College 7 Tweeweg Variantie-Analyse
|
|
- Hans de Kooker
- 8 jaren geleden
- Aantal bezoeken:
Transcriptie
1 College 7 Tweeweg Variantie-Analyse - Leary: Hoofdstuk 12 (p. 255 t/m p. 262) - MM&C: Hoofdstuk 12 (p. 618 t/m p. 623 ), Hoofdstuk 13 - Aanvullende tekst 9, 10, 11 Jolien Pas ECO
2 Het Experiment Zorgt het drinken van alcohol voor een meer verstoorde subjectieve perceptie van fysieke aantrekkelijkheid? 3 condities, random ingedeeld (opnieuw posttest-only design): - Geen alcohol - Weinig alcohol: 2 bier in 4 uur - Veel alcohol: 8 bier in 4 uur Hoe aantrekkelijk is de geselecteerde partner op een schaal van 0 t/m 100? 2
3 Contrast toetsen vs. Multipele vergelijkingen F(2, 45) = , p < 0.01; Er is verschil tussen de condities! Tenminste twee µ s verschillen van elkaar. Maar waar zit dit verschil? Multipele Vergelijkingen: achteraf bekijken welke condities verschillen zie vorige week Contrast Toetsen: indien van te voren specifieke hypotheses zijn geformuleerd Ook wel: a priori contrasten of planned comparisons 3
4 Contrast toetsen Scoort de geen-alcohol populatie hoger dan de alcohol populaties (zowel weinig als veel)? H 0 : µ 1 = 0.5(µ 2 + µ 3 ) H A : µ 1 > 0.5(µ 2 + µ 3 ) Scoort de weinig alcohol populatie hoger dan de veel alcohol populatie? H 0 : µ 2 = µ 3 H A : µ 2 > µ 3 4
5 Contrast toetsen H 0 : µ 1 = 0.5(µ 2 + µ 3 ) H 0 : µ 1 0.5(µ 2 + µ 3 ) = 0 H 0 : µ 1 0.5µ 2 0.5µ 3 = 0 ψ = µ 1 0.5µ 2 0.5µ 3 Een contrast ψ is een combinatie van populatiegemiddelden die onder H 0 gelijk is aan 0 H 0 : ψ = 0 H A : ψ > 0 5
6 Contrast toetsen ψ = µ 1 0.5µ 2 0.5µ 3 Contrastcoëfficiënten (a i s): 1, -0.5, -0.5 Tellen bij elkaar op tot nul: Σa i = 0 Contrasten worden getoetst met (speciale versie van de) t-toets De algemene vorm is En df = DFE = N I t = c SE c = s p a i a x i 2 i n i 6
7 Contrast toetsen ψ = µ 1 0.5µ 2 0.5µ 3 Voor het steekproefcontrast c vullen we geen populatiemaar steekproefgemiddeldes in c = =
8 Contrast toetsen ψ = µ 1 0.5µ 2 0.5µ 3 MSE = = = s p (zie vorige week) SE c = s p 2 ai ni = = t = c SE c = = met df = 45 p <.05 H 0 verwerpen De geen-alcohol populatie scoort hoger op de aantrekkelijkheidsschaal dan de alcohol populatie 8
9 Contrasten in SPSS
10 Contrast toetsen Scoort de geen-alcohol populatie hoger dan de alcohol populaties (zowel weinig als veel)? H 0 : µ 1 = 0.5(µ 2 + µ 3 ) H A : µ 1 > 0.5(µ 2 + µ 3 ) Scoort de weinig alcohol populatie hoger dan de veel alcohol populatie? H 0 : µ 2 = µ 3 H A : µ 2 > µ 3 10
11 Contrast toetsen - opmerkingen Alleen gebruiken wanneer er van tevoren specifieke hypotheses zijn geformuleerd. Met een contrast toets kan een specifiek verschil gevonden worden, ook al is de F-toets van de ANOVA niet significant! De contrast toets heeft meer power Contrastcoëfficiënten kunnen vermenigvuldigd worden (zolangs je ze maar allemaal met hetzelfde vermenigvuldigd). Het resultaat is hetzelfde. 11
12 Nog één contrast Zijn gelovigen gelukkiger dan niet-gelovigen? We bekijken hiervoor 5 populaties: Protestanten, Katholieken & Moslims (gelovigen) Atheïsten & Agnosten (niet-gelovigen) ψ = 0.33 (µ pr + µ ka + µ mo ) 0.5 (µ at + µ ag ) ψ = 0.33µ pr µ ka µ mo 0.5µ at 0.5µ ag H 0 : ψ = 0 H A : ψ > 0 12
13 éénweg vs. factoriële designs Tot zover steeds eenweg design (1 onafhankelijke variabele). Maar wat te doen bij factoriële designs? (meerdere onafhankelijke variabelen, zie ECO week 5) Bijvoorbeeld bij het volgende 3 x 2 blokontwerp: Zorgt het drinken van alcohol voor een meer verstoorde subjectieve perceptie van fysieke aantrekkelijkheid en is er een verschil tussen mannen en vrouwen hierop? Alcohol (A) Geslacht (B) 1. geen 1. mannen 2. weinig 2. vrouwen 3. veel
14 Tweeweg ANOVA één onafhankelijke variabele twee onafhankelijke variabelen éénweg ANOVA tweeweg ANOVA Mogelijk in een: - compleet gerandomiseerd factorieel ontwerp - blokontwerp (randomised block design) - cross-sectioneel ontwerp (geen experiment!) Een tweeweg ANOVA heeft een aantal voordelen NB. Een gebalanceerd design bevat hetzelfde aantal ppn in elke conditie 14
