Dataverzameling en analyse
Samenvatting van colleges & kennisclips
Door Sophie Gersjes
1
,Inhoudsopgave
Inhoudsopgave 2
College 1 7/9/21 inleiding 4
Onafhankelijke variabele 4
Meetniveau 4
Random 4
Gemiddelde en standaardafwijking 5
Normaal verdeling 5
Nulhypothese en alternatieve hypothese 5
Populatie - steekproef 5
Significantieniveau 6
Eenzijdig/tweezijdig toetsen 6
College 2: variantie analyse/ANOVA/testen meer dan twee gemiddelde 6
Experiment 6
One way anova f test 6
Hypothesen 7
Totale variantie 7
Assumpties 8
One way anova f test 9
Post Hoc toetsen 9
College 3: Factoriële ontwerpen 9
Tweeweg anova 10
Interactie 10
Verdeling totale variatie 11
Tabel 11
Voorbeeld 11
Rapportage tweeweg ANOVA 13
Multivariaat 14
College 4: Binnen-pp, repeated measures 14
Repeated measures 14
Tussenproefpersoon 15
Binnenproefpersoon 15
Voordelen 15
Nadelen 15
Grondidee repeated measures 16
Repeated measures verdeelt totale variatie 16
2
, Assumpties repeated measures 16
College 5: drie voorbeelden output binnen-pp output 17
Voorbeelden 17
Voorbeeld 1 17
Voorbeeld 2 20
Wat moet je doen als de interactie wel significant is? 22
Voorbeeld 3 22
College 6: regressie basis 24
Van anova naar regressie 24
Modelspecificatie 24
Modellen 25
Lineair regressiemodel 25
Lineair regressiemodel voor een steekproef 25
Kleinste kwadratenmethode 26
Ongestandaardiseerde B-Coëfficiënten 26
Output B-coefficienten 26
Interpretatie B-coëfficiënten 27
College 7: Modeltoetsing 27
Modeltoetsing regressie 27
SSt= Ssm + Ssr 27
Determinatiecoëfficiënt R2 28
ANOVA en regressie 28
Output R2 28
Hoe sterk is de predictor? 28
Hellingscoëfficiënt 29
Lineaire multiple regressie 29
Output modeltoetsing 30
Interpretatie b & beta coëfficiënten 31
Assumpties 32
College 8: regressie uitbreidingen 33
Nominale predictoren 33
Meer dan twee niveaus 34
Output 34
Interactie 35
Invoeren van predictoren 35
Hiërarchische regressie 36
Stepwise regressie 37
3
, College 9: Factoranalyse: de basis 37
Wat is factoranalyse 37
Items en factoren 38
Welke items 39
Welke factoren 39
Hoeveel factoren 39
Structuren 39
College 10: factoranalyse: roteren en rapporteren 40
Roteren 40
Twee soorten factoranalyse 40
Output 41
Na de analyse + rapporteren 44
College 1 7/9/21 inleiding
Onafhankelijke variabele
Onderzoek doen = vragen beantwoorden met data, je moet bewijzen niet suggureren.
De onafhankeleijke variabel Is de variabel die je manipuleert. De afhankelijke
variabele is afhankelijk van de waarde van de onafhankelijke variabele. Onafhankelijke
variabele is x, afhankelijke variabele is y.
Meetniveau
De variabelen bepalen de juiste toets. De niveaus zijn:
- nominaal: in categorieën bijv. man/vrouw beroep e.t.c. (ongeordend)
- ordinaal: Categorieën zijn geordend maar je weet niks over hoeveel er precies
tussen zit bijv. opleidingsniveau.
- interval: score + hoeveel er tussen de scores zit. Deze kan onder de nul gaan.
Bijv. puntenschaal/temperatuur
- ratio: zelfde als interval maar zonder nulpunt.
Het beste voor een onderzoek is informatief: interval of ratio.
Random
Proefpersonen toewijzen aan condities (niveaus van de onafhankelijke variabele) om
verschillen of verbanden te zien op de afhankelijke variabelen. Het liefste at random.
