Voorbeeldexamen extra 3
P0S37A Thema’s uit de kwantitatieve methodologie
Academiejaar 2022-2023
1. Een orthopedagoge wil het effect van een plaswekker bij enuresis nocturna nagaan en voert daarvoor een
experiment uit waarbij zij 20 kinderen op zuiver toevallige wijze toewijst aan een groep die met de plaswekker
werkt en waarbij een groep van 20 andere kinderen niet met de plaswekker werkt. Als afhankelijke variabele
gebruikt zij het aantal succesdagen per maand. De resultaten zijn in het Toledo-bestand ENURESIS.csv in de
folder “Cursusdocumenten / Gegevensbestanden / Oefeningen voorbeeldexamen extra 3” te vinden. Voer een
tweezijdige parametrische t-toets uit om na te gaan of er een statistisch significant effect van de plaswekker is als
je deze klas beschouwt als een zuiver toevallige steekproef uit een grotere populatie, en hanteer hierbij het 1%
significantieniveau. Welke assumpties maak je bij het uitvoeren van deze toets? Bereken een maat van
effectgrootte die past bij deze toets. Bereken de Bayes Factor die past bij deze toets en gebruik de default
instellingen van JASP voor de prior verdeling. Formuleer in een correcte Nederlandse zin het resultaat van deze
analyse zoals je dit zou doen in een wetenschappelijk artikel dat volgens de APA-richtlijnen is opgemaakt.
Rapporteer hierbij ook de effectgrootte en de Bayes Factor. Hoe interpreteer je dit resultaat?
A) Voer een tweezijdige parametrische t-toets uit om na te gaan of er een statistisch significant effect van de
plaswekker is als je deze klas beschouwt als een zuiver toevallige steekproef uit een grotere populatie, en
hanteer hierbij het 1% significantieniveau
Zoals in de opgave gevraagd, voeren we een tweezijdige parametrische t-toets op deze gegevens uit (bijvoorbeeld
met JASP). Het resultaat is dan dat het gemiddelde aantal succesdagen per maand in de groep zonder de plaswekker
niet statistisch significant verschillend is van het gemiddelde aantal succesdagen per maand in de groep met de
plaswekker als het 1% significantieniveau wordt gehanteerd, Welch t(19) = 0.998, p = .331, g = 0.309. De Bayes
Factor BF10 is gelijk aan 0.458, wat wijst op anekdotische evidentie voor de nulhypothese.
>t-test >> classical >> Independent samples t-test
B) Welke assumpties maak je bij het uitvoeren van deze toets?
Bij het uitvoeren van deze analyse veronderstellen we dat het aantal succesdagen normaal verdeeld is en dat het
gaat over onafhankelijke observaties. [Het uitvoeren van een gewone Student t-toets zou niet verkeerd zijn, maar dan
moet je hier de veronderstelling van gelijke populatievarianties vermelden.]
C) Bereken een maat van effectgrootte die past bij deze toets. Bereken de Bayes Factor die past bij deze toets
en gebruik de default instellingen van JASP voor de prior verdeling. Formuleer in een correcte Nederlandse
zin het resultaat van deze analyse zoals je dit zou doen in een wetenschappelijk artikel dat volgens de APA-
richtlijnen is opgemaakt. Rapporteer hierbij ook de effectgrootte en de Bayes Factor.
De Bayens Factor die past bij deze toets is BF 10 = 0.458. Dit betekent dat er anekdotische evidentie is voor de
nulhypothese
>t-test >> Bayesian >> Bayesian independent samples t-test
D) Hoe interpreteer je dit resultaat?
, 1
Bij de interpretatie van dit resultaat moeten we echter voorzichtig zijn. Als we namelijk naar de beschrijvende
statistieken voor deze gegevens kijken, dan merken we dat er iets grondig mis is met deze gegevens. Het gemiddelde
aantal succesdagen per maand in de groep zonder de plaswekker is namelijk gelijk aan 5003.70. Dit is een
onmogelijke waarde omdat een maand maximaal 31 dagen telt. Als we naar het bestand zelf gaan kijken, dan zien we
dat de 40ste observatie een waarde van 99999 bevat. Hier is dus bij de invoer een fout gebeurd of heeft de
onderzoeker willen aangeven dat de 40ste observatie ontbreekt en hiervoor een code “99999” gebruikt. [De oefening
geldt dus als waarschuwing om niet louter het resultaat van een statistische toets blindelings te vertrouwen. Alvorens
tot een interpretatie over te gaan, of zelfs alvorens de toets uit te voeren, is het noodzakelijk om eerst altijd de
gegevens te exploreren met beschrijvende statistieken en/of met een grafische analyse.]
