Bivariate regressieanalyse

13 belangrijke vragen over Bivariate regressieanalyse

Waar draait een regressie analyse om?

Het voorspellen of verklaren van een relatie tussen twee of meerdere variabelen

Wat is het verschil tussen een bivariate en een multipele regressieaalyse?

Bij een bivariate regressieaalyse is er 1 onafhankelijke variabele en bij een multipele regressieanalyse zijn er 2 of meerdere onafhankelijke variabelen

Wat is de implicatie van assumptie van lineariteit?

Scores van afhankelijke variabele Y kunnen worden voorspeld als een lineaire functie van de scores van X
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Wat is de constante/intercept?

- b0
- het punt waar de regressielijn de Y-as snijdt
- de voorspelde waarde van Y als de onafhankelijke variabele X de waarde 0 heeft

Hoe wordt de voorspellingsfout/residu berekend voor een respondent?

Met formule Y-Y'

Wat zegt de R2 (squared multiple correlation coefficient/R squared)

- Effect size bij regressie
- Proportie verklaarde variantie in Y door X

Welke test statistic is nodig om de H0 te toetsen bij bivariate regression

F-ratio test statistic

Welke informatie geeft de standard error of the estimate bij bivariate regression?

Geef informatie over typische grootte van voorspellingsfouten (gemiddelde afstand van datapunten tot de regressielijn in meeteenheid van Y). Deze hebben we het liefst zo klein mogelijk

Wat is het verschil bij de gestandaardiseerde (beta) en ongestandaardiseerde (b) regressiecoëfficiënt?

- b is in originele meeteenheden van X en Y
- Beta is in eenheden standaard-deviatie
- ongestandaardiseerd: als X met 1 eenheid verandert, verandert Y met b eenheden
- gestandaardiseerd: als X met 1 stand-dev verandert, verandert Y met beta stand-dev

Wanneer gebruik je de gestandaardiseerde regressiecoëfficiënt beta?

- als je een multipele regressie doet met meerdere continue onafhankelijke variabelen
- als je directe effecten van 2 of meer continue onafhankelijke variabelen in dezelfde steekproef met elkaar wilt vergelijken qua sterkte
- bij padanalyse

Wanneer wil je centreren van onafhankelijke variabele op het algemene gemiddelde?

- als de X-waarde 0 niet empirisch voor kan komen (bijv vragenlijst bij mensen van 18 jaar of ouder)
- als de intercept een waarde voorspelt die niet logisch is of niet empirisch voorkomt (bijv empirisch bereik is 0-10 en uitkomst is -1,29)

Wat gebeurt er als je een onafhankelijke variabele X centreert op het gemiddelde?

1. Centreren op het alg gemiddelde verandert de interpretatie van de intercept: voorspelde waarde van Y als X gelijk is aan het gemiddelde van X
2. Gemiddelde van een op het alg gemiddelde gecentreerde variabele is altijd 0
3. Noch de schatting van het effect van X op Y noch de bijbehorende standaard fout veranderen door centreren

Wat zijn de belangrijkste punten om te onthouden bij bivariate regessie?

- je stelt 'regressing Y on X' niet andersom
- pearson's r is symmetrisch
- regressiecoëfficiënt is niet symmetrisch
- R is gelijk aan r bij bivariate
- r is gelijk aan gestandaardiseerde Beta bij bivariate
- R is niet r bij multipele regressieanalyse

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