Aant Bijles

27 belangrijke vragen over Aant Bijles

Eenweg ANCOVA. Anova met continue covariaat (variabele waarvoor je wilt corrigeren omdat het invloed heeft op de afhankelijke variabele).

Afhankelijke variabele: continue variabele (EF)

Eenweg ANCOVA. Anova met continue covariaat (variabele waarvoor je wilt corrigeren omdat het invloed heeft op de afhankelijke variabele).

Onafhankelijke variabele: 1 categorische variabele met drie groepen. (frequentieverdeling laag, midden hoog).

Eenweg ANCOVA. Anova met continue covariaat (variabele waarvoor je wilt corrigeren omdat het invloed heeft op de afhankelijke variabele).

Continue covariaat waarvoor we corrigeren: het aantal minuten dat er thuis aandacht wordt besteed aan muziek. Voorbeeld. Stel dat ook het aantal minuten wordt meegenomen dat er thuis aandacht wordt besteeds aan muziek, dan kan dat als 'matching' variabele worden gebruikt zodat er in de SMO groep dezelfde range aan minuten zit als in de RMO groep.
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Eenweg ANCOVA. Anova met continue covariaat (variabele waarvoor je wilt corrigeren omdat het invloed heeft op de afhankelijke variabele). Assumpties.

Normaalverdeling: klokvormige verdeling van de scores van EF voor alle drie de groepen (drie normaalverdelingen).

Eenweg ANCOVA. Anova met continue covariaat (variabele waarvoor je wilt corrigeren omdat het invloed heeft op de afhankelijke variabele). Assumpties.

Homogeniteit van varianties. De variantie (spreiding) van scores moet ongeveer gelijk zijn tussen de twee groepen.

Eenweg ANCOVA. Anova met continue covariaat (variabele waarvoor je wilt corrigeren omdat het invloed heeft op de afhankelijke variabele). Assumpties.

Onafhankelijkheid: de waarnemingen moeten onafhankelijk van elkaar zijn.

Eenweg ANCOVA. Anova met continue covariaat (variabele waarvoor je wilt corrigeren omdat het invloed heeft op de afhankelijke variabele). Assumpties.

Homogeniteit van hellingen (visueel). De relatie tussen de covariabele en de afhankelijke variabele moet voor alle groepen gelijk zijn (parallelle lijnen). M.a.w. De effecten van de covariabelen op de afhankelijke variabele mogen niet verschillen tussen groepen.

Eenweg ANCOVA. Anova met continue covariaat (variabele waarvoor je wilt corrigeren omdat het invloed heeft op de afhankelijke variabele). Assumpties.

Geen interactie tussen covariabelen en groepen (statistische test van interactie-effect): er mag geen interactie-effect zijn tussen de covariabelen en de onafhankelijke variabelen (toets is niet significant).

Repeated measures ANOVA. Dezelfde metingen of observaties herhaaldelijk verzamelt van dezelfde individuen over verschillende tijdstippen (longitudinaal: over de tijd meten).

Binnen dezelfde groep mensen meerdere keren meten, voorbeeld binnen de RMO groep EF meten over de verschillende leerjaren heen (groep 5 t/m 8).

Repeated measures ANOVA. Dezelfde metingen of observaties herhaaldelijk verzamelt van dezelfde individuen over verschillende tijdstippen (longitudinaal: over de tijd meten). Assumpties:

Normaliteit. De scores binnen elk meetmoment moeten ongeveer normaal verdeeld zijn.

Repeated measures ANOVA. Dezelfde metingen of observaties herhaaldelijk verzamelt van dezelfde individuen over verschillende tijdstippen (longitudinaal: over de tijd meten). Assumpties

Homogeniteit van varianties: de variantie van de scores moet ongeveer gelijk zijn over alle meetmomenten.

Repeated measures ANOVA. Dezelfde metingen of observaties herhaaldelijk verzamelt van dezelfde individuen over verschillende tijdstippen (longitudinaal: over de tijd meten). Assumpties:

Onafhankelijkheid: de metingen moeten onafhankelijk zijn van elkaar,

Repeated measures ANOVA. Dezelfde metingen of observaties herhaaldelijk verzamelt van dezelfde individuen over verschillende tijdstippen (longitudinaal: over de tijd meten). Assumpties.

