Statistische testen
PRACTICUM 2
TEST WAT NULHYPOTHESE SPSS
Ongepaarde T-test* 1 categorische en 1 continue Er is geen verschil tussen het Analyze -> compare means ->
variabele, ongepaard, parametrisch gemiddelde van beide groepen independent sample test
Gepaarde T-test 1 categorische en 1 continue Gemiddelde van verschli van 2 Analyze -> compare means -> paired
variabele, gepaard, parametrisch verdelingen is gelijk aan 0 sample T-test
Mann-withney U test 1 categorische en 1 continue Er is geen verschil in mediaan tussen Analyze -> non-parametric tests -> 2
variabele, ongepaard de verschillende groepen independent samples
Niet-parametrische tegenhanger
van ongepaarde T-test
Wilcoxon matched paired 1 categorische en 1 continue Mediaan van verschil van beide Analyze -> non-parametric tests ->
signed rank test variabele, ongepaard verdelingen is gelijk aan 0 legacy dialogs -> 2 related samples
niet parametrische tegenhanger
van gepaarde T-test
One way ANOVA** 1 categorische met meer dan 1 Geen verschil in gemiddelde van de Analyze -> compare means -> one way
niveau, 1 continue variabele groepen ANOVA
uitbreiding van ongepaarde T-test
voor meer dan 2 groepen
Kruskal wallis 1 categorische met meer dan 1 Geen verschil tussen ranks van de Analyze -> non-parametric tests -> K
niveau, 1 continue variabele groepen independent samples
uitbreiding van mann-withney U
test (niet parametrische variant van
ongepaarde T-test)
niet-parametrische tegenhanger
van one way ANOVA
Post-hoc test bij Kruskal Wallis Zien welke groepen van elkaar / Analyze -> non-parametric tests -> 2
verschillen -> manuele correctie independent samples
Bonferroni (p<0,05 x aantal testen)
Post-hoc test bij one way Zien welke groepen van elkaar / Analyze -> compare means -> one way
ANOVA*** verschillen ANOVA -> post-hoc
, Opmerkingen:
* Levene’s test: om n ate gaan of de varianties binnen de groep gelijk zijn:
P<0,05: ongelijke varianties
P>0,05: gelijke varianties
Test variabele: continue variabele, grouping variabele: categorische variabele
** One way ANOVA doet geen uitspraken over welke groepen verschillen -> post hoc analyse voor nodig
Testen via opdeling van totale variantie: within group variance en between group variance
Dependent -> continue variabele, factor list -> categorische variabele
***post-hoc bij one way ANOVA
-> vraag 1: moet je vergelijken met controle groep? Ja -> Dunnet
-> vraag 2: zijn de varianties van de groep gelijk? Ja -> bonferroni, tuckey, LSD, nee -> Games-Howell
PRACTICUM 3
Chi kwadraat test Verband tussen 2 categorische Er is geen verband tussen de Analyze -> descriptives -> crosstabs
variabelen categorische variabelen Bij statistics: chi-squar aanduiden
Als expected count <5 bij meer 20% Bij cells: expected count aanduiden
van de gevallen -> fisher exact test
Odds ratio Associatiemaat die weergeeft hoe Er is geen verband Analyze -> descriptives -> crosstabs
sterk het verband is tussen 2 Bij statistics: risk
categorische variabelen Ook gebruik maken van data ->
weight cases by
PRACTICUM 4
Correlatie Sterkte van een verband Spearman: de variabelen zijn niet Analyze: correlate -> bivariate
Spearman: niet parametrisch gecorreleerd
Pearson: parametrisch Pearson: de variabelen zijn niet lineair
gecorreleerd
Regressie Y voorspellen o.b.v. X, heeft X een X heeft geen invloed op Y Analyze: regression -> lineaer
effect op Y Plot: 2PRED, 2RESID
Simpele lineaire regressie Dependent: wat je wil voorspellen
Multiple lineaire regressie : meer Independent: voorspeller
