Kruistabellen T-test ANOVA Correlaties
VERBANDEN OPSPOREN SIGNIFICANTE VERSCHILLEN OPSPOREN SIGNIFICANTE VERSCHILLEN OPSPOREN VERBANDEN OPSPOREN
KWALITATIEVE/CATEGORISCHE VARIABELEN KWALITATIEVE + KWANTITATIEVE VARIABELEN KWALITATIEVE/CATEGORISCHE VARIABELEN KWANTITATIEVE VARIABELEN
1. Kruistabel maken 1. Beschrijvende statistieken + errorbars 1. Beschrijvende statistieken 1. Visualisatie: puntenwolk
- Kolom: onafhankelijke à kolompercentages - Gemiddelde + BI - Gemiddelde + BI - X-as: onafhankelijke variabele
2. Statistische significantie: Chi2-test - Errorbars: overlap? - Standaardafwijkingen 2. Effectgrootte: Pearson / correlatiecoëfficiënt
- Vrijheidsgraden (r – 1) x (k – 1) 2. Paired of indepented (+ Levenetest)? 2. Assumpties - Schaalonafhankelijk
- Steekproefafhankelijk (groter à groter) - Paired: dezelfde respondenten - Afhankelijke variabele normaal verdeeld? - Gestandaardiseerde scores (z-scores)
- Associatiemaat nodig à effectgrootte - Indepented: verschillende respondenen - Gelijke varianties à Levene-test > 0.05 - Statistische significantie: p-waarde
3. Effectgrootte: Cramer’s V (Phi bij 2x2) 3. Assumpties 3. ANOVA: one-way of two-way - Gedeelde variantie in beide variabelen:
- Associatiemaat, gestandaardiseerd - Afhankelijke variabele normaal verdeeld? - One-way ANOVA: 1 onafh. KWAL variabele kwadraat van correlatiecoëfficiënt
- Onafhankelijk van steekproef - Gelijke varianties à Levene-test > 0.05 - Two-way ANOVA: 2 onafh. variabelen - Vrijheidsgraden: n – 2
- Tussen 0 en 1 4. T-test 4. Effectgrootte: Eta2 3. Correlatiematrix
- Betrouwbaarheidsinterval - T-waarde + p-waarde - % van totale percentage door invloed van
4. Visualisatie: associatieplot - Steekproefafhankelijk onafhankelijke variabele(n)
- Visualisatie 5. Effectgrootte: Cohen’s d 5. Post-hoc test
- Zwart: meer aantallen dan verwacht - Standaardafwijkingen - Enkel indien ANOVA effect aangeeft
- Rood: minder aantallen dan verwacht - Vuistregels - T-test op elke combinatie van groepen
Bivariate (lin.) regressie Assumpties bij lin. regressie Multivariate (lin.) regressie Regressie als Lingua franca
CAUSALITEIT OPSPOREN + EFFECTGROOTTE 1. Lineariteit VERBANDEN OPSPOREN FLEXIBELERE MODELLEN TOETSEN
2 KWANTITATIEVE VARIABELEN 2. Homoscedasticiteit MEER DAN 2 VARIABELEN
3. Geen ‘clustering’ Gecentreerde en gestandaardiseerde variabelen
1. Regressieanalyse 4. Errortermen normaal verdeeld 1. Modellen vergelijken + beste model - Gecentreerde: enkel informatief als waarde 0 op
- Effectgrootte: multiple R2 5. Geen outliers - RSS: kleinste waarde + significantie onafhankelijke variabele een betekenis heeft
- Significantie: F-waarde + p-waarde 6. Geen ontbrekende relevante onafh. variabelen 2. Assumpties controleren - Gestandaardiseerde: z-scores vergemakkelijken
- Parameters: intercept en slope + p-waarde - Extra assumptie: multicollineariteit interpretatie en vergelijkbaarheid
2. Visualisatie: plot GRAFIEKEN à VIF > 10 = probleem, > 5 = alarm - 68-95-99,7-regel
3. Scores voorspellen - Residuele vs. geschatte waarden - Vierkantswortel VIF - Invloed op parameters intercept en slope
- Formule: y = intercept + slope * X - Homoscedasticiteit: verticale spreiding constant 3. Parameters: intercept en slope + p-waarde - Altijd letten op significantie
- Steekproef: getallen in output - Clustering: rode lijn: horizontaal en recht - Slope X1: effect v. X1 ongeacht X2
- Populatie: enkel significante getallen nemen - Lineaiteit: rode lijn: horizontaal en recht 4. Effectgrootte: adjusted R2 Dummyvariabelen
- Outliers: identificeren 5. Visualisatie: scatterplot met regressielijn - Regressielijnen parallel = onafhankelijk van elkaar
- Scale-location plot 6. Scores voorspellen - Hercoderen à waarde 0 heeft betekenis!
- Relatie variantie in errortermen en geschatte - Y = intercept + slope 1 * X1 + slope 2 * X2
waarden - Steekproef: getallen uit output Interactie-effecten
- Homoscedasticiteit: rode lijn horizontaal - Populatie: enkel significante getallen nemen - Producttermen: aantal keer het effect van onafh.
- QQ-plot variabele sterker/zwakker wordt dan referentiegroep
- Residuele normaal verdeeld? Alle punten op één - Significantie nagaan!
lijn (min of meer)
, 1. Gepaste analysetechnieken
Meetniveau ’s Verbanden Analysetechnieken
Kwalitatief / categorisch Eenvoudige causale verbanden Hoe terugvinden? à Flowchart Tabel 1.4
- Nominaal: - 1/meer onafhankelijke + 1 afhankelijke 1) Type verband
- Geen totale orde - Niet-causaal verband 2) Aantal onafhankelijke in onderzoeksvraag
- Geen meeteenheid - Samenhang tussen variabelen 3) Meetniveau V: KWAN of KWAL?
- Geen absoluut nulpunt - Dubbele pijl
- Ordinaal: - Relatie tussen, samenhang, …
- Totale orde - Causaal verband = CORRELATIE
- Geen meeteenheid - Oorzaak-gevolg tussen variabelen
- Geen absoluut nulpunt - Éénrichtingspijl
- effect, impact, voorspellen, verklaren, …
Kwantitatief / numeriek - Oorzaak = onafhankelijk = X (links)
- Interval - Gevolg = afhankelijk = Y (rechts)
- Totale orde
- Meeteenheid Complexe relaties tussen onafhankelijke variabelen
- Geen absoluut nulpunt - Oneigenlijk verband = schijnverband Tabel 1.5
- Ratio à Foute conclusies!
- Totale orde - Oplossing
- Meeteenheid - Controlevariabelen
- Absoluut nulpunt - Andere variabelen die ook invloed hebben
- Ongeacht Z, controlerend voor Z, na rekening
à Likerschaal = ordinaal = kwalitatief te houden met Z, … Tabel 1.3
à Totaal- /schaalscore Likertschaal = kwantitatief - Interactievariabelen
- Effect van 2 onafh. samen op afhankelijke
- Splitspijl met richting
- Effect van X op Y … afhankelijk van Z,
hetzelfde/identiek/gelijk voor … als door …,
verschillend voor … als voor …
- Onrechtstreeks (of indirecte) verbanden
- Variabele tussen onafh. en afh. Variabele
- Tussenliggende of intermediaire variabele