15 Voordelen van een tweeweg ANOVA Betere generaliseerbaarheid: niveau s van een verscholen variabele zijn onder controle Efficiënter onderzoek dan bij twee aparte experimenten met hetzelfde aantal waarnemingen per conditie Grotere power: de error variantie wordt verkleind door opname van een tweede factor in het model Opname van een tweede factor maakt het mogelijk om de (relatieve) invloed van twee onafhankelijke variabelen en een interactie hiertussen vast te stellen 15
16 Het ANOVA model Eenweg model: DATA = FIT + RESIDUAL x ij = µ + α i + ε ij waarbij i een conditie aangeeft en j een proefpersoon Tweeweg model: DATA = FIT + RESIDUAL x ijk = µ + α i + β j + αβ ij + ε ijk waarbij i een conditie van factor A aangeeft, j een conditie van factor B en k een proefpersoon 16
17 Het tweeweg ANOVA model I x J ANOVA (er worden I x J groepen vergeleken) Model: x ijk = µ + α i + β j + αβ ij + ε ijk Model in MM&C: x ijk = µ ij + ε ijk Dus µ ij = µ + α i + β j + αβ ij Assumpties (zelfde als bij eenweg ANOVA) : - Spreiding van de residuen is in elke populatie even groot - De residuen zijn normaalverdeeld (met een gemiddelde van 0 en standaarddeviatie σ ) - De residuen zijn onafhankelijk 17
18 De parameters in een tweeweg ANOVA µ wordt geschat met µ ij wordt geschat met x x ij Effectparameters α i en β j worden geschat met: aˆ i = xi. x en ˆβ j = x. j x Interactie-effecten αβ ij worden geschat met: ˆ α ˆ β = x ( x + ˆ α + ˆ β ) ij ij i j σ wordt geschat met s p 18
19 Schatten van effectparameters: de hoofdeffecten aˆ 1 aˆ aˆ 2 3 = x = x = x x = = 5.21 x = = 6.15 x = = ˆ β = x 1 ˆ β 2 = x.1.2 x = = 1.66 x = = 1.67 In een gebalanceerd design: ˆ α 0, ˆ β = 0, ˆ α ˆ β = = j In dit voorbeeld komt het niet helemaal uit vanwege afronding tussendoor. j ij 0 19
20 Schatten van effectparameters: de interactie-effecten ˆ αβˆ ˆ αβˆ ˆ αβˆ = = = x x ( x ( x 3.84, ˆ αβˆ aˆ 5.21, ˆ 6.15, ˆ 1 = a2 = a3 = ˆ β = 1.66, ˆ β = + ˆ α + ˆ β ) = ( ) = ˆ α + ˆ β ) = ( ) = = 3.86, ˆ αβˆ 31 = 8.65, ˆ αβˆ 32 =
21 De tweeweg ANOVA-tabel Nu 3 F-ratio s, 1 voor elk effect; hoofdeffect A, hoofdeffect B, interactie-effect AxB 21
22 Berekenen SSA, SSB en SSAB = n a ˆ i i 2 = SSA ( 11.35) 2 = SSB SSAB = n j j ˆ β = 24 ( 1.66) ˆ 2 αβ = n ij ij ˆ = ( 4.80) = =
23 SPSS output SPSS AnalyzeGeneral Linear Model Univariate SSM = SSA + SSB + SSAB 23
24 SPSS output SST = SSM + SSE 24
25 SPSS output Onze SST is de SS(Corrected Total) SS(Total) = SS(Corrected Total) + SS(Intercept) We negeren Total en Intercept meestal 25
26 Significante effecten? Hoofdeffect Alcohol: F(2, 42) = , p <.001 Hoofdeffect Geslacht: F(1, 42) = 1.716, p =.197 Interactie-effect: F(2, 42) = , p <.001 Interpretatie?? 26
27 Interpretatie effecten 27
28 Effectgrootte Proportie verklaarde variantie voor het totaal = SSM / SST Proportie verklaarde variantie van een effect: η 2 = SS effect / SST η 2 partial = SS effect / (SS effect + SSE) Schatting van de effectgrootte in de populatie: ˆ 2 ω = 2 ˆ ω partial SS effect ( DF SST + effect MSE MSE) : behoort niet tot de stof van ECO 28
29 Effectgrootte - opmerkingen Meer factoren kleinere η 2 voor een bepaald effect In een éénweg ANOVA geldt: η 2 = η 2 partial, want SST = SS effect + SSE in een éénweg ANOVA Ιn een éénweg ANOVA met maar 2 condities: η 2 = η 2 partial = r pb 2 29
30 Effectgrootte - voorbeeld Effectgrootte voor Alcohol: η 2 = 0.374, η 2 partial = en ˆ ω 2 =
31 Effectgrootte R Squared = SSM / SST 31
32 Vergelijking één- en tweeweg ANOVA 32
33 Nog een voorbeeld: IJzer in eten Data uit onderzoek van Adish et al. (1999): Factor A: Soort Pan - IJzer (IRON) - Aluminium (ALU) Factor B: Soort Gerecht - Yesiga wet vleesgerecht met Ethiopische kruiden (MEAT) - Shiro wet legume-based mix van meel en pepers (LEGU) - Ye-atkilt allych a pittig gekruide vegetable stoofpot (VEGE)
34 IJzer in eten - Ruwe data Afhankelijke variabele: IJzergehalte (in mg/100g bereid voedsel) MEAT LEGU VEGE IRON ALU Wat zie je (al) aan de ruwe data?
