Brainscape's Knowledge GenomeTM


Top Flashcards (Certified)
All Flashcards

Statistiek 2 > Hoofdstuk 7 > Flashcards

Hoofdstuk 7 Flashcards

Toetsen voor meer dan twee populaties - onafhankelijke steekproeven (68 cards)

Start Studying
1
Q

Definitie

Omnibustest

A

Een toets die nagaat of er een algemeen effect aanwezig is van de manipulatie, maar geen verdere gedetailleerde informatie oplevert.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Definitie

Analysis of variance (ANOVA)

Variantieanalyse

A

Een (omnibus)toets die op basis van een F-grootheid nagaat of groepsgemiddelden van elkaar verschillen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Soorten

Analysis of variance (ANOVA)

Variantieanalyse

A
  • One-way
  • n-way (waaronder Two-way)
  • RM
  • Friedman’s
  • MANOVA (niet kennen)
  • MANCOVA (niet kennen)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Definitie

One-way ANOVA

Eénwegs-variantieanalyse

A

Een variantieanalyse met 1 OV.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Toetsingssituatie

One-way ANOVA

Eénwegs-variantieanalyse

A
  • Is er een verschil in gemiddelde tussen meerdere groepen op een enkele AV?
  • Is er een effect van een OV met meerdere niveaus op een enkele AV?

Indien er een effect is, tussen welke groepen/niveaus is er een verschil?

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Voorwaarden

One-way ANOVA

Eénwegs-variantieanalyse

A
  • 1 AV.
  • AV = interval.
  • 1 OV.
  • OV = nominaal (evt gereduceerd ordinaal).
  • AV is in elke populatie normaal verdeeld OF elke steekproef n≥30. Minder belangrijk als de steekproeven even groot zijn en er tweezijdig getoetst wordt.
  • Homogeniteit van varianties. Minder belangrijk als de steekproeven even groot zijn.
  • Onafhankelijke steekproeven.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Hypothesen

One-way ANOVA

Eénwegs-variantieanalyse

A

Altijd tweezijdig geformuleerd.
H0: µ(1) = µ(2) = µ(j)

Haakjes zijn subscript.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Toetsingsgrootheid

One-way ANOVA

Eénwegs-variantieanalyse

A

F-waarde

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Waarvoor staat dit symbool?

MS

A

Mean square

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Formule

MS

A

SS / df

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Formule

F-waarde voor een one-way ANOVA

Eénwegs-variantieanalyse

A

MS(b) / MS(w)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Definitie

Between groups-variantie

A

Variantie die berekend wordt op basis van de gemiddelden van de verschillende steekproeven in het onderzoek. De intentionele variantie.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Formule

Between groups-variantie

A

MS(b)

Haakjes zijn subscript

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Vrijheidsgraden bij MS(b)

A

J - 1

Zelfde als k - 1

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Waarvoor staat dit symbool?

J

A

Aantal groepen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Waarvoor staat dit symbool?

SS

A

Sum of squares.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Formule

SS(b)

Haakjes zijn subscript

A

Σn(k)[x̄(k) - x̄(tot)]²

Haakjes zijn subscript

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Waarvoor staat dit symbool?

n(k)

Haakjes zijn subscript

A

Aantal deelnemers van de conditie.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Waarvoor staat dit symbool?

x̄(k)

A

Gemiddelde van de conditie.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Waarvoor staat dit symbool?

x̄(tot)

A

Het gemiddelde van alle condities samen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Definitie

Within groups-variantie

A

Variantie die berekend wordt op basis van de individuele verschillen binnen 1 steekproef. De toevallige variantie.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Formule

Within groups-variantie

A

MS(w)

Haakjes zijn subscript

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Vrijheidsgraden bij MS(w)

Haakjes zijn subscript

A

n - J

Zelfde als n - k

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Formule

SS(w)

