Statistiek samenvatting
1-Factor ANOVA
Elementair rapport
Design
• Afhankelijke variabele: verdachte indruk (kwantitatief)
• Between-subject factor: kijkgedrag (zwart/wit)
Mate van controle (experimentel/passief)
Spreidingsdiagram
Hypothesen
• ANOVA toetsen we altijd tweezijdig
• H0: u (zwart kijkgedrag) = u (wit kijkgedrag)
• Met meer dan 2 groepen u (NL) = u (D) = u (S) = u (C)
• Ha: minstens twee gemiddelden wijken af
Geaggregeerde data (gemiddelde, variantie en N)
Gemiddelde Variantie N
Zwart 3.97 1.21 81
Blank 3.53 1.21 114
Anova-tabel
Bron DF SS MS F P R^2
Between 1 9.17 9.17 7.57 < 0.01 0.038
Within 193 233.53 1.21
Total 194 242.70 1.25
Beslissing
Causale interpretatie
Berekenen DF
DF between = aantal groepen – 1
DF within = N – aantal groepen (meestal dus twee; zwart en wit)
DF total: aantal personen - 1
Berekenen SS
SS (between) = gewogen variantie van groepsgemiddelden * (N-1)
3.97;81 M+ 3.53;114 en daarvan variantie * N-1
SS (within) = som steekproefvarianties * (n-1)
eerst per groep variantie X (n-1) en dan heb je bijv. in dit geval 2 getallen en dan tel
je ze bij elkaar op. Dus 1.21 * 80 + 1.21 * 113
SS (total) = SS between en SS within optellen
Overige formules
MS= SS / DF
F = MS between / MS within
Effect grootte: R^2 = SS (between / SS totaal)
Bron DF SS MS F P R^2
Between 1 9.17 SS/ df MS (between) Tabel SS (between )/ SS
/MS (Within) (total)
Within 193 233.53 SS/df
Total 194 242.70
, Beslissing
Als de p-waarde klein is (p<.05), verwerp je H0, anders behoud je H0. Verwoorden:
Benoem de betrokken variabelen met naam en toenaam
Maak duidelijk dat dit een uitspraak over de populatie is
Maak duidelijk dat het slechts gemiddelden betreft
Als H0 wordt verworpen, benoem je ook of het effect (R) sterk (>.20) of zwak (<.10)
of matig (>.10) is. Matig suggereert dat N te klein is voor een betrouwbare conclusie.
Causale interpretatie
Experimenteel: primaire verklaring
OV heeft invloed op AV: pesten heeft hogere isolatie tot gevolg
o X heeft invloed op Y (bij verwerpen H0)
o X heeft geen invloed op Y (bij behouden van H0)
Passief observerend: naast primaire, ook een alternatieve verklaring
Richting van de causaliteit omdraaien: hogere isolatie heeft meer pesten tot
gevolg. Storende variabele: samenhangen met X en invloed hebben op Y
Visualiseren
SS between: teken in elke diagram de groepsgemiddelden. Hoe groter de
hoogteverschillen tussen de gemiddelden, hoe groter de SS Between.
SS within: teken een box van hoe groot de spreiding is (onder en boven
groepsgemiddelde); hoe meer de scores uit een groep van elkaar verschillen,
hoe groter het hoogteverschil in de box, hoe groter SSWithin
Alle SS-en nemen evenredig toe met N. Dus als N verdubbelt, scores gelijk,
worden álle SS-en twee keer zo groot.
Maak voor de MS, F, p en R gebruik van de formules. Als de gemiddelden
ongelijk zijn, leidt een grotere N tot een grotere F en een kleinere p, R gelijk.
1-Factor ANOVA
Elementair rapport
Design
• Afhankelijke variabele: verdachte indruk (kwantitatief)
• Between-subject factor: kijkgedrag (zwart/wit)
Mate van controle (experimentel/passief)
Spreidingsdiagram
Hypothesen
• ANOVA toetsen we altijd tweezijdig
• H0: u (zwart kijkgedrag) = u (wit kijkgedrag)
• Met meer dan 2 groepen u (NL) = u (D) = u (S) = u (C)
• Ha: minstens twee gemiddelden wijken af
Geaggregeerde data (gemiddelde, variantie en N)
Gemiddelde Variantie N
Zwart 3.97 1.21 81
Blank 3.53 1.21 114
Anova-tabel
Bron DF SS MS F P R^2
Between 1 9.17 9.17 7.57 < 0.01 0.038
Within 193 233.53 1.21
Total 194 242.70 1.25
Beslissing
Causale interpretatie
Berekenen DF
DF between = aantal groepen – 1
DF within = N – aantal groepen (meestal dus twee; zwart en wit)
DF total: aantal personen - 1
Berekenen SS
SS (between) = gewogen variantie van groepsgemiddelden * (N-1)
3.97;81 M+ 3.53;114 en daarvan variantie * N-1
SS (within) = som steekproefvarianties * (n-1)
eerst per groep variantie X (n-1) en dan heb je bijv. in dit geval 2 getallen en dan tel
je ze bij elkaar op. Dus 1.21 * 80 + 1.21 * 113
SS (total) = SS between en SS within optellen
Overige formules
MS= SS / DF
F = MS between / MS within
Effect grootte: R^2 = SS (between / SS totaal)
Bron DF SS MS F P R^2
Between 1 9.17 SS/ df MS (between) Tabel SS (between )/ SS
/MS (Within) (total)
Within 193 233.53 SS/df
Total 194 242.70
, Beslissing
Als de p-waarde klein is (p<.05), verwerp je H0, anders behoud je H0. Verwoorden:
Benoem de betrokken variabelen met naam en toenaam
Maak duidelijk dat dit een uitspraak over de populatie is
Maak duidelijk dat het slechts gemiddelden betreft
Als H0 wordt verworpen, benoem je ook of het effect (R) sterk (>.20) of zwak (<.10)
of matig (>.10) is. Matig suggereert dat N te klein is voor een betrouwbare conclusie.
Causale interpretatie
Experimenteel: primaire verklaring
OV heeft invloed op AV: pesten heeft hogere isolatie tot gevolg
o X heeft invloed op Y (bij verwerpen H0)
o X heeft geen invloed op Y (bij behouden van H0)
Passief observerend: naast primaire, ook een alternatieve verklaring
Richting van de causaliteit omdraaien: hogere isolatie heeft meer pesten tot
gevolg. Storende variabele: samenhangen met X en invloed hebben op Y
Visualiseren
SS between: teken in elke diagram de groepsgemiddelden. Hoe groter de
hoogteverschillen tussen de gemiddelden, hoe groter de SS Between.
SS within: teken een box van hoe groot de spreiding is (onder en boven
groepsgemiddelde); hoe meer de scores uit een groep van elkaar verschillen,
hoe groter het hoogteverschil in de box, hoe groter SSWithin
Alle SS-en nemen evenredig toe met N. Dus als N verdubbelt, scores gelijk,
worden álle SS-en twee keer zo groot.
Maak voor de MS, F, p en R gebruik van de formules. Als de gemiddelden
ongelijk zijn, leidt een grotere N tot een grotere F en een kleinere p, R gelijk.