[Niet nodig voor het juiste antwoord, maar we kunnen eventueel de analyse heruitvoeren zonder rekening te houden
met de 40ste observatie. Het resultaat is dan dat het gemiddelde aantal succesdagen per maand in de groep zonder
de plaswekker (M = 3.95, SD = 4.77) statistisch significant lager is dan het gemiddelde aantal succesdagen per
maand in de groep met de plaswekker (M = 15.95, SD = 8.20) als het 1% significantieniveau wordt gehanteerd, Welch
t(30.8) = −5.62, p < .001, g = −1.752. Deze waarde van Hedges’ g wijst op een (heel) groot effect. De Bayes Factor
BF10 is gelijk aan 5338, wat wijst op extreem sterke evidentie voor de alternatieve hypothese dat er een effect van de
plaswekker aanwezig is.
Bij het uitvoeren van deze tweede analyse maken we dezelfde veronderstellingen als bij de eerste analyse. We
veronderstellen bovendien dat er slechts 19 deelnemers in de groep zonder de plaswekker zijn (tegenover 20
deelnemers in de groep met plaswekker). We veronderstellen dus dat er geen 40ste observatie is.
Met deze veronderstellingen in het achterhoofd kunnen we het resultaat van dit onderzoek dus interpreteren als
ondersteuning voor de werkzaamheid van de plaswekker. Zowel met de frequentistische als met de Bayesiaanse
analyse komen we tot deze conclusie. In dit onderzoek leidde het gebruik van de plaswekker gemiddeld tot 12
succesdagen per maand meer, in vergelijking met de controlegroep die geen plaswekker gebruikte.]
P0S37A Thema’s uit de kwantitatieve methodologie
Academiejaar 2022-2023
1. Een orthopedagoge wil het effect van een plaswekker bij enuresis nocturna nagaan en voert daarvoor een
experiment uit waarbij zij 20 kinderen op zuiver toevallige wijze toewijst aan een groep die met de plaswekker
werkt en waarbij een groep van 20 andere kinderen niet met de plaswekker werkt. Als afhankelijke variabele
gebruikt zij het aantal succesdagen per maand. De resultaten zijn in het Toledo-bestand ENURESIS.csv in de
folder “Cursusdocumenten / Gegevensbestanden / Oefeningen voorbeeldexamen extra 3” te vinden. Voer een
tweezijdige parametrische t-toets uit om na te gaan of er een statistisch significant effect van de plaswekker is als
je deze klas beschouwt als een zuiver toevallige steekproef uit een grotere populatie, en hanteer hierbij het 1%
significantieniveau. Welke assumpties maak je bij het uitvoeren van deze toets? Bereken een maat van
effectgrootte die past bij deze toets. Bereken de Bayes Factor die past bij deze toets en gebruik de default
instellingen van JASP voor de prior verdeling. Formuleer in een correcte Nederlandse zin het resultaat van deze
analyse zoals je dit zou doen in een wetenschappelijk artikel dat volgens de APA-richtlijnen is opgemaakt.
Rapporteer hierbij ook de effectgrootte en de Bayes Factor. Hoe interpreteer je dit resultaat?
A) Voer een tweezijdige parametrische t-toets uit om na te gaan of er een statistisch significant effect van de
plaswekker is als je deze klas beschouwt als een zuiver toevallige steekproef uit een grotere populatie, en
hanteer hierbij het 1% significantieniveau
Zoals in de opgave gevraagd, voeren we een tweezijdige parametrische t-toets op deze gegevens uit (bijvoorbeeld
met JASP). Het resultaat is dan dat het gemiddelde aantal succesdagen per maand in de groep zonder de plaswekker
niet statistisch significant verschillend is van het gemiddelde aantal succesdagen per maand in de groep met de
plaswekker als het 1% significantieniveau wordt gehanteerd, Welch t(19) = 0.998, p = .331, g = 0.309. De Bayes
Factor BF10 is gelijk aan 0.458, wat wijst op anekdotische evidentie voor de nulhypothese.
