LECTURE 8 STATISTIEK: MIXED EN MULTIFACTORIAL DESIGNS
MIXED DESIGN
• Een design met minimaal één within-subject factor en minimaal één between-subjects factor
• Je gaat groepen van deelnemers met elkaar vergelijken in termen van gemiddelde response-
patterns over verschillende metingen.
• Theoretisch is het niets nieuws, het. Combineert aspecten van factorial ANOVA met aspecten
repeated measures ANOVA.
• Praktisch gezien betekent het dat je de uitkomsten systematisch moet rapporteren.
VOORBEELD: SPEED DATING
Is the personality (charisma) or the looks more important?
• WS factor 1: LOOKS: attractive, average, ugly
• WS factor 2: CHARISMA: high charisma, some charisma, no charisma
• BS factor GENDER: male, female
• DV: rating of the date
o 100 à the prospective date was perfect
o 0 à I’d rather date my own father/mother
Dit design noem je three factorial mixed ANOVA.
SEVEN GENERAL EFFECTS
Main effects:
Three-way interactie
• Looks
• Looks X Charisma X gender
• Charisma
à Als interactie afhangt van een andere factor
• Gender
Two-way interactions
• Looks X Charisma
• Looks X Gender
• Charisma X Gender
STRUCTURING TABLUAR DATA
Het is belangrijk dat de data goed gebalanceerd zijn. Within-subject zijn anders georganiseerd dan data
van between factors. SPSS vereist een bepaalde structuur van de data:
• Variabelen/repeated measures moeten in verschillende kolommen zitten
• Cases/subjects moeten in verschillende rijen zitten
• Tabular data that are well structured and in good shape for data analysis are called tidy data.
1
, Main effect Charisma
• Mhigh = 82.1
• Msome = 69.3
• Mnone = 54.3
Main effect Looks
• Matt = 82.1
• Mav = 67.78
• Mug = 55.82
Main effect Gender (between)
• Mfemale = 68.53
• Mmale = 68.53
Interactie Gender X charisma Interactie Gender X charisma
• M(female, high) = 88.23 • M(male, high) = 75.97
• M(female, some) = 69.07 • M(male, some) = 69.53
• M(female, none) = 48.3 • M(male, none) = 60.3
ASSUMPTIES MIXED ANOVA
Between-subject ANOVA Repeated Measures ANOVA
1. Normality assumptie in elke groep 1. Normality assumption for each RM
2. Homoscedasticity 2. Sphericity (‘circularity’)
Homoscedasticity for BS-factor (s)
• ANOVA: gelijke varianties voor all repeated measures together
• Follow-up test: gelijke variantie voor elke repeated measure apart!
In dit voorbeeld is homoscedasiticity assumptie niet
geschonden, aangezien er geen sig. Is.
Sphericity for WS-factor (s)
We observeren geen schending van
sphericity (GG-epsilon >.75) en
Mauchly’s test is niet significant,
daarom kiezen we unadjusted
univariate test.
2
MIXED DESIGN
• Een design met minimaal één within-subject factor en minimaal één between-subjects factor
• Je gaat groepen van deelnemers met elkaar vergelijken in termen van gemiddelde response-
patterns over verschillende metingen.
• Theoretisch is het niets nieuws, het. Combineert aspecten van factorial ANOVA met aspecten
repeated measures ANOVA.
• Praktisch gezien betekent het dat je de uitkomsten systematisch moet rapporteren.
VOORBEELD: SPEED DATING
Is the personality (charisma) or the looks more important?
• WS factor 1: LOOKS: attractive, average, ugly
• WS factor 2: CHARISMA: high charisma, some charisma, no charisma
• BS factor GENDER: male, female
• DV: rating of the date
o 100 à the prospective date was perfect
o 0 à I’d rather date my own father/mother
Dit design noem je three factorial mixed ANOVA.
SEVEN GENERAL EFFECTS
Main effects:
Three-way interactie
• Looks
• Looks X Charisma X gender
• Charisma
à Als interactie afhangt van een andere factor
• Gender
Two-way interactions
• Looks X Charisma
• Looks X Gender
• Charisma X Gender
STRUCTURING TABLUAR DATA
Het is belangrijk dat de data goed gebalanceerd zijn. Within-subject zijn anders georganiseerd dan data
van between factors. SPSS vereist een bepaalde structuur van de data:
• Variabelen/repeated measures moeten in verschillende kolommen zitten
• Cases/subjects moeten in verschillende rijen zitten
• Tabular data that are well structured and in good shape for data analysis are called tidy data.
1
, Main effect Charisma
• Mhigh = 82.1
• Msome = 69.3
• Mnone = 54.3
Main effect Looks
• Matt = 82.1
• Mav = 67.78
• Mug = 55.82
Main effect Gender (between)
• Mfemale = 68.53
• Mmale = 68.53
Interactie Gender X charisma Interactie Gender X charisma
• M(female, high) = 88.23 • M(male, high) = 75.97
• M(female, some) = 69.07 • M(male, some) = 69.53
• M(female, none) = 48.3 • M(male, none) = 60.3
ASSUMPTIES MIXED ANOVA
Between-subject ANOVA Repeated Measures ANOVA
1. Normality assumptie in elke groep 1. Normality assumption for each RM
2. Homoscedasticity 2. Sphericity (‘circularity’)
Homoscedasticity for BS-factor (s)
• ANOVA: gelijke varianties voor all repeated measures together
• Follow-up test: gelijke variantie voor elke repeated measure apart!
In dit voorbeeld is homoscedasiticity assumptie niet
geschonden, aangezien er geen sig. Is.
Sphericity for WS-factor (s)
We observeren geen schending van
sphericity (GG-epsilon >.75) en
Mauchly’s test is niet significant,
daarom kiezen we unadjusted
univariate test.
2
