Repeated measures design en
17 belangrijke vragen over Repeated measures design en
Wat zijn herhaalde-metingen designs?
- Blootstelling van personen aan verschillende experimentele condities.
- Meerdere metingen van de afhankelijke variabele.
- Sequentialiteit in de blootstelling en metingen.
- Meerdere afhankelijke variabelen of categorieën van een afhankelijke variabele.
Welke risico's zijn verbonden aan herhaalde-metingen designs?
- Leereffect: Voorkennis van proefpersonen beïnvloedt resultaten.
- Vermoeidheid: Afname van aandacht na herhaalde metingen.
- Volgorde-effecten: Invloed van de volgorde van condities.
Hoe kan je volgorde-effecten in herhaalde-metingen designs oplossen?
1. Counterbalancing:
- Groep A krijgt eerst experimentele conditie.
- - Groep B krijgt eerst controleconditie.
- Hogere cijfers + sneller leren
- Niets twee keer studeren
- 100% zeker alles onthouden
Voor mijn 1e tentamen haalde ik een 6. Toen ben ik gaan zoeken naar manieren om beter te leren en ben ik Study Smart tegen gekomen. Sindsdien heb ik een 9,0 - 8,0 - 7,6 - 8,0 - 8,0 gehaald. Ik raad het echt íédereen aan die het maar horen wil. Ik ben er zo blij mee!!
Met mijn oude methode was ik geslaagd voor maar 3 van de 8 vakken. Sinds ik mijn aantekeningen digitaal maak in study smart, ben ik voor alle vakken de éérste keer geslaagd. StudySmart neemt voor mij de stress van slagen of niet slagen weg.
Door StudySmart gaat het op zo veel vlakken beter met mij. Eerst had ik continu studiestress en ik had nergens tijd voor. Nu voel ik mij rustig en zelfverzekerd (door gebruik van het programma). Eerst haalde ik meestal een 7, nu vaak een 8 of zelfs een 9.
Hey Chris, ik wil je echt hartelijk danken voor het ontwikkelen van het platform. Ik haalde hiervoor altijd rond de 6/10 voor m'n tentamens, nu een 8,6, een 7,9 en een 7,6!!
Sinds ik Study Smart gebruik, is mijn gemiddelde 1 punt gestegen. Ik heb zelfs een statistisch vak met een 10/10 afgerond terwijl ik slecht ben in statistiek. Nu volg ik extra vakken omdat vorig jaar zo goed ging door Study Smart. Veel dank!
Sinds ik ben gaan leren met StudySmart ben ik geslaagd voor al mijn examens!!! Geen herexamens!! Eerst was ik al blij met een voldoende en nu haal ik alleen maar goede cijfers. Veel dank!
Ik heb alle vakken die ik met Study Smart heb geleerd gehaald. Met rechten ben ik van een 5 naar een 8 gegaan! Ik weet nu zeker dat ik al mijn vakken gewoon ga halen.
Ik dacht altijd dat ik goed studeerde. Mijn cijfers waren ook prima. Ik had mij nooit kunnen voorstellen dat ik zo veel beter en sneller zou studeren door het toepassen van deze vaardigheden.
Ik voel mij voor het eerst 100% zeker over de manier waarop ik leer. Ik heb nu het complete overzicht en de structuur die ik nodig had
Door Study Smart kreeg ik weer plezier in het studeren en haalde ik direct betere cijfers. Alles ging ineens beter. Ik raad Study Smart enorm aan aan scholieren en studenten.
Met dit plaform kan ik super snel en gestructueerd studeren. Ik ben nooit meer de weg kwijt in de stof of in mijn aantekeningen en maak veel sneller goede samenvattingen.
Eerst waren mijn aantekeningen een zooitje. Nu gebruik ik Study Smart en studeer ik super gestructureerd. Het helpt mij om tijd te besparen waardoor ik ook andere dingen kan doen die ik belangrijk vind.
Leerlingen die met het systeem hebben gewerkt hebben gewoon een beter resultaat behaald. Het systeem past alle leertrucjes zo toe, dat zowel de kinderen die goed scoren, maar ook zij die minder scoren, aan hun trekken komen.
Hey Chris, ik wil je enorm bedanken. Het vak waar ik vorig jaar nog net een 5,5 voor haalde, heb ik nu voor ditzelfde vak maar liefst een 9,7 gehaald! Mede dankzij jouw methode! Heel erg bedankt!