Haakjes zijn subscript

A

Σ(x(ik) - x̄(k)²

Haakjes zijn subscript

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
# Waarvoor staat dit symbool? *x(ik)* | Haakjes zijn subscript
Score van bepaalde deelnemer *i* uit conditie/groep *k*.
26
# Beslissingregels overschrijdingskansen One-way ANOVA | Eénwegs-variantieanalyse
Altijd tweezijdig, enkel via programma. H0 verwerpen indien *P(D(F)) ≤ α* | D in subscript, F in sub-subscript
27
# Beslissingsregels kritieke waarden One-way ANOVA | Eénwegs-variantieanalyse
Altijd tweezijdig H0 verwerpen als *F* ≥ *F(kritiek)* H0 verworpen -> post-hoc toetsen.
28
# Definitie Post-hoc toetsen
Een techniek bij een variantieanalyse om na te gaan welke subgroepgemiddelden significant van elkaar verschillen door paarsgewijs toetsen.
29
Waarom een correctie toepassen bij post-hoc toetsen?
Omdat bij het uitvoeren van meerdere toetsen de kans op een type I-fout toeneemt.
30
# Definitie Bonferroni correctie
Een correctie van het α-niveau om bij herhaalde toetsen de kans op een type I-fout constant te houden.
31
# Formule Bonferroni correctie
α / aantal hypotheses | Aantal hypotheses is dus hoeveel tests je uitvoert.
32
# Effectgrootte One-way ANOVA | Eénwegs-variantieanalyse
*ω²* (programma) OF *r* (manueel)
33
# Formule *r* bij een One-way ANOVA | Eénwegs-variantieanalyse
√[*SS(b)* / *SS(tot)*
34
# Rapporteren One-way ANOVA | Eénwegs-variantieanalyse
1. Wat nagaan. 2. Vermeld toets. 3. Hoofdeffect significantie. 4. *F(dfb, dfw)* 5. *p* 6. ω² OF *r*. 7. Post-hoc 8. Conditie 1 9. (*M, 10. SD*) 9. Meer/minder dan 10. Conditie 2 (*M, 11. SD, 12. p, 13. * Cohen's *d)*. Minteken weglaten. 11. Enzovoort voor meer paarsgewijze verschillen. | Cijfers worden afgerond tot 2 cijfers na de komma, behalve *p*
35
# Definitie n-way ANOVA | Meerwegs-variantieanalyse
Een variantieanalyse met meer dan 1 OV.
36
# Definitie Two-way ANOVA | Tweewegs-variantieanalyse of tweefactoren-variantieanalyse
Een variantieanalyse met 2 OV.
37
# Waarvoor staat dit? *m* x *n* ANOVA | Aka *k* x *r* ANOVA
Elke letter staat voor een OV, waar je een cijfer zet dat het aantal niveaus aangeeft van de OV. | 2-way ANOVA waarbij 1e OV 2 niveaus en 2de OV 3 niveaus = 2 x 3 ANOVA.
38
# Toetsingssituatie Two-way ANOVA | Tweewegs-variantieanalyse of tweefactor-variantieanalyse
* Is er een hoofdeffect van (een van de) twee OV met meerdere niveaus op 1 enkele AV? Zo ja, tussen welke niveaus verschil? * Is er een interactie-effect tussen de twee OV?
39
# Definitie Interactie-effect
Het effect van de ene OV doet zich anders voor naargelang het niveau van de andere OV.
40
# Voorwaarden Two-way ANOVA | Tweewegs-variantieanalyse of tweefactor-variantieanalyse
* 1 AV. * AV = interval. * 2 OV. * OV's = nominaal (evt gereduceerd ordinaal). * AV is in elke populatie normaal verdeeld OF elke steekproef *n*≥30. Minder belangrijk als de steekproeven even groot zijn en er tweezijdig getoetst wordt. * Homogeniteit van varianties. Minder belangrijk als de steekproeven even groot zijn. * Onafhankelijke steekproeven.
41
# Hypothesen Two-way ANOVA | Tweewegs-variantieanalyse of tweefactor-variantieanalyse
Altijd tweezijdig geformuleerd. Voor elke OV: H0: µ(1) = µ(2) = µ(j) Interactie-effect: H0: µ(1,1) = µ(1,2) = ... = µ(j,j) | Haakjes zijn subscript.
42
# Toetsingsgrootheid Two-way ANOVA | Tweewegs-variantieanalyse of tweefactor-variantieanalyse
*F*-waarde voor de twee hoofdeffecten en voor het interactie-effect.
43
# Formule *F*-waarde voor een hoofdeffect van een two-way ANOVA | Tweewegs-variantieanalyse of tweefactor-variantieanalyse
*MS(b)* / *MS(w)* Waarbij *MS(b)* verschilt per OV, en *MS(w)* hetzelfde is voor alle OV. | Voor formule van onderdelen zie one-way ANOVA
44
# Formule *F*-waarde voor een interactie-effect van een two-way ANOVA | Tweewegs-variantieanalyse of tweefactor-variantieanalyse
*MSb(AxB)* / *MS(w)* | *b* in subscript, *AxB* in het sub-subscript