35 IJzer in eten - Gemiddelden MEAT LEGU VEGE IRON ALU Hoofdeffecten: aˆ 1 1 = 0.92, aˆ 2 = 0.92 ˆ β = , ˆ β = , ˆ β 2 3 = Interactie-effecten: aˆ ˆ β , ˆ ˆ 0.25, ˆ ˆ 11 = aβ12 = aβ13 = , etc.
36 IJzer in eten ANOVA tabel Conclusie: er is een significant effect van Soort Pan en van Soort Gerecht; ook de interactie tussen Soort Pan en Soort Gerecht is significant. Interpretatie?
37 IJzer in eten - weergeven resultaten Twee manieren om interactie weer te geven: IRON, ALU MEAT, LEGU, VEGE
38 IJzer in eten - Effectgrootte Effectgrootte voor Soort Gerecht: η 2 = 0.247, η 2 partial = 0.811, ˆ 2 = ω
39 Volgende week: Tentamen Succes!! 39
College 6 Eenweg Variantie-Analyse
College 6 Eenweg Variantie-Analyse - Leary: Hoofdstuk 11, 1 (t/m p. 55) - MM&C: Hoofdstuk 1 (t/m p. 617), p. 63 t/m p. 66 - Aanvullende tekst 6, 7 en 8 Jolien Pas ECO 01-013 Het Experiment: een voorbeeld
Nadere informatieCollege 3 Meervoudige Lineaire Regressie
College 3 Meervoudige Lineaire Regressie - Leary: Hoofdstuk 8 p. 165-169 - MM&C: Hoofdstuk 11 - Aanvullende tekst 3 (alinea 2) Jolien Pas ECO 2012-2013 'Computerprogramma voorspelt Top 40-hits Bron: http://www.nu.nl/internet/2696133/computerprogramma-voorspelt-top-40-hits.html
Nadere informatieCollege 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie
College Enkelvoudige Lineaire Regressie - Leary: Hoofdstuk 7 tot p. 170 (Advanced Correlational Strategies) - MM&C: Hoofdstuk 10 (Inference for Regression) - Aanvullende tekst 3 Jolien Pas ECO 011-01 Correlatie:
Nadere informatieHoofdstuk 12: Eenweg ANOVA
Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA 12.1 Eenweg analyse van variantie Eenweg en tweeweg ANOVA Wanneer we verschillende populaties of behandelingen met elkaar vergelijken, dan zal er binnen de data altijd sprake
Nadere informatieHoofdstuk 10: Regressie
Hoofdstuk 10: Regressie Inleiding In dit deel zal uitgelegd worden hoe we statistische berekeningen kunnen maken als sprake is van één kwantitatieve responsvariabele en één kwantitatieve verklarende variabele.
Nadere informatieFormuleblad. Hoofdstuk 1: Gemiddelde berekenen: = x 1 + x 2 + x 3 + +x n / n Of: = 1/n Σ x i
Formuleblad Hoofdstuk 1: Gemiddelde berekenen: = x 1 + x 2 + x 3 + +x n / n Of: = 1/n Σ x i Plaats van de median berekenen: Oneven aantal observaties: (n+1)/2 Even aantal observaties: gemiddelde van de
Nadere informatieBij factor ANOVA is er een tweede onafhankelijke variabele in de analyse bij gekomen. Er zijn drie soorten designs mogelijk:
13. Factor ANOVA De theorie achter factor ANOVA (tussengroep) Bij factor ANOVA is er een tweede onafhankelijke variabele in de analyse bij gekomen. Er zijn drie soorten designs mogelijk: 1. Onafhankelijke
Nadere informatieMeervoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden
Er is onderzoek gedaan naar rouw na het overlijden van een huisdier (contactpersoon: Karolijne van der Houwen (Klinische Psychologie)). Mensen konden op internet een vragenlijst invullen. Daarin werd gevraagd
Nadere informatieBerekenen en gebruik van Cohen s d Cohen s d is een veelgebruikte manier om de effectgrootte te berekenen en wordt
A. Effect & het onderscheidingsvermogen Effectgrootte (ES) De effectgrootte (effect size) vertelt ons iets over hoe relevant de relatie tussen twee variabelen is in de praktijk. Er zijn twee soorten effectgrootten:
Nadere informatieCollege 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie
College Enkelvoudige Lineaire Regreie - Leary: Hoofdtuk 8 t/m p. 65 - MM&C: Hoofdtuk 0 - Aanvullende tekt 3 (alinea ) Jolien Pa ECO 0-03 Correlatie: Hoe en Waarom? Een correlatie bechrijft niet HOE en