Het grootste effect is dat mijn kind veel enthousiaster is over school! Elke ouder wilt graag dat zijn kind het goed doet op school, en Study Smart draagt daar aan bij.
Dankzij StudySmart heb ik vorig jaar al mn examens gehaald en ook veel betere punten gehaald. Maar bovenal heb ik nu gewoon een heel goede studiemethode onder de knie, waarmee ik zeker weet dat ik de rest van mijn studie gewoon ga halen.
Wat is de rol van volgorde-effecten in de analyse van herhaalde-metingen designs?
- Toetsen op de aanwezigheid van volgorde-effecten.
- Gebruik van mixed-design ANOVA om volgorde als between-subjectvariabele op te nemen.
- Beslissen om volgorde uit de analyse te verwijderen of in het model te houden, afhankelijk van de impact.
Hoe wordt de interne validiteit beïnvloed door volgorde-effecten in herhaalde-metingen designs?
- Volgorde-effecten die van invloed zijn op resultaten.
- Reflecties in de discussiesectie van het rapport over de impact van volgorde op conclusies.
- Het belang van het behouden van relevante factoren in de analyse.
Wat is de eerste assumptie van RM-ANOVA?
- RM-ANOVA schendt deze assumptie door herhaalde metingen.
- Deze afhankelijkheid moet in overweging worden genomen bij de analyse.
Hoe wordt sphericiteit getest in RM-ANOVA?
- P > 0.05 (NIET SIGNIFICANT) betekent geen verschillen in within-subject varianties.
- P < 0.05 (SIGNIFICANT) duidt op geschonden sphericiteit.
Hoe toets je de normaliteit van residuen in RM-ANOVA?
- Ook wordt het per groep en meetmoment geëvalueerd via descriptives.
- Shapiro-Wilk test of Kolmogorov-Smirnov test kan worden gebruikt.
Wat zijn de assumpties bij ANOVA?
- Onafhankelijke observaties.
- Normaal verdeelde residuen:
- P0.001 (normaal verdeeld)
- Levene’s test uitvoeren
- - P0.05 (gelijke varianties)
Welke punten zijn specifiek voor de factoriele ANOVA?
- Geen Welch’s F-test voor factoriele ANOVA.
- Geen geschikte variant voor ongelijke variaties.
- Homogene varianties testen met Levene’s test:
Hoe test je de normaliteit van residuen bij de T-toets?
- Normality test (Shapiro-Wilk of Kolmogorov-Smirnov).
- Resultaatinterpretatie:
- P0.001 (NIET SIGNIFICANT) → normaal verdeeld
Hoe toets je de onafhankelijkheid van de manipulatie en covariaat bij ANCOVA?
- Toets relatie tussen manipulatie en covariaat
- Gebruik T-toets of general linear model
- Controleer significantieniveau:
- P > 0.05 = onafhankelijk
- - P < 0.05 = afhankelijk
Hoe toets je de parallelle regressielijnen in de ANCOVA?
- Voeg interactietermen toe aan je model
- Vraag gehele ANCOVA op
- Controleer interactie-effecten:
- P > 0.05 = voldaan aan assumptie
- - P < 0.05 = niet voldaan aan assumptie
Wat is de sphericiteitstoets bij RM-ANOVA en wat zijn de uitkomsten?
- Vraag RM-ANOVA op met sphericity tests
- Controleer P-waarde:
- P > 0.05 = voldaan aan assumptie
- - P < 0.05 = sphericiteit geschonden, compensatie nodig
Hoe controleer je de normaliteit van residuen in een RM-ANOVA?
- Gebruik Q-Q plot voor multivariate normaliteit
- Toets normaliteit per groep met Shapiro-Wilk
- Controleer P-waarden:
- P < 0.001 = niet normaal verdeeld
- - P > 0.001 = normaal verdeeld
Wat is het verschil in de aannames tussen ANOVA en RM-ANOVA?
- Onafhankelijkheid van residuen: RM-ANOVA schendt deze altijd
- Sphericiteit: RM-ANOVA vereist gelijkheid van varianties
- Normaliteit: RM-ANOVA behandelt meerdere afhankelijke variabelen
Hoe compenseer je een schending van de sphericiteitsassumptie bij RM-ANOVA?
- Controleer Mauchly’s test voor sphericiteit
- Indien P < 0.05, voer compensatie uit
- Kijk naar Greenhouse-Geisser ε:
- ε < 0.75 = Greenhouse-Geisser correctie
- - ε > 0.75 = Huynh-Feldt correctie
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
