Startpagina / Samenvattingen / Open Methodologie en Statistiek (OpenMenS / variantie-variabel-covariaat

Covariantie-analyse

5 belangrijke vragen over Covariantie-analyse

De variantie van de afhankelijke variabele (Y) wordt de totale variantie genoemd. Wat beschrijft deze en hoe is de formule van de F-toets?

De totale variantie beschrijft eigenlijk een model waarbij we enkel weten dat Y varieert, maar waar nog geen onderscheid gemaakt wordt in ‘oorzaken’ van die variantie.

De F-toets wordt in een variantieanalyse gebruikt om te toetsen of een experimentele factor significant variantie van Y verklaart.
F=tussen-groepenvariantie (boven de streep)/totale variantie - tussen-groepenvariantie.

Welke 2 manieren zijn er om de F-waarde te vergroten?

Boven de deelstreep: de F kan groter worden door meer tussen-groepen-variantie dus grotere verschillen tussen groepen;
Onder de deelstreep: door de totale (te verklaren) variantie van de afhankelijke variabele te verkleinen.

Wat zijn de 3 aannames bij covariantieanalyse?

Dezelfde als in variantieanalyse met deze 3 erbij:

Er moet een relatie zijn tussen covariaat en afhankelijke variabele;
Het effect van de covariaat en de manipulatie zijn onafhankelijk;
De hellingshoeken van de regressielijnen (‘slopes’) van de covariaat en de afhankelijke variabele zijn in alle experimentele condities gelijk aan elkaar. Dit wordt ‘homogeniteit van regressie-hellingshoeken’ genoemd (Engels: homogeneity of regression slopes).

Wat valt er te zeggen over (on)afhankelijkheid van covariaat en manipulatie?

Stel dat je 3 situaties hebt.

Situatie 1: Variantie Y met onafhankelijke variantie waarbij een overlappend stuk (de 2 cirkels overlappen elkaar) en dat houdt de verklaarde variantie in.
Situatie 2: Variantie Y met de overlappende onafhankelijke variantie wat de verklaarde variantie is en nog een cirkel die overlapt met alle 2 is de covariaat.
Situatie 3: De covariaat verdwijnt, dus je mist een hap uit de onafhankelijke variantie, uit de verklaarde variatie en Variantie Y.

Wat houdt homogeniteit in van regressie-hellingshoeken?

De samenhang tussen covariaat en afhankelijke variabele moet steeds hetzelfde zijn, ongeacht de waarde die de onafhankelijke variabele aanneemt.
Voorbeeld van een effect van een covariaat C op afhankelijke variabele Y, waarbij de hellingshoek (het effect) van covariaat C onafhankelijk is van X, waardoor de hellingshoeken homogeen zijn.

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

Open Methodologie en Statistiek (OpenMenS

Bekijk samenvatting