Nadere informatieAanpassingen takenboek! Statistische toetsen. Deze persoon in een verdeling. Iedereen in een verdeling
Kwantitatieve Data Analyse (KDA) Onderzoekspracticum Sessie 2 11 Aanpassingen takenboek! Check studienet om eventuele verbeteringen te downloaden! Huidige versie takenboek: 09 Gjalt-Jorn Peters gjp@ou.nl
Nadere informatieCollege 5 Experimentele en Quasi- Experimentele Proefopzetten
College 5 Experimentele en Quasi- Experimentele Proefopzetten - Leary Hoofdstuk 9, 10, 13 en 14 - Aanvullende tekst 5 Jolien Pas ECO 2012-2013 Het Experiment Doel: Causaal verband vastellen door te laten
Nadere informatieBij herhaalde metingen ANOVA komt het effect van het experiment naar voren bij de variantie binnen participanten. Bij de gewone ANOVA is dit de SS R
14. Herhaalde metingen Introductie Bij herhaalde metingen worden er bij verschillende condities in een experiment dezelfde proefpersonen gebruikt of waarbij dezelfde proefpersonen op verschillende momenten
Nadere informatieHoofdstuk 10 Eenwegs- en tweewegs-variantieanalyse
Hoofdstuk 10 Eenwegs- en tweewegs-variantieanalyse 10.1 Eenwegs-variantieanalyse: Als we gegevens hebben verzameld van verschillende groepen en we willen nagaan of de populatiegemiddelden van elkaar verscihllen,
Nadere informatieStatistiek 1 Blok 6, Werkgroepopdrachten 11-6-2009
Statistiek 1 Blok 6, Werkgroepopdrachten 11-6-2009 Opdracht 1 Onderstaande tabel bevat metingen aan de opbrengst van rozen bij verschillende mate van stikstofen fosfortoevoer. rozen/snijvak/dag fosfaatniveau
Nadere informatieHOOFDSTUK VIII VARIANTIE ANALYSE (ANOVA)
HOOFDSTUK VIII VARIANTIE ANALYSE (ANOVA) DATA STRUKTUUR Afhankelijke variabele: Eén kontinue variabele Onafhankelijke variabele(n): - één discrete variabele: één gecontroleerde factor - twee discrete variabelen:
Nadere informatiemlw stroom 2.2 Biostatistiek en Epidemiologie College 9: Herhaalde metingen (2) Syllabus Afhankelijke Data Hoofdstuk 4, 5.1, 5.2
mlw stroom 2.2 Biostatistiek en Epidemiologie College 9: Herhaalde metingen (2) Syllabus Afhankelijke Data Hoofdstuk 4, 5.1, 5.2 Bjorn Winkens Methodologie en Statistiek Universiteit Maastricht 21 maart
Nadere informatieInhoud. Woord vooraf 13. Hoofdstuk 1. Inductieve statistiek in onderzoek 17. Hoofdstuk 2. Kansverdelingen en kansberekening 28
Inhoud Woord vooraf 13 Hoofdstuk 1. Inductieve statistiek in onderzoek 17 1.1 Wat is de bedoeling van statistiek? 18 1.2 De empirische cyclus 19 1.3 Het probleem van de inductieve statistiek 20 1.4 Statistische
Nadere informatieStatistiek ( ) eindtentamen
Statistiek (200300427) eindtentamen studiejaar 2010-11, blok 4; Taalwetenschap, Universiteit Utrecht. woensdag 29 juni 2011, 17:15-19:00u, Educatorium, zaal Gamma. Schrijf je naam en student-nummer op
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, uur De u
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, 14.00-17.00 uur De uitwerkingen van de opgaven dienen duidelijk geformuleerd
Nadere informatie11. Multipele Regressie en Correlatie
11. Multipele Regressie en Correlatie Meervoudig regressie model Nu gaan we kijken naar een relatie tussen een responsvariabele en meerdere verklarende variabelen. Een bivariate regressielijn ziet er in
Nadere informatie1. Reductie van error variantie en dus verhogen van power op F-test
Werkboek 2013-2014 ANCOVA Covariantie analyse bestaat uit regressieanalyse en variantieanalyse. Er wordt een afhankelijke variabele (intervalniveau) voorspeld uit meerdere onafhankelijke variabelen. De
Nadere informatie1. De volgende gemiddelden zijn gevonden in een experiment met de factor Conditie en de factor Sekse.
