VOS stappenplan analyses uitvoeren in JASP & interpretatie
Voorkennis ..............................................................................................................................3
Beschrijvende statistieken ...................................................................................................3
Basale grafieken ..................................................................................................................3
Tip: variabelen sorteren ........................................................................................................4
Tip: betekenis van statistiek opzoeken in JASP .......................................................................4
Factoranalyse .........................................................................................................................5
Explorerende factoranalyse met oblique rotatie ....................................................................5
Output explorerende factoranalyse met oblique rotatie......................................................6
Multipele regressie analyse ......................................................................................................7
Assumptie lineariteit en afwezigheid uitschieters visueel.......................................................7
Multipele regressieanalyse frequentistisch ...........................................................................8
Multipele regressie assumpties statistisch controleren frequentistisch ..................................8
Output multipele regressie analyse frequentistisch ......................................................... 12
Dummy variabelen maken voor Bayesiaanse regressie analyse............................................ 14
Extra instellingen dummy variabele .................................................................................... 15
Multipele regressie analyse Bayesiaans .............................................................................. 16
Output multipele regressie Bayesiaans ........................................................................... 18
Hiërarchische multipele regressieanalyse frequentistisch ................................................... 19
Output hiërarchische multipele regressie analyse............................................................ 20
Hiërarchische multipele regressie analyse Bayesiaans ........................................................ 21
Output hiërarchische multipele regressie analyse Bayesiaans.......................................... 22
Multipele regressie met dummy’s frequentistisch ............................................................... 23
Dummy variabelen in JASP frequentistisch.......................................................................... 24
Regressievergelijking met dummyvariabelen frequentistisch ............................................... 24
Output regressievergelijking met dummyvariabelen frequentistisch ................................. 25
Moderatie & mediatie analyse ................................................................................................ 26
Centreren variabelen ......................................................................................................... 26
Moderatie continu * categorisch interactie frequentistisch .................................................. 27
Output moderatie continu * categorisch interactie frequentistisch ................................... 28
Spreidingsdiagram in JASP .................................................................................................. 29
Verschilscore maken.......................................................................................................... 29
Moderatie continu * continu interactie Bayesiaans .............................................................. 30
Output Moderatie continu * continu Bayesiaans .............................................................. 31
Mediatie ............................................................................................................................ 32
Pagina | 1
, SEM module ...................................................................................................................... 32
Mediatieanalyse ................................................................................................................ 33
Output mediatie analyse................................................................................................. 34
ANOVA .................................................................................................................................. 36
Grafisch beoordelen van afwezigheid outliers ..................................................................... 36
Grafisch beoordelen van normaal verdeling ........................................................................ 36
Grafisch beoordelen homogeniteit van varianties ................................................................ 37
Statistisch beoordelen homogeniteit van varianties............................................................. 38
Raincloud plots ................................................................................................................. 39
Meerweg ANOVA frequentistisch ........................................................................................ 40
Output ANOVA frequentistisch........................................................................................ 42
Simpele hoofdeffect toetsing ............................................................................................. 45
Meerweg ANOVA Bayesiaans .............................................................................................. 46
Output meerweg ANOVA Bayesiaans .............................................................................. 47
Aanvragen BF voor interactie-effect .................................................................................... 47
Post-hoc test Bayesian ANOVA ........................................................................................... 48
ANCOVA ............................................................................................................................... 49
Assumptie homogeniteit van regressiecoëfficiënten visueel beoordelen .............................. 49
Statistisch beoordelen assumptie van homogene regressie ................................................. 50
ANCOVA frequentistisch .................................................................................................... 51
Output ANCOVA frequentistisch ..................................................................................... 53
ANCOVA als regressiemodel .............................................................................................. 55
Statistische controle assumptie van homogene regressie Bayesiaans .................................. 57
ANCOVA Bayesiaans uitvoeren ........................................................................................... 58
Output ANCOVA Bayes ................................................................................................... 60
Herhaalde metingen & mixed design ...................................................................................... 62
Herhaalde metingen met binnen-subject (within subject) factor frequentistisch .................. 62
Output herhaalde meting met within factor frequentistisch .............................................. 64
Herhaalde meting within-subject factor Bayesiaans ............................................................ 67
Output herhaalde meeting met within-subject factor Bayesiaans ..................................... 69
Sfericiteit correctie ............................................................................................................ 70
Herhaalde metingen met twee factoren within-subjects factor frequentistisch..................... 71
Output herhaalde meeting met twee within-factoren frequentistisch ............................... 73
Simpele hoofdeffect toetsing ............................................................................................. 75
Mixed design met within-subject & between subject factor frequentistisch .......................... 76
Output mixed design met within-subject & between subject factor frequentistisch ........... 78
Pagina | 2
,Voorkennis
Beschrijvende statistieken
1. Descriptives → Descriptive Statistics
2. Sleep de variabelen naar het vak onder het kopje Variables
3. JASP zal meteen de standaard output laten zien. Als je meer beschrijvende
statistieken opvraagt, zal je deze ook meteen zien. Dit kan je opvragen onder
Statistics
Basale grafieken
1. Descriptives → Descriptive Statistics
2. Sleep de variabelen naar het vak onder het kopje Variables
3. In het menu kan je onder Basic Plots allerlei basale grafieken aanvragen, zoals
histogram (Distribution plots), scatterplot (Correlation plot), Q-Q plot, boxplots
Pagina | 3
, Tip: variabelen sorteren
In JASP kan je ervoor kiezen om de volgorde van je variabelen
te sorteren of alfabet of op type variabele. Dat is handig als
alle variabele door elkaar heen staan.
