Studietaak 3 Flashcards
(28 cards)
Waarom zou er bij correlatieanalyse gebruikgemaakt worden van een dubbele pijl in plaats van een enkele pijl die het meest logische verband aangeeft?
Omdat je bij een correlatieanalyse samenhang onderzoek die twee kanten op kan gaan er er geen causaal verband wordt aangetoond. Dit wordt een symmetrische samenhang genoemd.
Bedenk zelf twee situaties waarin je gebruik zou kunnen maken van de Pearson-correlatiecoëfficiënt.
Voorbeeld situatie 1: De Pearson-correlatiecoëfficiënt kan worden gebruikt om de relatie te onderzoeken tussen de motivatie van studenten en de wekelijkse uren die ze aan zelfstudie besteden.
Voorbeeld situatie 2: De Pearson-correlatiecoëfficiënt kan worden toegepast om de relatie tussen de betrokkenheid van leerlingen in de klas en het aantal uren huiswerk dat leerlingen maken te onderzoeken.
Wat is het verschil tussen het aanduiden van de Pearson-correlatiecoëfficiënt als ρ of als r?
ρ wordt gebruikt in de populatie terwijl r wordt gebruikt in de steekproef.
Waarom kan de covariantie ondanks dat deze niet gestandaardiseerd is toch nuttig zijn?
De covariantie kan aangeven wat de richting van de samenhang is.
Welke term wordt gebruikt als het verband tussen twee variabelen gedeeltelijk afhangt van de correlatie met een derde variabele?
Er is dan sprake van mediatie (zie partiële correlaties). Als het verband geheel verdwijnt als als er gecorrigeerd wordt voor een derde variabele is er sprake van een spurieus verband tussen twee variabelen.
Wanneer voer je een correlatieanalyse uit?
Symmetrisch verband (variabelen zijn gelijkwaardig), Mate van samenhang van twee continue variabelen op interval of ratioschaal. Een correlatieanalyse laat zien in hoeverre er een lineair verband is tussen de variabelen.
Wat gebeurt er wanneer je zero-order correlations aanvinkt (bij partial correlations) in SPSS?
Dan berekent SPSS de Pearson’s correlatie zonder aan te passen aan andere variabelen.
Bij options kan je aangeven dat
je de zero-order correlaties wilt hebben. Dit zijn de bivariate correlaties zonder de controle van andere
variabelen. Bij deze optie krijg je zowel de bivariate correlaties als de partiële correlatie. Zo kan je het
verschil tussen de twee correlaties goed vergelijken
Wat is bootstrappen in SPSS?
Door resampling een groot aantal alternatieve steekproeven te creëren worden de statistische waarden en analytische modellen betrouwbaarder en meer accuraat. o.a. door outliers en onregelmatigheden te elimineren.
Wat is het verschil tussen semi-partiële correlatie of partiële correlatie?
De semi-partiële correlatie controleert voor het effect dat een derde variabele heeft op één van de variabelen in de
correlatie (en niet op beide variabelen, zoals bij de partiële correlatie). Partiële correlaties zijn vooral
handig als je de unieke bijdrage van de variabelen wilt weten, dus kijken wat de relatie tussen X en Y is
zonder Z. Semi-partiële correlatie is handig als je de variantie van een bepaalde variabele wilt verklaren.
Wanneer is de p-waarde significant?
Wanneer het onder de 0,05 is.
Wat zegt r (Pearsons Correlatie)
Sterkte (Bijv. erg sterk rond de -1 en 1), richting (negatief of positief verband)
Wat zeggen de richtlijnen van Cohen over r?
Dit gebeurt meestal op basis van richtlijnen beschreven door Cohen (1988) die stellen dat een correlatie van 0,1 zwak is, een correlatie rond 0,3 gemiddeld is en een correlatie groter dan 0,5 sterk is.
Wat is r^2?
R2 geeft de proportie verklaarde variantie aan, dat is het kwadraat van r.
Wat is de determinatie coëfficiënt?
De determinatiecoëfficiënt (R²) is een getal tussen de 0 en 1 dat de mate aanduidt waarin een statistisch model in staat is een bepaalde uitkomst te voorspellen. Je kunt de R² interpreteren als de proportie (het deel) van de variantie in de afhankelijke variabele die wordt voorspeld door het statistisch model.
Welke waarden kent de r2?
Determinatiecoëfficiënt (R²) Interpretatie
0 Het model voorspelt de uitkomst niet.
Tussen 0 en 1 Het model voorspelt de uitkomst gedeeltelijk.
1 Het model voorspelt de uitkomst volledig.
Wanneer medieert een variabele bij andere variabelen?
Wanneer de correlatie deels afhangt van een andere variabele. Bijv. Dit betekent dus dat het verband tussen het missen van informatie en rekenprestaties deels afhangt van faalangst. Of met andere woorden: faalangst medieert tussen het missen van informatie en rekenprestaties.
Wat is de random sampling procedure?
Bootstrapping
Wat is het verschil in de r2 of de r2s?
r2 is gebasseerd op de Pearson correlatiecoefficient, r2s op Spearman’s Rho: ofwel ingedeeld in rangnummers.
Bedenk twee gevallen wanneer Spearmans rho correlatie geprefereerd wordt over Pearsons correlatie?
De voorkeur voor Spearmans rho correlatie boven de Pearsons correlatie kan ontstaan in twee situaties. Ten eerste, wanneer één van de variabelen niet normaal verdeeld is, biedt Spearmans rho een geschikter alternatief omdat het niet afhankelijk is van de veronderstelling van normale verdeling. Ten tweede, bij het omgaan met ordinale data is Spearmans rho correlatie meer geschikt, terwijl de Pearsons correlatie beter past bij interval- of ratiovariabelen.
Wanneer r(s)= -.377 en p=0.002 gemeten met de variabelen creativiteit en positie in competitie
De betrouwbaarheidsintervallen gaan niet langs 0 en significantie is <0.05 betekent dat wanneer creativiteit omhoog gaat, de positioning omlaag gaat. Ofwel hoe creatiever de kandidaat hoe meer kans op winnen.
wanneer je variabelen op intervalniveau gemeten zijn en een kromlijnig verband aangeven welke correlatiecoefficient gebruik je dan?
Spearman’s Rho. Deze geeft ook verbanden weer die niet rechtlijnig zijn. Pearson had hier bijv. een r= .001 van kunnen maken
Wat zijn redenen om Spearman’s Rho te gebruiken?
-Wanneer je in je spreidingsdiagram een kromlijnig verband ziet
-De variabelen niet normaal, maar scheef verdeel zijn
-Er veel extreme waarden in (één van) je variabelen voorkomen
-Je variabelen ordinaal zijn
Wat zeggen de volgende gegevens? r(s)=0.994, N= 493, p=<0.001
Een zeer sterk positief verband met een significatie van 0.994 met 493 deelnemers. Ofwel als de ene variabele toeneemt, neemt de andere ook toe in bijna gelijke mate.
r=.1 wat voor verband?
zwak verband