Oefentoets 1 1. De volgende gemiddelden zijn gevonden in een experiment met de factor Conditie en de factor Sekse. Conditie = experimenteel Conditie = controle Sekse = Vrouw 23 33 Sekse = Man 20 36 Van
Nadere informatie11. Meerdere gemiddelden vergelijken, ANOVA
11. Meerdere gemiddelden vergelijken, ANOVA Analyse van variantie (ANOVA) wordt gebruikt wanneer er situaties zijn waarbij er meer dan twee condities vergeleken worden. In dit hoofdstuk wordt de onafhankelijke
Nadere informatieTentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 10 april 2013 14.00-17.00 uur
Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 10 april 2013 14.00-17.00 uur Bij het tentamen mag alleen gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine. Het
Nadere informatieVoorbeeld regressie-analyse
Voorbeeld regressie-analyse In dit voorbeeld wordt gebruik gemaakt van het SPSS data-bestand vb_regr.sav (dit bestand kan gedownload worden via de on-line helpdesk). We schatten een model waarin de afhankelijke
Nadere informatieCursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek. Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015
Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015 Centrale tendentie Centrale tendentie wordt meestal afgemeten aan twee maten: Mediaan: de middelste waarneming, 50%
Nadere informatieEnkelvoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden
Er is onderzoek gedaan naar rouw na het overlijden van een huisdier (contactpersoon: Karolijne van der Houwen (Klinische Psychologie)). Mensen konden op internet een vragenlijst invullen. Daarin werd gevraagd
Nadere informatieHoofdstuk 5: Steekproevendistributies
Hoofdstuk 5: Steekproevendistributies Inleiding Statistische gevolgtrekkingen worden gebruikt om conclusies over een populatie of proces te trekken op basis van data. Deze data wordt samengevat door middel
Nadere informatie2DM71: Eindtoets Biostatistiek, op dinsdag 20 Januari 2015, 13.30-16.30
Faculteit der Wiskunde en Informatica 2DM71: Eindtoets Biostatistiek, op dinsdag 20 Januari 2015, 13.30-16.30 Opgave 1: (5 x 6 = 30 punten) (Bij deze opgave is gebruik van resultaten uit bijlage 1 noodzakelijk)
Nadere informatie9. Lineaire Regressie en Correlatie
9. Lineaire Regressie en Correlatie Lineaire verbanden In dit hoofdstuk worden methoden gepresenteerd waarmee je kwantitatieve respons variabelen (afhankelijk) en verklarende variabelen (onafhankelijk)
Nadere informatieM M M M M M M M M M M M M M La La La La La La La Mid Mid Mid Mid Mid Mid Mid 65 56 83 68 64 47 59 63 93 65 75 68 68 51
INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 7 1. Een onderzoeker wil nagaan of de fitheid van jongeren tussen 14 en 18 jaar (laag, matig, hoog) en het geslacht (M, V) een
Nadere informatieHOOFDSTUK 6: INTRODUCTIE IN STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN
HOOFDSTUK 6: INTRODUCTIE IN STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN Inleiding Statistische gevolgtrekkingen (statistical inference) gaan over het trekken van conclusies over een populatie op basis van steekproefdata.
Nadere informatieVoorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie
Voorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie 1) Vul de volgende uitspraak aan, zodat er een juiste bewering ontstaat: De verdeling van een variabele geeft een opsomming van de categorieën en geeft daarbij
Nadere informatieANOVA in SPSS. Hugo Quené. opleiding Taalwetenschap Universiteit Utrecht Trans 10, 3512 JK Utrecht 12 maart 2003
ANOVA in SPSS Hugo Quené hugo.quene@let.uu.nl opleiding Taalwetenschap Universiteit Utrecht Trans 10, 3512 JK Utrecht 12 maart 2003 1 vooraf In dit voorbeeld gebruik ik fictieve gegevens, ontleend aan
Nadere informatieGegevensverwerving en verwerking
Gegevensverwerving en verwerking Staalname - aantal stalen/replicaten - grootte staal - apparatuur Experimentele setup Bibliotheek Statistiek - beschrijvend - variantie-analyse - correlatie - regressie
Nadere informatieHoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen
Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen 5.1 Gemiddelde, variantie, standaardafwijking: De variantie is als het ware de gemiddelde gekwadrateerde afwijking van het gemiddelde. Hoe groter de variantie
Nadere informatieTentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 2 november 2011, uur
Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 2 november 2011, 9.00-12.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven
Nadere informatieHoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen
Hoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen 3.1 Schatten: Er moet een verbinding worden gelegd tussen de steekproefgrootheden en populatieparameters, willen we op basis van de een iets kunnen zeggen over de ander.
Nadere informatieWe berekenen nog de effectgrootte aan de hand van formule 4.2 en rapporteren:
INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 4 1. Toets met behulp van SPSS de hypothese van Evelien in verband met de baardlengte van metalfans. Ga na of je dezelfde conclusies
Nadere informatietoetsende statistiek deze week: wat hebben we al geleerd? Frank Busing, Universiteit Leiden
toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week 2: de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week 4: het toetsen van gemiddelden: de t-toets Moore, McCabe, and Craig.
Nadere informatieantwoorden bij tentamen Statistiek
antwoorden bij tentamen Statistiek cursuscode 200300427, cursusjaar 2003-2004, blok 2 woensdag 28 januari 2004, 9:00-12:00 uur, Kromme Nieuwegracht 80, zaal 0.06 Schrijf je naam en student-nummer op elk
Nadere informatieVariantie-analyse. 3.1 Het twee-steekproevenprobleem III.1
III.1 Variantie-analyse 3.1 Het twee-steekproevenprobleem In Statistiek & kansrekening zijn vragen aan de orde geweest zoals heeft invoering van nieuwe veiligheidsmaatregelen geleid tot een vermindering
Nadere informatie12. VARIANTIEANALYSE
12. VARIANTIEANALYSE 12.1 Inleiding Dit hoofdstuk gaat over variantieanalyse (ook wel ANOVA, ANalysis Of VAriance) en is een compacte mix van ideeën en meningen van diverse auteurs, geselecteerd volgens
Nadere informatie16. MANOVA. Overeenkomsten en verschillen met ANOVA. De theorie MANOVA
16. MANOVA MANOVA Multivariate variantieanalyse (MANOVA) kan gebruikt worden in een situatie waarin je meerdere afhankelijke variabelen hebt. Met MANOVA kan er 1 onafhankelijke variabele gebruikt worden
Nadere informatieInterim Toegepaste Biostatistiek deel 1 14 december 2009 Versie A ANTWOORDEN
Interim Toegepaste Biostatistiek deel december 2009 Versie A ANTWOORDEN C 2 B C A 5 C 6 B 7 B 8 B 9 D 0 D C 2 A B A 5 C Lever zowel het antwoordformulier als de interim toets in Versie A 2. Dit tentamen
Nadere informatiec Voorbeeldvragen, Methoden & Technieken, Universiteit Leiden TS: versie 1 1 van 6
c Voorbeeldvragen, Methoden & Technieken, Universiteit Leiden TS: versie 1 1 van 6 1. Iemand kiest geblinddoekt 4 paaseitjes uit een mand met oneindig veel paaseitjes. De helft is melkchocolade, de andere
Nadere informatieVandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 3. Recap 2. Recap 1. Recap Centrale limietstelling T-verdeling Toetsen van hypotheses
Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 3 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Recap Centrale limietstelling
Nadere informatieTheorie en Empirisch Onderzoek. Werkcollege 4.3 Experimenteel onderzoek Rijken & Merz. 2014
Theorie en Empirisch Onderzoek Werkcollege 4.3 Experimenteel onderzoek Rijken & Merz. 2014 Te bespreken Rijken & Merz Wat is hier de hoofdvraag? Wat is een double standard en hoe is het hier gemodelleerd?
