Experimenteel onderzoek
Onderwerpen HC 1
- Gerandomiseerd experiment
- Replicatiecrisis
- Bayesiaanse statistiek
- Designoverwegingen
Filmpje 1:
-> Experimenteel heeft altijd een
CONTROLE GROEP
-> is bijvoorbeeld de Ho en Ha
Formulier altijd welke je gaat
toetsen
Zie voorbeeld pwp over mixed emotions bij studenten die klaar zijn met studie
Er zijn twee manieren om hypotheses te evalueren gepresenteerd worden:
1. De Nul Hypothese Significantie Toetsing (NHST) zal kort herhaald worden
2. De Bayesiaanse hypothese evaluatie zal gepresenteerd worden
NUL HYPOTHESE SIGNIFICANTIE TOETSING:
- De Ho zegt dat er niks gebeurd als je iemand aan
herinnert aan dat ze een mooie tijd afsluiten.
- Ha zegt dat er wel een verschil is.
- Altijd aangeven hoeveel in welke groep zaten
- In de niet-groep worden mensen niet herinnert,
in de wel groep wel.
- Dan doe je een statistische toets waar een p
waarde uitkomt
P waarde: de p-waarde is de kans op het verschil in gemiddelden zoals gevonden in de
streekproef of groter verschil, onder de aanname dat de Ho waar is.
Dus als je aanneemt dat de Ho waar is, is de kans dat er een extremere of zelfde waarde
gevonden is 0.02. Dat is heel klein
Dat betekend dat de O hypothese waarschijnlijk niet waar is en kan je hem verwerpen.
Vergelijk met a= 0.05 . als die kleiner is kunnen we de o hypothese verwerpen.
, Als de o hypothese verworpen kunnen we kijken hoe groot het verschil is tussen de twee
groepen. Dat kan met een effect size maat zoals ,
Cohen’s D = het gestandaardiseerde verschil tussen de gemiddelde. Het aantal standaard
deviaties dat de twee gemiddelden van elkaar verschillen
3.75 – 3 Mniet – Mwel
------ --- = 0.45 ---------- = Cohen’s d
1.66 pooled -sd
Dit is JASP
Hoe bepalen we of de p waarde zo klein is dat we de O hypothese moeten verwerpen of zo
groot is dat we hem niet moeten verwerpen?
- Dat doen we door de p waarde te vergelijken met de type 1 fout. Standaard is 0.05.
Dat betekend dat als de o hypothese waar is dat we toch nog accepteren dat de kans
dat we de o hypothese ten onrechte verwerpen
- Power: de power (1-kan op een type 2 fout) staat gebruikelijk op 0.80. we willen een
kans van 0.80 dat we Ho terecht verwerpen. De kans dat we de Ho terecht
verwerpen.
POWERANALYSE
Bij een poweranalyse bepaal je hoe groot moet mijn steekproef zijn om de o hypothese
te verwerpen als deze niet waar is.
wanneer is de o hypothese niet waar?
Is er een klein, medium of groot verschil?
Voorspel hoe groot de effect size zou zijn..
-small effect size
-medium effect size
-large effect size
Dat is een moeilijke vraag. Meeste
wetenschappers beginnen met een medium.
Het komt vaak voor dat de power de weinig is
omdat je vaak veel respondenten nodig hebt.
De rapportage van dit onderzoek zou zijn:
De t-test (t = -2.35, df = 108) resulteerde in een p-waarde van 0.02. aangezien deze
kleiner is dat o.05 wordt Ho verworpen. Cohen’s d is -.45 dat is ruwweg een medium
effect size waarbij de mixed emotions in de ‘’niet’ groep lager liggen dan in de ‘’wel’’
groep. EN VOLG DE EMPERISCHE CIRKEL
Onderwerpen HC 1
- Gerandomiseerd experiment
- Replicatiecrisis
- Bayesiaanse statistiek
- Designoverwegingen
Filmpje 1:
-> Experimenteel heeft altijd een
CONTROLE GROEP
-> is bijvoorbeeld de Ho en Ha
Formulier altijd welke je gaat
toetsen
Zie voorbeeld pwp over mixed emotions bij studenten die klaar zijn met studie
Er zijn twee manieren om hypotheses te evalueren gepresenteerd worden:
1. De Nul Hypothese Significantie Toetsing (NHST) zal kort herhaald worden
2. De Bayesiaanse hypothese evaluatie zal gepresenteerd worden
NUL HYPOTHESE SIGNIFICANTIE TOETSING:
- De Ho zegt dat er niks gebeurd als je iemand aan
herinnert aan dat ze een mooie tijd afsluiten.
- Ha zegt dat er wel een verschil is.
- Altijd aangeven hoeveel in welke groep zaten
- In de niet-groep worden mensen niet herinnert,
in de wel groep wel.
- Dan doe je een statistische toets waar een p
waarde uitkomt
P waarde: de p-waarde is de kans op het verschil in gemiddelden zoals gevonden in de
streekproef of groter verschil, onder de aanname dat de Ho waar is.
Dus als je aanneemt dat de Ho waar is, is de kans dat er een extremere of zelfde waarde
gevonden is 0.02. Dat is heel klein
Dat betekend dat de O hypothese waarschijnlijk niet waar is en kan je hem verwerpen.
Vergelijk met a= 0.05 . als die kleiner is kunnen we de o hypothese verwerpen.
, Als de o hypothese verworpen kunnen we kijken hoe groot het verschil is tussen de twee
groepen. Dat kan met een effect size maat zoals ,
Cohen’s D = het gestandaardiseerde verschil tussen de gemiddelde. Het aantal standaard
deviaties dat de twee gemiddelden van elkaar verschillen
3.75 – 3 Mniet – Mwel
------ --- = 0.45 ---------- = Cohen’s d
1.66 pooled -sd
Dit is JASP
Hoe bepalen we of de p waarde zo klein is dat we de O hypothese moeten verwerpen of zo
groot is dat we hem niet moeten verwerpen?
- Dat doen we door de p waarde te vergelijken met de type 1 fout. Standaard is 0.05.
Dat betekend dat als de o hypothese waar is dat we toch nog accepteren dat de kans
dat we de o hypothese ten onrechte verwerpen
- Power: de power (1-kan op een type 2 fout) staat gebruikelijk op 0.80. we willen een
kans van 0.80 dat we Ho terecht verwerpen. De kans dat we de Ho terecht
verwerpen.
POWERANALYSE
Bij een poweranalyse bepaal je hoe groot moet mijn steekproef zijn om de o hypothese
te verwerpen als deze niet waar is.
wanneer is de o hypothese niet waar?
Is er een klein, medium of groot verschil?
Voorspel hoe groot de effect size zou zijn..
-small effect size
-medium effect size
-large effect size
Dat is een moeilijke vraag. Meeste
wetenschappers beginnen met een medium.
Het komt vaak voor dat de power de weinig is
omdat je vaak veel respondenten nodig hebt.
De rapportage van dit onderzoek zou zijn:
De t-test (t = -2.35, df = 108) resulteerde in een p-waarde van 0.02. aangezien deze
kleiner is dat o.05 wordt Ho verworpen. Cohen’s d is -.45 dat is ruwweg een medium
effect size waarbij de mixed emotions in de ‘’niet’ groep lager liggen dan in de ‘’wel’’
groep. EN VOLG DE EMPERISCHE CIRKEL
