Samenvatting Experimentele Onderzoeksmethoden - Volledige tentamenstof

Hoorcolleges Experimentele
onderzoeksmethoden
Tilburg University 2019-2020
Femke van Leth


Inhoudsopgave
Hoorcollege 1 (28-01)..................................................................................................................................... 2
Inleiding deel 1......................................................................................................................................................2

Hoorcollege 2 (04-02)..................................................................................................................................... 4
Inleiding deel 2......................................................................................................................................................4
1-weg variantieanalyse (ANOVA).........................................................................................................................6

Hoorcollege 3 (11-02)..................................................................................................................................... 7
1-weg variantieanalyse (ANOVA) deel 2..............................................................................................................7

Hoorcollege 4 (18-02)................................................................................................................................... 10
1-weg variantieanalyse (ANOVA) deel 3............................................................................................................10
Contrasten deel 1................................................................................................................................................10

Hoorcollege 5 (03-03)................................................................................................................................... 12
Contrasten deel 2................................................................................................................................................12
Geplande toetsen................................................................................................................................................14

Hoorcollege 6 (10-03)................................................................................................................................... 15
Contrasten deel 3................................................................................................................................................15
2-weg ANOVA.....................................................................................................................................................16

Hoorcollege 7 (26-03)................................................................................................................................... 17
2-weg ANOVA -> deel 2......................................................................................................................................17

Hoorcollege 8 (2-04)..................................................................................................................................... 18
2-weg ANOVA -> deel 3......................................................................................................................................18
Uitvoeren van een 2-weg ANOVA.................................................................................................................18

Hoorcollege 9 (14-04)................................................................................................................................... 21
2-weg ANOVA -> deel 4......................................................................................................................................21

Hoorcollege 10 (24-04)................................................................................................................................. 23
ANCOVA -> deel 1...............................................................................................................................................23
X is ondergeschikt aan factor A.....................................................................................................................23

Hoorcollege 11 (24-04)................................................................................................................................. 25

, ANCOVA -> deel 2...............................................................................................................................................25
X is ondergeschikt aan factor A.....................................................................................................................25
X heeft dezelfde status als factor A...............................................................................................................27

Hoorcollege 12 (08-05)................................................................................................................................. 28
Repeated Measures ANOVA -> deel 1................................................................................................................28
Uitvoeren van de analyse..............................................................................................................................29

Hoorcollege 13 (15-05)................................................................................................................................. 30
Repeated Measures ANOVA -> deel 2................................................................................................................30
Design experiment..............................................................................................................................................32

Hoorcollege 1 (28-01)
Inleiding deel 1
- Alles in deze cursus heeft te maken met het nagaan van verschillen tussen
gemiddelden van populaties -> voorbeeld: heeft een bepaalde behandeling effect?
- We gaan beginnen met een samenvatting van de 1e-jaarstof die we nodig hebben:
o Descriptieve statistiek (beschrijvend of samenvattend): steekproef/populatie
 Populatie: alle leden van een gedefinieerde groep -> doelgroep
 Parameters zijn maten voor eigenschappen van de scores in de
populatie -> worden vaak aangegeven met Griekse letters
 Steekproef: deelverzameling (subset) van leden van de populatie
 Steekproefgrootheden zijn maten voor eigenschappen van de
scores in de steekproef -> aangegeven met Latijnse letters
 Een groep kan in 1 situatie de populatie zijn, maar in een andere de
steekproef -> dit is afhankelijk van je onderzoeksvraag en doelgroep
 Doel van descriptieve statistiek: lijst met data overzichtelijk maken
 Er zijn 2 manieren om data te kunnen samenvatten (zie: de slides):
 Verdeling: data samenvatten door groeperen van data met
dezelfde score (met een frequentieverdeling of histogram)
o Je maakt hierbij dus een tabel of grafiek -> dit kan je
ook in SPSS doen (syntax staat op slide nummer 9!)
 Syntax = heel belangrijk in deze cursus!
 Steekproefgrootheden: data samenvatten door kenmerkende
eigenschappen van de verdeling van de data te noemen
o Meest kenmerkende score: centrale tendentie
 Maten hiervan: gemiddelde, mediaan, modus
 Gemiddelde: de som van alle scores
gedeeld door het totaal (zwaartepunt)
o Afwijking van de scores van het centrum: spreiding
 Maten: variantie en standaarddeviatie
 Variantie: (som van alle deviatie-scores =
Xi - X)2 gedeeld door (totaal – 1 = N – 1)




