Samenvatting hoorcolleges TAK

Technieken voor Analyse van Kwantitatieve gegevens (TAK)
Hoorcollege aantekeningen


Week 1: Kwantitatieve Analysetechnieken
Week 2: Systematic review & Meta-analyse
Week 3: Vragenlijst Constructie
Week 4: Factoranalyse (FA)
Week 5: Multipele Lineaire Regressie (MLR)
Week 6: Moderatie & Mediatie (ModMed)
Week 7: Logistische Regressie (LogReg)

, Hoorcollege 1: Kwantitatieve analysetechnieken


General Linear Model: Model waarbij de afhankelijke variabele (Y) continu is, en de
onafhankelijke variabele (X) continu/categorisch. Voorbeelden van toetsen van dit model zijn:

 Toetsen van het gemiddelde van één groep (Y)
o Is de gemiddelde lengte van Nederlandse scholieren 170 cm?
o D.m.v.: One-sample t-test voor het toetsen van één gemiddelde
 Toetsen van het verschil tussen gemiddelden van twee groepen (F)
o Wat is het lengteverschil tussen jongens en meisjes?
o D.m.v.: Independent samples t-test voor het toetsen van twee gemiddelden
 Toetsen van invloed van X (interval) op Y
o Wat is het groeitempo per maand?
o D.m.v.: Regressieanalyse voor het toetsen van de invloed x op Y
 Toets voor het vergelijken twee groepen gecorrigeerd voor X op Y
o Wat is het lengteverschil tussen jongens en meisjes na correctie voor leeftijd?
o D.m.v.: ANCOVA voor het toetsen van verschil in gemiddelden gecorrigeerd
voor een covariaat
 Toets voor interactie-effect F*X op Y
o Is het groeitempo hetzelfde voor jongens en meisjes?
o D.m.v.: ANCOVA met interactie voor het toetsen van homogene regressielijnen

One sample t-test
= Een statistische test die wordt gebruikt om te bepalen of het gemiddelde van een steekproef
significant verschilt van een bekende of verwachte populatiewaarde (bijvoorbeeld een
theoretisch gemiddelde).

Nulhypothese toetsing (NHST)

 Formuleer de nulhypothese en stel significantieniveau α vast
 Bereken de toetsingsgrootheid en bepaal de overschrijdingskans p, en bereken het
betrouwbaarheidsinterval
 Beslissing:
o Als p > α dan H0 niet verwerpen, en als p < α dan H0 verwerpen
 Ofwel: Als testwaarde binnen het passende betrouwbaarheidsinterval
valt, dan H0 niet verwerpen en als testwaarde buiten passende
betrouwbaarheidsinterval, dan H0 verwerpen

,Nulhypothese en alternatieve hypothese:




 H0: populatiegemiddelde 𝜇 is gelijk aan testwaarde 𝜇0
 H1: populatiegemiddelde 𝜇 is niet gelijk aan testwaarde 𝜇0
 Dit is een ongerichte alternatieve hypothese (tweezijdige toetsing)
o Bij een eenzijdige toetsing: p delen door 2

Significantieniveau (p): 5% (= de maximale fout die je jezelf toestaat bij de nulhypothese
toetsing)

Output:




Standaardfout (SE): van steekproefgemiddelde

Toetsingsgrootheid (t): gebaseerd op informatie uit de steekproef, met bijbehorende
overschrijdingskans (p < .05 = H0 verwerpen)

Betrouwbaarheidsinterval (BTI): Het werkelijke verschil tussen de testwaarde (test value) en
het populatiegemiddelde ligt, op basis van deze steekproefgegevens, met een betrouwbaarheid
van 95% tussen -5.12 en -1.50.

Het populatiegemiddelde ligt, op basis van deze steekproefgegevens met n = 170, met een
betrouwbaarheid van 95% tussen 164.88 (= 170 - 5.12) en 168.50 (= 170 – 1.50) cm.

 Aldus: 95%-betrouwbaarheidsinterval populatiegemiddelde: [164.88, 168.50]

, Interpretatie BTI: bij 50 steekproeftrekkingen, dan zal het niet zo zijn dat in al die steekproeven
het werkelijke verschil tussen het gemiddelde en de testwaarde gevonden wordt. In 5% zal het
werkelijke verschil niet in het interval liggen.

 Betekenis 95% BTI: Voor een gerealiseerd 95% BTI geldt dat het met 95%
betrouwbaarheid het werkelijke verschil tussen de testwaarde en het
populatiegemiddelde omvat.

Beslissing met betrouwbaarheidsinterval: Als het 95%-BTI de waarde 0 bevat, moet H0 NIET
verworpen worden omdat 0 een mogelijke waarde is (wat geen verschil betekent). Vice versa,
als 0 niet in het 95%-BTI zit dan verwerp je H0 WEL, en is er dus wel verschil is in gemiddelde.

Toets voor gemiddelde in General Linear Model
Omvormen tot regressievergelijking.




Independent samples t-test
= Een statistische test die vergelijkt of het gemiddelde van twee onafhankelijke groepen
significant van elkaar verschilt

Nulhypothese:




Populatiegemiddelden zijn gelijk aan elkaar

Assumptie t-toets: