SAMENVATTING OP2 – Alle Colleges
Week 1 t/m 5
Algemeen:
Toetsingsschema:
1. Onderzoeksvraag
2. Hypothesen (één of tweezijdig)
3. Toetskeuze (assumpties) + significantieniveau alpha
4. Berekening toetsstatistiek (+ df)
5. Aflezen p waarde x2 (tweezijdig) of 1-p (andere kant)
6. Beslissing (p met alpha vergelijken)
7. Inhoudelijke conclusie
Standaarddeviatie:
P-fallacy = foutieve interpretatie van begrip p-waarde
Power: kans op type-2 fout (effect niet vinden, ondanks dat die er wel is, H0 accepteren,
terwijl Ha waar is)
Meer power kleinere kans type-2 fout
,Week 1
T-verdeling & toetsen voor het populatiegemiddelde
T verdeling: als standaarddeviatie van populatie niet bekend bredere staart (meer
onzekerheid)
Tweezijdig = p x 2
Andere kant = 1 - p
Designs
3 gouden regels:
- Minimaal 1 variabele manipuleren
- Vergelijkbare groepen
- Andere variabele strikt gelijk
Random assignment: random toewijzen deelnemers aan groepen meest ideal
Subjectvariabele: eigenschappen die je niet kan manipuleren (roken, ziekte, oogkleur etc.)
Matched-subjects design: participanten verdelen in groepjes random verdelen
One-way within subjects design: participanten doorlopen alle condities
Repeated measures design: one-way within subjects design vaker doen
- Voordelen: meer power door gelijke groepen + minder deelnemers nodig
- Nadelen: oder effects (oefening bij tweede keer), sensitation (weet wat je wilt
meten), fatigue
, Independent Samples T-test
Vergelijken twee groepsgemiddelden
Afhankelijke variabele: continu/interval/ratio
Onafhankelijke variabele: categorisch
Df = df1 + df2 – 2
Tweezijdig = p x 2
Andere kant = 1 - p
Paired Samples T-test
Verschil tussen 2 metingen bij dezelfde proefpersoon (voor en na behandeling)
Afhankelijke variabele: continu/interval
D met streepje = gemiddelde verschil tussen toets 1 en 2
Df = kleinste groep – 1
Tweezijdig = p x 2
Andere kant = 1 - p
Week 1 t/m 5
Algemeen:
Toetsingsschema:
1. Onderzoeksvraag
2. Hypothesen (één of tweezijdig)
3. Toetskeuze (assumpties) + significantieniveau alpha
4. Berekening toetsstatistiek (+ df)
5. Aflezen p waarde x2 (tweezijdig) of 1-p (andere kant)
6. Beslissing (p met alpha vergelijken)
7. Inhoudelijke conclusie
Standaarddeviatie:
P-fallacy = foutieve interpretatie van begrip p-waarde
Power: kans op type-2 fout (effect niet vinden, ondanks dat die er wel is, H0 accepteren,
terwijl Ha waar is)
Meer power kleinere kans type-2 fout
,Week 1
T-verdeling & toetsen voor het populatiegemiddelde
T verdeling: als standaarddeviatie van populatie niet bekend bredere staart (meer
onzekerheid)
Tweezijdig = p x 2
Andere kant = 1 - p
Designs
3 gouden regels:
- Minimaal 1 variabele manipuleren
- Vergelijkbare groepen
- Andere variabele strikt gelijk
Random assignment: random toewijzen deelnemers aan groepen meest ideal
Subjectvariabele: eigenschappen die je niet kan manipuleren (roken, ziekte, oogkleur etc.)
Matched-subjects design: participanten verdelen in groepjes random verdelen
One-way within subjects design: participanten doorlopen alle condities
Repeated measures design: one-way within subjects design vaker doen
- Voordelen: meer power door gelijke groepen + minder deelnemers nodig
- Nadelen: oder effects (oefening bij tweede keer), sensitation (weet wat je wilt
meten), fatigue
, Independent Samples T-test
Vergelijken twee groepsgemiddelden
Afhankelijke variabele: continu/interval/ratio
Onafhankelijke variabele: categorisch
Df = df1 + df2 – 2
Tweezijdig = p x 2
Andere kant = 1 - p
Paired Samples T-test
Verschil tussen 2 metingen bij dezelfde proefpersoon (voor en na behandeling)
Afhankelijke variabele: continu/interval
D met streepje = gemiddelde verschil tussen toets 1 en 2
Df = kleinste groep – 1
Tweezijdig = p x 2
Andere kant = 1 - p
