Startpagina / Samenvattingen / MODA / variabel-waard-variabelen

Correlational analysis - Werkgroep

Q: Wat is de homogene steekproef in experimenten?

In experimenten heb je een homogene steekproef: je probeert alles gelijk te houden BEHALVE datgene wat je systematisch manipuleert.

Q: Heb je bij correlationeel onderzoek ook een homogene steekproef?

In correlationeel onderzoek is dat niet zo. Mensen in organisaties verschillen buitengewoon veel van elkaar en er zijn verschillende redenen om hiervoor statistisch te controleren, bijvoorbeeld door leeftijd of geslacht als een “covariaat” of met andere woorden als “controle variabele” mee te nemen in de toetsing van je hypothese.

Q: Wat zijn statistische redenen om controlevariabelen mee te nemen?

Ten eerste, als controle variabelen met een onafhankelijke variabele en een afhankelijke variabele samenhangen dan wil je weten of h et effect van je onafhankelijke variabele niet ‘stiekem’ door die controle variabele wordt verklaard . Stel je voor dat, in dit dataset voorbeeld, vrouwelijke deelnemers meer ‘agreeable’ zijn en dat ‘agreeable’ mensen meer verkopen. Wordt dan het effect op verkoopsucces door geslacht of door agreeableness veroorzaakt? Ten tweede, als controle variabelen een aanzienlijk deel van de variantie in de afhankelijke variabele verklaren kun je daarmee de voorspellende waarde en accuratesse van het model verbeteren .

Q: Waarom zou je een hiërarchische regressie uitvoeren?

Als je dit wilt doen dan moet je een “hiërarchische” regressie doen waarbij je feitelijk variabelen in verschillende stapjes invoert. Je test dan in welke mate het toevoegen van een nieuwe term/parameter variantie verklaart in de afhankelijke variabele en daarom kijk je dus naar niet alleen de significantie van die parameter(s) maar ook naar de hoeveelheid variantie die nog verklaard wordt door die variabelen die je net toegevoegd hebt, BOVENOP wat je al verklaarde met het model daarvoor.

Q: Wat kun je zien bij een 'moderatie' analyse?

Met “moderatie” analyse kun je kijken of de voorspellende waarde van een variabele X voor een afhankelijke variabele Y afhangt van de waarde van een andere variabele M. Dit doe je door een interactie te testen tussen die twee variabelen. Ook test je of de relatie tussen X en Y verandert als je deze analyseert bij een hoge of lage waarde van de andere variabele M

Q: Wat is een voorwaarde voor een moderatie?

Voorwaarde voor een moderatie is dat een statistische interactie tussen de twee variabelen significant is . Pas als dit het geval is kun je gaan kijken naar de relaties tussen X en Y bij een hoge en lage waarde van de moderator. Een significante interactie betekent dat er twee waarden bestaan van de variabele M waarbij de relatie tussen X en Y niet hetzelfde is. In de analyse van welke waarden dat zijn kies je meestal voor 1 standaard deviatie boven en onder het gemiddelde van M (maar dit is conventie).

19 belangrijke vragen over Correlational analysis - Werkgroep

Reken de onderlinge correlaties uit tussen de vijf Big-Five dimensies en verkoopsucces.

Via >Analyze + >Correlate + >Bivariate kun je de correlatietabel opvragen. Je kunt de alle variabelen tegelijk meenemen.

Wat is het verschil tussen correlatie en multipele regressie?

Met correlatie maak je paarsgewijze vergelijkingen. Iedere variabele wordt met een andere vergeleken. In multipele regressie controleer je voor de onderlinge overlap tussen variabelen. Je krijgt een indicatie van de unieke bijdrage van een predictor op de eindvariabele of wat de voorspellende waarde van een predictor is in de variantie van de uitkomstvariabele als je de effecten van de andere predictoren constant houdt.

Voer een hiërarchische regressie uit.

Ga wederom naar regressie en begin met een nieuwe regressieanalyse door op “reset” te klikken.
Voer nu de controlevariabelen in als voorspellers en klik op “next”
Voer nu de Big 5 factoren in en voer de afhankelijke variabele (verkoopsucces) in.

