ECO colleges

Experimenteel en correlationeel onderzoek

College 1 – maandag 1 feb

Correlatie is geen causatie
Correlatie beschrijft het lineaire verband tussen twee (interval) variabelen.

1. Covariantie  variabelen moeten samenhangen
2. Directionaliteit  oorzaak gaat vooraf aan gevolg
3. Interne validiteit  alternatieve verklaringen uitgesloten

Scatterplot;
- Richting  positief vs negatief
- Sterkte  hoe meer de punten op een rechte lijn liggen hoe sterker het
verband.
- Vorm  lineair/niet lineair of homogeen/heterogeen
- Uitbijters  punten die ver van de andere liggen

Covariantie (Sxy) = de mate waarin twee variabelen samen variëren
Formule in schrift
Covariantie geeft informatie over de sterkte en de richting van de samenhang
Nadeel  moeilijk te interpreteren, want de waarde is afhankelijk van de
meeteenheid
Oplossing standaardiseren

Pearson r is een gestandaardiseerde maat die het lineaire verband beschrijft tussen
twee kwantitatieve variabelen en waarvan de waarde altijd tussen -1 en +1 ligt.
Voordeel  makkelijker te interpreteren want de waarde is niet afhankelijk van de
meeteenheid
Scatterplot moet lineair zijn voor gebruik van pearson r

Oppassen voor;
- Niet-lineaire verbanden
- Uitbijters
- Heterogene subgroepen
- Restriction of range

Correlatiecoëfficiënten;
Kwantitatief + kwantitatief  pearson r
Ordinaal + ordinaal  spearman’s rho
Dichotoom + kwantitatief  punt-biseriële correlatie
Dichotoom + dichotoom  phi coëfficient

Spearman’s rho (Rs)
Beschrijft samenhang tussen twee ordinale/gerangordende variabelen

Wanneer scores nog geen rangscores zijn; zet scores om in rangnummers.
Dan; gebruik Pearson correlatieformule om Rs te berekenen.

Punt-biseriële correlatie

, Beschrijft de samenhang tussen kwantitatieve en dichotome variabele.
Gebruik pearson correlatieformule om Rpb te berekenen.
Phi coëfficiënt
Beschrijft samenhang tussen twee dichotome variabelen
Gebruik Pearson correlatieformule om phi te berekenen
NB  teken van correlatie hangt af van de wijze waarop 0 en 1 zijn toegewezen aan
groepen

R, Rs, Rpb en phi zeggen iets over samenhang in een steekproef

Alleen significantietoetsing is te beperkt  ook effectmaat (correlatiecoëfficiënt)

Tweede hoorcollege – 8 feb 2021

Een regressie maakt het mogelijk om de ene variabele uit een of meerdere andere
variabelen te voorspellen.

- Een predictor (onafhankelijke) variabele X
- Een response/criterion (afhankelijke) variabele Y

1 predictorvariabele  enkelvoudige lineaire regressie (simple)
 2 predictorvariabele  meervoudige lineaire regressie (multiple)

Error/residu (Ei) = geobserveerde waarde (Yi) - voorspelde waarde (^Yi)

Regressiemodel is gebaseerd op een steekproef met een bepaalde range van X-
scores
- Interpolatie; voorspelling maken binnen range van X en Y
- Extrapolatie; voorspelling maken buiten range van X en Y

Probleem; wanneer meeteenheid verandert, verandert ook regressievergelijking
Oplossing; gebruik gestandaardiseerde regressievergelijking

Variantie
Totaal = model + error
Totaal = verklaard + onverklaard
SSy = SSy(streepje) + SSe
SStotaal = SSmodel + SSerror

Beste fit van de data als de error minimaal is

In regressiemodel is variantie het ‘gemiddelde’ van de gekwadrateerde afwijkingen;
Mean Square (MS).

Hoe hoger de standaardfout van de voorspelling hoe meer de punten verspreid zijn
van de regressielijn.

Proportie verklaarde variantie (VAF) = dat deel van de variantie dat systematisch is.