OIMB
Hoorcollege 5
Variantie analyse (toetsen in experimenten)
Doelstellingen:
- De keuze voor variantieanalyse bij een gegeven onderzoeksvraag kunnen verantwoorden
- De procedure van variantieanalyse kunnen omschrijven
- De procedure van variantieanalyse met behulp van SPSS (of Stata) kunnen uitvoeren, waarbij
keuzes in het analyseproces adequaat onderbouwd worden
- De resultaten van variantieanalyse kunnen interpreteren
- Deze stappen kunnen uitvoeren voor zowel one way ANOVA als een two way (factorieel)
ANOVA
Basisbeginselen:
- In veel statistische analyses werken we met de gekwadrateerde afstanden tot het
gemiddelde = variantie
o Variantie van populatie: ơ2
o Variantie van steekproef: s2
- Toets1: hoeveel van de spreiding t.o.v. het gemiddelde wordt weggenomen door de factor
geslacht t-toets
- Toets2: hoeveel van de spreiding t.o.v. het gemiddelde wordt weggenomen door factor
studierichting F-toets
- Procedure: Minimaliseren van (gekwadrateerde) afwijkingen van gemiddelde (Erroren)
- Toetsen van een statistisch model:
o signal/noise
o effect/error
o Systematische/onsystematische variantie
- Ratio > 1: model verklaart meer dan de helft variantie
- Verhouding factoren in model/factoren buiten het model
- Toetsingsgrootheden: Z, T, F, c2 etc.
Afhankelijke en onafhankelijke variabelen:
- Een afhankelijke variabelen (response variabele)
o Interval of ratio meetniveau
- Een of meer onafhankelijke variabelen (factoren)
o Categorische variabelen (twee of meer factorniveaus, factor levels)
o Bijvoorbeeld: Studierichting kan een factor zijn en die heeft meerdere niveaus
- Experiment:
o Verschillende niveaus van de onafhankelijke variabele(n) vergelijken in hun scores op
de afhankelijke variabele
o Doel: aantonen van een effect van (experimentele) behandeling
Sum of Squares for Error (SSE):
- Is som van de gekwadrateerde afstanden tot het gemiddelde (variantie)
Hoorcollege 5
Variantie analyse (toetsen in experimenten)
Doelstellingen:
- De keuze voor variantieanalyse bij een gegeven onderzoeksvraag kunnen verantwoorden
- De procedure van variantieanalyse kunnen omschrijven
- De procedure van variantieanalyse met behulp van SPSS (of Stata) kunnen uitvoeren, waarbij
keuzes in het analyseproces adequaat onderbouwd worden
- De resultaten van variantieanalyse kunnen interpreteren
- Deze stappen kunnen uitvoeren voor zowel one way ANOVA als een two way (factorieel)
ANOVA
Basisbeginselen:
- In veel statistische analyses werken we met de gekwadrateerde afstanden tot het
gemiddelde = variantie
o Variantie van populatie: ơ2
o Variantie van steekproef: s2
- Toets1: hoeveel van de spreiding t.o.v. het gemiddelde wordt weggenomen door de factor
geslacht t-toets
- Toets2: hoeveel van de spreiding t.o.v. het gemiddelde wordt weggenomen door factor
studierichting F-toets
- Procedure: Minimaliseren van (gekwadrateerde) afwijkingen van gemiddelde (Erroren)
- Toetsen van een statistisch model:
o signal/noise
o effect/error
o Systematische/onsystematische variantie
- Ratio > 1: model verklaart meer dan de helft variantie
- Verhouding factoren in model/factoren buiten het model
- Toetsingsgrootheden: Z, T, F, c2 etc.
Afhankelijke en onafhankelijke variabelen:
- Een afhankelijke variabelen (response variabele)
o Interval of ratio meetniveau
- Een of meer onafhankelijke variabelen (factoren)
o Categorische variabelen (twee of meer factorniveaus, factor levels)
o Bijvoorbeeld: Studierichting kan een factor zijn en die heeft meerdere niveaus
- Experiment:
o Verschillende niveaus van de onafhankelijke variabele(n) vergelijken in hun scores op
de afhankelijke variabele
o Doel: aantonen van een effect van (experimentele) behandeling
Sum of Squares for Error (SSE):
- Is som van de gekwadrateerde afstanden tot het gemiddelde (variantie)