Hoeveel verbetert de voorspellende waarde van het model MET Big 5 factoren ten opzichte van alleen de controle variabelen? Schrijf het wetenschappelijk op.

Er is een toename van 43% in verklaarde variantie. ΔR2 = .43, ΔF(5,67) = 11.06, p < .001

Wat is de homogene steekproef in experimenten?

In experimenten heb je een homogene steekproef: je probeert alles gelijk te houden BEHALVE datgene wat je systematisch manipuleert.

Heb je bij correlationeel onderzoek ook een homogene steekproef?

In correlationeel onderzoek is dat niet zo. Mensen in organisaties verschillen buitengewoon veel van elkaar en er zijn verschillende redenen om hiervoor statistisch te controleren, bijvoorbeeld door leeftijd of geslacht als een “covariaat” of met andere woorden als “controle variabele” mee te nemen in de toetsing van je hypothese.

Wat zijn statistische redenen om controlevariabelen mee te nemen?

Ten eerste, als controle variabelen met een onafhankelijke variabele en een afhankelijke variabele samenhangen dan wil je weten of het effect van je onafhankelijke variabele niet ‘stiekem’ door die controle variabele wordt verklaard. Stel je voor dat, in dit dataset voorbeeld, vrouwelijke deelnemers meer ‘agreeable’ zijn en dat ‘agreeable’ mensen meer verkopen. Wordt dan het effect op verkoopsucces door geslacht of door agreeableness veroorzaakt?
Ten tweede, als controle variabelen een aanzienlijk deel van de variantie in de afhankelijke variabele verklaren kun je daarmee de voorspellende waarde en accuratesse van het model verbeteren.

Waarom zou je een hiërarchische regressie uitvoeren?

Als je dit wilt doen dan moet je een “hiërarchische” regressie doen waarbij je feitelijk variabelen in verschillende stapjes invoert. Je test dan in welke mate het toevoegen van een nieuwe term/parameter variantie verklaart in de afhankelijke variabele en daarom kijk je dus naar niet alleen de significantie van die parameter(s) maar ook naar de hoeveelheid variantie die nog verklaard wordt door die variabelen die je net toegevoegd hebt, BOVENOP wat je al verklaarde met het model daarvoor.

Wat kun je zien bij een "moderatie" analyse?

Met “moderatie” analyse kun je kijken of de voorspellende waarde van een variabele X voor een afhankelijke variabele Y afhangt van de waarde van een andere variabele M. Dit doe je door een interactie te testen tussen die twee variabelen. Ook test je of de relatie tussen X en Y verandert als je deze analyseert bij een hoge of lage waarde van de andere variabele M

Wat is een voorwaarde voor een moderatie?

Voorwaarde voor een moderatie is dat een statistische interactie tussen de twee variabelen significant is. Pas als dit het geval is kun je gaan kijken naar de relaties tussen X en Y bij een hoge en lage waarde van de moderator. Een significante interactie betekent dat er twee waarden bestaan van de variabele M waarbij de relatie tussen X en Y niet hetzelfde is. In de analyse van welke waarden dat zijn kies je meestal voor 1 standaard deviatie boven en onder het gemiddelde van M (maar dit is conventie).

Waarom moet je de voorspellers van een moderatie standaardiseren?

Dit is omdat ‘nul’ in de analyse dan het gemiddelde is en SPSS nul neemt als referentiepunt, dus je krijgt in de analyse de relatie tussen extraversie en verkoopsucces wanneer neuroticisme nul is.

Hoe standaardiseer je in SPSS?

Dit gebeurt als je om “descriptives” vraagt van de variabele die je wilt standaardiseren, en dan “save standardized values as variables” aanklikt. Dan krijg je een nieuwe variabele in je dataset, en die heet dan “Zextrav” en “Zneuro”.

Wat zijn de stappen voor simple slopes?