Nadere informatieSchriftelijk tentamen - UITWERKINGEN
Business Administration / Bedrijfskunde Schriftelijk tentamen - UITWERKINGEN Algemeen Vak : Statistische Methoden Groep : niet van toepassing en Technieken Vakcode : BKB0019t Soort tentamen : gesloten
Nadere informatieStatistiek II. Sessie 4. Feedback Deel 4
Statistiek II Sessie 4 Feedback Deel 4 VPPK Universiteit Gent 2017-2018 Feedback Oefensessie 4 We hebben besloten de bekomen grafieken in R niet in het document in te voegen, dit omdat het document met
Nadere informatie(slope in het Engels) en het snijpunt met de y-as, b 0
8. Regressie Een introductie Al vaak is genoemd dat statistische modellen allemaal neerkomen op uitkomst = model + error. Dit model kun je ook gebruiken om de uitkomst te voorspellen, met een correlatie
Nadere informatieAntwoordvel Versie A
Antwoordvel Versie A Interimtoets Toegepaste Biostatistiek 13 december 013 Naam:... Studentnummer:...... Antwoorden: Vraag Antwoord Antwoord Antwoord Vraag Vraag A B C D A B C D A B C D 1 10 19 11 0 3
Nadere informatieLes 5: Analysis of variance
Les 5: Analysis of variance 2de bachelor in de chemie en biologie 14/11/2018 Jeroen Gilis Gebaseerd op slides Caroline De Tender Testen die we tot nu toe gezien hebben: Toetsen van één gemiddelde ten opzichte
Nadere informatieToegepaste data-analyse: sessie 3
Toegepaste data-analyse: sessie 3 Mixed Models II: Actor-partner model Corr (Yij, Yik) = σσ 2 kkkkkkkkkkkk σσ 2 kkkkkkkkkkkk+ σσ 2 rrrrrr Je kan deze data niet modelleren a.d.h.v. lineaire regressie. Er
Nadere informatie4 Domein STATISTIEK - versie 1.2
USolv-IT - Boomstructuur DOMEIN STATISTIEK - versie 1.2 - c Copyrighted 42 4 Domein STATISTIEK - versie 1.2 (Op initiatief van USolv-IT werd deze boomstructuur mede in overleg met het Universitair Centrum
Nadere informatieHet poolen van partiële etakwadraat bij variantieanalyse na multipele imputatie
Typ hier uw vergelijking. Het poolen van partiële etakwadraat bij variantieanalyse na multipele imputatie Cynthia Adegeest Bachelorscriptie Studierichting Psychologie Faculteit Sociale Wetenschappen -
Nadere informatieHet ANCOVA model is een vorm van het general linear model (GLM), en kan als volgt geschreven worden qua populatie parameters:
Hoofdstuk 4 4.1 De ANCOVA is een vorm van statistische controle, en was specifiek ontworpen om on-uitgelegde foutvariatie ( error variation ) te verminderen. Om dit te doen is er een co-variabele ( covariate
Nadere informatieHoeveel condities zijn er (ga er vanuit dat het design fully crossed is)?