>t-test >> classical >> Independent samples t-test
B) Welke assumpties maak je bij het uitvoeren van deze toets?
Bij het uitvoeren van deze analyse veronderstellen we dat het aantal succesdagen normaal verdeeld is en dat het
gaat over onafhankelijke observaties. [Het uitvoeren van een gewone Student t-toets zou niet verkeerd zijn, maar dan
moet je hier de veronderstelling van gelijke populatievarianties vermelden.]
C) Bereken een maat van effectgrootte die past bij deze toets. Bereken de Bayes Factor die past bij deze toets
en gebruik de default instellingen van JASP voor de prior verdeling. Formuleer in een correcte Nederlandse
zin het resultaat van deze analyse zoals je dit zou doen in een wetenschappelijk artikel dat volgens de APA-
richtlijnen is opgemaakt. Rapporteer hierbij ook de effectgrootte en de Bayes Factor.
De Bayens Factor die past bij deze toets is BF 10 = 0.458. Dit betekent dat er anekdotische evidentie is voor de
nulhypothese
>t-test >> Bayesian >> Bayesian independent samples t-test
D) Hoe interpreteer je dit resultaat?
, 1
Bij de interpretatie van dit resultaat moeten we echter voorzichtig zijn. Als we namelijk naar de beschrijvende
statistieken voor deze gegevens kijken, dan merken we dat er iets grondig mis is met deze gegevens. Het gemiddelde
aantal succesdagen per maand in de groep zonder de plaswekker is namelijk gelijk aan 5003.70. Dit is een
onmogelijke waarde omdat een maand maximaal 31 dagen telt. Als we naar het bestand zelf gaan kijken, dan zien we
dat de 40ste observatie een waarde van 99999 bevat. Hier is dus bij de invoer een fout gebeurd of heeft de
onderzoeker willen aangeven dat de 40ste observatie ontbreekt en hiervoor een code “99999” gebruikt. [De oefening
geldt dus als waarschuwing om niet louter het resultaat van een statistische toets blindelings te vertrouwen. Alvorens
tot een interpretatie over te gaan, of zelfs alvorens de toets uit te voeren, is het noodzakelijk om eerst altijd de
gegevens te exploreren met beschrijvende statistieken en/of met een grafische analyse.]
[Niet nodig voor het juiste antwoord, maar we kunnen eventueel de analyse heruitvoeren zonder rekening te houden
met de 40ste observatie. Het resultaat is dan dat het gemiddelde aantal succesdagen per maand in de groep zonder
de plaswekker (M = 3.95, SD = 4.77) statistisch significant lager is dan het gemiddelde aantal succesdagen per
maand in de groep met de plaswekker (M = 15.95, SD = 8.20) als het 1% significantieniveau wordt gehanteerd, Welch
t(30.8) = −5.62, p < .001, g = −1.752. Deze waarde van Hedges’ g wijst op een (heel) groot effect. De Bayes Factor
BF10 is gelijk aan 5338, wat wijst op extreem sterke evidentie voor de alternatieve hypothese dat er een effect van de
plaswekker aanwezig is.
Bij het uitvoeren van deze tweede analyse maken we dezelfde veronderstellingen als bij de eerste analyse. We
veronderstellen bovendien dat er slechts 19 deelnemers in de groep zonder de plaswekker zijn (tegenover 20
deelnemers in de groep met plaswekker). We veronderstellen dus dat er geen 40ste observatie is.
Met deze veronderstellingen in het achterhoofd kunnen we het resultaat van dit onderzoek dus interpreteren als
ondersteuning voor de werkzaamheid van de plaswekker. Zowel met de frequentistische als met de Bayesiaanse
analyse komen we tot deze conclusie. In dit onderzoek leidde het gebruik van de plaswekker gemiddeld tot 12
succesdagen per maand meer, in vergelijking met de controlegroep die geen plaswekker gebruikte.]