De twee voorspellers standaardiseren,
Een derde nieuwe variabele maken die het product is van die twee gestandaardiseerde variabelen (en deze derde nieuwe variabele een nieuwe naam geeft “interact”)

Wat doe je bij een simple slopes analyse?

Dat betekent dat je de relatie tussen X (extraversie) en Y (verkoop) gaat bekijken wanneer de moderator (neuroticisme) hoog is (1 SD boven het gemiddelde) of wanneer die laag is (1 SD onder het gemiddelde).

Hoe kan je een hoge waarde modelleren? En een lage?

Om een hoge waarde te modelleren moet je namelijk 1 SD van de gestandaardiseerde variabele aftrekken en om een lage waarde te kunnen onderzoek moet je er 1 SD bij optellen.

Waarom haal je voor het modelleren 1SD voor de hoge waarde af?

Dit is omdat je de variabele standaardiseert om een andere waarde waardoor “nul” op de gewenste (hoge of lage) plaats komt: als je de variabele immers als geheel verhoogt met 1 SD dan komt de nul op een LAGE plaats in de verdeling van die variabele en SPSS geeft altijd de relatie tussen een voorspeller en een afhankelijke variabele wanneer de waarde van de ANDERE variabelen nul is.

Hoe voer je een simple slopes analyse uit?

Reken de twee nieuwe variabelen uit.
Reken twee nieuwe interacties uit: het product van ZneuroHIGH en Zextrav (noem deze interactHIGH) en het product van ZneuroLOW and Zextrav (noem deze interactLOW)
Voer dezelfde analyse uit als eerder maar nu met “ZneuroHIGH” in plaats van “Zneuro” en de interactie tussen Zextrav en ZneuroHIGH in plaats van met de interactie tussen ZNeuro en Zextrav.

Wat is een voorwaarde voor een mediatie?

Een voorwaarde voor mediatie is dat er een significante afname is in de relatie tussen X en Y wanneer je M meeneemt in de analyse. Of deze afname significant is test je door middel van een zogenaamde Sobel toets.

Is er een significante interactie tussen extraversie en neuroticisme?

Ja er is een significante interactie tussen extraversie en neuroticism. (ΔR2 = .076, ΔF(1,72) = 7,858, p = .006).

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

MODA

Bekijk samenvatting

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.

Studiemateriaal generieke omslagafbeelding

Correlational analysis - Werkgroep

19 belangrijke vragen over Correlational analysis - Werkgroep

Reken de onderlinge correlaties uit tussen de vijf Big-Five dimensies en verkoopsucces.

Wat is het verschil tussen correlatie en multipele regressie?

Voer een hiërarchische regressie uit.

Hoeveel verbetert de voorspellende waarde van het model MET Big 5 factoren ten opzichte van alleen de controle variabelen? Schrijf het wetenschappelijk op.

Wat is de homogene steekproef in experimenten?

Heb je bij correlationeel onderzoek ook een homogene steekproef?

Wat zijn statistische redenen om controlevariabelen mee te nemen?

Waarom zou je een hiërarchische regressie uitvoeren?

Wat kun je zien bij een "moderatie" analyse?

Wat is een voorwaarde voor een moderatie?

Waarom moet je de voorspellers van een moderatie standaardiseren?

Hoe standaardiseer je in SPSS?

Wat zijn de stappen voor simple slopes?

Wat doe je bij een simple slopes analyse?

Hoe kan je een hoge waarde modelleren? En een lage?

Waarom haal je voor het modelleren 1SD voor de hoge waarde af?

Hoe voer je een simple slopes analyse uit?

Wat is een voorwaarde voor een mediatie?

Is er een significante interactie tussen extraversie en neuroticisme?

Samenvattingen die gerelateerd zijn aan Introduction - Robson & McCartan - Research Questions

MODA

Psychology

Statistics: Pearson New International Editio…

Social Psychology

Organizational Behavior, Global Edition

Fundamentals of Abnormal Psychology

Critical Thinking A Concise Guide

Seksuologie

Psychologische diagnostiek in de gezondheids…

Psychological Testing and Assessment An Intr…

Leadership in Organizations

Applied Psychology in Human Resource Managem…