Tip: betekenis van statistiek opzoeken in JASP
Als je in JASP de betekenis van bepaalde statistieken
niet kent, kun je op de blauwe 'i' klikken aan de
bovenkant van je analysescherm. Daarmee open je
een tekst waarin de termen worden toegelicht die in
de analyse worden gebruikt.
Voor maximale efficiëntie kun je de zoekbalk onderin
dat hulpscherm gebruiken om naar de specifieke
term te zoeken die je toegelicht wil hebben.
Pagina | 4
,Factoranalyse
Explorerende factoranalyse met oblique rotatie
1. Factor → Exploratory Factor Analysis
2. Selecteer de items en zet deze in de box van Variables
3. Vink onder Number of Factors based on de optie Eigenvalues aan
Je kan ook een vaststaand aantal selecteren on Numbers of factors en dan Manual
4. Selecteer bij Factor method de optie Principal axis factoring
5. Vink onder Rotation de optie Oblique en daarbij Oblimin aan
6. Vink onder Tables de optie Factor Correlations aan
7. Vink onder Plots de optie Scree Plot en vink Parallel analyis results uit
Tip
Pagina | 5
, Tip!In de tabel 'Factor Loadings' worden veel factorladingen niet
weergegeven. JASP doet dit automatisch om de tabel overzichtelijk
te houden: alleen de sterkste en daarmee meest relevante
factorladingen worden weergegeven.
Als je van meer items de factorladingen wilt zien, kun je dit doen met
het schuifje 'Display loadings above'. Als je dat schuifje naar 0 sleept
zul je in de tabel 'Factor Loadings' alle factorladingen zien. Als je het
schuifje verder omhoog sleept, dan zie je alleen nog de
factorladingen hoger dan de aangegeven waarde.
Output explorerende factoranalyse met oblique rotatie
Tabel Factor Characteristics
• Eigenvalues
De analyse in JASP wordt zodanig uitgevoerd dat er voor factoren met een
eigenwaarde onder de 1 geen resultaten in de output worden opgenomen. Er zijn hier
dus 4 factoren.
• Cumulative
De kolom van Cumulative onder Rotated Solution geeft de proportie verklaarde
variantie weer. De waarde die bij de onderste factor staat is de totale gezamenlijke
proportie verklaarde variantie, als je dit keer 100 doet krijg je het percentage
verklaarde variantie. Hier dus 0.408 x 100 = 40.8%
Pagina | 6
,Tabel Factor Loadings
In deze tabel staan alleen absolute
waarde.
• Ladingen
Per item zie je wat de lading is op de
bijpassende factor. In het geel zie je de
items met een hoge lading op factor 2
(> .4)
• Uniqueness
Dit is de proportie niet verklaarde
variantie.
Multipele regressie analyse
Assumptie lineariteit en afwezigheid uitschieters visueel
1. Descriptives → Descriptive statistics
2. Sleep de variabelen naar het vak onder het kopje Variables
3. In het menu vink je onder Basic Plots de optie Correlation plots aan
Pagina | 7
,Multipele regressieanalyse frequentistisch
1. Regression → Classical → Linear regression
2. Plaats de afhankelijke variabele bij Dependent Variable
3. Plaats continue onafhankelijke variabelen bij Covariates
4. Plaats dichotome onafhankelijke variabelen onder Factors
Dit levert de regressie-output op, maar voor het controleren van sommige assumpties
moeten er extra instellingen worden gewijzigd.