45
# Formule *MSb(AxB)* | *b* in subscript, *AxB* in het sub-subscript
*SS(AxB)* / *df(AxB)*
46
# Formule *SS(AxB)*
*SS(model)* - *SS(A)* - *SS(B)* | Waarbij A eerste hoofdeffect en B tweede hoofdeffect
47
# Formule *SS(model)*
*SS(b)* maar dan ipv *k* (niveau) is het *ik* (gekruisde niveau).
48
# Formule *df(AxB)*
*df(b(A))* * *df(b(B))* | Waarbij A eerste hoofdeffect en B tweede hoofdeffect
49
# Beslissingregels overschrijdingskansen Two-way ANOVA | Tweewegs-variantieanalyse of tweefactor-variantieanalyse
Altijd tweezijdig, enkel via programma. H0 verwerpen indien *P(D(F)) ≤ α* voor elk hoofdeffect en het interactie-effect. | D in subscript, F in sub-subscript
50
# Beslissingsregels kritieke waarden Two-way ANOVA | Tweewegs-variantieanalyse of tweefactor-variantieanalyse
Altijd tweezijdig H0 verwerpen als *F* ≥ *F(kritiek)* voor elk hoofdeffect en het interactie-effect. H0 verworpen -> post-hoc toetsen.
51
# Effectgrootte One-way ANOVA | Eénwegs-variantieanalyse
*ω²* OF η(p)² (programma) OF *r* (manueel) | Haakjes zijn subscript
52
# Waarvoor staat dit symbool? η(p)²
Partial eta-squared, een effectgrootte.
53
# Interpretatie η(p)²
* Klein: [.01;.05] * Matig: [.06;.13] * Sterk: ≥ .14
54
# Formule *r* bij een two-way ANOVA | Tweewegs-variantieanalyse of tweefactor-variantieanalyse
√[*SS(b)* / *SS(corr tot)*] | Haakjes zijn subscript
55
# Rapporteren Two-way ANOVA | Tweewegs-variantieanalyse of tweefactor-variantieanalyse
1. Wat nagaan. 2. Vermeld toets. 3. Voor elk hoofdeffect: 4. significantie. 4. *F(dfb, dfw)* 5. *p* 6. ω² OF η(p)² OF *r*. 7. Interactie-effect: zelfde als hoofdeffect 7. Post-hoc 8. Conditie 1 9. (*M, 10. SD*) 9. Meer/minder dan 10. Conditie 2 (*M, 11. SD, 12. p, 13. * Cohen's *d)*. Minteken weglaten. 11. Enzovoort voor meer paarsgewijze verschillen. | Cijfers worden afgerond tot 2 cijfers na de komma, behalve *p*
56
# Definitie Kruskal-Wallis toets
Een non-parametrische variant van de eenwegs-variantieanalyse | Aka one-way ANOVA
57
# Toetsingssituatie Kruskal-Wallis toets
* Is er een verschil in gemiddelde tussen meerdere groepen op een enkele AV? * Is er een effect van een OV met meerdere niveaus op een enkele AV? Indien er een effect is, tussen welke groepen/niveaus is er een verschil? | Zelfde als one-way ANOVA
58
# Voorwaarden Kruskal-Wallis toets
* 1 AV. * AV is minstens ordinaal. * Onafhankelijke steekproeven. * Minimum 5 cases in elke groep.
59
# Hypothesen Kruskal-Wallis toets
Altijd tweezijdig geformuleerd. H0: θ(1) = θ(2) = θ(j) | Haakjes zijn subscript.
60
# Toetsingsgrootheid Kruskal-Wallis toets
*H* in Jamovi benoemd als *χ²*
61
# Formule *H*
Zie pagina 209, onmogelijk uit te typen hier. Hoef je dus ook niet echt uit je hoofd te kennen.
62
# Formule Vrijheidsgraden bij een Kruskal-Wallis toets
*k* - 1
63
# Beslissingregels overschrijdingskansen Kruskal-Wallis toets
Altijd tweezijdig, enkel via programma. H0 verwerpen indien *P(R(H)) ≤ α* | *R* in subscript, *H* in sub-subscript
64
# Beslissingsregels kritieke waarden Kruskal-Wallis toets
Altijd tweezijdig H0 verwerpen als *H* ≥ *χ²(kritiek)* H0 verworpen -> DSCF paarsgewijze vergelijkingen.
65
Dwass-Steel-Critchlow-Fligner test (DSCF)
Een test voor paarsgewijze vergelijkingen bij een Kruskal-Wallis toets. | Zoals een post-hoc analyse bij een ANOVA
66
# Effectgrootte Kruskal-Wallis toets
ε²
67
# Interpretatie ε²
* Klein: [.10;.29] * Matig: [.30;.49] * Groot: ≥.50
68
# Rapporteren One-way ANOVA | Eénwegs-variantieanalyse
1. Wat nagaan. 2. Vermeld toets. 3. Effect significantie. 4. *H* 5. *p* 6. *ε²*. 7. DSCF 8. Conditie 1 (θ) 9. Meer/minder dan 10. Conditie 2 (θ) 12. *W* 13. *p* 11. Enzovoort voor meer paarsgewijze verschillen. | Cijfers worden afgerond tot 2 cijfers na de komma, behalve *p*

Statistiek 2 (9 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2025 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions