VOS samenvatting
2021-2022
Inhoud
Hc multipele regressie ............................................................................................................................. 2
Hc meerweg ANOVA................................................................................................................................ 4
Hc ANCOVA.............................................................................................................................................. 6
Hc herhaalde meting en mixed design .................................................................................................... 8
Hc moderatie en mediatie ..................................................................................................................... 11
Hc factoranalyse en betrouwbaarheidsanalyse .................................................................................... 13
, Hc multipele regressie
Eén afhankelijke variabele (Y)
Een of meerdere onafhankelijke variabelen (minimaal interval)
Een of meerdere onafhankelijke variabelen (dichotoom)
Doel: voor de populatie beschrijven en toetsen van de relaties tussen afhankelijke variabele Y en de
predictoren X
Waarschuwing: doe op basis van statistische samenhang geen uitspraken over causaliteit
Meetniveau:
- Ratio
- Interval
- Ordinaal
- Nominaal
Afhankelijke variabele Y: kenmerk gemeten op minimaal interval meetniveau
Onafhankelijke variabelen X: kenmerk gemeten op minimaal interval meetniveau
- Categorische kenmerk met twee categorieën: nominaal meetniveau met twee categorieën
noemen we dichotoom
- Categorisch kenmerk met meer dan twee categorieën: nominaal ordinaal meterniveau wordt
omgezet in dummyvariabelen.
Vergelijking: Uitkomst (Y) = model (X) + voorspellingsfout (residual/ error)
Best passende rechte lijn: de lijn waarbij de voorspellingsfout zo klein mogelijk is
Beste model is met kleinste residuele kwadratensom.
Goodness-of-fit (R2) = vergelijking (ratio) van lineair model (regressielijn) met basismodel (basislijn)
Totale deviatie (t) = verklaarde deel (m) + onverklaarde deel (r)
Elke t, m en r kwadrateren en dan optellen =
- SSt = totale kwadratensom
- SSm = kwadratensom van rechte lijn (model)
- SSr = kwadratensom van voorspellingsfout (residual)
R2 = SSm/ SSt
Bereik R2 is tussen 0 en 1
Multipele correlatiecoëfficiënt R (correlatie tussen geobserveerde y en ŷ)
Determinatiecoëfficiënt R2 (proportie in y verklaarde variantie door het model)
Met F-toets beoordeel je statistische significantie (a=.05)
Met grootte van R2 kwantificeer je de relatie
𝑀𝑆𝑀
𝐹=
𝑀𝑆𝑅
Toetsen voor invloed van afzonderlijke X’en met t-toetsen (a= .05)
Regressiecoëfficiënt B
- Gebruik je voor opstellen van regressievergelijking voor ŷ
- Regressie coëfficiënt B is schaalafhankelijk
Gestandaardiseerde regressie coëfficiënt Beta
- Gebruik voor vergelijken van de predictoren (X’en)
- Beoordelen van invloed predictoren
- Gestandaardiseerde regressie coëfficiënt Beta is schaalonafhankelijk
2021-2022
Inhoud
Hc multipele regressie ............................................................................................................................. 2
Hc meerweg ANOVA................................................................................................................................ 4
Hc ANCOVA.............................................................................................................................................. 6
Hc herhaalde meting en mixed design .................................................................................................... 8
Hc moderatie en mediatie ..................................................................................................................... 11
Hc factoranalyse en betrouwbaarheidsanalyse .................................................................................... 13
, Hc multipele regressie
Eén afhankelijke variabele (Y)
Een of meerdere onafhankelijke variabelen (minimaal interval)
Een of meerdere onafhankelijke variabelen (dichotoom)
Doel: voor de populatie beschrijven en toetsen van de relaties tussen afhankelijke variabele Y en de
predictoren X
Waarschuwing: doe op basis van statistische samenhang geen uitspraken over causaliteit
Meetniveau:
- Ratio
- Interval
- Ordinaal
- Nominaal
Afhankelijke variabele Y: kenmerk gemeten op minimaal interval meetniveau
Onafhankelijke variabelen X: kenmerk gemeten op minimaal interval meetniveau
- Categorische kenmerk met twee categorieën: nominaal meetniveau met twee categorieën
noemen we dichotoom
- Categorisch kenmerk met meer dan twee categorieën: nominaal ordinaal meterniveau wordt
omgezet in dummyvariabelen.
Vergelijking: Uitkomst (Y) = model (X) + voorspellingsfout (residual/ error)
Best passende rechte lijn: de lijn waarbij de voorspellingsfout zo klein mogelijk is
Beste model is met kleinste residuele kwadratensom.
Goodness-of-fit (R2) = vergelijking (ratio) van lineair model (regressielijn) met basismodel (basislijn)
Totale deviatie (t) = verklaarde deel (m) + onverklaarde deel (r)
Elke t, m en r kwadrateren en dan optellen =
- SSt = totale kwadratensom
- SSm = kwadratensom van rechte lijn (model)
- SSr = kwadratensom van voorspellingsfout (residual)
R2 = SSm/ SSt
Bereik R2 is tussen 0 en 1
Multipele correlatiecoëfficiënt R (correlatie tussen geobserveerde y en ŷ)
Determinatiecoëfficiënt R2 (proportie in y verklaarde variantie door het model)
Met F-toets beoordeel je statistische significantie (a=.05)
Met grootte van R2 kwantificeer je de relatie
𝑀𝑆𝑀
𝐹=
𝑀𝑆𝑅
Toetsen voor invloed van afzonderlijke X’en met t-toetsen (a= .05)
Regressiecoëfficiënt B
- Gebruik je voor opstellen van regressievergelijking voor ŷ
- Regressie coëfficiënt B is schaalafhankelijk
Gestandaardiseerde regressie coëfficiënt Beta
- Gebruik voor vergelijken van de predictoren (X’en)
- Beoordelen van invloed predictoren
- Gestandaardiseerde regressie coëfficiënt Beta is schaalonafhankelijk