Multipele regressie assumpties statistisch controleren frequentistisch
Volg eerst de stappen voor het uitvoeren van een multipele regressie analyse, daarna
wijzigen we instellingen voor de controle van assumpties
• Afwezigheid multicollineariteit
Ga naar Statistics en vink Collinearity diagnostics aan
• Afwezigheid van uitschieters
Ga naar Statistics en vink Casewise diagnostics aan
o vink daaronder Standard residual aan (vaak gebruikte waarde is 3 of 3.3)
OF
o vink daaronder Cook’s distance aan (standaard waarde is 1 en mag zo blijven)
Pagina | 8
,• Homoscedasticiteit
Ga naar Plots en vink Residuals vs. Predicted aan
• Normaal verdeelde residuen
Ga naar Plots en vink Residuals histogram en Q-Q plot standardized residuals
Pagina | 9
, Output statistische controle assumptie multicollineariteit
Geen schending van assumptie multicollineariteit. Kijk bij Collinearity Statistics naar
Tolerance en VIF. De waardes van tolerance zijn allemaal groter dan .2 en de waardes
van VIF allemaal kleiner dan 10, dus er is voldaan aan de assumptie.
Output statistische controle afwezigheid uitschieters en normaalverdeling residuen
• Afwezigheid uitschieters
De tabel van Casewise Diagnostics laat het aantal uitschieters zien. Hier zijn drie
rijen en dus drie uitschieters.
Met Cooks Distance kunnen we zien wat de overall invloed is van de observatie op
het model. De vuistregel is dat waardes lager dan 1 moeten zijn. Dat is hier het geval
dus er is aan de assumptie voldaan.
• Normaalverdeling residuen
Hiervoor kijk je naar de waardes onder Std. Residual. Hier zie je dat de waarde
tussen de -3.3 en +3.3 liggen er dus voldaan is aan de normaal verdeling. Als de tabel
leeg blijft is er ook voldaan aan de assumptie.
Output controle homoscedasticiteit
Zo ziet de output eruit van de Residuals vs. Predicted
Hier is voldaan aan de assumptie omdat alle residuen
ongeveer gelijk over alle gestandaardiseerde voorspelde
waardes liggen.
Pagina | 10
Voorkennis ..............................................................................................................................3
Beschrijvende statistieken ...................................................................................................3
Basale grafieken ..................................................................................................................3
Tip: variabelen sorteren ........................................................................................................4
Tip: betekenis van statistiek opzoeken in JASP .......................................................................4
Factoranalyse .........................................................................................................................5
Explorerende factoranalyse met oblique rotatie ....................................................................5
Output explorerende factoranalyse met oblique rotatie......................................................6
Multipele regressie analyse ......................................................................................................7
Assumptie lineariteit en afwezigheid uitschieters visueel.......................................................7
Multipele regressieanalyse frequentistisch ...........................................................................8
Multipele regressie assumpties statistisch controleren frequentistisch ..................................8
Output multipele regressie analyse frequentistisch ......................................................... 12
Dummy variabelen maken voor Bayesiaanse regressie analyse............................................ 14
Extra instellingen dummy variabele .................................................................................... 15
Multipele regressie analyse Bayesiaans .............................................................................. 16
Output multipele regressie Bayesiaans ........................................................................... 18
Hiërarchische multipele regressieanalyse frequentistisch ................................................... 19
Output hiërarchische multipele regressie analyse............................................................ 20
Hiërarchische multipele regressie analyse Bayesiaans ........................................................ 21
Output hiërarchische multipele regressie analyse Bayesiaans.......................................... 22
Multipele regressie met dummy’s frequentistisch ............................................................... 23
Dummy variabelen in JASP frequentistisch.......................................................................... 24
Regressievergelijking met dummyvariabelen frequentistisch ............................................... 24
Output regressievergelijking met dummyvariabelen frequentistisch ................................. 25
Moderatie & mediatie analyse ................................................................................................ 26
Centreren variabelen ......................................................................................................... 26
Moderatie continu * categorisch interactie frequentistisch .................................................. 27
Output moderatie continu * categorisch interactie frequentistisch ................................... 28
Spreidingsdiagram in JASP .................................................................................................. 29
Verschilscore maken.......................................................................................................... 29
Moderatie continu * continu interactie Bayesiaans .............................................................. 30
Output Moderatie continu * continu Bayesiaans .............................................................. 31
Mediatie ............................................................................................................................ 32
Pagina | 1
, SEM module ...................................................................................................................... 32
