Powerpoint practicum 2:
• Verband tussen continue en categorische variabele met 2 niveau’s
(Paired) Student t-test
Wilcoxon test / Mann-Withney U-test
• Verband tussen continue en categorische variabele met >2 niveau’s
One-way ANOVA / Kruskal-Wallis test
Post hoc analyse
• Associatie tussen categorische variabelen:
Chi-square test
Fischer’s exact test
Type 1 foutH0 verwerpen maar had niet verworpen mogen worden
Power:
Hoe groter het verschil tussen groepen, hoe grotere de kans dat het significant is
Parametrische test heeft meer power (meer significant) dan niet-parametrisch
Hoe groter de steekproef, hoe groter de power
Ongepaarde student t-test:
• Deze test gaat na of er een significant verschil is tussen de gemiddelden van 2 groepen.
• 2 variabelen: 1 categorische variabele van 2 niveaus (bv. Geslacht) en 1 continue variabele
(lengte)
• Data is ongepaard en het is parametrische test (data normaal verdeeld)
• Nulhypthese: er is geen verschil tussen de gemiddelden van de beide groepen. Dus P>0.05
• 2 varianten : gelijke en ongelijke variantie
• Levene’s test for equality of variances (=doel om na te gaan of de varianties van de groepen
gelijk is)
o H0 voor die test: geen verschil tussen de varianties
P<0.05 : ONgelijke variantie
P>0.05 : Gelijke variantie
o De outcome van Levene’s test bepaalt welke van de 2 p-waarde voor de t-test je
moet bekijken
, • SPSS:
o Analyze / CompareMeans / Independent Sample t-test
o Test variable:continue variabele
o Grouping variable= categorische variabele. Daarna define groeps invullen
Dan krijg je tabel. Equal variances assumed en equal variances not assumed. Bij sig (2-tailed) vind je
p-waarde voor gelijke en ongelijke varianties. Aan de hand van levene’s test (links), beslis je welke je
moet pakken. Die heeft zelf een sig/p-waarde. P>0.05 dan equal variances en dan moet je dus ook
naar de bovenste sig(2-tailed) kijken.
• Toy data set: indepTtest.sav
Gepaarde student T-test:
• Nulhypothese: Het gemiddelde van het verschil van twee verdelingen is gelijk aan 0
• Voorbeeld: Is er een verschil tussen het BMI voor, en het BMI na het volgen van een
dieet?
• Variabele wordt opgedeeld in 2 groepen waarbij de metingen 1 aan 1 gelinkt kunnen worden
• De data is gepaard
• Parametrische test: Het verschil van beide distributies is bij benadering normaal verdeeld.
Niet groepen apart bestuderen om te kijken of het normaal verdeeld is.
• SPSS: Analyze / CompareMeans / Paired Samples t-test
• Sig(2-tailed): p-waarde. P kleiner dan 0,05 dan is er een
significant verschil tussen de 2 groepen. Als men het verschil
tussen tijdstip 1 en 2 pakt. Het gemiddelde daarvan zal
significant verschillend zijn van 0
, • Toy data set: pairedT.sav
Mann-Whitney U-test:
• Niet parametrische tegenhanger van de ongepaarde T-test
• H0: er is geen verschil in mediaan tussen twee verdelingen
Voorbeeld: Is er een verschil in leeftijd tussen Japanners en somaliërs
• 2 variabelen:
1 categorische variabele van 2 niveaus, ongepaard (nationaliteit)
1 continue variabele (leeftijd)
• SPSS: Analyze / Nonparametric tests / legacy dialogs/ 2 Independent samples
Test variable list= continue variabele
Grouping variable= categorische variabele. Groep definieren
Kijken naar asym.sig(2-tailed) p-waarde. Kleiner dan 0.05, 0-hypothese verwerpen. De
mediaan van de ene groep, zal verschillen van de andere groep
• Toy data set: indepTtest.sav
Wilcoxon matched pairs signed rank test:
• Niet parametrische tegenhanger van de gepaarde T-test
• H0: De mediaan van het verschil van beide verdelingen is gelijk aan 0
• Voorbeeld: Is er en verschil tussen proefexamen en eindexamen
• Variabele (examenscore) wordt opgedeeld in 2 groepen (proefexamen en eindexamen)
waarbij de metingen 1 aan 1 gelinkt kunnen worden. (van 1 student)