Standaarddeviatie: wortel van variantie

,o Inferentiële statistiek: op basis van (eigenschappen van) een steekproef een
uitspraak proberen te doen over (eigenschappen van) de doelpopulatie
 Dit heb je nodig omdat je vaak niet de hele populatie kan onderzoeken
(te duur, duurt te lang en soms onmogelijk) -> steekproef gebruiken
 Het beste is: simple random sampling (representatieve sample)
 In dit vak: met gemiddelden van steekproeven iets proberen te zeggen
over (verschillen tussen) gemiddelden van de doelpopulaties
 Er zijn 3 procedures: toetsen, puntschatten en intervalschatten (CI)
 Toetsen: je gaat na of het gemiddelde in de populatie gelijk is
aan een bepaalde waarde (H0) of niet (H1) -> bijv.: slide 12
o Regels hypothesen: twee, uitsluitend en uitputtend
o Dit kan je doen met een 2-zijdige of 1-zijdige toets
o Toetsen met de hand doe je met behulp van 4 stappen
 Stap 1: formuleren van de hypothesen (H0 & H1)
 Je toetst H0 -> verwerpen of aanhouden
 H0 bevat altijd ‘=’, H1 is een verwachting
o ≤ of ≥ mag ook in H0 staan!
 Stap 2: kritieke waarde + beslisregel bepalen
 Richting toets, α , df + kritieke waarde
 Stap 3: berekenen toets-grootheid (T of Z)
 Stap 4: beslissing maken + conclusie trekken
o Je kan ook ‘Sig’ interpreteren uit de SPSS-output
 Dit doen we in deze cursus alleen maar!
 We gaan eigenlijk niet zelf rekenen
 Opletten: output in SPSS is altijd 2-zijdig




o Stap 1 en 4 doe je zelf, stap 2 en 3 doet SPSS (handig!)
o Voor uitleg van de logica achter toetsen: slide 17-19
 Puntschatten: wat is de beste gok van de populatieparameter?
o In het geval van het gemiddelde μ, is de beste gok (de
beste puntschatter) het gemiddelde in de populatie X
 Intervalschatten: wat is het interval waarbinnen de waarde van
de parameter zich met …% zekerheid bevindt? -> vaak 95% CI
o In 95% van de keren dat ik een steekproef trek van
dezelfde grootte, zal het 95% interval μ bevatten
 Als de waarde van H0 niet in het interval zit, mag
je aannemen dat H0 niet waarschijnlijk is
 Dit is wel alleen het geval voor een
tweezijdige toets! -> onthouden!!

, o Bij een betrouwbaarheidsinterval van een verschil
worden in SPSS de bovengrens en ondergrens gegeven -
> maar: dit moet je nog bij de ‘Test Value’ optellen!
 OF: je kijkt of 0 tussen deze grenzen valt -> zo
niet, dan is het verschil anders dan 0!
 Dit is hetzelfde als dat de ‘Test Value’ er
niet in zit -> significant anders!!
 SPSS weergeeft het CI dus niet altijd logisch…
o Formule:

o Overzicht van verschillende toetsen van het gemiddelde in de statistiek:
 1 populatie: Z-toets (1) of t-toets (2) -> minder gebruikt
 2 populaties: t-toets van onafhankelijke steekproeven
 Optie 1 (3): equal variances assumed (σ 1 = σ 2)
 Optie 2 (4): equal variances not assumed (σ 1 ≠ σ 2)
o Deze beide opties worden gegeven in SPSS: als de Sig.
Van de F-toets groter is dan .05 dan neem je de
bovenste rij (optie 3), anders de onderste rij (optie 4)
 2 populaties: t-toets van afhankelijke steekproeven (met δ ) -> (5)


Hoorcollege 2 (04-02)
Inleiding deel 2
- Als we toetsen willen we een juiste beslissing nemen (H0 aanhouden als H0 waar is, of
H0 verwerpen als H1 waar is) -> onjuiste beslissingen zijn de omgekeerde beslissingen
o Als H0 waar is, dan kiezen we zelf α , dit is de kans dat we H0 verwerpen als H0
toch waar is -> dit is een foute beslissing, en heet ook wel een Type I fout
 1 - α is de kans op de juiste beslissing: H0 wordt niet verworpen
o Als H1 waar is, maar we verwerpen H0 niet, dan is er sprake van een Type II
fout. De kans op het maken van deze fout wordt aangegeven met β
 1 - β is de kans op de juiste beslissing: H0 wordt verworpen terwijl H1
inderdaad juist is -> deze kans (1 - β ) is het vermogen van de toets




- We willen de kansen op juiste beslissingen zo hoog mogelijk maken, dusα moeten we
zo klein mogelijk kiezen, en het vermogen (1 – β ) moet zo hoog mogelijk zijn
o α Kiezen we zelf, maar hoe beïnvloeden we het vermogen van de toets?
 Door α groter te maken, maak je het vermogen groter
 Vaak doe je dit niet, want je wilt de α op 0.05 houden
 Door N groter te maken, maak je het vermogen groter
 Dit kan je zelf beïnvloeden -> zo groot mogelijk!!