Mediatieanalyse ................................................................................................................ 33
Output mediatie analyse................................................................................................. 34
ANOVA .................................................................................................................................. 36
Grafisch beoordelen van afwezigheid outliers ..................................................................... 36
Grafisch beoordelen van normaal verdeling ........................................................................ 36
Grafisch beoordelen homogeniteit van varianties ................................................................ 37
Statistisch beoordelen homogeniteit van varianties............................................................. 38
Raincloud plots ................................................................................................................. 39
Meerweg ANOVA frequentistisch ........................................................................................ 40
Output ANOVA frequentistisch........................................................................................ 42
Simpele hoofdeffect toetsing ............................................................................................. 45
Meerweg ANOVA Bayesiaans .............................................................................................. 46
Output meerweg ANOVA Bayesiaans .............................................................................. 47
Aanvragen BF voor interactie-effect .................................................................................... 47
Post-hoc test Bayesian ANOVA ........................................................................................... 48
ANCOVA ............................................................................................................................... 49
Assumptie homogeniteit van regressiecoëfficiënten visueel beoordelen .............................. 49
Statistisch beoordelen assumptie van homogene regressie ................................................. 50
ANCOVA frequentistisch .................................................................................................... 51
Output ANCOVA frequentistisch ..................................................................................... 53
ANCOVA als regressiemodel .............................................................................................. 55
Statistische controle assumptie van homogene regressie Bayesiaans .................................. 57
ANCOVA Bayesiaans uitvoeren ........................................................................................... 58
Output ANCOVA Bayes ................................................................................................... 60
Herhaalde metingen & mixed design ...................................................................................... 62
Herhaalde metingen met binnen-subject (within subject) factor frequentistisch .................. 62
Output herhaalde meting met within factor frequentistisch .............................................. 64
Herhaalde meting within-subject factor Bayesiaans ............................................................ 67
Output herhaalde meeting met within-subject factor Bayesiaans ..................................... 69
Sfericiteit correctie ............................................................................................................ 70
Herhaalde metingen met twee factoren within-subjects factor frequentistisch..................... 71
Output herhaalde meeting met twee within-factoren frequentistisch ............................... 73
Simpele hoofdeffect toetsing ............................................................................................. 75
Mixed design met within-subject & between subject factor frequentistisch .......................... 76
Output mixed design met within-subject & between subject factor frequentistisch ........... 78
Pagina | 2
,Voorkennis
Beschrijvende statistieken
1. Descriptives → Descriptive Statistics
2. Sleep de variabelen naar het vak onder het kopje Variables
3. JASP zal meteen de standaard output laten zien. Als je meer beschrijvende
statistieken opvraagt, zal je deze ook meteen zien. Dit kan je opvragen onder
Statistics
Basale grafieken
1. Descriptives → Descriptive Statistics
2. Sleep de variabelen naar het vak onder het kopje Variables
3. In het menu kan je onder Basic Plots allerlei basale grafieken aanvragen, zoals
histogram (Distribution plots), scatterplot (Correlation plot), Q-Q plot, boxplots
Pagina | 3
, Tip: variabelen sorteren
In JASP kan je ervoor kiezen om de volgorde van je variabelen
te sorteren of alfabet of op type variabele. Dat is handig als
alle variabele door elkaar heen staan.
Tip: betekenis van statistiek opzoeken in JASP
Als je in JASP de betekenis van bepaalde statistieken
niet kent, kun je op de blauwe 'i' klikken aan de
bovenkant van je analysescherm. Daarmee open je
een tekst waarin de termen worden toegelicht die in
de analyse worden gebruikt.
Voor maximale efficiëntie kun je de zoekbalk onderin
dat hulpscherm gebruiken om naar de specifieke
term te zoeken die je toegelicht wil hebben.
Pagina | 4
,Factoranalyse
Explorerende factoranalyse met oblique rotatie
1. Factor → Exploratory Factor Analysis
2. Selecteer de items en zet deze in de box van Variables
3. Vink onder Number of Factors based on de optie Eigenvalues aan
Je kan ook een vaststaand aantal selecteren on Numbers of factors en dan Manual
4. Selecteer bij Factor method de optie Principal axis factoring
5. Vink onder Rotation de optie Oblique en daarbij Oblimin aan
6. Vink onder Tables de optie Factor Correlations aan
7. Vink onder Plots de optie Scree Plot en vink Parallel analyis results uit
Tip
Pagina | 5
, Tip!In de tabel 'Factor Loadings' worden veel factorladingen niet
weergegeven. JASP doet dit automatisch om de tabel overzichtelijk
te houden: alleen de sterkste en daarmee meest relevante
factorladingen worden weergegeven.