PRACTICUM 2
TEST WAT NULHYPOTHESE SPSS
Ongepaarde T-test* 1 categorische en 1 continue Er is geen verschil tussen het Analyze -> compare means ->
variabele, ongepaard, parametrisch gemiddelde van beide groepen independent sample test
Gepaarde T-test 1 categorische en 1 continue Gemiddelde van verschli van 2 Analyze -> compare means -> paired
variabele, gepaard, parametrisch verdelingen is gelijk aan 0 sample T-test
Mann-withney U test 1 categorische en 1 continue Er is geen verschil in mediaan tussen Analyze -> non-parametric tests -> 2
variabele, ongepaard de verschillende groepen independent samples
Niet-parametrische tegenhanger
van ongepaarde T-test
Wilcoxon matched paired 1 categorische en 1 continue Mediaan van verschil van beide Analyze -> non-parametric tests ->
signed rank test variabele, ongepaard verdelingen is gelijk aan 0 legacy dialogs -> 2 related samples
niet parametrische tegenhanger
van gepaarde T-test
One way ANOVA** 1 categorische met meer dan 1 Geen verschil in gemiddelde van de Analyze -> compare means -> one way
niveau, 1 continue variabele groepen ANOVA
uitbreiding van ongepaarde T-test
voor meer dan 2 groepen
Kruskal wallis 1 categorische met meer dan 1 Geen verschil tussen ranks van de Analyze -> non-parametric tests -> K
niveau, 1 continue variabele groepen independent samples
uitbreiding van mann-withney U
test (niet parametrische variant van
ongepaarde T-test)
niet-parametrische tegenhanger
van one way ANOVA
Post-hoc test bij Kruskal Wallis Zien welke groepen van elkaar / Analyze -> non-parametric tests -> 2
verschillen -> manuele correctie independent samples
Bonferroni (p<0,05 x aantal testen)
Post-hoc test bij one way Zien welke groepen van elkaar / Analyze -> compare means -> one way
ANOVA*** verschillen ANOVA -> post-hoc
, Opmerkingen:
* Levene’s test: om n ate gaan of de varianties binnen de groep gelijk zijn:
P<0,05: ongelijke varianties
P>0,05: gelijke varianties
Test variabele: continue variabele, grouping variabele: categorische variabele
** One way ANOVA doet geen uitspraken over welke groepen verschillen -> post hoc analyse voor nodig
Testen via opdeling van totale variantie: within group variance en between group variance
Dependent -> continue variabele, factor list -> categorische variabele
***post-hoc bij one way ANOVA
-> vraag 1: moet je vergelijken met controle groep? Ja -> Dunnet
-> vraag 2: zijn de varianties van de groep gelijk? Ja -> bonferroni, tuckey, LSD, nee -> Games-Howell
PRACTICUM 3
Chi kwadraat test Verband tussen 2 categorische Er is geen verband tussen de Analyze -> descriptives -> crosstabs
variabelen categorische variabelen Bij statistics: chi-squar aanduiden
Als expected count <5 bij meer 20% Bij cells: expected count aanduiden
van de gevallen -> fisher exact test
Odds ratio Associatiemaat die weergeeft hoe Er is geen verband Analyze -> descriptives -> crosstabs
sterk het verband is tussen 2 Bij statistics: risk
categorische variabelen Ook gebruik maken van data ->
weight cases by
PRACTICUM 4
Correlatie Sterkte van een verband Spearman: de variabelen zijn niet Analyze: correlate -> bivariate
Spearman: niet parametrisch gecorreleerd
Pearson: parametrisch Pearson: de variabelen zijn niet lineair
gecorreleerd
Regressie Y voorspellen o.b.v. X, heeft X een X heeft geen invloed op Y Analyze: regression -> lineaer
effect op Y Plot: 2PRED, 2RESID
Simpele lineaire regressie Dependent: wat je wil voorspellen
Multiple lineaire regressie : meer Independent: voorspeller
