REGRESSIEANALYSE
= gebruiken van verband tss 2 of meerdere variabelen om de waarde v 1 vd variabelen te voorspellen
obv de kennis vd andere variabelen
geeft beeld sterkte v verbanden
geeft beeld verklarende waarde v variabelen
laat toe met meerdere variabelen rekening te houden en effecten te ‘isoleren’
A. lineaire: rekening houden met 1 onafhankelijke variabele
Veronderstellingen:
1. meetniveau:
- Afhankelijke variabele: metrische variabele
- Onafhankelijke variabelen: metrisch / dummy (:var met mr 2 mogelijke waarden, 0 & 1)
2. Lineaire regressie: verbanden tss onafhankelijke en afhankelijke moeten lineair zijn
Meervoudige regressie: onafhankelijken mogen niet te sterk onderling correleren
(multicollineariteit)
Achtergrond:
Standaard regressie formule: Y = a + Bx
Y: afhankelijke variabele
a: constane
b: regressie coëfficiënt (rico)
X : onafhankelijke variabele
Percentage verklaarde variantie:
R²
geeft sterkte van verband weer
weergave adhv Venn-diagram (midden: gedeelde variantie tss twee variabelen)
Analyse/ Regression/ Linear
Significant?
ANOVA
< 0.050: significant
> 0.050: niet significant
Categorische variabelen als onafhankelijke variabele
mag niet: onafhankelijke variabelen altijd metrisch/dummy
=> categorische variabele omscoren tot dummy
Hoeveel dummy-variabelen: Aantal categorieën -1
adhv ‘Al dan niet…’
Transform/ Recode/ Into different variables
dummyvariabelen als onafhankelijke in regressieanalyse opnemen
‘Adjusted R²’:
geeft aan in welke mate de variantie id afhankelijke variabele (Y) kan worden verklaard door alle
onafhankelijke variabelen (X)
= gebruiken van verband tss 2 of meerdere variabelen om de waarde v 1 vd variabelen te voorspellen
obv de kennis vd andere variabelen
geeft beeld sterkte v verbanden
geeft beeld verklarende waarde v variabelen
laat toe met meerdere variabelen rekening te houden en effecten te ‘isoleren’
A. lineaire: rekening houden met 1 onafhankelijke variabele
Veronderstellingen:
1. meetniveau:
- Afhankelijke variabele: metrische variabele
- Onafhankelijke variabelen: metrisch / dummy (:var met mr 2 mogelijke waarden, 0 & 1)
2. Lineaire regressie: verbanden tss onafhankelijke en afhankelijke moeten lineair zijn
Meervoudige regressie: onafhankelijken mogen niet te sterk onderling correleren
(multicollineariteit)
Achtergrond:
Standaard regressie formule: Y = a + Bx
Y: afhankelijke variabele
a: constane
b: regressie coëfficiënt (rico)
X : onafhankelijke variabele
Percentage verklaarde variantie:
R²
geeft sterkte van verband weer
weergave adhv Venn-diagram (midden: gedeelde variantie tss twee variabelen)
Analyse/ Regression/ Linear
Significant?
ANOVA
< 0.050: significant
> 0.050: niet significant
Categorische variabelen als onafhankelijke variabele
mag niet: onafhankelijke variabelen altijd metrisch/dummy
=> categorische variabele omscoren tot dummy
Hoeveel dummy-variabelen: Aantal categorieën -1
adhv ‘Al dan niet…’
Transform/ Recode/ Into different variables
dummyvariabelen als onafhankelijke in regressieanalyse opnemen
‘Adjusted R²’:
geeft aan in welke mate de variantie id afhankelijke variabele (Y) kan worden verklaard door alle
onafhankelijke variabelen (X)
