WEEK 1: FROM RESEARCH
PROBLEM TO ANALYSIS
VOORKENNIS
Wat is de T-test?
Een T-test is een statistische toets, waarmee je nagaat of er een
significant verschil bestaat tussen het gem. van 1 groep of tussen de
gem. van 2 groepen.
Typen T-test
One-sample T-test: vergelijkt het gem. van 1 steekproef met een
bekend/verwacht getal.
Independent sample T-test: vergelijkt de gem. van 2
onafhankelijke groepen.
Paired samples T-test: vergelijkt de gem. van 2 met elkaar
verbonden metingen.
Wat zijn de assumpties (voorwaarden) voor de T-test?
Algemene assumpties voor de t-test
o Continue afhankelijke variabele: de uitkomstvariabele
moet op interval- of rationiveau gemeten zijn.
o Normaalverdeling: de scores in de populatie (of de
verschillen ij een paired t-test) zijn normaal verdeeld.
Bij grote steekproeven (>30) is dit minder streng door
de centrale limietstelling.
o Onafhankelijkheid van observaties: de metingen binnen
een groep mogen elkaar niet beïnvloeden, dus geen herhaalde
metingen, behalve bij een paired t-test.
, Specifiek per type t-test
o One-sample t-test
De steekproef is aselect getrokken.
Scores zijn normaal verdeeld.
o Independent samples t-test
De 2 groepen zijn onafhankelijk van elkaar.
Gelijke varianties in beide groepen (homogeniteit van
varianties getest met Levene’s test.
o Paired samples t-test
De verschillen tussen de 2 metingen zijn normaal
verdeeld.
De koppeling tussen metingen is correct.
De hypotheses van de T-test
One-sample t-test: Je vergelijkt het gem. van 1 groep met een
bekend/getest waarde (μ₀).
o H0 (nulhypothese) = het groepsgemiddelde is gelijk aan μ₀
H0:μ=μ0
o Ha (alternatieve hypothese) = het groepsgemiddelde is
verschillend van μ0
H1:μ=μ0 (tweezijdig) of H1:μ>μ0 / H1:μ<μ0H₁: \mu < \
mu₀H1:μ<μ0 (eenzijdig).
Independent sample t-test: Je vergelijkt de gem. van 2
onafhankelijke groepen.
o H0 = er is geen verschil tussen de groepsgemiddelden.
H0:μ1=μ2
o Ha = er is wel een verschil tussen de gem.
H1:μ1=μ2 (tweezijdig) of (eenzijdig) H1:μ1>μ2 /
H1:μ1<μ2H₁ (eenzijdig).
Paired samples t-test: Je vergelijkt 2 metingen van dezelfde groep.
o H0 = het gem. verschil is nul.
H0:μd=0
o Ha = het gem. verschil is niet nul.
H1:μd=0 (tweezijdig)
H1:μd>0 / H1:μd<0 (eenzijdig)
Richting van je hypothese
, Tweezijdig (two-tailed)
o Je onderzoekt of er überhaupt een verschil is, maar je zegt niet
vooraf in welke richting.
o De toets kijkt naar beide kanten van de verdeling is de gem.
hoger of lager dan verwacht?
o Vb: “Er is een verschil in toetsscores tussen jongens en
meisjes.”
Eenzijdig (one-tailed)
o Je onderzoekt een verschil in 1 specifieke richting.
o Je voorspelt vooraf dat het gem. hoger of lager zal zijn.
o Vb: “Jongens scoren hoger dan meisjes op de wiskundetoets.”
Je kijkt alleen naar de kant “jongens > meisjes” en
negeert de andere kant.
Belangrijk om te weten
o Een 2-zijdige test is veiliger, want je test beide mogelijkheden.
o Een 1-zijdige test heeft meer statistische power in de gekozen
richting, maar mag alleen als je sterk theoretische/empirische
kunt onderbouwen dat het effect maar 1 kant op kan gaan.
Waarom gebruik je een t-test?
Vergelijken van gem.
Effecten van een interventie meten.
Kleine steekproeven analyseren.
o N< 30
Hypotheses toetsen
Berekenen van een T-test
Algemene structuur:
One sample t-test
, Independent samples t-test
Paired samples t-test
Interpretatie
o Je berekent t.
o Je bepaalt de vrijheidsgraden (df), meestal n-1 of n1+ n2 – 2
o Je vergelijkt t met de kritieke waarde uit de t-verdeling.
o Of je gebruikt de p-waarde: als p < 0.05, verwerp je H0.
Wat is regressie analyse?
Regressie analyse onderzoekt je hoe 1 of meerdere
onafhankelijke variabelen (predictoren) samenhangen met een
afhankelijke variabele (uitkomst).
Belangrijkste ideeën:
o Je kijkt naar de relatie tussen variabelen;
o De afhankelijke variabele (Y) is wat je wilt
verklaren/voorspellen.
o De onafhankelijke variabele(n) (X) zijn de voorspellers.