Vraag 1. Welk design bevat geen random assignment: a) Een design gebaseerd op matching b) Een design gebaseerd op blocking c) Een factorial design d) Elk van de hierboven genoemde designs Vraag 2. In een
Nadere informatie8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen
8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen Er bestaat een samenhang tussen twee variabelen als de verdeling van de respons (afhankelijke) variabele verandert op het moment dat de waarde
Nadere informatieFeedback examen Statistiek II Juni 2011
Feedback examen Statistiek II Juni 2011 Bij elke vraag is alternatief A correct. 1 De variabele X is Student verdeeld in een bepaalde populatie, met verwachting µ X en variantie σ 2 X. Je trekt steekproeven
Nadere informatieLes 5: ANOVA. Elke Debrie 1 Statistiek 2 e Bachelor in de Biochemie en Biotechnologie. 28 november 2018
Les 5: ANOVA Elke Debrie 1 Statistiek 2 e Bachelor in de Biochemie en Biotechnologie 28 november 2018 1 Gebaseerd op de slides van Koen Van den Berge Testen die we tot nu toe gezien hebben: Toetsen van
Nadere informatiemlw stroom 2.1: Statistisch modelleren
mlw stroom 2.1: Statistisch modelleren College 5: Regressie en correlatie (2) Rosner 11.5-11.8 Arnold Kester Capaciteitsgroep Methodologie en Statistiek Universiteit Maastricht Postbus 616, 6200 MD Maastricht
Nadere informatieClassification - Prediction
Classification - Prediction Tot hiertoe: vooral classification Naive Bayes k-nearest Neighbours... Op basis van predictor variabelen X 1, X 2,..., X p klasse Y (= discreet) proberen te bepalen. Training
Nadere informatieSchriftelijk tentamen - UITWERKINGEN
Business Administration / Bedrijfskunde Schriftelijk tentamen - UITWERKINGEN Algemeen Vak : Statistische Methoden Groep : niet van toepassing en Technieken Vakcode : BKB0019t Soort tentamen : gesloten
Nadere informatietoetskeuze schema verschillen in gemiddelden
toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week 2: de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week 4: het toetsen van gemiddelden: de t-toets week 5: het toetsen van
Nadere informatieStatistiek in de alfa en gamma studies. Aansluiting wiskunde VWO-WO 16 april 2018
Statistiek in de alfa en gamma studies Aansluiting wiskunde VWO-WO 16 april 2018 Wie ben ik? Marieke Westeneng Docent bij afdeling Methoden en Statistiek Faculteit Sociale Wetenschappen Universiteit Utrecht
Nadere informatieInhoudsopgave. Werkgroep. Werkgroep. Werkgroep. Werkgroep. Werkgroep. Werkgroep. Werkgroep
Inhoudsopgave Week 1: Week 2: Week 3: Week 4: Week 5: Week 6: Week 7: College Werkgroep College Werkgroep College Werkgroep College Werkgroep College Werkgroep College Werkgroep College Werkgroep a Week
Nadere informatieANTWOORDEN Statistiek
ANTWOORDEN Statistiek cursuscode 200300427, cursusjaar 2004-2005, blok 2 maandag 31 januari 2005, 15:00-17:30 uur, Trans 10, zaal 0.17 Schrijf je naam en student-nummer op elk vel papier dat je inlevert.
Nadere informatieStatistiek II. Sessie 5. Feedback Deel 5
Statistiek II Sessie 5 Feedback Deel 5 VPPK Universiteit Gent 2017-2018 Feedback Oefensessie 5 1 Statismex, gewicht en slaperigheid2 1. Lineair model: slaperigheid2 = β 0 + β 1 dosis + β 2 bd + ε H 0 :
Nadere informatieDit jaar gaan we MULTIVARIAAT TOETSEN. Bijvoorbeeld: We willen zien of de scores op taal en rekenen van kinderen afwijken in de populatie.
Toetsen van hypothesen Bijvoorbeeld: nagaan of het gemiddeld IQ bij een bepaalde steekproef groter/kleiner is als in de populatie. µ = 100 Normaalverdeling, waarbij we de score van de steekproef gaan vergelijken
Nadere informatieToegepaste data-analyse: oefensessie 2
Toegepaste data-analyse: oefensessie 2 Depressie 1. Beschrijf de clustering van de dataset en geef aan op welk niveau de verschillende variabelen behoren Je moet weten hoe de data geclusterd zijn om uit
Nadere informatie1 Basisbegrippen, W / O voor waar/onwaar
Naam - Toetsende Statistiek Rijksuniversiteit Groningen Lente Docent: John Nerbonne Tentamen di. 22 juni om 14 uur tentamenhal Belangrijke instructies 1. Schrijf uw naam & studentnummer hierboven, schrijf
Nadere informatieOpgaven hoofdstuk 10 Het ontwerpen van experimenten en variantieanalyse
Opgaven hoofdstuk 10 Het ontwerpen van experimenten en variantieanalyse 10.1 Wat zijn de behandelingen voor een ontworpen experiment dat één kwalitatieve factor met niveaus A, B, C en D gebruikt? 10.2
Nadere informatieExperimenteel Onderzoek en Experimentele Controle
Experimenteel Onderzoek en Experimentele Controle ECO 2011-2012 Hemmo Smit Wilhelm Wundt en William James 3 criteria voor Causaliteit (herhaling) 1. Covariantie: samenhang tussen variabelen aantonen 2.
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , uur.
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor TeMa (S95) op dinsdag 3-03-00, 9- uur. Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en
Nadere informatieWerkboek Experimenteel en Correlationeel Onderzoek
Werkboek Experimenteel en Correlationeel Onderzoek Propedeuse Psychologie Methoden en Technieken van Psychologisch Onderzoek Instituut Psychologie Sectie Methoden en Technieken Pieter de la Court gebouw
Nadere informatieHoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies
Hoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies 7.1 Het gemiddelde van een populatie Standaarddeviatie van de populatie en de steekproef In het vorige deel is bij de significantietoets uitgegaan
Nadere informatieTentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 22 april uur
Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 22 april 2009 9.00-12.00 uur Bij het tentamen mag alleen gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine. Het
Nadere informatieRegressie-analyse doel menu hulp globale werkwijze aandachtspunten Doel: Voor de uitvoering in SPSS: Missing Values Globale werkwijze
Regressie-analyse Regressie-analyse is gericht op het voorspellen van één (numerieke) afhankelijke variabele met behulp van een of meerdere onafhankelijke variabelen (numerieke en/of dummy-variabelen).
