- MANOVA
Significant verschil tussen de variabelen
Correlatie (= verbanden) - Pearson correlatie toets T- verdeling
- Partiële correlatie toets
- Spearman rangcorrelatietoets
- Kendall’s tau correlatietoets Grootheid: t- waarde
Significante samenhang tussen de variabelen
Lineaire regressieanalyse - Enkelvoudige lineaire regressieanalyse / (R2 & Bi zelf)
(invloed, effect) - Meervoudige lineaire regressieanalyse
- Hiërarchische meervoudige regressie
Significante invloed, effect van een variabele op
een andere variabele?
, H9: KRUISTABELLEN: INFERENTIËLE STATISTIEK
CHI-KWADRAAT-TOETS
Twee categorische variabelen
Assumptiecheck:
➢ Data = absolute frequenties, geen percentages
o Gebeurt automatisch door SPSS
➢ Elke variabele minimum twee mutueel exclusieve categorieën
o Elke respondent kan maar tot 1 categorie behoren
➢ Onafhankelijke groepen onderzoekseenheden
o Mannen vs. Vrouwen
➢ f(e) van elke cel > 5
o Zie SPSS-output
SPSS: Analyze ›› Descriptive Statistics ›› Crosstabs
Toetsingsgrootheid = X^2 maar omdat Chi kwadraat snel significante resultaten heeft ook kijken naar
effectgrootte met Cramers V:
PARTITIONEREN VAN KRUISTABELLEN BIJ CHI-KWADRAAT TOETS
Bij kruistabel > 2X2:
- Minstens één van de variabelen: > 2 categorieën
o Bv. 2X3 of 3X4
- Voldoen aan f(e) van elke cel > 5 = moeilijk
o Meer categorieën → kleinere groepen
o Mogelijke oplossing = Recode
o Bv. opleidingsniveau van 6 categorieën naar 3: ‘Laag’, ‘Midden’ of ‘Hoog’
- Moeilijker om resultaten te interpreteren
o Significante Chi2 geeft alleen aan dat de groepen over het geheel genomen verschillen
van elkaar, en niet welke van elkaar verschillen
o Oplossing: Partitioneren = opdelen van kruistabel in 2X2-kruistabellen
= splitsen van de categoriën
FISHER-EXACT-TOETS
= indien assumpties Chi-kwadraat toets niet zijn voldaan
- Chi2-toets bij kleine steekproeven
o Steekproevenverdeling benadert onvoldoende 𝑿𝟐 -verdeling
, o p-waarde klopt dus niet helemaal
- Fisher-Exact-toets
o Geeft een gecorrigeerde, meer nauwkeurige p-waarde
o Bij 2X2-kruistabellen
▪ Automatisch gegenereerd in SPSS
o Gecorrigeerde 2-sided p-value
= .451 (vergelijken met 𝜶 = .05)
SPPS: Staat in tabel van output Chi-kwadraat toets
MCNEMAR-TOETS
= Chi2-toets bij afhankelijke steekproeven
➢ Frequenties van variabele op twee verschillende tijdsmomenten
➢ Twee keer bij dezelfde groep gemeten
Principe McNemar:
➢ Is er een significante verandering tussen tijdsmoment 1 & 2?
= significante verschuiving van respondenten tussen de twee categorieën
➢ Bv. Inschrijving aan de universiteit: In welke mate zal een infosessie de keuze van jongeren
significant veranderen?
o 50 jongeren: Nee → Ja
10 jongeren: Ja → Nee
Via 𝑿𝟐 -waarde nagaan of verschil tussen de geobserveerde frequenties (50 - 10 = 40) significant groter is
dan het verschil tussen de verwachte frequenties (= 0)
Assumptiecheck:
1. Twee nominale variabelen met elk dezelfde twee categorieën
2. De twee groepen die vergeleken worden zijn afhankelijk van elkaar
SPSS: Analyze ›› Nonparametric Tests ›› Legacy Dialogs ›› 2 Related Samples
BESLUIT:
• Uitvoeren en interpreteren Chi²-toets
• Kruistabellen partitioneren (r*k ➔ 2*2)
• Assumpties geschonden? ➔ Fisher-exact toets (2*2 tabel)
• Chi²-toets bij afhankelijke groepen ➔ McNemar toets (2*2 tabel – nominaal)
OVERZICHT
Kruistabellen - Chi-kwadraat-toets Chi-kwadraatverdeling
- Fisher-exact- toets
- MCnemar Toets Grootheid: X2-waarde
Significant verschil tussen de variabelen populatieproporties
2 gemiddelden vgl’en - Onafhankelijke t-toets t-verdeling
- Mann-Whitney toets
- Afhankelijke t-toets
- Wilcoxon rangteken toets grootheid: t-waarde
- T- toets voor 1 steekproef
Significant verschil tussen de variabelen Steekproefgemid.
