Theorie pt 5 Flashcards
(42 cards)
Wat zijn mogelijke problemen voor repeated-measures designs?
- Tijd-gerelateerde factoren: stemming, gezondheid etc. verandering tussen meting A en B. Opgelost door Counterbalancing: helft start met meting B, andere met meting A.
- Order effects: participatie in meting A beïnvloedt score in meting B.
Voor M in de effect size formule vul je voor dependent samples in …
- Mean difference score.
- Difference van sample means
- Sample mean
1
Voor M in de effect size formule vul je voor independent samples in …
- Mean difference score.
- Difference van sample means
- Sample mean
Difference tussen sample means.
Voor M in de effect size formule vul je voor single samples t test in …
- Mean difference score.
- Difference van sample means
- Sample mean
Sample mean.
Voor confidence interval kijk je in de … tabel.
Z-score tabel voor z-scores, t-score tabel bij t-verdeling.
Waarom is een effect size belangrijk om te vermelden bij een hypothesetest?
De hypothesetest zelf zegt niets over de grootte van het effect van de behandeling. Hiervoor wordt effectgrootte gebruikt.
Kun je op basis van een hypothesetoets met a = .05 concluderen dat de kans dat de nulhypothese klopt kleiner dan 5% is wanneer je hem verwerpt?
Nee, de data suggereren slechts dat het erg onwaarschijnlijk is.
Wanneer M1 = 50 en M2 = 51, met n = 15, zal de z-score … (hoger/lager) zijn dan bij n = 50.
Hoger. Dit betekent dat met een sample size hoog genoeg, we in theorie met elke behandeling de nulhypothese kunnen verwerpen.
Standaarden van cohen’s d:
0.2 = Small
0.5 = Medium
0.8 = Large
Estimated d:
inschatting van d wanneer populatiewaarden onbekend zijn.
Wat meet r2?
Het percentage van variability dat door het treatment effect veroorzaakt is.
Benoem de standaarden van r^2 (percentage van variantie veroorzaakt door behandeling).
r2 = 0.01 = small
r2 = 0.09 = medium
r2 = 0.25 = large
Heeft sample size effect op de hypothesetoets, en heeft sample size effect op effect size?
Weinig tot geen effect op de effect size (bij cohen’s d geen effect), maar wel een effect op de hypothesetoets. Wat wel effect heeft is sample variance, wat invloed heeft op beide.
Hoge sample variantie reduceert de kans op het verwerpen van de nulhypothese.
Bij een hypothesetoets leidt hoge variantie tot een … (hogere/kleinere/dezelfde) kans op het verwerpen van de nulhypothese en … (reductie/toename/dezelfde) effect size.
Hoge variantie reduceert de kans op het verwerpen van de nulhypothese en reduceert de effectgrootte.
Wanneer populatiegemiddelde vooraf aan de behandeling mu = 80 is, en na de behandeling mu = 86, wat kun je dan concluderen over de effect size?
Het is ongeveer 6 punten.
Hoe groter de sample size, hoe … (groter/kleiner) de confidence interval. Kleiner.
Hoe groter de sample, hoe representatiever je scores, hoe groter de kans dat je meting representatief is.
Hoe zou je rapporteren in een studie: M = 13 van de 20 sceonden, SD = 3, p <.05, r^2 = 0.5294, df = 8, t = 3.
De deelnemers scoorden een gemiddelde van M = 13 van de 20, waarbij SD = 3.00. Statistische analyse toont aan dat de scores significant groter zijn t(8) = 3.00, p < .05, r^2 = 0.5294
Wat zegt effect size over significantie?
Het geeft de minimum/maximum aan van verwachte populatiewaarden, en het kan dat de nulhypothese binnen/buiten deze waarden valt.
Wanneer effect size negatief is, rapporteer je dit?
Nee, je rapporteert het zonder – omdat het een effect is en niet een richting.
Power:
de kans dat een test een nulhypothese juist weerlegd, ofwel de kans dat een hypothesetest het effect vindt als het er daadwerkelijk is.
B.v. als je wil weten of de behandeling zal leiden tot een toename van 5 punten met een SD van 1, is het zeer waarschijnlijk dat je dat effect zal vinden als je theorie klopt.
Waarom wordt de power vooraf aan het onderzoek berekent?
Je kan dan determineren of het zinvol zou zijn om het onderzoek uit te voeren op basis van de kans dat je een resultaat zou vinden met je test.
Hoe bereken je power met a = .05 wanneer je wil weten of het effect van de nieuwe behandeling hoger zal zijn?
Je vermenigvuldigd alpha waarde (procent in de staart gedeeld door 2) met de SD, omdat je wil weten welke waarde correspondeert met de minimale waarde die je voorspelt. Dan gebruik je dat als sample waarde in de z-formule en voor mu gebruik je de hypothese voorspelling. Dan kijk je in de unit normal table om een percentage te vinden, b.v. p = 0.9793. Dan is je power 97,93%.
Wat is de relatie tussen effect size en power?
De power is afhankelijk van de effectgrootte. Als het effect kleiner is is de power ook kleiner.
Als je alpha reduceert, dan … de power.
De power wordt lager.