Nadere informatieTentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op maandag 2 juli uur
Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op maandag 2 juli 2012 9.00-12.00 uur Bij het tentamen mag alleen gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine. Het gebruik
Nadere informatieStatistiek II. 1. Eenvoudig toetsen. Onderdeel toetsen binnen de cursus: Toetsen en schatten ivm één statistiek of steekproef
Statistiek II Onderdeel toetsen binnen de cursus: 1. Eenvoudig toetsen Toetsen en schatten ivm één statistiek of steekproef Via de z-verdeling, als µ onderzocht wordt en gekend is: Via de t-verdeling,
Nadere informatieHoofdstuk 8. Toetsende statistiek. 8.1 Associatie van categoriale data: CROSSTABS [dv 32.2]
Hoofdstuk 8 Toetsende statistiek Meestal zijn we niet alleen geïnteresseerd in beschrijvende statistiek (over de steekproef), maar ook in toetsende statistiek. Het doel hiervan is om hypothesen te toetsen,
Nadere informatieHOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE
HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE 1 DOEL VAN REGRESSIE ANALYSE De relatie te bestuderen tussen een response variabele en een verzameling verklarende variabelen 1. LINEAIRE REGRESSIE Veronderstel dat gegevens
Nadere informatieData analyse Inleiding statistiek
Data analyse Inleiding statistiek 1 Terugblik - Inductieve statistiek Afleiden van eigenschappen van een populatie op basis van een beperkt aantal metingen (steekproef) Kennis gemaakt met kans & kansverdelingen»
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag ,
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S95) op dinsdag 5-03-2005, 9.00-22.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine
Nadere informatieMethoden van Onderzoek en Statistiek, Deeltentamen 2, 29 maart 2012 Versie 2
Vraag 1. Voor welk van de onderstaande variabelen zal een placebo effect waarschijnlijk het grootst zijn? 1. Haarlengte. 2. Lichaamstemperatuur. 3. Mate van tevredenheid met de behandeling. 4. Hemoglobinegehalte
Nadere informatieCollege 7. Regressie-analyse en Variantie verklaren. Inleiding M&T Hemmo Smit
College 7 Regressie-analyse en Variantie verklaren Inleiding M&T 2012 2013 Hemmo Smit Neem mee naar tentamen Geslepen potlood + gum Collegekaart (alternatief: rijbewijs, ID-kaart, paspoort) (Grafische)
Nadere informatiewerkcollege 8 correlatie, regressie - D&P5: Summarizing Bivariate Data relatie tussen variabelen scattergram cursus Statistiek
cursus 23 mei 2012 werkcollege 8 correlatie, regressie - D&P5: Summarizing Bivariate Data relatie tussen variabelen onderzoek streeft naar inzicht in relatie tussen variabelen bv. tussen onafhankelijke
Nadere informatieResidual Plot for Strength. predicted Strength
Uitwerking tentamen DS mei 4 Opgave Een uitwerking geven is hier niet mogelijk. Het is van belang het iteratieve optimaliseringsproces goed uit te voeren (zie ook de PowerPoint sheets): screening design
Nadere informatieMeervoudige variantieanalyse
Meervoudige variantieanalyse Inleiding In dit hoofdstuk, dat aansluit op hoofdstuk II-12 (deel2) van het statistiekboek, wordt besproken hoe met SPSS gemiddelden van verschillende groepen met elkaar vergeleken
Nadere informatieH7: Analysis of variance
H7: Analysis of variance Lieven Clement Statistiek: 2 de bach. in de Biochemie en Biotechnologie, Biologie, Biomedische Wetenschappen, en de Chemie statomics, Krijgslaan 281 (S9), Gent, Belgium lieven.clement@ugent.be
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamenopgaven Statistiek (2DD71) op xx-xx-xxxx, xx.00-xx.00 uur.
VOORAF: Hieronder staat een aantal opgaven over de stof. Veel meer dan op het tentamen zelf gevraagd zullen worden. Op het tentamen zullen in totaal 20 onderdelen gevraagd worden. TECHNISCHE UNIVERSITEIT
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamenopgaven Statistiek 2DD71: UITWERKINGEN 1. Stroopwafels a De som S van de 12 gewichten is X 1 + X 2 + + X 12. Deze is normaal
Nadere informatie20. Multilevel lineaire modellen
20. Multilevel lineaire modellen Hiërarchische gegevens Veel fenomenen zijn ingebed in een bredere context. Variabelen kunnen dus ook hiërarchisch zijn, ingebed zijn in variabelen op hogere niveaus. Deze
Nadere informatieFeedback proefexamen Statistiek I 2009 2010
Feedback proefexamen Statistiek I 2009 2010 Het correcte antwoord wordt aangeduid door een sterretje. 1 Een steekproef van 400 personen bestaat uit 270 mannen en 130 vrouwen. Een derde van de mannen is
Nadere informatieTentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40), op maandag 5 januari 2009 14.00-17.00 uur
Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (2DM4), op maandag 5 januari 29 4.-7. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven
Nadere informatieintroductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets
toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week : de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week : het toetsen van gemiddelden: de t-toets week 5: het toetsen van varianties:
Nadere informatieExperimenteel en Correlationeel Onderzoek (ECO)
Experimenteel en Correlationeel Onderzoek (ECO) In veel onderzoek is het ultieme doel: Het vaststellen van oorzaak-gevolg (causale) relaties Rode draad ECO: Met behulp van onderzoek zo goed mogelijk uitspraken
Nadere informatieOpgave 1: (zowel 2DM40 als 2S390)
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (DM4 en S39) op donderdag, 4.-7. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine
Nadere informatie