Factoriële designs - Kanskapitalisatie
9 belangrijke vragen over Factoriële designs - Kanskapitalisatie
Wat is ook al weer een type-I-fout?
Bij een alpha van 25% gebeurt dit in 25% van de gevallen.
Zodra er via de t-toets meer groepen met elkaar moeten worden vergelijken, verhoog je de kans op type-I-fout. Bij iedere toets loopt de onderzoek het risico van 5% op type-I-fout.
Als er 3 toetsen worden gedaan, wat is dan de 'nieuwe' betrouwbaarheid met start van 95%
Wat betekent het wanneer je een Alpha van 3% vindt?
Bij een significantieniveau van 5% betekent dit dat het resultaat niet op toeval berust, en de nul-hypothese wordt dan verworpen.
- Hogere cijfers + sneller leren
- Niets twee keer studeren
- 100% zeker alles onthouden
Klopt het dat de afname van betrouwbaarheid exponentieel is (= groei evenredig aan de omvang)?
Wat zijn oplossingen voor toename op type I-fouten?
a. Opstellen contrasten
b. Eerst algemeen door omnibustoets, daarna specifiek als omnibustoets aangeeft dat er ergens een (significant) verschil is
2) Alpha strenger maken door het kiezen van een post-hoc-correctiefactor (bonferrini: delen door aantal getoetste vergelijkingen)
De onderzoekers willen van iedere groep (5 groepen) zangers weten of ze statistisch harder of zachter zingen dan een andere groep. Hiertoe willen ze steeds twee groepen met t-toetsen vergelijken, en hanteren een alfa van 0.01.
Als alle vijf groepen met elkaar moeten worden vergeleken, hoeveel t-toetsen moeten de onderzoekers uitvoeren?
Wat is een type 1-fout (false positive)?
De afname van betrouwbaarheid is exponentieel. Wat wordt hiermee bedoeld?
.95 tot de macht 3 = 0.857 en is de type-1-fout dan niet meer 5%, maar 1 - 0.857 = 0.143
Hoeveel T-toetsen zijn er nodig bij het vergelijken van 4 groepen?
(G1-G2; G1-G3; G1-G4; G2-G3; G2-G4; G3-G4)
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