Sfericiteit. De spreiding (variabiliteit) van de verschillen tussen meetmomenten moeten ongeveer hetzelfde moet zijn.

Mixed-Anova: combinatie van factor over tijd (within subject) en groepen (between subject).

Voorbeeld: over verschillende groepen mensen meerdere keren meten, vergelijk EF bijvoorbeeld binnen de RMO en SMO groep over de verschillende leerjaren heen (groep 5 t/m groep 8)

Mixed-Anova: combinatie van factor over tijd (within subject) en groepen (between subject). Assumpties.

Homogeniteit van varianties. De variantie van de scores moet ongeveer gelijk zijn over alle meetmomenten en groepen.

Mixed-Anova: combinatie van factor over tijd (within subject) en groepen (between subject). Assumpties.

Onafhankelijkheid. De metingen moeten onafhankelijk zijn van elkaar.

Mixed-Anova: combinatie van factor over tijd (within subject) en groepen (between subject). Assumpties.

Sfericity: de spreiding (variabiliteit) van de verschillen tussen meetmomenten moet ongeveer hetzelfde zijn. Mauchly's test.

Klokverdeling: het kleine rode gebied = 0.05 (alfa type 1 fout)

Gevonden waarde kleiner dan0.05 (valt binnen het rode gebied): verwerpen

Klokverdeling: het kleine rode gebied = 0.05 (alfa type 1 fout)

Gevonden waarde is groter dan 0.05 (valt buiten het rode gebied) niet verwerpen.



Een post-hoc-test, afgeleid van het Latijnse "post hoc" wat "na dit" betekent, wordt in de statistiek gebruikt om specifieke vergelijkingen te maken tussen groepen nadat een statistische analyse is uitgevoerd en significante resultaten zijn gevonden.

Het doel is om te bepalen welke specifieke groepen van elkaar verschillen, vooral wanneer er meer dan twee groepen zijn.

Post-hoc-tests worden vaak toegepast na een ANOVA (Analysis of Variance)-analyse, vooral wanneer er significante verschillen tussen de groepen zijn vastgesteld.

ANOVA test of er over het algemeen verschillen zijn tussen de groepen, maar het vertelt je niet welke specifieke groepen van elkaar verschillen. Daar komt de post-hoc-test in beeld.

Voorbeelden van post-hoc-tests zijn Tukey's Honestly Significant Difference (HSD), Bonferroni-correctie, Scheffé's test, en vele andere, afhankelijk van de aard van de gegevens en de vereisten van de analyse.

Deze tests helpen onderzoekers om specifieke vergelijkingen tussen paren van groepen te maken om te bepalen waar de significante verschillen precies liggen.

Het is belangrijk op te merken dat het gebruik van post-hoc-tests ook voorzichtigheid vereist, omdat er een verhoogd risico is op het maken van type I-fouten (fouten waarbij wordt geconcludeerd dat er een verschil is wanneer dat er eigenlijk niet is).

Het is raadzaam om het aantal post-hoc-vergelijkingen te beperken en de resultaten met zorg te interpreteren.

Planned contrasts worden vooral gebruikt als je specifieke hypothesen wilt testen waarvoor je a proiri al weet dat je niet alle groepen met elkaar wilt vergelijken.

Als je dan nog steeds hypothese-technisch alle groepen moet vergelijken, dan zijn post hoc tests goed, omdat in SPSS daar automatisch een alpha-correctie wordt gedaan.

De nuances tussen de verschillende post hoc designs zijn

Verfijnd en technisch.

Bonferonni gaat bijvoorbeeld uit van gelijke varianties en is een eenvoudige correctie in termen van

'alpha delen door aantal paarsgewijze vergelijkingen.

Tweeweg Anova = verschillen in de afhankelijke (EF/Sekse) variabele(gemiddelden)

Tussen de combinaties van groepen.

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo