Onderzoeksmethoden II: overzicht en herhaling interpretatie output

Transcriptie

1 Onderzeksmethden II: verzicht en herhaling interpretatie utput 1. Overzicht methdes 1.1. Onderzeksmethden I en nderzeksmethden II Statistiek II en Onderzeksmethden I: Het univariaat lineair mdel is het intercept Zwel y als x zijn numerieke variabelen p interval niveau 1 Regressie, anva, ancva A, B, C en D zijn factren: categrische predictren van nminaal niveau 2., zijn cvariaten: numerieke predictren van interval niveau. Mderatie en mediatie Het veralgemeend (univariaat) lineair mdel Lgistische regressie U is binair, nminaal f rdinaal 3. : binaire lgistische regressie vr prprties. Principale cmpnenten analyse (PCA) Explratieve factranalyse (EFA) Explratief 4 : aantal factren a priri nbekend. 1 Variabelen p interval niveau lpen van min neindig tt plus neindig. 2 Variabelen p nminaal niveau zijn categrieën (A, B, C, D, etc.). 3 Variabelen p rdinaal niveau laten zich rdenen (1e, 2e, 3e, 4e, etc.).

2 Rtatie (rthgnaal f blique) Onderzeksmethden II Het multivariaat lineair mdel Multivariate uitbreiding van regressie. y: twee afhankelijke variabelen die cnceptueel samen hren. Multivariate tetsen: huden rekening met de crrelatie structuur tussen de afhankelijke variabelen. Manva en Mancva Uitbreiding p Anva en Ancva Analyses van geclusterde / afhankelijke data Structurele vergelijkingsmdellen Padanalyse Onderscheid tussen exgene 5 en endgene 6 variabelen. Indirecte effecten (mediatie). Cnfirmatrische factranalyse (CFA) Aantal factren + samenhang met indicatren ligt vast. Cnfirmatrisch: past dit mdel met de data: ja f nee? 4 Explratief nderzek wrdt getypeerd dr een vraagstelling als: Wat speelt een rl p het terrein van... Dit hudt in dat er vraf geen restricties wrden gegeven. De nderzeker staat het geheel vrij zijn blik te werpen p alles wat hij interessant vindt. 5 Een gegeven variabele, van buiten het mdel. Wrdt gebruikt m een endgene variabele te verklaren. 6 De variabele die verklaard met wrden m.b.v. de exgene variabelen. Ok wel afhankelijke variabele.

3 SEM = padanalyse + CFA Structurele vergelijkingsmdellen 1.2. Univariaat lineair mdel: therie De algemene vrm van het univariate lineaire mdel: = de i de bservatie van de afhankelijke variabele. zijn de bservaties van de i analyse eenheden p de p nafhankelijke variabele (predictren). In veel regressiemdellen wrden een cnstante term met en een regressiegewicht (intercept) tegevegd. De regressiegewichten wrden geschat p basis van de data. is de futterm vr bservatie i. Lineair mdel in matrix ntitie We herschrijven dit als: De klm met cnstanten en de vereenkmstige intercept zijn reeds tegevegd. De matrix X wrdt de mdel matrix genemd. Parameterschatting: kleinste kwadraten methde Wanneer we het lineair mdel schatten krijgen we: :. De kleinste kwadraat benadering zekt waarden vr b die de sm van de gekwadrateerde futtermen minimaliseert.

4 Er kan bewezen wrden dat de plssing vr dit prbleem gelijk is aan: Tetsen van de hypthese: Test f de variabele een significant effect heeft in het mdel. Tets statistiek: vlgt nder een t verdeling met df = n (p+1) vrijheidsgraden. Mdelvergelijking: vlledig ( ) vs gereduceerd ( ) mdel Tets statistiek: vlgt nder een F-verdeling met h en n (p+1) vrijheidsgraden Univariaat lineair mdel: interpretatie utput Vrbeeld Data: 377 werknemers Variabelen: 25 Stress is de afhankelijke variabele Cntinue predictren: decaur, psydem, age2 en chi Output Er is een significant effect van psydem p stress, t(372) = 7.624, p < Als alle verige variabelen cnstant blijven, dan zal de verwachte scre p stress stijgen met een waarde van vr elke stijging (met eenheid 1) van de scre psydem. Vrbeeld We nemen hier depres als afhankelijke variabele. 3 categrische variabelen: sex, educlev en agec De categrische infrmatie dienen we te hercderen met behulp van hulpveranderlijke dummy variabelen 7 Interpretatie categrische variabelen Met dummy/treatment cdering weerspiegelen de parameters (vr de hulpveranderlijken die hren bij een factr) het verschil tv het referentie niveau. 7 Een dummy variabele (afgekrt "dummy") is precies hetzelfde als een gewne variabele, alleen wrdt deze p meerdere plaatsen in het prgramma vr verschillende handelingen gebruikt.

5 De verwachte scre vr depressie ligt ngeveer lager bij mannen (1) dan bij vruwen (2) en dit ngeacht de scres p de andere variabelen. De verwachte scre van depressie ligt respectievelijk 2.21 en 0.54 hger bij een laag en gemiddeld pleidingsniveau, in vergelijking met het hgste pleidingsniveau (3). Bemerk dat het verschil tussen educlev=2 en educlev=3 niet significant is. Vrspelde celgemiddelden vr educlev Vaak wil we de vrspelde celgemiddelden rapprteren. Sms kunnen we dit pvragen in ns sftwarepakket (SPSS) Het is van belang dat je dit k manueel kunt uitveren Mderatie = interactie interpretatie analyse utput Mderatie = interactie 4 gevallen Predictr en mderatr categrisch. Tetsing via mdelvergelijking met mdel 1: A + B + (AxB) en mdel 2: A+B Indien interactie (AxB) significant: mderatie. Vrbeeld We nemen pnieuw stress als afhankelijke variabelen. Predictren: psydem, decaut, chi, sex, agec, interactie sex x agec.

6 Met dummy cdering: alle regressiecëfficiënten die behren tt een factr drukken het (geschatte) verschil uit tv de referentie categrie. Hier is de referentie categrie: vruwen uit de udste leeftijdsgrep. Vrspelde celgemiddelden Elk prfiel vullen we in in de regressievergelijking en pdie manier bekmen we de zes scres die het mdel vrspelt vr elk van de zes prfielen. Mderatr categrisch, predictr cntinu OF mderatr categrisch, predictr categrisch. Vb: y is scre, x is intelligent en B is geslacht; Tetsing via mdelvergelijking: Mdel 1: Mdel 2: Er is in dit mdel een significant interactie effect tussen een cntinue (psydem) en categrische predictr (sex) Regressiecëfficiënt f slpe van de cntinue variabele verschilt naargelang de niveaus van de factr! Slpe psydem indien sex=1: = Slpe psydem indien sex=2: Mderatr en predictr cntinu. Vb: y is scre en is intelligentie, is studietijd. Tetsing via mdelvergelijking Met mdel 1: Mdel 2: :

7 Indien interactie significant: mderatie. Vrbeeld : interactie chi :depres Predictren : psydem, depres, chi, sex en interactie term van depres x chi. Interactie term depres :chi is significant. Interpretatie interactie term De slpe van de ene cntinue predictr (bvb depres) verschilt naargelang de scre p de andere cntinue predictr (chi) Interpretatie: naarmate de scre van chi stijgt, daalt de slpe van depres (en wrdt de relatie tussen depres en stress minder sterk). Vaak zal met een plt weergeven met drie regressielijnen: met een aparte slpe vr respectievelijk een lage, gemiddelde en een hge scre van chi.