Samenvatting: Repeated Measures

Lees hier de samenvatting en de meest belangrijke oefenvragen van Repeated Measures

• 1 ANOVA

  Dit is een preview. Er zijn 1 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 1
  Laat hier meer flashcards zien

• Wat zijn de effectsizes van de partial eta squared?

  0.01 > small
  0.06 > medium
  groter of gelijk aan 0.14 > large

• Wat is het verschil tussen eta squarted en partial eta squared?

  Partial eta squared verklaart proportie van de variantie NADAT er rekening is gehouden met andere verklaarde factoren

• Wat doe je nadat de H0 is verworpen bij ANOVA? 2 opties

  1. Visuele inspectie uitvoeren
  2. Multiple comparisons (tests or CI´s) 
  - Gepland -> Contrasten uitvoeren 
  - Post-hoc comparisons

• Wat zijn de drie assumpties bij anova?

  1. Independent observations
  2. Within each group, groups are normally distributed (QQ-plot, skewness or kurtosis)
  3. Variantie scores zijn gelijk tussen alle groepen (Levene´s test, maar let OP! Alsnog significatie test doen!)

• Welke 3 karakterestieken heeft een experiment nodig?

  1. Manipulatie van de groepen
  2. Random toewijzing aan groepen
  3. Controle voor extraneous (vreemd) variables

• Hoe controleer je extraneous variables?

  1. Hou ze constant
  2. Gebruik ze als extra factor
  3. Counterbalance de effecten

• 1.1 ANOVA

  Dit is een preview. Er zijn 1 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 1.1
  Laat hier meer flashcards zien

• Welke error variantie gebruik je bij anova en 2 factoren?

  1. SS factor A
  2. SS factor B
  3. SS AxB bij interactie effect (als factoren gekruist zijn)
  4.  Error variantie (voor subjects)

• Wat is heeft de voorkeur, equal cells of unequal cells en waarom?

  Equal. Omdat het een unique samenstelling geeft van de factoren

• Wat gebeurd er als je maar 1 observatie per cel hebt in een two-way between subject design?

  Je kan niet de interactie en error variantie meten

• Wat is een blocking design? En waarom wordt het gebruikt?

  Een blocking design kan niet gemanipuleerd worden en is daarom niet experimenteel. Het wordt gebruikt om apparte conclusies per blok te beschrijven en om de error te verminderen.