2 of meer gemiddelden vgl’en - One-way independent ANOVA F-verdeling
- Kruskal-Wallis toets
- Two-way independent ANOVA
- One-way repeated measures ANOVA Grootheid: F-waarde
- Friedman toets
- Two-way mixed ANOVA
- ANCOVA populatievarianties
- MANOVA
Significant verschil tussen de variabelen
Correlatie (= verbanden) - Pearson correlatie toets T- verdeling
- Partiële correlatie toets
- Spearman rangcorrelatietoets
- Kendall’s tau correlatietoets Grootheid: t- waarde
Significante samenhang tussen de variabelen
Lineaire regressieanalyse - Enkelvoudige lineaire regressieanalyse / (R2 & Bi zelf)
(invloed, effect) - Meervoudige lineaire regressieanalyse
- Hiërarchische meervoudige regressie
Significante invloed, effect van een variabele op
een andere variabele?
, H9: KRUISTABELLEN: INFERENTIËLE STATISTIEK
CHI-KWADRAAT-TOETS
Twee categorische variabelen
Assumptiecheck:
➢ Data = absolute frequenties, geen percentages
o Gebeurt automatisch door SPSS
➢ Elke variabele minimum twee mutueel exclusieve categorieën
o Elke respondent kan maar tot 1 categorie behoren
➢ Onafhankelijke groepen onderzoekseenheden
o Mannen vs. Vrouwen
➢ f(e) van elke cel > 5
o Zie SPSS-output
SPSS: Analyze ›› Descriptive Statistics ›› Crosstabs
Toetsingsgrootheid = X^2 maar omdat Chi kwadraat snel significante resultaten heeft ook kijken naar
effectgrootte met Cramers V:
PARTITIONEREN VAN KRUISTABELLEN BIJ CHI-KWADRAAT TOETS
Bij kruistabel > 2X2:
- Minstens één van de variabelen: > 2 categorieën
o Bv. 2X3 of 3X4
- Voldoen aan f(e) van elke cel > 5 = moeilijk
o Meer categorieën → kleinere groepen
o Mogelijke oplossing = Recode
o Bv. opleidingsniveau van 6 categorieën naar 3: ‘Laag’, ‘Midden’ of ‘Hoog’
- Moeilijker om resultaten te interpreteren
o Significante Chi2 geeft alleen aan dat de groepen over het geheel genomen verschillen
van elkaar, en niet welke van elkaar verschillen
o Oplossing: Partitioneren = opdelen van kruistabel in 2X2-kruistabellen
= splitsen van de categoriën
FISHER-EXACT-TOETS
= indien assumpties Chi-kwadraat toets niet zijn voldaan
- Chi2-toets bij kleine steekproeven
o Steekproevenverdeling benadert onvoldoende 𝑿𝟐 -verdeling
, o p-waarde klopt dus niet helemaal
- Fisher-Exact-toets
o Geeft een gecorrigeerde, meer nauwkeurige p-waarde
o Bij 2X2-kruistabellen
▪ Automatisch gegenereerd in SPSS
o Gecorrigeerde 2-sided p-value
= .451 (vergelijken met 𝜶 = .05)
SPPS: Staat in tabel van output Chi-kwadraat toets
MCNEMAR-TOETS
= Chi2-toets bij afhankelijke steekproeven
➢ Frequenties van variabele op twee verschillende tijdsmomenten
➢ Twee keer bij dezelfde groep gemeten
Principe McNemar:
➢ Is er een significante verandering tussen tijdsmoment 1 & 2?
= significante verschuiving van respondenten tussen de twee categorieën
➢ Bv. Inschrijving aan de universiteit: In welke mate zal een infosessie de keuze van jongeren
significant veranderen?
o 50 jongeren: Nee → Ja
10 jongeren: Ja → Nee
Via 𝑿𝟐 -waarde nagaan of verschil tussen de geobserveerde frequenties (50 - 10 = 40) significant groter is
dan het verschil tussen de verwachte frequenties (= 0)
Assumptiecheck:
1. Twee nominale variabelen met elk dezelfde twee categorieën
2. De twee groepen die vergeleken worden zijn afhankelijk van elkaar
SPSS: Analyze ›› Nonparametric Tests ›› Legacy Dialogs ›› 2 Related Samples
BESLUIT:
• Uitvoeren en interpreteren Chi²-toets
• Kruistabellen partitioneren (r*k ➔ 2*2)
• Assumpties geschonden? ➔ Fisher-exact toets (2*2 tabel)
• Chi²-toets bij afhankelijke groepen ➔ McNemar toets (2*2 tabel – nominaal)