Dit maakt analyse makkelijker. De keuze tussen gebruik van tussen of binnen
proefpersoon variabelen bepaalt ook mede de juiste toets. Het voorbeeld
4
Samenvatting van colleges & kennisclips
Door Sophie Gersjes
1
,Inhoudsopgave
Inhoudsopgave 2
College 1 7/9/21 inleiding 4
Onafhankelijke variabele 4
Meetniveau 4
Random 4
Gemiddelde en standaardafwijking 5
Normaal verdeling 5
Nulhypothese en alternatieve hypothese 5
Populatie - steekproef 5
Significantieniveau 6
Eenzijdig/tweezijdig toetsen 6
College 2: variantie analyse/ANOVA/testen meer dan twee gemiddelde 6
Experiment 6
One way anova f test 6
Hypothesen 7
Totale variantie 7
Assumpties 8
One way anova f test 9
Post Hoc toetsen 9
College 3: Factoriële ontwerpen 9
Tweeweg anova 10
Interactie 10
Verdeling totale variatie 11
Tabel 11
Voorbeeld 11
Rapportage tweeweg ANOVA 13
Multivariaat 14
College 4: Binnen-pp, repeated measures 14
Repeated measures 14
Tussenproefpersoon 15
Binnenproefpersoon 15
Voordelen 15
Nadelen 15
Grondidee repeated measures 16
Repeated measures verdeelt totale variatie 16
2
, Assumpties repeated measures 16
College 5: drie voorbeelden output binnen-pp output 17
Voorbeelden 17
Voorbeeld 1 17
Voorbeeld 2 20
Wat moet je doen als de interactie wel significant is? 22
Voorbeeld 3 22
College 6: regressie basis 24
Van anova naar regressie 24
Modelspecificatie 24
Modellen 25
Lineair regressiemodel 25
Lineair regressiemodel voor een steekproef 25
Kleinste kwadratenmethode 26
Ongestandaardiseerde B-Coëfficiënten 26
Output B-coefficienten 26
Interpretatie B-coëfficiënten 27
College 7: Modeltoetsing 27
Modeltoetsing regressie 27
SSt= Ssm + Ssr 27
Determinatiecoëfficiënt R2 28
ANOVA en regressie 28
Output R2 28
Hoe sterk is de predictor? 28
Hellingscoëfficiënt 29
Lineaire multiple regressie 29
Output modeltoetsing 30
Interpretatie b & beta coëfficiënten 31
Assumpties 32
College 8: regressie uitbreidingen 33
Nominale predictoren 33
Meer dan twee niveaus 34
Output 34
Interactie 35
Invoeren van predictoren 35
Hiërarchische regressie 36
Stepwise regressie 37
3
, College 9: Factoranalyse: de basis 37
Wat is factoranalyse 37
Items en factoren 38
Welke items 39
Welke factoren 39
Hoeveel factoren 39
Structuren 39
College 10: factoranalyse: roteren en rapporteren 40
Roteren 40
Twee soorten factoranalyse 40
Output 41
Na de analyse + rapporteren 44
College 1 7/9/21 inleiding
Onafhankelijke variabele
Onderzoek doen = vragen beantwoorden met data, je moet bewijzen niet suggureren.
De onafhankeleijke variabel Is de variabel die je manipuleert. De afhankelijke
variabele is afhankelijk van de waarde van de onafhankelijke variabele. Onafhankelijke
variabele is x, afhankelijke variabele is y.
Meetniveau
De variabelen bepalen de juiste toets. De niveaus zijn:
- nominaal: in categorieën bijv. man/vrouw beroep e.t.c. (ongeordend)
- ordinaal: Categorieën zijn geordend maar je weet niks over hoeveel er precies
tussen zit bijv. opleidingsniveau.
- interval: score + hoeveel er tussen de scores zit. Deze kan onder de nul gaan.
Bijv. puntenschaal/temperatuur
- ratio: zelfde als interval maar zonder nulpunt.
Het beste voor een onderzoek is informatief: interval of ratio.
Random
Proefpersonen toewijzen aan condities (niveaus van de onafhankelijke variabele) om
verschillen of verbanden te zien op de afhankelijke variabelen. Het liefste at random.
Dit maakt analyse makkelijker. De keuze tussen gebruik van tussen of binnen
proefpersoon variabelen bepaalt ook mede de juiste toets. Het voorbeeld
4