PROBLEM TO ANALYSIS
VOORKENNIS
Wat is de T-test?
Een T-test is een statistische toets, waarmee je nagaat of er een
significant verschil bestaat tussen het gem. van 1 groep of tussen de
gem. van 2 groepen.
Typen T-test
One-sample T-test: vergelijkt het gem. van 1 steekproef met een
bekend/verwacht getal.
Independent sample T-test: vergelijkt de gem. van 2
onafhankelijke groepen.
Paired samples T-test: vergelijkt de gem. van 2 met elkaar
verbonden metingen.
Wat zijn de assumpties (voorwaarden) voor de T-test?
Algemene assumpties voor de t-test
o Continue afhankelijke variabele: de uitkomstvariabele
moet op interval- of rationiveau gemeten zijn.
o Normaalverdeling: de scores in de populatie (of de
verschillen ij een paired t-test) zijn normaal verdeeld.
Bij grote steekproeven (>30) is dit minder streng door
de centrale limietstelling.
o Onafhankelijkheid van observaties: de metingen binnen
een groep mogen elkaar niet beïnvloeden, dus geen herhaalde
metingen, behalve bij een paired t-test.
, Specifiek per type t-test
o One-sample t-test
De steekproef is aselect getrokken.
Scores zijn normaal verdeeld.
o Independent samples t-test
De 2 groepen zijn onafhankelijk van elkaar.
Gelijke varianties in beide groepen (homogeniteit van
varianties getest met Levene’s test.
o Paired samples t-test
De verschillen tussen de 2 metingen zijn normaal
verdeeld.
De koppeling tussen metingen is correct.
De hypotheses van de T-test
One-sample t-test: Je vergelijkt het gem. van 1 groep met een
bekend/getest waarde (μ₀).
o H0 (nulhypothese) = het groepsgemiddelde is gelijk aan μ₀
H0:μ=μ0
o Ha (alternatieve hypothese) = het groepsgemiddelde is
verschillend van μ0
H1:μ=μ0 (tweezijdig) of H1:μ>μ0 / H1:μ<μ0H₁: \mu < \
mu₀H1:μ<μ0 (eenzijdig).
Independent sample t-test: Je vergelijkt de gem. van 2
onafhankelijke groepen.
o H0 = er is geen verschil tussen de groepsgemiddelden.
H0:μ1=μ2
o Ha = er is wel een verschil tussen de gem.
H1:μ1=μ2 (tweezijdig) of (eenzijdig) H1:μ1>μ2 /
H1:μ1<μ2H₁ (eenzijdig).
Paired samples t-test: Je vergelijkt 2 metingen van dezelfde groep.
o H0 = het gem. verschil is nul.
H0:μd=0
o Ha = het gem. verschil is niet nul.
H1:μd=0 (tweezijdig)
H1:μd>0 / H1:μd<0 (eenzijdig)
Richting van je hypothese
, Tweezijdig (two-tailed)
o Je onderzoekt of er überhaupt een verschil is, maar je zegt niet
vooraf in welke richting.
o De toets kijkt naar beide kanten van de verdeling is de gem.
hoger of lager dan verwacht?
o Vb: “Er is een verschil in toetsscores tussen jongens en
meisjes.”
Eenzijdig (one-tailed)
o Je onderzoekt een verschil in 1 specifieke richting.
o Je voorspelt vooraf dat het gem. hoger of lager zal zijn.
o Vb: “Jongens scoren hoger dan meisjes op de wiskundetoets.”
Je kijkt alleen naar de kant “jongens > meisjes” en
negeert de andere kant.
Belangrijk om te weten
o Een 2-zijdige test is veiliger, want je test beide mogelijkheden.
o Een 1-zijdige test heeft meer statistische power in de gekozen
richting, maar mag alleen als je sterk theoretische/empirische
kunt onderbouwen dat het effect maar 1 kant op kan gaan.
Waarom gebruik je een t-test?
Vergelijken van gem.
Effecten van een interventie meten.
Kleine steekproeven analyseren.
o N< 30
Hypotheses toetsen
Berekenen van een T-test
Algemene structuur:
One sample t-test
, Independent samples t-test
Paired samples t-test
Interpretatie
o Je berekent t.
o Je bepaalt de vrijheidsgraden (df), meestal n-1 of n1+ n2 – 2
o Je vergelijkt t met de kritieke waarde uit de t-verdeling.
o Of je gebruikt de p-waarde: als p < 0.05, verwerp je H0.
Wat is regressie analyse?
Regressie analyse onderzoekt je hoe 1 of meerdere
onafhankelijke variabelen (predictoren) samenhangen met een
afhankelijke variabele (uitkomst).
Belangrijkste ideeën:
o Je kijkt naar de relatie tussen variabelen;
o De afhankelijke variabele (Y) is wat je wilt
verklaren/voorspellen.
o De onafhankelijke variabele(n) (X) zijn de voorspellers.