Als je van meer items de factorladingen wilt zien, kun je dit doen met
het schuifje 'Display loadings above'. Als je dat schuifje naar 0 sleept
zul je in de tabel 'Factor Loadings' alle factorladingen zien. Als je het
schuifje verder omhoog sleept, dan zie je alleen nog de
factorladingen hoger dan de aangegeven waarde.
Output explorerende factoranalyse met oblique rotatie
Tabel Factor Characteristics
• Eigenvalues
De analyse in JASP wordt zodanig uitgevoerd dat er voor factoren met een
eigenwaarde onder de 1 geen resultaten in de output worden opgenomen. Er zijn hier
dus 4 factoren.
• Cumulative
De kolom van Cumulative onder Rotated Solution geeft de proportie verklaarde
variantie weer. De waarde die bij de onderste factor staat is de totale gezamenlijke
proportie verklaarde variantie, als je dit keer 100 doet krijg je het percentage
verklaarde variantie. Hier dus 0.408 x 100 = 40.8%
Pagina | 6
,Tabel Factor Loadings
In deze tabel staan alleen absolute
waarde.
• Ladingen
Per item zie je wat de lading is op de
bijpassende factor. In het geel zie je de
items met een hoge lading op factor 2
(> .4)
• Uniqueness
Dit is de proportie niet verklaarde
variantie.
Multipele regressie analyse
Assumptie lineariteit en afwezigheid uitschieters visueel
1. Descriptives → Descriptive statistics
2. Sleep de variabelen naar het vak onder het kopje Variables
3. In het menu vink je onder Basic Plots de optie Correlation plots aan
Pagina | 7
,Multipele regressieanalyse frequentistisch
1. Regression → Classical → Linear regression
2. Plaats de afhankelijke variabele bij Dependent Variable
3. Plaats continue onafhankelijke variabelen bij Covariates
4. Plaats dichotome onafhankelijke variabelen onder Factors
Dit levert de regressie-output op, maar voor het controleren van sommige assumpties
moeten er extra instellingen worden gewijzigd.
Multipele regressie assumpties statistisch controleren frequentistisch
Volg eerst de stappen voor het uitvoeren van een multipele regressie analyse, daarna
wijzigen we instellingen voor de controle van assumpties
• Afwezigheid multicollineariteit
Ga naar Statistics en vink Collinearity diagnostics aan
• Afwezigheid van uitschieters
Ga naar Statistics en vink Casewise diagnostics aan
o vink daaronder Standard residual aan (vaak gebruikte waarde is 3 of 3.3)
OF
o vink daaronder Cook’s distance aan (standaard waarde is 1 en mag zo blijven)
Pagina | 8
,• Homoscedasticiteit
Ga naar Plots en vink Residuals vs. Predicted aan
• Normaal verdeelde residuen
Ga naar Plots en vink Residuals histogram en Q-Q plot standardized residuals
Pagina | 9
, Output statistische controle assumptie multicollineariteit
Geen schending van assumptie multicollineariteit. Kijk bij Collinearity Statistics naar
Tolerance en VIF. De waardes van tolerance zijn allemaal groter dan .2 en de waardes
van VIF allemaal kleiner dan 10, dus er is voldaan aan de assumptie.
Output statistische controle afwezigheid uitschieters en normaalverdeling residuen
• Afwezigheid uitschieters
De tabel van Casewise Diagnostics laat het aantal uitschieters zien. Hier zijn drie
rijen en dus drie uitschieters.
Met Cooks Distance kunnen we zien wat de overall invloed is van de observatie op
het model. De vuistregel is dat waardes lager dan 1 moeten zijn. Dat is hier het geval
dus er is aan de assumptie voldaan.
• Normaalverdeling residuen
Hiervoor kijk je naar de waardes onder Std. Residual. Hier zie je dat de waarde
tussen de -3.3 en +3.3 liggen er dus voldaan is aan de normaal verdeling. Als de tabel
leeg blijft is er ook voldaan aan de assumptie.
Output controle homoscedasticiteit
Zo ziet de output eruit van de Residuals vs. Predicted
Hier is voldaan aan de assumptie omdat alle residuen
ongeveer gelijk over alle gestandaardiseerde voorspelde
waardes liggen.
Pagina | 10
